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教育部加強中小學人工智能教育的舉措

時間: 徐球0 分享

教育部加強中小學人工智能教育的舉措大家了解嗎?人工智能是未來科學的發(fā)展,下面給大家分享一些關于2024年教育部加強中小學人工智能教育的舉措(介紹),希望能夠對大家的需要帶來力所能及的有效幫助。

教育部加強中小學人工智能教育的舉措

2024年教育部加強中小學人工智能教育的舉措(介紹)

通知明確加強中小學人工智能教育的總體要求。一是堅持立德樹人,全面貫徹黨的教育方針,緊扣新時代新征程教育使命,滿足面向未來的創(chuàng)新型人才培養(yǎng)需求。二是堅持以人為本,遵循教育規(guī)律和人才成長規(guī)律,以人工智能引領構建以人為本的創(chuàng)新教育生態(tài),引導學生正確處理人與技術、社會的關系,促進思維發(fā)展,培養(yǎng)創(chuàng)新精神,提高解決實際問題的能力。三是堅持激發(fā)興趣,引導學生廣泛參與探究實踐,強調學用結合,培養(yǎng)學生科學興趣和科學精神,提升數字素養(yǎng)與數字技能。四是堅持統(tǒng)籌謀劃,加強頂層設計和部門協(xié)同,積極穩(wěn)妥推進,鼓勵有條件的地方和學校先行先試。

通知指出,要構建系統(tǒng)化課程體系,實施常態(tài)化教學與評價。進一步完善相關課程中人工智能教育要求,小學低年級段側重感知和體驗人工智能技術,小學高年級段和初中階段側重理解和應用人工智能技術,高中階段側重項目創(chuàng)作和前沿應用。鼓勵各地各校將人工智能教育納入課后服務項目和研學實踐,推動產學研用結合,研發(fā)一批人工智能教育學習類課程和教學案例,為教學提供支持。統(tǒng)籌信息科技、科學類、綜合實踐活動、勞動等課程和課后服務,一體化實施。結合人工智能技術的特點,大力推進基于任務式、項目式、問題式學習的教學。

通知強調,要開發(fā)普適化教學資源,建設泛在化教學環(huán)境。在國家中小學智慧教育平臺開設中小學人工智能教育欄目,廣泛匯聚優(yōu)質教育資源,實現優(yōu)質資源共建共享。分批設立中小學人工智能教育基地,推動高校、科研院所和高科技企業(yè)的人工智能實驗室、展廳等場館向中小學校開放,開發(fā)適合中小學生的人工智能教育資源。均衡配置中小學人工智能實驗室資源,升級優(yōu)化現有的數字化教學環(huán)境和設施設備,加強校際間資源共享,為學生提供人工智能體驗、學習、探究、實踐的空間。

人工智能壯大新興產業(yè)

要及時將人工智能最新成果應用到具體產業(yè)和產業(yè)鏈上,培育壯大新興產業(yè),布局建設未來產業(yè),改造提升傳統(tǒng)產業(yè),保障產業(yè)體系完整性、先進性和安全性,完善現代化產業(yè)體系。需要建設高速泛在、天地一體、集成互聯(lián)、安全高效的數智化基礎設施,包括網絡連接設施、感知設施、算力設施、數據中心、衛(wèi)星通信與量子通信設施等。與此同時,電網、鐵路、機場等傳統(tǒng)基礎設施也都需要數智化升級換代。超前建設數智化基礎設施,同時加快傳統(tǒng)基礎設施數智化改造,可為我國現代化產業(yè)體系及其運營提供強大的“底座”支撐。

在這場人工智能革命中,我國要牢牢把握戰(zhàn)略主動權,超前布局人工智能技術研發(fā)與應用,推動人工智能創(chuàng)新鏈與產業(yè)鏈、資金鏈、人才鏈深度融合,加快發(fā)展智能產業(yè)化和產業(yè)智能化,形成具有全球競爭力的開放創(chuàng)新生態(tài),贏得國家競爭新優(yōu)勢。

人工智能社會結構的組成

在社會結構上,人工智能的發(fā)展可能會催生人工智能“類人體”等新的社會群體。實際上,人工智能正不斷深入地在各方面參與社會治理,從而增強整個社會的獲得感、幸福感、安全感,而這一切都是構建人類文明新形態(tài)的基礎。比如,在交通出行領域,人工智能可以科學規(guī)劃出行路線,做好可能情況的準備和應對;而某科技公司生產的“學校AI語音防霸凌監(jiān)測系統(tǒng)”,能夠實時監(jiān)測校園衛(wèi)生間、天臺等潛在環(huán)境,一旦檢測到類似“救命”“住手”等詞或異常打斗聲,將觸發(fā)報警機制,及時干擾、阻止校園霸凌等不良事件的發(fā)生。

人工智能倫理道德

人工智能無法像人類一樣擁有真實的情感,雖然可以模擬情感,但這種模擬是基于算法和數據,缺乏真實感。人工智能還缺乏道德和倫理判斷能力,無法自行做出符合道德和倫理標準的選擇。這就引發(fā)一個突出問題,如果AI犯了錯誤,誰來負責?

人工智能的算法偏差

由于人為偏差而導致原始訓練數據或人工智能算法發(fā)生偏差,導致結果出現偏差,從而輸出失真且不能及時糾正,可能會造成損失或危害。人工智能的決策取決于底層算法,這些算法可能存在偏見。例如,AI招聘可能會更傾向于選擇男性而非女性或白人而非黑人。

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