放手引导学生走特殊教育路

Z世代广义上被定义为是出生于1997—2012年的人群，他们很容易被老一辈分类为“对科技上瘾”。这就像把一条鱼描述为 “对水上瘾” 一样，这个群体完全是在一个永远在线的数字世界中长大的，而他们对此拥有前所未有的控制和选择。Z世代中的许多人，在学会说话之前就学会了在屏幕上进行操作。他们对传统事物不再信任。这就是他们的生活、学习方式，他们行走在物理世界中的同时也将数字世界装在口袋里。等到2026年，Z世代的人群数量将超过其他任何一群人，所以当下正是时候——我们必须开始关注Z世代所认为有价值的、他们尊重和关心的东西了。

现在的教育决定着未来人才的质量，要着眼未来，为国育才，不断创新育人模式，积极探索“互联网+”和“人工智能+”背景下的课程改革，让更多学生更早进入“人工智能+X”领域，激发他们的创造力。

案例一：一个中学生的人工智能之路

有一位同学，他在学校的身份不只是学生，同时也是计算机视觉与深度学习研学和人工智能与数据挖掘校本选修课的助教，负责两门课的几乎全部编程技术以及部分理论知识的教学。但不了解他的人都不会知道，现在距离他开始系统性学习Python编程才刚刚一年左右。

因为参加数学建模比赛的需求，他选择了高级数学建模作为校本选修。在这门课上，他的老师是比他大一届的学长。之前，他只会一些简单的C语言，可以被认为是没有什么基础。但是在学长的带领下，他很快掌握了Python的基本功能与语法，这是一门对他来说全新的编程语言。开始学习Python一个月后，他就直接参加了HiMCM的数学建模比赛，负责组内所有程序的编写。虽然因为经验并不丰富，比赛的结果并不完美，但是这个经历让他深入建模与算法的学习与实践，为之后的人工智能研究与创新打下了基础。

2017年1月，他开始准备数据挖掘竞赛。准备期间，在老师的引导下，他接触到了深度学习，一种较为流行的人工智能算法，并且开始着迷于神经网络可以控制结构又无法详细了解运算过程的“黑箱” 特质。在初赛中他和他的队友们使用深度学习算法，综合历届奥运会的奖牌榜数据以及各个参赛国家的经济、国民体质、财政投入情况等大量的数据得到了一种预测奥运会奖牌榜的算法。他们团队的准确率甚至超过了网上公布的预测排行榜中最准确的使用传统方法进行分析预测的高盛集团。他们通过通信赛选拔，顺利进入了全国总决赛。在2017年8月举办的全国总决赛上，他们依然使用了深度学习算法，对电视剧在线播放与电视端收视率进行了预测，在可靠的模型和坚实的数据基础上，他们的团队又顺利拿到了总决赛的一等奖。

这位同学中学时加入了清华大学天体物理中心的科研团队，进行恒星光谱的研究，但由于技术限制一直没有做出什么特别的工作。在接触了深度学习算法之后，他意识到机器学习与天体光谱学交叉研究的潜力，于是自己钻研开发了一套基于深度学习的光谱特征提取与分类程序，在速度上大幅度超过了大型天文台现有的分类方法，得到了清华导师很高的评价，并且在北京市青少年科技俱乐部针对全北京市高中生科研的评议中获得“突出”评级。高三时他答应了老师让他担任课程助教的邀请，他希望像带他入门的学长一样，带领更多的学弟学妹们感受计算机编程与人工智能之美。

案例二：学生援疆教育平台

“学生援疆”项目团队由学校近20名高中同学组成，旨在了解新疆同学学习状况，并在学习生活方面给予支持，交流学习，各取所长。他们为新疆的同学们带来别开生面的网络视频微课，受到了赞扬和鼓励。核心课——创新服务实践CAS活动，拓展论文EE和跨学科认识论ToK，都需要用跨界思维解决实际问题，对“人工智能+X”的人才培养具有积极推动作用。学生援疆团队是从“创新—行动—服务” 的综合实践活动出发，以自己的力量，做智能定制教育。

学生以自己的实践开启人人为师、能者为师的未来教育新模式，为促进教育公平、保证资源共享的畅通，尽自己的努力。这一学习共同体，由不同特长和特点的学生组成，他们精诚合作，共同备课，互相促进，为了共同的目标而努力。学生们每周准备一期课程需要的时间大约为4.5小时：分组备课1小时，录制2小时，剪辑0.5小时，发布及宣传0.5小时，反馈设计与分析0.5小时。他们自己排课表，自己研讨做课程计划，跨学科备课。课程包括：计算机科学、数学、物理、化学、生物、历史等，主题切合实际也兼顾国际前沿。为了更有针对性地将这一教育项目做好，同学们还前往新疆阿克苏地区，与小伙伴实地座谈，并实地授课。西部行让学生们深入了解了西部教育的实际情况，几位同学将他们在计算机课上所学到的内容进一步整理创新，为新疆的小伙伴们录制人工智能和机器人智能控制特辑。

在这一过程中，他们自己建立网络课程平台，从前端到后端，每一行代码都是自己写的。网络平台上设置了账号注册，不同类型的用户管理，评价反馈空间，讨论交流版面等等，为个性化、定制化自主设计课程建立了完全自主知识产权的技术支撑。这一项目，初步探索了“人人为师，能者为师”这一“人工智能+”时代的教育新模式。既帮助了别人，也提高了自己，在人才培养的道路上自主前进了一步。这也是立德树人、为国育才的教育理念在学生群体中潜移默化影响的结果。(www.xing528.com)

案例三 科技与自然

雨果曾说：“大自然是善良的慈母，同时也是冷酷的屠夫。” 人类站着大自然食物链的顶端，不断地改造征服自然，然而，与此同时，大自然的警钟也不断响起：全球气候变暖、酸雨蔓延、生物种类减少……长此以往，过度的傲慢与自负让人类自食其果，只有顺应自然才能发展，莫等警钟为人类响起那一刻才追悔莫及。酸雨是一场无声无息的危机，是严重的环境威胁。随着工业化和能源消费增多，酸性排放物也日益增多，它们进入空气中，经过一系列作用就形成了酸雨。大气尘埃可能是造成酸雨问题的另一原因。学生们选取了草场和采石场，经过模拟实验，观察到酸雨对植物和大理石都有一定程度的腐蚀和伤害。并且测量了距离硫化物排放工厂的长度等影响因素，更深刻地认识到保护自然的严峻性，保护自然就是保护人类自身。

案例四 数字孪生工程师

数字孪生（Digital Twin）通过对物理世界的人、物和事件等所有要素的数字化，在网络空间再造一个与之对应的“虚拟世界”，形成物理维度上的实体世界和信息维度上的数字世界同生共存、虚实交融的格局。在这个体系中，万物生数，数生万物。在这个项目中，学生们积极尝试通过洞察反馈，持续改进真实世界中的产品与生产。

学生研究团队多次来到飞机制造生产车间，从源头采集生产数据和实体数据，之后创建物理元素和数字元素的一种映射。在产品全生命周期中，用软件实时地展现产品在设计、生产、制造和运行环境中的虚拟状态。从喷气式飞机到车间、装配线、整个工厂大楼，使人们能够虚拟地看到任何可能位于任何地方的物理资产、系统或结构，从而帮助优化其设计、监控其性能以及维护改进其性能。

教育要坚持多元创新发展。开发高水平的创新课程，形成多元、多维、交叉、创新的人工智能教育团队。《自然语言处理》课程可以由语文老师和计算机老师一起开设，《人工智能与关于心智的生物学》课程可以由生物老师和计算机老师一起开设，未来人工智能教育应该以师生学习共同体的形式开展，不受课堂的局限，没有学科疆界，没有校园限制，能者为师，人人为师。

教育要培养未来的栋梁人才，培养完整的人格。人工智能教育要培养学生的智能素养，以智慧共生课堂培养学生的大视野、大概念和大思维，以新时代跨学科的创新教师团队激发创新活力，通过人工智能的教育、研究和实践，创造更加美好的人类社会。

教育要致力于构建未来人类文明的新时代。人工智能教育应该秉承立德树人的根本任务，为未来赋能。未来人工智能的伦理道德取决于创造它们的人类。科技与人文如鸟之两翼，车之两轮。青少年不仅要有智能素养，更要有道德素养，努力成为有能力、有情怀的新时代优秀人才。

“人工智能+”时代，教育的温度，在立德树人，在点燃，在唤醒，因此，在未来职业被人工智能取代趋势图里，教育是可能最后才被取代的那一个，或者说，真正的教育永远不可能被机器所取代。现在的教育体系，是生发于近一二百年的工业体系。人工智能时代，终身学习的教育，是带给人温度的教育，是培养丰富完整的个性、自由创意的心灵的教育。