聚焦创造力设计人工智能课程,培养拔尖创新人才

刘峡壁 李海花 贾志勇 袁中果

摘要：
科技拔尖创新人才培养是目前基础教育中亟待解决的重要问题。人工智能是当前乃至未来科技的前沿与制高点，以及人类“认识自己”的学问，通过人工智能课程培养科技拔尖创新人才的创造力恰逢其时。人工智能课程在培养创造力要素上所能发挥的积极作用包括：启发创新意识与思维、促进跨学科知识整合、提升实践创新能力、形成自主学习和终身学习能力。在此基础上设计的人工智能课程体系，在以培养科技拔尖创新人才为目标的北京市翱翔计划项目中成效明显，对借助人工智能课程培养科技拔尖创新人才有一定的启发意义。

关键词：拔尖创新人才；
创造力；
人工智能课程；
翱翔计划；
基础教育

科技拔尖创新人才，是指能够在科技领域表现出巨大的创新潜力、超强的创新能力、顽强的创新精神，并创造出卓越的成果，为社会进步做出重大贡献的人才[1]。当前，我国正从过去的科技追赶者转变为科技引领者，在此背景下，培养科技拔尖创新人才显得尤为迫切。这不仅有助于推动传统产业向高端化、智能化方向发展，还有助于我国自主掌握核心技术，减少对外部技术的依赖，确保国家科技安全。培养科技拔尖创新人才，最重要的是培养其创造力。当前，科技创新面临的问题日益复杂，只有具备了创造力，学生在处理复杂问题时才能具备独到见解和创新思维，从而勇于面对未知和不确定性，主动应对挑战；
才能深入理解实际问题的本质，提供具有实践意义的创新性解决方案。人工智能作为一门研究模拟、延伸和扩展人类智能的新兴科学，现已形成了机器学习、神经网络、符号智能、行为智能、进化计算和群智能六大知识体系[2]。人工智能与教育在本质上具有内在统一性[3]，都旨在帮助人类“认识和发展自我”。通过学习人工智能技术，学生不仅能获得对于人工智能的全面认识，构建宏大的人工智能世界观，为其未来深入研究人工智能技术奠定坚实基础，还能更好地认识自身智慧，并从中体会数学、物理等学科对于认识自身的价值与乐趣。这让学生能自觉地运用与发展自身智慧，保持对科学研究的好奇心，从创新和创造中找到真正的满足与快乐。因此，人工智能课程在基础教育阶段科技拔尖创新人才培养中可发挥重要作用。

一、创造力的关键要素解析

回顾历史，科技拔尖创新人才取得成就往往依赖于以下关键要素：创新意识与思维、跨学科知识整合能力、实践能力、自主学习和终身学习能力。

（一）创新意识与思维

创新意识与思维是指个体在面对问题、挑战或机遇时，所展现出的积极、灵活、开放、前瞻性的认知和思考方式。它不仅涉及创造新的产品、服务或解决方案，更包括在日常生活、学习和工作中持续追求改进和变革的态度与行为。显然，创新意识与思维是创造力的根基。

（二）跨学科知识整合能力

跨学科知识整合能力是指个体能够将来自不同学科领域的知识、理念和方法有效地整合并应用于解决复杂问题或开展综合性工作的能力。这种能力涉及对多学科知识的理解、整合以及创新性运用。完成科技创新，不是依靠单一学科就能实现的，而是必须综合运用多学科知识与技能。这表明，在科技发展日趋复杂、多学科交叉日益突出的今天，跨学科知识整合能力是创造力不可或缺的要素，其重要性愈发凸显。

（三）实践能力

实践能力是指个体将理论知识转化为实际行动，在实际操作和实践活动中能够熟练运用所学知识与技能以解决问题、完成任务的能力。在科技创新的过程中，实践能力至关重要，实验、实地调查、项目开发等科技活动无一不需要实践能力的支撑。因此，没有实践能力，创造力也就无从谈起。

（四）自主学习和终身学习能力

自主学习和终身学习能力是指个体具备在独立学习和持续学习的过程中，主动获取新知识、培养新技能并持续提升自身素质的能力，包括对学习目标的设定、对学习资源的有效利用等。科技创新是发现新问题、解决新问题的过程，这一过程一定不是仅靠已有知识体系就能完成的，必然需要自主学习能力作为支撑。自主学习和终身学习能力也是自我驱动力的体现，促使个体主动设定学习目标、安排学习计划、推动自己不断前进，从而在适当时候达到自己创造力的高峰。

二、指向创造力培养的人工智能课程体系设计

国家对培养科技拔尖创新人才的重视由来已久。2008年初，北京市教委就成立了“北京青少年科技创新学院”，面向高中生启动“翱翔计划”，在青少年中培养科技拔尖创新人才，建立让高中生“在科学家身边成长”的培养机制。为激发学生对科学的兴趣，增强学生的创新精神和实践能力，并充分锻炼和提高学生的创造力，我们面向北京市翱翔计划数学与信息科学领域高中基地校设计了人工智能课程体系，并自2017年起开设课程。该课程体系分为基础教学与创新实践教学两个阶段。

（一）基础教学阶段

基础教学阶段旨在让学生掌握人工智能基础知识与基本实践技能，了解人工智能与所学基础学科的关系，并在此过程中引导学生观察生活，开展应用创新思考，形成初步的科技创新项目。基础教学阶段包括“人工智能入门”和“人工智能+基础学科”两大类课程。

1.“人工智能入门”课程

“人工智能入门”课程的教学任务包括：让学生学习、掌握人工智能的基本概念，构建初步的人工智能知识体系，培养学生的人工智能思维方式与能力，使其掌握利用人工智能知识解决实际问题的初步方法和技巧；
培养学生的人工智能实践能力，使其具备开发人工智能应用系统的初步能力；
激发学生学习人工智能的兴趣和在人工智能领域创新的积极性。为培养学生的创造力，激活他们的创新意识与思维，教师在教学中有意识地引导学生进行创新思考。例如，在机器博弈教学中，教师鼓励学生发现AlphaGo的不足，并提出创新性解决方案。再如，在学习智能小车后，教师引导学生进行应用迁移，要求他们思考如何在智能小车上进行创新。在教学过程中，教师还布置了下棋机器人、自主机械臂等学习项目，要求学生在课程结束时自主完成一个指定项目，以培养学生的实践能力。这些学习项目的设计涉及跨学科知识与技能，因此，无论是理论学习还是实践操作，学生均需要综合运用所学知识才能完成学习任务。此外，在教学中教师设计开放性问题供学生思考和解决。如在学习利用神经网络与机器学习实现人脸识别后，开展人脸识别背景干扰挑战赛，增加问题难度，让学生自主解决，从而培养学生的自主学习能力。“人工智能入门”课程内容与创造力要素培养的关系如表1所示。

2.“人工智能+基础学科”课程

“人工智能+基础学科”课程通过人工智能与基础学科的融合，让学生巩固对人工智能六大知识体系的认知，同时增强他们的理论功底。在学习该课程的过程中，学生认知人工智能与基础学科的关系，提升对基础学科的学习兴趣，培养跨学科知识整合能力，也提升了深入学习和研究人工智能的兴趣，增强了自主学习与终身学习能力。表2是“人工智能+基础学科”课程内容框架，从中不难发现，该课程进一步明确了基础学科知识与人工智能知识的整合关系。例如，在人工智能与物理跨学科融合教学中，教师讲解人工神经网络的物理实现，让学生利用物理学中的电路知识实现人工神经网络硬件。通过跨学科学习，学生不仅进一步掌握了电路知识，还对神经网络原理有了更深刻的认知。更重要的是，他们看到了人工智能的未来以及物理知识的有趣。当学生发现了基础知识的趣味，他们就会自主地深入学习相关知识。如在DNA计算课程中，学生会惊讶于DNA所具有的超大存储量与超强并行计算能力，从而感受到生物学的魅力，形成自觉探索生物知识的内驱力。

（二）创新实践教学阶段

在创新实践教学阶段，教师要求学生利用课程所学解决新的应用问题，形成开放性创新成果，并引导学生在所设想的题目上不断深入思考和动手实践，形成实际的科技创新作品。

教师围绕完成一项科研项目的完整过程，指导学生走完科学研究的全过程，包括开题、查阅资料、提出方案、实验论证、撰写技术报告等所有环节。在这一过程中，资料调研、提出方案、开展实验、撰写论文等环节均需要学生自主学习。通过自主学习的不断强化，学生逐步获得终身学习的能力。在教师的指导下，学生独立或分组完成具有创新性的人工智能系统，完成从模仿创新到独立创新的转变，从而培养其创新意识、思维与实践能力。

在此过程中，“导师+助教”形式的科研团队紧密跟踪整个科研过程，在每个环节中进行细致的指导与督促，确保学生能顺利完成整个过程，得到系统和充分的科研训练。

比如，学生在学习机器博弈算法时，教师引导学生思考AlphaGo系统所存在的不足，学生认识到该系统具有强大的机器博弈能力，但缺少自主行为能力，需要依靠人来帮助其观察棋局和执行动作。于是，某小组在此基础上开展自主博弈机器人的研究。在上述创新实践教学过程中，学生增加摄像头、机械臂以及相应人工智能算法，完成了可自主下棋的机器人系统。后续又有其他学生在学习了解自主博弈机器人的构成及智能方法后，结合自身对航天科技的兴趣，将其推广应用于火星探测中的建筑物自动搭建，完成了相应的科技创新项目。正是这种基础教学与创新实践教学的结合，以及应用推广式创新，使得学生的创新意识、思维能力、科研能力、成果产出得到了有效提升。

三、教学评价与效果

为评价人工智能课程体系是否达到了培养学生创造力的目标，我们基于创造力培养要素，结合信息技术课程标准和人工智能技术要点，将人工智能核心素养划分为五个维度，分别是智能意识、智社责任、智算思维、智通思维、智数学习[4]。

智能意识是指要具备对人工智能信息和人工智能价值的判断力，具备主动考虑用人工智能方法解决现实问题的意识。智社责任是指要明确人工智能是用来服务人类的，因此，研究和应用人工智能需要符合道德规范和法律法规的约束。这二者共同对应于人工智能创新意识。智算思维是指利用人工智能的基本概念和方式方法等组成的知识体系，进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等涵盖人工智能科学广度的一系列思维活动，对应于人工智能创新思维。智通思维是指学生具备将所学人工智能知识融会贯通的能力，将知识节点链接在一起，有效探索上位知识点和下位知识点，形成利用人工智能思维解决问题的方式和方法，对应于人工智能跨学科知识整合能力与实践能力。智数学习是利用人工智能与数字化资源相融合的方法完成学习和探究，实现更高效的学习，对应于自主学习与终身学习能力。

在此基础上，我们研制了十级人工智能核心素养测评体系（见表3），分别设计了相应的测试题目（包括笔试题目与动手操作题目），并根据学生学习阶段，确定对应评测等级，从相应等级题库中抽取笔试题目与动手操作题目。笔试题采取在线答题的方式，动手操作测试现场进行并录像，最后教师对学生的笔试题答题情况和现场操作表现进行评分。此外，我们在课程实施中通过观察、交流、测试等多种方式，及时收集学生在各个教学节点的知识掌握情况、技能熟练程度、学习态度和参与度信息，根据这些信息评定学生层级，对学生进行过程性评价。过程性评价结果有利于教师对学生进行个性化指导，并对教学内容与方式进行科学调整。我们综合上述过程性评价（占30%）和人工智能核心素养测评结果（占70%），全面了解学生的学习情况和进步情况，并为诊断学生不足和制订后续学习方案提供可靠参考。

总结六年多的学生学习成果来看，通过翱翔计划专业拓展人工智能课程的学习，学生的创造力得到了有效提升。他们从最初对人工智能的模糊认知，发展到能够运用人工智能思维方式观察学习和生活，主动探索有趣的创新应用，并独立完成从选题到方案实现，再到实验以及撰写论文和汇报讲演的全过程。学生的创新作品参加各级各类科技活动与竞赛，取得了优异成绩，如全国青少年信息学奥林匹克联赛一等奖、全国青少年科技创新大赛一等奖、“明天小小科学家”一等奖、国际青少年人工智能交流展示会特等奖等。若干学生因此升入清华大学、北京大学、中国科学技术大学少年班等国内顶尖高校继续深造。

四、结论

本文针对基础教育阶段科技拔尖创新人才培养这一亟待解决的问题，基于人工智能与教育的内在统一性，从“认识自己”的角度论述人工智能课程对于培养科技拔尖创新人才创造力的意义，根据对创造力要素的分析来设计课程体系，应用于北京市翱翔计划专业拓展人工智能课程。结果表明，本文所述方法可有效达到启发创新思维、促进跨学科知识整合、提升实践创新能力以及培养自主学习和终身学习能力的目标，为科技拔尖创新人才的成长奠定坚实的基础。

参考文献

[1] 陈权，温亚，施国洪.拔尖创新人才内涵、特征及其测度：一个理论模型[J].科学管理研究，2015（4）：106-109.

[2] 刘峡壁，张毅.人工智能入门[M].北京：中国人民大学出版社，2023.

[3] 刘峡壁.论人工智能与教育的内在统一性[J].中小学数字化教学，2023（4）：29-32.

[4] 刘峡壁，徐启发，冷晓莉，等.人工智能全学段贯通式人才培养的作用与策略[J].中国科技教育，2023（4）：17-20.

（作者刘峡壁系北京理工大学计算机学院教授、博士生导师；
李海花系北京市第六十五中学科技中心副主任；
贾志勇系北京市第八十中学信息技术教研组组长，北京市骨干教师；
袁中果系中国人民大学附属中学信息技术教研组组长、特级教师、正高级教师）

责任编辑：牟艳娜

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