1956年,在达特茅斯学院举办的一次会议上,计算机专家约翰·麦卡锡提出了人工智能一词,从此人工智能正式诞生,开始了它风起云涌的一生。
而人工智能的发展自然离不开AI人才,对此,各国更是将视野转向K12(6-18岁青少年)阶段的AI教育。2013年9月,英国成为世界上第一个将计算机编程纳为学校义务教育的国家。2016年,美国政府提出“全民电脑科学教育”计划,宣布将投资40亿美元开展K12编程教育。而在今年1月,我国教育部也表示,AI、算法、开源硬件等要进入全国高中新课标。
高中生也要学习AI了,看来我国的AI人才教育是要从娃娃抓起了。
高中AI学什么?
今年1月16日,教育部召开新闻发布会,介绍了新版课标。“新课标”改革中,正式将人工智能、物联网、大数据处理、算法、开源硬件项目设计等划入新课标。今年秋季学期开始执行。
修订版本的方案中,把高中学习内容分成了必修课、选择性必修课和选修课。
高中信息技术必修课程包括“数据与计算”和“信息系统与社会”两个模块。其中”数据与计算中“提出:了解数据编码、学会采集;分析、可视化数据;学会一种程序语言,并使用程序语言完成简单的算法;了解人工智能的重要性。
高中信息技术选择性必修课程则根据学生升学、个性化发展需要设计,包括“数据与数据结构”“网络基础”“数据管理与分析”“人工智能初步”“三维设计与创意”“开源硬件项目设计”六个模块。
而高中信息技术选修课程包括“算法初步”“移动应用设计”以及各高中自行开设的信息技术校本课程。
其中通用技术选择性必修课程中,设置了机器人设计与制作模块,该模块由机器人结构和传动机械、机器人感知与传播器、机器人控制器、机器人控制策略四个单元组成。
人工智能部分的课程内容则包括人工智能基础、简单人工智能应用模块开发以及人工智能技术的发展与应用三部分。课标提示,在教学实施中,教师通过情境模拟或实景观察等方式,让学生体验人工智能对社会发展的影响,通过研讨人工智能在智力竞赛及图像记忆挑战中夺冠,战胜顶级人类棋手事件,引导学生深入了解人工智能技术。
相比于2003版课标,“新课标”大幅度减少了对于基本软件使用的要求,而大幅度提升了在编程、计算思维、算法方面的思维要求,以及人工智能、开源硬件、网络空间安全等知识面要求。
这一改革,可以说是为大学培养程序员以及AI人才等提前进行了准备。
AI教育挺好,但能否绕过“应试”的坑?
虽然增添了许多有关人工智能、物联网、大数据处理的内容,但从目前国内外教育机构启动人工智能教育的实践来看,面向K12(6-18岁青少年)人群的人工智能教育还不属于绝对意义上的人工智能课程,而是更为涉及面更广、普适性更强的计算机科学。而计算机科学课程的设置,最终目的应该是增强学生的计算机思维能力,并更好地衔接大学课程。
以往的科学、信息技术课程对于基本软件、科学知识的教授较多、课程较为单一,但对于专门的编程知识以及与时代前沿对接的新兴技术关注较少。
而人工智能以及其他信息科学技术的高速发展,已经越来越要求高端人才的支持,这种要求慢慢从大学延伸到与大学对接的高中学段。
新课标的新闻发布会上,教育部部长助理、教材局局长郑富芝也表示,这样的课程分类设置为新高考6选3做了制度性安排,整个教育教学涉及的学、教、考、评等都将彻底打通,保持高度一致性。课程结构的优化也是为适应高考选择性的需求。
我国AI人才缺口巨大,AI教育从娃娃抓起
AI走进高中课标,为大学提前提前培养AI人才。这听起来可喜可贺,但重视之下,却是我国面临的巨大AI人才缺口。
知名经济学者吴晓波认为,目前人工智能虽十分火热,但没有足够的AI人才,一切都是空谈。全球职场平台领英的技术副总裁王迪也表示,目前全球共有190多万深度学习与数据挖掘的人才,其中85万都在美国,中国只有5万人,华裔人才有14万。随着中国在人工智能领域的不断开拓进取,中国企业对于人才的吸引力也在不断攀升,但企业HR去哪儿招人才、如何去招,仍是不容易操作的问题。而据《人民日报》此前报道,我国人工智能的人才缺口超过500万,供求比例达到1:10。
巨大人才缺口下,学校的AI人才教育是必不可少的环节。
而就大学阶段来看,2016年北京联合大学在全国率先成立机器人学院,面向全国招生。随后湖南大学、中国科学院大学、国防科技大学也相继成立机器人学院或人工智能学院。目前国内一共有20余家高校开设了人工智能研究方向专业,但相比美国的168家高校,差距仍然比较大。
对此,2017年8月,国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中就明确提出:实施全民智能教育项目,在中小学阶段设置人工智能相关课程,逐步推广编程教育,鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。并把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重,完善人工智能教育体系等内容。
人工智能一片春光大好下,人才培养正是重中之重。虽然AI已经走进高中课堂,但随之而来的课程性质、师资、以及偏远地区的设备和网络等问题仍要注意。人工智能在高中、高校的人才培养,依旧任重道远。
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