美國(guó)K-12階段人工智能課程大概念與課例設(shè)計(jì)解讀*

歐陽(yáng)嘉煜 王 宇 汪 瓊

美國(guó)K-12階段人工智能課程大概念與課例設(shè)計(jì)解讀*

歐陽(yáng)嘉煜1王 宇2汪 瓊3[通訊作者]

（1．北京理工大學(xué) 人文與社會(huì)科學(xué)學(xué)院，北京 100081；2．國(guó)家開放大學(xué) 教育教學(xué)部，北京 100039；3．北京大學(xué) 教育學(xué)院，北京 100871）

隨著在K-12階段開設(shè)人工智能課程成為推動(dòng)人工智能教育的重要舉措，如何在K-12教育體系中加入人工智能方面的教學(xué)內(nèi)容成為國(guó)際關(guān)注的焦點(diǎn)。為了進(jìn)一步明確不同學(xué)段人工智能課程教什么、怎么教的問(wèn)題，文章首先解讀了AI4K12工作組提出的人工智能教育的五個(gè)大概念，分別是：感知、表征與推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、人機(jī)交互和社會(huì)影響。然后文章對(duì)應(yīng)上述五個(gè)大概念，根據(jù)AI4K12工作組劃分的四個(gè)學(xué)段（K-2、Grade 3-5、Grade 6-8、Grade 9-12），以課例分析的方式考察了從課程大概念到具體教學(xué)活動(dòng)的設(shè)計(jì)過(guò)程。最后文章提出我國(guó)人工智能課程設(shè)計(jì)的建議，包括設(shè)計(jì)不插電的教學(xué)活動(dòng)促進(jìn)學(xué)生對(duì)底層概念的理解、嘗試設(shè)計(jì)與其他學(xué)科交叉的課程活動(dòng)、把握從單一主題向多主題融合過(guò)渡的課程設(shè)計(jì)主線，以期為我國(guó)人工智能課程設(shè)計(jì)和相關(guān)課程標(biāo)準(zhǔn)制定提供參考。

人工智能；人工智能教育；K-12；大概念；課程設(shè)計(jì)

引言

隨著人工智能在全球范圍內(nèi)日益受到關(guān)注，在K-12階段的教育體系中是否要加入人工智能方面的內(nèi)容以及如何增加這方面的內(nèi)容，成為教育界熱議的話題之一。為此，我國(guó)發(fā)布了《普通高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017年版）》，首次將“人工智能初步”納入信息技術(shù)選修課的新模塊[1]；之后，《義務(wù)教育信息科技課程標(biāo)準(zhǔn)（2022年版）》又進(jìn)一步將“人工智能與智慧社會(huì)”明確列為7～9年級(jí)的課程內(nèi)容[2]。為響應(yīng)政策，國(guó)內(nèi)相繼出版了多套《人工智能初步》教材，加速了人工智能相關(guān)內(nèi)容在學(xué)校情境中的落地與實(shí)施進(jìn)程，很多中小學(xué)校也陸續(xù)開設(shè)了人工智能相關(guān)的選修課程。然而，雖然人工智能課程已經(jīng)在不同學(xué)校落地，但與其他學(xué)科課程不同的是，目前還沒(méi)有專門針對(duì)人工智能課程的國(guó)家性課程標(biāo)準(zhǔn)文件來(lái)具體指導(dǎo)各學(xué)段人工智能教學(xué)內(nèi)容的設(shè)計(jì)與實(shí)施工作，可參考的更多是信息科技課程（或稱之為計(jì)算機(jī)科學(xué)課程）的課程標(biāo)準(zhǔn)文件，如美國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)教師協(xié)會(huì)（Computer Science Teachers Association，CSTA）于2017年發(fā)布的《K-12計(jì)算機(jī)科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)》、英格蘭教育部于2017年發(fā)布的《英格蘭國(guó)家課程之計(jì)算機(jī)課程》、我國(guó)于2018年發(fā)布的《普通高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017年版）》等。

就目前來(lái)看，人工智能相關(guān)內(nèi)容在學(xué)校落地的方式主要有兩種：一是作為信息技術(shù)課程中的一個(gè)模塊，是對(duì)已有信息技術(shù)課程內(nèi)容新的補(bǔ)充；二是將人工智能作為課程設(shè)計(jì)和實(shí)施的情境載體，在人工智能情境下打造信息技術(shù)課程的新組織模式，學(xué)生依然需要在課程學(xué)習(xí)中掌握計(jì)算機(jī)科學(xué)的底層概念、原理技術(shù)等隸屬于信息技術(shù)課程的教學(xué)內(nèi)容。但不論是將人工智能作為信息技術(shù)課程的一個(gè)內(nèi)容模塊，還是作為信息技術(shù)課程的情境載體，最重要的還是要確定人工智能的核心概念是什么？如何將其落實(shí)在具體的教學(xué)活動(dòng)設(shè)計(jì)中？

為了回應(yīng)這一現(xiàn)實(shí)需求，美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)（the Association for the Advancement of Artificial Intelligence，AAAI）和計(jì)算機(jī)科學(xué)教師協(xié)會(huì)（Computer Science Teachers Association，CSTA）于2018年共同發(fā)起成立了AI4K12工作組，旨在制定針對(duì)K-12階段人工智能課程的國(guó)家性標(biāo)準(zhǔn)文件，同時(shí)為一線教師建立互動(dòng)溝通的專業(yè)學(xué)習(xí)共同體，推動(dòng)人工智能在實(shí)際教學(xué)中的設(shè)計(jì)和實(shí)施進(jìn)程。該工作組聯(lián)合世界上多個(gè)國(guó)家的學(xué)者、一線教師和企業(yè)工作者組成團(tuán)隊(duì)核心成員，其中不乏各國(guó)計(jì)算機(jī)教育領(lǐng)域的代表人物。多元化的成員構(gòu)成方式，使AI4K12工作組的觀點(diǎn)能在一定程度上體現(xiàn)各國(guó)學(xué)者對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)，具有一定的代表性；并且，AI4K12工作組的工作內(nèi)容涉及課程框架制定、課程樣例研發(fā)等多方面，相對(duì)成熟完善[3]，具有一定的借鑒意義。因此，本研究認(rèn)為對(duì)AI4K12相關(guān)工作的追蹤能夠幫助我們更好地了解國(guó)際上對(duì)人工智能核心概念的認(rèn)識(shí)，以及如何將人工智能落實(shí)到K-12教育體系中的設(shè)計(jì)思路?；诖耍狙芯渴紫冉庾xAI4K12工作組提出的人工智能教育應(yīng)該覆蓋的五個(gè)大概念；然后以課例分析和點(diǎn)評(píng)的方式，考察從大概念到具體教學(xué)活動(dòng)的設(shè)計(jì)過(guò)程；最后基于上述研究總結(jié)課例分析結(jié)果提出我國(guó)人工智能課程設(shè)計(jì)的建議，以期為中小學(xué)人工智能課程的設(shè)計(jì)提供思路與方法指導(dǎo)。

一 人工智能五個(gè)大概念的提出

大概念（Big Ideas）一詞的說(shuō)法援引自威金斯（Grant Wiggins）和麥克泰（Jay McTighe）所著的一書，他們?cè)跁惺褂谩癇ig Ideas”一詞來(lái)表示人們理解教育的關(guān)鍵點(diǎn)，其可以是觀念、主題或者一個(gè)問(wèn)題，如理解讀者/觀眾的重要性便可以作為文學(xué)課程中的一個(gè)大概念。他們認(rèn)為對(duì)于一門學(xué)科或者一門課程而言，確定大概念一方面能夠幫助教師和課程開發(fā)者等圍繞此概念設(shè)計(jì)、制定相應(yīng)的課程內(nèi)容與教學(xué)活動(dòng)，另一方面也能夠使學(xué)生的學(xué)習(xí)更加高效，幫助其形成學(xué)科觀念，因?yàn)閷W(xué)生能夠從大概念中洞悉具有真實(shí)應(yīng)用情境且具有層次性的學(xué)習(xí)內(nèi)容，并回答這樣一個(gè)問(wèn)題：“從學(xué)科大背景出發(fā)，我所學(xué)習(xí)的知識(shí)是如何聯(lián)系在一起的？”[4]正因如此，AI4K12工作組認(rèn)為確立人工智能的大概念是后續(xù)課程標(biāo)準(zhǔn)制定、課程研發(fā)等工作展開的基礎(chǔ)。這與我國(guó)教育部于2018年1月發(fā)布的普通高中課程標(biāo)準(zhǔn)的出發(fā)點(diǎn)一致：強(qiáng)調(diào)以學(xué)科大概念統(tǒng)整學(xué)科內(nèi)容，以大概念為核心促進(jìn)學(xué)科核心素養(yǎng)的落實(shí)[5]。

在最初確立人工智能的大概念時(shí)，AI4K12指導(dǎo)委員會(huì)參考CSTA在制定計(jì)算機(jī)科學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)時(shí)規(guī)定的數(shù)量，認(rèn)為五個(gè)是相對(duì)合適的，這樣既能夠滿足對(duì)AI領(lǐng)域知識(shí)深度和廣度的要求，也能夠滿足綱要性文件簡(jiǎn)潔性的需求[6]。之后，AI4K12指導(dǎo)委員會(huì)提出了兩種討論方案：第一種方案提出的五個(gè)大概念分別是代理、算法、知識(shí)表征與建模、人與社會(huì)、人工智能與心智模型，第二種方案提出的五個(gè)大概念分別是感知、推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)言、機(jī)器人。隨后，指導(dǎo)委員會(huì)以郵件的方式征求工作組所有成員（包括總指導(dǎo)委員會(huì)、K-12教師工作組、學(xué)術(shù)/行業(yè)工作組和咨詢委員會(huì)）的建議，但在當(dāng)時(shí)，AI4K12工作組成員其實(shí)對(duì)這兩種方案并不滿意1資料源自與AI4K12工作組主席Dave Touretzky教授的郵件交流。。他們認(rèn)為，目前的劃分方式或者說(shuō)措辭帶有濃厚的人工智能技術(shù)色彩，對(duì)于人工智能相關(guān)專業(yè)人士而言或許是易于理解的，但對(duì)于一線教師和學(xué)生來(lái)說(shuō)，顯然有距離感，也不利于K-12教師工作組后續(xù)在此基礎(chǔ)上開發(fā)各學(xué)段的課程標(biāo)準(zhǔn)。因此，AI4K12工作組成員基于上述兩種方案，圍繞“你能捕捉到哪些是孩子需要了解的人工智能五個(gè)大概念嗎？”這個(gè)核心問(wèn)題，以每月一次的大工作組會(huì)議、每周或半月一次的子工作組會(huì)議和個(gè)人思考貢獻(xiàn)的方式對(duì)五個(gè)大概念進(jìn)行研討，并在每個(gè)大概念下從具體應(yīng)用示例出發(fā)，逐步擴(kuò)充到子概念及對(duì)應(yīng)說(shuō)明和學(xué)生需要達(dá)成的目標(biāo)。此外，AI4K12工作組強(qiáng)調(diào)，要確保每個(gè)大概念都能落實(shí)到K-12各學(xué)段中，而非某一大概念只在一部分學(xué)段出現(xiàn)。基于上述工作模式和理念，經(jīng)過(guò)近一年時(shí)間的研討，AI4K12工作組于2019年7月正式發(fā)布人工智能的五個(gè)大概念（如表1所示），分別是感知、表征與推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、人機(jī)交互和社會(huì)影響[7]。同年11月～12月，AI4K12工作組將這五個(gè)大概念框架發(fā)送至美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)專家成員進(jìn)行意見(jiàn)問(wèn)詢，最終得到64份反饋意見(jiàn)，其中84.4%的學(xué)者認(rèn)為該框架抓住了人工智能的本質(zhì)，由此可見(jiàn)，該框架也得到了人工智能領(lǐng)域?qū)＜业恼J(rèn)可[8]。

表1 人工智能的五個(gè)大概念

注：表格內(nèi)容編譯自Touretzky等于2019年發(fā)表的（見(jiàn)論文集）一文。

AI4K12工作組強(qiáng)調(diào)，從感知、表征與推理，到機(jī)器學(xué)習(xí)、人機(jī)交互，再到社會(huì)影響，這五個(gè)大概念之間并非毫無(wú)聯(lián)系，而是具有內(nèi)部順序性和邏輯性。從操作邏輯流的角度來(lái)看，從感知輸入到表征推理再到交互這一過(guò)程符合AI技術(shù)實(shí)際應(yīng)用的操作過(guò)程；從主題范圍演變的角度來(lái)看，大概念也是從聚焦、具體的主題（如“感知”下的語(yǔ)音識(shí)別、視覺(jué)識(shí)別）向廣泛、抽象主題（如“社會(huì)影響”下為人工智能帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)影響做準(zhǔn)備）合理過(guò)渡的過(guò)程；從兒童與人工智能技術(shù)接觸的場(chǎng)景來(lái)看，通常兒童第一次有意識(shí)地接觸人工智能技術(shù)，往往也是從與計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用互動(dòng)開始（如人臉識(shí)別應(yīng)用Face ID），因此從感知開始是符合兒童的認(rèn)知規(guī)律和實(shí)際生活場(chǎng)景的[9]。需要說(shuō)明的是，上述五個(gè)大概念之間并沒(méi)有優(yōu)先級(jí)或重要性之分，也并不意味著在后續(xù)人工智能課程的設(shè)計(jì)中要以上述順序進(jìn)行內(nèi)容引入，在多數(shù)情況下，復(fù)雜的課程模塊內(nèi)容應(yīng)該對(duì)五個(gè)大概念都有所涉及。這五個(gè)大概念是人工智能課程內(nèi)容的核心要素，大到整門課程的設(shè)計(jì)，小到一節(jié)課或一個(gè)教學(xué)活動(dòng)的設(shè)計(jì)都應(yīng)該對(duì)應(yīng)或者覆蓋上述五個(gè)大概念。

二 各學(xué)段人工智能課程課例分析

在確立人工智能課程的五個(gè)大概念后，AI4K12工作組依據(jù)CSTA發(fā)布的《K-12計(jì)算機(jī)科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)》對(duì)K-12各學(xué)段進(jìn)行分級(jí)：幼兒園～2年級(jí)（K-2）、3年級(jí)～5年級(jí)（Grade 3-5）、6年級(jí)～8年級(jí)（Grade 6-8）、9年級(jí)～12年級(jí)（Grade 9-12），這基本對(duì)應(yīng)我國(guó)從幼兒園至低小、高小、初中和高中的學(xué)段劃分。本研究認(rèn)為，要在各學(xué)段落地實(shí)施一門課程，分級(jí)是一項(xiàng)很有必要的工作，這一方面能夠讓授課教師對(duì)課程內(nèi)容和方式有較為清晰的規(guī)劃，另一方面也能讓學(xué)生明確了解相應(yīng)的學(xué)習(xí)內(nèi)容。但分級(jí)的意義并不僅僅在于對(duì)人工智能領(lǐng)域知識(shí)點(diǎn)的簡(jiǎn)單劃分，更重要的是闡明以何種教學(xué)/學(xué)習(xí)形式讓不同年齡段的學(xué)生理解何種程度的知識(shí)。因此，分析一些具有特色和代表性的課例，對(duì)后續(xù)設(shè)計(jì)各學(xué)段人工智能課程能夠起到舉一反三的作用。

為了更好地體現(xiàn)不同學(xué)段課例在教學(xué)設(shè)計(jì)上的連貫性及其與AIK12五個(gè)大概念之間的對(duì)應(yīng)聯(lián)系，本研究選取的四個(gè)課例中，前三個(gè)均出自AI4K12工作組成員研發(fā)的ReadyAI課程資源庫(kù)，具有一定的質(zhì)量保障。但由于目前ReadyAI暫未上線9～12學(xué)段的課程，因此本研究團(tuán)隊(duì)選取AI4K12學(xué)術(shù)工作組成員Abelson教授領(lǐng)導(dǎo)的MIT App Inventor項(xiàng)目組研發(fā)的課程對(duì)第四個(gè)課例進(jìn)行分析?？傮w來(lái)看，這四門課例都能夠在一定程度上體現(xiàn)目前美國(guó)人工智能課程的發(fā)展現(xiàn)狀。因此下文將通過(guò)對(duì)這四個(gè)課例的分析，進(jìn)一步考察從大概念到具體教學(xué)活動(dòng)的設(shè)計(jì)過(guò)程，嘗試發(fā)現(xiàn)對(duì)我國(guó)人工智能課程設(shè)計(jì)的可借鑒之處。

需要說(shuō)明的是，本研究強(qiáng)調(diào)理想的人工智能課程并不是一門純技術(shù)課程，課程重點(diǎn)不在于教會(huì)學(xué)生如何使用編程工具去開發(fā)人工智能產(chǎn)品，而在于讓學(xué)生學(xué)會(huì)從現(xiàn)象看到本質(zhì)，理解人工智能產(chǎn)品背后的基本原理，學(xué)會(huì)和生活中的人工智能產(chǎn)品相處，更好地了解人工智能對(duì)社會(huì)和生活的雙面影響。本研究也呼吁要培養(yǎng)適應(yīng)智能時(shí)代思考和生活方式的人才，強(qiáng)調(diào)人人均應(yīng)具有人工智能素養(yǎng)以適應(yīng)未來(lái)更高效科學(xué)的人機(jī)協(xié)同，而非僅僅掌握人工智能相關(guān)技術(shù)的人才，上述思想在后續(xù)課例中也會(huì)有所體現(xiàn)。

1 K-2階段“表征與推理”課例分析

在一些人工智能課程或教育項(xiàng)目中，針對(duì)K-2階段學(xué)生的教學(xué)活動(dòng)多以體驗(yàn)AI應(yīng)用為主，如與智能手機(jī)的語(yǔ)音助手對(duì)話、與百度智能音箱進(jìn)行人機(jī)交互等。對(duì)低齡兒童而言，體驗(yàn)新技術(shù)是新奇的，也是必要的，因?yàn)橹悄軙r(shí)代AI技術(shù)無(wú)處不在，幫助學(xué)生適應(yīng)智能化時(shí)代的生活方式也是人工智能課程需要達(dá)成的目標(biāo)之一。但這也對(duì)教學(xué)活動(dòng)的設(shè)計(jì)提出了新挑戰(zhàn)：如何讓K-2階段學(xué)生在體驗(yàn)AI應(yīng)用的同時(shí)，理解AI技術(shù)的基本原理呢？為回應(yīng)這一問(wèn)題，本研究選取一節(jié)以理解AI技術(shù)基本原理為出發(fā)點(diǎn)的課例（課程時(shí)長(zhǎng)為30～45分鐘）進(jìn)行分析。從教學(xué)內(nèi)容和目標(biāo)來(lái)看，該課例主要對(duì)應(yīng)“表征和推理”這一大概念，即讓學(xué)生能夠模擬計(jì)算機(jī)對(duì)物品進(jìn)行分類的過(guò)程，說(shuō)明子類別是如何形成的，并在此基礎(chǔ)上理解創(chuàng)造決策樹的過(guò)程。

圖1 K-2階段“表征與推理”課例活動(dòng)流程

為促進(jìn)學(xué)生對(duì)人工智能底層概念的理解，同時(shí)考慮到K-2階段學(xué)生使用計(jì)算機(jī)設(shè)備的不便，該課程整體采用不插電教學(xué)活動(dòng)設(shè)計(jì)方式，即師生均未使用任何計(jì)算機(jī)設(shè)備。為幫助學(xué)生更好地體會(huì)計(jì)算機(jī)制定決策的過(guò)程，教師設(shè)計(jì)了難度遞增的三階段教學(xué)活動(dòng)，活動(dòng)流程如圖1所示。

①導(dǎo)入活動(dòng)，約5～10分鐘。教師首先提出一系列與本節(jié)教學(xué)內(nèi)容有關(guān)的引導(dǎo)問(wèn)題，包括：思考AI應(yīng)用如何識(shí)別出貓和狗的圖片？如何將全班同學(xué)劃分成不同的小組？各組有什么特征？學(xué)生通過(guò)回答這些問(wèn)題，可建立對(duì)物品分類的初步感知并形成對(duì)特征、類別、子類別等概念的直觀認(rèn)識(shí)。這些問(wèn)題與學(xué)生的日常生活高度相關(guān)，因此學(xué)生可以從具體、真實(shí)且熟悉的現(xiàn)象中反思人工智能的相關(guān)知識(shí)，同時(shí)也進(jìn)一步強(qiáng)化和突出了“人工智能是如何模擬人”這一命題。從教學(xué)設(shè)計(jì)上看，這些具有引導(dǎo)作用的問(wèn)題是學(xué)習(xí)的有效支架，教師如何設(shè)計(jì)這些問(wèn)題并確保其符合該年齡段學(xué)生的認(rèn)知特點(diǎn)，同時(shí)兼顧到學(xué)生好奇心和興趣的激發(fā)非常重要。

②體現(xiàn)學(xué)科交叉和情境化學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)特點(diǎn)的學(xué)生活動(dòng)，約15～20分鐘。活動(dòng)中學(xué)生以小組或個(gè)人形式在大白紙上對(duì)不同字母進(jìn)行涂色，顏色自選；之后分別對(duì)大白紙進(jìn)行展示并思考如何對(duì)這些字母進(jìn)行分組，并在不斷分組的過(guò)程中再次學(xué)習(xí)特征、類別、子類別的概念。這部分教學(xué)活動(dòng)主要有兩大特色之處：從內(nèi)容設(shè)計(jì)角度來(lái)看，字母識(shí)別符合K-2階段學(xué)生的認(rèn)知水平，也是語(yǔ)言學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，呈現(xiàn)出學(xué)科交叉的特點(diǎn)；從教學(xué)設(shè)計(jì)角度來(lái)看，教師采用情境化學(xué)習(xí)的理念，將學(xué)生放置在真實(shí)的體驗(yàn)活動(dòng)中，學(xué)生通過(guò)親自動(dòng)手互動(dòng)逐步了解計(jì)算機(jī)分類制定決策的過(guò)程，這一設(shè)計(jì)思路和目前學(xué)習(xí)科學(xué)領(lǐng)域常提到的具身認(rèn)知也有一定契合之處，強(qiáng)調(diào)以身體參與的方式促進(jìn)大腦認(rèn)知加工。

③理解決策樹的創(chuàng)建過(guò)程，約10～15分鐘。最后一個(gè)階段，教師和學(xué)生需要完成從人工智能表征與推理的手動(dòng)模擬體驗(yàn)到抽象思維鍛煉的過(guò)渡。字母涂色分類活動(dòng)后，教師要求學(xué)生采用小組討論的方式思考計(jì)算機(jī)是如何基于特征進(jìn)行分類的。教師在這一階段會(huì)繼續(xù)提出一系列問(wèn)題，并配以相應(yīng)的板書，以決策樹的方式將分類過(guò)程符號(hào)化，進(jìn)一步對(duì)計(jì)算機(jī)推理過(guò)程進(jìn)行表征，幫助學(xué)生理解決策樹的創(chuàng)建過(guò)程。這部分活動(dòng)的重點(diǎn)在于引導(dǎo)學(xué)生將人工模擬的過(guò)程和結(jié)果映射到計(jì)算機(jī)工作處理的方式，體會(huì)計(jì)算機(jī)的思考過(guò)程，畢竟人工智能課程的基本出發(fā)點(diǎn)還是要幫助學(xué)生理解計(jì)算機(jī)思考和處理問(wèn)題的方式?？梢?jiàn)在設(shè)計(jì)不插電活動(dòng)時(shí)，如何在不借助計(jì)算機(jī)設(shè)備的情況下將活動(dòng)設(shè)計(jì)和計(jì)算機(jī)底層概念學(xué)習(xí)融合是教師首要思考的問(wèn)題。

整體來(lái)看，K-2階段“表征與推理”這一課例在教學(xué)設(shè)計(jì)上具有以下特點(diǎn)：①課例整體采用不插電的設(shè)計(jì)，不局限于具體的軟硬件設(shè)備，通過(guò)一系列的活動(dòng)設(shè)計(jì)來(lái)幫助學(xué)生更好地理解人工智能背后的核心概念和底層邏輯。②根據(jù)學(xué)生認(rèn)知水平設(shè)計(jì)層層遞進(jìn)的學(xué)習(xí)活動(dòng)，基本可概括為“導(dǎo)入—活動(dòng)—總結(jié)”的三階段模式，即第一階段作為導(dǎo)入環(huán)節(jié)，以思維上的提問(wèn)和引導(dǎo)為主，從生活中的現(xiàn)象反思教學(xué)問(wèn)題；第二階段以動(dòng)手體驗(yàn)環(huán)節(jié)為主，通過(guò)活動(dòng)進(jìn)一步幫助學(xué)生建立直觀和系統(tǒng)認(rèn)識(shí)；第三階段則為總結(jié)環(huán)節(jié)，進(jìn)一步強(qiáng)化課程核心概念。如此設(shè)計(jì)，一方面符合該年齡段兒童從直觀、具象到抽象、復(fù)雜、系統(tǒng)化的認(rèn)知順序，另一方面也符合活動(dòng)多樣化的設(shè)計(jì)要求，更能激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，也使其從不同類型的活動(dòng)中加深對(duì)知識(shí)的理解和感悟。③提供豐富的學(xué)習(xí)支持，包括多種物料的準(zhǔn)備，如印有字母的大白紙、多色彩筆；難度適宜且貼合教學(xué)目標(biāo)的問(wèn)題，如從如何區(qū)分貓與狗這一簡(jiǎn)單問(wèn)題，過(guò)渡到如何根據(jù)不同特征將全班同學(xué)進(jìn)行多次分組這一復(fù)雜問(wèn)題，都需要教師提前思考和設(shè)計(jì)。

2 Grade 3-5階段“表征與推理”課例分析

Grade3-5階段同樣選取圍繞“表征與推理”這一大概念設(shè)計(jì)的課例（課程時(shí)長(zhǎng)在30～45分鐘），以期在分析該階段課例的同時(shí)，能將其與K-2階段課例進(jìn)行縱向比較，體現(xiàn)教學(xué)設(shè)計(jì)的連貫性。相較于K-2階段“表征與推理”課例，Grade3-5階段“表征與推理”課例進(jìn)一步深化教學(xué)目標(biāo)設(shè)定，要求學(xué)生在理解決策樹的基礎(chǔ)上根據(jù)分類過(guò)程自行創(chuàng)建決策樹，進(jìn)而理解計(jì)算機(jī)如何使用表征進(jìn)行推理。在教學(xué)活動(dòng)設(shè)計(jì)上，教師繼續(xù)沿用了與K-2階段相同的不插電活動(dòng)設(shè)計(jì)和“導(dǎo)入—活動(dòng)—總結(jié)”的三階段模式，來(lái)促進(jìn)學(xué)生對(duì)底層概念的理解，活動(dòng)流程如圖2所示。

圖2 Grade 3-5階段“表征與推理”課例活動(dòng)流程

①導(dǎo)入活動(dòng)，約5～10分鐘。第一階段活動(dòng)中教師首先闡明教學(xué)目標(biāo)，再播放一個(gè)與決策樹相關(guān)的視頻進(jìn)行內(nèi)容引入，同時(shí)拋出問(wèn)題：計(jì)算機(jī)是如何制定決策和解決問(wèn)題的？觀看視頻是教學(xué)中常采用的一種內(nèi)容導(dǎo)入方式，其優(yōu)勢(shì)在于能夠豐富課堂的多媒體形式，并對(duì)學(xué)生具有一定的吸引力。但也有兩點(diǎn)需要注意：一是視頻時(shí)長(zhǎng)的控制，視頻的內(nèi)容總是為教學(xué)服務(wù)，所以應(yīng)該盡可能在有效時(shí)間內(nèi)呈現(xiàn)最重要的信息，同時(shí)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)也容易讓學(xué)生在觀看視頻時(shí)產(chǎn)生疲勞感；二是配套問(wèn)題的設(shè)計(jì)，看視頻并不是目的，更重要的是啟發(fā)學(xué)生從視頻內(nèi)容中思考教學(xué)內(nèi)容相關(guān)的問(wèn)題，所以在觀看視頻前教師可拋出一些難度適宜的問(wèn)題，這也相當(dāng)于給學(xué)生樹立一個(gè)靶子，學(xué)生在觀看視頻的過(guò)程中需要時(shí)刻關(guān)注如何“中靶”，這樣就吸引了他們的注意力。

②解決分類決策任務(wù)，約15～20分鐘。這一階段的活動(dòng)設(shè)計(jì)沿用了和K-2階段課例設(shè)計(jì)中類似的分類活動(dòng)，但考慮到學(xué)生認(rèn)知復(fù)雜度的提高，分類物品從簡(jiǎn)單的字母換成了特征更多的動(dòng)物。更重要的是，教師對(duì)學(xué)生的要求除了完成物品分類，還需要學(xué)生根據(jù)模版將分類過(guò)程繪制成決策樹。除此之外，教師還設(shè)置了真實(shí)情境中的決策任務(wù)：給出多個(gè)需要解決的真實(shí)問(wèn)題供選擇，如為20人的小聚會(huì)點(diǎn)哪種披薩合適？應(yīng)該購(gòu)買哪家的飲品？進(jìn)而啟發(fā)學(xué)生思考在制定決策的過(guò)程中會(huì)提出哪些問(wèn)題以及如何進(jìn)行推理。培養(yǎng)學(xué)生根據(jù)所學(xué)知識(shí)去解決真實(shí)問(wèn)題的能力是該部分活動(dòng)的特色之處，也是教師在設(shè)計(jì)人工智能課程活動(dòng)時(shí)需要考慮的地方。

③課程總結(jié)，約10分鐘。最后一部分活動(dòng)的重點(diǎn)還是以小組討論方式探討計(jì)算機(jī)是如何完成上述活動(dòng)過(guò)程的，并引出最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為后續(xù)課程的起點(diǎn)。

整體來(lái)看，Grade 3-5階段課例與K-2階段課例有許多共同之處，如不插電活動(dòng)設(shè)計(jì)、“導(dǎo)入—活動(dòng)—總結(jié)”三階段模式、分類活動(dòng)和豐富物料的支持。但考慮到學(xué)生認(rèn)知水平的提高，教師在設(shè)計(jì)上也做了一定的調(diào)整，如分類活動(dòng)的復(fù)雜度更高、需要學(xué)生自己動(dòng)手建決策樹、進(jìn)行知識(shí)遷移解決真實(shí)生活中的問(wèn)題等。上述兩節(jié)圍繞相同大概念的不同學(xué)段的課例設(shè)計(jì)也體現(xiàn)出本研究所希望闡明的分級(jí)意義：探索出以何種不同的方式將大概念落實(shí)到不同學(xué)段的教學(xué)活動(dòng)設(shè)計(jì)中。

3 Grade 6-8階段“可教的機(jī)器人”課例分析

與K-2和Grade 3-5階段的課例相比，Grade 6-8階段的課例設(shè)計(jì)呈現(xiàn)多主題融合的特征，而非僅圍繞一個(gè)大概念進(jìn)行。本節(jié)所分析的“可教的機(jī)器人”這一課例（課程時(shí)長(zhǎng)約為40分鐘）主要融合了三個(gè)大概念，分別是表征與推理、機(jī)器學(xué)習(xí)和社會(huì)影響。教師期待學(xué)生通過(guò)該節(jié)課的學(xué)習(xí)可以描述一個(gè)分類模型的輸入與輸出、解釋人工智能如何通過(guò)識(shí)別模式來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類、使用置信區(qū)間這一術(shù)語(yǔ)表達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)輸出性能并知道人工智能如何影響社會(huì)。在整體活動(dòng)設(shè)計(jì)上，該課例沿用導(dǎo)入—活動(dòng)—總結(jié)的三階段模式，活動(dòng)流程如圖3所示。但在具體活動(dòng)形式上既包含不插電活動(dòng)設(shè)計(jì)，也包含插電活動(dòng)設(shè)計(jì)。

圖3 Grade 6-8階段“可教的機(jī)器人”課例活動(dòng)流程

①導(dǎo)入活動(dòng)，約5分鐘。教師通過(guò)啟發(fā)學(xué)生思考生活中真實(shí)的分類場(chǎng)景，引出有監(jiān)督學(xué)習(xí)的概念。相較于K-2和K3～K5階段課例，該課例引入活動(dòng)更為快速直接，可能的原因是：經(jīng)過(guò)前序?qū)W習(xí)，學(xué)生對(duì)該部分知識(shí)已有積累，且認(rèn)知水平隨年級(jí)而遞增，無(wú)須過(guò)多鋪陳。

②不插電與插電交替的學(xué)生活動(dòng)，約30分鐘。第二階段教師設(shè)計(jì)了三類不同層次和難度的活動(dòng)，每個(gè)活動(dòng)約10分鐘。第一個(gè)活動(dòng)是插電活動(dòng)設(shè)計(jì)，學(xué)生兩兩成組，體驗(yàn)Google AI實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的圖像識(shí)別程序Teachable Machine：首先讓計(jì)算機(jī)分別實(shí)時(shí)捕捉兩位組員的圖像，學(xué)生點(diǎn)擊模型訓(xùn)練按鈕后，計(jì)算機(jī)可根據(jù)攝像頭前實(shí)時(shí)出現(xiàn)的圖像自動(dòng)判別是哪一位學(xué)生。此活動(dòng)一方面可以激發(fā)學(xué)生的好奇心，促使其進(jìn)一步探究背后原理；另一方面通過(guò)體驗(yàn)成熟的應(yīng)用，學(xué)生可以直觀地建立對(duì)分類模型中輸入和輸出概念的認(rèn)識(shí)。第二個(gè)活動(dòng)是不插電活動(dòng)設(shè)計(jì)，學(xué)生觀察兩組魚類（有毒素為一組，無(wú)毒素為另一組）圖片特征，同時(shí)手動(dòng)對(duì)圖片進(jìn)行分類比較，并繪制相應(yīng)的決策樹，再回答：如何判別有毒素的魚和無(wú)毒素的魚？最后一個(gè)活動(dòng)是插電活動(dòng)設(shè)計(jì)，教師將第二個(gè)活動(dòng)中魚類圖片的電子素材發(fā)給學(xué)生（包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)），學(xué)生在計(jì)算機(jī)上使用Google實(shí)驗(yàn)室已有的分類器對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練，使計(jì)算機(jī)自動(dòng)判別魚是否有毒素，即達(dá)到和手動(dòng)分類相同的效果。在此過(guò)程中，學(xué)生可能會(huì)發(fā)現(xiàn)計(jì)算機(jī)有時(shí)候會(huì)“出錯(cuò)”，而這正是和學(xué)生解釋計(jì)算機(jī)如何工作以及引出置信區(qū)間這一概念的好機(jī)會(huì)——相較于直接告訴學(xué)生置信區(qū)間的概念，讓學(xué)生從實(shí)際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，教師再解釋原因的方式更讓人印象深刻。

③課程總結(jié)，約10分鐘。這一活動(dòng)的目的有兩個(gè)：一是教師需要對(duì)課程中的一些核心概念進(jìn)行再次總結(jié)，如置信區(qū)間、有監(jiān)督學(xué)習(xí)；二是學(xué)生需要討論思考圖像識(shí)別技術(shù)在實(shí)際生活中的應(yīng)用場(chǎng)景，以及在未來(lái)可能有什么應(yīng)用，這樣就可以充分激發(fā)其創(chuàng)造力和想象力。

此課例的亮點(diǎn)在第二階段，該階段類型豐富，涵蓋了插電和不插電活動(dòng)兩種；從應(yīng)用體驗(yàn)到手動(dòng)模擬，再到計(jì)算機(jī)測(cè)試分類模型，難度不斷上升。此階段的課例既能使學(xué)生體驗(yàn)已有應(yīng)用、了解技術(shù)原理，還能助其在計(jì)算機(jī)上完成手動(dòng)模擬過(guò)程并進(jìn)行比較，實(shí)現(xiàn)認(rèn)知的多次強(qiáng)化。

4 Grade 9-12階段“圖像識(shí)別App設(shè)計(jì)與開發(fā)”課例分析

Grade 9-12階段“圖像識(shí)別App設(shè)計(jì)與開發(fā)”課例也是多主題融合的設(shè)計(jì)，包括感知、表征與推理、機(jī)器學(xué)習(xí)和社會(huì)影響四個(gè)大概念，課程時(shí)長(zhǎng)共計(jì)90分鐘，活動(dòng)流程如圖4所示。

圖4 Grade 9-12階段“圖像識(shí)別App設(shè)計(jì)與開發(fā)”課例活動(dòng)流程

第一節(jié)課（45分鐘），以學(xué)生體驗(yàn)和討論為主。前10分鐘教師帶著學(xué)生一起討論機(jī)器學(xué)習(xí)是什么以及應(yīng)用場(chǎng)景。中間25分鐘學(xué)生體驗(yàn)已有的圖像識(shí)別應(yīng)用，同時(shí)教師通過(guò)提問(wèn)引導(dǎo)學(xué)生思考：在這個(gè)應(yīng)用中機(jī)器學(xué)習(xí)是如何發(fā)揮作用的？最后10分鐘討論環(huán)節(jié)，教師拋出幾個(gè)問(wèn)題供學(xué)生研討：這類程序在生活中有何應(yīng)用？數(shù)據(jù)如何收集？在什么情境下這些數(shù)據(jù)是可用的？圖像識(shí)別對(duì)你的生活有何影響？這些問(wèn)題也體現(xiàn)出本次課程在大概念上的復(fù)合性。

第二節(jié)課（45分鐘），以學(xué)生動(dòng)手實(shí)操為主。教師將自主權(quán)完全交給學(xué)生，前35分鐘學(xué)生基于App Inventor平臺(tái)自主開發(fā)一個(gè)圖像識(shí)別的App，并進(jìn)行測(cè)試。這部分活動(dòng)的重點(diǎn)是教師不講授任何知識(shí)點(diǎn)，也不講解平臺(tái)操作，只給學(xué)生發(fā)放任務(wù)卡和手冊(cè)，并提醒學(xué)生App Inventor平臺(tái)中有可用的教程，之后學(xué)生根據(jù)手冊(cè)和教程自己摸索，完成任務(wù)卡中的要求。最后10分鐘學(xué)生需要對(duì)自己研發(fā)的App進(jìn)行優(yōu)缺點(diǎn)分析，并討論生活實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景和隱私安全方面的問(wèn)題。

該課例在設(shè)計(jì)上值得思考的地方在于學(xué)生所能獲得的絕對(duì)自主權(quán)，盡管學(xué)生可能對(duì)平臺(tái)操作不熟練、對(duì)編程語(yǔ)言不熟悉，但教師依然沒(méi)有為學(xué)生詳細(xì)講解這些操作細(xì)節(jié)，其職責(zé)完全由一本學(xué)生自主翻閱學(xué)習(xí)的手冊(cè)替代，教師需要做的是巡場(chǎng)、觀察和適時(shí)指導(dǎo)。這也是本研究認(rèn)為人工智能課程中涉及到學(xué)生動(dòng)手操作的活動(dòng)時(shí)，教師角色需要轉(zhuǎn)變的地方。

三 對(duì)我國(guó)人工智能課程設(shè)計(jì)的建議

AI4K12工作組提出的五個(gè)大概念為我國(guó)人工智能課程設(shè)計(jì)提供了參考，對(duì)跨越不同學(xué)段的課例進(jìn)行對(duì)比分析為上述大概念在真實(shí)課程中的落地提供了操作性檢驗(yàn)的支持。根據(jù)五個(gè)大概念和課例分析結(jié)果，本研究提出我國(guó)人工智能課程設(shè)計(jì)的建議，以期為我國(guó)人工智能課程的設(shè)計(jì)和實(shí)施提供參考。

1 打破純應(yīng)用導(dǎo)向的課程活動(dòng)設(shè)計(jì)壁壘：不插電的人工智能

在許多人工智能課程或教育項(xiàng)目中，課程設(shè)計(jì)主要采取了純面向應(yīng)用的視角，往往忽視了對(duì)復(fù)雜算法或技術(shù)如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后原理的探討[10]。人工智能技術(shù)的底層概念在純應(yīng)用情境中的理解難度，使人工智能技術(shù)在學(xué)生眼中仍然是一個(gè)黑箱的存在，這也違背了開設(shè)人工智能課程的初衷。為了幫助各個(gè)階段的學(xué)生積極地理解人工智能背后的原理和概念，不插電活動(dòng)的設(shè)計(jì)在人工智能課程中扮演了非常重要的角色，這從上述課例分析的結(jié)果中也可見(jiàn)一斑：K-2、Grade 3-5和Grade 6-8階段課例均采用了不插電的活動(dòng)設(shè)計(jì)。此外，從可復(fù)制、可推廣的角度來(lái)看，不插電活動(dòng)設(shè)計(jì)的另一優(yōu)勢(shì)在于，能支持教師在沒(méi)有足夠軟硬件設(shè)備的情況下開展人工智能相關(guān)內(nèi)容的教學(xué)，而無(wú)須過(guò)多擔(dān)憂成本問(wèn)題。因此，學(xué)校在推廣人工智能課程以及教師在設(shè)計(jì)人工智能課程的教學(xué)活動(dòng)時(shí)可以適當(dāng)考慮不插電的活動(dòng)設(shè)計(jì)。

2 跨越人工智能課程邊界：多學(xué)科交叉的課程設(shè)計(jì)

從上述課例分析結(jié)果來(lái)看，以“AI+X”的方式設(shè)計(jì)多學(xué)科交叉活動(dòng)也是一大特點(diǎn)，如在上文提到的為K-2階段學(xué)生設(shè)計(jì)的“表征與推理”課例中，字母分類的活動(dòng)其實(shí)就是一種“AI+語(yǔ)文”的活動(dòng)設(shè)計(jì)思路，學(xué)生一方面可通過(guò)真實(shí)的互動(dòng)體驗(yàn)認(rèn)識(shí)多個(gè)字母，從而為今后的拼音學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)；另一方面可從中了解計(jì)算機(jī)是如何制定分類決策這一人工智能領(lǐng)域的核心概念的。此外，就目前來(lái)看，信息技術(shù)課程的課時(shí)本身就不足，增加人工智能相關(guān)內(nèi)容后是否會(huì)加劇這種不平衡也是課程落地時(shí)需要考慮的問(wèn)題。多學(xué)科交叉的課程設(shè)計(jì)優(yōu)勢(shì)之一便在于，可以將部分人工智能的教學(xué)內(nèi)容分散到學(xué)科課程中，且實(shí)現(xiàn)這一設(shè)計(jì)思路的有力保障在于學(xué)科教師和人工智能課程教師的知識(shí)結(jié)構(gòu)可以互補(bǔ)：學(xué)科教師所具有的優(yōu)勢(shì)在于能夠設(shè)計(jì)出具有學(xué)科特色的教學(xué)情境，人工智能課程的優(yōu)勢(shì)在于扎實(shí)的技術(shù)使用能力，兩者配合能夠設(shè)計(jì)出更具情境化的教學(xué)活動(dòng)。從學(xué)校層面來(lái)說(shuō)，這也有利于學(xué)校開設(shè)具有多學(xué)科交叉設(shè)計(jì)特色的校本課程。

3 關(guān)注課程設(shè)計(jì)的主題變化：從單一主題到多主題融合

內(nèi)容主題粒度是不同學(xué)段人工智能課程在具體設(shè)計(jì)時(shí)需考慮的。從上述課例分析的結(jié)果來(lái)看，低學(xué)段課程（幼兒園至小學(xué)）多采用單一主題設(shè)計(jì)，如一節(jié)課或者一個(gè)大教學(xué)活動(dòng)只圍繞表征與推理這一個(gè)主題；高學(xué)段課程（初高中）則采用多主題融合設(shè)計(jì)，如在一節(jié)課或者一個(gè)大教學(xué)活動(dòng)中包含感知、表征與推理、人機(jī)交互三大主題，這一設(shè)計(jì)也符合不同學(xué)段學(xué)生的認(rèn)知發(fā)展水平。對(duì)于剛接觸人工智能課程的低年齡段學(xué)生而言，他們自身還沒(méi)有建立該領(lǐng)域下復(fù)雜的認(rèn)知圖式，此階段最重要也是最基礎(chǔ)的工作之一便是建立知識(shí)節(jié)點(diǎn)，教師也需要花更多的時(shí)間幫助學(xué)生建立事實(shí)與抽象概念之間的聯(lián)系。此后，隨著課程內(nèi)容的不斷深入、學(xué)生認(rèn)知水平不斷的提高，多主題融合設(shè)計(jì)的課程有助于學(xué)生將獨(dú)立知識(shí)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聯(lián)結(jié)，形成相應(yīng)的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)。這也是我們從教學(xué)內(nèi)容和目標(biāo)角度出發(fā)，在設(shè)計(jì)各學(xué)段人工智能課程時(shí)把握的主線。

四 結(jié)語(yǔ)

在沒(méi)有正式課程標(biāo)準(zhǔn)文件指導(dǎo)的情況下，人工智能課程的設(shè)計(jì)充滿彈性和可變性，課程核心概念把握的差異、教學(xué)設(shè)計(jì)理念的不同等都影響著人工智能課程具體的設(shè)計(jì)與實(shí)施。為此，本研究根據(jù)美國(guó)K-12階段人工智能課程大概念的劃分，對(duì)應(yīng)不同學(xué)段考察了從大概念到課程設(shè)計(jì)的落地過(guò)程，并針對(duì)我國(guó)人工智能課程設(shè)計(jì)提出加入不插電活動(dòng)設(shè)計(jì)、嘗試跨學(xué)科活動(dòng)設(shè)計(jì)和關(guān)注不同學(xué)段學(xué)習(xí)主題變化的建議。未來(lái)研究也需要進(jìn)一步關(guān)注如何培養(yǎng)學(xué)生的人工智能素養(yǎng)，幫助學(xué)生在理解人工智能底層原理的基礎(chǔ)上更好地利用人工智能應(yīng)對(duì)未來(lái)的人機(jī)協(xié)同挑戰(zhàn)。

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Analysis of Big Ideas and Curriculum Design of the American Artificial Intelligence Curriculum in K-12

OUYANG Jia-yu1WANG Yu2WANG Qiong3[Corresponding Author]

As the development of an artificial intelligence curriculum in K-12 become important measures to promote artificial intelligence education, the method to involve artificial intelligence education into the K-12 stage has become a matter of international concern. In order to further clarify what to teach and how to teach in different grades, this paper interprets the five big ideas raised by the AI4K12 working group jointly established by the American Artificial Intelligence Association and the Computer Science Teachers Association as follows: perception, representation and reasoning, machine learning, natural interaction, and social impact. Then, according to the above-mentioned five big ideas and the four stages divided by the AI4K12 working group (K-2, Grade 3-5, Grade 6-8, and Grade 9-12), this thesis examines the design process from the five big ideas of the curriculum to the specific teaching activities by way of curriculum analysis. Lastly, three points for the design of China’s artificial intelligence curriculum were summarized as follows: the first is to design unplugged activities to help with students’ understanding of basic concepts of artificial intelligence; the second is to design interdisciplinary curriculum activities; the third is to grasp the main line of the transition of the curriculum design from single theme to multi-theme, in order to provide a reference for the development of AI curriculum and curriculum standards formulation in China.

artificial intelligence; artificial intelligence education; K-12; big ideas; curriculum design

G40-057

A

1009—8097（2022）12—0013—10

10.3969/j.issn.1009-8097.2022.12.002

本文為教育部—中國(guó)移動(dòng)科研基金2018年度項(xiàng)目“中小學(xué)編程教育與人工智能工程素養(yǎng)研究”（項(xiàng)目編號(hào)：MCM20180611），北京理工大學(xué)青年教師學(xué)術(shù)啟動(dòng)計(jì)劃、華東師范大學(xué)-云思智學(xué)教育數(shù)字化戰(zhàn)略實(shí)驗(yàn)室開放基金“在線情境下中小學(xué)教師教研的結(jié)構(gòu)化干預(yù)策略研究”（項(xiàng)目編號(hào)：2022AIEDF202209012），國(guó)家開放大學(xué)2021年度青年科研項(xiàng)目“慕課十年發(fā)展（2012-2021）綜合分析與未來(lái)趨勢(shì)研究”（項(xiàng)目編號(hào)：Q21A0014）的階段性研究成果。

歐陽(yáng)嘉煜，助理教授，博士，研究方向?yàn)榻處煂I(yè)發(fā)展、教師專業(yè)學(xué)習(xí)共同體、人工智能教育，郵箱為ouyangjiayu@bit.edu.cn。

2022年7月20日

編輯：小時(shí)