本文由 「AI前線」原創，原文連結：AI基礎課正式進入高中教材，希望不再是走走形式
撰寫｜Vincent,Natalie，Debra
編輯｜Emily
AI 前線導讀：”2018 年 1 月 16 日，教育部印發《普通高中課程方案和語文等學科課程標準（2017 年版）》（以下簡稱“標準”）。《標準》中除了增加了資料與計算等必修課，還加入了資料結構、人工智慧、開源硬體設計等 AI 相關的課程。”
教育部檔案連結：
2017 年 8 月，在國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》中明確提出：要在中小學階段設定人工智慧相關課程，推動人工智慧領域一級學科建設，把高階人才隊伍建設作為人工智慧發展的重中之重，完善人工智慧教育體系等內容。教育部發布的這一《標準》檔案是對《發展規劃》內容的落實。
雖然人工智慧的內容是近期才加入高中課本的，但是程式設計的內容加入教學課程卻是由來已久。
早在 2014 年，浙江省教育廳就已經將演算法與程式設計加入了資訊科技課的選修課目中。
2017 年，同樣是浙江省，人工智慧程式語言 Python 被正式納入浙江省高考的內容當中。不止浙江，教育大省北京和山東也確定要把 Python 程式設計基礎納入資訊科技課程和高考的內容體系，Python 語言課程化也將成為孩子學習的一種趨勢。
到了 2017 年 10 月 11 日，教育部考試中心釋出了關於“關於全國計算機等級考試（NCRE）體系調整”的通知，決定自 2018 年 3 月起，在計算機二級考試加入了“Python 語言程式設計”科目。
也許有讀者發現了，首批將程式設計課、python 語言、人工智慧加入中學課程的都是江浙滬、山東等地區的高校，或者是北上廣這樣的一線城市，在知乎上，有關“如何看待 2017 年浙江省高考七選三科目中包含的技術”這類問題也是引起了眾網友的熱烈討論，甚至有答主表示：“我們學的是有些 985 高校大一的科目。”那麼，我國人工智慧教育現狀到底如何，AI 前線做了如下的分析。
中國人工智慧教育現狀
AI 教育從娃娃抓起，如何繞過“應試”的坑？
從目前國內外教育機構啟動人工智慧教育的實踐來看，其實所謂面向 K12 人群的人工智慧教育並不是絕對意義上的人工智慧課程，而是更為涉及面更廣、普適性更強的電腦科學。而電腦科學課程的設定，最終目的應該是增強學生的計算機思維能力，並更好地銜接大學課程。
過去中小學也包含科學、資訊科技等課程，但課程單一，並未形成一套完善的體系，涉及的內容也比較簡單，考核標準不夠清晰。學校內多開展的還是所謂 STEAM（科學、技術、工程、藝術及數學）創新教育，專門的程式設計等教學仍以課外培訓機構提供為主。
據測算，美國 K12 階段約有 67.5% 的孩子已接受線上程式設計教育。以全球最主要的少兒程式語言 Scratch 的統計資料為例，美國市場的滲透率最高，達 44.80%，英國為 9.31%，中國僅為 0.96%。相比國外，我國程式設計教育的普及率還比較低。
此外，雖然 2017 年浙江省將“技術”納入高考七選三科目，但根據大部分知乎使用者的反饋，選擇考這個科目更多是普通學生用來提分的手段，不管是所學的內容還是考試都比較水。但這個現象從 2018 年開始可能將有所改善。
2017 年 1 月，《義務教育小學科學課程標準》提出將對小學科學課程標準進行修訂完善，在教學建議中首次加入學科關聯建議，提出科學學科要與小學其他學科密切關聯的觀點，尤其是數學、語文、綜合實踐活動等課程。倡導跨學科學習方式，運用 STEM 教育體系將科學、技術、工程、數學有機地融合在一起，加強學生科學素養的培養。
從 2018 年開始，浙江省資訊科技教材將放棄 VB 這門老程式語言，全面使用 Python 語言，另外還將取消對 Excel、PS、Flash 等多媒體軟體的考察，要學習的內容將涵蓋基本的冒泡選擇、順序二分法、二叉樹等，難度有所提升。北京和山東也已確定要把 Python 程式設計基礎納入資訊科技課程和高考的內容體系。
再加上今日教育部印發的新課標，將更多人工智慧相關課程加入到了高中必修和選修課程中，足以證明國家對 AI 基礎教育的重視。而眾多緊盯 K12 教育市場的 AI+ 教育公司，更是不會錯過這個巨大的風口。
就大學階段來看，2016 年北京聯合大學在全國率先成立機器人學院，面向全國招生。隨後湖南大學、中國科學院大學、國防科技大學也相繼成立機器人學院或人工智慧學院。目前國內一共有 20 餘家高校開設了人工智慧研究方向專業，但相比美國的 168 家高校，差距仍然比較大。
大城市打頭陣，偏遠地區怎麼辦？
從前文我們可以發現：開設人工智慧或者程式設計課程的中學主要集中在江浙滬或者山東這樣的教育大省，而高校開設人工智慧相關專業課也都是先從一線城市的高校開始的，那麼不在教育大省的中學生以及不在一線高校的大學生們怎麼辦？
用一個例子來說明或許更加直觀。
一個是來自江浙滬某一重點中學的學生，一個是來自某三線城市的重點中學學生，兩人都志願成為未來的 IT 精英。
雖然同為重點，但是前者的學校在初中期間就開設了 python 語言的程式設計課，並在高中進行了人工智慧、大資料等相關領域的初涉課程的學習；而後者，雖然同樣來自重點高中，但是由於地方教育資源的缺乏，以及相關領域教育人才的缺失，縱然在教學大綱中有該類程式設計課程的規劃卻無人能夠勝任教學工作，如果學生有所愛好那也只能依靠網路進行自學，雖然也可以有所建樹，但是跟前者相比，缺少完整的體系指導，尤其在遇到瓶頸之時，如果無人指點，則很容易迷失並喪失信心。
雖然目前教育部通知已下達，但是對於偏遠地區以及教育資源相對落後的地區，如何配備相應的教育資源以彌補和發達地區之間的差距，恐怕才是普及技術教育的第一要務。
各國為培養 AI 人才操碎了心
在不少業內人士看來，人工智慧作為連線未來的教育，面向大眾進行普及，特別是在 K12（6-18 歲青少年）階段的學生中開展，很大程度上帶來的是邏輯思維能力的提升和思維方式的改變。不光是中國，全球多個國家都在貫徹著“電腦科學教育要從娃娃抓起”這一教育方針。
2013 年 9 月，英國成為世界上第一個將計算機程式設計納為學校義務教育的國家。根據課程綱要，英國的兒童從 5 歲進入校門到 16 歲參加第一次考試期間都必須學習程式設計課程，學生們可以用學到的知識理解簡單的演算法，甚至使用程式語言解決計算問題。2014 年 7 月英國提出了“程式設計者國度”計劃，這一計劃也標誌著“程式設計教育元年”的開啟，STEAM 教育時代已經到來。
K12 程式設計已經成為孩子繼閱讀、寫作、算術三項基本能力外所需掌握的第四項必備技能，全球已有超 24 個已開發國家將程式設計教育納入 K12 課程大綱及教學場景：
2014 年 10 月前，保加利亞、塞普勒斯、捷克共和國、丹麥、愛沙尼亞、希臘、愛爾蘭、義大利、立陶宛、波蘭、葡萄牙等 11 個歐洲國家已將程式設計納入中小學生教學課程。
2015 年，澳大利亞撥款 554 萬美元為教育部門實施 STEM 教育；芬蘭、比利時等歐盟國家將程式設計研議入核心課綱。
2015-2016 年，日本、韓國將程式設計納入教學大綱，將分別在 2017 與 2020 年開展一年級至初三的程式設計教育普及。
2016 年，美國政府提出“全民電腦科學教育”計劃，宣佈將投資 40 億美元開展 K12 程式設計教育。
2017 年，新加坡在中小學考試科目中加入程式設計考試。
青少年程式設計教育的熱與痛
在美國，擴大計算程式設計課程的呼籲取得了巨大的成功。2013 年，根據提倡程式設計教育的 Code.org 資料顯示，美國只有十分之一的學校有程式設計課程，但預計 2020 年計算機相關的職位空缺將增長 22%，軟體開發的職位需求尤其大。
另一方面，當時芝加哥和紐約均計劃開始將電腦科學作為高中教育的重點課程，威斯康辛和阿拉巴馬於 10 月份宣佈，電腦科學課程需要達到數學課程的要求才算合格。截至 2013 年 12 月，Code.org 的 Hour of Code 專案已經培育出 1500 萬名掌握程式設計技術的學生。該組織與 Code for America（為美國程式設計）等已經成為美國編碼教育的領頭羊。而在英國，這方面的工作大多由志願者和校外組織完成。
2012 年，Clare Sutcliffe 和 Linda Sandvik 聯合創立了課下程式設計教育公司 Code Club，該組織的目標群體是超過 1500 所學校的 9 至 11 歲的學生，而且這個數字還在以每個月增加 100 所的速度不斷增長。
其他程式設計教育組織還包括 Dell 支援的的 Apps For Good，這個組織邀請小學的志願者幫助學員開發自己的應用程式。
正如 Sutcliffe 所說，教授程式設計的目的並不僅是幫助孩子們理解程式設計的工作原理，而是教授他們一門可以受益終生的技巧。“基本上，這可以提高學生解決問題和思考的能力，擁有數字方面的技巧也讓他們在將來的職場更具競爭力。”她說道。
然而，美國開設程式設計課程的效果似乎並沒有想象中理想，具有高質量計算機課程的高中學校數量屈指可數，更不用說程式設計課程了。
為什麼美國學校的電腦科學課程不理想呢？電腦科學教師協會（CSTA）列出了一份長達 75 頁的報告，總結出其中最大的問題是美國的公共教育體系是去中心化的，很多學校按照國家教學大綱 the Common Core 教學，並以此為測試標準，但是美國各州和當地組織卻可以做班級級別的決策。
另一方面，電腦科學課程的地位也很尷尬，因為它不是 STEM 考試的必修課，一些州將之視為自己的課程，但有些州卻把它當做數學或科學課，肯塔基州的立法部門甚至將其視為一門外國語。
這種傘狀的教育機制影響了課程教育質量。為此，美國提出一項議案，將程式設計作為政府對 STEM 課程定義的一部分。
除此之外，這門課程推廣的困難還有資金、計劃缺失、選修課的性質，以及偏遠地區缺少計算機裝置和網路連線等問題。
美國在面向 K12 的電腦科學課程中遇到的問題，也正是中國在中小學教育中推廣電腦科學課程會遇到的挑戰。不管是課程性質、應試問題、教師個人觀念的改變還是偏遠地區缺乏師資和裝置，都是橫亙在早期 AI 教育推廣面前的障礙，教育部推出新課標、明確資訊科技課程的必修和選修模組，只不過是應對這場全球性 AI 人才之爭邁出的一小步。
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