Page 219 - 心理健康教育模式及理论创新

第六章 新时期教育学及其教学管理问题的有关探究

心思想，人工智能都不是单一的知识学习，而是对问题的解决。因此，课程设计
建议从现实问题（情境）出发，层层深入，最后回到问题的解决上来。在此过程
中，对于不同的学段或者不同的学习层次的学习者，所学习的深度是不同的。但
是，课程中技术层次浅显，不代表着思维层次也可以浅显，课程设计中必须融入

学习者对学习内容的思考与辨析，融入创新与创造，忌将课程教案设计为硬件组
装说明书，忌在教学设计中给学生提供完整的软件代码。计算思维是人工智能课
程的重要组成部分，在以往的计算思维的基础上，教学中还必须融入数据的思维
和智能的思维。

（二）重视学科交叉
人工智能的多学科交叉体现在两个方面，首先在核心领域，人工智能以数学
为基础，以计算机为实现手段，同时与控制、信息等领域有诸多交叉。其次，人
工智能所要解决的问题，是面向不同学科领域的。因此，面向问题解决的人工智

能教学，其多学科交叉是自然的，无须刻意谋划，这也对我们教师的课程设计，
以及教师的自身素养提出了更高的要求。
（三）重视数学的核心地位
要充分认识到数学在人工智能中的核心地位，并在各个学段的教学中，由浅

入深、由少至多地融入数学的元素。尽管对于较低年龄段的学习者来说，对人工
智能的核心算法缺乏数学这一基本工具，也缺乏计算机的实现手段，但是数学的
基本思想是可以用语言和故事来表述的，随着学习阶段的提升，对照初中及高中
的数学课标，部分数学内容完全可以和人工智能课程进行融合，以数学的思想来

引领人工智能算法的核心思想。在人工智能教学中融入数学，因为我们培养的人
才不仅仅在应用领域进行创新，我们也更需要那些深入底层，能够在核心领域进
行创新的人才。核心领域的创新能力才能赋予国家具有实质性优势的创新能力，
也才能够真正抵御外部环境带来的技术封锁的风险。

（四）应对人工智能教育全面开展带来的教学挑战
人工智能教育已经在各个教育阶段逐步普及，但这种普及并不是平均的，而
是在各地区各校之间存在巨大的差异。这种差异也会给学生未来进入新的学校学
习带来负面影响，比如重复性的学习会让学生失去学习兴趣，而另一部分学生则

不得不加快学习的进度以赶上班级的平均水平。学校在开展人工智能课程时也会
因此带来新的挑战。在教学设计时应该充分考虑这些差异，充分考虑如何让以往

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