近日，教育部办公厅印发通知，探索中小学人工智能教育实施途径，加强中小学人工智能教育。该通知旨在加强中小学人工智能教育，明确提出总体要求，即立德树人，以人为本，激发兴趣，统筹谋划。同时也提出构建课程体系、开发教学资源、推动教师供给、组织交流活动和城乡统筹五大目标。
一、构建系统化课程体系，实施常态化教学与评价
关于“构建系统化课程体系，实施常态化教学与评价”，部委指出：
其中第一条是关于教育目标的，即各阶段学生应当在何等程度上掌握人工智能。
MachineLearningandtheFiveBigIdeasinAI讨论了在K-12教育阶段向学生介绍机器学习的重要性，强调了学生通过学习人工智能(AI)能够发展批判性思维，并增强与计算机系统交互的信心。同时，提出了人工智能大概念来帮助学生理解人工智能是什么及其社会影响：
1.感知：计算机利用传感器感知世界。感知是利用知识从感觉信号中提取意义。
2.表征与推理：代理维护着世界的表征，并利用它们进行推理。表征驱动推理；推理者根据表征进行操作。
3.学习：计算机可以从数据中学习。机器学习算法通过调整推理模型（如决策树或神经网络）的内部表征来构建推理器。
4.自然交互：智能代理需要多种知识才能与人类自然交互。这包括语言知识、“常识”和文化知识以及人类情感知识。
教师也可以根据课程标准对不同年级的要求而适当调整教育目标。
NRCFrameworkforK–12ScienceEducation(2012)的“科学与工程实践部分”，主要有以下学习目标与人工智能素养产生联系：
1.AskingQuestionsandDefiningProblems（提出问题和定义难题）
让学生通过观察提出问题，探索自然和设计的世界。这在AI中类似于问题定义和需求分析。
2.DevelopingandUsingModels（开发和使用模型）
建立和使用模型来描述或预测现象。AI通过建立数学和计算模型进行预测和解释。
3.PlanningandCarryingOutInvestigations
学生能够设计实验，分析变量之间的关系。这可以对应AI训练数据集和调试算法的过程。
4.AnalyzingandInterpretingData
数据分析技能包括使用逻辑推理和数字工具。这与AI中数据处理和建模的核心能力一致。
5.ConstructingExplanationsandDesigningSolutions
比较多种解决方案，选择符合条件的设计。在AI中，这类似于优化算法选择和结果解释。
结合ScienceandEngineeringPractice（科学与工程实践）的教育目标通过将科学与工程实践与AI技术对接，可以帮助学生更好地理解人工智能如何在真实世界中运作。
RI.3.3培养学生逻辑思维和对文本信息的深度理解
AI教育应用：通过分析数据关系和预测因果逻辑，提高学生的批判性阅读能力。
W.3.2提升学生的写作能力和信息组织能力
撰写信息性/解释性文本，清晰地阐述主题和传递信息。
AI教育应用：通过训练文本生成任务（如总结、概念提炼）帮助学生掌握清晰表达。
SL.3.4发展学生的演讲与表达技巧
AI教育应用：利用语言模型模拟听众，帮助学生改进演讲内容和表达方式。
这些语言素养目标不仅可以培养学生的语言能力，还为多学科协作和实践奠定基础，尤其是在AI驱动的教育背景下。
通过MachineLearningandtheFiveBigIdeasinAI的研究，我们可以看到，制定人工智能的教育目标，构建课程体系，应结合学科核心素养和跨学科核心素养，从科学、工程、语言素养等方面制定目标，结合课程标准设计实施和评价方案。
二、开发普适化教学资源，建设泛在化教学环境
关于“开发普适化教学资源，建设泛在化教学环境”，部委指出：
1.在国家中小学智慧教育平台开设中小学人工智能教育栏目，广泛汇聚优质教育资源，实现优质资源共建共享。
2.分批设立中小学人工智能教育基地，推动高校、科研院所和高科技企业的人工智能实验室、展厅等场馆向中小学校开放，开发适合中小学生的人工智能教育资源。
3.均衡配置中小学人工智能实验室资源，升级优化现有的数字化教学环境和设施设备，加强校际间资源共享，为学生提供人工智能体验、学习、探究、实践的空间。
当前国家中小学智慧教育平台已经开设了“大咖讲AI”，“名师教AI”，“师生学AI”等栏目，各大视频、知识付费平台也都有很多有趣的科普、教学、攻略视频。
截至2024年2月，已经分批设立了184个中小学人工智能教育基地。这些基地是通过各省级教育行政部门的遴选推荐，并经过教育部的公示而确定的。相信不久的将来，这样的教育基地会越来越多。
但是事实上很多学校缺乏必要的软硬件设施来支持人工智能教育。现有的多媒体教学设备无法满足实践探究活动的需求，这使得理论教学占据主导地位，限制了学生的实际操作机会。
然而，当前的人工智能，尤其是生成式人工智能的学习成本其实并不高，有普通配置的计算机甚至手机也可以学习与开发，但这对教师的主观能动性有着更高的要求。
三、推动规模化教师供给
关于“推动规模化教师供给”，部委指出：
将人工智能教育教师培训纳入计划，提高教师专业化水平。鼓励有条件的地区和学校充实人工智能教育教师队伍，积极引进高校、科研院所、高科技企业中符合条件的专业人才作为人工智能兼职教师。
当前专门的“人工智能教育”专业人才在全世界范围内都是稀缺的，但是机会总是留给不断进步的人。很多老师自发地学习人工智能，深刻理解时代变革，为下一代科学人才的培养付出自己的努力。也有一些平台和组织开始重视利用人工智能指导和支持教师的专业发展。
（一）
2024年国际教育技术协会（ISTE）为了填补教育准备（教师教育）计划（EducatorPreparationPrograms）在AI方面的空白，启动了首个AI探索项目。提出了一个包含七个关键策略的框架，旨在指导教师培训计划修订其教师认证课程，更好地准备未来的教育者，让他们能够创造学习环境，让学生了解和使用AI技术：
首先根据其官网介绍，AICoachbyEdthena具有如下功能：
牛津大学的NickyTerblanche团队在Comparingartificialintelligenceandhumancoachinggoalattainmentefficacy中探讨了人工智能（AI）教练和人类教练在帮助客户实现目标方面的有效性。通过比较两项为期10个月的纵向随机对照试验，研究发现无论是AI教练还是人类教练，都显著地帮助客户达成了目标，并且AI教练的效果与人类教练相当。
四、组织多样化交流活动，做好城乡统筹
此外，关于“组织多样化交流活动”，“做好城乡统筹”，部委指出：
1.鼓励学校通过多种形式活动，将人工智能与学生的个人生活、校园生活和社会生活有机结合起来，营造浓厚的人工智能教育环境。
在这方面，印度的一些做法值得思考，但因为其欠发达程度较高，其具体实施效果如何，仍然有待探讨：
在印度，CBSE（印度中央中等教育委员会）与英特尔合作，根据其2020年国家教育政策（NEP）的指导，制作了AI整合手册，旨在K-12课堂中推广AI模型。手册将AI定义为认知科学，并提出了AI作为教学方法的创新决策，不仅作为独立学科，也作为教授其他学科的辅助手段。
除了作为独立学科，CBSE还鼓励将AI技术整合到其他学科的教学中，作为提高教学效果的工具和方法。
例如，在数学、科学、语言等学科的教学中，教师可以利用AI工具来分析学生的学习习惯、认知水平和情感状态，从而提供个性化的教学支持。
可见AI全面融入教学环境，统筹城乡规划，离不开校企合作。
小结：
人工智能教育的全面推进，是一次面向未来的深刻变革，不仅在于技术如何重塑课堂，更在于如何通过教育塑造与技术同行的人才。从城市到乡村，从课堂到实验室，人工智能正在打破资源的不均与地域的局限，助力教育公平迈向新的高度。