华中师大人工智能教诲学部的成立，再次提醒我们，人工智能不是单一学科，而将是带来各学科全面“智能化”。
人工智能对教诲来讲，一方面是要在人才数量及质量上加快加大培养，形玉成教诲体系的人工智能专业人才培养；另一方面是要将智能技能利用到教诲的方方面面，从而带来教诲形态的变革，以及西席能力的转变。

本日，我将带着大家大略理解一下我国及其他国家人工智能教诲情形，以及人工智能对教诲的影响。
希望帮助对“人工智能与教诲”有兴趣的朋友，建立起不太片面的认识。

• 各国人工智能布局与人才现状

• 人工智能师资情形与各级学校培植

• 人工智能利用于教诲与西席协作

环球AI人才及不屈衡，各国政策密集布局

聪慧时期，未来已来。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）技能已走出实验室，逐步与社会结合，推动社会经济向“智能化”迈进。
人工智能将给各领域带来颠覆式的变革，小到企业机构，大到国家地区都在积极方案布局，希望捉住机遇。
而AI竞争，核心是人才存量与人才质量竞争，面对环球AI人才存量不敷、人才质量不高、人才流失落等现状，如何在短韶光内培养出高水平AI人才？是天下各国都非常关注的问题。

各国密集布局AI研究和市场

为开展AI研究布局和家当布局，环球各国都在密集出台大量政策文件，且广泛涉及到人才培养。
相较中国，当前多个西方国家的AI技能创新与家当发展布局不仅开始更早，且政策支持力度也绝不逊色。

环球AI人才极不屈衡，各国培养体系均未完善

虽然环球对“AI”、“AI人才”尚无统一定义，观点边界较模糊。
但仍有一些数据可作参考。
如有数据显示，环球现有AI人才约30万，个中家当人才约20万，大多从业于各国AI家当公司及科技巨子，另有储备人才约10万，分布在环球367所高校中。

AI人才分布极不平衡，无论数量和质量美首都处于领先地位，中国、英国、加拿大等国家一贯在奋力追赶，虽然成果显著，但仍与美国存在明显差距。

如今，环球每年约有2万AI领域毕业生，纵然美国也尚未形成完善的人才培养体系，远不能知足当下百万量级的人才需求。
且AI人才流动性较大，《2019年环球人工智能人才报告》显示，27%AI研究职员事情地与其得到博士学位的地区是不一样的，有些国家乃至达到三分之一。

师资严重缺少，大中小学大力推进人工智能教诲

AI师资严重缺少，各国加大培养力度

AI人才存量不敷背后的深层缘故原由在于师资。
当前，一方面，现有西席缺少AI干系专业知识，西席绝对数量不敷；另一方面，AI西席与AI企业人才收入差距较大，难以吸引高端人才投身教诲，乃至西席流向企业、外洋。
如谷歌、脸书、微软等技能巨子都在高薪聘请AI西席及毕业生。

为办理这一问题，美国通过总统奖彰等方法加大对AI早期研发大学西席的帮助力度；英国则更强调根本教诲阶段AI西席军队培植，操持在4年内花费8400万英镑造就8000名打算机科学西席，从而担保每所中学都拥有一名合格的打算机科学西席；中国积极搭建AI领域西席工程能力演习平台，多所师范大学设立AI专业加大西席培养力度；加拿大通过营造开放、原谅的教诲科研环境，成功吸引了一批AI领域的先驱开拓者任职于当地大学，如多伦多大学的Hinton、阿尔伯塔大学的Sutton以及蒙特利尔大学的Bengio。

高档教诲：我国已有59所学校设立AI学院/研究院，干系专业过1000

各国在高档教诲AI学科体系构建方面也作了很多努力，如培植AI学科专业、设立AI干系硕士博士学位、促进多学科交叉领悟等。

在美国，卡内基梅隆大学设立美国首个AI本科专业，斯坦福大学设立AI研究院，麻省理工学院投资10亿美元培植AI学院等。

英国在高档教诲领域投资1亿英镑设立AI奖学金，设置AI学位，开设AI课程，履行硕博贯通人才培养，鼓励不同学科背景学生深造，操持每年至少增加200个干系专业博士。

在加拿大，以蒙特利尔、多伦多和埃德蒙顿为代表的三大地区依托本地大学开设AI专业，培植AI实验平台，培养AI、机器学习和大数据开拓的领导人才，在硕士阶段推出课程教授大型数据集转化技能和策略，用于未来聪慧城市、聪慧医疗和制造业升级，并操持在未来几年培养800名AI领域的博士生；以蒙特利尔大学、多伦多大学、阿尔伯塔大学、滑铁卢大学等高校的AI实验室为平台，加拿大培养了浩瀚高质量AI人才，他们大部分成为了加拿大初创企业的创始人或者是谷歌、脸书、亚马逊等科技巨子的技能精英。

在中国，高校霸占AI人才培养总量的80%。
2018年4月，教诲部发布《高档学校人工智能创新行动操持》，对中国高档教诲AI人才培养体系进行了较为全面的设计。
据不完备统计，截至2020年3月尾，全国已有59所院校建立了AI学院/研究院，215所高校获批AI本科专业，数据科学与大数据技能专业616个，智能制造工程专业130个，还有机器人工程、智能科学与技能、智能建造、智能医学工程、智能电网信息工程和智能车辆工程等干系专业过百个。

中小学：教诲部门及学校共同大力推进智能教诲

美国2013年制订了《联邦STEM教诲五年计策方案》，至2016年超过40%美国学校都设置了编程课程。
此外，美国人工智能协会（AAAI）和美国打算机科学西席联合会（ CSTA）联合发起AI4K12项目操持，正在制订K-12AI传授教化国家辅导方针，并已发布人工智能五大理念，并据此提出K-12阶段的分学段传授教化建议。
由卡内基梅隆大学支持的天下人工智能青少年竞赛（WAICY)也大力推动了人工智能在美国学校的发展。

日本在2016年的《日本再兴计策2016——面向第四次工业革命》中提出将人工智能干系课程纳入中小学必修课范围，2019年起更将履行教诲改革，将大规模培养人工智能人才作为主要计策。

在欧洲，波兰数字化部创建了《波兰人工智能计策设想》项目，个中2019-2020学年100余所学校开设AI课程，课程分三个学段——K-3年级、4-6年级、7-8年级。
K-3年级的传授教化目标是，让儿童进入编程天下；4-6年级，理解AI事理和基于Scratch、IBM Watson创建人工智能办理方案；7-8年级，将学习机器学习算法，并在Python中用编程实现。

我国各地教诲部门也积极探索中小学智能教诲。

北京市海淀区则根据《中国互联网学习白皮书之人工智能教诲发展报告(根本教诲)》初步拟定的人工智能能力培养目标框架，初步构建起了中小学AI教诲课程内容。

上海市徐汇区，2019年将人工智能教诲融入信息技能课，利用自主开拓的徐汇区人工智能学生读本和西席读本，第一轮先在8所高中、12所初中、20所小学开展了实验。
2020年，估量AI课程将大面积进入全区中小学。

南京市首先看重AI西席的培养。
2018年开展了考试测验性的第一期人工智能培训，第一部分是专家讲座和一线西席对人工智能的理解、运用和展望分享；第二部分是Python措辞的培训。
而在2019年的人工智能培训中，形成了10个菜单式系列课程，包括人工智能视觉编程、人工智能学科领悟、数字美术、数字音乐、3D打印创意、物联网创新设计、AR/VR设计制作、虚拟天下程序设计等内容。
全市西席自主报名，参培人数达到500余人。
此外，南京还搭建了人工智能竞赛平台，在2018年的中小学电脑制作竞赛就设置了智能程序（现在改为人工智能）板块内容。

一些学校也在积极系统布局人工智能传授教化。

在人大附中一方面开设了种类丰富的人工智能课程，如机器人课程、建模与仿真课程、人工智能的机器学习、数据挖掘、打算机视觉、大康健与人工智能、打算社会科学等，多数以自由选修课的形式供应给学生；另一方面为了培养高等AI人才，还通过志愿报名和选拔相结合的办法，成立了全国根本教诲首个人工智能实验班，开设专门的人工智能课程《人工智能与关于心智的生物学》，以及以“繁芜系统科学”为紧张方向的课程。
学校还组织学生参与高校和科研机构组织的学术和实践活动。

在上海市西中学，2018年建成基于课程的中学AI实验室，通过选修课的形式面向高一、高二开设课程，并配套由华东师大等编撰的《人工智能根本（高中版）》教材履行。
实验室里可以体验无人车、无人机、手势掌握机器人、面部识别、卫星云图识别、空气屏等AI技能，并进行Python措辞传授教化。

学校更进行了系统的AI教诲五年方案，分三个阶段履行：第一阶段通过讲座、竞赛等科普活动，遍及AI知识；第二阶段进行实验室和拓展型、研究型课程的培植，开展人工智能事理、模块功能、措辞与算法等的学习；第三阶段再将人工智能延展到学校教诲传授教化管理当中。

近日，北京四中国际课程昌平区佳莲学校也宣告，与中国教诲科学研究院互助创办的人工智能特色项目。
自初中起进行学生培养，由中外博士挂帅，以培养学生全面本色和人工智能素养为特色。

智能支撑个性化教诲，“智能+全能西席”将涌现

人机协作高效传授教化，智能数据诊断支撑学生个性化教诲

人工智能对付西席有分外意义，可以将西席从繁琐、机器、重复的脑力事情中解脱出来，成为西席有代价的工具和伙伴：一方面，人工智能可以取代西席某项单一的技能，完成批改作业等日常事情中繁琐、机器性的事情，把老师从重复性、机器性的事务中解放出来；另一方面，人工智能会成为未来西席事情的组成部分，由人机协作完成聪慧性事情。
面向学生个体发展的教诲做事体系，单靠西席个人很难支持。

尤其是在我国，一个西席常需面对几十个学生，没有技能的支撑，想要精确理解学生的特色是很困难的，没有人工智能的支持，要想履行因人而异的个性化传授教化也不可能。
进入人工智能时期，在全面采集、剖析学生学习过程数据的根本上，人机协同既可以实现群体班级的规模化支持，也可以实现适应每个个体发展的个性化传授教化。

而且人工智能与传授教化大数据结合，可以帮助我们洞察隐蔽的关系，对教诲的实质规律实现认识。
曾经，我们认为同样得高分的学生，大多未来会有所发展与造诣，可结果未必如你所愿。
究其缘故原由，每个学生背后有着完备不同的个性，这种个性在学生的发展阶段将起到关键性浸染。
每个学生的微不雅观表现，比如学习实践数据、学习路径数据、学习交互数据、学习过程情绪投入数据等高度个性化表征的数据，通过智能技能对数据进行描述性统计，可以实现表象的概括归纳性理解，通过诊断性剖析超越表象，创造表象背后的问题，从而进行诊断性剖析，对学生的未来做出预判，帮助老师洞察真实的学生。

因此，未来教诲是人类西席与人工智能西席共同协作承担传授教化任务。
两者各自发挥上风，在传授教化中承担角色。

西席职能将向两个方向专业分解

随着人工智能利用于传授教化，未来教诲对西席提出了更高哀求。
未来西席军队会向两个方向分解：

一是人工智能支持下的全能型西席，即西席既要为每个个体供应个性化支持，又要为带有生态性子的群体供应支持，这就哀求他们既要节制学科知识，又要节制传授教化法知识、技能知识，节制认知、脑科学发展、儿童身心康健干系知识，还要理解各种社会属性，具有领导力和社会协作能力，这是一样平常西席难以胜任的。
但有了人工智能的支持，能够对儿童的身心康健和全面发展卖力的全能性西席是可能存在的。

二是专业型西席。
未来西席会涌现风雅的、个性化分工。
让每位老师成为全能大师不太可能，但部分西席可以在某一方面做到极致。
未来将会有专门做练习辅导的老师、做项目设计的老师、讲明学生生理问题的老师、授课老师、做传授教化设计的老师等。
西席角色分工越来越细，就像拍电影一样，有编剧、演员、导演、摄像、后期制作。
以是，西席须要长于基于大规模的社会化协同开展教诲做事。

随着未来西席角色和职能的转变，未来课程也将发生改变。
跨多个领域的综合性课程，期望老师独自完成是不切实际的，必须辅以西席间协同、西席与人工智能协同环境构造的支持。
今后，一门课可能由多位西席卖力，个中有学科专家、传授教化设计师、知识通报者、活动设计者，人工智能助教或其它角色。

原创 视觉变量 东西视野EDU

部分信息数据来源：教诲部、重庆高教研究、新校长传媒等