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第 1 页 共 52 页 第 2 页 共 52 页 第 3 页 共 52 页 2017 年度中国人工智能教育发展报告 （基础教育） 第一章 人工智能教育的发展环境 1.1 人工智能的发展 1.1.1 智能社会发展的浪潮 近年来，各国尤其是发达国家高度重视人工智能相关技术与产业的发展，加大对人工智能的科研投入。 2009 年，欧盟开启了 “ 蓝脑计划 ” ，又在 2013年启动了 “ 人脑计划 ” ，并在 2016 年公开发布了神经信息平台、大脑模拟平台、高性能计算平台、医学信息平台、神经形态计算平台、神经机器人平台等六大平台。欧盟委员会也在 2013 年初宣布石墨烯和人脑工程两大科技入选 “ 未来新兴旗舰技术项目 ” ，并为此设立专项研发计划，每项计划在未来 10 年内分别获得 10 亿欧元的经费。 2015 年 1 月，日本政府联合各大企业推出了 “ 机器人计划 ” ，并计划在今后 10 年里投入 1000 亿日元用于人工智能的研发；日本政 府 从 2016 年开始执行的 “ 第五期科学技术基本计划 ” 中，将 “ 超智能社会 ”列为重点目标。 2016 年 3 月，韩国政府宣布将在智能 信息产业领域研发、扩充研究人力、建设数据存储设施、培育产业生态等方面进行投入，在未来 5 年直接投资 1 万亿韩元（约合 55.6 亿元人民币） 1。 国家层面的政策支持，为人工智能提供了赖以生存和发展的土壤。自 2010年起，美国国防部高级研究计划局（ DARPA）就开始长期支持人工智能在各领域的应用研究，将 “ 大脑计划 ” 、 “ 先进制造 ” 、 “ 智慧城市 ” 等领域作为美国国家创新战略的重要组成部分。 2013年美国政府将 22亿美元国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是 “ 国家机器人计划 ” 。 2016年 10月，美国白宫科技政策办公室 (OSTP)率先发布了题为为人工智能的未来做好准备和国家人工智能研发战略规划的两份重要报告，以期为人工智能未来发展提供针第 4 页 共 52 页 对性的指导，促进人工智能领域实现新的突破 2。为人工智能的未来做好准备从七个领域提出了具体建议 ,包括公共事务运行，联邦政府管理，社会监管，人才培养，社会自动化与经济发展，公平、安全与治理，全球安全等领域，提出了人工智能应用的广泛前景。国家人工智能研发战略规划则提出了七大战略规划，既包括基础研发战略 (Basic R&D)，又包括跨领域的研发基础战略 (Cross-cutting R&D Foundations)。包括对人工智能研究进行长期投资、研发更有效的人类与人工智能协作方法等，如图 1 所示。在该图所示的三层结构中，人工智能技术的应用领域处于最顶层，人工智能技术能被广泛应用于教育、农业、金融、法律、交通、制造、市场等领域 3。 图 1 人工智能研发战略规划结构图 这两份报告的发布对全球人工智能发展战略影响巨大，这两份报告认为，人工智能自出现以来，已经历了以 “ 基于规则的专家系统 ” 为焦点的第一次热潮和以 “ 机器学习 ” 为特征的第二次热潮，而致力于 “ 解释性和通用人工智能技术 ” 的第三次热潮即将来临。第三次发展浪潮为 21 世纪初至今，随着互联网的崛起、大数据和云计算的应用，人工智能技术快速发展。 2016 年 3 月，谷歌公司 DeepMind 开发出的人工智能程序 “ 阿尔法狗 ” （ AlphaGo）战胜围棋世界冠军韩国选手李世石，引起人们强烈关注，随后其升级版 “ 大师 ” （ Master）在网络上与众多围棋高手进行快棋对决，连赢 60 局，并在 2017 年 5 月 3:0 战第 5 页 共 52 页 胜排名世界第一的我国棋手柯洁。阿尔法围棋象征着计算机技术已进入人工智能的新信息技术时代。 2017 年，人工智能产业迎来爆 发式增长。如前面所述，发达国家都在以人工智能领域的高位发展推动社会新发展，并在这一领域具有领先优势，根据Venture Scanner 数据，目前美国以 499 家人工智能公司位居全球第一，英国则以 60 家排行第二。 目前，人工智能对农业、医疗、教育、能源、国防、交通等诸多领域均产生了深刻影响，为人类社会进步开辟了新的途径与机遇，人工智能将扮演着重要角色。人工智能技术不断突破，生产成本逐渐下降，人工智能技术开始走出实验室，在城市、工业、零售以及金融、汽车、家庭等垂直行业领域进行实践应用。日常生活中，扫地机器人、无人 机已经量化生产销售；打车软件、地图软件等背后都是人工智能根据大数据选择司机、规划线路；快递公司已经大规模使用快递机器人分拣快件。在生产领域，甚至城市管理都能看到人工智能技术的使用，如富士康公司生产线 已 经有 4 万台机器人在工作；杭州已成为全球第一座人工智能城市，利用物联网、大数据等来实现新城市管理；谷歌公司整合人工智能、云计算、大数据，向业界提供决策参考，应用于金融、交通、物流 4。总之，各种重大成果和突破性进展不断涌现，人工智能技术正逐渐渗入到日常生活中，智能社会正在来临。 1.1.2 我国人工智能发展的整体环境 近几年来，我国越来越重视人工智能领域的发展，重磅产业支持政策不断出台： 2015年 7月，在国务院关于积极推进 “ 互联网 +” 行动的指导意见中就明确提出人工智能为形成新产业模式的十一个重点发展领域之一，要求依托互联网平台提供人工智能公共创新服务，加快人工智能核心技术突破，促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用 5。 2016 年 3 月，中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要提出重点突破大数据和云计算关键技术、自主可控操作系统、高端工业和大 型管理软件、新兴领域人工智能技术 6。 第 6 页 共 52 页 2016 年 5 月，国家发改委、科技部、工业和信息化部、中央网信办在 “ 互联网 +” 人工智能三年行动实施方案提出，到 2018 年，初步建成基础坚实、创新活跃、开放协作、绿色安全的人工智能产业生态，形成千亿级的人工智能市场应用规模 7。 2017 年 3 月，人工智能首次被写入了全国政府工作报告。报告中指出，全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化，做大做强产业集群 8。 2017年 7月，我国国务院正式发布新一代人工智能发展规划，提出了三步走的战略，第一步，到 2020 年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点；第二步，到 2025 年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平；第三步，到 2030 年人工智能理论、技术与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 。 9 2017年 10月，人工智能被写入十九大报告。报告中提出，加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能 10。 2017 年 12 月，工信部制定促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（ 2018-2020 年），提出了四方面主要任务：一是重点培育和发展智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、智能翻译系统、智能家居产品等智能化产品，推动智能产品在经济社会的集成应用。二是重点发展智能传感器 、神经网络芯片、开源开放平台等关键环节，夯实人工智能产业发展的软硬件基础。三是深化发展智能制造，提升智能制造关键技术装备创新能力，培育推广智能制造新模式。四是构建行业训练资源库、标准测试及知识产权服务平台等产业公共支撑体系，完善人工智能发展环境 11。 可以看出，从国家规划推动下，已经越来越将人工智能作为一项基础技术，并渗透至各行各业，助力传统行业实现跨越式升级，提升行业效率，人工智能技术正逐步成为掀起互联网颠覆性浪潮的新引擎。为了推动全社会范围内的人工智能战略实施， 2017年 11月，科技部召开新一代人工 智能发展规划暨重大科技项目启动会。会议宣布了我国第一批国家人工智能开放创新平台，分别第 7 页 共 52 页 是以下四大平台：依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台；依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台；依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台；依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台。这些国家级的开放知识平台与开源软件平台将借力互联网撬动我国人工智能发展的大潮。相关文件列表如表1 所示。 表 1 中国颁布的与人工智能相关的一系列政策 时间 颁布主体 法律法规 关键词频次 2015.5 国务院 中国制造 2025 “ 智能 ” 一词出现 74次 2015.7 国务院 国务院关于积极推进 “ 互联网 +” 行动的指导意见 “ 智能 ” 一词出现 71次。 “ 人工智能 ” 一词出现 9次。 2016.1 国务院 “ 十三五 ” 国家科技创新规 划 “ 智能 ” 一词出现 96次。 “ 人工智能 ” 一词出现 5次。 2016.3 国务院 国民经济和社会发展第十三 个五年规划纲要 “ 智能 ” 一词出现 24次。 “ 人工智能 ” 一词出现 3次。 2016.5 国家发改委、科技部、工信部、中央网信办 “ 互联网 +” 人工智能三年行动实施方案 “ 智能 ” 一词出现 120次。 “ 人工智能 ” 一词出现 54次。 2017.7 国务院 新一代人工智能发展规划 “ 智能 ” 一词出现 224次。 “ 人工智能 ” 一词出现 347次。 近几年来，中国大量学者参与到人工智能研究的队伍中来，在中国知网（ CNKI）中，以关键词 “ 人工智能 ” 进行检索，检索结果如图 2 所示，论文数量呈现逐渐增长的趋势，且在 2016-2017 年期间增长极其迅猛。 图 2 以 “ 人工智能 ” 为关键词 进行检索的文献数量趋势图 第 8 页 共 52 页 1.1.3 人工智能发展及人才需求环境 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是计算机科学的一个分支，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器，人工智能的研究更多地是结合具体领域进行的，主要研究领域有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决定支持系统和人工神经网络 12。当前，人工智能技术研究表现在许多热点方向，如语音识别、图像处理、各种各样的人机竞赛、无人汽车和无人飞机、服务机器人应用、智能助理、 智能硬件等。伴随智能社会发展，人工智能技术研究及其高水平人才支撑环境越来越成为重要问题，无论是从人工智能领域本身的发展看，还是人工智能人才培养的国际化比较来看，人工智能人才的培养日益迫切。 首先，从人工智能技术本身的发展来看，人工智能仍然处于发展的初期。 大多数研究者认为，人工智能就是对 “ 人类智能 (显性智慧能力 )” 的探索、理解、模拟和扩展，也有一部分研究者坚持把人工智能理解成为对 “ 人类智慧 (包括隐性智慧和显性智慧两者 )” 的探索、理解、模拟和扩展。有人把前者称为 “ 弱人工智能 ” ，把后者称为 “ 强人工智能 ” 。强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样；非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。基于这样的理解，人工智能的理论研究问题一直是基础性问题。当前人工智能理论呈 “ 鼎足三分 ” 状态，会成为人工 智能研究进一步发展的制约，已经建立 3 种不同的智能模拟方法如下： （ 1）第 1 种方法是从 1943 年开始的 “ 结构模拟 ” 方法。这种方法认为，人类智能主要定位在人类大脑的大脑皮层，因此，只要模拟出人类大脑皮层的结构，人工智能就成功了。 第 9 页 共 52 页 （ 2）第 2 种方法是 1956 年出现的 “ 功能模拟 ” 方法。这种方法认为，人类大脑的功能和计算机的功能等效（称为 “ 物理符号假设 ” ），因此可以用计算机来模拟人类的智能（当时主要关注的是人类的逻辑思维能力），智能模拟的问题于是可以退化为计算机的智能软件编写问题。 （ 3）第 3 种方法是 1990 年前后开始的 “ 行为模拟 ” 方法。寻求新出路的人工智能研究，希望能够避免结构模拟和功能模拟方法所遭遇到的困难，于是走向了 “ 行为模拟 ” 的途径。所谓行为模拟，就是模拟 “ 当系统面临某种外来刺激的时候，系统能够产生恰当的行动予以应对 ” 这种能力，这就是感知 -动作系统的基本思想。 殊途不能同归， 3 种理论不能互相沟通，不能形成统一理论，人工智能理论研究存在重大的方法论问题。有学者提出，应当重新审视现有人工智能研究科学方法论的正确性 13。 在人工智能领域，关于智能的研究存在着不同视角。从技术发展的角度看，人工智能的发展可分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段，如表 2所示。其中，计算智能是人工智能的初步形态，也是其不断发展的基础；感知智能是当前国内外人工智能发展集中所处的阶段；认知智能是人工智能的高级形态，是未来人工智能发展的突破口 14。 表 2 人工智能发展的三个阶段（技术维度） 发展阶段 特征 教育应用案例 计算智能 能存会算 存储与传递海量学习资源、智能学生信息管理系统 感知智能 能听会说、能看会认 语言教学、口语测评、图像搜题 认知智能 能理解、会思考 个性化学习、自主学习 当前，在我国新一代人工智能发展中，学者们提出了更具开阔性视角的人工智能新视野。潘云鹤院士提出第三次人工智能会有大变化：第一，人类信息环境与设施大改变。现已出现了移动技术、互联网、传感器网、车联网、穿戴设备，感知已经铺天盖地，网络已经遍布世界，世界的结构已经变了。以前世界是两元世界，现在已经是三元世界了。三元世界互相之间进行交替，推动着世界的发展。第二，对人工智能的需求大爆发。智能城市、智能医疗、智能交通、智能物流、智能机器人、无人驾驶、智能手机、智能玩具、智能制造、智第 10 页 共 52 页 能社会、智慧经济都迫切需要人工智能的发展 。第三，人工智能目标和理念大改变。以前的人工智能，实际上是用计算机模拟人，或者是研究一个类脑技术，用类脑计算模拟人的行为。现在研究的是什么？是机器如何和人结合起来，变成人机融合，用网络把很多机器和人结合起来，形成一个群智系统，研究人、网、物三元世界如何进行联动，变成一个城市的智能系统。第四，人工智能的数据以及由它带来的方法、技术有了很大的改变，它将越来越转化为大数据驱动计算、传感器驱动计算、多媒体驱动计算，因此大数据智能、感知融合智能、跨媒体智能不可避免，而传统的机器智能检测图灵方法将受到挑战。 所以，以上 四种结合在一起，将促进人工智能的重大提升。 2017 年 1 月 -2月，中国工程院院刊信息与电子工程学部分刊信息与电子工程前沿（英文）出版了 “ Artificial Intelligence 2.0” 专题，潘云鹤、李未、高文等多位院士以及专家学者参与撰文，对新一代人工智能的五大智能方向进行了深度阐述，包括：大数据智能，从人工智能知识表达到大数据驱动知识学习；群体智能，从聚焦研究 “ 个体智能 ” 到基于互联网络的群体智能；跨媒体智能，从处理类型单一的数据到跨媒体认知、学习和推理；混合增强智能，从追求 “ 机器智能 ” 到迈向人机 混合的机器智能；自主智能，从机器人到自主系统。 综上，人工智能基础研究是人工智能科技可持续发展的基石，只有打牢基础，才能为人工智能及其应用的蓬勃发展与全面升级提供原动力，从当前的发展来看，还有很长的路要走。因此，需要全面加强人工智能基础研究，鼓励多学科交叉创新研究，重视和加强人工智能前瞻性基础研究，经过长期努力与积累，使中国人工智能基础研究整体水平走向国际先进行列。 其次，从人工智能技术领域研究队伍与发展水平来看，我国人工智能研究人才急需系统化培养。 人工智能的基础涉及数学、经济学、神经科学、心理学、哲学、 计算机工程、控制论、语言学、生物学、认知科学、仿生学等学科及其交叉，其学科有着十分广泛和极其丰富的研究内容，包括认知建模、知识表示、知识推理、知识工程、机器感知、机器思维、机器学习、机器行为等，需要高层次的研究人才。美国是现在人工智能科技整体水平最高的国家，根据中国知识产权报的报道，截至 2016 年 3 月，在人工智能相关专利申请方面，美国以 9786 件专利申请位居全球第一，占全球总量的 28%，且专利申请大多与算法相关；中国第 11 页 共 52 页 在人工智能领域共提交专利申请约 6900 件，占全球专利申请总量的第二位，但相关专利申请侧重 于商业场景应用等；日本以 5000 多件相关专利申请位居第三，其次是韩国、欧洲、加拿大、德国、英国等国家和地区。 从人工智能领域的人才结构来看，我国许多人工智能界内专家指出，我们在人工智能方面一直跟踪美国的理论，然后应用并在一些地方有所创新，应用上的追赶很快，但是，在基础理论研究方面和美国还是差距很大。例如，国内做人工智能基础理论研究的人很少，美国把脑科学和类脑科学排在研究的最前面，而中国在这方面的自主研发能力却比较薄弱，在突破和创新上也有所差距。美国人已经在构思下一个人工智能是什么，而国内还没有起步。我们可能要通过 10-20 年努力才能在人工智能方面全面赶上美国 15。 1.2 人工智能教育及其中国发展生态 1.2.1 人工智能教育 教育是一种提高人的综合素质的实践活动。在中国， “ 教育 ” 一词来源于孟子的 “ 得天下英才而教育之 ” 。拉丁语 educare 是西方 “ 教育 ” 一词的来源，意思是 “ 引出 ” 。教育伴随着人类社会的产生而产生，随着社会的发展而发展，与人类社会共始终。 人工智能教育即是指为适应智能社会而发展的新型教育形态，其目标是培养具有引领智能社会发展、创新智能科技形态、建构智能社会文化的高素质社会公民。人工智能教育将升级、优化、融合现有的教育系统，并在教育目标、课程体系、教学环境、教学方式、教育评价等全部要素上推进现有系统的发展。 目前，许多欧美国家在中小学大力推行人工智能教育。在美国，奥巴马在2016 年 国 情咨文中就已提出 “ 面向所有人的计算机科学 ” 新计划，包括向中小学生提供包括编程在内的人工智能课程，美国 Code 通过编程一小时活动向超过 100万学生推广编程活动；在英国，教育大纲规定， 5 16岁儿童将开始学习编程；在以色列，其教育部部长明确表示，计算机科学应该同其他科学学科一样受到重视，编程应成为中小学必修课程，以色列教育部通过 CodeMonkey 组第 12 页 共 52 页 织编程大赛，超过 1000 所学校参加，超过 30 万孩子参赛，极大地推进了人工智能教育在该国的普及。 在 2017 年国务院正式发布新一代人工智能发展规划中，明确提出智能教育的概念，指出：未来要利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系；要开展智能校园建设，推 动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用；要开发立体综合教学场及基于大数据智能的在线学习教育平台；要开发智能教育助理，建立智能、快速、全面的教育分析系统；要建立以学习者为中心的教育环境，提供精准推送的教育服务，实现日常教育和终身教育的定制化。 在这样的时代背景下，作为学校领航人的校长必须积极行动起来，组织、引导师生去了解人工智能，学习人工智能，应用人工智能，从而带领学校与时俱进，获得更好的发展与提升，也为创新人才的培养创造良好的环境和条件。本研究报告关注基础教育阶段的人工智能教育，并将重点聚焦于同步时代 发展诉求强烈的人工智能课程体系研究。 1.2.2 人工智能教育发展社会环境 自从人类进入了文明社会，人类就不遗余力地致力于 “ 人类从自然力束缚下的自由解放 ” 。寻求这种解放的唯一道路便是创制工具。当前，人类正在创制具有一定智能水平的 “ 智能工具 ” ：智能计算、智能控制、智能制造、智能网络、智能机器人等，可在相当程度上（且必是越来越大程度上）扩展人和解放人类的部分智力。随着人工智能科学技术的进步，人类的体质能力、体力能力、智力能力将逐步得到解放，机器（特别是人工智能机器）将可以在越来越大程度上取代人类劳动，实现人类史无前例的解放，人类唯一不可能被机器（包括人工智能机器）取代的就是人类创造力和创造性劳动。因此，要大力发展教育事业，全面提高全民文化科学技术素质，并且安排各种继续教育，使劳动者得到更好的培养和训练，从而能够顺利而愉快地从那些 “ 以体力为特色的 ” 劳动岗位上转移到以 “ 创造力为特色 ” 的劳动岗位上，如文化教育、医疗卫生、科学研究、创造发明、智力服务，这些无限广阔的天地可以容纳未来的劳动者 15。 第 13 页 共 52 页 当前，随着制约人工智能发展的技术瓶颈不断减小，特别是云计算、大数据、移动互联网等技术逐渐成熟和普及，人工智能研究及应用得到迅猛发展，在教育界引起了较大关注。 2017 地平线报告（基础教育版）指出 “ 人工智能在教学方面的应用具有积极影响，能够提高学生的元认知能力，为有效的教学提供见解，并能够减轻教师的繁琐工作。随着人工智能基础技术的不断发展与普及，教育工作者必须 让学生接触人工智能，以应对将来工作环境的变化 ” 。Barbara Kurshan认为，人工智能将在学习分析、课程材料质量评价、自适应学习和推荐引擎等领域中，为教育效果或效率提升发挥重要作用，这使得人工智能具有向 MOOCs、混合式学习和在线学习的个体学习者们创建独特学习路径的能力。除了教育环境自身的变化，在教育领域，更应该开展智能社会理解与社会文化，发展人工智能社会学，理解社会从二元结构向三元结构的转变，理解人机协同，从而真正意义上 使 大众转变为智能社会公民。 1.2.3 我国人工智能教育的发展 我国人工智能教育 的发展可以追溯到 2000 年左右。 2003 年 3 月，我国教育部颁布了信息技术新课程标准，在高中信息技术课程中增设了 “ 人工智能初步 ” 选修模块，它与 “ 算法与程序设计 ” 、 “ 多媒体技术应用 ” 、 “ 网络技术应用 ” 、 “ 数据管理技术 ” 并列为高中信息技术课程的五个选修模块。 2005 年，在北京大学开设智能科学与技术专业，至 2017 年，已在全国近30所大学开设，仅这些大学的 “ 智能 ” 专业每年就培养大约 2000名人工智能专业人才。因此，就高等教育而言，中国人工智能教育已初步形成学科教育与课程教学体系，已经在大学计算机、智能科学技术、电子信息、自动化等专业开设不同层次的人分工智能课程。 2017 年，高中信息技术课程标准中新增 6 个模块的选择性必修课程，其中， “ 人工智能初步 ” 与 “ 三维设计与创意 ” 、 “ 开源硬件项目设计 ” 三个模块作为综合素质评价的内容，以便满足学生升学和个性化发展的需要。 当前，需要进一步提高对人工智能人才培养的认识，建立人工智能人才培养制度，全面规划人工智能人才培养，把人工智能人才培养上升为国家教育重第 14 页 共 52 页 点 。在中小学开设人工智能科技或科普课程，开展形势多样的人工智能课外活动，培养中小学生对人工智能兴趣；开展人工智能教育教学课程体系规划，为人才培养建构坚实的基础；做好人工智能师资培训，提 高 人工智能教师水平，规范和组织编写各类人工智能教材，为人工智能人才培养提供基本保障。本研究报告正是基于这样的目标，在基础教育领域开展我国现有人工智能教育实践现状的调研，推动新时代人工智能教育课程规划，为我国新一代人工智能社会发展建构课程体系和人才发展体系。 第二章 基础教育人工智能教育现有基础 国务院出台 的 新一代人工智能发展规划明确提出，到 2030 年，人工智能理论、技术与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，并就人才培养方面，提出：实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，普及计算思维培养，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。 从实现国家战略目标的时间节点看，当前的中小学生将是成就我国成为世界人工智能创新中心的生力军和主力军。着手调研当前中小学生在人工智能领域的教育供给环境、学习认知状况，以及情感态度，对实施有针对性的人工智能教育，以 适配未来国家及社会发展对人才数量与质量的诉求具有十分重要的作用。 针对实施现状，本报告以问卷调查为依托，以体制内中小学校的学生为主体，通过 对 全国各省市中小学进行随机抽样，开展了有关实施现状的调研。在各省市大力支持下，本次调查共得 83185 条数据，其中有效数据 76751 条，参与调研的区域涵盖华北、东北、华东、华中、华南、西北等地，参与调研的学段分布如图 3 所示，所覆盖的学校层次分布如图 4 所示。 第 15 页 共 52 页 图 3 参与调研的学段分布图 图 4 调研所覆盖学校层次分布图 小学68.35%初中23.47%高中8.17%省级示范（重点）学校16.14%地市级示范（重点）学校34.17%城镇一般学校36.32%乡镇学校13.37%第 16 页 共 52 页 2.1 总体实施现状 2.1.1 人工智能教育环境的总体供给 1. 生活中人工智能应用的可获得情况 伴随人工智能的发展，人工智能典型应用，如在语音识别或语言翻译、图像识别（如支付宝人脸登录、淘宝拍照识别功能、图片中的文字自动识别等），指纹识别（如手机解锁、指纹支付等），智能家居（自动化家电），无人驾驶或无人机，机器人，跟电脑下棋等已走进人们的视野，有些应用已广泛渗入人们的日常生活与生产中了。基于上述的这些应用，我们通过数据来分析当前中小学生实际体验与使用过的情况，如图 5 所示。 图 5 中小学生实际体验与使用过的人工智能应用情况 通过数据，我们发现，指纹识别、语言翻译等应用使用过的人数最多，均已超过 50%的比例；同时也注意到了，还有 11.12%的学生从未接触过上述应用。其中使用或体验过多项应用的学生占比情况如图 6 所示。 58.55%53.20%43.28% 40.35%22.11% 20.65%13.58% 11.12%第 17 页 共 52 页 图 6 使用或体验过多项人工智能应用的学生占比情况 由此我们发现在绝大多数学生至少体验或使用过 1 项人工智能应用的基础上，有超过 57%的学生至少体验过两项应用，这说明目前社会所供给的人工智能应用在生活中已具有相当好的可获得性，这对实施全民智能项目奠定了应用基础。 2.学校教育环境的供给 在高等教育的人工智能专业领域中 ，会涉及模式识别、启发式搜索、决策树、机器学习、深度学习等内容，体现了人工智能课程比较鲜明的特征。依托程序设计和智能硬件（或机器人）展现的人工智能应用领域课程，我们可以理解为与人工智能直接相关的课程。由此，针对学校教育环境供给方面，我们重点以课程供给情况为主导，调研了学校开设程序设计、机器人、人工智能课程、人工智能讲座等课程情况。 （ 1）开设过与人工智能直接相关的课程情况 从整体上看，以各种形式开设过上述课程的学校占比情况如图 7 所示。 86.00%57.78%43.10%26.26%13.07%6.14% 5.04% 11.12%至少 1项 两项 三项 四项 五项 六项 七项 未接触过第 18 页 共 52 页 图 7 四种与人工智能直接相关课程的开设学校占比情况 将上述课程归并为与人工智能直接相关的课程，我们可得出如图 8 所示的数据饼图。通过数据分析，我们发现，有 92.66%的学校以各种形式开设过与人工智能直接相关的课程，只有 7.34%的学校从未供给过相关内容。 图 8 与人工智能直接相关课程的开设情况 从学段上看，各学段均有超过 91%的学校以各种形式开设过与人工智能直接相关的课程，其中初中阶段开设过与人工智能直接相关的课程的学校所占比重最大，达到 93.49%，如图 9 所示。 通过这些数据的呈现，我们能感知到，当前数据所反映的现状与我们实际调研所感受到的情况间存在很大 的差距，这是由于人工智能涵盖科普常识、应用、相关周边学科、计算机硬件技术、计算机软件技术、核心算法等多层面的内容，使得不同群体对人工智能课程内容的理解有一定的差异，而这种差异就78.66%41.01% 37.05%24.38%0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%程序设计 机器人 AI讲座 人工智能开设过 AI相关课程92.66%从未开设7.34%第 19 页 共 52 页 正好分散在与人工智能相关的信息技术、程序设计、机器人、创客、讲座、科普活动等课程上，因此将上述课程均做为 “ 与人工智能直接相关 ” 的课程，就造成了调查结果中课程开设情况较高。 这一结论一方面体现了现阶段学校中对人工智能课程理解的差异，另一方面也反映出学校对人工智能教育的普遍关注，并已覆盖到了全国绝大多数的中小学校。 图 9 各学段开设与人工智能直接相关课程情况 （ 2）与人工智能直接相关的课程的供给方式 从供给方式看，涉及与人工智能直接相关的课程（如：程序设计、机器人），绝大多数是以选修方式存在，对涉及全员覆盖的修习方式（即必修）所占的比例很低，即使是在 20 年前中小学就已存在的程序设计课程，其以必修形式开设的比例也只有 22.78%；而能真正将人工智能作为必修课程来开设的学校只占 8.68%，如图 10 所示。这距离国家提出的 “ 逐步推广编程教育 ” 目标与任务还有很大差距。不过，我们也注意到了开设过人工智能讲座的学校约占37.05%，说明在我们中小学校针对学生的人工智能通识教育方面已经有所关注。 92.48%93.49%91.79%90.00%91.00%92.00%93.00%94.00%小学 初中 高中第 20 页 共 52 页 图 10 与人工智能直接相关课程的供给方式 （ 3）未开设过与人工智能直接相关课程的学校层次分布 在未开设过与人工智能相关课程的学校中，学校层次比例情况如图 11 所示。 图 11 未开设过与人工智能直接相关课程的学校层次分布情况 通过图 11 的分析，我们发现 “ 城镇一般学校 ” 未开设过与人工智能直接相关课程的学校比重远高于其它层次的学校。由此，在当前举国上下都关注优质资源供给与精准扶贫的同时，我们还得注意中间层次学校的发展，因这一层级学校覆盖了中国 基础教育领域的大多数中小学生。可见落实 “ 实施全民智能教育项目，逐步推广编程教育 ” 的任务，在当下还任重道远。 2.1.2 学生对人工智能的认知情况 1.学生获知人工智能的渠道 通过关于学生人工智能获知渠道的分析，我们看到，来自新闻事件、科普6.82% 8.68%22.78%37.92%18.64%67.31%0.00%17.50%35.00%52.50%70.00%87.50%机器人 人工智能 程序设计必修 选修8.15%29.39%44.94%17.52%第 21 页 共 52 页 读物、娱乐活动等渠道是学生获知人工智能内容的主要渠道，但通过这些渠道获知人工智能内容的学生占比都不超过 50%，尤其在 2017 年人工智能极为火热的情况下，这说明当前教育体制下的学习生态环境跟社会变革环境的融合度不够，制约了学生对当下人工智能发展动态的及时了解。通过 “ 课堂教学 ” 的渠道去了解人工智能的比例仅占 26.86%，这反映了当前人工智能内容进课堂的比例很低，人工智能内容融入课程的空间很少；当然也能反映教师响应类似人工智能这样的社会热点内容的敏感度还不足，如图 12 所示。 图 12 学生获知人工智能的渠道 2.学生对人工智能的认知情况 通过对调研数据的分析，我们获得了学生关于人工智能的认知整体情况，如图 13 所示。 47.80% 42.97%38.66%26.86%15.84% 15.39%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%第 22 页 共 52 页 图 13 学生关于人工智能的认知情况 数据表明，知道人工智能的大概原理及基本实现方法的学生比例不超过16%，超过一半的学生对人工智能的认知仅停留在名词的了解上。 结 合前面关于学生获知人工智能渠道中提到的来自 “ 课堂教学 ” 渠道获知人工智能的学生比例较低的现象，我们以课程为抓手，进一步分析现行与人工智能直接相关的课程对学生认知人工智能情况的影响，即：现行已开设的与人工智能直接相关的课程，到底对学生认知人工智能情况的影响有多大？下面选取以必修形式开设过人工智能直接相关课程的学校数据，做适当分析，如图 14所示。 55.07%25.50%29.49%15.96% 13.49%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%第 23 页 共 52 页 图 14 现行已开设的与人工智能直接相关的课程对学生认知人工智能情况的影响 通过以上图表，不难看出，即使以必修形式开设过人工智能或与人工智能直接相关课程，学生对人工智能的认知程度也强差人意。 经调研 造成这一现象的原因，我们发现，以人工智能核心内容与核心算法为依据，部分学校在课程开设或内容供给方面仅体现了人工智能应用层面的内容，如程序设计、机器人、创客等，未能体现人工智能的核心内容与核心算法。 2.2 小学阶段基础现状 针对小学阶段人工智能教育实施情况，项目组通过问卷调查法，获得有效问卷 52462 份，涉及学校类型如图 15、图 16 所示。 38.49%43.49%51.48%38.91%32.07%42.17% 35.28% 42.73%32.92%28.15%47.54%33.98%39.27%24.19%20.49%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%机器人 人工智能 程序设计第 24 页 共 52 页 图 15 小学阶段人工智能教育调研涉及学校的类型 图 16 小学阶段人工智能教育调研涉及学校的类型 下面结合问卷做相关分析。 2.2.1 小学人工智能教育环境特征 在基础教育阶段，程序设计、机器人、人工智能课程、人工智能讲座等课程都是与人工智能教育直接相关的课程，因此我们可从这些课程供给情况，来看小学阶段人工智能教育的环境特征。 如图 17、图 18所示，学校在供给与人工智能直接相关的课程时，大部分学校是以选修形式提供的，而以必修方式提供课程的学校所占比重很低，尤其在类似人工智能核心内容的课程供给上，其以必修形式供给的学校占比还不到10%。由此，我们可看出 ，在已开设相关课程的学校中，多以兴趣或竞赛为主导在供给有关课程，学生受众面很小；另一方面，还有相当一部分学校没
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