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    全球首份基礎教育人工智能課程報告發布

    來源:百度百家 作者: 更新時間:2022/6/8 16:19:56

    摘要:根據項目組前期設定的判斷標準,在對數據進行整理后發現,只有12個國家和地區的基礎教育階段人工智能課程符合樣本要求。因此,基于全球調查報告結果,聯合國教科文組織強烈呼吁各成員國加快基礎教育階段人工智能課程的開發。

      日前,聯合國教科文組織發布了全球第一份關于基礎教育階段人工智能課程開設情況的報告。該報告分析了現有的人工智能課程,特別關注了課程內容和學習成果,總結了開發機制、學習工具、環境準備、建議的教學法和教師培訓,以期分析出關鍵因素,用以指導未來政策規劃、國家課程或機構研究方案以及人工智能素養發展的實施戰略。本期對這份報告進行全面解讀,以期為我們更好地推進中小學人工智能課程開發與建設提供思路與啟示。

      —————————————————————

      2月23日,聯合國教科文組織發布了《基礎教育階段人工智能課程:官方認可的人工智能課程指南》報告,這是全球第一份關于基礎教育階段人工智能課程開設狀況的調查報告。

      為了消除知識鴻溝,聯合國教科文組織于2021年啟動了“人工智能與未來學習”項目,旨在為全球基礎教育階段人工智能課程制定指導性框架,其中包含對官方認可的基礎教育階段人工智能課程進行的全球調查,調查重點是已經或正在得到國家或地方政府認可的基礎教育階段人工智能課程。該項目組向193個成員國發出了調查邀請,共有51個國家給出了答復,表明他們對這一主題感興趣,有30個國家和地區完成了全面調查。此外,還有31個非政府組織、學術界和行業合作伙伴對這一調查進行了反饋,表示他們開發了人工智能課程。

      根據項目組前期設定的判斷標準,在對數據進行整理后發現,只有12個國家和地區的基礎教育階段人工智能課程符合樣本要求。因此,基于全球調查報告結果,聯合國教科文組織強烈呼吁各成員國加快基礎教育階段人工智能課程的開發。

      人工智能課程的開發與支持機制

      報告指出,人工智能與日常生活聯系日益緊密,各國應順應信息社會的時代變化,把人工智能技術引入中小學教學中,這對于中小學生現代信息技術的掌握、人工智能人才的培養等都具有重要意義。然而,由于人工智能技術應用仍然是基礎教育階段的一個新興學科領域,導致各國政府、學校和教師在定義人工智能能力和設計人工智能課程時缺乏可借鑒的知識。報告指出,中國、韓國、亞美尼亞、奧地利、比利時、印度、科威特、葡萄牙、卡塔爾、塞爾維亞、阿聯酋等11個國家和加拿大育空地區在基礎教育階段開設的人工智能課程滿足了調查預設,另外還有德國、約旦、保加利亞和沙特阿拉伯等4個國家正在開發的人工智能課程可能會得到官方認可和批準。

      聯合國教科文組織指出,在對上述15個國家和1個地區的課程開發和支持機制進行分析后發現,目前全球基礎教育階段人工智能課程開發機制有4類。

      一是中央政府主導的開發機制。在這類機制下,大部分人工智能課程的開發由中央政府主導的國家機構負責,并從國家層面予以支持和推廣,比如韓國,課程專家根據政府要求進行課程開發,中國、科威特和保加利亞也屬于這一類,只是開發人員還包括了在職教師、學者和專家。

      二是政府委托私營機構提供課程的開發機制。在沙特阿拉伯和卡塔爾,政府委托私營公司開發國家課程,這種機制是為了更好適應日新月異的技術變化。

      三是中央政府指導下課程開發權力下放的開發機制。比利時、德國屬于這一類,在德國,由德國聯邦政府制定標準,地方政府將國家標準進一步細化,并發展成為學??蓪嵤┑恼n程。

      四是私營部門驅動的非官方課程開發機制。這類課程由私營部門參與推動和開發,這些課程可能會原樣或經當地專家改編后采用。這類課程開發具有一定靈活性,以便能夠被納入政府支持的各種課程框架和需求中。此外,一些機構還針對特定國家或地區提供定制課程。這類開發機制的一個重要前提是所開發的課程能夠在國內和國際上得到認可和證實,這些私營部門包括英特爾、微軟等,但目前尚未有證據表明這些私營部門驅動開發的課程被相關國家和政府采納為官方支持的課程。

      人工智能課程的融合與管理

      人工智能課程的融合和管理是指以何種方式和方法將該課程融入基礎教育階段的教育教學中,這種課程管理既包括融合方式的管理,也包括教育教學時間的分配和支撐條件的配置。報告指出,目前基礎教育階段人工智能課程融入學校教育教學的模式主要有5類。

      一是分離式人工智能課程。該模式下的課程是在國家或地方課程框架內的獨立學科類別中開發出來的,這些課程有自己的時間分配、教科書和資源,例如,中國10—12年級信息科學與技術下的人工智能基礎課程。

      二是嵌入式人工智能課程。該模式是指課程的開發被包含在國家或地方課程框架中的其他學科類別中,人工智能通常成為信息與通信技術或計算機科學中的一個專題,也可以被開發成為語言、數學、科學或工程的一部分。例如,韓國政府提供了兩門人工智能選修課程,一門屬于數學,另一門屬于技術和家政學。

      三是跨學科人工智能課程。該模式是在具有跨學科工作和相關特定時間要求的課程體系中開展的,這些課程涉及多個學科領域,采用項目式方法達到人工智能學習效果。例如,在阿聯酋,人工智能被整合進一系列學科中,包括信息與通信技術、科學、數學、語言、社會研究和道德教育。

      四是多模態人工智能課程。該模式的核心是人工智能課程需要在學校開展,并得到課程講解員和教科書等傳統學校內部資源支持,但也會利用校外資源網絡和國家或國際競賽等非常規學習機會。

      五是靈活的人工智能課程。該模式是指人工智能課程可以根據地區、學校聯盟或個別學校的不同需求,通過一種或多種整合機制實施。例如,印度的人工智能課程模塊可以通過嵌入式、跨學科、校外模式等提供;沙特阿拉伯的數字技能,可以選擇分離式或嵌入式課程模式實施。

      人工智能課程的主要領域與課程類別

      在對上述15個國家和1個地區的人工智能課程進行分類匯總后,報告介紹了現有的9個基礎教育階段人工智能課程模塊和3大課程類別。

      這9個人工智能模塊分別為:算法與編程、數據素養、情境問題的解決、人工智能的倫理、人工智能的社會影響、人工智能在其他領域的應用、理解和運用人工智能技能、理解和使用人工智能技術、開發人工智能技術。

      在此基礎上,報告將9個人工智能課程模塊劃分為3大類:第一類為人工智能基礎,包含算法與編程、數據素養、情境問題的解決等3大模塊;第二類為倫理與社會影響,包含人工智能的倫理、人工智能的社會影響、人工智能在其他領域的應用等3大模塊;第三類為理解、使用和開發人工智能課程,包含理解和運用人工智能技能、理解和使用人工智能技術、開發人工智能技術等3大課程。

      在人工智能課程教學時間的分配上,人工智能基礎類別下的課程構成了大多數國家課程設置的基礎,平均占課時的41%,倫理與社會影響類別下的課程平均占課時的24%,理解、使用和開發人工智能平均占課時的25%,剩余的課時比重被其他未指定的課程主題所占據。

      以奧地利中學階段的人工智能課程為例,該課程屬于必修課程,課程時間為144小時,其中50%(72小時)的時間用在了人工智能基礎領域課程。具體而言,25%用于算法與編程,10%用于情境問題的解決,15%用于數據素養;倫理與社會影響占課程比重的35%(50小時左右),其中15%的時間用于人工智能在其他領域的應用,人工智能的倫理和人工智能的社會影響各占10%的課程時間;剩下15%(21小時左右)的課時用于理解、使用和開發人工智能這一課程類別,平均分配7個小時用于每個子主題,3個子主題各占5%的課時量。

      人工智能課程教師支持策略與教學方法

      為了更好提升人工智能課程實施效果,上述15個國家和1個地區主要通過教師培養支持戰略、學習工具與環境創設、運用合適的教學方法等促進人工智能課程的有序開展。在支持教師職業發展方面,主要基于以下3個方面的努力。

      一是提升現有教學人員的職業技能。例如,中國和葡萄牙通過利用國家培訓項目和教師培訓計劃,為教師提供培訓;在比利時,人工智能教師的培訓則是分散的,由教育網絡機構負責提供。

      二是將人工智能技術融入教師職前培養。在奧地利,教師培訓的主要策略是將人工智能專題和技術教學嵌入高等教育機構的職前教師教育中。

      三是多方面支持在職教師。除制定標準外,一些國家和地區通過開發資源支持人工智能課程的實施,例如,塞爾維亞開發了各種支持人工智能課程的視頻、演示文稿和交互式任務等。

      在教學方法方面,聯合國教科文組織建議的方法主要有4種:講座或指導教學、小組合作教學法、項目式教學法、活動教學法。報告進一步指出,講座或指導教學是所有人工智能課程最依賴的一種教學方法,占比高達89%。同時,在課程教學中,有些國家和地區非常依賴小組合作教學和項目式教學,項目式教學是許多國家和人工智能行業在開展課程教學時最常用的一種教學方法。

      人工智能課程報告的主要結論

      聯合國教科文組織在對報告主要內容進行介紹和分析后,對基礎教育階段人工智能課程全球第一次調查的主要發現和建議進行了說明,具體如下:

      一是只有少量國家開發的人工智能課程得到了官方認可和支持。迄今為止,只有11個國家和1個地區制定和實施了14門人工智能課程。

      二是強有力的政府投入和驗證機制,可以很好協調課程開發中不同利益相關者。人工智能領域有廣泛的利益相關者,開發團隊包括政府官員、行業專家、學者、在職教師。如果沒有強有力的協調和平衡機制,相互沖突的目標可能會在課程中顯現出來,這樣不利于實現人工智能教育的國家目標。

      三是需要基于人工智能課程質量和有效性的實驗證據。報告指出,目前關于人工智能課程效果的評估大多依賴于教師和學習者的外部反饋,以及一些專家對課程的審查反饋,但真正關于該課程對于學生人工智能能力發展和人工智能領域人力資源能力建設影響的研究依然很少。

      四是人工智能課程資源的開發和教師培訓對課程整合至關重要。

      五是目前官方認可的人工智能課程往往是選修或被嵌入學校已有科目中。

      六是人工智能課程的教學目標和學習效果應集中在人工智能時代工作和生活所需的主要價值觀和技能上。

      七是人工智能的學習成果可以通過線下與線上相結合的方式獲得。

      八是對于人工智能課程來說,項目式教學法是被普遍應用的一種教學方法。目前,有1/3的人工智能課程選擇了項目式教學法。

      九是人工智能課程不應與特定技術或品牌相掛鉤。這是因為學生需要獲得在不同領域和背景下應用人工智能的基本知識、可轉移的技能和價值取向,這樣在面對新環境和新技術時,就不會束縛于所熟悉的品牌和可能更新不及時的技術。

      報告最后認為,所有人都應具備一定的人工智能素養,強烈呼吁聯合國教科文組織所有成員國開發基礎教育階段人工智能課程,同時建立協調機制處理和平衡私營部門推動的非官方人工智能教育。報告還特別指出,人工智能的學習需要更加注重培養學生人工智能技術和情境倫理的創造力,培養具有國際競爭力的技能人才。

      責任編輯:張華

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