联合国教科文组织：2023全球中小学人工智能课程调研报告

中小学阶段人工智能课程政府认可课程调研总结

研究目的

分析全球中小学阶段政府认可的人工智能课程，总结课程内容、学习结果、开发机制和实施策略，为指导未来人工智能课程扶持政策、国家课程设计及人工智能能力发展提供依据。

研究范围

调研对象为193个UNESCO会员国，分析了29个国家的政府认证人工智能课程及31个非政府课程作为基准。课程定义为：由政府认可，面向K-12学生，包含人工智能相关学习结果的结构化课程。

主要发现

1 课程开发与认可

• 政府主导：仅11个国家（政府）开发实施课程，4国课程仍在开发中。
• 开发机制：
  • 政府集中指导：如韩国（行业专家参与）
  • 政府委托私营机构：如沙特阿拉伯（委托企业开发）
  • 政府下放权力：如比利时（地方政府实施标准）
• 课程形式：多为选修课或归入其他课程，如中国将其设为信息科技课程的一部分。

2 课程整合与管理

• 整合方式：
  • 独立课程
  • 归入信息通信技术课程
  • 跨学科整合，涉及数学、科学等
• 课时分配：平均每年4.2小时，高中阶段最多（58小时），小学阶段最少（2.3小时）。
• 支持条件：教师培训、资源开发、私营部门参与、基础设施升级是关键支持要素。

3 课程内容与学习结果

• 三大领域：
  • 人工智能基础（41%课时）：算法、编程、数据素养
  • 伦理与社交影响（24%课时）：伦理、社会影响、应用领域
  • 理解与开发（25%课时）：底层技术、工具应用、开发
• 学习结果：
  • 知识：占43%
  • 技能：占37%
  • 价值观与态度：占20%

4 课程实施

• 教学方法：
  • 基于项目学习（69门课程采用）
  • 讲授、小组活动、混合学习广泛应用
• 工具与环境：
  • 受限于硬件和编程语言
  • 存在工具依赖风险，建议采用“不可知法”设计课程

主要建议

1. 加强研究验证：多国应开展人工智能课程实施效果的试点研究，建立证据基础。
2. 协同开发：平衡政府主导与行业参与，确保课程开发多学科、多利益相关方参与。
3. 循证资源开发：基于需求进行资源开发与教师培训，纳入ethical considerations教学。
4. 平衡课程整合：通过指南实现人工智能与现有课程的协调整合，确保持重。

总结

尽管全球仅有少数国家开发实施政府认证人工智能课程，但课程设计强调培养学生在人工智能时代的素养与创新能力。未来应加强跨国合作、平衡公共与私营部门角色，并更加注重伦理与交叉学科融合。