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吴永和郭胜男许秋璇郑浩颜欢 《电化教育研究》2023,(5):5-12
人工智能时代,如何协调好AI与未成年人之间的关系成为亟须解决的时代命题,而“面向未成年人制定什么样的AI技术规范”是回答好这一命题的关键。基于此,文章基于“面向未成年人的人工智能技术规范研究”国家社科重大项目,从学理上阐释面向未成年人的人工智能技术规范研究的核心内容与探研进路。文章由五部分组成:(1)面向未成年人的AI时代诉求;(2)面向未成年人的AI治理态势分析;(3)AI技术规范概念阐释与定位;(4)研究的核心内容;(5)整体的探研进路。希望能够帮助读者理解面向未成年人的人工智能技术规范研究的重点和方向,期待能够为后续相关研究提供理论指导和参考,共同致力于解决AI与未成年人协调相融共进问题,助力构建人类命运共同体。 相似文献
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人工智能应用与未成年人之间的和谐共生是当前亟待完成的任务。由于未成年人正处于认知、心理塑造发展的关键时期,其成长发展过程中需要更多监管和关注。针对当前人工智能应用监管中存在的风险和挑战,文章从面向未成年人的人工智能应用监管框架顶层设计出发,提出面向未成年人的人工智能应用监管善治路径。监管框架顶层设计以尊重人类的自主能力为核心,提升未成年人的能动性,优化监督机制,具体包括监管内涵、技术原则和组成要素。监管善治路径从以未成年人为中心的人工智能应用监管技术体系的构建出发,探索提升场景多样化评测机制,完善面向未成年人的人工智能应用监管制度,参与面向未成年人的人工智能应用监管国际规则制定,开展面向未成年人的人工智能应用监管社会实验研究。通过研究框架和善治实施路径的构建,以期为面向未成年人的人工智能技术规范提供有益参考。 相似文献
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人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）核心素养是未成年人应对智能时代挑战所必须具备的一种综合素养。现有关于未成年人AI核心素养的相关研究较少，缺乏对其价值定位、内涵解读、模型构建、指标确立等方面的深入分析和讨论。文章首先从AI的技术属性、社会属性及其在教育领域的渗透三个方面介绍了AI核心素养的重要价值；然后从知识理解、应用能力、综合性三个视角阐述了未成年人AI核心素养的概念内涵；接着采用文献研究法，提取AI核心素养的关键要素，构建了未成年人AI核心素养结构模型；最后采用频次统计法和德尔菲法，制定了包括5个一级指标和15个二级指标的未成年人AI核心素养指标体系。文章构建的未成年人AI核心素养结构模型及指标体系是未成年人AI技术规范的重要组成部分，有望成为培养未成年人AI核心素养的基准和操作指南以及评价未成年人AI核心素养的重要依据。 相似文献
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在AI技术促进数字化转型的时代，未成年人正面临着以ChatGPT为代表的生成式AI带来的风险和挑战。当前，AI治理战略中对未成年人的关注仅提及了教育资源和健康资源，而鲜少就未成年人的成长和数字权益展开讨论。基于此，文章首先分析了发展以未成年人为中心的AI驱动因素。之后，围绕联合国儿童基金会与其他国际组织合作展开的“儿童人工智能”项目，文章系统梳理了以未成年人为中心的AI国际行动和实践方向，以深度剖析AI技术如何保护、支持和赋能儿童。最后，文章基于人本主义理论，从技术、伦理、未成年人三个维度出发，提出了我国发展以未成年人为中心的AI新路径，包括鼓励参与式设计、坚持伦理化治理、优化数字教育环境等。文章旨在维护未成年人的数字权益，并培养未成年人适应未来数字世界的能力，以驱动教育数字化转型的持续推进。 相似文献
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郭胜男钱雨吴慧娜吴永和 《中国远程教育(综合版)》2023,(7):39-46
AI技术给社会带来深刻影响,其创新发展对未成年群体的影响引起社会各界的特别关注。AI在给未成年人提供全新成长空间的同时也带来了安全威胁。鉴于此,文章基于未成年人安全视角,省思AI给未成年人带来的安全风险,并从未成年人的脆弱性、AI系统的内生特性和AI治理策略的适切性三个维度进行根源透析。以信息生态系统理论为依据,从顶层设计、风险防范和个体防护三个层面构建面向未成年人的AI安全风险治理生态系统,构筑面向未成年人的AI安全盾牌,确保给未成年人提供合乎规范设计的AI教育产品,以保障未成年人的安全与权益,进而促进未成年人与AI的协调发展。 相似文献
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针对当前人工智能人才培养专业建设同质化、知识体系滞后、应用场景固化等问题带来的人才供给不足,选取国内外11个人工智能人才培养案例进行扎根分析,探索出人工智能人才培养的9个关键要素,构建了人工智能人才培养的“双循环”理论模型,进而识别出“AI专业研发”“AI+场景应用”和“+AI技术赋能”3条人工智能人才培养路径,探索性提出将动态能力理论引入高等教育领域研究,并从实践层面为科产教融合培养AI人才提供启示建议。 相似文献
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管雪沨 《中小学信息技术教育》2024,(4):94-96
针对当前中小学人工智能教育存在概念模糊、定位不清、工具不足、应用缺乏等问题,笔者开发一种名为“会学习的相机”的人工智能教学工具,通过给相机部署不同的AI模型,实现人脸检测、头盔识别等不同功能,并支持模型训练和快速部署。通过“安全出行”教学实践,“会学习的相机”能简化人工智能学习流程、分解学习难度,整合信息科技模块,有利于推广人工智能教育,让学生更好地实践AI、应用AI。 相似文献
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人工智能技术融入数字教材编制,能够有效解决技术呈现和受众认知间的冲突。但是,人工智能技术加持之下的数字教材编制,可能遭遇课堂规范与责任伦理弱化、系统化教材知识体系解构、教材目标定位泛化、数字化资源运用易引发法律风险隐患等伦理危机。以伦理视角对智能技术融入数字教材编制进行审视,应遵循技术向“善”和“人”的发展融合的价值诉求,重视数字教材编制主体多元协同和融通的关系诉求,坚守数字教材编制体系“三性”融汇的内容诉求。因此,化解人工智能融入数字教材编制伦理风险,应立足于建构人工智能的伦理准则和技术责任制度,明确人工智能教育应用的伦理规范与技术责任,重拾“以人为本”的数字教材编制教育价值理念,动态监控智能技术融入数字教材编制全过程,充分审视智能技术融入数字教材编制的设计机理和强化智能技术融入数字教材编制的制度建设。 相似文献
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大语言模型(LLM)作为一种先进的AI技术,正对人类生活产生深远影响。与传统AI技术相比,LLM能够处理大量的文本数据,并在自然语言处理等领域发挥着巨大作用。LLM的快速发展与应用推进已经对AI教育的课程内容、教学模式与学习平台产生了显著的影响,这些影响也迫切要求青少年AI教育课程与时俱进的变革。为应对这种变革,该研究从课程内容框架、基于LLM的教学模式以及LLM辅助学习平台三个维度设计了一个面向LLM的青少年AI课程架构,并以教学活动设计为切入点,深入探讨了如何使该课程架构与学科核心素养紧密契合。基于此架构,设计并开发了一门高中LLM示范课程,重点展示了如何利用自主开发平台(LLM 4 Kids)进行人机协同教学。选取了示范课程中《面向LLM的提示与评估》的单元内容,解释了如何在教学过程中有效的应用和整合LLM技术。通过提供面向LLM的青少年AI课程架构以及解释案例,为AI教育实践者提供面向LLM的框架体系与课程参考,推动最新的人工智能前沿知识进入中小学课堂,从而有助于青少年适应AI快速发展的时代。 相似文献
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《中国大学教学》2022,(Z1)
人工智能是计算机专业学生了解计算机理论和技术的核心课程。近年来,随着人工智能技术的广泛应用,非计算机专业的学生出于个人兴趣以及学科交叉的需要,对了解和使用人工智能技术也有了强烈的要求。为顺应时代发展的要求,南方科技大学计算机科学与工程系开设了面向全校特别是非计算机专业学生的人工智能导论课程。人工智能导论课程不仅需要进一步激发非计算机专业学生对人工智能学习的兴趣,也要引导和提高学生应用人工智能技术进行学科交叉的应用创新能力。经过反复论证及几年的实践,南方科技大学提出并优化了一套基于"AI"+"AI+" ("人工智能算法" + "人工智能技术在特定行业的特定应用")的教学内容设计,以及一套尊重学生各自专业兴趣的能够让学生自主选择"个性化"课程项目的教学方法。在人工智能技术不断更新的时代,可为其他课程教学和交叉学科人才培养提供参考和借鉴。 相似文献
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《中国现代教育装备》2024,(7):186-193
北京市高等教育学会近期正式发布团体标准《数字校园人工智能平台开放能力要求》(T/BAHE-202202)。标准遵循教育部《高等学校数字校园建设规范(试行)》的总体要求,秉承“统筹、集约、绿色、发展、开放、共享、安全”的原则,给出了数字校园人工智能平台架构、应用支撑要求、模型管理要求、数据管理要求、设备管理要求和平台安全要求,适用于人工智能平台开放能力设计和接入,旨在指导数字校园建设中公共人工智能平台的建设,支撑各类教育AI模型、应用、设备等的接入与调用,促进人工智能在同一学校或同一区域的集约统筹建设和应用。 相似文献
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如今,智能技术的快速发展与人工智能伦理教育的滞后性难以相衬,人工智能伦理教育“为何”问题虽已达成共识,但其本质“是何”“如何”落地等问题成为目前教育人工智能中的重要命题。该研究从认知科学、技术伦理和道德教育等跨学科视角出发,探析人工智能伦理教育的理论溯源,构建人工智能伦理教育体系的知识观、学生观和教学观,以期为中小学人工智能伦理教育实践提供参考。研究揭示了人工智能基础教育阶段旨在培养新一代负责任的“数字公民”,伦理教育要兼顾明言伦理知识和默会伦理知识的生成,从个体伦理知识的积累走向社会共同建构;既要面向未来的技术开发者也要关注新一代技术使用者,让青少年学生与人工智能形成和谐共处、相互调节的道德共同体;教学中通过具身情境法、思辨研讨法培养学生的科技伦理素养,形成从认知到体验、从学校到生活的教育实践转向。 相似文献
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人工智能(AI)技术的教育应用给教师教学带来前所未有的变革,从智能教学环境、“AI+教学法”的创新到教学内容表征形式的智能化,AI的影响日渐广泛,但同时也伴随一系列极具挑战性的伦理问题与伦理风险。进入智能化时代,教师扮演着新的角色并面临更加复杂的AI应用伦理问题,这需要重构教师的知识结构。为此,基于TPACK概念框架,将伦理知识作为一种新的教师知识构成要素引入,提出并构建了“AI+学科教学”伦理知识框架(AIPCEK),即教师的基本知识构成包括教学知识、学科知识、AI知识和伦理知识。在原有TPACK框架基础上,生成新的融入伦理的复合型知识形态:教学伦理知识(PEK)、学科伦理知识(CEK)、AI伦理知识(AIEK)、学科教学伦理知识(PCEK)、“AI+学科”伦理知识(AICEK)、“AI+教学”伦理知识(AIPEK)和“AI+学科教学”伦理知识(AIPCEK)。AIPCEK继承了伦理知识所具有的复杂性、情境性、实践性、协商建构性和多元化等特点,其发展模式有三种:AIPCEK发展的金字塔需求模型;基于在线实践社区的教师AIPCEK发展模式;基于项目驱动的AIPCEK发展模式。AIPCEK的提出,有助于揭示智能时代教师知识结构新的特点及伦理内涵,为教师专业发展提供理论基础,为教师的知识结构研究及教学实践,提供一种新的分析框架。 相似文献
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人工智能的迅速发展正深刻改变人类的生产方式、生活方式和学习方式,对教育产生深度影响,而现阶段生成式人工智能工具在教育领域广泛应用,给教育带来新的道德伦理问题。该文首先从人工智能快速发展引发更加复杂的道德伦理问题和人工智能道德伦理是人类道德伦理价值体系新组成两方面给出人工智能延展人类道德伦理范围。再从人工智能教育应用伦理风险、教育人工智能伦理治理现状、教育人工智能伦理需解决问题等三个层面阐述了教育人工智能应用伦理风险与治理。再次从核心素养培养、规范应用监管、道德伦理框架、技术规范研制等四个维度给出人工智能向善发展的建设路线。最后,给出五条发展建议：加强顶层设计,系统规划总体框架;重视育人为本,创新发展人工智能课程;遵循治理原则,促进技术向善赋能;明确价值准则,助力人机相融共进;加快标准制定,规范教育人工智能实践。以期推动人工智能向善发展,赋能、赋智教育,促进教育数字化转型,构筑智能时代的人类命运共同体。 相似文献
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当前,人工智能大模型在各领域迅猛发展,其中教育领域的人工智能大模型虽然能够在知识生产、知识计算和知识服务方面完成多种智能任务以提供教学辅助,但其在功能构建、数据收集与管理、教学测评和应用等方面仍存在局限,同时缺乏适用于多个教育场景的通用人工智能大模型。基于此,文章从人工智能的发展和标准化的现状出发,对教育通用人工智能大模型的概念、原则和属性做出界定,并提出教育通用人工智能大模型标准体系,包括总体框架、信息模型、数据规范、测评规范和教学应用要求等,以从指导角度对教育通用人工智能大模型的研发、应用、管理和评估进行规范。文章通过研究,旨在规范通用人工智能大模型在教育领域的应用与发展,赋能、赋智于教育,推动教育的高质量发展。 相似文献
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沈苑胡梦圆范逸洲汪琼 《现代远程教育研究》2023,(4):65-74
人工智能技术在辅助教学上展现出了巨大潜力,也因其不透明性、无法预测性以及不当使用而引发争议,建设可信赖的人工智能教育应用(AIED)成为国际共识。可信赖AIED强调“以人为本”的价值宗旨,以可靠、安全的AI技术为底层基础,以合伦理性的理解和使用为关键保障,观照教育情境的复杂性,摒弃将通用AI伦理原则或其他AI应用领域的专业伦理原则生搬硬套到教育领域。英国作为人工智能伦理治理的先行者,在可信赖AIED建设方面积累了丰富经验,尤其体现在《人工智能保障生态系统路线图》中。该《路线图》从技术的开发、采购与使用三大阶段出发,分别采取伦理设计、伦理核查和AI素养培养等具体策略,构建了可信赖AIED的保障体系。借鉴英国AIED的典型举措,我国应在开发阶段对智能教育产品开展本土化的价值敏感设计,采购阶段对智能教育产品的可信赖度做出有意义的解释,使用阶段对师生用户的人工智能素养加以培养和提升,以推动技术开发者、产品采购者、一线使用者等利益相关方共促可信赖AIED的本地建设。 相似文献
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教育人工智能伦理研究的“原则方法”旨在通过伦理原则的构建与教授消解教育领域应用人工智能技术出现的伦理风险。然而,当前教育人工智能伦理原则存在有限性,制约了其对教育实践的影响力。就自身而言,教育人工智能伦理原则在构建过程中忽略了其在不同行业领域、不同教育应用甚至同一框架内的个性特征或关系。就实践而言,教育人工智能伦理原则既无法提升目标对象将伦理原则付诸实践的意愿,也缺乏强制其遵守这些价值观和规范的机制。教育人工智能伦理原则有限性的消解需要在完善原则自身的同时引入美德与法律,进而构建“原则-美德-法律”框架。这一框架的构建要义是使原则、美德、法律三大层次针对且有效地应对伦理原则有限性的各个方面,做到确定可靠切实的伦理原则、开展明确可行的美德培育、构筑稳健有效的法律保障。 相似文献
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<正>自从2006年深度学习理论的突破带来了人工智能发展的第三次浪潮以来,各国都逐渐开始将人工智能列为重要发展战略。由于人工智能技术的迅猛发展,伴随而来的是人工智能领域对于不同类型人工智能人才需求的激增。日本在2019年发布的《AI战略2019》中提出人工智能领域从小学到大学甚至是专家教育多个层次教学的相关内容,针对不同阶段的人工智能学习制定了不同的要求以及评判标准,对开设人工智能的高校采取MDASH体系认证,实行“动态名单制”,五年有效期。2020年、2021年以及2022年每一年针对不同的形势做出相应调整,发布最新的AI战略文件。实时更新战略文件的举措在一定程度上有利 相似文献
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人工智能教育是发展人工智能的基础。如何培养符合国家战略需求、满足市场要求、具有技术素养的人才是开展人工智能教育的关键。美国凭借着其在人工智能的先发优势，已形成以政府投资为支撑、以青少年教育为基础、以高等院校为基地、以线上教育为辅助、以国家安全为借口的完整人工智能教育体系。通过政府投资、教育改革、产学研合作、遏制他国发展等手段试图扩大在人工智能领域的优势。在完整的人工智能教育体系背后，隐藏着美国试图推动人工智能战略的计划、解决国内AI人才缺失问题的决心、谋求国际技术霸权的野心和寻找意识形态宣传新工具的努力。但同时，如何应对技术带来的未知风险、逐渐扩大的数字鸿沟、人才吸引力持续下降、人工智能伦理困境等问题也是美国政府发展人工智能教育势必应对的挑战。中国应借鉴美国人工智能教育发展的经验，找出适合自己的发展之路。 相似文献