人工智能作为新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力量|2022人工智能教育蓝皮书:现状、挑战与发展建议( 四 )


图20不同地区学校考虑开展人工智能课后托管情况
人工智能教育的未来展望
综观人工智能教育发展现状和主要问题 , 未来发展可从以下几个方面重点考虑:
一是构建公平而有质量的人工智能教育生态系统 。 人工智能发展带来了社会全方位的变革 , 也对教育提前布局人力资本提出前所未有的要求 。 首先 , 从国家战略的角度要对人工智能教育进行顶层设计 , 在国家层面制定宏观的规划与方案 , 再根据地区的差异因地制宜进行调整 。 其次 , 国家要大力投资与人工智能教育相关的研究项目 , 制定高精尖人才培养政策 , 建设人工智能精英人才库 , 为人工智能人才提供实践的大舞台 。 最后 , 要树立正确的人工智能价值导向 , 培养人工智能时代具有社会责任感的中国公民 , 并高度重视人工智能教育发展可能带来的伦理问题 , 为构建一个和平、包容、稳定的社会做出贡献 。 人工智能专业人才的培养 , 不仅依托智能化资源与内在价值认同等基础条件 , 也需要社会生态与文化情境的有力支撑 。
二是提高教师应用人工智能教育技术的能力 。 未来的课堂 , 将由人类教师与人工智能教师共同协作承担教学任务 , 两者各自发挥优势 , 各司其职 。 其一 , 积极开展跨校际、跨区域的教研活动 , 利用课堂教学智能分析系统 , 结合不同地区优秀教研员的点评分析 , 为研修教师提供精准服务 , 指导、组织、协助研修教师进行深度学习 。 其二 , 组织开展人工智能的相关技能培训 , 转变教师的教学理念 , 帮助教师精准掌握人工智能的技术 , 完善学校教师的激励机制 , 推动教师积极应用人工智能技术开展教学活动 , 协同实现个性化教育、公平教育与终身教育,促进人的全面发展 。
三是推动学校教育评价改革 , 完善学生评价机制 。 响应《深化新时代教育评价改革总体方案》中提出的“改进结果评价、强化过程评价、探索增值评价、健全综合评价”、“提升教育评价的科学性、专业性、客观性”的明确要求 , 一方面 , 借助大数据、人工智能等技术 , 以学生在学习过程中的动态数据为基础 , 实施学习诊断分析 , 建立围绕学生成长的数据档案 , 探索各学段学生学习情况的全过程纵向评价 。 另一方面 , 优化教育评价方式和转变评价焦点 , 定期完成核心评价指标的统计和分析 , 聚焦学生核心素养发展 , 构建“五育并举”的学生综合素质评价体系 , 推动德智体美劳全要素的横向评价落地 , 构建一条完整的人工智能赋能教育领域的清晰路径 。