向孩子们传授人工智能知识是一个系统性工程，需要结合教育目标、教学方法和实际应用，以激发孩子们的兴趣和创造力。以下是一些具体的方法和建议：
一、构建系统化课程体系
- 分阶段教学
- 小学低年级段：侧重感知和体验人工智能技术，例如通过简单的编程游戏、语音助手等工具，让孩子们初步了解人工智能的概念和应用。
- 小学高年级和初中阶段：侧重理解和应用人工智能技术，例如通过项目式学习，让学生动手制作简单的AI模型或应用。
- 高中阶段：侧重项目创作和前沿应用，例如让学生参与AI竞赛、开发AI应用等，培养他们的创新能力和解决实际问题的能力。
- 跨学科融合
- 将人工智能与科学、数学、语文等学科结合，通过跨学科的项目式学习，让学生在解决实际问题的过程中掌握AI知识。
二、采用多样化的教学方法
- 探究式学习
- 鼓励学生主动探索、发现问题并寻找解决方案。例如，在编程过程中，学生通过不断尝试和修正错误来获取知识，这种过程不仅增加了他们的实践经验，也提升了他们的创造力。
- 融合式学习
- 将计算机科学、数据科学与其他学科结合，让孩子们在跨学科的环境中掌握多元化的知识，培养综合能力。
- 游戏化学习
- 通过游戏的方式，让学生在轻松愉快的氛围中学习AI知识。例如，通过编程游戏，孩子们可以学习基本的编程概念，体验人工智能的魅力。
三、开发普适化教学资源
- 利用国家智慧教育平台
- 在国家中小学智慧教育平台上开设人工智能教育栏目，广泛汇聚优质教育资源，实现优质资源共建共享。
- 开发适合中小学生的AI教育资源
- 分批设立中小学人工智能教育基地，推动高校、科研院所和高科技企业的人工智能实验室、展厅等场馆向中小学校开放，开发适合中小学生的人工智能教育资源。
- 利用AI工具辅助教学
- 例如，科大讯飞AI学习机T30Pro，通过个性化精准学、自动批改、错题整理等功能，帮助学生查漏补缺，提升学习效率。
四、建设泛在化教学环境
- 升级优化数字化教学环境
- 升级优化现有的数字化教学环境和设施设备，加强校际间资源共享，为学生提供人工智能体验、学习、探究、实践的空间。
- 推动产学研用结合
- 鼓励有条件的地方和学校先行先试，推动产学研用结合，研发一批人工智能教育学习类课程和教学案例，为教学提供支持。
五、培养教师的专业能力
- 加强师资队伍建设
- 通过招聘、引进、转岗等方式充实AI教育师资队伍。鼓励高校开设AI教育相关专业，培养未来教师队伍。
- 开展教师培训
- 将AI教育教师培训纳入计划，提高教师专业化水平。例如，通过培训，让教师掌握AI工具，避免数字代际鸿沟。
六、家长的角色
- 监督引导
- 家长作为孩子成长过程中的重要监护人，肩负着监督引导与协同支持的双重责任。家长应帮助孩子合理使用AI工具，避免过度依赖。
- 协同支持
- 家长可以与孩子一起使用AI应用来学习，例如通过AI生成一封给20年后的自己的信，再手写修改，这样的作业不仅受到学生和家长的好评，还能培养孩子的批判性思维。
七、培养学生的综合素养
- 数据素养
- 青少年要能判断数据来源的可信度，筛选有价值的信息，理解数据背后的意义，从而利用数据服务学习和生活。
- 高阶思维
- 青少年要有“人机伙伴”的意识，把AI视为思维延伸的工具，而非答案生成器，聚焦高阶思考。
- 批判思维
- 青少年要避免盲目接受AI给出的结果，特别是在利用AI创作时，要坚守人文价值引领和原创精神，用人类思考之源滋养知识之花。
- 伦理意识
- 青少年要深入了解AI偏见，遵守法律规范，不侵犯他人知识产权和隐私权，避免滥用AI生成虚假信息。
八、案例分享
- 北京第八十中学
- 教师用人工智能大模型提示词，引导学生探索智能时代的学习方式。
- 重庆两江新区礼嘉实验小学
- 教师借助智慧教育资源库快速生成个性化教案，结合反馈数据生成学生的学习记录。
- 福州屏东中学
- 学校结合智慧物联网和开源AI大模型技术，创新性地将智慧农业引入校园，打造“智慧农情监测站”和“智慧农情云上展示平台”。
- 福州八中
- 学校利用低代码平台，快速搭建阅读打卡、写作分享、古诗词学习等各类教学智能体。
九、未来展望
- 政策支持
- 教育部等九部门联合印发《关于加快推进教育数字化的意见》，提出“探索‘人工智能+教育’应用场景新范式”。
- 技术发展
- 随着AI技术的不断发展，未来将有更多创新的AI教育工具和平台出现，为学生提供更加丰富和个性化的学习体验。
- 社会参与
- 高校、科研院所和高科技企业应积极参与AI教育，为中小学校提供低成本的软硬件解决方案。
通过以上方法和建议，我们可以有效地向孩子们传授人工智能知识，培养他们的创新能力和解决实际问题的能力，为未来社会培养适应需求的优秀人才。
