K-12 AI curricula: A mapping of government-endorsed AI curricula（Ⅱ）

Product by UNESCO （United Nations Educational， Scientific and Cultural Organization） 聯(lián)合國教科文組織

第一份關于K-12（學前教育至高中教育的基礎教育階段）人工智能課程全球狀況的報告，意在開發(fā)有效的支持工具和框架來促進青少年人工智能素養(yǎng)的發(fā)展。

AI4K12： Five Big Ideas and K-12 AI Curriculum Guidelines

The AI4K12 Initiative was launched by the Association for the Advancement of Artificial Intelligence （AAAI）， the Computer Science Teachers Association （CSTA）， and AI4ALL in 2018 as a joint working group that seeks to develop national guidelines for teaching K–12 students about AI （AAAI， 2018）.

This group brought together academics， researchers and teachers to work towards a comprehensive AI framework based on ‘five big ideas： 1） computers perceive the world using sensors; 2） agents maintain representations of the world and use them for reasoning; 3） computers can learn from data; 4） intelligent agents require many types of knowledge to interact naturally with humans; and， at the very centre， 5） AI can impact society in both positive and negative ways. The ‘Five Big Ideas in Artificial Intelligence poster resource has been translated into 15 languages to date， and formed at least part of the basis for the development of curricula in multiple contexts， including several of the curricula researched for this study.

The working group was convened to unpack each of these ideas into a curriculum framework divided into four parts， for grades K-2; 3-5; 6-8; and 9-12. To date， curriculum guidelines for the first three ‘big ideas have been drafted and are currently available for public comment.

In the guidelines， each ‘big idea is subdivided into learning concepts， which are further split into concept components. For example， the learning concepts， concept components for ‘Big Idea 1： Perception are summarized in the table below.

Table ‘Big Idea 1： Perception concepts and Concept components

The Machine Learning Education Framework

Although it never mentions competence-based education， the Machine Learning Education Framework （Lao， 2020） follows the well-known CBE framework of knowledge， skills and attitudes? CBE has in the past been criticized by some for its lack of attention to the meaning of the task for students and a reductionist view of competence which， while firmly rooted in the context of performance， is less sensitive to individual factors like prior experience and the flexibility to tap into external resources， e.g. the knowledge of teammates. However， the gradual integration of theories such as constructivism and experiential learning has resulted in a competence-based framework that focuses on ‘head， heart and hands， in which the ‘head represents the cognitive domain， the ‘heart represents the affective domain and ‘hands represent the psychomotor domain. This integration has also expanded the concept of competence to include social and emotional skills.

The Machine Learning Education Framework consists of six ‘minimally required courses for ML-engaged citizens， and is targeted to a ‘tinker/ consumer audience. In her framework， Lao makes the argument that understanding bias and the social implications of AI are fundamental requirements for all skills， also presents a rubric for evaluating ML learning programmes against this framework.

譯文

AI4K12：五個大概念及K-12人工智能課程設計指導

AI4K12計劃由人工智能促進協(xié)會（AAAI）、計算機科學教師協(xié)會（CSTA）和AI4ALL于2018年聯(lián)合發(fā)出起，旨在制定關于教學K-12階段學生人工智能的國家指南（AAAI，2018）。

該團隊匯集了學者、研究人員和教師，致力于研發(fā)基于“五個大概念”的綜合人工智能框架：1.計算機使用傳感器感知世界;2.代理現實世界進行表示與推理，并將它們用于推理;3.計算機能從數據中學習;4.智能代理需要多種類型的知識才能與人類自然交互;5.從根本上講，人工智能可以同時對社會產生積極和消極的影響。迄今為止，“人工智能中的五個大概念”報告資源已被翻譯成15種語言，并構成了在多種背景下所開發(fā)課程的一部分基礎，包括本研究中的幾門課程。

研究工作組召開會議，嘗試將每一個想法都分解為課程框架。課程框架一共分為四個部分，分別針對幼兒園至2年級、3至5年級、6至8年級和9至12年級。至今，前三個“大概念”的課程指南已經起草完成，目前可供公眾評論。

在指南中，每個“大概念”都被再細分為學習概念，這些學習概念又被進一步細分為概念組件。例如，“大概念1：感知”的學習概念、概念組件總結在下表中。

表 “大概念1：感知”的學習

概念、概念組件

機器學習教育框架

盡管機器學習教育框架（由Lao 2020年提出）從未提及基于能力的教育，但它遵循了涵蓋眾所周知的知識、技能和態(tài)度的CBE框架。CBE過去曾受到一些批評，因為它缺乏對學生任務意義的關注和對能力的簡化主義觀點，雖然牢牢扎根于表現的背景下，但對個人因素（如先前的經驗）和利用外部資源的靈活性（例如隊友的知識）不那么敏感。然而，建構主義和體驗式學習等理論的逐漸融合形成了一個以能力為基礎的框架，其重點是“頭、心和手”，其中“頭”代表認知領域，“心”代表情感領域，“手”代表精神運動領域。這種整合還擴展了能力的概念，包括社交和情感技能。

機器學習教育框架由六門階梯式課程教學目標組成。在這個框架內，Lao提出了一個論點，即機器學習系統(tǒng)偏見和人工智能的社會影響是所有技能的基本要求，她還提出了一個根據該框架評估機器學習教學計劃的準則。

國際資訊

東非區(qū)域虛擬實驗室研討會啟動

近日，COL 為來自肯尼亞、馬拉維、坦桑尼亞、烏干達和贊比亞的教師們組織了一次關于在教育培訓中使用虛擬實驗室的區(qū)域研討會，該研討會旨在為教師們提供必要的技能。為期三天的東非區(qū)域實驗室研討會在內羅畢肯尼亞技術培訓師學院（KTTC）主辦，由教育部職業(yè)和技術培訓部首席秘書 Margaret Mwakima 博士發(fā)起。

活動中，Margaret Mwakima 博士強調了虛擬實驗室的巨大潛力，與物理實驗室相比，虛擬實驗室具有成本效益。印度Amrita University的 Krishnashree Achuthan 博士領導研討會為促進團隊創(chuàng)建支持教師以及評估學習的工具，用以納入虛擬實驗室。COL 的區(qū)域辦事處（CEMCA，德里）已開始與Amrita University合作，后者是印度教育部建立大量虛擬實驗室項目的國家牽頭機構，以促進在亞洲舉辦一些支持教師的能力建設研討會。這次面對面的研討會由大學指定的三位專家來培訓，來自五個國家的三十多名教師參與。

（英聯(lián)邦網）

首屆歐洲教育和創(chuàng)新峰會開幕

日前，由歐盟主辦的首屆歐洲教育和創(chuàng)新峰會召開。峰會討論了各級教育對激發(fā)創(chuàng)造力、促進就業(yè)和培養(yǎng)創(chuàng)業(yè)能力的重要性，并圍繞促進高等教育教學創(chuàng)新給出了指導意見。

歐盟委員會創(chuàng)新、研究、文化、教育和青年事務專員瑪麗亞·加布里埃爾作主旨演講并參與討論。她概述了教育在各個階段（從小學到高等教育）和相關就業(yè)市場中作為創(chuàng)新關鍵驅動力的橋梁作用。同時，她宣布了為加強教育與創(chuàng)新之間的聯(lián)系而采取的新行動，其中包括創(chuàng)建歐洲創(chuàng)新高等教育機構網絡。

（歐盟委員會）