初中生對“人工智能與智慧社會”的認知現狀調查
——以S學校初中一、二年級為例

禹舜堯 吳海豐 馬穎瑩 陸伶俐 上海市實驗學校

《義務教育信息科技課程標準（2022年版）》（以下簡稱“新課標”）將“人工智能”作為六條邏輯主線之一，并在第四學段（7～9年級）設置了“人工智能與智能社會”模塊。[1]面對新課標的要求，教師若不了解學情，則難以實施有針對性的、符合學生特點的教學。因此，筆者圍繞初中學生對人工智能內容的認知現狀開展了調查研究，以期能夠為教師的教學提供參考。

● 研究過程

本研究采用二階診斷測試方法編制問卷[2]，對學生認知現狀進行調查。調查對象為S學校初中一、二年級的362位學生，將其分為三組，進行三輪調查。前兩輪用迭代問卷，最終形成二階選擇問卷，并進行正式調查。本文所說的二階問卷即每題由一階問題（對知識的提問）和二階問題（對作答理由的提問）組成。

本次調查的流程為：①分析課標要求，初步選定調查內容。②編寫開放式問卷（僅包含一階問題），收集學生一階答案，調整調查內容及問卷。③設計一般二階問卷（一階問題為選擇題，二階問題為開放題），收集學生二階答案，提煉二階問題選項。④形成二階選擇問卷（一、二階問題皆為選擇題），收集學生反饋，歸納學生認知現狀。調查內容范圍如下頁表所示。

● 初中生對人工智能社會影響的認知

1.對傳統程序與人工異同性的認識

調查發現，有約10%的學生能想到利用編程模仿人的學習，但其中也有部分學生將機器學習簡單理解為“大數據的搜索”。此外，有43.08%的學生對“傳統編程方法”較為熟悉，但也受到了一定的前攝抑制。有31.12%的學生對編程的認識局限于將其視作“對人類行為過程的分解”，對某些難以分解的問題束手無策。

2.對身邊的人工智能應用的認識

調查發現，多數學生認可“生成式AI（不包括AI繪畫）”是“智能”的，而對“智能電器”“語音助手”“AI繪畫工具”，認為其“不智能”的較多。

分析二階答案發現，學生對事物是否“智能”的判斷依據較為多樣。有相當一部分學生抱有實用主義傾向，認為自動化且實用的東西就是“智能”的。部分學生從“人工智能與人類能力對比”出發，將“智能”理解為“擅長全部領域”，而其余則認為只要“在某個領域超越人類”即為“智能”。還有學生將“某個典型特征和功能”（包括“學習能力”“創造能力”“靈感”“思維能力”“隨機性”等）看作“智能”的標志。不少學生認為利用“搜索”實現的人工智能不算真“智能”，也有學生將從“不智能”到“智能”的發展過程視作“量變到質變”的過程。值得注意的是，由于“智能”一詞在各類媒體上的濫用，不少學生存在將“自動化設備”“計算機”等同于“智能”的認知錯誤，也有部分學生因此對“智能”一詞有所反感。

3.對人工智能可能正面影響的認識

調查發現，學生頗為看好“人工智能在體力勞動方面的應用前景”，而對“人工智能滿足人類社交和情感領域的應用”多數抱有悲觀預期。

分析二階答案發現，有部分學生受“公共傳媒”的影響，對其中一些夸大或誤導的內容沒有辨識能力。此外，學生判斷某項影響是否“即將或正在實現”的依據較為多元，除了已經看到過或聽說過類似情況外，還包括“引發的社會問題會增大技術推廣的阻力”“道德和法律方面對新事物的謹慎會阻礙其推廣”“從發展的角度看，該技術發展迅速，必能實現”“從該技術的價值和社會期待上判斷其必會大有市場”等，體現了初中生對人工智能社會影響超出預期的思考深度。當然，該問題的二階答案也暴露出一些不太恰當的認知，如“將制造業的智能化等同于機械化”“雖沒有依據，但認定人工智能不可能有情感、創造力、自我意識，不可能自我提升”等。

4.對人工智能可能負面影響的認識

調查發現，相較于正面影響，學生對人工智能可能帶來哪些負面影響的看法存在較大的分歧。

分析二階答案發現，部分學生深受科幻作品影響，對其情節沒有深究或認為就是事實。此外，有不少學生有“技術無罪論”傾向，認為人工智能可能造成的社會問題，歸根結底是開發者和使用者的問題。也有學生從社會角度分析該問題，抱有“從人工智能產業帶來的巨大利益必然催生出不法行為”“許多社會問題一直存在，不能歸結為由于人工智能的應用才出現或者加劇”的觀點。令人欣喜的是，有部分學生認識到道德和法律等“上層建筑”不是一成不變的，體現了該年齡段學生“道德發展階段”初步步入了“原則水平”。不容忽視的是，學生對該問題的觀點也暴露出了一些錯誤認知，如“對人在法律上的特殊地位認識不清，將人工智能視作生物，且具有某種程度的人權”“將人工智能視作生物，且某種程度上具有不同于人類的倫理道德”“認為人工智能在某種程度上是人格化的，可能會學壞，而且其破壞力比壞人要強”等。

● 初中生對人工智能特征與技術基礎的認知

1.對人工智能對數據依賴的認識

調查發現，在“對人工智能對數據依賴的認識”這個問題上僅有15.38%的學生選擇了合理的選項。有20%的學生認為代碼就是數據的表達形式，人工智能與傳統程序在數據應用方式上相同。有19.23%的學生將訓練和數據的概念割裂開來，認為訓練結果不是數據，而是高于數據的、類似于經驗和知識的事物，這些學生對人工智能的理解仍然拘泥于樸素的人類思維視角。有21.54%的學生認為機器學習的訓練可以產生自主學習和思考等能力。

2.對人工智能為何依賴算力的認識

調查發現，有41.54%的學生認為機器學習構建模型和使用模型同樣需要大量算力，另有49.23%的學生認為機器學習構建模型和使用模型是同步進行的。顯然，多數學生并不清楚人工智能，特別是機器學習，究竟為何需要大量的算力，深層的原因很可能是初中生并不知曉機器學習的流程及每一步的具體意義。

3.對算法之于人工智能重要性的認識

調查發現，有31.54%的學生認為機器學習只是一種編程方法，結果即為模型，需要手動對模型進行調整和優化，沒有意識到機器學習的結果往往是黑箱模型，人為修改可能無從下手。有33.08%的學生認為機器學習的特征多多益善，沒有考慮到大量特征造成的算法效率問題。

● 初中生對人工智能實現方式的認知

1.對搜索方法實現人工智能的理解

調查發現，有39.23%的學生認為具備評估能力，能在搜索后找出最符合要求的結果才算智能。有21.54%的學生認為可以根據情況，自動搜索，嘗試找出答案就是智能的。有26.15%的學生認為人工智能可以評估局面，且能夠參考數據庫中類似情況，給出新的破局方法。不難發現，部分學生對搜索實現人工智能的理解著重于“計算機感知能力”和“創新能力”，而此類功能在現實中往往不會用“搜索”方式實現。

2.對推理方式實現人工智能的理解

調查發現，在此問題上學生的認知非常離散。有21.54%的學生對此的認識基本正確。有16.92%的學生將機器學習中的訓練看作人的重復性練習，將“推理”想象為可以鍛煉的技能。有16.15%的學生認識到了所面臨的現實情況是沒有窮盡的，因此認為如果計算機沒有思維能力，是不可能進行“推理”的，但沒有認識到數學系統中運算種類是有限的，利用計算機實現局限于某些領域的推理是可能的。有14.62%的學生將智能推理視為一種對解題方法的搜索。

3.對推理方式實現人工智能局限性的認識

調查發現，有10.77%的學生可以看出推理方式實現人工智能的難點在于推理規則的提取。有80.77%的學生缺乏對現實問題進行抽象的意識，他們意識到機器處理問題的死板和處理復雜問題的困難，但對此束手無策，沒有體現出對問題進行抽象、將復雜問題化簡的思維。此外，還有8.46%的學生將人工智能視作局限于虛擬世界中的程序，認為和現實世界無關，沒有意識到程序可以利用輸入設備和輸出設備與現實世界交互。

4.對機器學習概念和特點的認識

調查發現，有26.92%的學生意識到機器學習是利用了統計學的方法實現的。有22.30%的學生將人的學習等價于記憶，將人工智能看作“大數據量下的搜索”，其原因可能是受到了某些資料中淺顯例子的影響。有13.85%的學生習慣從傳統程序的角度思考機器實現“模式識別”的可行性，并為了應對復雜現實情況給出了類似于隨機森林和knn算法的“投票機制”。

● 對初中人工智能教學的建議

1.嚴謹使用教學資源，防止引發錯誤認知

調查顯示，學生易受公共傳媒及文藝作品影響。例如，部分學生對“機器人三定律”一類小說內容深信不疑，并據此解釋人工智能與人類的關系。又如，“智能”一詞在產品宣傳中被濫用，導致學生對“人工智能”的概念存在迷惘，甚至對“智能”一詞感到厭煩。為確保學生對人工智能有準確的理解，教師需要嚴謹地選用教學資源，謹慎使用文藝作品的情節或片段，確保對相關概念講解的科學性。

2.豐富相關學習活動，促進學生全面認識

調查顯示，學生往往會形成一種思維定式，力圖用一種人工智能的實現方式去解釋所有人工智能產品的原理。例如，許多學習過“搜索”方式實現人工智能的學生，都習慣將人工智能視為一種“大數據的搜索”。為確保學生對人工智能的全面認識，需要設計豐富的學習活動，幫其了解人工智能的各類實現方式、各種應用場景，防止對人工智能認識的窄化。

3.開發適合學生的教學工具，直觀闡釋實現方法

調查顯示，學生對人工智能概念的理解常存在“望文生義”的問題，有時這種“望文生義”也能形成“自洽”的理解，但卻與本意南轅北轍。例如，認為“機器學習”類似于人類的重復練習，反復訓練可以提升效果。針對上述問題，教師可開發適合學生認知的教具，通過數據可視化、關鍵變量顯示、過程分解等方式直觀闡釋人工智能相關概念。