以信息科技課程之名行人工智能課程之實行不通

——淺談信息科技課程與人工智能課程的異同

文_鐘柏昌1（1. 華南師范大學教育信息技術(shù)學院）

《義務(wù)教育信息科技課程標準（2022年版）》的發(fā)布，歷史性地確立了信息科技課程的國家課程地位。2024年11月，教育部發(fā)布《關(guān)于加強中小學人工智能教育的通知》，掀起了全國各地普及開設(shè)人工智能課程的熱潮。然而，許多科技教師、科技教育工作者對信息科技課程與人工智能課程的關(guān)系理解不清，甚至存在誤解，有必要專門進行梳理，供大家參考。

國家課程政策的定位

從國家課程政策角度而言，信息科技課程與人工智能課程是國家課程與地方課程的關(guān)系，也是包含與被包含的關(guān)系?！读x務(wù)教育信息科技課程標準（2022年版）》將人工智能視為組織課程內(nèi)容的6條邏輯主線（數(shù)據(jù)、算法、網(wǎng)絡(luò)、信息處理、信息安全、人工智能）之一，并設(shè)立了專門的“人工智能與智慧社會”模塊，在“法理”上將人工智能課程視作信息科技課程的一個組成部分。從這個意義上說，信息科技課程與人工智能課程無疑是包含與被包含的關(guān)系。個人認為，在未來10年內(nèi)，在國家課程體系中都不大可能設(shè)置與信息科技課程并行的人工智能國家課程，其將長期作為地方課程而存在。

課程體系的分化

在課程體系層面，信息科技課程與人工智能課程存在顯著差異?！蛾P(guān)于加強中小學人工智能教育的通知》所列第一條重點任務(wù)就是“構(gòu)建系統(tǒng)化課程體系”，并被廣泛宣傳，業(yè)已成為共識。這一要求表明，人工智能課程超越了信息科技課程中所包含的人工智能內(nèi)容，亟須構(gòu)建課程體系，不可直接沿用既有信息科技課程中的相關(guān)內(nèi)容，否則文件所列第一條任務(wù)就是無稽之談。筆者構(gòu)建的人工智能課程5大邏輯主線（工具智能化、問題模型化、模型優(yōu)化、思維可視化、道德情感內(nèi)化）[1]也充分表明，人工智能課程具有非常豐富的課程內(nèi)容，遠非現(xiàn)有信息科技課程所能覆蓋。

事實上，信息科技課程中的“在線學習與生活”“互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與創(chuàng)新”“物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與創(chuàng)新”等模塊內(nèi)容與人工智能均缺乏直接聯(lián)系，即便是“數(shù)據(jù)與編碼”和“身邊的算法”模塊，與人工智能中的數(shù)據(jù)和算法也存在本質(zhì)差異。如果要追溯信息科技課程的母體——計算機學科，其課程內(nèi)容與人工智能專業(yè)課程也有高度差異。例如，南京大學開設(shè)的人工智能專業(yè)與計算機學科的課程重疊率極低，是一個有別于計算機學科的新體系[2]。此外，根據(jù)教育部最近發(fā)布的《普通高等學校本科專業(yè)目錄（2025年）》，在已有培養(yǎng)中小學信息科技教師的“教育技術(shù)學”專業(yè)的基礎(chǔ)上，新增“人工智能教育”專業(yè)，專門面向基礎(chǔ)教育培養(yǎng)人工智能專業(yè)師資，表明信息科技教育與人工智能教育已經(jīng)走向了不同的發(fā)展道路。

育人目標的進化

在育人目標上，人工智能課程強調(diào)對學生人工智能素養(yǎng)的培養(yǎng)，也不同于信息科技課程劃定的4大核心素養(yǎng)。尤其在最為關(guān)鍵的計算思維的定位上，如果說信息科技課程關(guān)注的是“計算思維1.0”，那么人工智能課程的核心應(yīng)當是“計算思維2.0”。

《義務(wù)教育信息科技課程標準（2022年版）》中界定“計算思維是指個體運用計算機科學領(lǐng)域的思想方法，在問題解決過程中涉及的抽象、分解、建模、算法設(shè)計等思維活動”。顯然，這一界定沒有考慮到新一代人工智能的發(fā)展。例如，算法是否還應(yīng)該作為人工智能課程的一個重要組成部分？如果說深度學習乃至機器學習之前的人工智能算法與傳統(tǒng)編程算法還有相似性的話，那么新一代人工智能研究者所謂的算法已經(jīng)完全超越了算法本身的含義，而是為匹配大數(shù)據(jù)、高算力計算的需要而開發(fā)的能夠智能化解決問題的模型。

模型是算法學習數(shù)據(jù)的結(jié)果，是經(jīng)過抽象和封裝后的“黑箱”，也是群體協(xié)作的產(chǎn)物。這些“算法”（模型）往往是通用的，如ResNet適合解決絕大多數(shù)的圖像分類問題，YOLO適合解決絕大多數(shù)的目標識別問題等。據(jù)此，從新一代人工智能角度出發(fā)，要求單個學習者設(shè)計開發(fā)人工智能模型中的底層算法不僅有難度，而且沒有實際意義——大部分真實問題的解決需要的不是算法上的創(chuàng)新，而是有效數(shù)據(jù)的收集和整理。因此，必須將人工智能模型中涉及的算法進行封裝降維，才能滿足解決實際問題的需求和適應(yīng)不同水平的學習者。就中小學人工智能教育而言，更難以讓學生設(shè)計底層的算法，否則將一葉障目，湮沒在枯燥算法的學習中，而失去了利用高性能模型（如SOTA模型）解決實際問題的成就感。相反，引導(dǎo)學生學會針對實際問題搭建、引用、優(yōu)化特定的模型才是更為合理的選擇。例如，學生只需要搭建一個線性回歸模型就可以解決某個預(yù)測任務(wù)。這里所說的線性回歸模型包括一元線性回歸、多元線性回歸等，更底層的（傳統(tǒng)編程意義上的）算法則包括最小二乘法、梯度下降、隨機梯度下降等優(yōu)化線性回歸的（數(shù)學）算法。

進一步說，新一代人工智能教育，核心不再是算法的教育，而是模型的教育[3]。換言之，新課程標準強調(diào)的“具備計算思維的學生，能對問題進行抽象、分解、建模，并通過設(shè)計算法形成解決方案”，并不適用于人工智能教育。正是因為新一代人工智能特別強調(diào)模型的訓練，以及數(shù)據(jù)集的準備和加工，因此模型的訓練與推理應(yīng)用理應(yīng)作為計算思維的新生部分[4]。也正是在這個意義上，人工智能課程與信息科技課程不僅存在算法概念上的差異，而且在數(shù)據(jù)、算力上也存在差異，不應(yīng)混同：信息科技課程的數(shù)據(jù)都是小數(shù)據(jù)，一般直接使用就可以，而人工智能課程需要面對大數(shù)據(jù)，需要經(jīng)歷數(shù)據(jù)的清洗、加工、標注、分割、轉(zhuǎn)換等操作；信息科技課程配置有CPU的計算機房就夠用了，而人工智能課程往往還需要GPU等為模型訓練提供算力支撐。

教學實踐的復(fù)雜化

在教學實踐層面，信息科技課程與人工智能課程的關(guān)系更為復(fù)雜，不僅有國家課程政策傳導(dǎo)的依存關(guān)系，更有相對獨立的關(guān)系。例如，在諸多地方性指導(dǎo)意見中，人工智能課程的課時主要來源于信息科技、科學、綜合實踐活動、勞動、通用技術(shù)、課后服務(wù)等，并不完全占用信息科技課程的課時，甚至二者存在相互搶課時的矛盾。在實施條件上，人工智能課程要完整實現(xiàn)5大邏輯主線的展開，離不開算力的支撐，這是高中信息技術(shù)課程與義務(wù)教育信息科技課程實施過程中所未曾出現(xiàn)的新問題。如果說配置CPU的計算機房是信息科技課程的標配，那么（云端或本地的）算力服務(wù)資源就是人工智能課程的基座。

課程重要性差異化

在課程的重要性上，信息科技課程與人工智能課程也存在差別?！蛾P(guān)于加強中小學人工智能教育的通知》明確提出“在各級基礎(chǔ)教育教學成果評選中，單設(shè)人工智能教育類別”，而非放在信息科技教育類別，暗示人工智能教育具有重要的獨立地位。文件同時要求探索將人工智能素養(yǎng)納入學生綜合素養(yǎng)評價體系，并納入國家義務(wù)教育質(zhì)量監(jiān)測，與此相對，信息科技課程及其素養(yǎng)目標并未列入國家義務(wù)教育質(zhì)量監(jiān)測體系。實際上，在中美人工智能領(lǐng)域激烈角力的背景下，人工智能教育的重要性已經(jīng)獲得社會各界的廣泛共識，人工智能課程所獲得的關(guān)注度和支持度是信息科技課程無法比擬的。

人工智能課堂（北京市第二中學經(jīng)開區(qū)學校高宇供圖）

人工智能教育與人工智能教育應(yīng)用

借此機會，澄清兩個相關(guān)概念——人工智能教育與人工智能教育應(yīng)用（或人工智能+教育、教育人工智能）的差別。前者特指面向?qū)W生人工智能素養(yǎng)培養(yǎng)的以人工智能課程為主要載體的育人活動，人工智能作為一門獨立的學科課程而存在；后者特指關(guān)注人工智能如何賦能教育的育人活動，旨在為傳統(tǒng)教育注入新動能和新優(yōu)勢，人工智能扮演工具、資源、環(huán)境等角色，甚至與其他學科課程融為一體，例如科學智能（AI4S）改變了科學的本質(zhì)。人工智能課程是以課堂教學為主要方式的制度化的人工智能教育，也是人工智能教育的主陣地，信息科技（人工智能）學科教師是開展人工智能教育的主力；而人工智能教育應(yīng)用的主體是各學科教師和管理者，對推動人工智能教育具有重要的助力作用（如軟硬件建設(shè)的改進等）。

當然，盡管當前針對信息科技課程與人工智能課程、人工智能教育與人工智能教育應(yīng)用存在理解上的誤差，但無須過度擔憂。究其根本原因，主要在于人工智能教育尚處在發(fā)展初期，人們的認知需要一個消化、迭代的過程。同時也因為覆蓋面的差異，存在為了爭取更多政策和經(jīng)費支持而不得不采用模糊邊界的權(quán)宜之計。有理由相信，隨著人工智能課程的不斷成熟，人工智能教育持續(xù)普及，此類概念問題亦將慢慢消失。展望未來，為了實現(xiàn)信息科技課程與人工智能課程的融合，或許會誕生新的課程名稱，或直接被人工智能課程所取代，但就目前而言，信息科技課程不能覆蓋人工智能課程的核心目標和基本內(nèi)容，二者不可等同，以信息科技課程之名行人工智能課程之實是走不通的。

參考文獻

[1] 鐘柏昌．新一代人工智能教育的五條邏輯主線．人民教育，2024（24）：12-16．

[2] 周志華．創(chuàng)辦一流大學人工智能教育的思考[J]．中國高等教育，2018（9）：52-53．

[3] 鐘柏昌．新一代人工智能發(fā)展與信息科技教育面臨的挑戰(zhàn)——兼談計算思維2.0．中小學信息技術(shù)教育，2024（9）：16-17．

[4] 鐘柏昌，劉曉凡，楊明歡．何謂人工智能素養(yǎng)：本質(zhì)、構(gòu)成與評價體系[J]．華東師范大學學報（教育科學版），2024，42（1）：71-84．■

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來源 | 《中國科技教育》2025-06

編輯 | 孟想

審校 | 若惜、朱志安