少儿AI人工智能教育的核心是什么

近年来，开源硬件和图形化编程教育在中学校中已经有较好的普及基础，以此拓展人工智能的知识点和简单应用在实施层面上并没有太大的难度。

但是人工智能又与现有技术课程侧重于工具学习和技能掌握有明显区别，它融合认知科学、计算机、电子技术、数据科学等众多领域，决定了中学人工智能教育培养学生的综合思维素养的突出特点，也是开展人工智能普及教育的重要依据之一。

人工智能基础教育思维素养的视角侧重于培养学生提出问题、构思概念原型、提出不同解决方案、寻求创造性的途径、社会合理性等结构化和通用化的思维表达能力，这些素养包括计算思维、创造性思维、设计思维等。

以创造性思维为例，人工智能解决问题的结果是多样性的，比如身份识别会有指纹、面部、虹膜、掌纹、声纹等方式，很难说哪种方案一定好或者不好，其中接触式的指纹识别虽然准确但是不方便，面部识别则有误解锁的风险。

如何让机器更加聪明地解决问题，不同学生有不同的理解，从学生的视角会设计很多差异性的解决方案。设计思维鼓励学生从使用者、使用场景、任务背景等条件出发考虑问题,因此会得到不同的设计结果和解决方案。

探索阶段的人工智能教育可不必严格拘泥于某个特定形式，要做好层次划分和培养目标定义，条件成熟的地区或学校可开设正式的课程或者综合实践，教师也可围绕擅长的案例选择几次课程进行讲授，条件欠缺的学校可结合科技节等活动让学生体验人工智能技术或者相关产品，这些都是学习人工智能的不同方式。

人工智能的课程设计应该处理好如下几点：

一是从教师和受教育者视角进行设计。从学生的视角和教师教学的可实施性两方面进行充分设计，根据教学需要去选择合适的素材和切入点，而知识学习甚至学术的考虑不应该成为人工智能课程关注的重点。

教学方案设计者应该正视学生的基础现状和接受能力，同时又要考虑多数技术教师从未接触过人工智能的现状。因此，要充分发挥好技术教师的专业优势和能力特点，在中学信息技术及其他技术课程的基础上扩展诞生人工智能的教学内容。

二是把握好人工智能基础教育和专业人工智能人才培养的不同定位。基础教育的目的不是让学生提前了解这些专业术语的含义是什么，把大学教育的任务前移到中学，而是应该通过从人工智能的某个小的切入点去梳理一条知识演绎的线索，让学生自然去理解其中的含义。

三是应该注重知识讲解和动手实践并举。兴趣引领是中学生的技术课程的特点，课堂活动的组织和内容设计应以能否充分调动学生的兴趣点为中心。

人工智能课程知识点的讲解应该可结合学生的生活经验和学生感兴趣的话题进行，同时课程知识讲解要配以若干动手实践，通过实践巩固知识。对于某些有难度的知识点可分解为若干递进式的小问题，通过逐步加深理解的方式达到课程教学的目的。

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