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核桃编程支持永久回放嘛(核桃编程怎么看回放)
图源：视觉中国
“人工智能”四字已经变成了这个时代的流行语。
自上世纪50年代人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）概念被正式提出后，经过70年来的发展和积淀，人工智能正在对人类社会生产与生活的各个方面产生着深刻的影响，当然，教育领域也不例外。
早在2003年，教育部颁布的《普通高中技术课程标准（实验）》首次提出，在信息技术课程中设立“人工智能初步”选修模块。中共中央、国务院于2017年印发的《新一代人工智能发展规划》提到，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。
2020年7月，由上海市电化教育馆、上海教育出版社等单位联合研发的《人工智能》立体课程正式出版。这套历时3年才完成的课程一经问世便引起了教育界人士的广泛探讨。
至今，在各方声量不断加大的讨论中，“中小学生需要人工智能教育”这一问题早已达成共识。下一步亟待解决的是：谁来给孩子上课？从哪里找这么多懂AI的教师？
近日，2021全国中小学人工智能教育大会在京召开。这个由中国人工智能学会主办，中国人工智能学会中小学工作委员会和中国人民大学附属中学承办的会议，对探索建设AI教师队伍的讨论也许能给出答案。
“现在不学AI，以后就要被推着学”
2018年4月，教育部印发的《教育信息化2.0行动计划》指出，要推动教师主动适应信息化、人工智能等新技术变革，启动“人工智能+教师队伍”建设行动。
毫无疑问，在AI的介入下，正在形成一种新的教学生态，在这个生态里，老师和学生不再是相互对立，不再是老师单方提供知识和答案，而是师生一起来讨论如何解决问题。“我们现在是在一种新的文明框架下寻找一种教学方法。”新华网融媒体未来研究院院长杨溟说。
“在新的教学方法下，老师不再是实施者，而是教育场景中的导演或者设计者。”北京聪明核桃教育科技有限公司运营战略副总裁齐峰讲道，学会使用AI技术，懂得基本的AI知识，能使教师的教学变得更加个性化。
迪乐姆创新教育研究院院长张蕾表示，AI以后不再是只有专业人士才能掌握的技术，而是每位老师都应该学习的一门课程。掌握基本的AI知识已经成为现代教师的必备素养，“必备”的意思是每个老师都必须学习与AI相关的知识技能，必须有能力引导学生进行AI学习。“你现在不学，以后就会被推着学。”
不过，AI知识的掌握也并非想象的那样艰难。张蕾坦言，懂AI的不一定非得是年轻教师，也不一定非得是信息技术和科学教师。中年老师、文科出身的老师只要愿意去了解，他们也会非常享受学习AI的过程。“最重要的是不要有畏难情绪，找到自己的第一推动力，让它来推着你做这件事情。”
首都师范大学人工智能教育研究院副院长孙众对张蕾的看法表示赞成，“我们回看很多对中国科技教育或社会进程做出重大贡献的人，他们有时并不是相关专业出身，但却心怀远大、拥有崇高的精神，全身心投入到一个领域中，最后做出了巨大贡献。”
在国家大力发展AI的今天，只有掌握基本AI知识技能的教师显然是不够的，如何培养专业的人工智能教师，建设先进的人工智能教师队伍才是问题关键。
汲取国内外已有学科的经验，从企业中吸纳人才
在我国，人工智能教师的培养主要有两种途径，一种是在师范类院校开设人工智能专业，另一种是在培养信息技术专业教师的过程中加入人工智能课程。
与第一种培养途径相契合的是，今年3月，教育部公布了2020年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，在新增备案本科专业名单中，共有2046个备案专业。其中，人工智能占据首位，共有130所高校新增备案该专业。
目前，北京师范大学、华东师范大学以及首都师范大学等相继开设了人工智能专业。
此外，2018年1月，《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》的出版对信息技术专业教师的AI素养要求有了一个质的提升。这一版的《课程标准》提出，要更进一步地将人工智能内容更充分地融入到信息技术课程中。要将“人工智能初步”，包括人工智能基础、简单智能系统开发、AI技术的发展与应用三部分内容作为高中课程方案选择性必修模块。
华东师范大学上海智能教育研究院副院长顾小清表示，培养专业的AI教师需要多管齐下。因为人工智能专业本身的市场需求量巨大，学校很难指望直接从计算机学院、人工智能学院毕业的学生进入到教师队伍，所以选择主要以师范类院校的计算机专业毕业生为主。“这就要求师范类院校的学生在毕业前就要为胜任中小学信息技术以及人工智能教师做好准备。”
她指出，目前培养AI教师面对的最大问题是教师怎样在职前就做好专业层面以及教学层面的准备。
“华东师范大学的做法是通过类似于双学位的培养方式，去提升职前学生专业知识的掌握程度。让计算机学院和研究教育技术的老师来共同来培养未来信息技术领域的老师。这样做，能够为我们未来的教师提供更扎实的专业基础，同时让他们做好工作准备。”顾小清讲道。
此外，首都师范大学人工智能教育研究院副院长孙众在如何建设AI教师队伍这一问题上，提出了“五个看”。一是要“横向看”，各院校可以看一看其他学科，如语文、数学、英语这些发展较为成熟的学科是如何建设高质量师资队伍的。“这些学科中的新手教师、骨干教师、特级教师的成长路径是什么？通过‘横向看’，我们可以借鉴这些学科在团队建设、教研等方面的经验。”
二是要“纵向看”，回顾历史，看一看除人工智能之外的科技相关学科的发展历程。借鉴其师资队伍建设的经验。例如，民国时期中国科学教育的开拓者们是如何从课程价值、课程设计、教科书编写、师资建设以及实验室配备等不同角度来发展科学教育的。
三是要“向外看”。孙众表示，所谓“向外看”就是要看看其他国家是怎么做的，全球专业AI教师的成长路径是什么样的，是基于实践的、基于研究的、还是研究增强的。“那么此后，我们自己在培养AI教师时，就会遵循已有的成功经验。”
四是要“向内看”，总结自己所在学校的职前教师和在职教教师一体化发展经验，思考学校是如何通过现存学科所特有的一些渠道来开展建设的。
最后是要“向社会来看”。“我们今天有很多企业在人工智能这方面做得非常好，我们可以从社会中吸纳一些老师。”孙众指出，这两年一直在讲“人机协同”，那么学校可以思考利用“人机协同”的思路来解决当前优质AI师资不足的问题。“我们可以试着从这些开放多元的方式入手，看看能否破解AI领域高质量教师队伍建设的难题。”
