編者按:學習宣傳貫徹《教育強國建設規劃綱要(2024-2035年)》精神,系統領會中共中央、國務院關于教育強國建設的一系列新要求、新任務,推動解決教育強國建設中的重大問題,是當前教育系統的重大政治任務。中國教育科學研究院組織精銳科研力量,圍繞《綱要》核心內容,在紙媒、電視、網絡等平臺開展闡釋研究,助力《綱要》落地生根,推動教育強國建設邁向更高水平?,F摘取部分優秀成果,陸續推出,以饗讀者。
當前,人工智能技術正在以前所未有的速度迅猛發展,并滲透融入社會的各個領域,深刻改變著社會運行方式、生產方式與生活方式。2019年,聯合國教科文組織發布《北京共識—人工智能與教育》,建議關注人工智能對勞動力市場的系統性和長期性影響,將人工智能相關技能培養納入中小學校課程體系。我國積極應對人工智能時代的教育挑戰,于2024年發布《關于加強中小學人工智能教育的通知》,對中小學人工智能教育進行系統部署,明確了2030年前在中小學基本普及人工智能教育的戰略目標。在此關鍵時期,系統研究世界各國中小學人工智能教育的戰略部署、目標定位、行動舉措及有益經驗,對于我國推進中小學人工智能教育、培養適應未來社會需要的創新人才具有重要意義。
一、中小學人工智能教育的價值追求
各國加強中小學人工智能教育主要基于國家發展、社會發展和個人發展三個層面的考量。在國家層面,人工智能已成為未來科技競爭的核心領域,從基礎教育階段起加強人工智能教育、激發學生對人工智能的興趣與創造力、培養適應未來需求的人才,對國家搶占科技制高點、提高國際競爭力至關重要。在社會層面,一方面,人工智能有可能加劇社會不平等,而中小學的人工智能通識教育有助于縮小數字鴻溝,促進教育公平;另一方面,如今的中小學生是在科技爆炸式發展中成長的“α世代”,他們不僅是智能技術的使用者,也是重要的傳播者,其智能素養的提升有助于社會的智能化進程。在個人層面,智能素養成為未來公民的必備能力,面向所有學生的人工智能通識教育是培養智能時代合格公民的必要途徑。人工智能浪潮正在系統性地改變著社會產業結構和就業市場形態,世界經濟論壇《2025年未來就業報告》顯示,當今就業市場所需的關鍵技能有39%將在2030年發生變化,其中人工智能和大數據、網絡和網絡安全、技術素養是需求增長最快的三項技能。為此,引領學生提前接觸和初步掌握相關技能,為他們未來適應不斷變化的就業市場做好充分準備,是人工智能通識教育的目標之一。以上三個層面相互關聯、互為影響,是世界各國部署中小學人工智能教育戰略的主要原因與價值追求。
二、中小學人工智能教育的國際進程
當前各國都在逐漸加大對中小學人工智能教育的投入力度,高度重視人工智能人才培養。助力學生負責任、安全地參與人工智能相關活動,成為人工智能的應用者、創造者和領導者,已經成為世界各國的普遍共識。按照實際進展,可將各國推進中小學人工智能教育的進程劃分為以下三個階段。
一是戰略規劃階段。目前,大約已有70個國家發布了有關人工智能發展的戰略文件。各國人工智能戰略雖然路徑、要素各不相同,但大多都把人工智能人力資源建設作為整個戰略的重要支柱。開展人工智能教育、提高學生智能素養、將人工智能融入教育被許多國家納入國家發展戰略。例如:斯洛文尼亞《促進人工智能發展和使用的國家計劃》提出,要提高勞動力適應人工智能發展與變化的能力,在從小學教育到高等教育以及成人教育的各級各類教育中加入人工智能教育,系統審查和更新中小學課程,從人工智能的角度對課程中的計算機科學和信息技術內容進行評價與修訂。
二是啟動實施階段。部分國家在確定人工智能教育戰略目標的基礎上,通過啟動課程研發,實施人工智能教育專題項目、試點等方式開啟中小學人工智能教育的探索實踐,但尚未在全國范圍內全面推進中小學人工智能教育。比如:印度中等教育中央委員會在其管轄的2.2萬余所學校內開設人工智能選修課程;美國25個州的教育部門發布了關于在中小學校開展人工智能教育的官方指南或政策,如威斯康星州列出了對不同階段(小學、初中和高中)學生智能素養發展的詳細建議,加利福尼亞州則通過法案將人工智能教育納入全州的K-12課程。
三是全面推進階段。進入全面推進階段的國家已經將人工智能課程系統納入國家課程體系,面向所有中小學生實施人工智能普及教育。根據聯合國教科文組織的調查,到2022年,只有15個國家將人工智能學習納入國家課程。例如:阿根廷是拉丁美洲第一個將編程和機器人技術納入義務教育的國家。隨著人工智能技術的迅猛發展,這一數字也正在不斷上漲。例如:愛沙尼亞在其旨在提升學生數字素養的ProgeTiger計劃基礎上,啟動了名為“AI Leap 2025”的全國性人工智能教育計劃,將為學生和教師提供世界領先的人工智能應用程序并進行有效使用技能的培訓。
三、中小學人工智能教育的課程建設
課程是推進中小學人工智能教育的直接載體,大部分國家在部署人工智能教育時直接落地到課程建設層面。例如:巴西《人工智能國家戰略》在人工智能人才培養方面,計劃為基礎教育學生設計開發與數字公民、大數據和人工智能導論相關的課程。
1. 課程開發體現多元模式
因各國教育管理運行體制存在差異,人工智能課程在開發設計方面亦呈現出不同模式,主要包括以下三類。一是政府主導。課程設計、開發等由政府主導完成,通常特別強調教師、人工智能專家、教學設計師等多方專業力量的協同參與。例如:克羅地亞《新興技術與人工智能》課程的研發團隊系政府通過公開招募或特別邀請方式確定,由不同學科教師、班主任、具有多年學校工作經驗的教育專家、計算機領域專家及企業代表共同組成。二是政府明確目標方向,區域或學校自主設計。這種模式常見于地方或學校擁有更多教育管理自主權的國家。例如:美國發布《K-12人工智能教學框架》,以幫助各州的標準制定者和課程開發人員明晰不同年級學生所應掌握的人工智能概念、知識及技能,各地區和學校則在該指南的指導下自主進行課程設計與實施。三是教育科技企業或高校研發課程,政府、學校購買課程服務。由于人工智能技術的快速迭代性,為確保課程的專業性和時效性,購買課程服務成為一些國家的選擇。例如:英特爾公司開發的“AI for Youth”課程受到泰國、波蘭、阿爾巴尼亞等多個國家的官方認可,被作為國家課程推廣使用。
2. 課程實施呈現不同樣態
結合本國基礎教育課程設置基礎與特色,各國的人工智能課程組織實施模式呈現出以下三種不同樣態。一是將人工智能課程作為與其他國家課程同等重要的獨立課程開設。例如:韓國于2021年為高中學生開設《人工智能基礎》和《人工智能數學》兩門選修課程,2022年在修訂的基礎教育課程中新增人工智能課程;奧地利在高中開設《數據科學和人工智能》課程。二是依托已有的信息技術、計算機、數學、科學等學科,將人工智能課程作為獨立模塊納入其中。例如:葡萄牙將大部分人工智能相關內容融入數學學科的“計算思維”當中;挪威的人工智能相關課程被納入多個學習項目,其中以信息技術、機器人課程最為常見。三是開設涵蓋人工智能及其他學科內容的綜合性跨學科課程。此類課程的開設主要基于人工智能的跨學科性質,其與數學、語言、技術、歷史、科學、工程、社會、藝術、公民教育等均有著復雜的內在連接和實踐聯系。例如:阿聯酋將機器人、編程、3D建模、電子、圖形設計等內容整合為《計算、創意設計和創新》課程,以人工智能為重點,旨在培養學生的問題解決能力和創造力;印度在英特爾公司的支持下,為6~10年級的5個核心科目(印地語、英語、數學、社會研究和科學)開發了200多個多學科AI綜合課程。
3. 課程對象覆蓋更多群體
從課程開設年級來看,關于人工智能課程的最佳起步年級,目前世界范圍內并無明確共識。例如:葡萄牙《2030國家數字技能倡議》提出,人工智能及相關技能教育應覆蓋早期教育階段;印度則認為8年級是向學生教授人工智能的理想年級,因為這個年級的學生對人工智能最為好奇。根據聯合國教科文組織的調查,人工智能課程最傾向于面向高中生開設,在基礎教育階段隨著年級的升高,人工智能課程所占比重穩步增加。從課程覆蓋人群來看,中小學人工智能課程的學生群體呈現出不斷擴大的特征,主要表現在課程性質從選修課轉為必修課,開設年級從部分年級變為全部年級,覆蓋學校從部分學校延展至全部學校,學科融合從部分學科擴大到全部學科等。例如:韓國開設人工智能課程的人工智能教育先鋒學校數量從2021年的566所增至2023年的1233所,并將于2027年增加至2000所;同時已于2025年將76本“人工智能(AI)數字教科書”引入全國學校,并應用到英語、數學和信息學科的課程教學中,與人工智能融合的學科范圍將于2027年進一步擴大至社會、科學等科目。
4. 課程內容存在一定差異
當前,各國對學生應具備的人工智能素養的理解存在一定差異,這種差異直接體現在人工智能課程的具體內容上。例如:加拿大的課程包括數據、感知、表示和推理、學習、自然互動、社會影響6大主題;奧地利的課程涉及算法與編程、問題解決、數據素養、人工智能在其他領域的應用、人工智能倫理、人工智能的社會影響、人工智能技術、人工智能開發等內容,其中算法與編程所占比例最大;美國的AI4K-12人工智能工作組提出了人工智能教育的5大主題,分別是感知、表示和推理、機器學習、自然交互和社會影響。
聯合國教科文組織在一項調查中,將人工智能課程內容劃分為算法與編程、數據素養、情景化問題解決、人工智能倫理、人工智能的社會影響、人工智能在其他領域的應用、理解和應用人工智能底層技術、理解和應用人工智能技術以及開發人工智能應用程序等9個專題,并將其歸入人工智能基礎、倫理和社交影響、理解應用和開發人工智能3個課程領域。2024年,聯合國教科文組織發布《學生人工智能素養框架》,其中包括以人為本的人工智能觀念、人工智能倫理、人工智能底層技術和應用、人工智能系統設計4個能力模塊,以及與之對應的理解、應用和創造三層進階水平。該框架的發布為世界各國人工智能課程內容的修訂更新提供了參考。
5. 課程支持彰顯服務特色
做好包括教師培訓在內的人工智能課程教學支持,是為學生提供優質人工智能教育的先決條件。綜觀各國現況,一是通過發布課程標準、教學指南等規范性指導性文件為教師開展人工智能教育提供上位框架。例如:韓國發布了針對小學、初中和高中的系統化人工智能教育內容標準(草案);美國教育部教育技術辦公室面向K-12的教育領導者發布相關工具包,為其提供適應學生發展需求的AI工具整合使用策略、有效使用AI促進教學策略等。二是通過開發建設教學資源、課程、平臺等為教師的人工智能教學提供直接支持。例如:美國的AI4K-12人工智能工作組匯聚了包括書籍、報告、課程、軟件等在內的各種人工智能教學資源供教師免費使用;新加坡的“AI Singapore”MOOC平臺開設“AI in education”模塊,教師可以通過該平臺訪問使用人工智能工具和模型,并獲得與教育教學相關的AI知識與技能。三是為教師提供系統性人工智能教學培訓。例如:韓國開展“軟件和人工智能教育的核心教師培訓”,提出“改革教師培訓系統”,旨在激勵教師探索面向未來的教學創新實踐;印度則通過競賽、虛擬研討會等為超過1萬名人工智能課程教師提供立體化的教學培訓。
四、基于國際觀察的本土省思
回顧我國中小學人工智能教育的發展歷程,早在2003年我們便將“人工智能初步”列入高中信息技術科目選修模塊,自此開始了對中小學人工智能教育的探索嘗試。2017年,國務院《新一代人工智能發展規劃》發布后,教育部對《高中信息技術課程標準》進行修訂,在必修課程中有機融入人工智能基礎知識,將“人工智能初步”列為選擇性必修課程。同樣是在2017年發布的《中小學綜合實踐活動課程指導綱要》設計了人工智能相關主題活動。2022年,最新版《義務教育信息科技課程標準》發布,人工智能作為其中的6條邏輯主線之一,成為義務教育階段《信息科技》課程的必修內容?!蛾P于加強中小學人工智能教育的通知》2024年發布后,中小學人工智能教育的要求與目標更加明晰。我國成為世界范圍內為數不多的正在從國家層面全面推進中小學人工智能教育的國家之一。
與此同時,社會大眾對人工智能教育的需求日益強烈。2025年中國青年報社社會調查中心的“兩會教育議題”調查顯示,53.4%的受訪者期待小學至高校增設程度不等的人工智能通識課程及技術倫理教育。北京、上海、廣州等教育一線城市已率先開啟行動。如北京計劃從2025年秋季學期開始,在全市中小學校開展人工智能通識教育,每學年不少于8課時。
然而,對于有著全球最大規模教育體系的我國來說,在2030年以前實現中小學人工智能教育的基本普及并非易事。有研究指出,大多數國家的人工智能教育起始于2018年左右。總體來看,全球中小學人工智能教育仍在不斷摸索嘗試,當前并無太多成熟經驗可循。我國中小學人工智能教育雖然具有一定基礎,但與其他國家一樣仍面臨著人工智能教育師資缺乏、資源不足、標準尚缺等問題與挑戰。基于國際比較與現實情況,我們需要從強化頂層規范指引、加大政策落實支持力度、擴大資金投入與資源供給、創新課程教學模式等方面著手,推動我國中小學人工智能教育的規模化普及、常態化實施及高質量發展。
在國家層面,我國亟須聚焦中小學人工智能教育加強頂層設計、加大政策支持以及擴大資源供給。其一,有關部門應細化出臺中小學人工智能教育標準、規范、指南等指導性文件,明確各學段、年級乃至學科的人工智能教育任務與目標。其二,教師教育機構要將教師智能素養納入教師數字素養標準框架、教師培訓體系及職業生涯規劃,不斷提升教師的人工智能教學能力。其三,政府要強化優質人工智能教育資源建設與供給,積極引導科技企業參與中小學人工智能教育的課程研發、資源建設、教師培訓等,形成政府、學校、企業三方協同推進的良好局面;還可以依托國家中小學智慧教育平臺,為師生打造一個匯聚人工智能工具、課程、資源、服務的高水平交流互動平臺。
在學校層面,管理者和教師需清晰認識人工智能教育的根本特征與重要意義,持續推進人工智能教育在學校的高質量實施。其一,人工智能是一個飛速發展的領域,人工智能教育應體現人工智能最新發展趨勢,因此在中小學開展人工智能教育不應僅僅著眼于“基本普及”的目標,而要特別重視實施質量,確保切實激發學生興趣、提升學生能力。其二,學校要充分利用已有資源,花“巧心思”做好人工智能課程設計。智能教學環境并不是人工智能課程實施的必要條件,廣大中小學??沙浞掷脟壹暗胤焦矓底纸逃Y源平臺上的免費工具、資源,以此為基礎對學生進行人工智能理解、應用及倫理規范等方面的培訓。其三,學校要善于開發社會資源和企業資源,創新課程內容及形式。學??梢钥疾?、挖掘教育科技企業的人工智能課程產品服務,通過科技企業提供技術支持和課程資源、學校教師負責教學組織的“雙師課堂”等方式,促進人工智能教育教學高質量實施。
來源 | 《中小學管理》 2025年第4期
作者 | 魏軼娜(中國教育科學研究院教育信息與數據統計研究所副研究員)
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