《联合国教科文：学生人工智能能力框架》-中文版

《学生人工智能能力框架》联合国教科文组织AI+教育研究中心采用AI大模型翻译人工智能（AI）日益成为我们生活中不可或缺的一部分，这就需要积极主动的教育体系来培养学生成为负责任的人工智能用户和共同创造者。将人工智能学习目标纳入官方学校课程对于全球学生安全且有意联合国教科文组织的学生人工智能能力框架旨在帮助教育工作者进行这种整合，它概述了四个维度的12项能力：以人为本的思维模式、人工智能伦理、人工智能技基于将学生视为人工智能共同创造者和负责任公民的愿景，该框架强调对人工智能解决方案的批判性判断、对人工智能时代公民责任的认识、为终身学习奠定人工智能基础知识以及进行包容、可持续的人工在过去十年中，人工智能（AI）在人类发展的各个领域得到了广泛应用，能工具的公开发布更是加速了其在社会生活中的渗透。处于人类社会转型核心的教育部门也这种快速的技术变革进程为学生、教师和整个社会带来了诸多机遇，但也带来了风险和挑战。在人工智能时代，在校学生需要做好准备，成为人工智能的积极共同创造者，以及塑造这项技术的全新迭代并确这正是联合国教科文组织学生人工智能能力框架的目标——这是有史以来第一个此类全球框架这将帮助学生获得从整体角度批判性地审视和理解人工智能所需的价值观、知识和技能，包括其伦理、社该出版物建立在联合国教科文组织此前在该领域的工作基础上，例如教师信息与通信技术能力框架、《人工智能与教育：政策制定者指南》以及最近的《教育和研究中的生成式人工智能指南》。它反映了广泛的利益攸关方的贡献，借鉴了联合国教科文组织成员国在制定和实施人工智学生人工智能能力框架是与教师能力框架同步开发的。我希望这两个框架将赋予学生和教师塑造我们在一个日益复杂和充满不确定性的世界中，确保教育仍然是我们共同未来转型的核心空间是我们的集体责任。）；）；人工智能（AI）在生活的各个方面和所有领域的快速迭代和扩散，给机器智能的本质、个人数据的收集和使用、人类和机器在决策中的作用以及人工智能对社会和环境可持续性的影响带来了新的挑战。教育体系不仅要让学生具备使用人工智能的知识和技能，还要让他们深入了解技术对整个社会和环境的潜在影响，这一点至关重要。鉴于人工智能对人类社会具有变革性潜力，让学生掌握有效使用和积极共同创造人工智能所需的价值观、知识和技能至关重要。教育作为公共部门，不能沦为被动采用人工智能的试验场。教育部门的作用不仅是让学生为适应日益被人工智能技术改变的社会做好准备；它在赋予年轻人权力以帮助共同创造可持续未来方面也发挥着关键作用，即重新平衡我们与他人以及与技术和环境的关系。通过确定学生在我们深入人工智能时代可能需要的核心能力，学生人工智能能力框架（AICFS）的最终目标是帮助塑造有责任感和创造力的公民，他们能够共同创造这些理想的未来。各国政府早在2019年通过《联合国教科文组织人工智能与教育北京共识》时就认识到培养人工智能素养和更高级人工智能能力的迫切需要。事实上，《北京共识》强调了在社会各阶层培养人们的人工智能和能力的定义存在很大差异。因此，调查结果凸显了制定协调一致的方法将与人工智能相关的教学内容纳入学校课程的紧迫性。通常情况下，对学生人工智能能力的定义受到私营企业设计和/或提供的培训的影响，这些培训往重于操作以盈利为驱动的人工智能平台的技术技能。这种方法很少涉及人工智能对学习以及更广泛的公民身份的影响等更广泛的关键问题。目前，在太多的教育体系中，在引入人工智能相关内容和方法到教育课程的公共认可框架方面存在空白。公共教育体系在填补这一空白时面临的挑战之一是缺乏针对学生的人工智能能力的国际参考框架。这样一个国际参考框架可以为促进对人工智能工具采取批判性和符合伦理的方法以及培养在教育中有效和有意义地使用人工智能所需的基础知识的国家/地方层面的学生人工智能能力框人工智能技术是一个快速发展的目标。因此，确保所有学生拥有一套核心的知识、技能和价值观，以便在当下以符合伦理和有效的方式与人工智能互动至关重要。这个基础可以使学生以适当且以人为本的方学生人工智能能力框架通过定义学生的一套核心能力来支持教育当局满足这些需求，这些能力分为四个方面：以人为本的思维模式；人工智能伦理；人工智能技术与应用；以及人工智能系统设计。这四个方面在三个进阶或掌握水平（理解、应用和创造）上进行阐述，从而形成总共十二个能力模块。对于每个能力模块，学生人工智能能力框架提出了有关规划和提供人工智能相关课程内容的相关教学方法和策略的详学生人工智能能力框架旨在为公共教育系统提供指导，以培养所有学生和公民所需的能力，从而在这个新技术时代有效实施国家人工智能战略并构：（或机构人工智能能力框架的设计提供信息2）明确在不同掌握水平下与人工智能能力关键方面相关的典型态度和行为表现，以帮助为在校学生设计与人工智能相关的课程内容3）推荐一个开放式的路线图，作为一个全球参考框架，学生人工智能能力框架应根据当地教育系统在课程设置、教授人工智能的有利学习环境、教师的准备情况以及特定学生群体的先验知识和能力等方面的不同准备水平进行学生人工智能能力框架主要面向政策制定者、课程开发者、为学生提供人工智能教育项目的提供者、批判性思维是学生作为学习者、用户和创造者有意义地与人工智能互动所需的一项基本技能。学生也有责任确定应该开发什么样的人工智能以及应该如何使用它们来推动人类社会走向包容、环境友好的共同未来。需要支持在校学生成为人工智能的积极共同创造者，以及成为可能为当代和后代确定人工智能的进一步迭代及其与人类社会互动的潜在领导者。为了支持这一愿景，学生人工智能能力框架旨在通过让学生思考一些基本问题来培养对人工智能的批判性方法，例如：人工智能是否准备好帮助解决人类面临的现实世界挑战，还是它对人类构成不可逾越的威胁？人工智能的训练和使用对气候的不利影响与其预期收益相比是否不成比例？应该仔细审查人工智能使用的哪些社会、经济、政治和人口影人工智能在各个发展领域的推动转型对人类能动性、人类互动、社会公平、经济包人工智能在各个发展领域的推动转型对人类能动性、人类互动、社会公平、经济包容性和环境可持续性有着深远影响。因此，首先，期望在校学生对人工智能现有功能的优势和局限性有清醒认识和了解。负责任地使用人工智能的前提条件在于学生能够察觉人工智能工具的可信度和相称性。学生人工智能能力框架旨在为学生提供从伦理角度批判性审视人工智能相称性所需的价值观、知识和技能。这包括审视和理解人工智能对人类能动性、社会包容与公平、机构和个人安全、文化和语言多样性、多元意见的构建和表达期望学生超越人工智能是万能解决方案的错误观念。相反，他们要成为有意识的决策者，决定何时应该或不应该使用人工智能系统和应用；它们可能解决或不能解决哪些问题；以及何时以及如何将人工智能设计和用作更广泛解决方案的一部分。学生人工智能能力框架旨在培养学生的愿望，即应用和设计人工智各个社会正以不同的速度进入人工智能时代，但各地的学生现在或将来都是在广泛融合人工智能的环境中的公民。他们不仅必须遵守法律法规和伦理原则，而且作为公民，他们还必须为人工智能标准和法规的调整做出贡献。因此，该框架强调支持学生成为负责任和有道德的人工智能用户以及为人工智能做出贡献的重要性。它促使学生反思围绕人工智能的关键争学生人工智能能力框架提出了一个前瞻性的愿景，即日益被人工智能塑造的社会所需要的公民类型。它提议让学生受到挑战并能够有意义地使用人工智能来实现自我；评估其社会、经济和环境影响；并在适合他们年龄或年级的水平上为人工智能法规的发展做出贡献，从而帮助塑造我们在整个社会中与技术的关在人工智能时代，人类与人工智能系统和应用之间的互动将成为公共服务、生产、商业、社会实践、学习以及日常生活中的一个基本组成部分。确立理解和确保在这些领域与人工智能进行以人为中心互动所联合国教科文组织的以人为中心的方法主张，人工智能的设计和使用应该服务于人类能力的发展，保护人类的尊严和主体性，并在整个人工智能生命周期和所有可能的人类-人工智能互动循环中促进正义和可持续性。这种方法必须以人权原则为指导，并尊重定义知识共同体的语言和文化多样性。以人为中心的随着人工智能变得日益复杂且被更广泛地使用，一个关键危险是它有可能削弱人类能动性并损害人类智力技能的发展。虽然人工智能可以用来挑战和拓展人类思维，但不应允许它篡夺或取代批判性思维。因此，保护和增强人类能动性应始终是人工智能课程和教育项目设计中的一个核心原则。学生人工智能能力框架旨在支持学生理解人工智能可能从他们那里收集的数据类型、这些数据可用于训练人工智能模型的方法以及数据循环可能对他们的隐私和更广泛生活产生的影响。它试图激发学生作为个体成长和学习的内在动力，并在日益融合复杂人工智能系统的环境中增强他们的自主性。本框架中提出的关键人工智能能力也可以引导学生理解社会互动以及人类创造的作品的独特价值，这些不应被人工智能的输出所取代。通过培养以人类为中心与人工智能互动的能力，该框架旨在防止学生对人工智能上瘾或产生依赖，并培养在重大作为下一代人工智能技术的共同创造者和潜在领导者，学生需要批判性地理解以利润驱动的人工智能设计、训练和部署方法对环境的不利影响。教育系统有责任确保学生理解碳排放，分析气候变化的根本原在竞相生产越来越强大的人工智能模型的过程中，环境可持续性往往被视为次要问题。在某些情况下，它甚至被人工智能有望解决气候变化问题的主张有意掩盖。随着全球领导人和政策制定者努力考虑围绕能源消耗和环境保护的法规时，学生必须理解人工智能模型的训练是如何助长自然环境的破坏。学习人工智能应该使他们能够紧急探索更环保的人工智能设计、训练和使用方法。人能应该使他们能够紧急探索更环保的人工智能设计、训练和使用方法。人工智能能力框架通过指导学生设计和实施基于项目的学习活动来关注这一点，这些活动涉及使用和训练人工智能的环境影响，促使学生调在当今世界，接触人工智能和人工智能能力代表了公民基本权利的两个方面。所有学生都应该有包容性地接触学习人工智能所需的环境，并在基础层面上，他们应该得到支持，学习如何将包容性原则嵌入到人工智能设计中，并准备为建设一个包容性的人工智能社会做出贡献。在定义人工智能能力时，学校学生应该有机会理解和应用整个人工智能生命周期中的包容性原则。这包括选择具有代表性的数据处理、选择无偏见算法和反歧视训练方法、设计可访问的功能、测试人工智能输出的包容性，以及评估使用人工智能对社会包容性的影响。在人工智能系统设计方面，学生可以加深他们的理解和应用技能，以评估不同能力用户以及来自不同语言和文化背景的用户的需在选择技术和模型作为人工智能相关教学和学习的工具时，需要小心避免偏袒某些人群。在推荐用于教育目的的特定人工智能工具时，必须应用严格的公共验证机制，以避免与性别、能力、社会经济地位、语言、种族和/或文化相关的偏见算法。应该优先考虑旨在支持残疾人和促进语言和文化多样性的人工智能如果这种验证机制不可用，则应避免推荐特定人工智能工具的大规转向课程的实施，可以概述特定措施，为实施基于人工智能能力框架的课程提供基本的使能条件。虽然人工智能框架或教育计划应该设计成适用于所有学生，包括那些生活在低技术环境中的学生，但在没有互联网和人工智能工具的情况下接触人工智能将限制人工智能能力的范畴和掌握水平。政府应该承诺促进包容性地获取基本的互联网连接、更新的数字设备、开源或负担得起的人工智能程序和软件，以及基本的人工智能设备，并在适当的情况下，得到学术界或私营部门的支持。这些努力必须特别注意有残疾的学生与人工智能相关的教学和学习应该旨在建立核心人工智能能力，使学生能够适应新知识，以及适应在新的环境中使用新颖的人工智能技术解决问题。首先，这些核心能力必须包括与伦理和以人为中心的思维模式相关的价值观。学生需要指导，以逐步加深他们对特定人权的理解——如平等权利、非歧视、隐私和多元表达权——以及它们对不同形式的人-人工智能互动的影响。这些能力还反映了理解围绕人工智能的争议和指导规范的关键伦理原则的需要，以及培养实际技能以打击偏见、保护隐私、促进透明度和责任，这些核心能力是不依赖特定品牌和产品的，确保学生能够适当地与一系列工具以及人工智能技术的未来发展进行互动。它使他们能够发展出与年龄相适应且逐渐深入的对人工智能数据、算法、模型和系统设计的理解。必须支持学生通过将人工智能概念与现实世界挑战联系起来，构建这种理解，以发展批判性的问题解决技能。应进一步鼓励学生利用他们的创造力，努力优化现有的人工智能模型或共同创造更有意义的人工智能。这些核心能力构成了在进一步的教育、工作和生活中进一步学习和更专门使用人工智能的基人工智能能力框架（AICFS）基于两个维度的矩阵指定了十二个能力模块。第一个维度包括四个相互关联的人工智能能力方面，而第二个维度包括三个进展或掌握水平，学生被期望以迭代虽然人工智能能力框架将人工智能能力的定义建立在三个支柱上，这些支柱构建了学生的更广泛的核心竞争力，即知识、技能和价值观，但它也旨在鼓励对人类主导的人工智能系统方法的伦理理解。基于这种概念化，框架定义了学生人工智能能力的四个基本组成要素：以人为中心的种概念化，框架定义了学生人工智能能力的四个基本组成要素：以人为中心的心态、人工智能伦理、人工智能技术和应用，以及人工智能系统设计。这些要素侧重于基本价值观、维护伦理原则的社会责任、基础第一个方面将学生的能力定位在以人为中心的态度来对待人工智能的利益和风险。它还旨在培养对特定人工智能工具与我们的人类需求以及环境和生态系统的可持续发展之间比例性的批判性理解。人工智能伦理，第二个方面，包括学生人工智能能力的社交和伦理组成部分，包括社交技能，以导航、理解、实践和促进适应一系列原则，这些原则规范了整个人工智能生命周期中的人类行为。第三个方面，人工智能技术和应用，代表了对人工智能的内在联系的概念知识和相关操作技能的整合视角，使用选定的人工智能工具和真实任务。最后一个方面是人工智能系统设计，涵盖了决定问题范围、架构构建、训练、测试和优化人工智能系统的全面工程技能。这个方面旨在挑战和使学生更深入地理解人工智能系统，并支持他们为追它们可以用来为人工智能课程或学习计划提供跨越年级的螺旋式学习序列，帮助学生逐步构建智能能力模块，它们的特点支撑了人工智能的批判性思维、伦理审查、实际使用和迭代共同创造。这些能l针对当地的人工智能准备情况和可用的教学时间，确定主要的人工智能相关重点领域和预期的掌l设计和探索适合年龄和特定领域的灵活教学和学习方法。当一个国家、地区或学校本土化这个框架时，这些因素将至关重要；例如，重点方面的选择和期望掌握水平的确定，将取决于学生现有的人工智能能力、教师的培训和技能、学习时间的可用性以及当地的人工智能准备情况，包括负这三个水平反映了在使用和共同创造人工智能技术方面的日益复杂性、熟练度和伦理意识。预计学生将通过这些水平相互促进地进步。这些水平以及每个能力模块的规范，可以指导学生人工智能能力的形成性和总结性评价，以及通知设计具有相关性和灵活性的教学这第一级是为所有学生设计的。所有人，或早或晚，在其一生中都会以某种形式与人工智能互动。同时，人工智能提供商一直在挖掘和操纵几乎所有互联网用户的数据。因此，所有学生必须发展以人为本的价值观、知识和技能，以安全、明智和有意义的方式参与他们日常生活中与人工智能在各个生活领域的互在“理解”水平上，预计学生将培养对人工智能是什么的理解，并构建与年龄相适应的解释，这些解释涉及人工智能工具及其使用背后的价值观、伦理问题、概念、过程和技术方法。他们应该能够通过与现实生活或社会实践的联系来解释或举例说明他们的知识，并通过将新知识整合到他们自己的知识结构中来吸这一掌握水平为进一步学习人工智能提供了基本的态度、认知和实践基础。它并没有定义特定领域或鉴于人工智能的使用已经渗透到包括教育和工作在内的生活的所有领域，学校学生应该准备好成为负责任的、积极的和有效的人工智能用户，这既是为了他们自己的个人利益，也是为了应对共同的可持续性挑战。因此，“应用”的第二级成果与所有学校学生相关，并且可以用来定制正式人工智能课程的主题模块的范围、广度和难度级别。在这一水平的学习要求学生已经获得了以人为本的方法的基本理解、人工智能在“应用”水平上，预计学生将增强、转移和适应他们在新的学习过程中学到的价值观、知识和技能。他们通过在更复杂的情境中解决理论问题和/或实践任务，并通过批判性地检查人工智能工具背后的高级技术方法来实现这一点。在达到这一水平后，学生将构建了一个坚实且可转移的概念知识和相关的人工智能技能集。他们还应该能够将以人为本的心态和伦理视角应用于评估、研究和实际使用人工智能工具。在这个水平上的学生可能会进入第三级，更专门的水平，即“创造”。然而，有些学生可能对人工智能没有强烈的兴趣，或者在学校的正式学习环境中缺乏足够的时间或机会来微调他们的人工智能能力。对许多人来说，“应用”在第二级将是他们在学校人工智能相关能力人工智能领域的创新速度呈指数级增长，这意味着技术提供商正在定义我们社会的转型条件。发展关键的人工智能能力对于确保人工智能的设计、部署和使用满足用户需求并造福公众至关重要。学校学生应该准备好创造可信的人工智能工具，并在定义和设计下一代人工智能技术中发挥领导作用。在“创造”水平上，预计学生将成为有良知的人工智能共同创造者，发展以人为中心的解决方案，对人工智能的设计和使用产生积极影响。在这个水平上的学习要求综合应用获得的价值观、知识和技能来设计、实施和测试可以学生将批判性地利用他们对数据、算法和伦理设计的知识技能；积极构建人工智能应用；并思考人工在“创造”水平上，预计学生将加强对人工智能创新的兴趣，并基于开源和/或可定制的数据集、编程工具或人工智能模型开发新的人工智能工具。在整个定制和测试人工智能技术的过程中，预计学生将加强对作为人工智能共同创造者和属于更广泛社区的感觉，帮助领导以人为中心的人工智作为人工智能共同创造者和属于更广泛社区的感觉，帮助领导以人为中心的人工智能设计和使用。在这个水平上，学生还应该提高他们批判性评估人工智能社会影响的能力，并个性化作为人工智能驱动社会中公在“创造”水平上的学习还旨在培养学生创造性解决问题的技能和倡导伦理人工智能实践的积极态度。完全满足这个水平的要求将需要在课程中充分分配学习时间和空间（例如，整个学期或多个学期）。学习计划还必须提供必要的人工智能资源，并促进适合年龄的创新教学方法。对于那些没有强烈兴趣在该领域进行更深入研究的学生，这个水平的学习成果，特别是在“人工智能系统设计”方面，应该作为选修课程提这四个方面规定了学生需要构建和不断更新的人工智能能力的基本组成要素，以成为负责任的人工智"以人为中心的思维模式"方面侧重于学生的价值观、信念和批判性思维技能，应用于考察人工智能是否适合目的、其使用是否合理、人类应如何与之互动，以及个人和机构应承担哪些责任以促进建设安全、包容和公正的人工智能社会。以人为中心的思维模式为进一步参与人工智能的各个方面奠定了基础。这一方面的充分展现还包括与人工智能相关的人类身份、承担社会和公民责任，以及在人工智能时代追求或深人类主体性：预计学生能够认识到人工智能是由人类主导的，人工智能创造者的决定会影响人工智能系统对人类权利、人-人工智能互动以及他们自己的生活和社会的影响。他们应该理解在设计、提供和使用人工智能过程中保护人类主体性的含义。学生将理解人工智能受人类控制意味着什么，以及当这一点没人类责任：预计学生认识到人类责任是人工智能创造者和人工智能服务提供者的法律责任，并理解在设计和使用人工智能时应承担的人类责任。他们还应该发展出在使用人工智能辅助决策时，人类责任是法律和社会责任的意识，并且在做出高风险决策时，人类选择不应让给人工智能。人工智能时代的公民身份：预计学生批判性地理解人工智能对人类社会的影响，并促进负责任和包容的人工智能设计与使用，以实现可持续发展。他们应该意识到他们作为人工智能时代公民的公民和社会责任。预计学生还应发展出在他们的一生中持续学习、"人工智能伦理"方面代表了学生需要的伦理价值判断、体现反思以及社会和情感技能，以导航、理解、实践并促进适应与整个人工智能系统生命周期相关的日益增长的原则和监管规则集。预计学生将理解和应用知识，治理伦理在全球影响和本地环境的交叉点。随着人工智能的快速迭代引发更深刻的争议，人工智能伦理的范围正在扩大，新的法规、法律和规则正在被采纳。这一方面的能伦理的范围正在扩大，新的法规、法律和规则正在被采纳。这一方面的三个能力模块概述了学生逐步内化伦理原则以及习惯遵守人工智能法规的关键步体现伦理：预计学生将发展对围绕人工智能的关键伦理辩论背后的基本问题的理解，包括人工智能在其本地环境和个人生活中对人类权利、社会正义、包容、公平和气候变化的影响。他们将理解、内化，并在其反思实践以及在学习和超越中使用人工智能工具时采用以下原则：不造成伤害：学生展示出一种理解，即人工智能系统不应被用于可能对人类有害的目的（例如用于监视的面部识别或分配社会地位，或用于评分考试的预测算法）。这包括评估某个人工智能解决方案是否侵犯人类价值和权利，特别是数据隐私的能力，并决定特定的人工智能方法是否符合全球或本地法规。比例性：学生发展能力——适合他们的年龄和能力水平——检查使用特定的人工智能系统是否有利于非歧视：学生意识到并能够检测到嵌入在人工智能工具或其输出中的性别、种族、文化和其他偏见。此外，学生意识到国家内部和国家之间的人工智能鸿沟，并理解需要努力解决这些问题，以确保更大的可可持续性：学生能够解释和说明人工智能系统对环境可持人类在人-人工智能协作中的决定性作用：学生能够展示为什么人类应该承担使用人工智能的伦理和透明度和可解释性：学生意识到用户有权要求设计者和提供者提供关于人工智能工具如何运作、它们的输出是如何基于算法和模型产生的，以及某些人工智能工具的部署和应用在多大程度上适合特定年龄或他们意识到披露数据隐私的风险，并采取措施确保他们的数据只在他们深思熟虑和知情同意的情况下被收集、使用、共享、存档和删除。他们也意识到某些人工智能系统的具体风险，并能够在使用人工智能时保以伦理为本的设计：预计学生在设计、评估和使用人工智能工具时，以及在审查和调整人工智能法规时，采用以伦理为本的方法。学生意识到，评估人工智能设计背后的意图涉及检查人工智能生命周期的所有步骤，从概念化阶段开始。学生应该能够评估一个人工智能工具是否符合伦理法规，并审查人工智能法"人工智能技术和应用"方面代表了与具体的人工智能工具或真实任务相关联的人工智能概念知识与相关操作技能的内在联系。这一方面是具体理解并应用以人为中心的思维模式及其相关伦理原则的最重要且可转移的技术基础。数据和人工智能编程的基本知识结构和实践技能是设计和构建人工智能系统的能力的基础，特别是对于在该领域有强烈兴趣和能力的学生。"人工智能技术和应用"方面意味着预计学生将审视示范性人工智能工具，以深入了解基于数据和算法的人工智能是如何开发的。学生将同步获得人工智能编程技能，并通过将它们应用于人工智能工具的制作来加强他们的知识和技能的可转移性。在三个进展水平的流程中，预计学生还将整合伦理、文化和社会参数，并巩固在科学、技术、工程、数学、艺术、语言和人工智能基础：预计学生能够构建关于人工智能的基础知识和技能，特别是关于数据和算法的，理解逐步深化对数据和算法理解所需的跨学科基础知识的重要性。学生还应该能够将关于人工智能的概念知识应用技能：预计学生能够构建与年龄相适应的对数据、人工智能算法和编程的理解，并获取可转移的应用技能。预计学生能够批判性地评估并利用免费和/或开源的人工智能工具、编程库和数据集。创建人工智能工具：预计学生能够深化和应用数据和算法的知识和技能，定制现有的人工智能工具包以创建基于任务的人工智能工具。预计学生将把他们以人为中心的思维模式和伦理考虑整合到对现有人工智能资源的评估中。他们还应该发展参与创造人工智能所需的社会和情感技能，包括通过适应性、复杂沟“人工智能系统设计”方面侧重于人工智能系统的问题界定、设计、架构搭建、训练、测试和优化所需的系统设计思维和综合工程技能。这一方面旨在挑战人工智能系统的可解释性，并为那些将在该领域继续深造的学生提供探索性学习。学生也应通过“设计中的伦理”来深化和实践伦理。虽然系统设计思维方法、相关的以人为本的价值观和伦理原则以及人工智能所需的知识和技能可能嵌入学生人工智能能力的所有其他方面，但这一方面主要针对那些对该领域的知识和技能深化有特别兴趣和投入的学生。问题界定：期望学生能够理解“人工智能问题界定”作为人工智能创新起点的重要性。他们应能够从法律、伦理和逻辑角度审视在特定情况下是否应该使用人工智能；并在尝试训练人工智能模型来解决问题之前确定问题的边界、目标和约束条件。学生还应获得概念化和构建人工智能系统所需的知识和项目规划技能，包括评估不同人工智能技术的适当性、确定数据需求架构设计：期望学生能够培养配置可扩展、可维护和可重复使用的人工智能系统架构（涵盖数据层、算法层、模型层和应用程序接口层）的基本方法知识和技术技能。期望学生发展利用数据集、编程工具和计算资源构建原型人工智能系统所需的跨学科技能。这包括期望他们在配置、构建和优化过程中应用深化迭代和反馈：期望学生增强并应用他们的跨学科知识和实践方法来评估人工智能模型的适当性和方法稳健性及其对个体用户、社会和环境的影响。他们应能够获得适合其年龄的技术技能，以根据测试和反馈结果改进数据集质量、重新配置算法和增强架构。他们应能够在模拟关于何时应关闭人工智能系统以及如何减轻其负面影响的决策时应用以人为本的思维模式和伦理原则。他们也应培养自己作为更广泛的人工智能社区中的共同创造者的身份。以下学生人工智能能力框架的具体规范阐明了每个能力模块在课程目标、理想教学方法和所需学习环下面概述的具体规范基于这样的假设：学生的人工智能能力是国家人工智能课程的综合干预、课外活动、通过包括互联网在内的各种媒体进行的非正式学习以及与家庭和当地社区的互动的结果。为了指导人工智能课程的开发，学生人工智能能力框架在考虑社会环境中非正式学习的影响的同时，明确了正式人工智能课程的预期学习和行为结果。作为特定学科或作为计算机科学或信息与通信技术（ICT）等相的模块引入课程的与人工智能相关的学习，应在一个学期内或所规定的课程目标概述了特定领域的价值观、知识和技能，这些可以应用于首次接所规定的课程目标概述了特定领域的价值观、知识和技能，这些可以应用于首次接触人工智能相关学习的不同年龄和能力水平的学生。国家或机构课程机构应根据学生及其教师的人工智能准备程度、可用教学时间和当地学习环境，为特定学生群体确定具体的学习目标。这些规范包括关于根据课程目标配置这些环境的建议，涉及包容性、开源选项的潜力以及与最后，这些规范还为特定进阶水平的人工智能特定领域提出了教学方法。这些可能会激发教师和学生这一级别的总体目标是支持所有学生了解什么是人工智能，并构建适合其年龄的对人工智能工具及其使用背后的价值观、伦理问题、概念、过程和技术方法的解释。还应支持学生在他们对人工智能的知识与现实生活经验之间以及人工智能的特定领域知识与相关学有效地使用人工智能——这种能力有时被称为“人工智能素养”。建议的教学方法旨在促进适合年龄和特定领域的教学实践，这些实践可能会激发学生的兴趣，并在具体工具、个人经验和现实世界使用场景的基础上支持他们的学习轨迹。这些规范还推荐了基本的学习设置，包括使用不插4.第二级：应用“应用”级别总体目标是让学生构建一个扎实且可迁移的人工智能概念知识结构以及相关技能集，并使他们标旨在指导绘制一套核心价值取向、实用伦理原则和方法知识，这些可用于定制课程模块并明确所有学生的毕业能力。建议的教学方法旨在促进基于问题的概念知识探究和基于任务的操作技能理解，同时整合保持学生进一步学习好奇心的策略。在“应用”级别提供理想的学习环境包括设置硬件、软件和应用程序以支持人工智能操作和共同创造的实践，同时考虑开源选项。“创造”级别的总体目标是挑战并使学生能够发展高级能力，以便基于可定制的数据集、编程工具或人工智能模型配置人工智能解决方案或制作新的人工智能工具，同时考虑开源选项。还将支持学生增强对更广泛的人工智能共同创造者社区的归属感，并增强他们作为人工智能社会公民所需承担的社会责任方面的智力技能以及在创建和测试人工智能系统时遵守个人和企业社会责任的适应性组成的高级能力。建议的教学方法和途径旨在帮助解决结构不良的问题并培养高阶思维，包括通过基于项目的学习、基于问题的方法学知识探索以及多方面的伦理评估。建议的学习环境就数据集的配置、人工智能编程工具和必要的计算设备提出建议，以支持复杂学习，同时考虑共享人工智不同国家对人工智能国家战略的制定和实施各在拥有完善国家战略的国家，人工智能共同基础课程体系可以与现有政策框架相结合，作为培养实施人工智能伦理法规所需的以人为本的心态和价值观、让人们成为负责任的人工智能用户和公民，并大规模发展力、编码和数字技能、媒体和信息素养，以及批判性和创造性思沟通、社会情感和人工智能伦理技能，特别是在这些技能的教育存在显著各成员国应推广关于人工智能发展的一般意识计划，包括关于数技术带来的机遇和挑战、人工智能系统对人权的影响及其含义，包括儿如果国家人工智能战略得以发布并良好实施，那么针对学生的人工智能共同基础课程体系和人工智能课程的实施应在人工智能战略的广泛框架内从行政和财政上进行规划和支持。此类国家战略通常是由针对人工智能对工作产生的广泛且具有颠覆性的影响的政策回应所触发的，包括人工智能驱动的工作岗位转移和人工智能支持的工作岗位创造，以及采用人工智能可能需要的新就业技能的前景。对这种颠覆的首要政策回应是关于人工智能能力发展的全系统战略，该战略由资金和激励机制以及针对人工智能的特定课程组成，这些课程根据每个部门的情况（包括学校教育、技术和职业教育与培训、高等教育、员工技能提升和再培训以及公民终身学习计划）精简不同的发展轨迹。对于没有采用战略的国家，人工智能共同基础课程体系可以作为一个触发点，提高人们对国家总体人工智能政策，特别是人工智能能力发展的重要性的认识。此类战略和政策的实施预计将从评估准备情况和计划差距开始。实施的过程和结果通常会受到监测和评估，政策制定者在建立跟踪实施情况的总体机制和方法时，应尽早并定期监测人工智能能力发展计划。为了评估人工智能课程或灵活的教育计划，制定涵盖以下内容的标准尤为重要：学生和教师的准备情况；教师专业发展的培训和支持方面的不足；需要解决以支持国家人工智能愿景的课程目标和内容方面的差距；为满足市场当前和近期需求而需要添加到课程内容中的内容；跨部门支持的动员和验证机制；课程整合的进技术2）在整个工业和社会部门扩大人工智能的使用3）积极应对社会变化，包括劳动力市场需求。该战略旨在发展一个实现人工智能全面利用的人工智能生态系统，并使韩国成为以人为本的为了支持实现这一目标，韩国一直专注于修订法规以创造一个更有利于行业智能创新的有效利用、利用人工智能简化治理、建立人工智能伦理法规以及从小学开始就建设人工智能方面的人力资本。该战略提出了一个跨学科的人工智能课程以及基于四类人群的需求定义的人工智能能理知识2）人工智能从业者，他们在劳动力市场的“人工智能+X”环境中应用人工智能和软件工具；（3）人工智能专业人员，他们开发人工智为了与这四类人的能力发展保持一致，该战略建议制定法规，将行业专业人授级别，支持扩大现有的人工智能部门，并动员更多部门提供与人工智能相关的计划，包括通过扩大硕士和博士级别人工智能教育和研究计划的规模和在学校层面，该战略寻求以计算思维为重点扩大人工智能学习机会。在小学低年级，为学生提供人工智能体验活动以培养他们的兴趣和好奇心；在小学高年级，支持学生通过在核心学科的学习中应用人工智教师也通过在他们的初始培训计划中整合人工智能以及提供关于人工智能教学法整合的新学位来支持他5.2构建跨学科的核心和集群人工智能课程以提升学生人工智能能力的发展需要整合各种学习和实践渠道，包括国家课程框架内的正式课程、课外项目以及通过与家庭和当地社区互动进行的非正式学习。在推动国家人工智能课程的开发和实施作为人工智能共同基础课程体系实施的主要渠道的同时，考虑私营部门或非政府渠道提供的学习项目是否符合以人为本的愿景和伦理原则也很重要。审查和引导包括数字平台在内的非正式学习渠道的影响也至关重要，如果这些项目面向学生，尤其是儿童，可通过规定提供者对安全和伦理的责人工智能具有跨学科性质，与数学、科学、工程、语言、社会研究、艺术、公民和公民教育以及历史以及这些学科的各种组合有着复杂的内在概念和实践联系。人工智能也代表了数字技术连续体中的一个迭代步骤和一次技术飞跃。在这种情况下，人工智能共同基础课程体系建立在关于数据、编程、计算结构和互联网的多学科知识和技能以及基于计算和工程思维以及科学推理的综合概念知识和技能集之上。同时，以人为本的心态和人工智能伦理的培养扎根于因此，有必要使人工智能共同基础课程体系与各国学生的一般能力框架保持一致，并检查后者是否需要调整或改革以响应人工智能时代的新要求。在已经采用和实施了国家学生数字或信息通信技术能力框架的国家，可以考虑采用适应性方法将人工智能方面整合到其中。这需要重新定义数字能力，以涵盖人工智正规教育项目中的一套核心人工智能课程通常被认为是为所有学生，特别是那些可能除了在学校之外无法接触到人工智能的学生提供包容性机会的主要渠道。这将需要重新配置国家课程以适应投入到人工智能课程的时间。与人工智能相关的集群课程应进行调整或改革，以增强它们与人工智能能力的联系，同时又不失去对学生其他核心能力的关注。这些跨学科的核心和集群人工智能课程可以整合到适合国家或当地联合国教科文组织的报告《K-12人工智能课程：政府认可的人工智能课程图谱》（2022b）确定了将人工智能课程融入K-12教育体系的四种主要策略。这些策略包括将人工智能作为一门独立学科实施；将人工智能融入其他现有学科（通常是信息通信技术跨学科方法，即将人工智能成果融入多个集群学科；以及将人工智能作为一种可选的、课外或辅助课程活动（例如课外俱乐部）。作为一门独立学科的人工智能可以要求所有学生学习，并可以通过一系列科学、技术、数学、工程和设计方面的补充课程来支持，以满足学生不同的能力、背景和学习需求。在这些方法中的任何一种或组合下，跨学科性都有双重含义：核心人工智能课程应调动学生在相关学科，特别是科学、技术、工程、艺术和数学（STEAM）方面的多学科价值、知识和技能，作为人工智能课程的基础，如阿拉伯联合酋长国的“计算、创意设计和创新课程”（联合国教科文组织，2024）所示；集群人工智能课程应促进人工智能能力的关键方面在学习成果中的内在整“教育部的计算、创意设计和创新课程涵盖了计算机科学、工程、设计、可持续性和视觉传播，提供了一个全面而简洁的教育框架。它通过培养批判性思维、问题解决能力和创新精神，让学生在充满活力且相（CCDl）的课程中。通过聚焦人工智能，CCDl课程鼓励学生发展创造力伦理影响的意识；学习并演练基本的人工智能原则和概念；并在不同领域间交叉融合他们的知识。该课程于2016年首次设立，作为一个以技术为重点的学科领域，在已有的计算机科学课程之外。随着人工智能领域的最新发展，CCDl逐步整合了机器人技程进行了修订，涵盖五个领域1）计算机科学，重点关注计算机系统、网络和互联网、数据和分析、算法和编程以及计算的影响2）工程原理和系统，重点关注电和电子、机器人技术和系统以及嵌入式系统3）设计和创新，包括创业精神和工程设计流程4）可持续性，强调可持续社会5）视觉传播，集中于设计图形、计算机辅助设计和设计实5.3将面向未来且在当地可行的人工智能领域构建在确定了核心和集群人工智能课程的跨学科对齐结构后，课程开发者需要将人工智能共同基础课程体系整合到国家或机构的核心人工智能课程中。核心人工智能课程的构建基于人工智能能力的相互关联的关键方面、每个方面下的人工智能子领域以及特定的人工智能系统，以作为课程的载体。关于使课程成为必修或选修的决定至少由三个因素构成：不同方面的基础价值、人工智能知识和技能的面向未来的潜力以及在当地学校实施的可行性。人工智能领域和系统的可行性取决于教师和学生的人工智能准备程度，以及通用人工智能系统和特定硬件、软件、编程语言和基本应用在大多数学校的当地可如第四章所解释的，以人为本的心态、人工智能伦理以及人工智能技术和应用对所有学生在人工智能时代的生活和工作都至关重要，因此应包含在所有的人工智能课程中。一些领域，如人工智能系统可能更适合对人工智能有浓厚兴趣和能力的学生。评估当地人工智能准备程度可以为决定人工智能系统设计是应被定义为一套可以融入其他方面的思维技能，还是如果有必要的数据库、计算资源和人工智能模型在选定的人工智能方面或领域的框架内，下一步是确定要涵盖的人工智能技术和技术子领域的范围，以及推荐作为课程或学习实践载体的特定人工智能系统。这在人工智能技术和应用方面更为明显。技术范围很广，包括从一般演绎原则构建的逻辑系统或算法以解决特定问题（例如人工编码的决策树、α-β剪枝大量的人工智能技术示例中选择子领域，并指定它们的关系，例如经典人工智能或“基于规则的人工智能”、机器学习、深度学习和生成式人工智能模型。人工智能技术和面向人类的产品及服务的范围正在迅速扩大，从各部门正在开发的人工智能技术中进行选择更具挑战性，包括从计算机视觉、自然语言处理、自动语音识别以及自动规划和调度（人工智能规划）等类别中进行选择。在选择和确定人工智能技术和技术子领域的范围后，应考虑人工智能系统和工具的示例，同时尽可能不对商业品牌或产品有偏见。如第二章原则5所述，应应用严格的公共验证机制，以防止使用歧视边缘化群体或产生与性别、能力、社会经济地位、语言和/或文化相关偏见的人工智能系统。在选择人此外，哪些人工智能领域应被定义为必修，哪些可以是选修，将由国家背景决定，包括上述相关政策的目标和雄心以及准备程度。特定领域的人工智能知识和技能的深度和广度应根据目标学生群体的典型准备程度和能力来定义。所有学生必须达到“以人为本的心态”“人工智能伦理”以及“人工智能技术和应用”两个层次，但达到第三个层次“创造，尤其是人工智能系统设计”对他们来说并非那么必要。因此，考虑一种灵活或情境化的实施策略可能是有用的，在这种策略中，针对不同的人工智能技术和人工智能知识的关通过将人工智能能力建立在以人为本的心态以及体现在伦理中的社会知识和技能基础上，人工智能共同基础课程体系旨在让学生准备好在各种情境下与面向未来的人工智能进行协作。系统性的人工智能设计思维、知识和技能旨在培养一种开放的知识模式，能够支持学生理解、使用和创造下一代人工智能系统。人工智能共同基础课程体系强调在人工智能技术和应用方面可转移知识和技能的重要性，这些知识和技能可以帮助大多数学生为人工智能工具的进一步迭代做好准备。虽然已经努力确保这个课程框架对新兴技术做出响应，但在其发布后新的工具和创新将会出现，示例工具和活动可能会变得过时或陈旧。课程本身将需要包含可以向前调整的内容，以便保持相关性和“面向未来”。建议采用模块化课程设计，其中可以开发基于人工智能领域或不同人工智能系统或工具的多个模块，并推荐给当地教育机构。模块化结构允许课程进行更动态的审查和更新，因为不必为了添加或删除特定工具、领域概念或其他内容而改变整个课程。另一方面，面向未来可以包括学校和学生共同设计人工智能课程。这意味着鼓励起草校本人工智能课程以及教师对为一般能力发展所选择的特定领域或工具进行情境化调整。为了实施这个框架，课程开发者应该考虑人工智能课程的动态性，并努力使学习过程面向未来。人工智能共同基础课程体系自然需要向基于能力的教育模式转变。基于能力的教育旨在从固定时间和灵活学习模式（意味着无论所有学生是否达到预期的掌握水平，都要在固定的课程表内完成教学）转变为更灵活的时间和固定学习模式（意味着允许灵活的学习时间表，以便所有能力的学生都能达到预期的掌握水平）。在基于能力的教育中，期望学生展示构成能力的基于表现的知识、技能和价值观，而未达到这些这个框架不是按年级水平来划分学习或活动的进展，而是专注于系统应为所有学生寻求实现的毕业水平成果。因此，课程开发者将需要利用这个框架及其组成部分，在所有四个方面开发一个有支架的螺旋式学习模式，让学生从与他们的能力和学校准备程度相匹配的领域和难度水平开始学习人工智能。螺旋式课程模式应该提供对一组基础人工智能知识的有间隔和迭代的参与，这将鼓励记忆检索和周期性升级的实践，以加深他们的理解以及与问题解决情境的关联。这种设计有助于确保信息从工作记忆转移到长期记忆，以支持持续的学习收获，同时也使学生能够利用现有的模式来学习新的人工智能知识，或者调整应用技能以在不同情境中解决问题。相反，在短时间内一次性开发和提供的课程（例如黑客马拉松或训练营）可能会课程开发者的工作将是概述人工智能伦理、基础知识和技能以及系统设计思维的主要元素，然后确定这些元素在不同年级的适当难度、广度和深度水平。这将使他们能够创建课程的螺旋式迭代和基于项目的任务，帮助学生逐步推进和扩展他们的学习和实践。麻省理工学院的RAISE倡议开发的人工智能课程“人工智能日”采用了螺旋式设计方法，围绕关键主课程内容，如“人工智能是什么，人工智能擅长什么和不擅长什么”“人工智能如何工作”“机器如何学习”和“机器如何创造”。不同年龄段的学生有机会持续参与“什么是人工智能”等主题，同时逐渐接触到新颖或升级的知识和技能，如算法和人工智能编程、可教机器和生成式人工智能。围绕伦理的跨领域主题，包括人工智能偏见、人权、人机交互和人工智能的社会影响，都根据不同年龄段的学生进行了定制。更多信息：https://dayofai.虽然实施人工智能课程所需的资源可能会因预期课程目标的广度和深度以及当地学校的总体数字准备程度而异，但需要一个基本的学习环境来满足有效学习人工智能基本掌握水平的基本方面和领域的最低标对在校学生的实施需要以下基本条件，按重要性排序：教师培训和支持、人工智能教学资源、需求分析和校本研究、学校更新数字基础设施，以及提供人工智能资源，包括通过采购硬件和软件以及与私营或第三部门合作共享人工智能设备和系统。如果这些条件得不到满足，课程就不太可能按预期实施或实现其预期硬件和机器人技术：人工智能课程所需的硬件可并非所有人工智能课程都包含机器人或机器人技术的内容。当需要学习机器人时，课程可以利用免费的在线虚拟应用程序或当地负担得起的套件。一些课程使用树莓派等设备，要求学生使用低成本设备创建学习人工智能技术的工具：为了促进理解并允许探索复杂的概念和人工智能技术，已经开发或免费提供了一些工具，在11个政府人工智能课程中提到了以下工具：MachineL为了为人工智能能力发展提供有利的学习环境，特别是为了实施人工智能课程，政府应致力于为所有学校和学生提供普遍的互联网连接，包括通过灵活的“在线+离线”解决方案，以接触在线或移动人工智能系统、可定制的应用程序、基本和可扩展的学习资源以及同伴学习者或共同创造者。必要的数字基础设施还包括适量功能良好的具有基本连接性的数字设备，以及学生学习操作技能、练习编程和训练虚拟机或人工在这些基本条件尚未实现，但政府决心尽早启动人工智能课程的情况下，在提供有利的学习环境时应考虑替代方案。关于人工智能共同基础课程体系，前两个方面（以人为本的心态和人工智能伦理）下的大多数目标至少可以部分通过在线和离线解决方案来实现，这些解决方案也被定义为无插电解决方案。对于人工智能技术和应用方面，学术和非营利组织提供了一些精心设计的无插电活动，以展示人工智能工具的人工智能活动）。即使在完全连接的学习环境中，无插电解决方案也有价值，它为学生提供了从算法控制的信息茧房和与数字平台的交互中退出的机会，以练习独立、自主的思考，这对于逐步构建和深化关于人如上所述，面向在校学生实施人工智能课程的最重要的前提条件是教师培训和支持以及提供人工智能教学资源。实现人工智能共同基础课程体系所概述的目标将需要教师，特别是那些教授信息通信技术或人工智能的教师，不断发展和更新他们在设计和促进适合年龄的人工智能学习活动方面的学科知识和教学能力。国家和机构战略制定者需要规划和实施一种综合方法来改革职前课程，以培养合格的人工智能教师，为在职信息通信技术或人工智能教师设计和提供基于能力的培训和长期支持，并加强其他核心学科教师的技能提升，以培养跨学科的人工智能能力。所有这些培训和支持计划旨在加强负责教授人工智能或实施国家人工智能课程的教师的能力，这意味着人工智能教师的专业化趋势。这种专业化包括专门为人工智能教师建立框架，或替代的更灵活的机制，以定义和发展一套专业能力，以充分实现人工智能课程对学生的目标。由于信息通信技术和人工智能在学校课程中常常被归类为边缘学科，信息通信技术和人工智能教师的专业地位尚未得到充分认可。人工智能教师的专业化也意味着人工智能应被归类为核心学科之一，人工智能教师应享有与其他核心学科教师相同的专业地位，他们的教学时间和表现应在人事管理制度中得到同等在中国，国家教育研究院、华东师范大学和腾讯共同制定了一个人工智能学科教师的人工智能能力框架。尽管这不是一个由政府推动的国家人工智定义了一套全面的人工智能教师能力，包括六个维度：理解和意识、基础知识、基本技能、问题解决能力、教学实践以及伦理和安全。相应地，教师必须掌握人工智能的基本概念逻辑和社会影响，理解人类智能和机器智能的区别，以及人机协作的意义师人工智能能力框架不同，该框架面向的是人工智能教师；不包括以人为本的心态和专业发展更多信息：/rmtzcg/xwy/wzxw/202203/t20220325_686401.html在一些国家，公立教师教育机构没有足够的能力来提升教师的技能，以跟上人工智能技术的快速变化，因此通常会动员公私合作伙伴关系来开发和提供人工智能课程，以利用私营人工智能行业或非政府组织的人力和物质资源，部分或完全替代公共人工智能课程以及信息通信技术或人工智能教师。由于这些资源丰富的人工智能公司和非政府组织对基于自身品牌加强其在人工智能教学中的存在和主导地位有着浓厚的兴趣，这种方法存在公共人工智能教师去专业化的风险。建议动员公私合作伙伴关系时，要有明确的目的，即有助于提升公共人工智能教师的技能，并支持他们的持续专业发展。此外，应该使用满足实施人工智能共同基础课程体系和国家人工智能课程需求的人工智能教师综合能力框架来定义一套严格的标准，以验证人工智能行业开发的人工智能课程和培训师是否可信、无偏见、与人工智能能力发展相关且足够无品牌倾向。这样的框架还应该有助于验证人工智能课程如何能够恰当地整合到学校课程体系中，以补充而不是取代公共课程。公立学校在持续提高教师实施人工智能课程能力方面的责任应该得到优先考虑，而不是被削为了促进公共人工智能教师的专业化，将实施人工智能共同基础课程体系的要求作为基准来简化教师的职前和在职培训以及对教师专业发展的持续支持也很重要，以确保它们与一系列明确界定的能力相一致，并在支持教师整个职业生涯的逐步提高方面相互补充。应特别关注根据教授国家人工智能课程所需的价值取向、知识和实践技能，参与、审查和调整教师继续教育举措以及为教人工智能能力的发展是一个三螺旋束，涵盖了价值观和伦理原则的社会和情感学习、人工智能概念知识的自我导向和协作构建以及应用和共同创造人工智能工具的实践技能。为了帮助学生共同通过能力的三个螺旋进步，在他们所知道的和他们所能做的之间架起桥梁，并将他们先前的知识和技能转移到未来人工通过基于参加某个人工智能课程或对同一人工智能领域感兴趣的学生群体设计和组织活动，可以解锁针对人工智能领域的特殊性和学生不同能力定制的教学创新。在这种基于群体的学习场景或项目的设计和组织方法中，某一群体的学生可能会从不同的班级和年级组合在一起。这种方法并不代表任何特定的学习理论，通常涉及广泛的教学方法和实践导向的学习场景，包括互动活动、协作项目和同伴支持。学生建立一个实践社区，他们的学习通常遵循课程安排，在那里他们共同承担责任，相互激励和指导，并与教师合作获得反馈。通过这种方式，他们加深了理解，共同解决具有挑战性的问题；在实践项目中合作，以实际在为人工智能共同基础课程体系的不同方面的理解、应用和创造选择或设计教学方法时，考虑教学实l以人为本的价值观和心态的培养本质上是建立在社会和情感学习过l伦理的学习是一个通过实际案例研究、基于场景的批判性评估、情境应用和协作规则制定来理解l人工智能技术和应用代表了一个领域，它将人工智能概念知识的实践导向构建与真实的基于任务的应用无缝融合，并且需要真实的人工智能工具作为构建人工智能技术和技术知识模式、基于问题的学习和可转移应用的实践以及基于场景的探究的基础，以及对人工智能工具及其使用背后的价值观和伦理的深入理解。l人工智能系统设计模拟现实世界的工程项目，涉及人工智以实践工程思维过程并培养综合解决问题的技能。它要求教师设计和组织基于项目的学习，让学生识别和描绘能够且应该由人工智能解决的问题；评估数据需求并规划数据收集方法；配置人工由于人工智能能力是一个三螺旋束，特定的教学实践有可能在一节课或一个单元内涵盖人工智能能力的多个方面。这就要求教学规划者或教师注入和引导各种教学方法，以便学生能够参与人工智能学习和实践的多个方面。人工智能技术和应用的实际研究和开发往往利用对人工智能方法的密集和持续概念化以及迭代编程、配置和优化。这种发展实际人工智能能力的先决条件已经通过在使用人工智能应用的黑客马拉松和训练营中实践的教学方法的有效性得到了验证。为了提高学校教学法的效率，应该为学生安排机会，国家或机构的人工智能课程应该围绕让目标学生群体参与共同责任和同伴学习的原则以及人工智能领域的特殊性和预期学习成果，对教学方法提出建议或指导。当在人工智能课程中引入更新或新颖的教学方法时，应该为教师提供足够的培训、实际指导和即时响应的服务（如在线聊天机器人）。应该规划和实施理解人工智能系统的基本机制。这一学习成果包理解人工智能系统的基本机制。这一学习成果包个。这是一个游戏化的例子，它可以增加学生的兴麻省理工学院媒体实验室个人机器人小组在辛西娅·布雷泽尔（CynthiaBr12至14岁刚开始学习人工智能的学生在线和/或训练你的机器人：中学人工智能与伦理课程》中。对后者的研究表明，即使是计算机科学背习成果旨在实现一个循环：初步定向或信息收集，支持学生始围绕人工智能的目的形成假设；调查，学生深入研究人工智能对不同人群的不同观点、益处、价值和风险，并为出现的问题设计潜在解决方案；最后，使用基于项目的方法开发潜在解决方案原型。在整个该课程包括六个核心目标，根据具体情况通过不同的在线或离线活动来实现。下表概述了这些目标教师或其他促进者可以帮助实现这些目标的示单独或小组形式编写一个制作“最佳”花生酱和果冻三条、米饭、玉米粉蒸肉或其他当地相关且孩子算法。该活动的核心要求学生通过获取关于算结构如何的知识来练习回忆，并将其应用于一识别活动中，学生参与回忆、反思和构建知识这个活动中，学生被要求在可教机器中构和狗的图片进行分类，但他们得到的是一法产生一致的结果。这是一个促进体验式使用确认设计，即向学生提供一个问题和方法来确认理解所有技术系统都是社会技术系统，并且社会政治议程，并非中立的信息来源。学生参与者及其价值观的伦理矩阵。作为小组或个人活动进行早期的回忆/识别任务的基础上，要求学生在识别不同利益相关者及其潜在冲突的利益和价值观时进行反思和早期批判使学生能够发展程序性知识，然后将其应用于更复杂阵。这项活动体现了以学生为中心的批判性思认识到在给定的社会技术系统中存在许多利统会对这些利益相关者产生不同的影响。学生识别人益相关者及其价值观，以及系统为满足这些利益相关序性知识转移到其他技术的能力，这是发展迁移技能的重要一应用对人工智能的技术理解和利益相关者的知识，以标。他们确定了数据集，并设计了反映他们设定的功能。这个基于项目的团队学习方法利用建构主课程中获得的技术知识，以完成设计思维过程的早期阶段(型阶段)，并共同创建一个解决方案，在这种情况下，为Y创建不同的道德利益相关者概况。分享设计有助于学习和反思，第二轮迭代可以让学生有机会利用从应，反思它们的直接和间接影响。除了遵循探究方法思维进行项目式学习外，该课程还寻求让学习者在能技术中获得体验式参与，并促进就技术、使用它的对学生人工智能能力的评估自然需要使用基于能力的评估，这种评估需要适应人工智能多个方面的特殊性和整合性。为这种评估设计的方法和工具对于衡量学生的起点、衡量他们对人工智能关键方面的掌握水平以及为评估教学实践的有效性和人工智能课程的整体实施提供参考至关重要。然而，很少有人尝试开发这种评估工具来评估跨多个进展水平的综合人工智能能力。因此，人工智能共同基础课程体系或本地人工智能课程的实施需要包括构建一个基于能力的评估体系，涵盖目的和目标、真实任务和方法、基准标准构建标准参照评估来衡量人工智能能力的掌基于能力的评估的主要目的是根据预先定义的标准或基准框架来衡量学生的掌握水平，这意味着使用标准参照评估。如上所述，基于能力的教育旨在支持所有学生达到能力的最低掌握水平，这意味着固定的学习成果和更灵活的时间安排。在这些模式下，在特定时间范围内未达到最低标准的学生应获得额外支持，直到他们能够达到标准。为了支持这一目标，应该定义一套参考标准来诊断学生的掌握水平与预先定义的标准相比，并推荐进一步的学习经验。在基于群体的教学活动设计和组织的背景下，应该对单个学生或目标学生群体进行标准参照的自我参照评估，以诊断他们的掌握水平与最低标准之间的差距以及他们随时间推移的进步表现。虽然学习的自我参照评估有助于为学生量身定制个性化体验，但推移的进步表现。虽然学习的自我参照评估有助于为学生量身定制个性化体验，但对标准参照的强调可以人工智能共同基础课程体系将人工智能能力解释为可衡量的学习成果，并概述了每个能力模块的预期毕业水平行为表现。这些可以作为构建预先定义的基准标准的基础，根据这些标准，可以创建一个标准参照评估项目库来衡量学生群体的掌握水平，更具体地说，包括他们掌握的方面、领域或特定主题以及任何常模参照评估将单个学生与同一课程的其他学生进行比较，这不是人工智能课程中基于能力的评估的主要重点。然而，负责人工智能课程的国家或机构可能会考虑通过长期跟踪学生的表现，建立一套动态调整的学生在人工智能关键方面或领域能力发展的常模。常模参照评估还可以提供学生与同龄人相比的能力的全面视图，以及本地学生与其他国家同龄学生的能力基准。常模的平均值应根据预先定义的人工智能能力标准进行测量，以监测大多数学生的学习成果是否超过、达到或低于最低标准。最后，应按年龄、性别或人口背景对不同学生群体与常模相比的表现进行分类和分析，以帮助为政策或策略提供证据，为在学习人工智能方面处于不利地位的学生提供补救或补充支持。人工智能技术旨在解决现实世界的问题，其实践导向的性质要求使用现实世界的场景和真实任务来衡量学生应用他们的思维模式、伦理原则、技能和知识的表现，并从心理测量学上验证学生在人工智能多个方面的发展。基于能力的评估应充分利用展示学生可衡量或外显行为表现（他们能做什么）的任务，这通常被称为“基于绩效的评估”。然而，为了充分满足评估可观察行为和涉及思维模式和伦理的以人为本、概念知识的可迁移性、实践技能的适应性以及人工智能系统设计的创造性等潜在能力的需求，评估绩效的目评估可观察绩效和潜在能力：从纯粹评估可观察行为（学生已经做了什么）转向对学生在人工智能技术和应用能力方面的潜在知识模式（他们潜在能做什么）、以人为本的批判性思维以及为特定目的服务的人工智能工具的伦理评估和选择（他们如何将伦理应用于人工智能的使用）从评估死记硬背转向测试可迁移性、适应性和创造性：评估方法应从测量固定、重复的操作转向设计和使用各种任务，以评估学生如何跨情境转移知识和技能（学生如何转移知识和技能）以及适应新情况。方法也应转变（学生如何适应从有限地关注操作现有人工智能工具的流畅性转向学生如何批判性地评平衡特定领域和综合人工智能能力评估：在对思维模式、伦理理解和实践、知识和技能的特定领域评估的基础上，设计和使用真实的基于项目的测试来评估学生融合和整合伦理原则、人工智能知识和技能以及计算和工程思维来批判性评估人工智能工具、重新设计算法或共同创建人工智能系统的整体能力。这些基于项目的评估学生如何整合人工智能能力来解决问题，要求课程开发者或教师设计开放和真实的任务；所需能力的广度应适应不同的进展水平，并且需要设计适当的评分标准来反映对开放和多层级能力的测量。为人工智能能力配置真实的评估任务和评分标准：块的详细规范来构建。评估任务的配置、评估的管理方法和响应格式应与每个领域（思维模式、伦理、人工智能概念知识、人工智能操作技能和综合人工智能系统设计）的要求相一致。这意味着具体的评估任务应根据能够从心理测量学上验证“理解”、“应用”和“创造”的掌握程度的认知和行为表现来定制。对于“理解”级别，任务可能更侧重于对潜在性能的概念和伦理原则的理解，较少关注具体的实践技能，而“应用”级别的任务可以围绕基于问题的实践技能和应对任务变化的适应性。对于“创造”，测量任务可能更多地关于新想法的概念化的综合和算法编程、新人工智能工具或系统的虚拟或物理原型的设计、测试和优化人工智能模型的知识和技能、在人工智能共同创建中展示的综合计算技能和工程能力，以及设计和测试背后的以人4.人工智能系统设计：4.1基于项目的设计思维4.2基于项目的系统配置4.3基于项目的迭代人工智能系统设计下的三种评估形式基于可教机器（TeachableMac智能系统的设计、训练、测试和优化的模拟项目。该项目应围绕与促进社会包容的现实世界需求相关的主题来定义，并且在训练人工智能模型时使用关于当地语言或文化特征的数据。综合人工智能能力的一个关键方面是基于反馈迭代人工智能系统的综合能力，因此传统方法如纸笔测试应扩展到包括能够捕捉学生进创造以人为中心的1.1.0关于“人类能动性”要点的综合纸笔和/或计算机1.1.1人工智能能否用于支持人类在价值观和社会问题上的决策？说出当前人工智能技术在支持与价值观、社会问题和个人情感反应相关的决策方面的一1.2.0关于“人类责任”要点的综合纸笔和/或计算机测综合纸笔和/或计算机测创造以人为中心的1.1.2如果人类在人工智能系统的概念化和设计中不1.1.3机器能动性会变得比人类能动性更强，并接管越来越多的人类能动性1.2.1媒体报道称通用人工在几乎所有领域超越人类，而一些人工智能专家则表示通用人工智能可能永远不会出现。谁是正确的？评估一些选定的人工智能媒体报道是否超出了人工智能技术的真正能1.2.2在未来，所有的日常会议记录和行政报告都会由人工智能起草吗？下一代学生还需要学习如何综合材料和起草报告吗？评估生活或学科学习中的特定问题是否能够以及是否应该用人工智能方法来解类消除气候变化的驱动因素并保护地球的福祉吗？人类社会应该调动所有资源无限制地训练人工智能模型吗？还是人工智能模型的训练已经对气候变化产生了不可逆转的影响？分析一些人工智能系统如何影响环境和气候变化，以及它们的方法如何可或缺且值得信赖的同事，还是会威胁人类社会的安全、包容、公平、正义和其他社会规范？批判性地反思人工智能对人类社会的潜在平等地创造就业机会，还是人工智能的部署会在全球市场和你当地的背景下导致经济发展更加不平等？批判性地评估为什么人工智能变得越来越重要，以及它可能如何影响你当地的经济和就业正在为所有人开发人工智能工具。人工智能会增强还是威胁包容和平等？批判性地评估在你当地背景下广泛采用人工智能对包容和平等的2.1基于场景的伦理价值取向2.1.0关于“伦理原则”要点的综合纸笔和/或计算机测2.1.1你从未表示同意使用你的个人数据来训练人工智能模型，那么你的个人数据受到保护且安全吗？描述个人在线数据是如何在未经同意的情况下被收计算机测试。2.2.1解释为什么在开发和使用人工智能应用程序时2.3.0关于“共同创建伦理规则”要点的综合纸笔和/或计创造2.1.2你只在提示中输入了个人数据，请求一个“值得信赖的”生成式人工智能系统来帮助你起草一封推荐信。你能确定你的私人数据不会被泄露吗？描述敏感的个人数据是如何通过与人工智能系统的提示或这样的视频分享平台看起来好像能理解用户可能喜欢什么样的视频，并且知道如何推荐用户可能感兴趣的视频。请确定视频平台使用的视频推荐算法周2.2.2如果我们想从人工智能系统提供的有用服务中受益，是否有必要放弃一些我们的个人隐私来享受这些好处？解释为什么在开发和使用人工智能应用程序时必须考虑数据隐能平台，它们总是提供超出我预期的服务，所以我不需要了解这些人工智能模型是如何工作的解释。”评估这一说法并描述可解片，用生成式人工智能工具生成了一个视频，看起来非常逼真，我为了好玩把它发布到了网上；我用生成式人工智能系统根据我的‘有创意的’提示撰写文章，并以我的名