多知7月1日消息，經合組織(OECD)和歐盟委員會(European Commission)聯合研制的《賦能學習者迎接AI時代：小學和中學教育AI素養框架》(AILit Framework)》(Empowering learners for the age of AI: An AI literacy framework for primary and secondary education)草案在今年5月正式發布。該框架從與AI互動、用AI創作、駕馭AI和設計AI 四個維度，為中小學教育工作者提供了學習者AI素養框架。

四個維度包括：

與AI互動，要求學習者不僅要理解AI的基本工作原理，還要學會批判性地思考AI所提供的信息，理解人與AI的共生關系。

用AI創作，是指學習者與AI合作進行創意表達或創造性問題解決。

駕馭AI，是指學習者有意識地選擇如何讓AI支持和增強人類工作。

設計AI，是指學習者通過實踐探索AI系統的工作原理，并嘗試設計簡單的AI模型或解決方案。

該框架將上述四大領域具體化為具體的能力，共22種，每個能力代表一個學習期望，是知識、技能和態度的結合。

與AI互動需要七大能力：

一是能使用AI的不同場景;

學習者識別日常工具和系統中的AI，理解AI的內容推薦和自適應學習機制。

二是能批判性審視AI輸出的結果;

學習者會批判性地評估AI生成內容的準確性和公正性，認識到AI可能會生成錯誤信息或有偏見的輸出。

三是探討預測性AI系統如何提供可以告知和限制視角的建議

學習者探討AI如何使用數據模式提供建議(例如，觀看、購買或閱讀的內容)，并考慮這些建議如何支持學習或決策，以及如何強化狹隘觀點或偏見。

四是能夠闡明AI系統可能放大社會偏見的機制

學習者調查AI系統(如面部識別或招聘算法)如何反映人類決策和數據，并識別數據或設計中的偏見如何導致不同群體的不公平結果。

五是能理解AI系統對能源和自然資源的消耗

學習者探討AI的環境影響，包括其能源和數據基礎設施，并考慮負責任的設計和使用如何支持可持續性。

六是分析使用AI系統是否符合倫理原則和人類價值觀

當AI被用于公共空間監控或內容創作時，隱私保護、知識產權等倫理問題凸顯，學習者要能反思這種技術的使用是否恰當、有益或可能帶來的危害。

七是要理解AI的技術能力和使用限度

學習者探討AI的優缺點如何影響其在社會中的應用。

用AI創作需要的五大能力如下：

一是利用AI系統探索新的視角和方法，以擴展原始想法

學習者利用AI實驗，以拓展思維，生成新想法或考慮不同的觀點。他們對最終內容負責，同時讓AI支持他們的創造過程。

二是跨模態可視化，讓AI在協作中重構表達

學習者嘗試不同格式(文本、圖像、音樂等)下的AI工具，輸出有意義的產品或解決方案。

三是與生成式AI協作，獲取反饋、優化結果并反思思維過程

學習者通過優化提示詞和改進人工智能輸出結果，與人工智能進行迭代協作，并反思這種互動如何塑造了他們的思維和表達。

四是守護倫理邊界，對AI生成內容的真實性和知識產權進行分析。

學習者探討AI生成的內容如何借鑒或復制現有作品，并考慮這種使用是否公平、原創或需要歸屬。

五是用精確的語言描述AI的工作原理。

學習者用現實、準確的術語描述AI如何運作，避免使用暗示AI具有人類情感或理解的語言。

駕馭AI需要的五大能力包括：

第一，根據任務性質決定是否使用AI系統

學習者要根據任務性質決定是否使用AI，這需要綜合考慮任務的復雜性、技術特性與人類不可替代能力以及可能帶來的倫理影響。

第二，機協同，構建優勢互補的協作鏈條

學習者將復雜任務分解，并決定哪些部分可以由AI處理，哪些部分需要人類參與。實現技術與人文的結合。

第三，精準引導，用清晰指令規范AI行為

學習者通過給出明確、結構化的輸入來練習提示工程，以引導滿足期望和目標的輸出。

第四，將任務委托給AI系統，以適當地自動化或增強人類工作流程

學習者識別機會將重復或結構化任務交給AI，使人們專注于創造力、倫理或決策制定。

第五，是倫理規制，建立人機協作的價值準則。

學習者需要參考地方、國家相關要求，明確在學術或社會環境中使用AI的準則和規則。

設計AI需要五大能力：

一是讓AI成為社會真實議題的方案共建者。

學習者應探索如何通過設計AI模型來解決社區問題和現實世界中的其他問題，并能夠評估潛在的益處、風險和局限性。

二是比較基于人類創建的算法和基于數據進行預測的AI系統的能力與局限性。

學習者通過比較遵循固定規則(或人工編程邏輯)的系統與機器學習模型，來了解機器學習的價值，并確定每種方法在何時最有用或最合適。

三是收集和整理可用于訓練AI模型的數據，考慮相關性、代表性及其潛在影響

學習者發現如何標記、選擇和準備數據以訓練AI模型。他們了解數據質量和代表性如何影響模型的性能及其對人的潛在影響。

四是使用定義的標準、預期結果和用戶反饋評估AI系統

學習者設定成功AI系統的標準，通過各種輸入測試它，并評估其性能以進行改進。他們使用一個由多樣化用戶的反饋塑造的迭代過程。

五是描述AI模型的目的、預期用戶及其局限性

學習者描述AI模型的目的、用于訓練的數據以及它擅長或不擅長做什么。他們幫助他人對模型的能力和局限性形成現實的認知。

該框架將為經合組織PISA 2029媒體與AI素養評估奠定基礎，并支持歐盟促進高質量和包容性數字教育和技能的目標，正式框架計劃在2026年發布。

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