原标题：一线教师谈人工智能普及教育 如何理解人工智能普及教育?

　　“人工智能科普教育论坛”在京举办。论坛上，与会嘉宾就对人工智能普及教育的理解、校内开展痛点及其建议、课程案例等方面进行分享和讨论。

　　如何理解人工智能普及教育?

　　当谈论人工智能普及教育的时候，我们在谈论什么呢?“范围太广，索性先把编程教育做好。”中国青少年科技辅导员协会人工智能普及教育专业委员会副秘书长刘欣认为这也是一种思路。我们从国家发展、社会产业发展、科学研究发展等方面重新思考这个问题，最后回归到教育层面上，或许会又不同的答案。

　　国家发展层面。刘欣分享说，《新一代人工智能发展规划》除了列举做法之外，文件最终的落脚点是到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。

　　2018年英国发布《产业战略：人工智能领域行动》政策文件，其中要求投资4.06亿英镑用于增强STEM人才的培养，包括资助8000名计算机教师提升技能。埃森哲预测，到2015年人工智能将为英国增加8140亿美元的产值。

　　刘欣认为，从各个国家所发布的政策来看，人工智能不仅是科研焦点，也是社会和经济发展的新动力。

　　社会产业层面。数据显示，截止2018年6月，中国人工智能企业数量已达到1011家，位列世界第二。2017年中国AI创业公司共获得500亿元融资，但在2017年中国AI商业落地100强创业公司累计收入却不超过100亿元，90%以上的企业面临亏损的难题。在这种创业环境下，产业所关注的是如何利用AI解决问题，如何将AI落地。

　　科学研究上，科学家关心的更为高精尖技术的研究和探索。

　　回到教育层面，刘欣认为要把握两个“理解”。理解人工智能只是个工具，理解人类使用工具的目的。刘欣建议人工智能普及课程的设计应采用“功能—替代—增强—组合”的思路，即先明确人工智能技术的具体落地场景以及其发挥的功能，再明确它能够替代目前哪些具体的工作环节，并针对这一场景不断增强相关技术，最后组合其他技术综合应用。

　　校内开展普及性课程缺钱?缺老师?缺时间?

　　普及教育之所以区别于特长培养类课程，它注重相关领域的常识普及，侧重全校学校的参与程度。目前更多学校在开展普及性的创客教育、人工智能教育时，仍面临着资金、师资不足等难题。

　　天津市第五中学高中物理教师杨磊面临着同样问题。杨磊介绍说，在创客教室创立之初，资金不足是一大难题。但随着工程的不断推进，他发现如何有效利用资金才是学校更应该考虑的事情。

　　人工智能课程，或是信息技术教育，对于学校的“存量老师”存在一定难度。现在往往采取短期培训的方式提高教师水平。杨磊认为，这是一种方法，但短期培训效果是否有效目前还待证明。杨磊建议希望师范院校能够设立相关专业，培养信息技术老师。

　　杨磊认为，普通学校所面临的最大的问题是学生时间不足。

　　上图中是2011年至2018年，杨磊所统计的创客工作室的参与人数。上面折线代表潜在有可能参加创客活动的学生，下面折线则代表实际情况。杨磊具体解释说，2015年之前参与的学生都是老师推荐，所以参与人数比较少。但2016年之后，杨磊在新疆预科班全面推广编程教育，并实施“1+3”模式，即一周一节理论课，三节活动课。根据图片显示，2017年、2018年的参与人数又有所下降，杨磊解释说，学生进入高一之后，学业压力增大，并没有足够的时间参与到创客活动中去。

　　针对上述痛点，杨磊建议学校在开展信息技术相关课程时要与其他学科相融合。

　　针对学校如何开展人工智能课程，杨磊给出了三点建议。

　　1、硬件体验。两种方式，一种是在原有的机器人套装中，加入声音识别、指纹识别等带有智能功能的模块;另一种是利用智能语音音响，让学生体验人工智能。

　　2、软件体验。利用手机APP等软件产品。

　　3、利用商业平台。例如，百度平台、商汤科技。杨磊实践之后感觉这些平台最大的缺点就是价格昂贵。

　　北京市十一学校智能机器人课程首席高永梅也表达了类似的观点。她认为，开展人工智能课程实时环境是PC机、开源硬件为底层环境，外层是编程教育，最外层是BAT的人工智能平台。

　　你的生物课很可能是信息技术老师教的

　　会上，中国人民大学附属中学教师武迪、和渊分享了将生物学与人工智能相结合的《人工智能与关于心智的生物学》课程实践案例。

　　据悉，本节课是聚焦在人工智能与生命科学的交叉领域。课程主要分为从生物学看终极算法、从计算机科学看认知神经科学、仿生人工智能、心智社会四个模块。这节课面向的是人工智能实验班的高一学生，并且学生是具备一定的生物学基础。

　　据两位老师的介绍，芥末堆记者了解到本堂课主要聚焦进化论和遗传算法之间的关联性，让学生同时掌握生物学和算法的知识。“进化论是达尔文提出来的自然界的算法。”和渊介绍说，课程会将两领域相关联的内容一一对应。例如，生物学中的种群、个体、基因，分别在算法中分别对应什么?自然界中的交配繁殖、交叉变异在算法中对应什么?和渊希望学生通过这样类比的思路，学生能够理解算法的逻辑和过程，并认识到人工智能的发展是与生命科学息息相关。

　　“其实这节课真没有学到什么知识。”会后有老师表示，这节课十分有趣，学生可以通过这节课了解基本的生物学和遗传算法相关概念。学生也能提高跨界创新力，但并不能学到那种可以通过考试的知识点。对此，和渊表示在这节课结束之后，武迪会进一步讲解相关知识点。对于“没有学到知识”的质疑，和渊认为的确是这样的，但也符合学校对学生的培养方向。不希望学生能记住百分之百的课堂知识，而是提高能力和素养。

　　和渊告诉芥末堆，目前这节课还存在很多不足。从学生作业质量上看，学生掌握两个学科的关联性情况并不好。和渊分析原因时谈到，因为两位老师合作研发课程的时间不足，造成两个学科结合地还不够紧密。未来也将在两个学科深度融合方面下功夫。