《2019年基础教育领域互联网学习发展》.docx

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1、 三、基础教育领域互联网学习发展(一)基础教育1.年度特征确立了新20352019年是基础教育互联网学习应用推广与蓄势再升级之年。 中国教育现代化时代推动教育大国迈向教育强国的新进程,努力建构优质公平的国民教育体系。这一进程推进了基础教育领域的全域性改革及普通高中育人方式改革,加快了评价方式变革,推动了学生综合素质提升。基础教育教研工作改革同步启动 ,加速教研工作创新发展 ,为基础教育全面发展素质教育 、提高基础教育质量打下坚实基础 。在这一背景下 ,以信息技术支撑和引领教育现代化的时代需求越发凸显,教育信息化 2.0行动计划 扎实推进 :全国智慧教育示范区和融合信息技术的新型教与学模式实验区

2、先后启动 ,加快了信息技术指向学生个性发展和课堂高质量发展的全要素系统性探索;“网络学习空间人人通 ”专项培训持续进行 ,加快学习空间的学校应用 ;信息化教学应用实践共同体开启了融合应用推进策略探索新进程 互联网学习应用持续推广 ,体制机制创新探索持续增强 ,变教为学的。同时 ,2019年,中国互联网实践张力越发强大 ,信息技术成为教育内生要素的重构基础正整体加强,为,基础教育阶段的互联5G、人工智能等新一代技术持续升级互联网学习环境生态显,精准 、个性化学习推动着深度学习的实践加速 ,进一步升级了互联网学习内涵 。2.,并。基于该工具收集到学生有效数据形成了针对学生 、教师和学校管理者的测量

3、工具基础教育教师测量工具包括互联网学习环境分量表学习以及非正式学习与问题解决四个因子;互联网学习者成熟度包含信息化教学品质、信息化教学信念 、技术能力以及跨学科统整四基础教育学校管理者的调查问卷包含 31道调查类题目 ,包含互联网学习环境 、互联网学习开展和互联网时代办学特征三个方面。 12 / 2019年中国互联网学习白皮书有效数据 5807份、学校管理者有效数据 667份。数据分析主要结果如下 。()学生互联网学习发展 。学生互联网学习发展处于 “一般”偏上水平 ,参考1ED M评价模型 ,其中3.49分,互联网学互联网学习开展水平指数最低 。基础教育阶段学生互联网学习发展水平综合指数为3

4、 .53 3 .37 3 .57分、 分、习环境 、互联网学习开展 、互联网学习者成熟度三个维度的水平指数分别为体处于“一般”偏上水平 ,其中,互联网学习开展水平指数相对较低 。分,整移动设备是学生开展互联网学习所使用的主要设备 。经调查 ,智能手机以 82.21%的比例成为学生27.78%,台式计算机占比为 21.94%,笔记本电脑占比为 18.13%,与最常使用的设备 ,平板电脑占比为2018年调查结果基本相同 。65.20%的学生每天上网时长在 1小时以内 。经调查 ,33.70%的学生每天上网时长为 0.51小时,31.50%的学生每天上网时长在 0.5小时以内 ,16.40%的学生每

5、天上网时长为 12小时,只有4.00%的学生每天上网时长超过 2小时,14.40%的学生没有每天使用互联网 。77.70%。经调查,每天上网41.30%,每每天上网频次在15次的学生合计占比为天上网25次的学生占比为364.0% ,每天上网6次及以上的学生占比为用网络。1次的学生占比为,49.0% 826.0%的学生每天都会使学生对网络资源的感知状态整体接近 “较好”水平 。 “我总能找到适合自己需要的在线学习资源”和“互联网能够推送我需要的在线学习资源 ”题项的得分均为 3.63分,“互联网能够提供动态服务 ”题项的得分为 3.61分,“我总能找到自己喜欢的网络学习社群好”水平 。”题项的得

6、分为 3.36分,整体上接近 “较家庭互联网学习可接入性整体优于学校 ,且2019年,学校的网络速度有所提升 ,但缘于上网设备的限制 ,学习可接入性下降 。对“我对网速很满意 ”题项 ,学校得分为 3.56分(比2018年上升了0 .25分),家庭得分为 3.77分;对“很方便地找到上网设备”题项,学校得分为2 .81分(比 2018 年下降了0.33分),家庭得分为 3.76分。家庭学习可接入性整体上接近 “较好”水平 。语文 、数学 、英语学科利用网络支持常态化教学的频度都有所下降。英语学科教师使用网络支持分;再次是数学 学 科,得 分 为2 .65 2 .59教学的频度 相对最高,得分为

7、分;其次是语文学科,得分为2.55分。与2018年相比 ,三门主学科利用网络 支持教学的频度均有所下降,其中,语文下降了0 .28分,数学下降了 0.24分,英语下降了 0.29分。学生感知的父母对于上网的态度整体接近 “较好”水平 。 “父母会管理我上网学习的时间 ”题项得分最高 ,为3.93分;其次是 “父母会教我如何管理自己的上网时间 ”题项得分 ,为3.89分;“父母允许我上网”题项得分较低 ,为3.40分;整体上接近 “较好”水平 。学生的互联网学习以传统学习及问题解决为主。对“使用互联网的目的 ”进行调查 ,题项得分从48.60%;“观看教学视频 ”占比 43.54%;“向他人寻求

8、帮助 ,高到低前五位依次为 “完成课后作业 ”占比34.59%;“听老师直播讲课 ”占比 27.70%;“找习题和真题题库 ”占比 25.48%。 “寻找解答疑惑 ”占比符合兴趣的学习资源 ”“寻找拓展视野的学习资源 ”“和同学 、老师交流 ”“优化学习方法 ”等题项占比都在20%左右 。学生网络学习应用较偏向于传统学习及问题解决20%。,高阶的学习方式占比近中部地区是学生互联网学习发展的洼地 。从综合指数差异性比较看 ,东部地区为 3.50分,中部地区为 3.35分,西部地区为 3.50分,东北地区为 3.48分,东部地区和西部地区最高 ,中部地区最低 。从 三、 基础教育领域互联网学习发展

9、 / 13互联网学习环境指数看 ,东部地区最高 ,为3.56分;中部地区最低 ,为3.24分。从互联网学习开展指数看 ,西部地区最高 ,为3.40分;中部地区最低 ,为3.15分。从互联网学习者成熟度指数看 ,中部地区最高 ,为3.65分;东北地区最低 ,为3.55分。不同区域级别学校学生的互联网学习发展水平综合指数存在显著性差异。就学校所在区域级别差异比较看 ,学生的互联网学习发展水平综合指数得分 “地级市及以上 ”学校为 3.53分,“县级”学校为3.50分,“镇级”学校为 3.49分,“乡级 ”学校为 3.43分,“村级及以下”学校为3.38分。 “地级市及以上”学校学生的互联网学习发展

10、水平综合指数最高合指数最低 。学校所属区域级别越高 ,学生的互联网学习发展水平综合指数越高不同区域级别学校学生的互联网学习发展水平综合指数的差异缘于学习内涵的深化发展式学习场景下 ,各区域级别的学校学生感知的学习不存在显著性差异 ,其中 ,“地级市及以上 ”学校得,“村级及以下 ”学校学生的互联网学习发展水平综。在正分为 3.24分,“县级”学校得分为 3.25分,“镇级 ”学校得分为 3.24分,“乡级 ”学校得分为 3.21分,“村级及以下 ”学校得分为 3.22分,城乡差异不明显 。在非正式学习场景下 ,各区域级别的学校学生感知的互联网应用情况存在显著性差异 。学生应用互联网开展非正式

11、学习情况“地市级及以上”学校最好,得分为 3.33分;其次是 “县级”学校 、“镇级”学校 ;最后是 “乡级”学校 、“村级及以下 ”学校 ,得分分别为3.23分、3.15分,体现 出一定的城乡差异。从具体题项看,在“通过浏览社会平台学到很多知识”“通过网上聊天有很多收获 ”“通过上网查询解决成长问题 ”和“通过互联网查询解决生活问题 ”四个题项上均存在显著性差异 。()教师互联网学习发展 。教师互联网学习发展处于 “较好 ”水平 ,其中 ,互联网学习环境指数最2低。教师互联网学习发展水平综合指数为 3.92分,整体上接近 “较好 ”水平 ,其中 ,互联网学习环境指数为 3.84分,互联网学习

12、开展指数为 3.88分,互联网学习者成熟度指数为 4.06分。,上升了 10.48个百分点 。 “教学过程中 ,我在课教师使用网络平台支持教学全过程的比例增高前、课中和课后持续使用网络平台 ,如支持翻转课堂的平台 ”题项的调查表明 ,“同意 ”和“非常同意 ”合计占比 52.97% ,比2018年增加了 10.48个百分点 ,表明更多的教师借助网络平台支持教学过程及流程重构 。技术环境的可用性仍是制约教师开展信息化教学的首要因素。对教师 “开展互联网教学过程中76.03%,排在首位 ;其他四项因素需要强化的支持要素 ”调查结果排序表明 ,“技术环境支持 ”占比为41.35%;“学校领导对这一方

13、面工作上的支持”占比为40.28%;排序依次是 “国家政策支持 ”占比为“专家教学理念支持 ”占比为 35.77%。数据表明 ,技术系统可用性仍是教师开展信息化教学的关键,面向互联网推动教育信息化发展 、加快互联网学习开展是必然选择 。在互联网教学应用氛围因子上 ,“县级”学校得分最高 ,“乡级 ”学校得分最低 。各区域级别学校的,其中“县级”学校得分最高 ,为4.04分,“地市级及以上 ”教师在应用氛围因子上得分存在显著性差异学校得分为 4.02分,“镇级”学校得分为 3.93分,“乡级”学校得分为 3.83分,“村级及以下 ”学校得分为3.90分。()管理者视角的互联网学习相关数据 。从学

14、校管理者视角看 ,32019年,信息化对教师专业发展的作用提升了 ,对学生学习的影响下降了 ,这是国家教育改革及互联网教育包容性监管政策的综合影响效果 。在对教育信息化及其互联网教育发展对学校的影响研究中 ,十项因素中排在前四位的依次 14 / 2019年中国互联网学习白皮书48.28%;认为对 “学校组织管理和运行 ”有深刻影响的占为:认为对 “教学方式 ”有深刻影响的占比为45.28%;认为对 “学校办学理念 ”有深刻影响的占比为 41.68%;认为对 “教师队伍及其专业发展 ”比为有深刻影响的占比为 40.33% 。对比2018年的数据 ,变化最大的依次为 : “教师队伍及其专业发展 ”

15、增加了 9.14个 百 分 点;“学 校 组 织 管 理 和 运 行 ”增 加 了8 .09个 百 分 点;“学 校 课 程 形 态 ”增 加 了4.24个百分点 ;“学习方式 ”减少了 6.40个百分点 。这一结果凸显了信息化助力教师专业发展的作用在升华 ,面向学习方式变革的进程受到阻滞 。+”模式合计占比 39.88%,非“互联网 +”模式占比显著增长 ,从学校信息化建设模式看 ,“互联网表明学校信息化建设层面工作的加强 。对学校教育信息化建设模式的调查显示 ,“向上级部门或社会54.27%,相比争取资金 ,深化学校信息化建设 ”占比为2018年增长了 14.72个百分点 ;“已经购买 、

16、应29.84%,相比用互联网教育服务 ,并鼓励师生应用 ”占比为2018年下降了 1.57个百分点 ;“推动师生10.04%,相比应用互联网教育服务 ,不再投入资金开发互联网上已有服务的系统”占比为2018年下2.0目标的。+”模式推进 ,表明在教育信息化降了 7.32个百分点 。与2018年相比 ,更加以非 “互联网引导下 ,学校更加积极地推动学校信息化建设 ,基础教育信息化基本面向整体推进建设进程3.问题与趋势2019年,基础教育领域互联网学习进一步发展面临着以下问题()相较于实践进程需求 ,教育信息化顶层设计有待进一步加强 。以全局观定位教育信息化顶层。1设计 ,应加强国家 、省市等不同

17、层级顶层设计与实践智慧对接进程。以系统观实施教育信息化全域规,应对不同划,国家 、省、市、县、校五级要科学处理信息化基础框架与教育信息化应用生态之间的关系教育阶段 、不同用户对象 、不同功能类型等实现动态调整的定制化 ,避免平台垄断 、应用泛滥 。以技术体系化带动集约化和可持续化 ,以教学应用生态化促进产品选择与迭代 、应用间数据共享等机制性和生态性 ,建构“互联网 +教育”大平台 ,引导互联网学习有序 、健康发展 。()互联网学习认同度低 ,互联网教育教学应用实践模式有待突破 。当前 ,仍有部分教师 、校长和2学校管理者对信息时代互联网学习的意识观念不足信息化与教育教学 “两张皮 ”的现象仍

18、然存在 ,需组织多样化的教育活动及本地化的教育实践质量内涵发展坚定互联网学习实践取向 ,提升师生互联网教育应用的内部动机 。此外 ,2019年开启的包容性互联网监管政策也在一定程度上干扰了广大一线教师互联网学习应用的实践信念 ,规范之后的教学信息化推进模式需要加强路径指导 ,明确应用推进的职责边界 ,避免 “一刀切 ”,使一些技术环境下更有效度的语言类 、展示类 、作业类应用能合理开展等 ,以有效的互联网教学应用模式推动互联网学习的科学发展 。此外 ,对互联网教育应用的弊端和优势要加强理性指导与科学传播 ,要进一步实践探索和科学实证 ,要全面 、客观地看待信息技术之于教育的应用意义 ,因地制宜

19、 ,疏堵结合 ,标本兼治,以兴利除弊理念 、实践效果验证提升互联网学习的社会认同,没有认识到信息技术对教育教学的革命性作用,以教育。()数据模型建构与有效应用面临深层次挑战 ,互联网学习内涵发展动力欠缺 。教育数据的有效3获得是当下数据汇聚的关键问题 ,应同步物联网时代进程 ,打造可感知校园 ,围绕学生 、教师的日常行为和互动教学采集相关数据 ,使教育数据获得更广泛 、更有效的伴随式采集 。此外 ,数据有效汇聚 、关联业务建模是教育大数据环境建构与发展的难题,应开展教育数据治理 ,通过筛选 、分类 、合并对数据,使数据汇聚在业务模进行集中管理 ,围绕应用场景设计数据模型 ,促进数据挖掘与多维度

20、关联分析 三、 基础教育领域互联网学习发展 / 15型下有效融合 ;关注数据隐私 ,制定科学的数据 管理方法和规则,促进教育数据环境的人本化发展。学习发展是教育数据应用的关键目标和最终指向。在课堂教学中借助数据分析结果,实施技术支持下的精准教学 ,并不断创新教学模式和信息技术融合方式,使技术应用从改变学习方式 、提升学业水平逐步走向关注学习者综合素质的提升 ,从个性化设计逐步走向社会化发展 ,从独立学科走向综合课+”时代开放 、协作 、创新的理念 ,形成新的互联网学习文化 。开展程,从而使课堂教学同步 “互联网数据分析支持下的深度学习 ,使学生完成复杂 的学习任务,并主动组织协作学习和协同创作

21、,提升创新思维和创新能力 。真正利用数据驱动教 育面向未来发展,实现教育的绿色、协调、可持续深化发展 。2019年,基础教育领域互联网学习发展具有以下趋势()“人工智能 ”“ ”等新一代信息技术正推动互联网学习环境升级发展。随着 5G、大数据 、人15G工智能 、区块链等新一代信息技术在教育领域的应用,智能信息时代教育治理新体系 、人才培养新模式和教育服务新业态蓬勃发展 ,结合网络学习空间建设 ,推动互联网学习环境升级 。加速推动互联网/VR AR学习方式创新 ,利用动漫 、游戏 、等新技术 ,创新开放的 、融合科技场馆和社会教育资源的开放课程 ,创建从云端到终端,手机、计算机、电视三屏互动、

22、同步传播的现代教育服务体系。由此,“智+能 教育”成为教育改革与发展的重要方向 ,一是把人工智能知识普及作为基础,根据中小学生认知特点 ,让人工智能知识进学科 、进课程 、进课堂 ,培养教师实施智能教育的能力 ;二是立足人才培养 、科学研究和教育管理需求 ,推进智能教室 、智能实验室 、智能图书馆等智慧校园设施建设 ;三是利用人工智能技术推 动 学 校 教 育 教 学 变 革 和 学 校 治 理 方 式 变 革,促 进 人 工 智 能 与 教 育 的 深 度 融 合 应 用。“5G +”“智能 ”等新一代信息技术为互联网学习发展提供了新的动力。+()集成化 、集约化 、协同化正成为互联网学习生

23、态发展全域特征2。智能技术推动教育技术环境向着技术体系架构方向深层次发展 ,加速各类教育信息化业务系统的集成化发展灵活 、功能融通与定制 、数据汇聚与整合 。如中央电化教育馆国家教育资源公共服务体系及各个省“互联网,以促进接入统一与、2 .0+教育 ”大平台目标牵引着互联网学习技术支市两平台集成化 、综合化升级 ,教育信息化撑环境的升级 。此外 ,基于知识图谱和人工智能技术 ,构建新形态的学习资源体系 ,形成新一代数字资源应用环境 ;通过信息化项目图谱 ,优化信息化项目立项 、建设 、分享 、监管 、运行等全过程 ,推进基,软件即服务 )的信息化服务机制 ,避免低水平重复建设 ,推动集约化(S

24、 A A S Software-as-a-Service于发展 ,提升信息化建设效能 。集约化是互联网学习生态环境发展的新趋势。在此背景下 ,技术或教科研部门的单兵作战时代已经结束 ,加强统筹规划 、协调 “建配管用研 ”协同推进教育信息化 ,创新协同工作机制 ,以行政为主导 ,助推教研 、科研 、电教 、装备等多部门合作 ,吸纳社会各方积极参与 ,减少各自为政 ,各尽其力 ,形成合力 ,合力贯通好信息化建设 、信息化应用与教学改革之间的关系,为学习提供全方位的服务 。多部门协同成为必然趋势 。()技术集成及人工智能技术加速教育数据项目的爆发性增长3,数据渐成教育创新动力之源 。数据正成为教育

25、项目的目标和重要资产 ,一些地域开始就教育大数据汇聚 、管理 、共享 、开放和应用进行全域规划 ,并研究审议教育大数据工作计划 、规章制度 、规范标准 、重大问题 、建设项目等 ,统筹协调教 16 / 2019年中国互联网学习白皮书育大数据建设与管理 ,推进教育数据汇聚与共享应用 ,加速教育大数据机制体制创新 。推动集约化建设、大资源深度融合 ,做好已有信息系统的创新改造和数据融合 ,建立大数据管理秩序和模式 ,以大数据平台为主体构建多层级 、多主体域的数据汇聚 、应用和推广的新格局 ,提供基于教育 e平台的一站式服务 ,从而真正推动教育大数据平台与体系的发展。通过分析学生原始数据 ,量化学习

26、过程 ,表征学习状态 ,抓取教育动态数据 ,建构情境关联的分析模型或算法 ,提供教育数据分析服务 ,实现对数据的智能化分析与即时反馈 ,提升对教育教学的诊断预测功能 。教师可利用数据分析结果进行精准教学与有效辅导 ,学生可利用数据开展个性化互联网学习展。教育数据的价值将被不断地发掘和创造()“网络学习空间人人通 ”推进学习空间深度应用 ,互联网企业学生端教学应用发展迅速,管理者 、研究者可利用数据全面把握教育发。,互联4网学习开始从普及性向内涵性发展 。 “网络学习空间人人通 ”的推进与深入应用正成为国家发挥教育信息化环境与资源综合效能的重要抓手 ,依托国家教育资源公共服务平台 ,集成各类交互

27、应用 ,支持各类角色交流互动 ,提升智力共享质量 ,让“人人通 ”走向 “人人用 ”,“网络学习空间人人通 ”推进了互联网学习的发展 。此外 ,伴随互联网教育生态的发展 ,企业努力通过产品人性化设计提升用户的应用,经常在朋友圈晒照打卡 ,企业产品A PP体验 、提高应用普及面 ,一些家长在手机端安装了孩子的学习不断地推广着学生端的教学应用 ,加速互联网学习融入教学过程 。在这一进程中 ,机器阅卷 、虚拟现实、增强现实 、知识图谱 、学生画像 、情绪识别 、自适应学习等技术均已运用到实践中 ,人工智能技术发STEM、创客等各种展迅速 ,教与学互动的创新空间正被不断构建,翻转课堂 、慕课 、微课

28、、混合学习 、模式从试点走向常态 ,教育教学的创新步伐不断加快 ,传统学习方式面临前所未有的挑战模化教学的前提下 ,差异化教学 、精准化教学已成为可能 ,在线学习 、移动学习 、智能导学等方式助力个性化发展 ,正式学习和非正式学习的界限日益模糊 ,学习呈现出个性化 、泛在化 、合作化的特点 ,结,在保障规合学段特征 、学科需求 ,深入探究网络学习空间特性 ,带动空间应用由简单技能掌握向素养提升方向转化 ,构建深刻 、智慧 、内涵发展的互联网学习形态 。(二)人工智能教育1.人工智能教育在基础教育阶段的发展成果2019年,中国基础教育阶段的人工智能教育有了进一步的推进,相关政策 、会议对人工智能

29、教育的教学内容 、开展方式提出了更加明确的要求 ,人工智能企业提供的平台和产品丰富了整体人工智能教育的生态环境 。()主要相关政策 。12019年,教育部印发了 加快推进教育现代化实施方案 (2018 2022年)教育部教师工作司 2019年工作要点 2019年教育信息化和网络安全工作要点 教育部关于实施全国中小学教师信息技术应用能力提升工程 2.0的意见 教育部等十一部门关于促进在线教育健康发展的指导意见 教育部关于加强和改进中小学实验教学的意见。联合国教科文组织正式发布国际人工智能与教育大会成果文件 北京共识 人工智能与教育 。这些政策明确地指向了加快人工智能教育 、利用人工智能助力教师专

30、业发展 、推进智能教学助手应用 、创新智能化教育教学新模式 ,进而推 三、 基础教育领域互联网学习发展 / 17进智能时代的教育规划与全面发展 。()主要相关会议 。22019年,中国人工智能学会主办了 2019国际中小学人工智能教育论坛 ,联合国教科文组织 、教育部 、联合国教科文组织全国委员会 、北京市人民政府联合举办国际人工智能与教育大会 ,OFweek维科网主办 WAIE上海国际人工智能展览会暨人工智能产业大会,国家发展改革委员会 、科技部 、工信部 、国家网信办 、中国科学院 、中国工程院和上海市人民政府共同主办世界人工智能大会 ,由工业和信息化部 、江苏省教育厅 、中国教育技术协会

31、联合主办世界物联网博览会智慧教),AIED U AIIA育峰会 ,中国人工智能学会主办全国中小学人工智能教育大会在杭州召开 ,中国 教 育 发 展 战 略 学 会 主 办 首 届“人 工 智 能 与 机 器 人 教 育 大 会”,芥 末 堆 主 办 第 五 届GET M EET(人工智能开发者大会教育科技大会 ,腾讯教育主办首届教育科技创新峰会 。这些会议搭建了人工智能教育的交流平台 ,促进了人工智能新技术 、新产品 、新理念在教育领域的传播 ,加快了人工智能教育的落地实践,推动了人工智能技术在 “教、学、用”各环节的融合升级 ,助推了人工智能技术支撑下的智慧教育规划与发展 。()代表性平台发

32、展 。32019年,阿里巴巴 、腾讯 、百度 、科大讯飞 、商汤科技等企业在人工智能应用领域进一步丰富了相关产品 。一批专业领域的企业也分别在各自的领域开发了开放创新平台 ,包括视觉计算 、营销智能 、基础软 硬件、普惠金融、视频感知、智能供应链、图像感知、安全大脑、智慧教育、智能家居等人工智能开放创新平台 。这些开放创新平台一方面在原有实践领域加深了领域人工智能开放性应用的力度 ;另一方面 ,新的开放创新平台进一步加速了人工智能在更广泛领域的推动,显著加快人工智能在面向广泛领域的深度发展。()代表性课程与教材 。42019 5 14年 月2019日,教育部办公厅颁布了 教育部办公厅关于印发年

33、中小学教学用书目录的通知 ,发布了根据 2017年版高中课程标准修订的普通高中国家课程信息4人工智能初步 教材 。这是自 2017年国务院发布 新一代人工技术教材 ,其中均包含 选择性必修。同时 ,2019年相继问世智能发展规划 以来 ,第一批通过教育部教材局审查的中小学人工智能教材了一批由社会力量编写的中小学人工智能教材。人工智能教材领域的发展为中小学人工智能教育开展奠定了更加坚实的基础 。()编程教育的发展 。2019 10 255年月日,由全国高等学校计算机教育研究会 、全国高等院校计算机基础教育研究会 、中国软件行业协会 、中国青少年宫协会四个全国一级团体联合正式发布青少年编程能力等级

34、 标准 。人工智能教育领域能力标准的发布领域的闭环发展 ,有利于人工智能教育的落地和科学发展,将推动人工智能领域教材 、教学和评价。2.基础教育阶段人工智能教育的目标理念人工智能教育产生于信息技术教育 ,从信息技术教育和编程教育的发展历程看要从知识技能教育发展到思维 、素养教育 。由此 ,反思人工智能教育的培养目标 ,也会经历从人工智能技术学习到人工智能解决问题的方法学习 ,最终到人工智能思维的培养 。3.,教育的目标最终基础教育阶段人工智能教育的趋势预测()基于人工智能实验室的课堂教学环境进一步完善。针对基础教育阶段人工智能教育的学生1 18 / 2019年中国互联网学习白皮书体验 、探究

35、、动手实践 、功能实现等内容 ,人工智能实验室将进一步包含相关教学内容,并进一步整合现有的信息技术教学环境资源 ,形成更加完善的人工智能课堂教学环境。()基础教育阶段的人工智能教材进一步迭代完善 。随着更多的中小学人工智能教材的出现 ,进2一步扩大了一线教学的选择余地 ,经过新教材出版 、原有教材修订 、学校的选择 ,将形成人工智能教材的不断迭代 ,形成内容更加完善 、更适合中小学生使用 、具有明确教育目标的基础教育阶段人工智能教材 。()多方位的人工智能教师培训 。各地教师培训机构 、教研机构逐步开展一线教师的人工智能培3训,以稳步地推进中小学人工智能教育 。社会培训机构提供的专业面授培训示、共享教学资源 ,也将会进一步推动教师教学能力的提升()综合化的基础教育阶段人工智能教育评价方式、线上培训 、教学案例展。针对中小学生人工智能教育培养目标的评,根据 2017版高中课程标准和教材的内容进行学生技能和能力的检测 。义务教育阶段可以通过授课教师自身的认识进行能力测评 、结果性测评 、过程性测4价,在高中阶段将通过高中学业水平考试进行评等形式的检测 。随着社会对人工智能教育的进一步关注 ,多方面的人工智能能力标准 、相关能力标准、社会性测评等内容会不断出现 ,为学生能力检测提供多种测评手段 。