当前，中小学人工智能课程主要依托信息科技课、机器人与创客教育社团等方式开展。一直以来上述课程在内容设计上存在交叉重合，导致人工智能教育的泛化。随着新一代人工智能技术和教育平台的丰富，人工智能课程应当与时俱进，把学生利用人工智能技术解决真实问题的完整过程，并由此理解人工智能技术的本质，作为人工智能教育的底色，体现人工智能课程的独特教育价值和魅力，真正促进学生人工智能素养的培养。令人高兴的是，我们在中国科协青少年科技中心、中国青少年科技教育工作者协会等单位共同主办的2023年全国青少年人工智能创新实践交流展示会上，看到了一批（共17个）具有代表性的人工智能创新教学案例，为中小学人工智能课程的健康发展带来了诸多启示。图1显示了这17个案例的所属学段、内容主题、人工智能技术类型和教学方式的分布关系，表明教师能够面向多种主题场景，采用多类人工智能技术开展多元化的教学探索。本文将基于这些获奖案例的亮点与不足，探讨教师应当如何在教学中擦亮人工智能教育的底色。

问题情境：体现人工智能技术优势

如同新课标倡导真实性学习一样，让学生经历利用人工智能解决真实问题的完整过程也是新一代人工智能教育的核心要义。为此，问题情境的有效设计是重要前提。好的问题情境能够激发学生的学习动机，促进学生知识建构；而不当的问题情境，虽能产生课堂互动，却难以唤醒学生的问题意识，甚至走向解决伪问题的歧途。当前中小学人工智能教学多以问题或项目驱动，教师在提出问题时能够考虑到人工智能技术应用的情境性、价值性与可行性，但对为何采用人工智能技术而不是其他信息技术解决这一问题，缺少说明或者分析不到位。

在“人工智能预测出行”案例中，教师通过3个学习任务引入项目主题：任务1，思考如何缓解学校门口交通拥堵现象；任务2，探析学生的出行方式及其影响因素；任务3，通过案例分析对比传统方法和人工智能技术在预测学生出行方面的差异，分析人工智能技术的优势。基于此，教师布置了“出行预测小助手”的设计与制作任务。总体而言，该问题情境紧扣真实问题解决，注重发挥人工智能技术的优势，有较好的参考价值。

在初中案例“中药茶饮智能识别搭配小助手”中，教师创设了这样的问题情境：首先指出许多学生在秋天出现咳嗽、咳痰等症状时，家长会用菊花、金银花、枸杞等中药给学生泡中药茶饮以缓解症状；接着教师提问学生自己在家想泡中药茶饮又不知从何入手时应该怎么办；最后教师引出驱动性问题“如何利用人工智能技术帮助我们认识家中的中药并根据药性搭配茶饮？”看上去，这一问题的提出自然顺畅，且利用人工智能技术搭配中药茶饮也颇有新意，难能可贵。但也值得商榷，因为这个问题的核心是如何自动识别中药的品类，那是否必须利用人工智能技术？一方面，家里购买的适用于泡制茶饮的中药一般是常见品类，不仅种类有限，也较容易识别；另一方面，购买的家用中药一般都有中药名称和药性说明，或者经过简单的网络检索也能获得相关信息。如是，利用人工智能技术解决问题的必要性不足，无法让学生真正体会人工智能的优势。如若教师将问题情境的重点设在茶饮搭配的效率和准确度上，引导学生对比探析利用传统方法与人工智能技术搭配茶饮的差异，便可能让学生充分体会到人工智能的优势。

笔者曾撰文指出，技术应用要尊重现实生活中的真实需求和解决问题的现实路径，不能为用技术而虚设情境^[1]。为此，教师在设计人工智能教学的问题情境时，需要真实体现人工智能技术的优势，引导学生批判性看待与选用人工智能技术，而不仅是停留于“能用则用”，或者片面求新、求异。

教学目标：聚焦人工智能素养培养

相较于传统的编程教育、机器人教育和创客教育，人工智能教育需要采用新的实践平台和创作工具。与此同时，人工智能素养培养成为中小学人工智能教学的出发点和最终旨归。作为教学的指南针，人工智能课程教学应当以素养为导向，紧密围绕学生人工智能素养的培养设计学习活动。反之，如果教学目标停留于工具使用和技能训练，就难以塑造学生的人工智能认知和思维，甚至混淆新一代人工智能技术和传统信息技术的本质区别。

图1　参展教学案例的基本属性与关系

以往的教学案例大多从三维目标角度，或是围绕信息科技／信息技术课程的四大核心素养设定教学目标。虽然这两种方式都有其合理性，但均不利于深入揭示人工智能素养的核心要素。如何在教学目标中体现人工智能素养的核心要素呢？“婴儿情绪识别系统”案例作出了有益的尝试。在该案例中，教师参照《中小学人工智能课程指南》中的中小学人工智能核心素养^[2]，以婴儿情绪的智能识别为内容主线，将智能意识、智能思维、智能应用与创造、智能社会责任4个要素融入教学目标中。

通过本课程的学习，学生将初步具备如下人工智能素养：

●  了解人工智能对社会发展的作用，具有主动解决问题、掌握核心技术的意识（智能意识）

●  针对待解决的问题，能够将其分解为若干小任务，合理设计相关算法（比如表情或哭声检测）并通过编程实现（智能思维）

●  能描述典型图像分类算法的实现过程，学会训练和优化图像分类模型，并能根据实际需要配置适当的环境、参数及自然交互方式等（智能思维）

●  了解特定领域（如机器学习）人工智能应用系统的开发工具和开发平台，通过搭建简单的人工智能应用模块，亲历设计与实现简单智能系统的基本过程与方法（智能应用与创造）

●  认识算法对解决问题的重要性，懂得合理的使用和保护婴儿的人脸和声音等隐私数据，知道发展人工智能应遵循的伦理、道德、安全问题，合理地与人工智能开展互动（智能社会责任）

总体而言，以上5个教学目标指向清晰，综合表现了学生在人工智能学习过程中形成的知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观，并凸显了项目式学习在体系化塑造学生人工智能素养方面的优势。当然，尽管教师已有意识地增强了语言表达的规范性，但仍然存在模糊的表述，不利于理解、测量与评价。例如“了解人工智能对社会发展的作用，具有主动解决问题、掌握核心技术的意识”可修改为“能举例描述人工智能对社会发展的作用，并说出主动解决问题、掌握核心技术的必要性和重要意义”；而“了解特定领域（如机器学习）人工智能应用系统的开发工具和开发平台”可修改为“能列出2～3个常见的人工智能应用系统开发工具和平台”。

此外，还有两种情况值得教师留意。一是在教学目标中将人工智能平台操作、制作人工智能数据集、开发人工智能科技创新作品等具体目标与人工智能素养目标并列呈现，表明教师尚未准确把握人工智能素养的内涵及构成要素，割裂了工具使用与素养提升之间的有机关系。二是在教学目标中同时列出信息科技核心素养目标和生物核心素养目标，却没有具体描述人工智能素养目标。面向真实问题解决的人工智能课程教学，必然涉及多学科领域知识，但主次要分清，人工智能本身的内容应该是第一位的。