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5月30日，華中師范大學打破學科壁壘，正式組建成立人工智能教育學部。華中師范大學副校長夏立新介紹，學業將以建設“人工智能＋教育”集成攻關大平臺、構建“人工智能＋教育”復合型高水平人才培養模式、打造“未來教師”職前培養、職后培訓一體化人才培養體系。

華中師大人工智能教育學部的成立，再次提醒我們，人工智能不是單一學科，而將是帶來各學科全面“智能化”。人工智能對教育來講，一方面是要在人才數量及質量上加快加大培養，形成全教育體系的人工智能專業人才培養；另一方面是要將智能技術運用到教育的方方面面，從而帶來教育形態的變革，以及教師能力的轉變。

今天，我將帶著大家簡單了解一下我國及其他國家人工智能教育情況，以及人工智能對教育的影響。希望幫助對“人工智能＋教育”有興趣的朋友，建立起不太片面的認識。

·各國人工智能布局與人才現狀·人工智能師資情況與各級學校建設·人工智能運用于教育與教師協作

全球AI人才及不均衡，各國政策密集布局

智慧時代，未來已來。人工智能（Artificial Intelligence, AI）技術已走出實驗室，逐步與社會結合，推動社會經濟向“智能化”邁進。人工智能將給各領域帶來顛覆式的變革，小到企業機構，大到國家地區都在積極規劃布局，希望抓住機遇。而AI競爭，核心是人才存量與人才質量競爭，面對全球AI人才存量不足、人才質量不高、人才流失等現狀，如何在短時間內培養出高水平AI人才？是世界各國都非常關注的問題。

各國密集布局AI研究和市場

為開展AI研究布局和產業布局，全球各國都在密集出臺大量政策文件，且廣泛涉及到人才培養。相較中國，當前多個西方國家的AI技術創新與產業發展布局不僅開始更早，且政策支持力度也毫不遜色。

全球AI人才極不均衡，各國培養體系均未完善

雖然全球對“AI”、“AI人才”尚無統一定義，概念邊界較模糊。但仍有一些數據可作參考。如有數據顯示，全球現有AI人才約30萬，其中產業人才約20萬，大多從業于各國AI產業公司及科技巨頭，另有儲備人才約10萬，分布在全球367所高校中。

AI人才分布極不平衡，無論數量和質量美國都處于領先地位，中國、英國、加拿大等國家一直在奮力追趕，雖然成果顯著，但仍與美國存在明顯差距。

如今，全球每年約有2萬AI領域畢業生，即使美國也尚未形成完善的人才培養體系，遠不能滿足當下百萬量級的人才需求。且AI人才流動性較大，《2019年全球人工智能人才報告》顯示，27%AI研究人員工作地與其獲得博士學位的地區是不一樣的，有些國家甚至達到三分之一。

人工智能師資嚴重缺乏，大中小學大力推進人工智能教育

AI師資嚴重缺乏，各國加大培養力度

AI人才存量不足背后的深層原因在于師資。當前，一方面，現有教師缺乏AI相關專業知識，教師絕對數量不足；另一方面，AI教師與AI企業人才收入差距較大，難以吸引高端人才投身教育，甚至教師流向企業、海外。如谷歌、臉書、微軟等技術巨頭都在高薪聘請AI教師及畢業生。

為解決這一問題已，美國通過總統獎彰等措施加大對AI早期研發大學教師的資助力度；英國則更強調基礎教育階段AI教師隊伍建設，計劃在4年內花費8400萬英鎊培育8000名計算機科學教師，從而保證每所中學都擁有一名合格的計算機科學教師；中國積極搭建AI領域教師工程能力訓練平臺，多所師范大學設立AI專業加大教師培養力度；加拿大通過營造開放、包容的教育科研環境，成功吸引了一批AI領域的先驅開拓者任職于當地大學，如多倫多大學的Hinton、阿爾伯塔大學的Sutton以及蒙特利爾大學的Bengio。

高等教育：我國已有59所學校設立AI學院/研究院，相關專業過1000

各國在高等教育AI學科體系構建方面也作了很多努力，如建設AI學科專業、設立AI相關碩士博士學位、促進多學科交叉融合等。

在美國，卡內基梅隆大學設立美國首個AI本科專業，斯坦福大學設立AI研究院，麻省理工學院投資10億美元建設AI學院等。

英國在高等教育領域投資1億英鎊設立AI獎學金，設置AI學位，開設AI課程，實施碩博貫通人才培養，鼓勵不同學科背景學生深造，計劃每年至少增加200個相關專業博士。

在加拿大，以蒙特利爾、多倫多和埃德蒙頓為代表的三大地區依托本地大學開設AI專業，建設AI實驗平臺，培養AI、機器學習和大數據開發的領導人才，在碩士階段推出課程教授大型數據集轉化技術和策略，用于未來智慧城市、智慧醫療和制造業升級，并計劃在未來幾年培養800名AI領域的博士生；以蒙特利爾大學、多倫多大學、阿爾伯塔大學、滑鐵盧大學等高校的AI實驗室為平臺，加拿大培養了眾多高質量AI人才，他們大部分成為了加拿大初創企業的創始人或者是谷歌、臉書、亞馬遜等科技巨頭的技術精英。

在中國，高校占據AI人才培養總量的80%。2018年4月，教育部發布《高等學校人工智能創新行動計劃》，對中國高等教育AI人才培養體系進行了較為全面的設計。據不完全統計，截至2020年3月底，全國已有59所院校建立了AI學院/研究院，215所高校獲批AI本科專業，數據科學與大數據技術專業616個，智能制造工程專業130個，還有機器人工程、智能科學與技術、智能建造、智能醫學工程、智能電網信息工程和智能車輛工程等相關專業過百個。

2019年教育部新批智能相關專業

中小學：教育部門及學校共同大力推進智能教育

美國2013年制定了《聯邦STEM教育五年戰略規劃》，至2016年超過40%美國學校都設置了編程課程。此外，美國人工智能協會（AAAI）和美國計算機科學教師聯合會（ CSTA）聯合發起AI4K12項目計劃，正在制定K-12AI教學國家指導方針，并已發布人工智能五大理念，并據此提出K-12階段的分學段教學建議。由卡內基梅隆大學支持的世界人工智能青少年競賽（WAICY)也大力推動了人工智能在美國學校的發展。

日本在2016年的《日本再興戰略2016——面向第四次工業革命》中提出將人工智能相關課程納入中小學必修課范圍，2019年起更將實施教育改革，將大規模培養人工智能人才作為重要戰略。

在歐洲，波蘭數字化部創建了《波蘭人工智能戰略設想》項目，其中2019-2020學年100余所學校開設AI課程，課程分三個學段——K-3年級、4-6年級、7-8年級。K-3年級的教學目標是，讓兒童進入編程世界；4-6年級，了解AI原理和基于Scratch、IBM Watson創建人工智能解決方案；7-8年級，將學習機器學習算法，并在Python中用編程實現。

我國各地教育部門也積極探索中小學智能教育。

北京市海淀區則根據《中國互聯網學習白皮書之人工智能教育發展報告(基礎教育)》初步擬定的人工智能能力培養目標框架，初步構建起了中小學AI教育課程內容。

上海市徐匯區，2019年將人工智能教育融入信息技術課，使用自主開發的徐匯區人工智能學生讀本和教師讀本，第一輪先在8所高中、12所初中、20所小學開展了實驗。2020年，預計AI課程將大面積進入全區中小學。

南京市首先注重AI教師的培養。2018年開展了嘗試性的第一期人工智能培訓，第一部分是專家講座和一線教師對人工智能的理解、應用和展望分享；第二部分是Python語言的培訓。而在2019年的人工智能培訓中，形成了10個菜單式系列課程，包括人工智能視覺編程、人工智能學科融合、數字美術、數字音樂、3D打印創意、物聯網創新設計、AR/VR設計制作、虛擬世界程序設計等內容。全市教師自主報名，參培人數達到500余人。此外，南京還搭建了人工智能競賽平臺，在2018年的中小學電腦制作競賽就設置了智能程序（現在改為人工智能）板塊內容。

一些學校也在積極系統布局人工智能教學。

在人大附中一方面開設了種類豐富的人工智能課程，如機器人課程、建模與仿真課程、人工智能的機器學習、數據挖掘、計算機視覺、大健康與人工智能、計算社會科學等，多數以自由選修課的形式提供給學生；另一方面為了培養高級AI人才，還通過自愿報名和選拔相結合的方式，成立了全國基礎教育首個人工智能實驗班，開設專門的人工智能課程《人工智能與關于心智的生物學》，以及以“復雜系統科學”為主要方向的課程。學校還組織學生參與高校和科研機構組織的學術和實踐活動。

在上海市西中學，2018年建成基于課程的中學AI實驗室，通過選修課的形式面向高一、高二開設課程，并配套由華東師大等編撰的《人工智能基礎（高中版）》教材實施。實驗室里可以體驗無人車、無人機、手勢控制機器人、面部識別、衛星云圖識別、空氣屏等AI技術，并進行Python語言教學。

學校更進行了系統的AI教育五年規劃，分三個階段實施：第一階段通過講座、競賽等科普活動，普及AI知識；第二階段進行實驗室和拓展型、研究型課程的建設，開展人工智能原理、模塊功能、語言與算法等的學習；第三階段再將人工智能延展到學校教育教學管理當中。

近日，北京四中國際課程昌平區佳蓮學校也宣布，與中國教育科學研究院合作創辦的人工智能特色項目。自初中起進行學生培養，由中外博士掛帥，以培養學生全面素質和人工智能素養為特色。

智能數據分析支撐個性化教育，“智能+全能教師”或將出現

人機協作高效教學，智能數據診斷支撐學生個性化教育

人工智能對于教師有特殊意義，可以將教師從繁瑣、機械、重復的腦力工作中解脫出來，成為教師有價值的工具和伙伴：一方面，人工智能可以取代教師某項單一的技能，完成批改作業等日常工作中繁瑣、機械性的工作，把老師從重復性、機械性的事務中解放出來；另一方面，人工智能會成為未來教師工作的組成部分，由人機協作完成智慧性工作。面向學生個體發展的教育服務體系，單靠教師個人很難支持。

尤其是在我國，一個教師常需面對幾十個學生，沒有技術的支撐，想要精確了解學生的特征是很困難的，沒有人工智能的支持，要想實施因人而異的個性化教學也不可能。進入人工智能時代，在全面采集、分析學生學習過程數據的基礎上，人機協同既可以實現群體班級的規模化支持，也可以實現適應每個個體發展的個性化教學。

而且人工智能與教學大數據結合，可以幫助我們洞察隱藏的關系，對教育的本質規律實現認識。曾經，我們認為同樣得高分的學生，大多未來會有所發展與成就，可結果未必如你所愿。究其原因，每個學生背后有著完全不同的個性，這種個性在學生的成長階段將起到關鍵性作用。每個學生的微觀表現，比如學習實踐數據、學習路徑數據、學習交互數據、學習過程情感投入數據等高度個性化表征的數據，通過智能技術對數據進行描述性統計，可以實現表象的概括歸納性理解，通過診斷性分析超越表象，發現表象背后的問題，從而進行診斷性分析，對學生的未來做出預判，幫助老師洞察真實的學生。

因此，未來教育是人類教師與人工智能教師共同協作承擔教學任務。兩者各自發揮優勢，在教學中承擔角色。

教師職能將向兩個方向專業分化

隨著人工智能運用于教學，未來教育對教師提出了更高要求。未來教師隊伍會向兩個方向分化：

一是人工智能支持下的全能型教師，即教師既要為每個個體提供個性化支持，又要為帶有生態性質的群體提供支持，這就要求他們既要掌握學科知識，又要掌握教學法知識、技術知識，掌握認知、腦科學發展、兒童身心健康相關知識，還要了解各種社會屬性，具有領導力和社會協作能力，這是一般教師難以勝任的。但有了人工智能的支持，能夠對兒童的身心健康和全面發展負責的全能性教師是可能存在的。

二是專業型教師。未來教師會出現精細的、個性化分工。讓每位老師成為全能大師不太可能，但部分教師可以在某一方面做到極致。未來將會有專門做練習輔導的老師、做項目設計的老師、疏解學生心理問題的老師、授課老師、做教學設計的老師等。教師角色分工越來越細，就像拍電影一樣，有編劇、演員、導演、攝像、后期制作。所以，教師需要善于基于大規模的社會化協同開展教育服務。

隨著未來教師角色和職能的轉變，未來課程也將發生改變?？缍鄠€領域的綜合性課程，期望老師獨自完成是不切實際的，必須輔以教師間協同、教師與人工智能協同環境結構的支持。今后，一門課可能由多位教師負責，其中有學科專家、教學設計師、知識傳遞者、活動設計者，人工智能助教或其它角色。

部分信息數據來源：教育部、重慶高教研究、新校長傳媒等