人工智能时代职业教育发展研究

人工智能正以前所未有的发展势头深刻地影响和改变着人类的生产生活。世界各国纷纷抓紧布局和谋划,期待掌握更多的话语权,我国也将人工智能提升到了国家战略层面的高度。文章在充分分析人工智能时代职业教育面临的挑战与机遇的基础上,提出我国职业教育发展的“五大路径”:转变培养理念,拥抱人工智能;提升培养格局,对接人工智能;调整专业布局,适应人工智能;深化产教融合,融入人工智能;创新课程教学,发展人工智能。     

我国高校人工智能人才培养:问题与策略

加快人工智能人才培养,推动人工智能产业发展,是占领未来科技和人才竞争制高点、加快建成我国人工智能领域自主创新“高地”的必然之路。人工智能人才市场需求较大,但高校人工智能发展还面临着相关学科专业建设刚刚起步,高校人工智能师资力量薄弱,人才培养以研究生教育为主,教育体系尚不健全等诸多问题。高校应加快人工智能领域一级学科建设,形成人才培养新目标;推进人工智能与其他学科专业之间的融合发展,形成人工智能专业新结构;坚持分类分层培养,构筑人工智能领域人才培养新模式;坚持以本科教育为主,构建人工智能多层次、多类型教育新体系。     

人工智能在学校体育中的应用问题与解决策略

目前人工智能技术在我国学校体育中的应用处于初始阶段,还存在着人工智能与学校体育融合程度不深、缺乏相应支持体系、相关的配套文件和伦理道德规制亟待建设等问题。基于此提出了人工智能在学校体育中应用应以智能化、个性化、多元化为目标;加强师生对人工智能的认知,以满足人工智能在学校体育中发展的需要;讨论人工智能应用标准,维护体育公平和社会伦理;完善人工智能在学校教育中的支持体系;推进人工智能与学校体育融合进程等人工智能在学校体育中应用的建议,以期提高人工智能在学校体育中的应用水平。     

高校人工智能学科建设现状及发展思考

高校是人工智能人才培养和科学研究的重要载体,对推动人工智能发展具有重要意义。对教育部、工业和信息化部82所直属高校人工智能机构设置、学科设置、学科建设模式现状等进行调研分析显示,两部委高校人工智能机构设置比例分别达84%和100%,增设了人工智能二级学科和交叉学科的比例分别达7.3%和13.4%。学科建设模式有“人工智能+优势学科”“人工智能+N学科”“人工智能+企业”等。高校应增强学科规划,提升人工智能机构建设内涵;打造具有本校特色的人工智能学科建设模式;建设人工智能师资队伍建设;加强合作交流,服务经济社会发展。     

人工智能时代高职专业现代化建设

基于人工智能时代的技术技能人才需求,高职院校需加快促进专业与人工智能的全面融合,以此推动专业现代化建设。在实施路径上,高职院校应树立与人工智能发展相融合的专业建设新思维;构建与人工智能发展相适应的专业动态调整新机制;构建与人工智能相匹配的专业新结构;构建与人工智能相融合的全门类专业教学新体系。     

大学生生成式人工智能应用现状与思考——基于浙江大学的调查

本研究随机调查了1190位浙江大学本科生,通过描述统计、差异检验及事后多重比较等方法,分析大学生生成式人工智能的使用现状及影响因素。研究表明,约七成受访者表示熟悉生成式人工智能;三分之二的大学生使用生成式人工智能的时间在2022年12月-2023年6月间,四分之一的大学生开始使用生成式人工智能的时间是2023年7-11月;五分之一大学生表示会经常使用,七成大学生表示会偶尔使用;大学生使用最多的生成式人工智能工具是ChatGPT;使用最多的技术是文本生成技术;最常用的生成式人工智能功能包括文本生成和信息搜索;约六成大学生学过生成式人工智能的知识或技能;大学生使用生成式人工智能的四大典型场景（课程学习、科研活动、日常生活以及升学求职）中,科研活动是最常用生成式人工智能场景;性别、年级、专业大类等变量会不同程度影响大学生使用生成式人工智能;希望学校开设生成式人工智能相关课程/讲座是大学生提出最多的建议。基于调研结果,本研究从高教管理部门、公司机构、高校和教师等角度,提出未来高校使用生成式人工智能的建议,以期为生成式人工智能融入高等教育教学实践提供参考。     

教育人工智能的发展难题与突破路径北大核心CSSCI

教育正迈向智能化时代,人工智能与教育的融合创新已成为未来教育变革的重要趋势。当前教育人工智能在面向特殊人群的补偿性教育、针对常规业务的替代式教育和服务个性发展的适应性教育方面已经形成典型的应用模式。但从整体上看,教育人工智能仍处于起步发展阶段,面临四大发展难题:一是教育数据的数量与质量存在"短板",人工智能技术的价值难以发挥;二是教育业务复杂多样,通用人工智能技术"嫁接"教育的难度增大;三是教育用户对人工智能技术存在应用价值与角色关系的双重困惑,人机信任危机难以消除;四是缺乏人工智能专业教师队伍与课程体系,人工智能融入教育进程缓慢。未来教育人工智能应在以下方面实现突破:技术研发层面,加大教育人工智能产品研发力度,提升技术服务品质;教育创新层面,拓宽人工智能教育应用空间,构建和谐共生"人机结合"新生态;合作机制方面,建立"政企学研"多方合作机制,推进多学科交叉协同融合发展;实践模式层面,建立教育人工智能示范点,以点带面,逐步推广教育人工智能应用模式。     

基于教师培训与专业发展视角的人工智能教育与创新人才培养

人工智能教育是培养新一代创新人才的重要途径,培养具有人工智能教育素养的高质量教师队伍是提升人工智能教育水平、培养智能时代创新人才的关键。结合人工智能教育未来发展趋势,本文提出了重构人工智能教师培训体系,促进人工智能教师可持续专业发展的建议:更新教育理念,重构培训目标;打造智能环境,支撑精准培训;注重培训分级,创新培训方法;加强效果评价,提升培训效益。     

法国人工智能时代高等教育改革新趋势——基于马克龙政府“国家人工智能战略”系列文本的分析

为加速科技创新,法国于2018年和2021年先后颁布“国家人工智能战略”。基于对全球科技创新格局主导机制的理性认知、法国科学研究优势的科学判断及增强人工智能人才培养质量的现实需求,法国将高等教育作为“国家人工智能战略”的主要推动者,同时赋予高等教育加快培养适应智能时代的劳动力,构建灵活开放的人工智能研究生态系统的时代使命。在该使命的驱动下,法国加快改革高等教育的具体行动路径为：增设人工智能相关学位的授予名额,增加人工智能人才的供给;优化制度环境,完善人工智能教育教师服务体系;聚焦课程教学,普及人工智能素养教育;创新组织机制,提升人工智能研究效益。人工智能时代法国高等教育改革的新动向体现出坚持国家统筹规划、强调交叉融合培养人工智能人才、秉持合作共赢的人工智能研究理念及搭建高效普惠的服务体系等特点。     

印度:专门课程和综合课程相结合

<正>作为“金砖五国”之一的印度为了确立其在世界人工智能领域的领先地位,也将人工智能上升为国家战略。2018年6月,印度国家转型研究院(NITI Aayog)发布了《人工智能国家战略:全民人工智能》(National Strategy for Intelligence Artificial:AI for All)报告,将人工智能视为推动经济增长的重要工具,提出“全民人工智能”的战略目标。与此同时,人工智能的发展对技术能力也提出了新的要求,引发市场人才需求的变化。对此,印度中央中等教育委员会(Central Board of Secondary Education,CBSE)采取了双重举措:一是开设专门的人工智能选修课;二是将人工智能有机融入K-12阶段其他学科的教学,作为综合课程,帮助印度的下一代“为人工智能做好准备(AI Ready)”。     

人工智能教育应用风险与治理

随着人工智能在教育领域应用的推进,教育中不少重复性的机械劳动逐渐被人工智能技术所取代,但这同时也引发了一些问题：情感忽视导致人际疏离;技术崇拜引发的技术滥用侵犯个人隐私;人工智能偏见也会产生消极后果。因此,政府、社会、学校需要对人工智能教育应用进行风险分析,建立系统的风险评估机制,开设针对师生的人工智能素养课程,厘清人工智能的伦理界限,实现人工智能与教育的良性发展,共建和谐智能教育时代。     

推动人工智能向善发展：教育与人工智能共同的责任

人工智能的迅速发展正深刻改变人类的生产方式、生活方式和学习方式,对教育产生深度影响,而现阶段生成式人工智能工具在教育领域广泛应用,给教育带来新的道德伦理问题。该文首先从人工智能快速发展引发更加复杂的道德伦理问题和人工智能道德伦理是人类道德伦理价值体系新组成两方面给出人工智能延展人类道德伦理范围。再从人工智能教育应用伦理风险、教育人工智能伦理治理现状、教育人工智能伦理需解决问题等三个层面阐述了教育人工智能应用伦理风险与治理。再次从核心素养培养、规范应用监管、道德伦理框架、技术规范研制等四个维度给出人工智能向善发展的建设路线。最后,给出五条发展建议：加强顶层设计,系统规划总体框架;重视育人为本,创新发展人工智能课程;遵循治理原则,促进技术向善赋能;明确价值准则,助力人机相融共进;加快标准制定,规范教育人工智能实践。以期推动人工智能向善发展,赋能、赋智教育,促进教育数字化转型,构筑智能时代的人类命运共同体。     

国际比较视野下的人工智能教育应用政策

文章基于国际比较的视野,首先选取美国、英国、法国、日本、新加坡五个发达国家的国家级人工智能战略,对其中的人工智能教育应用政策进行了介绍和分析;接着,文章重点梳理了中国的人工智能教育应用政策;随后,文章从政府层面和教育层面对各国的人工智能教育应用政策进行了比较分析;最后,文章揭示了中国人工智能教育应用政策存在的不足,并提出了具体的发展路径。对国内外人工智能教育应用政策进行对比,有助于发现国外人工智能教育政策的优秀经验并加以借鉴,从而为完善中国的人工智能教育政策提供参考。     

人工智能促进未来教育发展

《新一代人工智能发展规划》明确提出:到2020年,实现人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步;到2025年,人工智能基础理论实现重大突破,部分技术和应用达到世界领先水平;到2030年,人工智能理论、技术和应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。这一发展规划体现出我国在大力发展人工智能理论、技术和应用等方面的决心和抱负。     

开启“人工智能+”模式 赋能学校高质量发展

面对新学科与新时代,学校要坚持底线思维,开放心态,实现“人工智能+”进校园;要坚持素养为先,育人为本,实现“人工智能+”课堂变革;要坚持统筹协调,系统推进,实现“人工智能+”教师教育;坚持应用驱动,深度融合,实现“人工智能+”光彩课程体系;要坚持创新引领,高效发展,实现“人工智能+”学校管理。     

人工智能时代的高等教育将如何存在

根据人工智能对未来就业的潜在影响,可将未来就业岗位划分为四个区域:安全区、慢变区、危险区和结合区,并由此产生了人工智能对未来就业的替代效应和创造效应。人工智能对未来就业的替代效应主要发生在强调弱社交、结构化和低技能的危险区;人工智能对未来就业的创造效应则主要发生在强调强社交、非结构化和高技能的安全区;而在慢变区和结合区内,人工智能对未来就业的潜在影响兼具替代效应和创造效应,是发生替代效应还是发生创造效应,主要取决于该区域内的劳动者是否具备人工智能商数,以及是否能实现人机共舞。因此,高等教育要提早谋划人工智能人才培养的长远规划,为学生提供“人工智能+”教育模式,通过培养人工智能时代的原住民,以应对人工智能时代的失业危机。对于安全区而言,人工智能替代就业的可能性较小,但也并不是绝无可能;对于慢变区而言,尽管人工智能渗透的速度、深度和力度没有那么明显,但教育仍要做好随时迎接人工智能的准备;对于结合区而言,教育大有所为,关键在于让未来劳动者具备与机器协作共生的能力;对于危险区而言,高等教育依然能通过人才培养来实现产业领域的优化升级和转型发展。     

美国:以智能教育政策引领全国行动

<正>人工智能的发展日新月异,未来人工智能技术将对人们的工作、休闲娱乐等方方面面产生影响。因此,美国政府认为,开展人工智能相关的教育,促进培养相关人才显得尤为重要。为此,美国频频出台人工智能教育的政策,以大力发展未来AI人才为宗旨、注重人才培养的多样性;以“中小学着重培养数字素养,培养具有全球竞争力的创造性人才”为战略导向;并以此指导多个中小学人工智能教育的具体行动。     

小学人工智能课程的设计与实施——以“智能灯”单元教学为例

<正>人工智能课程内容新颖有趣、贴近学生生活,能更好地激发学生学习的兴趣,助力学生学科核心素养的发展。在小学阶段开设人工智能课程,能够为以后的学习和适应人工智能时代打好基础。而“智能灯”单元教学将人工智能和学生学习的编程有机结合,为小学阶段的人工智能课程开设提供一些参考。     

国外中小学人工智能教育建设经验与启示

研究分析了国外中小学人工智能教育建设行动,归纳整理了当前各国中小学人工智能教育的建设趋势、建设主体与分工以及课程的基本特征。在建设趋势上,人工智能教育逐渐从高校下沉至中小学;在建设主体与分工上,各国普遍由政府提供资金,组建建设专委会与咨询委员会统筹建设行动;而在课程上,各国依照学习者的认知发展规律与人工智能本身的学习难度设立多层次的课程目标框架,至于具体课程内容的开发上则兼顾课程目标框架与人工智能本身跨学科的特点,注重保证课程内容的丰富性。各国注重利用信息技术保证人工智能教育的有效开展。结合我国现状,应当进一步夯实我国中小学人工智能教育建设,重视其基础地位;在组织上加强政府引导,明确中小学人工智能教育建设规划的主体,建立多方参与机制;在课程上制定覆盖中小学阶段认知与能力并重的人工智能课程目标框架,根据人工智能学科特点与课程目标开发跨学科的课程内容,并积极运用信息技术保障中小学人工智能教育的实施。     

人工智能教育现状如何？——中小学人工智能教育竞赛结果的证据回应

把握人工智能教育现状,关乎人工智能教育应用能否持续有效地发展,而人工智能教育竞赛是观察人工智能教育发展现状的重要途径。基于此,本研究采用中小学人工智能教育竞赛测评模型,遵循公平公开、高影响力和可操作性原则,选取教育部认定的全国青年科普创新实验暨作品大赛、全国中学生信息学奥林匹克竞赛和全国青少年科技创新大赛三项竞赛活动结果作为数据来源,以地区、年份、学段为调节变量,系统考察我国中小学人工智能教育水平。研究发现,影响我国人工智能教育的因素包括传统学科教学和人工智能教育的差异、参与人员和活动机制的交互作用,以及区域组织与经费分配的叠加辐射。我国中小学人工智能教育的优化方向：均衡实践环境,构建多元的人工智能教育育人模式;重视区域活动,打造合理的人工智能教育实践场景;强化资源流通,建设优质的人工智能教育学习环境。