高中人工智能教育應該教什么和如何教

詹澤慧 鐘柏昌

[摘 ? 要] 作為基礎教育階段開展人工智能教育的主要載體和《普通高中信息技術課程標準（2017年版）》落地的重要依托，《人工智能初步》教材為人們理解人工智能教育提供了代表性樣本。文章使用內容分析法，對目前完成的四本《人工智能初步》教材從知識內容、篇章結構、活動設計、評價方式和技術載體五個維度進行了全面分析。研究發現：教學內容方面，教材覆蓋了人工智能概念、特征、發展歷程、核心算法、典型應用、模塊開發、倫理與安全等學科大概念及知識點，各有側重和拓展;篇章結構方面，四本教材風格各異，章節流程明晰;活動設計方面，主要通過研究性、項目式、探索式活動引導學生拓展思維，具有豐富性、趣味性和協作性等特點，兼顧了知識建構的深度和廣度;評價方式方面，均以基于項目的學習評價為主、知識測試為輔，將學生高階能力發展置于首位;技術載體方面，主要選用國產人工智能開放平臺和Python語言。受多種因素的影響，每本教材也各有不足，文章討論了可能的改進思路。

[關鍵詞] 高中人工智能教育; 新課標; 教材分析; 教學內容; 篇章結構

[中圖分類號] G434 ? ? ? ? ? ?[文獻標志碼] A

[作者簡介] 詹澤慧（1983—），女，廣東廣州人。教授，博士，主要從事學習科學、STEAM教育研究。E-mail：zhanzehui@m.scnu.edu.cn。鐘柏昌為通訊作者，E-mail：zhongbc@163.com。

一、引 ? 言

近年來，人工智能技術的應用已悄然滲透到我們生活的各個方面，人類社會進入智能化時代已成為必然。世界各國都意識到掌握領先的人工智能技術和培養智能時代的新型人才意義重大，紛紛開始重視人工智能教育的發展。我國作為全球第二大經濟體，人工智能教育發展略晚于發達國家，但在國家政策的支持下已呈現良好的發展態勢。2017年以來，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》[1]、教育部發布的《普通高中信息技術課程標準（2017年版）》[2]（以下簡稱《新課標》）和《教育信息化2.0行動計劃》[3]等文件為我國人工智能教育的發展提供了重要指引，明確了高中人工智能教育的目標定位和內容框架。課標本身的描述通常具有彈性、抽象性和概括性等特征，以適應地區差異和確保教育內容的可擴展性，并鼓勵課程內容和學習活動的多樣性設計[4]。

《新課標》發布后，教育界于兩年內開發了五套《人工智能初步》教材。目前正式出版的共有四個版本，分別是教科版[5]、人教版[6]、浙教版[7]和粵教版[8]。四本教材都遵循和貫徹了《新課標》的理念和要求，較好地涵蓋了《新課標》中三大模塊的內容，均采用研究性、項目式、探索式的活動來引導學生拓展思維，但在語言風格和設計意圖上各具特色。詳細分析各本教材的設計特點，將有助于從整體上理解高中人工智能教育的教學內容和教學方法，深入理解教什么和如何教的問題。

課程開發一般涉及課程的目標定位、內容選擇和內容組織（包括篇章結構、活動設計、評價方式、技術工具等）等方面的考量[9]。由于四本教材均以《新課標》為編寫依據，在目標定位上，雖文字描述有差異卻并無本質差別，但在內容選擇和組織方面卻容易呈現出編寫團隊的個性色彩。為此，本文將以四本教材為依據，使用內容分析法，從知識內容、篇章結構、活動設計、評價方式、技術載體等五個方面進行全面剖析。

二、教學內容：四大知識模塊各有側重、核心算法和典型應用最受重視

（一）內容框架

從篇章目錄來看，四本教材都涵蓋了《新課標》所要求的“人工智能基礎”“簡單人工智能應用模塊開發”“人工智能技術的發展與應用”三大主題內容[2]。而2003年發布的《普通高中技術課程標準（信息技術）》（以下簡稱《舊課標》）所提及的“知識及其表示”“推理與專家系統”“人工智能語言與問題求解”三部分內容[10]雖未在《新課標》中直接出現，但在《新課標》的“簡單人工智能應用模塊開發”主題中仍有體現。此外，四本教材對于內容編排的整體順序是一致的：第一章均為有關人工智能的歷史與發展;最后一章均為有關人工智能的安全和倫理問題;中間各章，主要涉及人工智能的知識表示、核心算法、典型應用和模塊開發。

篇幅分布上，教科版將知識表示和機器學習分別獨立一章，對知識的狀態、過程、邏輯表示作重點講解，其他三本教材在知識表示方面介紹較少，更多的篇幅放在算法和應用上。人教版在知識點分布方面較為均衡。浙教版側重邏輯推理和算法學習（啟發式搜索、決策樹、機器學習），且在算法和應用之間增加了一個數據智能化處理（挖掘、識別、合成）的層次，詳細描述了人工智能賦予人類社會能力的三種代表性技術：知識挖掘、模式識別、創意智能。粵教版是四本教材中唯一教授系統設計與開發層次的版本，其他教材多停留于算法應用層次。由于粵教版涉及的知識內容難度較大，所以單列了“基礎算法及應用”一章，與其后的“核心算法”“應用系統開發”兩章形成了較好的難度梯度，構成了算法與應用的雙螺旋上升結構。

為了作進一步分析，我們將《新課標》描述的三大主題內容細化為四個主要的知識模塊：（1）人工智能的概念、基本特征與發展歷程;（2）人工智能核心算法;（3）人工智能典型應用與系統開發;（4）人工智能安全與倫理。以此為基礎，將四本教材的教學內容進行模塊化歸類后發現：（1）人工智能概念和基本特征方面，人教版和粵教版均使用了《人工智能白皮書》對人工智能基本特征的描述：“由人類設計，為人類服務，本質為計算，基礎為數據;能感知環境，能產生反應，能與人交互，能與人互補;有適應特性，有學習能力，有演化迭代，有連接擴展。”[11]教科版則從案例情境出發，先讓學生思考探究，引出人工智能概念的講解。浙教版較為特別，在人工智能概念和特征上并未花太多筆墨，而是從人工智能的發展歷程出發，總結了人工智能應具備的能力，將人工智能的概念內涵和特征滲透在歷史發展的時間線中。（2）人工智能的發展歷程方面，盡管四本教材分別以三次浪潮、三個階段、三次低谷等方式描述人工智能的發展，但均可歸納為三階段發展論（第一階段：從早期嘗試到符號推理;第二階段：從專家系統到知識工程;第三階段：從大數據到深度學習）。其中，浙教版所介紹的時間線比較長，從智能思想的探究開始作詳細介紹。（3）人工智能典型應用方面，四本教材都提到“智能+”應用，以及人臉識別、圖像識別、自然語言處理、語音識別、文本識別和機器人等。浙教版還特別提到智能模擬和智能控制，粵教版則突出了計算機視覺。四本教材均認為人工智能發展具有混合增強智能、腦科學和人工智能的融合等發展趨勢。（4）人工智能核心算法方面，教科版花了較大篇幅重點介紹了知識表示和機器學習，人教版、浙教版、粵教版則只是簡述知識表示，而重點講解了人工智能的核心算法，如邏輯推理、決策樹、啟發式搜索（A*算法）、聚類、貝葉斯、知識圖譜、機器學習、神經網絡與深度學習。（5）系統設計與開發方面，四本教材都提到了國內的四大開放平臺（百度、騰訊、阿里、訊飛），且都涉及人臉識別、語音識別、人機博弈、文字識別、機器翻譯等與生活息息相關的重要應用。粵教版有專門一章介紹人工智能系統的設計與開發，其他三本教材則主要在闡述人工智能典型應用（如文字識別和圖像識別）時，以開放平臺上的實操活動對應用模塊開發進行初步講解，而未深入介紹系統開發。（6）人工智能安全與倫理方面，每本教材都有涉及，強調人工智能的價值和風險，介紹維護安全的方法及相關法律法規。

（二）知識體系

為了進一步呈現教材中的知識體系，我們按知識模塊對四本教材中的所有學科大概念及知識點進行編碼提取，從生成的詞云圖中反映出各維度中最為凸顯的關鍵知識點。（1）在“概念、特征與歷史發展”中，最受重視的知識點包括：人工智能發展歷程（三階段論）、圖靈測試（作為檢測人工智能的最早手段）、各類人工智能典型應用（如人臉識別、模式識別、知識表示、智能交通、計算機視覺）、人工智能現狀（如深度學習、大數據、大規模并行計算）、人工智能的分類（如專用/通用人工智能、強/弱人工智能）。（2）在“核心算法”中，涉及的知識點最多，主要知識點包括：典型的知識表示方法（如命題邏輯、謂詞邏輯、產生式規則）、知識的空間表示法（如語義網絡、語義網、知識圖譜、事理圖譜、專家系統）、過程表示（如狀態空間、問題歸約）、搜索技術（多路遞歸、啟發式搜索、A*算法）、數據挖掘（回歸分析、貝葉斯分析）、各類機器學習（如強化學習、決策樹、深度學習）、人工神經網絡（卷積神經網絡、循環神經網絡、深度神經網絡）。（3）在“典型應用與系統開發”中，知識點相對分散，主要是各類平臺（如四大人工智能開放平臺、百度AI、騰訊AI）、各類應用（如文本挖掘、拍照識花、詞云生成、人臉識別、OCR、圖悅、小米AI音箱、亞馬遜Echo）、各類模型或程序庫（如TF-IDF、詞袋模型、NumPy、Jieba）。（4）在“安全與倫理”中，知識點更為分散，主要是涉及信息安全的典型案例（如聲紋鎖、指紋密碼）和可引發辯證思考的倫理事件（如華麗琴鳥復制人的聲音、人工智能入侵檢測系統）。

四本教材的大部分知識點集中在人工智能核心算法和典型應用上，凸顯了算法這一學科大概念，將學習難度控制在大眾普及教育可以接受的范圍內，避免不合理的超前學習。同時，也非常重視人工智能常識性知識、安全、倫理、法律法規相關案例的學習，強調技術德育和技術理性的培養。然而，四本教材在智能硬件方面都涉及較少，尤其在人工智能“感知”層面上，很少涉及傳感器方面的內容。教材重點描述了技術實現的算法（即判斷和識別環節），但對于人工智能實現的整個邏輯過程尚未有全流程的展現，尤其是最前端的傳感環節，以及最后端的反饋環節。此外，由于《新課標》沒有像《舊課標》那樣強調知識表示和推理，浙教版和粵教版都弱化了知識表示方面的內容，略顯單薄，且大多教材中“代理”（Agent）的概念是缺失的。“代理”是高等教育階段人工智能教材中頻繁出現的概念，若在高中階段合理引入，可以為高等教育階段的進一步學習打下必要的基礎。

三、篇章結構：多以項目為主線，但項目大小、位置、形式迥異

教材的篇章結構反映了教學內容的組織形式。在篇章結構方面，四本教材章節流程清晰，均遵循項目式學習理念，但項目大小、位置和呈現方式有較大差異（如圖1所示）。

教科版每章以單元任務（項目）為主線展開，包含2～5個任務，每個任務中又包含1～2個需要學生開展的活動，形成了“項目—任務—活動”三位一體的組織形式，但項目層面的屬性較弱，容易理解為任務或主題活動。

人教版每章以一個項目學習主題開始，融合了項目式學習與案例教學理念，每章以一個主題項目展開，以各類環環相扣的體驗、探索、思考、實踐活動貫穿全章，其間還穿插了豐富而生動的案例，較為精致和有趣。

浙教版的知識點講解詳盡，語言清晰精練，啟發性強，與其他三本教材不同，該教材使用了傳統的講練結合的知識點主線[12]，此外，在每章以“問題與挑戰”開篇，每章學習前給出本章的學習目標與學習內容導圖，便于學生提前了解本章學習要求，梳理思路。在每部分知識講解后，設置思考、練習、討論等任務，在整章學習結束后引導學生進行舉例、判斷、討論。每章的最后布置一個“項目挑戰”，通過實施項目引導學生學以致用，強化知識掌握并提高項目實踐能力。

粵教版的每章就是一個具體而系統化的項目，每章前給出一個完整的項目范例，將學習內容解構為與本章主題相關的若干項目選題，學生可根據興趣自行選擇;在項目下設置若干任務，引導學生作出合理規劃，并就方案開展交流。交流活動結束后進入知識點講解，知識點講解后設置各類探究活動，以加深知識理解和提高動手實踐能力。每學習一部分知識，便開展一次動手實踐活動，通過不斷的學習推進項目的整體進程，直至項目完成。隨后，引導學生交流成果并作出項目評價。章末給出內容導圖，引導學生回顧本章內容并寫下學習總結。最后，以測試形式檢驗學生的知識掌握情況。

綜上所述，四本教材在篇章結構上呈現以下特征：

在整體邏輯上，粵教版、人教版、教科版均以項目為主線展開每章的學習，知識內容則穿插在每個項目實施或每個任務活動中進行講解;浙教版則以“知識講解+練習”的知識點主線展開每章內容，最后以“項目挑戰”的形式綜合整章知識內容;除項目出現的位置有所不同外，項目的大小（特指完成項目所需工作量的大小，而非項目的頁數跨度）也有差異，粵教版和浙教版以“大項目”為主，引導學生一步步化繁為簡，而人教版和教科版則以“小案例”“小活動”為主，學生可在較短時間內完成項目活動。

在知識講解方面，四本教材的知識講解均設置有相應的探究、思考、實踐、練習等活動，以啟發思考，強化知識掌握與實踐應用。

在章前引入部分，所有教材的章前導言均以描述現實生活場景、明晰學習目標和簡介本章學習內容展開。人教版還給出了該章項目準備、引導等支持內容;粵教版給出了一個項目范例供學習參考;浙教版則給出了本章的學習內容導圖。

在章末回顧總結部分，所有教材的每章最后均設置了學習評價方案，值得一提的是，四本教材均列出了每章的內容導圖。浙教版將內容導圖放置在每章起始，而在章末設置一個項目挑戰，以協作式的實踐項目來幫助學生鞏固或深化所學知識。除了浙教版的內容導圖在章前出現以外，其他三本教材的內容導圖均在章末出現。前者便于內容導入，后者便于章節回顧。此外，人教版和粵教版在章末設置的是內容導圖，而教科版設置的是學習活動導圖，以幫助學生梳理學習過程。

四、活動設計：類型豐富、兼顧趣味性與協作性

（一）活動類型豐富多樣，主要集中在核心算法部分

在活動設計方面，根據《新課標》的要求，人工智能課程在形式上應富含研究性、項目式、探索式活動。教師既可以通過案例分析、項目設計等方式引導學生拓展思維，也可以向學生展示或剖析比較典型的智能系統，引導學生在案例和實踐中發現問題，嘗試用人工智能方法解決問題。由于四本教材均以項目式學習為理念，以任務驅動的形式展開教學，因此，教材中的學習活動顯得尤為重要。為了進一步分析四本教材中的學習活動內容與形式，我們先將教材中出現過的活動類型抽取出來，同類合并后形成了11種活動類型。（1）思考：指讓學生進行分析、綜合、推理、判斷等思維活動;（2）練習：指為了加深理解記憶而進行的習題練習;（3）鞏固：指學生聯系前序知識進行復習，從而加深理解的活動;（4）討論：指學生就某一問題交換意見或進行辯論的活動;（5）探究：指學生在學習情境中通過觀察、實驗，發現問題，搜集數據，形成解釋，作出檢驗，獲得答案的活動;（6）項目實踐：學生進行以“大項目”為導向開展的一系列聯系社會實際的實踐活動;（7）體驗：指學生通過親身實踐獲得經驗的活動;（8）閱讀：指學生從視覺材料中獲取信息的過程;（9）拓展：指學生在原有知識基礎上加以拓寬深化的學習活動;（10）調查：指學生以問題為導向收集問卷、走訪和調研;（11）總結評價：指檢驗學生是否達到相應學習目標的活動。

根據四本教材中11類活動在四大知識模塊中的分布頻次繪制柱狀圖，如圖2所示。可見四本教材對活動類型的側重有所不同。浙教版偏重思考類活動（29次），教科版則注重討論類活動（19次），人教版偏好探究（24次）、項目實踐（17次）、體驗（15次）和閱讀（26次）類活動，粵教版側重討論（20次）、探究（16次）和項目實踐（27次）類活動。基于活動多樣性的考慮，對于缺失的活動類型進行歸納后發現：浙教版缺少探究、閱讀、拓展和調查;教科版缺少鞏固類活動，閱讀類活動也相對較少;人教版缺乏鞏固、討論和調查類活動;粵教版缺少練習和鞏固類活動，思考與拓展類活動也相對較少。從活動類型的知識模塊分布來看，浙教版的活動多分布在“核心算法”知識模塊，教科版的活動多分布在“倫理與安全”知識模塊，人教版的活動多分布在“核心算法”和“典型應用與趨勢”知識模塊，粵教版的活動則多分布在“核心算法”和“開發工具和開發平臺”知識模塊。綜上所述，整體而言，各版本教材的學習活動類型豐富，較多集中在思考、討論、探究和項目實踐活動上;就知識模塊分布而言，主要集中在“核心算法”部分。

（二）活動記錄表有利于學習和評價，但版本差異較大

活動記錄表即通常所說的項目工作紙、項目學習單，是引導活動開展、提供學習支架、依托活動進行過程性評價的重要載體。將四本教材中所有活動記錄表及其在四大知識模塊中的出現位置和頻次進行梳理發現，教科版的學生活動記錄表數量最多（共47份），其次是浙教版（共20份），而人教版和粵教版的活動記錄表數量較少（各7份）。從知識模塊分布上看，教科版、浙教版和人教版的學生活動記錄表都集中在“核心算法”部分，粵教版的活動則在“典型應用與開發”中的占比最大。對于某些學生來說，人工智能算法相關的知識點較為枯燥，而合理的活動設計將有助于激發學生的好奇心和興趣，成為今后推動學生進一步探索的動力。

五、評價方式：以基于項目的學習評價為主、知識測試為輔，重視學生高階能力的發展

評價有助于學習者及時檢查學習過程中的知識掌握程度，同時也是教師檢查和反思教學效果的重要工具。四本教材每一章節均設計了豐富的過程性評價和章節總結性評價，盡管評價方式和手段有所區別，但四本教材無一例外將項目報告作為最主要的評價方式。各版教材中的活動記錄表和項目報告本身兼具學習支架與評價的雙重功能。四本教材中的學習評價各具特色：

教科版在每一節講解完畢后安排了“拓展練習”。例如：在《人工智能的起源和發展》一節結束時，以AlphaGo戰勝李世石的案例導入，讓學生設計高效搜索詞，選擇權威網站，開展協作學習，分析AlphaGo的取勝之道，并梳理出走棋網絡、快速走子、估值網絡、蒙特卡羅樹搜索等技術的功能與特點，填入活動記錄表中，以練帶學。此外，每一章末均會提供一套主觀題與客觀題相結合的測試作為“單元學習評價”。

人教版每一節末尾會有一個“項目實施”的實踐性評價和幾道“練習提升”的作業。例如：在《人工智能發展歷程和現狀》一節結束時，安排了“了解人工智能”的活動，讓學生：（1）查閱資料，從不同角度了解人工智能的發展歷程，并繪制思維導圖;（2）了解我國人工智能開放平臺的發展狀況和特點，任選一個平臺，分析其給人們生活方式帶來的影響，完成300字左右的小論文，要求文中要有個人的觀點;（3）留存過程性資料，如研究文檔、體驗過程微視頻和體驗感受記錄等以備檢查。此外，還設計了兩個難度稍大的辯論題和討論題。由于每一節末的練習和評價足夠豐富，所以人教版每章末的評價是比較弱的，主要通過李克特量表自評的方式跟蹤學生的知識掌握情況。例如：在“人工智能概述”一章末尾，學生需要分別對人工智能的概念、基本特征、發展歷程、現狀、主要研究內容和應用等六個方面的知識掌握程度作“不了解”“了解”“理解”三個檔次的自評。

浙教版在重要知識點講解結束時，安排了“思考與練習”“實踐與體驗”“鞏固與提高”環節，讓學生手腦并用，練習鞏固。每一章中的評價活動因需而設，并非統一安排在每節末尾。此外，浙教版的評價還有一個特色，就是在每章末有一個“項目挑戰”環節。以第一章《智能之路：歷史與發展》為例，章末要求學生構建人工智能發展脈絡全景圖。進入項目后，首先提供一個分析支架：以機器為載體來實現人類智能所涉及的三個基本問題：（1）計算載體;（2）智能算法;（3）智能極限。然后給出了完成項目的過程性支架和建議。最后，讓學生從項目理解、全景圖、計算載體、代表人物、功能局限、展示交流六個方面進行自評（1～10分），并闡述評分依據和后續完善方向，促進學生的反思。

粵教版的每一章節都是一個完整的項目，其過程性評價和其他三本教材一樣，也體現在任務記錄表中。每章的總結性評價分為兩部分，一是對小組項目的評價，二是每個學生對自己的學業評價。小組項目的評價都使用全書統一的項目評價表，以培養信息素養為目標，以知識體系為載體，從選定項目、規劃設計、活動探究、項目實施、項目成果交流與評價五個方面（共兩級指標），結合學科核心素養達成情況，評出優秀、良好、中等、仍需努力四個等級，最后采用“綜合得分=互評得分×30%+自評得分×30%+教師評分×40%”的公式得到一個綜合得分。由于全書各章均用一個標準化量表進行評價，有助于量化跟蹤學生能力發展的變化情況。此外，每章還提供一套學業評價測試卷，用以檢測知識掌握情況。測試通常分為單選題、思考題和情境題三種題型。

六、技術載體：主要選用國產人工智能開放平臺和Python語言

在核心算法和典型應用相關的章節中，大部分學習內容和學習活動需要依托開放平臺進行，技術載體發揮著重要作用。除了向學生提供配套的學習素材、資源包和源代碼以外，四本教材還涉及一批常見的人工智能開放平臺、開源工具包、開放數據集以及相關的軟硬件。作為學習活動的重要組成部分，本研究將這些技術載體進行了提取和歸納，可分為平臺、硬件、開源框架、開放數據集四種類型。整體而言，四本教材中均對我國四大新一代人工智能開放平臺進行了介紹，分別是依托百度建設的自動駕駛Apollo、依托阿里云建設的ET城市大腦、依托騰訊建設的醫療影像覓影、依托科大訊飛建設的智能語音交互平臺。粵教版還補充了智能視覺平臺，這是我國第五個新一代人工智能開放平臺。此外，人教版介紹了國內常用的云計算平臺，如騰訊云、阿里云、百度云、網易云等。

在編程語言上，四個版本均選用Python語言，而非以往教材所采用的Prolog語言。其中，NumPy、Scipy、Pandas等第三方開源工具包在算法一章的學習活動中多次出現。開源框架方面，SKLearn是被廣泛提及的通用學習框架，而谷歌開源的TensorFlow和Facebook開源的Caffe2則是被提及最多的深度學習框架。此外，在模式識別的相關案例中，由NIST（美國國家標準與技術研究所）收集的手寫數字數據庫MNIST和大型圖像數據庫ImageNet均被多次用到。

然而，四本教材在智能硬件方面涉及的內容都不多，且所介紹的內容各不相同，詳略不一。例如：教科版主要介紹了智能音箱，人教版介紹了芯片和開發板，浙教版提及Facebook Big Sur，只有粵教版以樹莓派為例介紹了一個完整的系統設計與開發項目。

七、結 ? 語

在全社會高度重視人工智能教育的今天，對于基礎教育而言，合理地設計教材和課程，讓青少年做好迎接人工智能時代的準備，已成當務之急[13]。在《新課標》指引下，高中人工智能課應該教什么和如何教，是課程開展之初首要考慮的問題。通過對四個版本的《人工智能初步》教材進行內容分析，進一步確認四本教材已達到和實現了《新課標》的理念和要求。

在教學內容方面，四本教材緊扣《新課標》中的“人工智能基礎”“簡單人工智能應用模塊開發”“人工智能技術的發展與應用”三大主題，在覆蓋了人工智能概念、特征、發展歷程、核心算法、開發工具、典型應用、倫理與安全等具體內容的基礎上，有所側重或拓展。

在篇章結構方面，四本教材風格各異，但均有著明晰的章節流程，方便教材使用者在短時間內把握教學、學習脈絡。四本教材均包含了項目式學習，但項目大小、位置和呈現方式有較大差異。

在活動設計方面，四本教材在學習活動的設計方面均作了充分的考慮，雖然在活動形式上各有側重，但整體而言，活動的趣味性和協作性均達到較高水平，活動形式豐富多樣，活動內容上也兼顧了知識建構的深度和廣度。

在評價方式方面，四本教材無一例外地將基于項目的學習評價作為最主要的評價方式，輔以主觀題和客觀題相結合的自主測評。其中，人教版的學習評價置于每節末尾，基于多樣化的活動進行，章末僅做自評檢查。其他三本教材的學習評價置于每章末尾，其中，教科版提供了主客觀結合的測試題;粵教版除了面向個體學生的測試題以外，還面向項目小組提供了標準化的項目評價表（全書統一）;浙教版以章末“項目挑戰”的形式，通過項目評價支架開展自評反思。整體而言，四本教材的評價設計均能將過程性評價和總結性評價融為一體，使用作品評價、記錄表評價、小測驗、小論文、討論題、辯論賽等多種評價手段，不僅兼顧了對學生學習表現的多元評價，也突出了對學生高階能力的評價。

在技術載體方面，四本教材涉及了目前最受關注、最新的人工智能開放平臺、開源工具包和軟硬件，尤其是國產人工智能平臺。四本教材對于智能硬件的介紹都不多。若立足于人工智能實現的完整邏輯，作為“感知端”的傳感器和“反饋端”的人機交互終端均是重要的載體形式，若加以補充，則更能形成一個完備的知識體系。

綜上所述，本研究對四本《人工智能初步》教材進行了內容分析，從中可以看到我國人工智能教育在教材建設方面已取得了可喜進展，但也不乏需要改進的地方。下一步的研究工作將是對國際上同類教材進行分析對比，尤其是對英、美、澳等在國際上最早開設人工智能相關課程的國家的教材，希望通過這種跨國教材的橫向比較獲得一些新的思路。

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[Abstract] As the main vehicle for AI education at the basic education stage and an important support for the implementation of the General High School Information Technology Curriculum Standards （2017 Edition）， the Preliminary Artificial Intelligence textbook provides a representative sample for people to understand AI education. This paper uses content analysis method to make a comprehensive analysis of the knowledge content， chapter structure， activity design， evaluation methods and technology carrier of the four textbooks of ?preliminary artificial intelligence. The research finds that： in terms of learning content， the textbook covers the concept， characteristics， development course， core algorithm， typical application， module development， ethics and security of artificial intelligence， with different emphasis and expansion. In terms of chapter structure， the four textbooks have different styles and clear chapter flow. In terms of activity design， students are mainly guided to expand their thinking through research， project and exploration activities， which are rich， interesting and collaborative， and take into account the depth and breadth of knowledge construction. Evaluation method is based on project-based learning evaluation， supplemented by knowledge testing， which prioritizes the development of students' higher-order skills. In terms of technology carrier， the domestic artificial intelligence open platform and Python language are mainly used. Influenced by many factors， each textbook has its own shortcomings， and this paper discusses possible ways for improvement.

[Keywords] Artificial Intelligent Education in High School; New Curriculum; Textbook Analysis; Learning Content; Chapter Structure