在基礎教育階段構筑人工智能學習體系

【摘要】人工智能正以越來越快的速度在基礎教育和高等教育中全面展開，為不同階段的學習者構建人工智能教學內(nèi)容體系，已經(jīng)成為不可回避的關鍵性問題。針對人工智能教育中的各種困惑，分析了人工智能教育的層次結構，構建了面向不同學齡段的多層次的學習內(nèi)容體系，并對教學方法與教學中的關鍵性問題提出了建議。

【關鍵詞】人工智能；人工智能教育；基礎教育；內(nèi)容構建

【中圖分類號】G633.67【文獻標志碼】A【文章編號】1005-6009（2020）43-0007-05

【作者簡介】李駿揚，東南大學（南京，211189）自動化學院、教師教學發(fā)展中心講師，工學博士，江蘇省自動化學會科普與推廣委員會副主任委員。

一、引言

人工智能并非是一門單一的學科，而是一門復雜的、具有綜合性與學科交叉性的學科。[1]人工智能以數(shù)學為核心，目前通常以計算機為實現(xiàn)手段，以解決我們現(xiàn)實中遇到的各種問題。

自2017年國務院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》以來，“人工智能”就從一個令人敬畏的詞語迅速普及到各行各業(yè)，并有以“人工智能”代替一切與之有關詞匯的趨勢。在教育部新修訂的高中信息技術課程標準中，“人工智能初步”也已成為選擇性必修的六大模塊之一。[2]26當前，教育研究者們紛紛開始思考在基礎教育階段人工智能教學的標準、方法與內(nèi)容。在開始正式的分析前，不妨先看下當前人工智能教育面臨的一些問題。

首先是教學內(nèi)容與體系上的混亂。目前市場上已經(jīng)出現(xiàn)了大量的面向青少年的人工智能書籍，其內(nèi)容主要包括圖像處理、機器學習、大數(shù)據(jù)、Python、語音識別、自然語言處理、生物體特征識別、無人駕駛等等[3]，也有書籍對人工智能進行更深入的哲學思考。[4]但是，以上提及的領域并不在同一個維度中，有的屬于技術范疇，有的屬于應用范疇，這種龐雜性往往使教學內(nèi)容的編寫者無所適從。

其次是師資隊伍的缺乏。這也是人工智能教學實施的困難之一。很多教師對于人工智能領域不了解，也缺乏人工智能的實踐經(jīng)驗，由此阻礙了人工智能走進課堂。[5]

最后是對人工智能概念的泛化。目前，社會機構普遍將“人工智能”的概念泛化，例如用編程教育來替代人工智能教育，用創(chuàng)客教育來替代人工智能教育，或用機器人教育來替代人工智能教育。盡管在這些教育的實施過程中，不乏某些與人工智能相關的案例，但不能說它們就是人工智能。人工智能教育的外延被無限擴大，這值得教育者反思與警惕。

二、人工智能的內(nèi)涵

在高中信息技術課程標準中，人工智能被定義為“通過智能機器延伸、增強人類改造自然和治理社會能力的新興技術”[2]26?？ㄆ仗m和海恩萊因則認為人工智能系統(tǒng)“能夠正確解釋外部數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中學習，并利用這些學習獲得的具有靈活適應性的知識，實現(xiàn)特定的目標和任務”[6]。這些對人工智能的詮釋都揭示了：（1）人工智能通常以人造的機器（智能體）為載體；（2）這些人造的機器（智能體）具備感知、學習、決策、執(zhí)行能力中一項或多項功能；（3）人工智能存在的意義在于解決現(xiàn)實問題。人工智能的教學內(nèi)容也應該圍繞著這幾個關鍵點而展開。因此，有必要將這幾個關鍵點逐一做解釋。

首先是感知，感知即輸入人工智能處理所需要的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括利用傳感器搜集的環(huán)境數(shù)據(jù)，也包括智能體通過網(wǎng)絡等多種渠道獲得的海量數(shù)據(jù)，或者智能體通過大數(shù)據(jù)分析得到的進一步有價值的數(shù)據(jù)。簡單的數(shù)據(jù)感知只是對數(shù)據(jù)進行搜集、清洗和存儲，而更智能的感知可以對數(shù)據(jù)進行更智能的處理，例如對無結構化的原始數(shù)據(jù)采用模式識別等方法進行結構化。這一部分的教學內(nèi)容包括傳感器、AD轉換、3D重建、機器視覺等。另外，對于大數(shù)據(jù)的部分，可以作為單獨的教學模塊。

其次是學習與決策。這兩者是統(tǒng)一的，人工智能要實現(xiàn)決策，通常需要一個學習的過程。學習，往往是通過統(tǒng)計的方法，對已知輸入和輸出的數(shù)據(jù)進行分析，學習其在統(tǒng)計意義上的關聯(lián)；決策，就是將學習的結果應用到新的數(shù)據(jù)輸入當中，從而得到需要預測的結果。大多數(shù)通過機器學習來構建的系統(tǒng)都有學習與決策的過程。（見圖1）

無論是早期比較流行的淺層學習方法，還是目前非常熱門的深度學習方法，都要首先構建一個學習機，該學習機就像一個空白的大腦，要真正發(fā)揮作用，還需要大量數(shù)據(jù)的訓練（學習），調(diào)整其中的參數(shù)。調(diào)整這些參數(shù)的重要手段就是知道當前學習機運行的結果與真實結果的偏差，因此需要大量已標注結果的數(shù)據(jù)（有監(jiān)督學習），而在一些特殊的場合，學習機可以不通過現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，而是通過規(guī)則判定來實現(xiàn)差錯對比，比如著名的AlphaGo Zero。[7]

學習與決策的過程，表面上看是程序運行的結果，但關鍵在于算法的設計，即通過數(shù)學對學習機進行建模和求解。學習者在這一領域學習的內(nèi)容包括模式識別、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習、控制理論等等。

最后是執(zhí)行。決策的結果往往需要通過現(xiàn)實的方法來對真實世界進行影響。進行執(zhí)行的，可能是人，也可能是機器人、無人車、飛行器等等。因此，電子、機械、電氣、控制與自動化等相關內(nèi)容的學習，在這一領域是不可缺少的。機器人工程也往往作為人工智能領域的一部分。

三、人工智能產(chǎn)業(yè)體系與學習要點

人工智能產(chǎn)業(yè)，從縱向來說，大致可以分為以下幾個層次：核心層、計算層、平臺層、應用層、普及層與產(chǎn)業(yè)層。（見圖2）

在人工智能教學中融入數(shù)學，因為我們培養(yǎng)的人才不僅僅在應用領域進行創(chuàng)新，我們也更需要那些深入底層，能夠在核心領域進行創(chuàng)新的人才。核心領域的創(chuàng)新能力才能賦予國家具有實質性優(yōu)勢的創(chuàng)新能力，也才能夠真正抵御外部環(huán)境帶來的技術封鎖的風險。

4.應對人工智能教育全面開展帶來的教學挑戰(zhàn)。

人工智能教育已經(jīng)在各個教育階段逐步普及，但這種普及并不是平均的，而是在各地區(qū)各校之間存在巨大的差異。這種差異也會給學生未來進入新的學校學習帶來負面影響，比如重復性地學習會讓學生失去學習興趣，而另一部分學生則不得不加快學習的進度以趕上班級的平均水平。學校在開展人工智能課程時也會因此帶來新的挑戰(zhàn)。在教學設計時應該充分考慮這些差異，充分考慮如何讓以往對人工智能接觸較少的學生趕上平均水平，也必須考慮讓水平已經(jīng)較高的學生可以收獲更多。將課程模塊化，“車輪式”地開展課程的不同模塊，為不同層次的學生構建更加豐富和精準的選修形式，可能是解決這一問題的有效方法。

綜上，人工智能正在以前所未有的速度走進我們的生活，走進我們的教育。對于任何教育者，都不得不迎接人工智能對我們的教學所帶來的變革。與其在變革中被拋棄，不如在變革中改變。讓更多的學生在課程中獲得更多的收獲，是構建課程內(nèi)容的核心問題，這也同時值得我們在教學實踐中不斷地探索、完善。

【參考文獻】

[1]陳·巴特爾，蘇明.人工智能的學科定位與發(fā)展戰(zhàn)略[J].國家教育行政學院學報，2019（8）：18-23，38.

[2]教育部.普通高中信息技術課程標準（2017年版）[S].北京：人民教育出版社，2018.

[3]姚玉華，陳仕品.高中階段人工智能教材內(nèi)容設計研究[J].中國教育信息化，2019（11）：42-46.

[4]顧駿，郭毅可.人與機器：思想人工智能[M].上海：上海大學出版社，2018

[5]鄭書樂.高中階段實施人工智能教育的思考[J].學周刊，2019（28）：184-185.

[6]KAPLAN A，HAENLEIN M. Siri，Siri，in my hand：Whos the fairest in the land？ On the inter-pretations，illustrations，and implications of artificial intelligence[J]. Business Horizons，2019（1）：15-25.

[7]SILVERD，SCHRITTWIESERJ，SIMONYAN K，et al. Mastering the game of go without human knowledge[J]. Nature，2017（7676）：354.

[8]丁婧，李駿揚.青少年人工智能：啟蒙篇[M].南京：江蘇鳳凰教育出版社，2019.

[9]杜小勇，盧衛(wèi)，張峰.大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的歷史、現(xiàn)狀與未來[J].軟件學報，2019（1）：127-141.

[10]吳剛.從工具性思維到人工智能思維——教育技術的危機與教育技術學的轉型[J].開放教育研究，2018（2）：51-59.