人工智能教育的頂層設計：共識、差異與問題

鐘柏昌　詹澤慧

編者按：隨著智能技術的快速發展，人工智能已成為國際競爭的新焦點和經濟發展的新引擎。人工智能教育也被賦予迎接和應對這一挑戰的重要職責并被視為一種可行途徑。當前學術界關于人工智能教育的探討已有很多，但從國際和區域視角開展的人工智能教育的系統性研究并不多。為此，本刊邀請華南師范大學詹澤慧教授為特約主持人，與本刊共同策劃“人工智能教育”專欄系列文章。2022年第3期側重從國際視角和宏觀層面全面呈現國際人工智能教育應用研究的圖景和熱點，并邀請到臺灣科技大學的黃國禎教授和嶺南大學的謝浩然副教授為本刊撰寫《人工智能教育應用研究的全球圖景與趨勢》（黃國禎、方建文、涂蕓芳）和《人工智能賦能個性化學習：E-Learning推薦系統研究熱點與展望》（謝浩然、陳協玲、鄭國城、王富利）兩篇文章。2022年第4期將從區域視角和中觀層面深入分析中國內地和澳門人工智能教育的開展情況，并邀請到華南師范大學鐘柏昌教授和澳門城市大學李樹英教授為本刊撰寫《人工智能教育的頂層設計：共識、差異與問題——基于4套標準文件的內容分析》（鐘柏昌、詹澤慧）和《澳門中小學開展人工智能教育的經驗、問題與未來舉措》（李樹英）兩篇文章。4篇文章各有側重，期望能為人工智能教育的決策者、研究者和實踐者提供參考和裨益。

摘要：當前，人工智能教育在全球范圍內受到高度重視，各國雖然對于如何開展人工智能教育達成諸多共識，但仍未形成統一方案。對國內外發布的促進人工智能教育的頂層設計文件進行內容分析，挖掘其共識、明確其差異，有助于為持續優化我國中小學人工智能教育的設計藍圖和實施路徑提供參考。通過對4套具有代表性的人工智能教育頂層設計文件進行分析發現，4份文件均包容了“人工智能與社會發展”“人工智能與人類智能”和“人工智能技術”三大主題，但各文件聚焦的培養目標和學段要求既有共識，也體現出一定差異：在培養目標方面，4份文件在總體目標上有著高度共識，但具體內容維度呈現多元化特色;在學段要求方面，部分文件存在起點時間設置不一、難度遞進程度各異的特點。未來在推進人工智能教育在中小學落地實施的過程中，不僅需重新審視學段內容的設置方式和人工智能課程的設置模式，還需充分考量幼兒園開展人工智能教育的適切性，人文主義在人工智能教育中的重要性，中小學生學習人工智能系統開發的必要性，以及人工智能課程學習評價的創新性等問題。

關鍵詞：人工智能教育;人工智能課程;頂層設計;課程標準;內容分析

中圖分類號：G434? ?文獻標識碼：A? ? 文章編號：1009-5195（2022）04-0029-12? doi10.3969/j.issn.1009-5195.2022.04.004

一、政策背景分析

人工智能是模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統。近年來，人工智能技術的發展促成了各行各業的重大變革。與此同時，人工智能教育也受到了全球的空前重視（詹澤慧等，2020）。2016年以來，美國（National Science and Technology Council，2016）、英國（UK Government Office for Science，2016）、日本（閣議決定，2019）、法國（AI for Humanity，2019）等紛紛發布各類教育政策，積極迎接人工智能技術帶來的機遇和挑戰（施云燕等，2021）。我國政府也在國家層面積極部署人工智能教育戰略，例如，在國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》中提出了普及人工智能教育的路線圖（中華人民共和國中央人民政府，2017）。但在實踐層面，我國義務教育階段的人工智能教育主要依托信息科技課程來開展，高中階段則主要依托信息技術課程來實施，仍未形成體系化的人工智能教育設計與實施方案。尤其是在基礎教育階段，人工智能教育作為普及性教育，不僅要發展學生的興趣，還應培養其分析、理解、創造性解決問題的能力以及適應智能化社會的公民素養。在此背景下，我們亟需對人工智能教育的培養目標、學習內容、學段要求等進行頂層設計。

事實上，目前國內已有相關的政府部門和學術組織從不同角度發布了系列的頂層設計或指導文件，例如：中央電化教育館組織編制的《中小學人工智能技術與素養框架》（2021年11月26日發布，以下簡稱《素養框架》）（中央電化教育館，2021），中國教育學會中小學信息技術教育專業委員會組織編制的《中小學人工智能課程開發標準》（2021年10月20日發布，以下簡稱《開發標準》）（中國教育學會，2021），教育部印發的《普通高中信息技術課程標準》（2017年發布，2020年修訂，以下簡稱高中《新課標》）和《義務教育信息科技課程標準》（2022年4月發布，以下簡稱義務教育《新課標》）。國際上，較具代表性的標準框架包括：由美國國家科學基金會資助、美國人工智能促進協會、美國計算機科學教師協會和卡耐基梅隆大學計算機科學學院聯合制定的《美國K-12人工智能教育行動計劃指南》（2018年5月發布，以下簡稱《AI4K12》），由美國計算機科學教師協會開發的《CSTA K-12計算機科學課程標準》（2017年發布，以下簡稱《CSTA課程標準》）（CSTA，2017），以及由聯合國教科文組織制定的《K-12人工智能課程：政府認可的人工智能課程藍圖》（2022年2月發布，以下簡稱《指導框架》）（UNESCO，2021）。

盡管上述標準文件的出發點不同，但均指向以課程為落腳點的人工智能教育教學。本研究將以這些標準文件為藍本，使用內容分析法對其進行全面分析，比較、歸納各份標準文件的共識與差異，并展開諸多對人工智能教育頂層設計問題的深入思考，以期為我國中小學人工智能教育的健康發展提供參考。

二、分析框架思路

1.分析對象

可供本研究比較的文件共有6份，即前文提到的《素養框架》《開發標準》《新課標》《CSTA課程標準》《AI4K12》和《指導框架》。其中，《素養框架》旨在明確中小學人工智能學科核心素養的基本內容與要求，為在中小學階段普及人工智能教學提供課程標準制定、教材編寫、課程開設和素養評價的參考和依據。《開發標準》則指向課程設計與教學實施，明確了中小學人工智能課程的培養目標與教學內容，為基礎教育階段人工智能課程的有效落地提供了指導。《CSTA課程標準》是當前美國基礎教育計算機科學課程的國家標準。我國的《新課標》（包括義務教育和普通高中兩個階段）是國家政策文本，具有權威性和強制性。其中，義務教育階段設置了“模塊九：人工智能與智慧社會”，而高中階段設置了“選擇性必修四：人工智能初步”。《AI4K12》是一份系統的推進方案，包括：（1）為在K-12階段開展人工智能教學制定了國家指南;（2）為K-12教師開發了一套精心策劃的人工智能資源目錄;（3）推動形成了K-12人工智能資源的開發社區（方圓媛等，2020）。《指導框架》明確界定了中小學人工智能素養和人工智能能力，旨在為全球的中小學人工智能教育提供參考性指南，鼓勵各國和各地區將人工智能相關素養和能力納入基礎教育、職業教育、高等教育和各類培訓機構的相關課程中（苗逢春，2022）。

以上6份文件中，我國的《新課標》可以對標美國的《CSTA課程標準》（熊露瑩，2021）。然而，這2份文件都只是局部提到人工智能教育的內容，并不是人工智能教育的專門標準。故此，本文不擬將兩者納入橫向比較的樣本，而是作為參照標準供輔助論證之需。與之相反，另外4份文件均以人工智能教育為核心議題。其中，我國的《素養框架》可以對標聯合國教科文組織的《指導框架》，而我國的《開發標準》則與美國的《AI4K12》類同。盡管四者的出發點不盡相同，但均指向以課程為落腳點的人工智能教育教學。在這一層面上，這4份文件具有可比性，這也正是本研究的邏輯基礎。簡言之，以4份文件為主、2份標準為輔展開分析，大體可以勾勒出國內外人工智能教育頂層設計框架的異同和可資借鑒之處。

拋開具體的內容觀點，僅從文件包含的內容維度而言，《新課標》不僅包含了人工智能課程資源的開發建議，也包含了素養目標和課程內容的框架設計，因此覆蓋范圍最廣，囊括了《開發標準》和《素養框架》的內容維度。《CSTA課程標準》與《AI4K12》《指導框架》也具有類似的關系。因此，前述6份文件的屬性關系可以用一個韋恩圖來表示（如圖1所示）。

2.研究問題與編碼思路

作為頂層政策設計類文件，主要需要解決“培養什么人”和“如何培養人”的問題。由于在“如何培養人”的問題上幾份文件著墨甚少，缺乏可比性，故本文將聚焦于“培養什么人”，即人工智能教育培養目標應當如何定位的問題。鑒于培養目標的定位與年齡段息息相關，為此本文將做兩方面的分析：首先從培養目標的整體框架角度分析《開發標準》《素養框架》《AI4K12》《指導框架》的中外異同，其次考察4個文件中培養目標的學段差異。由于4份文件都沒有獨立描述學習內容，而是將培養目標和學習內容混合在一起，故在進行培養目標比較時，間或夾帶對學習內容的比較。

（1）培養目標的分類

《開發標準》中，培養目標（含學習內容）涵蓋3個主題（即人工智能與社會、人工智能與人類智能、人工智能原理與技術），共9個模塊，由此展開人、人工智能技術與社會生活三者及之間關系的學習與實踐，其中“人工智能原理與技術”為核心主題。《素養框架》中，學習內容涉及4個主題（即人工智能與社會、人工智能與人類、人工智能技術、人工智能系統設計與開發），共12個一級指標和31個二級指標。《AI4K12》則重點圍繞5個領域大概念展開，分別是感知（Perception）、表示和推理（Representation and Reasoning）、機器學習（Machine Learning）、人機交互（Natural Interaction）、社會影響（Social Impact）。《指導框架》將與人工智能能力及素養相關的因素劃分為知識、技能、情感態度3個產出維度，其中知識和技能維度包括人工智能基礎（AI Foundations），理解、使用和開發人工智能（Understanding，Using and Developing AI），倫理和社會影響（Ethics and Social Impact）;情感態度維度包括個人價值觀（Personal Values）、社會價值觀（Social Values）、社會性價值觀（Societal Values）、人類價值觀（Human Values）4個模塊。為便于比較，本研究將4份文件的培養目標與學習內容維度進行重新歸類，按人工智能與社會發展、人工智能與人類智能、人工智能技術與開發3個主題進行劃分，其與4份文件內容的映射關系見表1。

（2）學段編碼

在學段分類上，《素養框架》和《指導框架》均從理論與實踐兩個方面對小學、初中、高中3個學段應掌握的培養目標和學習內容作了詳細的界定。《開發標準》考慮了4個難度遞進的階段，依次是預備階段、階段一、階段二與階段三。《AI4K12》將學生按年齡分為4個學段，分別是幼兒園～2年級、3～5年級、6～8年級、9～12年級。為方便比較，在分析文件內容的基礎上，本研究將學段劃分為幼兒園、小學、初中和高中4個階段，其與4份文件所列學段的映射關系見表2。

三、培養目標比較與分析

4份文件在人工智能教育目標方面達成三點共識：一是人工智能素養不是一門專業學科，而是21世紀人人必備的一種基本生存能力;二是每個未來公民都需要對人工智能技術有正確的基本了解，而不是只針對少數人的教育;三是應讓學生盡可能早地建立對人工智能的認知。

在具體培養維度上，《素養框架》的覆蓋面最廣，從“理解人工智能技術原理、制定解決人工智能問題的方案并實現目標、溝通與協作”三個實踐原則衡量學生的人工智能技術與工程素養;且描述非常細致，不但對所有的一級指標和二級指標都作了內涵界定，而且還針對每一指標區分了不同學段的能力要求（即應該知道什么，能夠做到什么）。《開發標準》則針對每一指標將學習內容與能力描述進行對應，從人工智能意識、技術應用能力、實踐創新思維、智能社會責任四個方面出發制定培養目標，并列出了相應的實踐活動。相較而言，國外2份文件的表述較為簡略。《AI4K12》是基于人工智能教育的5個學科大概念進行分學段素養目標的描述，除了在“數據素養”方面涉及較少外，其余部分基本涵蓋。《指導框架》則基于知識、技能、情感態度三個維度對人工智能教育相關的能力與素養進行分學段闡述。根據前述三大分類維度，下文將首先對4份文件的培養目標和學習內容進行定位分析，然后再作進一步的中外比較。

1.基于三個維度的分析

在“人工智能與社會發展”這一維度下，4份文件主要聚焦于“人工智能與社會的交互”與“人工智能對社會的影響”兩個方面，同時也非常重視人工智能安全、倫理、責任、社會規范相關案例的學習，強調技術德育和技術理性的培養（見表3）。《素養框架》和《開發標準》都將“人工智能與社會”作為獨立的一級指標。其中，《素養框架》將這一維度劃分為AI社會交互、AI社會影響和社會規范三個部分。《開發標準》主要包括社會影響和社會倫理兩個部分，其意義在于能夠從生產生活的多個維度與層面來培養學習者參與智能社會的技能，樹立正確的價值觀念與責任擔當。相較而言，《指導框架》更加側重于價值觀的層面，將這一維度劃分為倫理與社會、社會價值觀、社會性價值觀三個部分以及更為詳細的子類。《AI4K12》側重社會影響維度，強調人工智能會以積極和消極的方式影響社會。

在“人工智能與人類智能”這一維度下，4份文件的內容劃分見表4。其中，《素養框架》將該維度劃分為人工智能與人類關系和倫理道德兩個子維度。《開發標準》對學習內容作了詳細設計，此維度下要求學生認識人腦和計算機“腦”的區別，理解人工智能和人類智能的關系。《AI4K12》將人工智能與人類智能的內容歸于“人機交互”這一大概念下，涵蓋了自然語言理解、情感計算、常識推理、意識與心靈哲學、人機交互及其局限性等內容。《指導框架》則將該維度劃分為個人價值觀（涉及對信息和通信技術的興趣、持久性/復原力、個人能力的提高、批判性思維和反思、創業精神）和人類價值觀（涉及尊重環境/可持續發展的思維方式、對公平的承諾）兩個子維度。

在“人工智能技術與開發”維度下，4份文件的內容劃分如表5所示。其中，《開發標準》重點關注人工智能的原理與技術，包含了機器感知、表達與推理、機器學習、自然交互4個學習模塊。《素養框架》則設計了人工智能技術和人工智能系統設計與開發兩方面的內容，且后者是其他文件所沒有涉及的內容，旨在讓學生對人工智能技術的應用過程有完整的認識。《AI4K12》從感知、表示和推理、機器學習三個方面設計了相應的學習內容。《指導框架》將這一維度劃分為人工智能基礎以及理解、使用和開發人工智能兩個方面。其中，人工智能基礎包括算法、編程、問題解決和數據素養;理解、使用和開發人工智能則主要指向人工智能技術、人工智能科技和人工智能發展。這里的人工智能技術特指具體的技術和技巧，例如，能夠按特征對物體進行分類，構建一棵決策樹或設計一個工作流程來訓練和測試人工智能算法等;而人工智能科技則泛指生產工藝和科學技術，例如，為現有的人工智能算法設定一個新的目標，或使用現有的人工智能技術來開發新產品等。

2.國內外差異分析

根據培養目標與教學內容的對應程度，可分為兩種情況：目標與學習內容直接一對一關聯;目標與學習內容有邏輯聯系，但并不顯性關聯。《AI4K12》屬于前者，其學習目標的主題即為學習內容的主題。如此處理的優點在于：一方面，便于教師通過一條完整路徑（選擇主題→選擇目標→選擇教學內容→選擇活動→實施→學生能力形成/職業規劃形成）展開教學;另一方面，不斷強調精簡的五大主題能夠讓學生形成較強的系統性框架。中國的兩份文件都屬于后者，所描述的培養目標與課程內容之間存在隱性的多對多關系。由于缺乏一條明晰的由目標到教學內容的路線，因而更需要教師具備較高的人工智能素養才能找到它們之間的內在聯系，這也給一線教師帶來一定挑戰。

為幫助使用者理解課程目標和內容，《AI4K12》提供了“示例”，《開發標準》設計了“實踐活動”，《素養框架》描述了“應該知道”和“應該做到”的指標。就《AI4K12》的“示例”與《開發標準》的“實踐活動”而言，前者更聚焦、操作性更強，如在“表示和推理”部分，示例之一為“設計校車路線”，這樣的例子教師可以直接拿來使用，學生也可用以自測。而后者需要教師根據“實踐指導”進一步聯系具體教學來確定教學示例，如“觀察和體驗生活中的人工智能產品”，具體觀察和體驗什么產品需要教師自己來確定。從操作的方便性來看，“示例”更有優勢;但“實踐活動”能為教師提供更多的自主空間，便于不同地區、不同學校開展多元的人工智能教學。

值得注意的是，在4份文件中，人工智能技術都是教學重點，占比最大。除《素養框架》中的內容設置較為均衡外，其余3份文件都是人工智能技術的占比遠大于倫理道德、社會關聯等內容。但4份文件都包含了倫理道德等人文內容，且基本將這一內容貫穿所有學段。由此可見，人工智能技術的學習是人工智能教育的重點或核心內容，但也不可忽視倫理道德的熏陶。所謂“熏陶”，就是不必獨立講授，而可以選擇滲透式的課程思政方式，浸潤于利用人工智能技術解決實際問題的過程中，以達到春風化雨的效果。

在給教師的教學建議方面，4份文件都注重與真實問題相關聯的教學方式，以及學生跨學科深層次能力的培養，但在具體教學建議方面非常多元，需要教師綜合采用。《開發標準》與《新課標》一脈相承，不要求每個算法都由學生實現，避免了不必要的編程知識的學習。《開發標準》強調教師要圍繞學科關鍵能力和核心主題開展創新教學，例如：重視學生初始能力，選擇學生感興趣的人工智能技術讓其進行體驗;通過任務設定及項目式學習，結合多個學科進行教學設計;通過開發智能機器人的教學過程培養學生深層次跨學科能力。《AI4K12》在“教學指南”中為教師提供了操作性較強的教學建議，主張采用4類學習活動：實驗類活動、手工模擬算法的活動（或不插電活動）、設計類活動、案例分析類活動。《素養框架》主要從課程標準與“素養框架”的實施關系角度給出了建議：教師應整體把握課程標準的設計思路，結合學校情況，選擇課程內容與教學活動，并將“素養框架”作為教學設計與實施的準則，通過體驗、理解、應用、創新、反思5個環節設計課堂教學。《指導框架》則針對不同的學習內容提供了講座教學、小組學習、項目式學習、基于活動的學習4種教學法指引。

四、學段要求比較與分析

4份文件對不同學段學生的要求存在差異。在學習起點時間上，《AI4K12》是唯一一個在幼兒園階段就要求學習人工智能技術的文件，而另外3份文件的學習起點時間均從小學階段開始。

1.人工智能與社會發展維度聚焦產品應用與社會影響

從圖2可以看出，“人工智能”與“社會”在各階段的頻次都是最高的，表明各階段的學習內容與該主題都密切相關。幼兒園階段，學習內容較少，主要讓幼兒了解日常生活中的智能化應用，辨別“好事”與“壞事”;小學階段，學習內容的高頻詞有產品、影響、應用、安全等;初中階段，學習內容的高頻詞有產品、發展、影響、技術等;高中階段，學習內容的高頻詞有發展、產品、影響、系統、應用等。由此可見，人工智能產品的應用和社會影響是貫穿這一主題的最重要內容。

幼兒園階段為《AI4K12》所獨有。《AI4K12》在此學段對學生的要求是：能識別日常生活中的人工智能應用;討論人工智能應用的價值與局限。這些內容均在《新課標》《開發標準》與《素養框架》的小學階段中有所體現。

在小學階段，除《AI4K12》外，其他文件均要求感悟人工智能的應用價值與局限，但側重與組織方式有所不同。《素養框架》的內容設計循序漸進，邏輯緊密，且大量學習目標要求學生通過舉例來說明。例如，面對人工智能可能帶來正負面影響的問題，讓學生列舉人工智能產品應用產生正面影響的例子，以及減少某一人工智能產品負面影響的有效措施。《開發標準》主要集中在“認知”層面，且描述最為詳細。例如，“理解人工智能社會的優勢、價值”“認識人工智能存在的潛在威脅”等，相關描述具體到了工農業、教育、醫療、娛樂等應用領域。《指導框架》主要體現在倫理與價值觀方面。例如，強調為人工智能開發者編寫指南，確保人工智能產品的制作符合道德規范等。如果說《指導框架》聚焦價值觀，那么《AI4K12》則聚焦于公平性。由于該文件在幼兒園階段已經討論過人工智能的價值與局限，因此小學階段的教學內容進一步提升至技術應用的公平性。例如，讓學生討論“偏見”（用于訓練人工智能的原始數據的偏差）是如何影響人工智能決策進而影響社會的。“偏見”這一內容并未出現在其他文件的小學階段，但在《素養框架》的初中和高中階段均有涉及，可見《AI4K12》對于教育公平性的討論具有超前性。另外，《素養框架》要求學生學習“法律規定”相關內容，此內容出現在《新課標》和《開發標準》的高中階段，而在《AI4K12》中并無要求，可見《素養框架》更早地考慮了對學生人工智能相關法律法規意識的培養。

在初中階段，《AI4K12》要求學生從開發者角度繼續深入對公平性的認識和理解。小學階段簡單了解“偏見”后，《AI4K12》要求初中生能夠“解釋偏見的來源”“理解人工智能系統設計中的權衡因素”，旨在引導學生從開發者的角度理解“偏見”進而間接體會人工智能對社會的影響，而非直接告知成人設定的“答案”，因而具有很強的建構性。《素養框架》與《開發標準》要求學生更透徹地理解人工智能與社會的關系：2份文件都要求學生透過表象關系，認識到關系背后的社會原理與技術支撐等。例如，《素養框架》要求“通過闡述特定人工智能產品功能，說明這些人工智能產品如何促進社會發展與進步”“人工智能進步既來源于過去社會發展的積累，也源于當前社會新元素的推動”。《開發標準》則要求“理解人工智能產品背后的基本原理，認識人工智能技術在人類社會的發展前景”。《指導框架》要求學生加深對“倫理與社會影響”的理解。例如，理解知識產權的內涵，提高對網絡安全的認識程度。整體而言，與《AI4K12》相比，另外3份文件對“人工智能與社會發展”的描述較為籠統和生硬，這一點在其他學段都有體現。

在高中階段，4份文件對學生均提出了更高要求：《開發標準》要求學生在人工智能與社會的關系方面形成自己的認知觀念，在相關道德倫理方面形成自覺的規范意識。《AI4K12》除了要求學生形成自己的認知觀念以外，還要具備設計人工智能系統解決社會問題的能力。《素養框架》要求學生能夠根據人工智能與社會的關系，分析人工智能未來的發展方向。《指導框架》除了要求學生更加重視對知識產權的理解和應用外，還要求學生能夠辨別虛假信息。

2.人工智能與人類智能維度聚焦外在技術對人的內在影響

從圖3可以看出，在幼兒園階段，凸顯的關鍵詞包括識別、表情、情感等;在小學、初中和高中階段，“人工智能”與“人類”均為凸顯的關鍵詞;除此之外，小學和初中階段均強調“智能”“工作”和“產品”，高中階段更強調“發展”。整體而言，不同學段都強調人工智能作為一種外在技術對人的內在發展產生了某種影響（包括消極影響）。

僅《AI4K12》設計了幼兒園階段的教學內容，側重于對人類情感的理解。例如，要求學生識別故事中暗含積極或消極態度的詞，或將人臉表情恰當地識別和標注為某種情感，并能解釋其原因。

在小學階段，各文件的教學內容都分為人類智能與人工智能兩個方面，不同之處體現在從人類智能到人工智能的展開方式：《開發標準》從講解底層原理（如大腦組成與神經結構、二進制等）展開;《AI4K12》從學生的感知（如識別、解釋、描述）展開;《素養框架》在具體產品或場景中對人類與人工智能進行了對比;《指導框架》從人類價值觀（如對公平的承諾）展開。整體而言，《開發標準》不僅要求學生對人工智能與人類智能從根本原理上進行理解，還要求學生對人工智能的含義、發展等有所了解，因此其要求最高、難度最大。

在初中階段，各文件均要求學生對人工智能有更深入的了解。例如，《素養框架》要求學生知道人工智能更多的作用，辯證認識人工智能給人類帶來的便利與競爭;《指導框架》要求學生能夠用計算思維解決現實生活中的問題，對信息和數字內容進行比較、分析和批判性評價;《AI4K12》則要求學生自己建構簡單機器人，通過人類智能探索如何判斷人工智能;在《開發標準》中無此相關內容。整體而言，《AI4K12》對學生的應用能力有較高要求，不再停留于理論比較與理解層面，而是要求學生“建構一個簡單的聊天機器人”。

在高中階段，《素養框架》及《AI4K12》均要求學生對人工智能、人工智能與人類有更宏觀的理解。《素養框架》要求學生有預見性理解，例如，認識到目前尚處于弱人工智能階段以及預測未來可能的發展階段，分析未來人工智能在賦能人類方面的更多可能性，以及未來可能出現的人機競爭關系等。《AI4K12》則要求學生探索谷歌知識圖譜。《指導框架》要求學生進一步挖掘導致人工智能發展不公平的原因。《開發標準》則缺少相關描述。

3.人工智能技術維度聚焦人工智能的核心技術與思想

從圖4可以看出，除去核心主題詞“人工智能”以外，小學階段的突顯關鍵詞有產品、問題、實現、設計、感知等，初中階段的突顯關鍵詞有技術、實現、設計、應用、問題等，高中階段的突顯關鍵詞有系統、技術、實現、發展、解決、局限性等。整體而言，不同學段的人工智能所需要的核心技術并不相同，其背后所折射出的思想亦不盡相同。

在小學階段，4份文件均聚焦人工智能技術的具體內容——“機器感知”和“表達與推理”等，但程度不同：在“機器感知”部分，《開發標準》的要求較為基礎，如“體驗機器的感知功能”“理解什么是感知”等，對應于《AI4K12》幼兒園階段的部分教學內容。正因為有幼兒園基礎教學的鋪墊，《AI4K12》在小學階段的要求相對較高，如需要學生“描述傳感器輸入如何轉變為模擬或數字信號”“使用機器感知構建應用程序”等。《素養框架》則較為循序漸進，從“了解人工智能產品通過模擬人的思維和行動”到“使用人工智能產品解決簡單的感知問題”逐步深入。在“表達與推理”部分呈現出類似的區別。此外，各文件也有各自特有的學習內容，例如，《AI4K12》要求學生學習“機器學習”相關內容，而此部分內容在《開發標準》中為初中內容，其他文件則未涉及。《開發標準》要求學生學習“自然交互”相關內容，《素養框架》中的“交流與討論”部分也有類似要求，其他文件則未涉及。《素養框架》特有的教學內容有算力和人工智能系統設計與開發，其中系統設計與開發中的部分內容只在《新課標》的高中階段出現，其他文件則未有涉及。《指導框架》與其強調數字人文的主基調一致，特別強調設計思維和數據素養等內容。

在初中階段，4份文件都將“算法”納入學習內容，但側重點不同：《AI4K12》強調算法與感知的聯系，要求學生“解釋智能感知系統可能利用多種算法”。《開發標準》將算法與機器學習聯系在一起，要求學生“了解什么是決策樹算法并進行簡單運用”。《素養框架》對算法與算力都有要求，學習的具體內容都與人工智能相關，且大多從某個具體人工智能產品出發，如“用程序模塊實現某個具體人工智能產品的功能”。《指導框架》對算法與編程內容提出了要求，讓學生“能夠描述數據和信息的特點”“能夠分析算法的執行流程”。整體而言，4份文件均對“機器感知”“表達與推理”兩部分內容提出了更高的要求：在感知部分，《開發標準》對初中生的要求集中在了解機器感知的生活應用或綜合應用場景，如圖像識別等計算機視覺感知的生活應用。《AI4K12》較小學階段提出了更綜合的學習要求，如使用多種傳感器和感知類型構建應用程序。《素養框架》要求學生能夠針對某個具體的人工智能應用，分析該應用具有哪些感知、交流與行動的能力。《指導框架》提出要能夠區分計算機感知和人類感知。在表達與推理部分，各個文件都強調要形成對表達與推理方式的深入認識。

在高中階段，4份文件在學習內容的層次上都上升到系統化的高度，不再停留于較淺層次的感知、了解與理解，而要求學生從差異比較、實際應用、認識局限性等方面進行學習，在充分了解基礎知識的情況下，形成系統性的視野，擁有辯證思維。其中，《開發標準》在高中階段不再單列機器學習的內容，主要強化機器感知、表達與推理、自然交互。《素養框架》最為系統全面，除了包含《開發標準》單列的4個模塊外，還額外設置了人工智能支撐技術、工具選擇和使用、系統設計與開發、系統評估及維護等內容。《指導框架》尤其強調理解數據趨勢、理解和評估各類學習算法的適用性。《AI4K12》則側重于讓學生了解“感知、表示和推理、機器學習”3個大概念中所涉及到的執行過程、算法差異，以及技術局限性問題。

五、人工智能教育的六大問題省思

當前，人工智能早已逐步滲透到人們的學習、生活和工作中，人工智能教育已成蔚然之勢。對于中小學生來說，抓住人工智能教育的黃金時期，培養學生的人工智能素養至關重要。對國內外頂層設計文件進行內容分析，挖掘其中的共識與差異，有助于厘清人工智能教育的思路，兼容并包，持續優化我國中小學人工智能教育的設計藍圖和實施路徑。

本研究選擇4份國內外人工智能教育的頂層設計類文件進行了橫向比較，并將人工智能教育的目標和內容分為“人工智能與社會發展”“人工智能與人類智能”“人工智能技術”三大主題，盡管前兩個主題都是與社會人文緊密相關的“軟領域”，但所有文件均把側重點放在了硬核的“人工智能技術”維度：所有文件都強調感知、人機交互、程序設計、開源硬件，《素養框架》還特別增加了“人工智能系統設計與開發”模塊。中小學教育強調教育的基礎性，4份文件對此均有較好呼應，較為系統好地勾勒出了人工智能教育體系的知識基礎和素養體系。其中《素養框架》內容涵蓋最廣，且從小學到高中學段的變化中，體現出從具體到抽象、從知道到評價的轉變，在認知廣度、高度、深度上都具有明顯變化，在高中階段更強調學生的邏輯思維能力、批判性思維能力、評價反思能力等高階思維能力的培養。《AI4K12》更加聚焦人工智能技術領域，注重從低學段開始培養學生的動手操作能力，其歸納的5個人工智能學科大概念（即感知、表示和推理、機器學習、人機交互、社會影響），是對人工智能教育核心內容的較好表征，但與其他三個文件相比具有較明顯的技術傾向。《開發標準》在內容上偏向人工智能技術領域，但在對學生動手操作能力的要求上沒有達到《AI4K12》的高度，且主要集中在知道和領會層面，盡管階段三有對應用層面的要求，但在分析、綜合、評價層面的要求相對較少。《指導框架》有著明顯的數字人文傾向，更為重視對學生價值觀的培養。

整體而言，四者各具特色和優缺點，也尚需接受實踐的檢驗。基于對4份文件的系統分析，筆者認為在全面推進我國中小學人工智能教育的過程中亟需澄清如下6個問題。

1.學段內容設置應當是模塊式還是螺旋式

學段內容的劃分主要有兩種方式：一種是每個學段各有側重的主題，即不同主題的內容放在不同的學段，沒有或只有少數主題貫穿所有學段，這種方式也稱為模塊式課程內容設計;另一種是各學段共享相同或相似的主題框架，但每個學段的學習內容的難易程度不同，即每個主題的內容在不同學段間遵循由易到難、螺旋上升的原則，這就是所謂螺旋式課程內容設計。《開發標準》和《新課標》屬于前者，而《素養框架》和《AI4K12》屬于后者。前者內容邊界明確，教師在教學目標的設定上有較大發揮空間，但由于其本質上是一種“拼圖式”課程，容易造成學段之間的割裂，不利于循序漸進、系統地實現育人目標。后者與之相反，是一種比較理想的設計思路，但在教材開發和實踐教學中可能會出現教學目標的漂移，因此對教師教學能力的要求較高，如果處理不當，則容易導致不同學段間的重復學習。從這個意義上說，適度平衡兩者，兼容并蓄，也許是更好的做法。

2.幼兒園是否適合開展人工智能教育

從初始學段來看，歐洲大部分國家一般從小學一年級開始學習相關內容，國內最新發布的義務教育《新課標》是從小學三年級開始獨立設置信息科技課程，而美國的《AI4K12》建議從幼兒園開始學習人工智能。相比5年前，人工智能教育的低齡化現象比較明顯，但幼兒園階段是否適合開展人工智能教育，尚缺少廣泛的實踐和研究。從人工智能的教育范疇來看，興趣與意識方面的內容是可以在低齡段培養的。事實上，幼兒也會在生活中認識很多智能化的設備，初步培養其對人工智能的興趣，可能會對其后續階段學習人工智能產生積極的影響。例如，在幼兒園教育中，可以結合生活中常用的物品（如智能測溫槍、入校門的人臉檢測設備等），讓幼兒關注到身邊的人工智能。然而，幼兒園階段的孩子尚處在認知發展的前運算階段，不具備抽象思維能力，并不適合開展數據編碼、編程、算法等抽象程度較高的教學，但可以嘗試使用一些不插電設備或具身體驗，讓幼兒體驗某些算法規則（如通過幼兒排隊體驗排隊算法等）。幼兒階段因為他們的精細動作和手眼協調性尚未發展好，所以也不適合開展自主探究等動手操作性太強的智能項目（如搭建小組件、操縱無人機等），但可以通過觀看無人機表演、實用磁性拼接類電子套件等視頻來彌補，重在培養他們對人工智能學習的興趣。

3.采用獨立課程還是融合課程開展人工智能教育？

我國《新課標》和美國《CSTA課程標準》等國家標準文件都將人工智能教育作為信息技術/信息科技課的一部分來開展。然而，人工智能在未來社會的重要性也引發了許多“將人工智能單獨設課”的呼吁。那么，在基礎教育階段，人工智能教育應當作為獨立課程開設，還是作為部分內容融合在現有課程體系當中？對這一問題的回答需要結合學科發展和現實情況兩方面來看。一方面，就人工智能教育學科發展而言，在課時允許的情況下，作為獨立課程開設無疑是學科發展的最優選擇。另一方面，就國內而言，國家課程體系已經滿負荷運轉，在已有義務教育信息科技課程和高中信息技術課程的基礎上，不大可能新增獨立的人工智能國家課程。在無法作為獨立的國家課程開設的情況下，人工智能教育的主戰場主要有兩個：一是作為現有信息技術/信息科技課程的重要組成部分。遺憾的是，從現有《新課標》對人工智能內容的包容情況來看，依然存在重點弱化、主線模糊、銜接不暢的問題，從這個角度上說，如何強化人工智能相關內容的一體化設計將成為未來《新課標》修訂的一個重要任務。二是作為國家三級課程體系的有機組成部分，人工智能教育還可以通過地方課程和校本課程來開展。例如，廣州市全域推廣的人工智能課程就是典型的地方課程，而像江蘇無錫一中、浙江溫州中學、廣州南武中學等師資和軟硬件條件較好的學校，早已先行開展了人工智能教育的校本探索。此外，學科融合類課程也是開展人工智能教育的一種載體。事實上，人工智能教育本身就是一種跨學科教育，它跨越了信息技術、計算科學、數學、科學、工程等學科，強調在多學科領域中運用計算工具和方法來解決問題，核心是為了培養學生的計算思維。因此可以通過程序設計、機器人、無人機等智能系統的設計、開發與應用來開展科學探究和工程實踐，實現數學、物理、生物、創客教育、STEM教育和人工智能教育的深度融合，尤其是低齡段的人工智能教育更適合采用跨學科教育的方式來開展。值得慶幸的是，教育部最新發布的《義務教育課程方案（2022年版）》和各學科課程標準，首次設立了跨學科主題學習活動，占各門課程10%以上的課時，為基于跨學科的人工智能教育提供了豐富的落地空間。

4.人文主義在人工智能教育中為何重要

在4份文件中，《指導框架》最強調人文主義在人工智能教育中的重要性。在2021年的國際人工智能與教育會議上，聯合國教科文組織將用人文主義指導人工智能與教育領域的政策和實踐確立為國際共識，并倡議世界各國為此付出努力。同時，該會議還提出包容性、公平性和性別平等是人工智能與教育領域最重要的人文主義目標（苗逢春，2022）。在基礎教育階段，引導中小學生從人與自然的關系、人與人的關系、人與社會的關系、人與技術的關系等方面建構個體價值觀，讓他們在人生的早期階段就建立起正確的人機互動倫理觀，能夠正確地理解機器、數據、算法背后技術對人類社會的影響，是非常重要的。4份文件均有人文主義的考慮，具體體現在“人工智能與人類智能”“人工智能與社會發展”兩個主題中。“人工智能與人類智能”是《素養框架》和《開發標準》中共同涉及的內容，但每個文件觸及到的維度及學段有所不同：《素養框架》主要涉及“人工智能與人類的關系問題”和“人工智能倫理道德”維度，且這部分內容滲透在各個學段當中;《開發標準》主要涉及“人類智能”和“人工智能”維度，且僅對預備階段和階段一的學生提出要求，旨在讓初學者認識人工智能與人類的關系，要求相對較低。從整個內容體系而言，“人工智能與人類的關系問題”和“人工智能倫理道德”等內容可以和“人工智能與人類社會”合并為一個完整的主題，并貫穿于整個人工智能教育的體系之中，從而與“人工智能技術與開發”形成并列的兩大主題，一文一理（人文+技術）、雙輪驅動人工智能教育的可持續發展。此外，人工智能也可以作為課程思政的載體，解決為誰培養人的問題，實現人工智能教育立德樹人的價值（馮士海，2021）。

5.中小學生是否需要學習人工智能系統的開發

與其他3份文件不同，《素養框架》是唯一一份單列了“人工智能系統設計與開發”模塊的文件，且這一模塊的內容從小學貫穿至高中，主要包括“系統設計與開發”和“系統評估與維護”，強調人工智能是一項系統工程。這種情況與筆者2020年分析的4本《人工智能初步》國標教材的情況有一些相似之處（詹澤慧等，2020）：在4本國標教材中，只有粵教版教材有專門一章介紹人工智能系統的設計與開發，其他3本教材則只是在闡述人工智能典型應用（如文字識別和圖像識別）時，以開放平臺為例作初步講解，并未深入介紹系統開發。從高中《人工智能初步》教材的使用情況和一線教師的反饋來看，在實際教學中確實很少涉及人工智能系統的設計與開發，一般只是停留于人工智能技術和典型應用的介紹。然而，作為滿足學生個性化發展的需要，部分學有余力的學生可以將人工智能系統開發作為課外拓展學習內容。那么，小學和初中生有必要學習人工智能系統開發嗎？如果以高中階段為參照，同時考慮到師資力量薄弱的小學和初中的現實情況，答案是不言而喻的。但是，如果以我國義務教育《新課標》中設計的“過程與控制”“物聯網實踐與探索”等模塊內容為例，將人工智能系統“簡化”為軟硬件結合的自動化控制系統，同樣可以培養中小學生對人工智能系統組成要素、協同機制、系統設計、迭代優化等初步概念與基本思想的認識與理解（顧佳敏，2019）。從這個意義上說，中小學人工智能教育不是人工智能的專業教育，需要突出基礎性特征，其實現路徑和內容也應當具有包容性和多樣性（鐘柏昌等，2022）。

6.如何創新人工智能課程的學習評價

由于部分文件缺少針對評價建議的具體描述，故本文并沒有從評價角度對4份文件進行比較分析，但鑒于評價是決定人工智能教育能否有效落地的關鍵問題，因此有必要對其作進一步討論。首先需要明確的是，究竟什么才是人工智能課程學習評價的重點？人工智能課程與傳統科目的一個重要差異在于其特別強調做中學、創中學、學中做、學中創，即做到“做學創合一”。因此，對其學習效果的評價應當是證據導向的素養評價，而不是結果導向的知識測試。為此，在評價維度的設計上，應重點關注學生“做”的表現和“創”的表現，實際上就是在真實情境中以人工智能技術為核心兼顧人文藝術的綜合應用能力。學生參與的實踐、探究、合作、創造的過程及其結果，都應納入評價的范圍。那么問題的關鍵在于，我們應如何獲得學生的這些過程性和結果性“證據”并形成有效的學習歷程檔案？顯然，完全依賴人工的方式很難做到。從這個意義上說，人工智能課程的學習評價離不開人工智能技術的支持，也離不開智能化評價方法的構建。例如，筆者團隊在立體化人工智能教材開發實踐中設計的智能化學歷案，初步打通了紙質教材和線上學習平臺的銜接，不僅能夠方便地采集和加工數據，而且能夠為學生的合作探究和實踐創新提供學習支架。此外，學習評價不應是孤立的，需要倡導教、學、評一體化的評價設計，以學定教、以評促學，唯此才能維持三者必要的張力（詹澤慧等，2022）。

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Top-Level Design of Artificial Intelligence Education： Consensus， Differences and Issues

——Content Analysis Based on Four Sets of Standard Documents

ZHONG Baichang，ZHAN Zehui

Abstract： Currently， AI education is highly valued worldwide， and although countries have reached a consensus on how to carry out AI education， a unified program has not yet formed. A content analysis of the top-level design documents released at home and abroad to promote AI education is carried out in order to uncover their consensus and clarify their differences， which can help provide a reference for the design blueprint and implementation path for the continuous optimization of K-12 AI education in China. Through the analysis of four sets of representative top-level design documents on AI education， it is found that all four documents embrace the three main themes of “AI and social development”“AI and human intelligence” and “AI technology”， but the training objectives and the requirements of academic segments focused on by the documents reflect consensus and some differences. In terms of training objectives， the four documents have a high degree of consensus on the general objectives， but the specific content dimensions show diversified characteristics; in terms of the requirements of the academic segments， some documents have different starting time settings and varying degrees of difficulty progression. In the implementation of AI education in primary and secondary schools in the future， it is necessary not only to re-examine the way of setting the content of school sections and the mode of setting the AI curriculum， but also to fully consider the appropriateness of AI education in kindergartens， the importance of humanism in AI education， the necessity of learning AI system development for primary and secondary school students， and the innovation of AI curriculum learning assessment.

Keywords： Artificial Intelligence Education; Artificial Intelligence Curriculum; Top-Level Design; Curriculum Standard; Content Analysis