1.3　中小学人工智能教育的可行性与重要性

1984年，邓小平同志曾说：“计算机普及要从娃娃抓起。”[9]这成为推动中国计算机教育发展的直接动力，对中小学信息技术教育的发展起到了巨大的推动作用。时隔30余年，在《发展规划》的指引下，中小学人工智能教育普及工作必将推动中国信息化整体水平走在世界前列。

1.3.1　重要性

为什么在中小学阶段开设人工智能这么重要？

首先，在中小学开设人工智能相关课程是时代的需要。现在的中小学生从出生那刻起就有计算机、智能手机甚至是平板电脑伴随其成长，是在数字世界中长大的一类人群，他们是真正的数字原住民。[10]2018年10月发布的《中美日韩网络时代亲子关系的对比研究报告》显示，在中国、美国、日本和韩国4个国家的中小学中，86.5%的中国中小学生拥有多种电子产品，如智能手机、计算机、平板电脑和不能上网的普通手机。其中，中国中小学生拥有智能手机的比率仅次于韩国，为68.1%，41.2%的中国中小学生拥有计算机，36.7%的中国中小学生拥有平板电脑。《青少年蓝皮书——中国未成年人互联网运用和阅读实践报告（2017—2018）》的数据显示，中国儿童在10岁前的触网比例已经超过了70%。中国中小学生从小就理所当然地视数字产品及上网等为学习、生活的一部分。

其次，在中小学阶段开展人工智能教育工作，有利于培养孩子的八大思维，具体如下。

（1）计算思维（Computational Thinking）。计算思维是一套解决问题的方法，涉及通过计算机可以执行的方式来表达问题及其解决方案。

（2）数学思维（Mathematical Thinking）。数学思维是指能够利用数学的视角去思考及解决问题的思维模式。

（3）逻辑思维（Logical Thinking）。逻辑思维是指前后一致、有条理、有根据的思维，是能够准确、合理表达自身思维过程的一种能力。

（4）数据思维（Data Thinking）。数据思维是指在思考、创造等活动中的每一步中，都以一种高度聚焦数据的思维模式看待问题。没有好的数据思维，很难在大数据中找出有用的信息，很难在人工智能算法发现的相关性中理解信息的含义。

（5）系统思维（Systematic Thinking）。系统思维是去理解系统的不同部分如何在一个整体中相互影响，以一种系统、整体及全局的思维看待事物。具有系统思维的人具备跳出当前特定领域看待事物的能力，对事物的复杂性有更好的把握。

（6）创造思维（Creative Thinking）。创造思维是指用一种全新、非传统的思考方式看待事物，跳出之前事物的束缚，利用新的方法去解决问题的一种思考方式。

（7）交叉思维（Cross Thinking）。交叉思维是一种跨学科的、用不同视角去看待事物，并以此找到正确认识、解决问题的思维方式。

（8）协作思维（Cooperative Thinking）。协作思维是指一个人如何适应不同的人和物，并思考与其展开有效合作的一种思维。以研究为例，现在越来越多的学科单打独斗的日子已逐渐结束，很多领域的学科交融更加普遍化，研究越来越需要不同的团队加入。

八大思维的培养，对于日后的学习是非常重要的。

再次，在中小学阶段开设人工智能相关课程，有助于激发孩子对待人工智能的兴趣，为他们长大后进一步系统学习人工智能，提升中国人工智能人才储备夯实基础。如今，人类已经进入人工智能时代，无论是生活、工作还是学习，均与人工智能相关元素或多或少产生着联系。例如，智能家居、人脸识别、无人驾驶等这些耳熟能详的事物，可以作为一些科普的知识介绍给孩子们，甚至还可以通过一些教具对这些人工智能的操作进行简单的模拟实现，寓教于乐，提升学生学习人工智能课程的兴趣。

最后，在中小学阶段开设人工智能相关课程，有助于确立正确的世界观、价值观、人生观。人工智能是一门高度交叉的学科，涉及的内容非常广泛，适当学习人工智能课程，能够建立对整个世界的根本看法。人工智能会面对不少如法律、伦理等方面的问题，合理引导孩子，能够让孩子从小建立正确的人生观，能够知晓人工智能所带来的价值及不利影响，能够分辨善恶、是非与利弊。例如，一些小学老师反映，在部分小学生心里充斥着悲观消极的想法，认为以后人类要被机器人征服，人类迟早会灭亡。针对这种情况，老师更要在学生了解人工智能知识的基础上，进行正确的引导。

1.3.2　可行性

一些人可能有这样的想法，人工智能听起来这么复杂的事物，是否真的能够在中小学阶段进行普及？是否已经有过先例？纵观全球，在中小学阶段开展人工智能教育提出的时间并不短。麻省理工学院在1977年就提出应该面向儿童开展人工智能相关教育。一些发达国家在中小学阶段早已在不同程度上开设了人工智能相关课程，最近，麻省理工学院的研究人员更是针对幼儿园开设人工智能课程进行了深入的研究，发现利用社交机器人作为学习伴侣和可编程工具可以有效地帮助幼儿掌握人工智能概念。

《写给婴儿的神经网络》（Neural Networks for Babies）由克里斯·费里（Chris Ferrie）所著，书中简单易懂地介绍了机器和计算系统是如何在动物和人类大脑的生物神经网络的启发下被创造出来的。这套面向婴儿的科普丛书还包括量子计算、机器人、区块链、贝叶斯概率等主题书籍，如图1-8所示，由此可见，国外的人工智能等相关科普工作也十分重视“从小抓起”。

中国人工智能的科普工作并不是从《发展规划》要求后才开始的。20多年前，中国就开始了人工智能教育的科普工作。1997年，清华大学出版社出版的科普教育丛书《计算机与信息科学十万个为什么》中就含有“人工智能”。2000年，由清华大学出版社出版的《信息科学与技术系列》中含“人类智慧与人工智能”。2003年，中国教育部提出要在高中阶段开展人工智能教育。为此，教育部还制定了含有人工智能相关内容的课程标准及相应的图书，如《人工智能初步》等相关书籍也曾陆续出版（图1-9），但是因为种种原因，并未得到普遍推广。

在教育部出台的《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》中，人工智能再次以模块的形式出现在了选择性必修中。时隔多年，高中课程标准中再次出现人工智能教育，很多不知情的人也许会为高中开始学习人工智能感到吃惊，而很多知情的人可能有些担心是否还会像之前那样不能持续。其实，笔者认为本次高中课程标准中再次出现人工智能，背景已经与之前有很大的不同，具体体现在以下几方面。

（1）时代背景不同。近年来，随着信息技术的不断发展，大数据、云计算及人工智能等信息技术在经济社会中扮演的角色越来越重要，数字经济几乎与各个产业深度融合，社会正在从信息化、数字化时代迈向智能化时代。

（2）国际环境不同。近几年，人工智能已经成为世界很多国家提升国家竞争力及维护国家安全的重要力量，尽管中国和美国处于领先地位，然而相比美国的人工智能，中国还存在一定差距，需要奋起直追。

（3）政策力度不同。近几年，国家频频颁布关于人工智能的政策，随着《发展规划》的出台，发展人工智能上升到国家战略的高度，并且要求在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。

（4）技术水平不同。得益于大数据、算力及算法的不断发展，当前的新一代人工智能技术也与传统的人工智能技术有了很大的不同。

（5）学习方式不同。与2004年前后相比，现在的中国无论是在计算机还是在网络方面均取得了长足的进步，很多学生不仅有自己的计算机，还有平板电脑和手机等信息化设备，可以很方便地随时随地自主搜索信息，学习新的知识。

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[1]图片来源：根据“谷歌趋势”数据绘制。

[2]从时间轴上来看，美国认为的第三次工业革命与德国的第四次工业革命相重叠。虽然区分方法和定义上存在不同，但是从技术所带来的变革上看区别还是不大。

[3]图片来源：根据NetCommerce公司资料整理。

[4]图片来源：Gartner。

[5]全球数据圈的定义为每年被创建、收集或复制的数据集。数据量之间的单位换算为：1 KB=1024 B;1 MB=1024 KB;1 GB=1024 MB ;1 TB=1024 GB ;1 PB=1024 TB;1 EB=1024 PB;1 ZB=1024 EB。

[6]迁移学习是机器学习中的一个研究问题，它侧重于存储在解决一个问题时获得的知识，并将其应用于一个不同但相关的问题。

[7]图片来源：《中国人工智能发展报告2018》。

[8]图片来源：《中美人工智能产业发展全面解读》。

[9]http://cpc.people.com.cn/n1/2019/1030/c69113-31428714.html。

[10]按照马克·普林斯基（Marc Prensky）对“数字原住民”的定义，1979年以后出生的人就可以称为数字原住民。