中小學教師人工智能教學能力提升探索

馮敬益 劉波 謝景明

摘? ?要

人工智能技術對國家的發展起到了重要作用。中小學階段的人工智能教育可以為學生的信息素養打下良好的基礎，然而師資力量面臨著較大挑戰。本文通過對中小學人工智能教育研究現狀與問題的分析，從實施組織架構與培養模式兩個角度出發，提出通過多主體協作來提高師資培養的組織實施能力，以成果為導向來解決師資水平參差不齊、學習時間難以統一的問題，并構建了“4+1”中小學人工智能教師培訓內容體系。

關鍵詞

人工智能? 多主體? 成果導向? 師資培養

目前，我國中小學數量超過了20萬所，中小學人工智能師資力量面臨著較大的缺口。因此，解決當前師資不足的一個有效途徑是培養現有的中小學信息技術教師。

一、中小學開展人工智能教育研究的現狀與問題

1.國內外現狀

2005年，美國學者Koehler和Mishra提出了整合技術的學科教學知識TPACK，整合技術的教師知識能力發展遵循相同的曲線，都包含認識、接受、適應、探索和進階應用五個階段，被認為是全新的教師知識能力結構框架，得到了全球學者的廣泛關注，相關研究包括TPACK理論框架、TPACK測量和基于TPACK的教師信息技術應用能力培養實踐等[1]。2018年5月，美國人工智能學會和CSTA聯手成立并發布了面向所有孩子的“AI4K12”人工智能教育項目，其主要目標是制定類似于國家計算機教育的K-12人工智能國家指南，提出了人工智能基礎教育的五大概念，分別是感知、表示、推理、學習、自然交互以及社會影響，其突出特點是既覆蓋人工智能的主要技術領域，又能夠讓教育工作者與實際相結合開展人工智能的相關教學。其中，麻省理工學院的教師在美國中學面向中學生開展了為期一周半的人工智能倫理課程，并為4～6歲兒童提供了具有人工智能技術的機器人學習套件[2]。由聯合國教科文組織與美國國際教育技術協會、思科、英特爾和微軟等機構廠商協商制定了信息和通信技術能力框架ICTCFT，并定期更新。該框架規定了教師在專業實踐中需融入的技術能力，以便在數字時代與學生一起形成批判性意識、知識和能力。該框架強調數字技術在以下六個關鍵知識領域的作用：理解教育中的信息通信技術、課程與評估、教學法、信息通信技術、組織與管理及教師專業學習[3]。

與國外先進國家相比，我國新一代人工智能教育的開展程度相差并不大，從中小學到高等院校都在積極探討如何對學生有效開展人工智能教育。開展人工智能教育的形式有：國家課程及以“機器人教育”“創客教育”“STEM教育”“人工智能教育”等命名的校本課程和校內教育活動各類與信息技術教育相關的科技創新競賽活動，和校外培訓機構開展的編程、機器人、創客、STEM、無人機及人工智能等主題教育活動[4]。李志義提出解決中小學人工智能課程師資問題的方法是通過鼓勵高校教師當兼職教師、在校老師培訓提升以及高校開設培養面向中小學人工智能教育師資的專業[5]。

2.存在問題分析

第一，師資方面。人工智能科班出身的教師稀缺。現有的授課教師缺乏對人工智能學科知識體系的整體把握，不熟悉行業的應用技術，使得他們難以根據學生的學習特點來開展人工智能教學活動。第二，培訓方面。現有的師資培訓覆蓋面不足，只有少部分的教師有機會參加人工智能技術的培訓。在培訓內容上，選取的內容較寬泛，聚焦的深度不夠。第三，技術方面。人工智能技術發展快，涉及知識面廣，理論與應用較為深奧，學習起來難度較大。要求教師掌握人工智能技術的要領，并將其消化傳授給學生，具有較大的挑戰性。第四，教學資源方面。現有直接用于授課的教學資源較少并且陳舊。教師需要花費大量的時間去查找資料、調試、驗證與設計教案。第五，培訓時間方面。中小學教師承擔著學校的信息化課程授課，日常工作較為繁忙，難以抽出時間來接受長時間的脫崗培訓。第六，基礎方面。不同教師的學習基礎不一樣，將他們分在同一個短期的培訓班中，教學效果難以取得兼顧和平衡。

因此，做好中小學教師人工智能教學能力提升工作，為他們提供系統的培訓、技術支持以及教學資源服務，已成為急須解決的問題。

二、中小學教師人工智能教學能力提升方案

1.多主體協作的實施框架

針對目前中小學人工智能師資培訓單一、組織效率不高等問題，本研究通過在實踐中探索改進，提出了多主體協作開展中小學人工智能師資提升的實施框架，如圖1所示。該框架自下而上，分為實施基礎、實施主體和實施內容三部分。

下面對多主體協作的中小學人工智能師資提升實施框架的特點、各參與方所扮演的角色進行分析：

（1）打下扎實的實施基礎

開展高質量的中小學人工智能師資培訓是一項系統工程，需要發揮校、企、院、會等利益相關方的優勢，進行任務合理的分工，為開展培訓組織工作打下扎實的實施基礎。各個主體的角色具體如下：市教育局發揮主管單位作用，提供政策、資金方面的支持;市教育研究院發揮理論研究強，管理全市中小學教研活動的優勢，提供信息技術教學法支持;市教育學會發揮組織協調能力，提供業務與調研支持;企業發揮其掌握最新的人工智能應用技術的優勢，提供一線企業人工智能技術應用案例與實驗設備;中小學發揮作為基層單位負責具體實施的作用，積極輸送教師參與培訓，并在培訓后對教師轉化實施所學知識提供良好的條件;高校發揮人工智能學科研究與實踐的優勢，提供師資力量支持。

（2）創建協作多方的實施主體

在多方主體的支持下，成立一個能夠協作多方的負責具體實施的主體，依托所創建的人工智能教育師資研訓基地，共同推廣人工智能教育在K12和中等職業教育中的開展，推進人工智能師資力量培養、人工智能科普教育、信息智能人才培養、人工智能教育研究和相關的職業技能鑒定等項目的開展。

（3）開展多樣化的人工智能師資提升行動

搭建人工智能師資研訓基地網站，發布相關通知，分享技術動態與教學資源。在人工智能師資培訓上，做到常規化、制度化。開展的形式不只局限于單純的人工智能技術培訓，還開展人工智能教學方法研討、教學資源開發等，多維度地為教師開展人工智能教學提供支持服務。

2.基于OBE的成果導向教育

美國學者Spady于1981年提出了以成果為導向的培養理念（Outcome based education，簡稱OBE）。經過多年的發展已經形成了成熟的理論體系，該理論成為了歐美發達國家主流的教學理念，為新工業革命背景下工程教育追求卓越指明了方向[6]。成果導向教育允許學習者在統一的培養模式中，遵照能力本位，按照其各自的差異性開展個性化的學習。教師能夠較好地掌握學習者不同的個體學習狀態，及時調整教學活動，采用不同的方式方法讓學習者達到“成功”，并進一步促進他們更加成功地開展學習。這種模式非常適合中小學教師學習基礎差異較大，學習時間難以統一的情況。

根據成果導向的“反向設計”理論，從中小學人工智能教師需求出發確定培養目標，由培養目標確定培養培訓內容體系，然后確定教學策略和學習評價。

（1）確定培養目標

根據人工智能技術的發展及國家對中小學生人工智能能力的要求，梳理出中小學人工智能教師的培養目標為：具有一定的人工智能基本理論知識，能夠應用主流工具開發簡易的圖像、語音、語義等人工智能應用，能夠設計符合中小學生學習特點的體驗化人工智能教案。考慮到中小學人工智能教師的角色要求是只需懂得中小學層次的人工智能教育，并不需要達到人工智能程序員或者研究者的程度，因此這里的“簡易”是指能夠體現出人工智能技術特征的簡單應用，區別于專業公司開發的人工智能應用產品。

（2）構建培訓內容體系

構建“4+1”培訓內容體系，以達成學習成果。每個培訓單元應能映射到培養目標的能力。圖2所設計的中小學人工智能教師培訓內容體系得到5大學習成果，其中縱向1至4的學習成果體現了由初級到高級的階段，在橫向1至4的每個學習成果達成后，都應在該學習成果基礎之上，能夠進一步達到學習成果5，即能夠設計對應的符合中小學生學習特點的人工智能教案。要求教案內容直觀，體現較強的互動性，內容容易被理解和易于被體驗。

（3）確定教學策略

根據“4+1”中小學人工智能教師培訓內容體系，按照教學內容、專題、難度等分期組織不同的培訓班開展培訓。每個培訓班都有具體的學習目標。將學員的學習過程劃分為不同的階段，學員可以根據自己的能力情況選擇不同的培訓，從而使得他們可以利用不同的時間參加不同的培訓班，但最終都能具有相同的相應層次的人工智能教學能力。教學方式分“線上+線下”的混合方式。采用“以學生為中心的”培養模式，教學案例應具有分層性、遞進性，由淺入深。

（4）培訓效果評價

與傳統的只關注學習時間、學習內容和學習方式不同，培訓效果評價聚集在中小學教師的學習成果上。與中小學教師個人的歷史學習進步情況做對比，評價其達成的人工智能教學能力內涵。根據掌握程度，給予不熟練、優秀等評定等級。

三、實施效果

本文從多主體協作、以成果為導向兩個角度出發，提出了一種面向中小學人工智能師資培養的模式，并在實踐應用中證明了能夠較好地提高中小學人工智能師資培養的效率。它的特點和優勢如下：

（1）多主體協作開展培訓組織工作

改變了傳統單一的實施主體力量不足，培訓覆蓋面不夠，培養手段單一的缺點。將中小學教師人工智能培訓有關的各方力量組織起來，形成合力。發布了鼓勵中小學教師接受培訓的政策文件，使得培訓具有持續性和系統性，受益群體更廣。

（2）以成果為導向開展培訓實施工作

明確了中小學教師的人工智能培養目標和學習成果，建立了系統化的以“學習者為中心”的培養模式，設計了分層的培訓內容體系，有效地解決了中小學教師基礎不同，學習時間不同的難點問題。

參考文獻

[1] 徐鵬.人工智能時代的教師專業發展——訪美國俄勒岡州立大學瑪格麗特·尼斯教授[J].開放教育研究，2019，25（04）：4-9.

[2] 秦建軍，楊芳.美國人工智能基礎教育國家導則編制及啟示[J].中小學信息技術教育，2019（09）：75-79.

[3] 王佑鎂，宛平，趙文竹，柳晨晨.科技向善：國際“人工智能+教育”發展新路向——解讀《教育中的人工智能：可持續發展的機遇和挑戰》[J].開放教育研究.2019，25（05）：23-32.

[4] 王振強.中小學人工智能教育現狀問題與思考[J].中國現代教育裝備，2019（22）：1-5.

[5] 肖高麗，梁文明.中小學實施人工智能課程的意義、挑戰與對策[J].教學與管理，2018（22）：70-72.

[6] 李志義，朱泓，劉志軍，等.用成果導向教育理念引導高等工程教育教學改革[J].高等工程教育研究，2014（02）：29-34.

[作者：馮敬益（1978-），男，廣東廣州人，廣州市信息工程職業學校軟件與信息技術專業，高級講師，碩士;劉波（1968-），男，湖北鐘祥人，華南師范大學計算機學院，教授，博士;謝景明（1977-），男，廣東湛江人，廣州番禺職業技術學院信息工程學院，副教授，博士;黃宇光（1967-），男，廣東廣州人，廣州市信息工程職業學校，高級講師。]

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