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　　从小浸泡在关于AI的海量信息中，“AI原住民”对人工智能的认识有时甚至令成年人惊叹。上海教龄13年的小学信息科技老师李晶说，很多学生都能对AI的发展史说得头头是道。一家从事人工智能教育的公司CEO也告诉凤凰网，在小学试课时，有学生问他，“未来AI是不是会取代人类”。全国政协委员、上海科技馆馆长倪闽景也曾在受访时提到，“AI的掌握水平，一定是孩子比老师高，这一代孩子才是AI世界的原住民，孩子的学习能力远超大人”。

　　这个任务交到了华东师范大学上海智能教育研究院副院长江波的手上。2022年从春天到冬天，他作为执笔人撰写了《中小学人工智能课程指南》。在他的设想中，中小学人工智能课程应涵盖概念与历史、应用与技术、感知与数据、方法与实现、伦理与社会五个主题，并以最后两个主题为核心。这是一套面向全国的学习体系，以普及为根本目标，“城市的能上，乡村的也能上”；江波强调，课程不以量化的分数为考核依据，“如果又变成考试，变成刷题，不是我们的初衷”。

　　师资匮乏是首要问题。根据《2022人工智能教育蓝皮书》，受访的15080名使用过人工智能技术的教师中，只有30.23%的老师在高等教育期间接受过人工智能相关培训。因为老师不具备相关学科背景、也缺乏从头学习人工智能知识的时间精力及动力，名为“人工智能课”、实质上却是传统的信息技术课、编程课或机器人课的情况屡见不鲜。毕业于教育信息技术专业、在上海一所小学任教六年的信息科技教师杨金朋告诉凤凰网，“老师们都是摸着石头过河”。

　　配套设备的不足是另一桎梏。根据教育部数据，2022年，中国小学、初中每百名学生拥有数字终端数分别为14.9台、21.0台；作为对比，在日本，2023年时一人一台电脑终端的目标在小学和中学已分别实现98.7%和98.4%。“不能对中小学的软硬件条件过于乐观。”江波向凤凰网感慨。走访期间他也目睹了中国教育资源分配的不均。在上海，有的班级已经可以实现上课时两人一台平板电脑，但在不少欠发达地区，机房和台式电脑都还是奢侈品。

　　这背后是人才储备的需要。当时，生成式AI还没有成熟，美国在以人脸识别为代表的判别式AI领域处于领先地位。他们对人工智能人才的储备可以追溯至编程教育。美国从小学甚至是幼儿园就有编程课，打好了计算思维的底子，有了这个底子之后，他们再去学其他的信息技术都相对容易。在这样的背景下，我们觉得有必要在国内做人工智能教育的普及，核心目标是提升全民的人工智能素养，那么最根本的就是要从中小学生抓起，小学生是其中最难的。

　　传统的传授式教学是先教后学。老师讲什么叫人工智能，什么叫神经网络。但我们想做的是先学后教——先让学生在一个具体的情境中认识到这个知识能解决某个问题，再给他们讲背后的知识点。比如我们讲“文生图”（注：一个标志性AI图像生成工具是2021年问世的Midjourney，风格多元，可以用文字指令实现照片级真实感的图像），在小学四年级时借助的是“神笔马良”的情境，让孩子们看图写话，给每个人十次机会，看谁画出的更贴近原图，最后告诉他们刚才做的事叫做“写Prompt”，这个过程叫“文生图”。

　　▐江波：首先是情境的选择，要符合每个年龄段孩子的认知能力和生活经验。没有最准确的，只有更合适的。举例来说，六年级有一节课讲神经网络（注：“神经网络”是一种机器学习的程序或模型，以类似人脑的方式作出决策），我们本来设计了一个糖尿病的例子，通过一些指标识别糖尿病、判断糖尿病的类型。编这堂课的是一位在高校教人工智能的老师，觉得这个例子不错，还涵盖对糖尿病的科普。但一线老师看了之后说不行——六年级的孩子可能都没听过糖尿病这个词。后来我们把情境换成了水果分拣：苹果香蕉橘子混在一起，水果厂的老板根据颜色、形状、大小、重量把它们分开。这就在视觉上很直观，也贴近六年级孩子的日常生活，他们马上就理解了。

　　还是以文生图为例。四年级是看图写话，再生成图；五年级时，我们引导学生把一两句话拓展成一段几百字的短文，增加更多的细节，让生成的画面更丰满。到了初中，我们讲文生图背后扩散模型（Diffusion Model）的原理（注：“扩散模型”是一种通过模拟噪声扩散与反向过程，让机器学会从无序中创造逼真内容的生成式AI），也会举更复杂的应用场景的例子，比如敦煌文物的修复。敦煌壁画破损了，但没有人看过原来的，怎么修复？可以借助多模态大模型（注：“多模态大模型”可被视为一个“全能型数字信息翻译官”，能同时理解文字、图片、声音、视频等多种信息形式，并在这些模态之间自由转换、推理和创作）。这在我们初二的课堂会讲到，但如果对小学三四年级的小学生讲，他们是没有概念的。

　　▐江波：的确存在这样的情况。有次我在海南做师资培训，有个乡村小学的老师说，这门课很好，但我们那里连电脑都没有，怎么办？借助游戏活动、卡牌、象棋等形式，去电子化的课是可以设计出来的。我们的课程中也融入了一些这样的例子。比如讲神经网络时，我们让五个同学站成一圈，每个人扮演一个节点，模拟传送信息，用这种具身体验式的游戏让他们理解神经网络的原理。但这对老师的要求很高，需要深度理解知识，而且能管理好课堂秩序，也要求教室具备活动的空间。

　　▐江波：会。举个例子，我们有一节课教孩子思维链提示（注：思维链提示是一种引导大模型把复杂问题拆解、逐步思考和推理的技术），让大模型理解你的需求、你的思考方式。但上个月我和一线老师交流时，有的老师问，现在DeepSeek的推理能力这么强，我们还有没有必要教学生写思维链提示词？当然，这还是一个很重要的技能，但老师的这种疑问是很有代表性的。理想的状态下，我觉得无论是教材还是其他学习资源至少要每年更新一次。