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[導(dǎo)讀] 在人工智能教育領(lǐng)域,探索人工智能教材的企業(yè)不少。例如去年4月,商湯推出高中版人工智能教材,一年后再推出初中版AI教材》,小學(xué)版據(jù)說也在醞釀之中。 那么,我國人工智能教材編寫有哪些優(yōu)勢和短

在人工智能教育領(lǐng)域,探索人工智能教材的企業(yè)不少。例如去年4月,商湯推出高中版人工智能教材,一年后再推出初中版AI教材》,小學(xué)版據(jù)說也在醞釀之中。

那么,我國人工智能教材編寫有哪些優(yōu)勢和短板、應(yīng)圍繞哪些內(nèi)容、又有哪些原則?在由北京師范大學(xué)與科大訊飛聯(lián)合主辦的 “人工智能與教育大數(shù)據(jù)峰會·2019”上,教育部高中及義務(wù)教育課程標(biāo)準(zhǔn)信息技術(shù)學(xué)科核心專家組成員,多個版本的信息技術(shù)、人工智能教材主編樊磊分享了他的觀點(diǎn)。

對于人工智能課的程標(biāo)準(zhǔn)、要圍繞著哪些內(nèi)容展開、怎么講,目前尚未形成統(tǒng)一觀點(diǎn),甚至存在不少爭議,總體來說還在摸索階段。與國際人工智能教育相比,從優(yōu)勢上看,一方面,我國已將人工智能上升為國家戰(zhàn)略層面的發(fā)展目標(biāo)。因此無論是頂層設(shè)計、還是社會響應(yīng)、民心所向,都有利于其發(fā)展。這也造成了社會上的人工智能教育熱。

另一方面,我國此前在人工智能教育、包括多少可以認(rèn)為與人工智能相關(guān)的科創(chuàng)教育,有過一定探索實(shí)踐,積累了大量資源、課程。企業(yè)也在這一過程中,找到了如何提供相關(guān)教育服務(wù)的方式。在這兩個方面,國際很難找到一個國家可以同我們相比。

但從不足之處看,我國人工智能教育還有很多短板,有些非常類似于華為在高科技領(lǐng)域所處的狀況,是卡脖子的短板。比如,我國現(xiàn)在適合于人工智能基礎(chǔ)教育的應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)集極,非常匱乏。編寫教材的人使用數(shù)據(jù)集時,沒有選擇余地,只能選擇大家都用的。這就造成了教材、課程內(nèi)容的雷同單一化。

同時,目前人工智能教育所依賴的AI平臺,嚴(yán)重依賴開源軟硬件平臺。這就造成了課程形式平臺的原創(chuàng)性嚴(yán)重不足。更嚴(yán)重的是,過于依賴開源,一旦開源出現(xiàn)斷供,人工智能教育也很難繼續(xù)。

教材本地化也是一大問題。雖然國內(nèi)目前出版了很多種基礎(chǔ)教育教材,但能夠代表中國、具有中國特色的很少。教材本地化問題雖已不像一年前那么嚴(yán)重,但在實(shí)際編寫時還會發(fā)現(xiàn),很難找到中國自己的素材、案例、準(zhǔn)則、體系,以及應(yīng)用場景。無論是阿西莫夫機(jī)器人三大定律、還是阿西洛馬人工智能23條原則;還是斯皮爾伯格的電影、西部世界等連續(xù)劇,都來自西方。

還有一些問題,不完全是教育體系能夠解決的。比如人工智能倫理問題。之前有老師提到,有不少人到學(xué)校推廣人工智能課程,但所有這些課程里,還沒有看到一個談人工智能的倫理教育。你的開發(fā)目的是什么?使用目的是什么?為什么要這么用?包括很多開發(fā)細(xì)節(jié),這些都是要教給學(xué)生的。

目前雖然社會各界對人工智能倫理問題也有關(guān)注,但缺少實(shí)質(zhì)行動。其背后原因不難理解,現(xiàn)階段,連中學(xué)生能不能談戀愛,都是一個禁忌的仍有爭議的話題,談?wù)摍C(jī)器人能不能跟人談戀愛、或者有怎樣的權(quán)利,幾乎不可能。這也是我說的卡脖子的問題,但這個問題是非常值得教育人關(guān)注的。

按照新課標(biāo)要求,普通高中信息技術(shù)課程由必修、選擇性必修和選修三類課程組成。其中,必修模塊包括認(rèn)識數(shù)據(jù)、算法和編程、數(shù)據(jù)處理與分析、人工智能四部分;選擇性必修中的模塊4,是高中統(tǒng)編版AI課程《人工智能初步》。因此不難看出,人工智能已經(jīng)作為主線,整合了傳統(tǒng)計算機(jī)學(xué)科的重點(diǎn)內(nèi)容,融入了信息技術(shù)學(xué)習(xí)過程,而非脫節(jié),完全可以成為人工智能基礎(chǔ)課。

他強(qiáng)調(diào),如果信息技術(shù)教育能夠按照課程標(biāo)準(zhǔn),開齊開足開好,就是對人工智能教育的最好規(guī)范和保障。在基礎(chǔ)教育階段人工智能教育上,其核心觀點(diǎn)是,學(xué)校在遵循貫徹課程標(biāo)準(zhǔn)的同時,適當(dāng)探索即可,沒有必要讓人工智能教育過多的爭地盤、爭特色。

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