苗逢春
摘要：联合国教科文组织于2024年9月颁布了全球首份《学生人工智能能力框架》，该文是对该能力框架的解读。世界各国将先后步入智能社会的新时代，以理念引领和公民素养培养为核心职责的教育系统须预前构想包容和可持续发展的智能社会所需的智能社会公民素养，主动定义和培养学生人工智能能力。在中小学阶段，《学生人工智能能力框架》主张应致力于将学生培养为人工智能的负责应用者、合作设计者和有创造力的人工智能社会公民。为此，相关能力框架应以以人为本的人工智能价值观取向为出发点，综合界定人工智能伦理知识和智能社会公民责任、服务于终生学习的可迁移人工智能知识和技能、面向社会包容和环境可持续发展的人工智能系统设计能力。中小学人工智能课程是智能社会公民素养奠基的主渠道，课程规划机构应论证超学科人工智能能力结构和核心课程体系，探索跨学科课程群和螺旋上升的课程序列，推进人工智能教师的专业化培养和发展，并建构人工智能领域的效标参照评价体系。
关键词：学生人工智能能力；中小学人工智能课程；智能社会公民素养；以人为本的人工智能观念；人工智能伦理；人工智能底层技术和应用技能；人工智能系统设计
引用请注明以下信息：
苗逢春.为智能社会公民素养奠基的《学生人工智能能力框架》[J].中国电化教育,2024,(11):1-12.
教育应在人工智能时代继续秉承理念引领和公民素养培养的核心使命，而不应沦为逐利性人工智能的被动实验田；学生的人工智能能力应以智能社会公民素养作为论证起点，而不能衰减为商业人工智能系统的单盲操作技能或机械的编码体验；人工智能课程应强化其引导人本观念、内化伦理原则和培养科创能力的综合性主渠道功能，而不能萎缩为商业类培训课程的配角或有名无实的“假唱”学科。联合国教科文组织于2024年9月发布全球首份《学生人工智能能力框架》(简称“能力框架”)(UNESCO AI Competency Framework for Students)[1]，旨在引导政策界、研究界和实践机构适度超前构想各国期望的智能时代公民素养，并由此界定学生人工智能能力结构及其相互关联的核心概念，建设核心课程与调适跨学科课程，探索既符合特定领域认知特点又能支持全人培养的教学和评价方法。
一、培养以人为本的智能社会公民素养
(一) 教育系统应先发界定智能社会所需公民素养，不能沦为人工智能的被动试验田
借助数据、算力、算法、模型架构等领域的集成性创新，人工智能的研发在过去十几年间呈现加速度跃迁的发展态势，并随之广泛而深入地应用到人类生产和生活的各个领域。2022年11月民用生成式人工智能的发布及其快速迭代，则进一步助推人工智能在各领域的渗透，教育领域也未例外。人工智能在提高生产效率方面的优势虽尚未在各个领域充分彰显，但已对人类的基本权利、人类能动性、人类思维和决策的自主性、语言文化多样性等产生了深远影响[2][3]。如果人工智能时代的人类社会可以称之为智能社会，智能社会的建构过程必定是一个社会秩序和经济秩序交叉重构的历史进程。人工智能在新经济秩序中将体现为日益智能化的数字化基础设施、通用的智能生产工具、政府和公共服务中泛在的人机决策工具、操控和支持个体生活的智能平台和应用程序。人工智能驱动的新经济秩序会触发社会秩序的重构，其中最集中的矛盾是资本寡头操控的人工智能机器中心主义与倡导智能机器服务于个体能力和社会可持续发展的以人为本的价值观之间的冲突。机器中心主义主要表现为猎取性挖掘人类数据训练人工智能模型的智能生产关系、诱迫用户用数据隐私交换人工智能服务的智能服务关系模式、超级资本与算法合谋操控全社会数字基础设施等深层技术社会关系。为保障每个人的基本权益、能动性和安全，应倡导以人为本的智能化转型。
当人类社会再次站在经济和社会秩序重构的历史十字路口，承担理念引领、公民培养和人力资源供给的教育系统，不应自贬为被动试用人工智能的试验田，而应责无旁贷地先发界定智能社会所需公民素养，主动规划人工智能能力结构及其培养方式。相关研究和政策应研判以下根本问题：为构建安全、包容和可持续发展的智能社会[4]，应培养什么样的智能社会公民？在为公民素养奠基的中小学阶段，应如何界定学生人工智能能力结构和预期发展阶段？作为能力培养主渠道的课程，应如何超越学科本位的局限构建超学科课程体系？联合国教科文组织的“能力框架”正是为引导各国应答上述历史命题而研制的首份全球性参考蓝本。
(二) 倡导“智能社会公民素养”的前瞻概念，激发关于智能社会“培养什么人”的争鸣
“能力框架”首倡“智能社会公民素养”(AI Society Citizenship)的概念并尝试提出操作性定义，希望借此激发各国对智能社会培养什么人的前瞻思考、能力界定和课程过渡。
“能力框架”提出关于智能社会公民素养的定义并据此总结了中小学人工智能能力的总体育人目标：智能社会公民应对人工智能的学习和应用保持批判而开放的心态和终生学习的态度，并应用人工智能支持在智能社会的自我实现和社会发展。能在智能社会时代继承和动态调适作为守法和负责公民应有的价值观，尤其能针对不断涌现的智能社会实践场景，形成关于人工智能对人类社会影响的批判性思维和技术应用服务于人的能力建设的观念，成为人工智能的批判性评判者；能持续内化和践行以人为本的人工智能价值观、伦理原则和法律规定，成为负责任的人工智能应用者；能超越以个体人类为中心的人本主义理念，兼顾人工智能对智能社会公平性和气候变化等更广义人类生存环境的影响，成为支持社会包容和环境可持续发展的人工智能合作开发者与下一代人工智能技术的创新引领者。
“能力框架”进一步在价值观层面对智能社会公民素养及其培养方式提供更深入的建议：
(1) 批判性智能社会公民价值观：学生能结合实例和证据透视和分析人工智能广泛渗透到人类社会的基础设施后可能产生的深远影响，并借此不断深化对人工智能社会影响的批判能力；培养学生意识到人工智能和人类社会发展的“三难选择”并形成批判性观点，即“优先考虑人工智能技术的创新加速并相对牺牲安全性和包容性”“优先确保人工智能安全性”还是“确保包容性的应用机会和应用能力有限”？辅助学生批判性地分析人工智能对特定性别、边缘族群和社会经济弱势群体的歧视放大，批判性分析人工智能对社会关系、社会规范和社会结构的影响。协助学生在符合其年龄的层次揭示人工智能深远社会影响的起因，并评价应如何通过调适法律框架、伦理准则和社会规范应对这些挑战。
(2) 智能社会的个体社会责任：辅助学生合作构想和分享期望中智能社会的样态，讨论为建设包容、可持续和公正的智能社会个体公民应承担的责任和义务，并从人工智能的设计者和使用者角度界定社会责任和义务。为学生提供社会情感发展支架，支持对智能社会公民的个体责任的持续内化；鼓励学生在复杂的仿真情境中考察人工智能设计和应用的伦理原则以磨练以人为本人工智能理念的抗变能力。
(3) 作为智能社会公民的自我实现感和终生学习态度：引导学生动态评估人工智能在各领域应用对工作和生活的影响，分析在智能社会生存和工作所需的能力。反思在智能社会中的个体发展目标并考察人工智能对个体自我实现的作用。支持学生树立不断学习和批判应用人工智能支持自我实现和社会可持续发展的终生学习态度和适应性能力。
(三) 界定以人为本的人工智能能力框架，引导课程建设与调适
各国教育系统在审查相关课程和培训计划是否可超越产品培训的局限支持学生以人为本的人工智能能力时，缺乏中立性的国际参考框架。“能力框架”力图以智能社会公民素养为育人目标，界定人工智能能力的国际参考框架，倡议由四个层面构成的核心人工智能能力结构(从以人为本的人工智能观念、人工智能伦理、人工智能底层技术和应用、人工智能系统设计)和“理解”“应用”“创造”三个发展水平。
在政治意愿层面，各国政府在《关于人工智能与教育的北京共识》[5]中形成了将人工智能相关技能纳入中小学及其他各级各类课程和资历认证体系中的共识。然而，课程建设与政治意愿之间存在巨大落差。根据联合国教科文组织2022年的全球调研[6]，全球仅有15个国家已开发并在实施政府主导的中小学人工智能课程。同时，各国课程存在重技术操作而轻价值观和人工智能伦理的课程内容结构性偏差、课时分配只有几个小时的课程虚置或空心化缺陷。同时，与政府主导课程的滞后状态形成鲜明对比的是私有企业基于其产品的平台操作类课程和商业培训课程的迅速膨胀及未经评估和验证的泛滥性推广。同时，私有企业假借人工智能素养普及之名主导人工智能能力的界定并借机推广商业平台操作技能的现象极为普遍。这些乱象的直接影响是学校人工智能课程成为商业课程的套牌课或假唱课，深远影响是教育系统的公共课程建设能力的萎缩和人工智能教师的去专业化。
“能力框架”倡导构建涵盖以人为本的观念、人工智能伦理、知识与技能、人工智能系统创新能力的均衡课程结构。同时，详细阐释各能力模块独特的内涵和外延以及各模块间的内在联系，希望借此加快中立而系统的人工智能课程的规划和建设。
二、指导原则
(一) 以判断人工智能解决现实问题的适用性作为批判思维和观念转变的起点
批判思维是人类个体与人工智能安全和有意义互动所需的基本思维模式、认知起点和实践导向。为建设人类主导的智能社会，中小学生应被培养为人工智能迭代和跨代开发的决策者，应具备以人为本的意识和批判性思维能力，以支持他们思考和判断面向包容和可持续发展的智能社会尤应开发何种人工智能以及应如何应用。为此，“能力框架”试图引导学生就根本性的命题展开思考和讨论，例如：人工智能势必能协助解决人类面临的真实性全球挑战还是将会对人类造成超越人类控制能力的威胁？训练和应用人工智能对气候变化造成的负面影响是否远远超过其在应对气候危机方面可预期的积极影响？人类应重点关注和评估人工智能应用可能带来的哪些社会、经济、政治、人口学等重大影响？
人工智能驱动的变革对人类能动性、人机互动、社会公平和经济包容性等均有深远影响。学生应对现有人工智能技术的优势和缺陷有批判意识基于客观证据的批判能力。“能力框架”致力于培养学生学会从对人类能动性、社会包容和公平、机构和个体的安全性、语言文化多样性、多元观点的建构和表达、环境和生态可持续性等方面的影响出发考查人工智能的适用性。支持学生摒弃人工智能是所有问题或任务的解决方法的错误理念，形成关于何时不该采用人工智能方案、目前人工智能尚不能为哪些问题提供解决方案、何时可以用人工智能系统作为解决方案一部分以及人工智能在问题解决中有哪些优点和缺陷的批判性意识和观念。
在知识技能层面，“能力框架”强调引导学生基于有意义的真实任务学习相关方法性知识、为解决真实世界的可持续发展专题探索和实践人工智能工具与系统的设计开发。智能社会的公民不仅需要遵守相关法规和伦理原则，还应为人工智能治理法规的调适和包容公平的智能社会建设做出贡献。“能力框架”强调支持学生围绕人工智能伦理的基本争议展开探究和讨论，内化伦理原则并形成自觉自律的合规行事习惯，同时鼓励学生批判智能产品用户手册是否充分体现设计伦理以及如何改进现有的伦理法规等。
(二) 优先培养以人为本的人机互动所需的能力及其应用范式
每个社会公民具备以人为本与人工智能互动的意识和能力还是毫无觉察和控制力的被商业逐利的智能机器操控，将决定人类是否会迈向一个人工智能能力日强而人类能力渐衰、智能财富更集中而数据被剥削者更穷的智能社会。因此，指导学生形成以人为本人机互动的能力是人工智能能力培养的基本价值观导向。教科文组织倡导的以人为本的人工智能价值取向包含以下核心要义：人工智能的设计和应用应服务于提升人类个体能力和社会可持续发展的目的；应为所有人提供平等、包容访问和使用的人工智能的权利；系统性推广的人工智能应遵循可解释性、安全可靠和无伤害原则尤其应保护人类能动性和人的尊严；人工智能的选用、使用和监督过程应强调人类控制和人类问责原则。
“能力框架”强调应借助人工智能挑战和拓展人类的高水平认知活动，而不应篡越或替代人类的思维过程。并进一步建议将保护和增强人类能动性作为设计人工智能课程的核心指导原则，相关课程应支持学生理解人工智能系统会收集哪些数据、会借助何种方法利用这些数据训练人工智能模型、数据采集和使用周期会对其隐私和更广泛的生活产生何种影响；应试图激发学生作为个体人类自然成长和学习的内部动机，在人工智能日益普及的场景中强化人类选择的自主性和人类问责原则；引导学生理解人类之间的互动和人类的各类创作尤其是艺术创作不应为智能生成作品替代。该“能力框架”也期望能通过培养学生以人为本的人机互动能力防止学生对人工智能平台产生沉溺或过度依赖。
(三) 引领气候友好的人工智能设计与应用
为培养学生成长为以人为本的人工智能合作开发者和批判性人工智能迭代和跨代研发的领导者，课程设计者和实施者须首先成为批判性评判现有人工智能人本性的示范者，而不能无视现有人工智能全生命周期对环境和生态、人类能力、社会秩序造成的危害和深远威胁，盲目要求学生理解、重复和固化现有的有害人工智能模型训练、生产和推广模式。
该“能力框架”是率先倡导气候友好的人工智能设计与应用的国际文件之一。该“能力框架”指出，在商业逐利驱动的人工智能研发竞赛中，人工智能对环境可持续发展的负面影响会被有意边缘化为次要考虑，有关人工智能对环境危害的理性观点会被“人工智能是协助人类逆转气候变化的救世主”的虚假宣传掩盖。在呼吁政策制定者制定人工智能能耗管理机制等监管措施的同时，应在界定人工智能能力框架、课程培养目标和学习专题过程中，有意识培养学生深入理解现有模型训练模式对环境和生态系统产生的破坏性影响，为学生设计有关人工智能环境影响的项目式学习活动，激发和支持学生探索可减少环境危害的新兴人工智能技术和方法。
(四) 倡导以包容的方式培养包容性的人工智能能力
人工智能的可达性和人工智能能力将成为智能社会每个公民的基本权利。每个学生都应学会如何将包容性的原则渗透到人工智能系统设计和应用的各关键环节中，并学会为包容性智能社会的建设承担个体社会责任。“能力框架”全面阐释了人工智能能力培养中包容性的以下意蕴：在人工智能能力框架中，有机渗透与人工智能包容性有关的专题和学习活动，支持学生理解和应用人工智能全生命周期中的包容性原则，包括代表不同人群的数据选择、去偏性的算法设计、防歧视的模型训练方法、支持包容性访问的功能设计、人工智能输出的包容性测试、相关系统的应用实践对社会包容的影响评估等。人工智能课程的设计应考虑到对本国和本地不同群体学生的包容性和适用性，避免局限于脱离多数学校和学生实际的高技术学习环境和过高的课程实施成本。在推荐特定人工智能平台或工具作为课程载体时，应设立或采取严谨的审核验证机制，防止采用对特定性别、能力、社会经济背景、语言或文化群体等方面存在算法偏见的系统，并有针对性地鼓励辅助有身体或智力障碍学生的人工智能工具。
(五) 奠定可支持终生学习的迁移性价值观和知识图式
学生在具体情境中针对人工智能生成意义的过程依赖于其先前相关知识经验的数量、知识经验之间的组织性和学生调用相关知识的熟练程度。人工智能能力结构和相关课程应挖掘和总结可迁移的价值观、知识和技能及其组织结构方式，支持学生奠定基础性人工智能概念结构和涵盖价值观、知识和技能的广义知识图式，帮助学生同化终生学习进程中的新知识，或针对新问题解决情境和新技术调适升级知识图式。
首先，以人为本的观念和伦理原则可提供具有迁移性的思维定向以及选用人工智能的行为习惯范式。相关课程应循序渐进引导学生思考哪些是不可动摇的核心价值观念(比如人的基本权利和尊严、平等、无歧视、语言文化多样性等)、哪些核心观念应面向智能化场景做出动态调适(比如人类能动性与机器能动性在多样化人机互动场景中的具体体现)。进一步指导学生从以人为本的观念出发理解和内化人工智能伦理原则，并深化到对设计伦理的理解和实践。其次，公共课程应超越商业培训课的品牌捆绑或平台捆绑的局限，挖掘和整理无关品牌、无关特定产品的人工智能基本原理，支持学生构建相对跨越技术迭代的迁移性知识技能图式。“能力框架”建议引导学生建构和逐步深化对人工智能数据、算法、模型和系统设计的概念性理解。同时，通过合理教学方式和实践情境，支持学生结合真实挑战性任务学知识和用技术、从对人类社会的影响出发批判技术等方式建构概念性知识图式。此外，“能力框架”还鼓励学生通过优化现有人工智能模型、合作开发有意义的人工智能工具等方式培养创造力；并进一步通过人工智能系统设计中的工程设计、技术实现、反馈迭代的流程，培养学生应对复杂应用场景和快速迭代的技术发展所需的适应能力。以人为本的价值观、概念性知识图式、智能技术适应力和创造力的有机统一，共同构成学生在智能社会终生学习、合作创作和履行智能社会公民责任所需的能力和人格结构。
三、人工智能能力框架：多层面相对独立又有机统一的螺旋进阶
(一)以“以人为本的观念”为纲的人工智能能力两维框架
人工智能能力既要体现技术领域维度与价值观、知识、技能维度交叉决定的能力结构，又应体现学生的能力发展阶段。为此，“能力框架”从以下两个维度对学生人工智能能力进行操作性定义：(1)能力“层面”：涵盖为智能社会公民能力奠基所需的既相对独立又相互关联的四个层面，即以人为本的人工智能观念、人工智能伦理、人工智能底层技术和应用、人工智能系统设计。其中，“人工智能伦理”层面突出强调价值观与知识技能的交叉，而“人工智能系统设计”重在体现人工智能科技创新能力。(2)进阶“水平”：划分为理解、应用和创造三个水平。“能力框架”对三个水平的具体定义和实践表现描述，既为学生的能力发展提供导航，又为课程设计者规划螺旋上升的课程序列提供基准线和达标线。四个能力层面与三个进阶水平交叉构成12个能力模块(如表1所示)，每个模块以在该层面特定知识或任务专题上达到预期水平的典型能力特质命名。
(二)结合技术和应用场景实例界定能力模块，避免脱离实践的能力概念化
多层面、多水平能力框架的建构是一个从多样化技术门类和应用场景中总结一般性和一贯性能力表现并将之概念化的抽象过程。“能力框架”各能力模块的界定既突出学生能力在特定领域中的独特行为表现，又穿插各能力层面之间的内在关联，以体现多层面能力的有机统一和“全人”的整体能力。
1. 理解水平的能力模块：面向所有学生的智能社会公民素养基准线
面对智能社会，所有学生都应用具备以人为本的人工智能价值观以及日常人机互动所需的基本知识技能以便能成为具有批判思维能力和安全负责应用人工智能的智能社会公民。“理解”水平是针对所有学生的基础性入门水平，可为学生提供后续学习所需的基本态度、认知基础和基本实践经验。本水平可作为面向所有公民的人工智能扫盲水平，但不能作为学生在人工智能课程上的结业水平。达到“理解”水平的学生应能形成对“什么是人工智能”的理解；能对相关价值观、伦理问题以及人工智能的概念性知识、训练过程和技术方法等建构适合其年龄的理解和解释；能结合真实世界和社会实践解释和举例说明其理解的相关知识，并具备将新知识同化到已有知识图式或根据需要更新其知识结构的基本能力。该水平的具体模块界定如下。
(1)人类能动性：该模块是关于人机互动中“谁控谁”的批判思维能力。学生应认识到“人工智能由人类主导”以及人工智能开发者的决策对人类用户的权利、人机互动以及学生自身的生活和人类社会活动会产生深远影响；能结合自身经验理解在设计、提供和应用人工智能过程中保护人类能动性的现实意义；能理解人类控制原则对人工智能技术的开发和应用的实际意义以及人类控制的缺失会导致何种后果。
(2)具身伦理：该模块旨在引导学生理解“人工智能伦理与我何干”“有哪些必学伦理原则”等基本问题。学生应能形成基本人工智能伦理知识框架以指导其结合个人生活经验理解典型人工智能伦理问题背后的成因、不同伦理问题对人类权利、社会公平、包容性、平等和气候变化等的影响；能基于“能力框架”倡议的六个必备人工智能伦理原则，形成内化性的理解，并能结合具身经验在其人工智能的应用实践、实践反思和批判思维活动中体现和应用这些伦理原则。该框架对六项伦理原则的界定如下：a.不损害：学生应能表现出对“不能开发和应用以损害人类为意图的人工智能系统”。学生应能评价特定人工智能解决方案是否符合以人为本的价值观以及是否保护人类权利和数据隐私等；能判断特定人工智能方法是否合乎国际或当地人工智能管理法律法规。b.相称性：学生应能具备评判某一特定人工智能系统在实现某一合理目标时，在综合成本效益、效果和效率等方面是否有比较优势的能力，并能基于适合其年龄的知识和技能判断具体人工智能工具是否适合特定的社会文化背景。c.非歧视：学生应能形成检测人工智能工具及其输出内容中内嵌或隐含的偏见所需要的基本意识和技能，并能从性别、种族、年龄、能力、收入、语言和文化背景等角度分析和检测潜在的歧视；能形成包容性人工智能的意识。d.可持续：基于适合其年龄和能力的方式，学生应能通过具体实例说明或借助他们可理解的证据解释特定人工智能系统对环境、气候变化、社会和文化可持续发展的影响，并倡导有利于社会和环境可持续发展的人工智能设计、生产和应用方式。e.人机互动中的人类决策：学生应能解释为何在应用人工智能过程中人类应承担伦理和法律责任而不应将决策权让渡给机器；能借助实例解释在借助人工智能做决策的流程中，人类如何履行问责原则。f.透明性和可解释：学生应意识到使用者具有法律赋予的要求人工智能设计者和提供者提供特定人工智能解释性信息的权利，包括该人工智能系统是如何工作的、该系统是如何基于算法和模型生成输出的、该系统的主要功能适用哪些年龄和能力范围等。
(3)人工智能基础：该模块试图奠定学生关于“人工智能如何工作”的基本理解。学生应能形成关于人工智能智能的基础知识和基本技能，包括有关数据和算法的基础知识、理解跨学科基础知识在循序渐进理解数据和算法过程中的重要性等；学生应能联系其他社会活动和个体生活理解人工智能的概念性知识；能基于其不断深入的有关人工智能工作原理的知识，具体化地深化以人为本的人工智能观念和对相关伦理原则的理解。
(4)智能系统问题界定能力：该模块引导学生思考和理解“什么问题不该用人工智能和怎么界定一个好的人工智能问题”。学生应能理解“智能系统的问题界定是人工智能创新的起点”的重要意义；该“能力框架”是几乎唯一强调学生首先判断“何时不该用人工智能作为解决方案”的人工智能能力指导性文件：学生应结合具体情况，从法律、伦理和逻辑推理等角度，对是否应采纳人工智能系统作为解决方法做出判断。在相对确定人工智能解决方案的适当性的基础上，学会结合需求和各种现实条件界定一个智能系统问题的边界、目标和各类局限，学习对一个智能系统进行概念化所需的知识和技能，包括评价不同技术的适用性、界定数据需求、构思系统测评和反馈工具等。
2. 应用水平的人工智能能力：面向所有学生的人工智能课程达标标准
学校教育应将学生培养为人工智能的负责应用者、合作开发者以及支持个人兴趣和社会可持续发展的有效应用者。为此，“应用”水平适用于所有学生，该水平的有效学习要求学生已经具备“理解”水平的人本人工智能观念、对基本伦理原则的内化和人工智能基础知识与技能。达到应用水平的学生应能建构可迁移的人工智能概念性知识结构和相互贯通的系列实践技能；应能习惯性地应用以人为本的思维观念和伦理原则以指导对智能工具的评估、学习和应用。尽管教育系统应尽可能鼓励学生追求“创造”水平的能力发展阶段，但多数在人工智能领域并无强烈学习兴趣的学生或缺乏必要课时的教育系统，可选择将应用水平作为中小学人工智能课程的毕业达标水平。达到该水平的学生的能力和人格特质可以用以下能力模块来描述。
(1) 人类问责：该模块主要针对人机互动支持决策过程中“谁负责”的问题。学生应能认识到人类问责制是人工智能开发者和服务提供者的法律义务，并能在学习开发和应用人工智能时学会承担相应人类职责；能理解人类问责是机构和个人在应用人工智能支持关于人的决策时应承担的法律和社会责任，并能学会在做出高利害决策过程如何不将决定权让渡给智能系统；能针对“应用人工智能提供的输出替代人类思维和用智能预测篡越人类决策”等虚假主张提高判断能力和观念态度上的抗压力。
(2) 安全负责的应用：该模块旨在培养学生学会“如何合规应用人工智能”。学生应具备以遵守伦理规则和当地法规的方式负责任地应用人工智能的行事能力；能意识到泄漏数据隐私可能导致的风险，学会相关知识和技能以保障其数据只有在个人充分理解并获得许可时才能被收集、使用、分享、存档和删除；能意识到典型的人工智能安全事故和某一人工智能系统的具体风险，在应用人工智能时能通过合理的行为保护自我和同伴的安全。
(3) 应用技能：该模块的目标是帮助学生学会“让数据和算法为人工智能工作”所需的知识和技能。学生应能建构适合其年龄的关于数据、算法、人工智能编程的知识结构，并在这些领域获得适合其年龄的可迁移应用技能；应学会批判性评价和调用开源人工智能工具、开源算法库或开源数据集。
(4) 架构设计：该模块旨在支持学生理解“人工智能系统的分层架构如何工作”。学生应学习适合其能力水平的规划配置可升级、易维护和可重用的智能系统架构所需的方法性知识和实践技能，包括数据、算法、模型和应用界面等不同层次的知识和技能；学生应能形成调用数据库、编程工具和计算资源以搭建智能系统所必需的基本能力；学生能在配置、搭建和优化架构过程中有机渗透以人为本的价值观和伦理原则。
3. 创造水平的人工智能能力：面向特长学生的拓展性能力边界
为建设包容和可持续的智能社会，学生应被培养为定义可信人工智能设计规范的引领者。创造水平致力于引导学生成长为理性的智能系统合作开发者，并能践行支持社会包容和环境可持续的人本人工智能设计理念。该水平主要针对在人工智能领域有较强兴趣和能力基础的学生。对在人工智能领域没有强烈兴趣或缺乏充分课时和相关资源支持的学生，该水平的学习结果可作为选学而非必修课程。达到本水平的学生应能批判性地应用先前所学有关数据、算法和设计伦理等方面的知识技能支持智能工具的组合与应用、人工智能治理法规的调适与改进，并能进一步培养人工智能科技创新的兴趣和能力，学会借助包括开源资源在内的工具和模型开发新智能工具。学生应强化作为合作人工智能开发者的身份认同感和归属感。学生将结合具体实践强化对人工智能社会影响的批判并形成个性化的智能社会公民责任感。本水平的能力特质可用以下能力模块来描述。
(1) 智能社会公民素养：该模块试图引导学生理解在人工智能社会每个人“应履行哪些公民责任”。学生应能形成有关人工智能对人类社会影响的批判性观点，并能将以人为本的价值观拓展到面向人本人工智能设计和应用的倡议行动中；应能巩固作为智能社会公民的公民意识和社会责任感，能强化对学习和应用人工智能支持自我实现的开放心态和好奇心。
(2) 设计伦理：该模块引导学生学会在人工智能设计和产品评估等环节“如何保障工具的合规性”。学生应学会在设计、评价和使用人工智能工具以及评估和改进人工智能治理法规过程中采纳“设计伦理”的取向；应能意识到对人工智能设计意图的评价和修正应始于智能系统的概念化阶段并覆盖人工智能的全周期；学生应能应用合适的指标评价特定人工智能工具是否遵循伦理法规，并能使用多相关方伦理评价矩阵等方法评价具体治理法规并提出调改建议。
(3) 创作人工智能工具：该模块试图支持学生学会“如何组合和定制工具以解决现实问题”的创造性和适应能力。学生应能深化数据和算法等领域的知识和技能，调适已有人工智能工具以创作任务驱动的智能工具；应能在评价现有智能工具以及测试自我创作的工具过程中，综合应用以人为本的观念和伦理规则，养成合作创作过程中所需的社会情感技能，包括适应能力、复杂沟通能力、团队协作等。
(4) 反馈与迭代：该模块试图激发学生思考“该关闭还是优化系统”的复杂决策并培养“如何优化”的综合能力。学生应学会评价人工智能模型设计的人本合理性、系统的技术鲁棒性、应用的社会和环境影响等所需的跨学科知识和操作性方法：应能学会在做出何时应关闭一个智能系统以及如何减少既发危害的模拟决策过程中应用以人为本的观念和伦理规则；应获得适合其年龄的根据测试结果和反馈改进数据集、重组算法和增强架构性能的技术能力；养成作为人工智能合作创造者的身份认同感。
四、基于能力模块的课程规划详解：人工智能课程的概念体系与教学建议
“能力框架”在对能力模块进行界定基础上，针对各模块提供课程规划详解。该课程规划详解主张智能社会公民素养的培养是学校人工智能课程的主渠道、课外学习、基于互联网等媒体的非正规学习以及与家庭和同伴互动等非主流渠道共同作用的结果。教育系统应首先强化学校课程的规划实施，并加强学校课程对其他渠道的引领和整合作用。课程规划详解通过“课程目标”“建议教学方法”和“建议学习环境”等栏目，详细阐释各专题相对自成体系的概念要点及其合适的教学方法和学习环境，同时体现各模块之间的内在关系和实践关联，构成适用于多样化情境的课程规划图谱。各能力模块详解的栏目及其设计意图如表2所示。
(一) 课程目标：关于知识图式及其实践应用的课程网格
“课程目标”是从课程设计者的角度，规划课程培养目标、根本性课程专题的深广度以及课程可能提供的能力培养活动。课程目标的界定体现了下属矛盾的合理平衡：
(1)专题概念的系统性与必要性：该“能力框架”在全面扫描学生人工智能能力可能涵盖的重要概念基础上，选择其中具有根本性价值的核心专题进行界定。专题的界定既强调价值观和知识技术体系的完整性，又注重实用价值。比如“人类能动性”模块引导学生建构“关于人工智能由人类主导的意识”“对人工智能实施充分人类控制的必要性的理解”和“对人类能动性与机器能动性动态关系的批判思维”的知识体系，而“具身伦理”模块则总结提炼了的学生应用人工智能必备的六项伦理原则等。
(2)能力的概念性与场景性：试图结合技术实例或应用场景解释概念的抽象内涵和外延，帮助学生结合自身和社会需要学习技术、合作开发或开展创新。例如，在“人类能动性”模块有关“对人工智能实施充分人类控制的必要性的理解”的知识点详解中，强调学生结合场景理解人类能动性与机器能动性之间的辩证关系。既选择人工智能可支持人类能动的真实场景，辅助学生理解人类如何采取合理的人机互动以增强人类能力；又引导学生讨论人机能动性相互冲突的案例，比如人工智能可超过人类的感知觉极限协助医疗诊断、生成式人工智能对计算机编码的自动纠错等场景，激发学生理解人机能动性之间的边界并非一成不变而应根据具体情境动态合理调整。
(3)各能力专题的独特性与关联性：能力模块详解既界定学生在具体能力专题上的独特表现，又体现各层面缺一不可、相互关联的互补作用。比如，各模块的详解一以贯之地体现以人为本的人工智能观念为各层面提供批判性思维范式和智能社会公民责任所需的态度倾向；伦理原则具体体现以人为本的观念如何指导安全合规的应用，也引导学生人工对智能工具的评价、应用和合作开发；人工智能底层技术的学习和智能系统设计则反向为深化伦理原则的内化提供从具体到综合的技术场景。
(二)建议教学方法：适合领域特点的分类教学法设计与贯通融合
面向智能社会的学生人工智能能力奠基需要学校教育组织学生参与校内外教育教学的各种典型学习活动和开放性实践以达成超越单一学科的能力培养目标，属于典型的超学科课程教学。其中典型的学习类型包括：价值观养成、社会情感类学习、伦理观念的内化、跨学科概念性知识的理解与探究、面向真实场景的数据和算法的学习与应用、基于真实任务的人工智能工具开发、运用工程思维的人工智能系统设计、个体学习和合作学习等。同时，学生需要面对大量没有固定答案的结构不良的专题概念或问题情境。
“能力框架”中的教学方法建议栏目倡导基于各模块领域或专题特点的分类教学设计与各方法相互衔接、有机融合的教学规划与实施。例如：针对以人为本的人工智能观念和人工智能伦理培养，建议了基于两难冲突的观点采择等方法。例如，在“具身伦理”模块，建议教师针对蕴藏人工智能两难冲突的具体情境，协助学生理解伦理冲突背后隐含的伦理诱因，在两难观点之间做出采择并解释采纳某种观点的伦理依据；针对人工智能伦理原则，设计了基于场景的基本伦理争议归因、伦理原则理解和伦理法规内化等教学方法示例。例如，在辅助学生理解六项伦理原则时，建议课程组织学生针对包含伦理冲突的情境开展案例分析，引导学生讨论具体工具及其应用可能引发的争议，揭示伦理冲突的成因和应采取的伦理原则，并在多场景案例分析基础上通过概念图等方式建构和拓展对相关伦理原则的理解；针对人工智能概念性知识图式的建构，建议围绕具体工具或情境开展基于问题的探究和知识图式的建构，并逐步更新知识结构等方法。例如，在“人工智能基础”能力模块中建议“基于实例的人工智能定义和外延”，鼓励教师组织学生针对各领域的工具开展调查和实验，判断哪些并非人工智能、哪些属于人工智能、主要采用了哪些人工智能技术；针对技术操作和工具制作的学习，建议了基于仿真任务的工具制作项目以及基于任务变式的迁移能力练习。比如，在“创作人工智能工具”模块中，建议针对学校和家庭用电量监控、本地特定生活或旅行线路的微观天气预报、当地某种传染疾病的追踪等组合或调适人工智能工具；针对“人工智能系统设计”则主要建议综合性项目式学习和实践方法。例如，在“反馈与迭代”模块，建议课程设计和实施者为学生提供模拟批判性地检测学生自己设计的人工智能系统的项目式学习任务，学会系统测试或考察系统的方法，并在此基础上学会做出“关闭该系统”“重新设计系统”或“优化系统”的决策。
(三) 建议学习环境
“能力框架”总结了有效实施人工智能课程的必要条件：教师培训和支持、人工智能教学资源、校本教研、保障和更新学校数字基础设施、通过购置或与企业和研究机构共享等方式提供基本人工智能学习资源。“能力框架”对人工智能学习环境的建议主要体现以下要点。
1. 倡导数字化学习环境的普及，充分挖掘“不插电”学习的价值
“能力框架”倡议为保障所有学生都具有可达的基本人工智能学习条件，所有国家都应考虑为学生提供“有的用”“用得起”的数字设备和基本智能工具。同时强调了“不插电”解决方案(Unplugged Solutions)在不具备基本数字化条件的学校中作为过渡性学习环境的价值，以便让学生尽早探究基本数字科技知识。此外，在数字设备并非绝对必要学习条件的人工智能能力层面，比如“人工智能观念”和“人工智能智能伦理”等层面，“不插电”学习可排除线上学习的无必要干扰帮助学生潜心探究人工智能价值观和科技原理等。即便在对数字化学习环境要求较高的人工智能操作技能和系统设计层面，精心设计的不插电学习活动也可引导学生深入思考什么问题不应采用人工智能解决方案、如何界定人工智能问题的边界或探究算法和设计流程等，并在理解原理的基础上上机练习或实现仿真任务。“能力框架”推荐了“每日人工智能”(Everyday AI：https://everyday-ai.org/resources)和“不插电人工智能”(AI Unplugged：https://www.aiunplugged.org)等实例。
2. 整合开源资源在技术探究与制作中的认知支架价值，引导对开源数据和算法的批判思维
人工智能底层技术和操作以及人工智能系统设计层面在应用和创造水平的学习对开源数据库、开源编程代码、开源智能设计工具的依赖性很强，需要学生通过解读算法实例和实操半成品工具等方式深化对科技原理的理解，并进而通过模拟模型训练和工具组合调适等技术实践培养智能科技创新能力。“能力框架”首先在创造水平的定义中，将基于开源数据库、开源编程工具和开源模型开发新工具和人工智能系统作为学生能力的重要组成部分。在能力模块详解中，针对所有需要操作数据、算法和工具的模块均穿插考虑开源资源的建议并列举了开源数据库和开源算法库等实例。同时，有意识强调学生应批判性地考察相关开源数据、算法和工具的安全性和针对具体开发目的的适用性。
3. 保障校本基础性软硬件教学装备，鼓励与校外机构合作搭建开放学习环境
学校数字化教学装备管理部门应基于国家的相关预算，综合考虑人工智能课程的基本教学需求和学校办公教学经费允许的设备维护及使用的可持续性，制定校本基础性人工智能软硬件装备底线标准。为支持此类标准的制定，“能力框架”列述了以下校本人工智能软硬件学习环境的配置，并建议国家主管部门鼓励和协调学校与企业和科研机构等校外机构合作，共享软硬件资源，共同搭建开放性、更气候友好的超学科人工智能学习环境：
(1) 人工智能底层技术学习工具：辅助学生理解和探究复杂人工智能底层技术的工具，比如支持学生理解机器学习的“儿童机器学习”(MachineLearningForKids：https://machinelearningforkids.co.uk/)、模拟机器训练的可教机器(Teachable Machine：https://teachablemachine.withgoogle.com)、端到端开源机器学习平台TensorFlow(https://www.tensorflow.org)；
(2) 人工智能编程语言；
(3) 人工智能操作软件：比如免费或低成本的开源人工智能操作软件Ubuntu(https://ubuntu.com)等；
(4) 人工智能教学硬件：并非所有人工智能能力培养活动或课程都需要硬件设备。常见的人工智能教学硬件包括温度、湿度、声音以及其他数据的探测其或数据收集设备；人工智能处理结果输出或必要人机界面设备；机器人等综合人工智能硬件。
五、对中国的现实意义：人工智能时代的教育强国需要什么样的强人工智能课程
21世纪以来，中国一直在中小学信息技术课程指导和实施领域居全球领先地位。借助2003年的“普通高中技术课程标准”(实验)[7]，我国中小学信息技术课程在互联网时代即预判了人工智能能力的重要性并成为最早在中小学阶段通过正规课程培养相关能力的全球少数几个国家之一。2017年版的高中信息技术课程标准[8]和2022年的义务教育信息科技课程标准[9]强化了信息技术课程的能力本位取向、系统的信息科技学科体系和人工智能专题在课程中的重要性。面对全球智能转型的大势，中国几十年积累的坚实中小学信息技术课程基础不应成为固步自封的思维巢窠，而应成为面向智能社会实现顺势课程跃迁的助推器。“能力框架”探索并尝试回答的下述根本问题，可为我国面向智能社会公民素养培养调适人工智能课程提供规划思路。
(一)智能社会公民素养和科创能力培养需要什么样的超学科课程
1.打破学科本位，构建超学科(Transdisciplinary)人工智能课程体系
如前所述，智能社会公民素养及其科创能力将是智能时代支撑各国新质生产力和新型社会关系的决定性能力，人工智能技术也是可集成所有信息技术门类并能定义其他各类技术理论深度和研发前沿性的基础性课程。按分科课程思路将人工智能低减为与其他技术领域并列的信息技术课程的一个专题，是忽视该技术划时代决定性价值的课程平均主义。为此，应打破信息技术和狭义人工智能学科本位的思维定势，从智能公民素养和科创能力奠基出发构建超越单一学科的综合育人目标所需的课程体系，包括强化人工智能核心课程本体、探索跨学科正规课程、激发其他相关学科的调适、引导非正规培养渠道。同时，破除“唯学校课程论”的局限，加强正规学校课程对校外优秀课程的借鉴，并强化私有人工智能培训课程进入学校教育的审核准入机制，防止未经验证的商业课程的泛滥和对公共课程的挤占。“能力框架”介绍了韩国2019年人工智能国家战略培养人工智能能力的经验。该战略将全体公民人工智能能力需求划分为四类：
(1)普通公众需要的应用日常人工智能的能力；
(2)人工智能从业人员需要的劳动市场的“人工智能+不同领域”场景中应用人工智能工具和软件的能力；
(3)人工智能专业人员研发人工智能平台和系统所需综合能力；
(4)人工智能高端人才为解决人工智能核心难题并研发新型人工智能模型和算法所需高端能力。政府分别制定超学科能力培养计划，其中在中小学阶段，人工智能智能课程重点关注计算思维的培养，包括鼓励和支持学生在其他学科学习中应用人工智能，在中学设置以人工智能为课程特色的专门学校和高级课程。
2.强化人工智能课程本体
超越学科本位思想并非抛弃人工智能学科本体，而应强化人工智能课程本体的地位、强化课程体系及其跨学科统领性。首先，如果人工智能能力将成为智能社会的基础性能力，应考虑赋予人工智能课程与其重要性匹配的基础性学科的合理地位、课程形态和课时保障；其次，参考“能力框架”建议的超越单一学科的能力结构，应超越封闭的信息技术或人工智能学科目标的界限，界定跨越学科的人工智能能力培养目标以及在各学段所需课时和课程形态，考虑在各学段均设置与人工智能能力重要性匹配的专门人工智能课程。同时，强化人工智能学科本体在人本观念、伦理内化、原理理解和应用、系统设计等层面本体课程体系建设，并在本体课程体系中体现打破学科壁垒的跨学科关联。人工智能本体课程体系还应合理处理通用人工智能知识体系和具体技术平台载体之间对立与统一的关系。可根据“能力框架”建议的专题和详解，建构独立相对于具体平台的专题模块，尤其是针对人工智能底层技术和应用，可按照人工智能底层逻辑、核心技术、典型领域性应用技术的序列，建构“以底层技术原理为纲、以核心技术为目、以具体平台为例”的人工智能通用知识技能体系。其中，商用平台可作为实例支持原理的理解和操作技能的培养，但具体商用平台的被动单盲操作不能作为课程内容重点。基于此，教育部门应引导和资助以基本原理为根本、以领域性应用为枝干、以具体平台为叶的“课程树”建构和免费慕课群开发(例如，新加坡政府主导的“新加坡人工智能”慕课群：https://learn.aisingapore.org/students-2/)。
3.探索开设人工智能统领的跨学科(Interdisciplinary)课程
评估单一核心人工智能课程在独立承担人工智能能力培养方面存在的可能落差，探索建构和验证人工智能统领的跨学科课程。“能力框架”列举的阿联酋“计算科学、创造性设计和创新”课程[10]是对人工智能统领的跨学科课程的实践尝试。该课程经历了技术本位的操作性学科和相对超越计算机本位的学科阶段，发展到现在整合机器人、人工智能编程和电子学等领域的跨学科课程。该课程的综合课程目标包括培养学生创造力、问题解决能力、人工智能伦理意识，鼓励学生学习和反复练习人工智能基本原理并通过跨领域场景增强知识技能的熟练度和迁移能力。该课程的内容体系由五个关联的领域构成：
(1)计算机科学，包括数据和数据分析；
(2)工程原理和工程系统，包括微电子技术、机器人及其人工智能系统、嵌入式系统等；
(3)设计与创新，包括创业知识技能、工程设计过程；
(4)可持续发展，包括人工智能对社会可持续发展的影响；
(5)视觉表达，包括视觉设计、计算机辅助设计和设计产品的实现等。
4.论证人工智能激发的多学科(Multi-Disciplinary)增强型课程
人工智能能力培养所需的核心课程和学科群是超越分科课程结构取向并最有可能引发系统课改的颠覆性诱因。人工智能具有跨学科的本质属性并与数学、科学、工程、语言类课程、公民和社会等学科存在不断深化的内在联系。成功的人工智能学习须建基于有关数据、编程、计算机工程结构等知识群以及基于计算思维、工程思维和科学推理之上的有机概念体系。以人为本的人工智能观念培养还需要合理的社会情感技能。在人工智能课程系统论证和调用其他学科知识技能的基础上，应适时启动基于人工智能能力目标的多学科调适或改革，例如，如何针对智能社会以人为本的人工智能价值观、智能社会公民意识和责任感、人工智能伦理观念的培养等调适社会和公民课程的目标和内容；如何针对人工智能底层技术原理的需求，适度调整数学等课程中相关知识的深广度；如何强化技术和工程类课程的计算思维、工程思维和设计能力以支持人工智能系统设计的学习等。
(二) 如何规划螺旋上升的能力发展课程支架
1. 围绕核心能力专题的螺旋上升课程序列
“能力框架”界定的三个发展水平并非以年级划分，而是基于各层面的核心专题概括不同的认知深度和实践表现。可在“能力框架”能力模块详解基础上，界定适合我国学生的核心专题模块及其内在联系。围绕小学、初中、高中相对一贯、适度拓展和深化的课程专题，贯通设置课程内容和螺旋上升的课程目标和具体课程模块或学科，提供跨年级层层递进的课程支架。例如，麻省理工学院针对青少年学生的“日常人工智能”课程围绕“什么是人工智能、什么人工智能好用、什么人工智能不好用”“人工智能如何工作”“人工智能如何学习”等核心课程专题，针对不同年龄水平的学习者设计难度螺旋上升、广度逐步拓展的系列课程。学生从基于具体工具的体验和直观化理解，逐步深化到通过人工智能编程、可教人工智能和生成式人工智能等难度和复杂度不断提高的课程实践理解抽象原理和复杂操作。同时，引导学生层层深入分析和理解相关的人工智能伦理、人工智能社会影响等专题。
2. 基于兴趣和能力群组的教学组织方式
“能力框架”建议考虑基于能力群组(Cohort-Based)的教学组织方式，即基于能力水平相当、对某一或某些特定人工智能领域或专题感兴趣的跨班级学生群组提供课程和组织教学。基于群组的教学组织方式需要灵活整合前述各种合适的学习方式，基于兴趣强化学习群体的归属感、基于能力组织合作和创作。在人工智能师资相对充足的初高中阶段或校本课程较为灵活的学校，可在保证人工智能必修课基础上，针对人工智能不同门类开设相对多样的人工智能课程或如上所述的跨学科课程，为学生基于兴趣和能力选择课程提供可能性。在师资相对较弱、无法开设人工智能选修课程的学校，可考虑在较为单一的必修课程中，参考“能力框架”对“创造”水平的能力界定为学有余力的学生提供拓展性课程或组织课外学习活动。
(三) 如何推进人工智能教师的专业化培养和发展
“能力框架”指出由于各国普遍将信息技术及人工智能视为边缘学科，导致相关学科教师的地位较为边缘化的现状，并由此建议推进人工智能教师的专业化培养和发展。人工智能教师专业化首先意味着负责人工智能教学的专职教师应被赋予与其他基础性学科教师同等的职业地位和待遇。在此基础上，倡导制定中小学人工智能专职教师的能力框架并依此强化职前准备和在职培训。“能力框架”建议参考联合国教科文组织同期发布的《教师人工智能能力框架》[11][12]，充分考虑人工智能教师的特殊专业教学需求，制定更专业化的能力标准和培训课程。“能力框架”例举了中国教育科学研究院与腾讯教育合作制定和发布的非官方《中小学人工智能教师能力标准(试行)》①。
(四)如何建构以能力为基础的人工智能能力评价体系
1.建立基于能力的效标参照测试体系
能力为本的教育取向的前提假设是某种知识技能和价值观是每个人生存和发展必备的基础性能力，教育系统应确保每个学生走上社会之前都能达到基本的能力标准。为此，“能力框架”建议基础教育系统考虑构建效标参照测验体系。“能力框架”在能力模块详解部分已将人工智能能力分解为可测量的预期行为表现和认知水平。可在此基础上研制本地化的人工智能能力框架以及针对各能力层面达标水平基准线的系列参照性效标，用以测试学生是否达标并诊断不同层面的能力进展，为是否需要提供后续课程支持提供个性化的参考依据。
2.设计既能测试外部表现又可透视内在能力的表现性评价场景
人工智能以实践为导向的领域属性要求采用基于仿真任务情境的表现性评价测量学生在应用以人为本的观念、伦理原则、知识和技能等方面的实际表现。人工智能效标参照测试系统应从以下方面改良表现性评：
(1)兼顾对外在实践水平的测试和对内在能力发展的测评：从单纯考察可观察的行为表现(可做什么)到同时以实践表现为依据并借助心理测量学的方法考察学生多方面人工智能能力的内在发展，包括知识技术体系的结构性和应用能力(有可做什么的潜能)、以人为本的思维能力和合乎伦理的价值观(践行人工智能伦理的能力如何)；
(2)从单纯评估机械学习到测试迁移能力、适应力和创造性：从评估机械重复的操作步骤到采取多种评价任务以测量学生如何跨情境迁移和灵活应用原理性知识的适应能力(知识技能图式的迁移性如何)、针对新技术更新其知识技能的能力(知识技能的适应力如何)和考察学生批判性评估现有工具和合作制作新工具的能力(学生的合作开发能力如何)；
(3)平衡针对人工智能专题的独立评价和整体性能力评价：在面向特定层面的具体专题价值观、知识和技能评价基础上，设计和应用基于仿真任务或问题的综合测试题目或项目式测试以评估学生综合应用伦理原则和知识技能的能力以及重新设计算法和改进人工智能系统等方面的计算思维和工程思维等深层次能力发展。
3. 建设仿真性测试任务和测试项目样本库
各能力模块的详解为相关评价任务和评价方法的设计提供了参考框架，并在此基础上针对理解、应用和创作三个水平进一步建议了评价的侧重点，例如：理解水平的评价任务或许应更多关注人工智能伦理原则、概念性知识和智能系统问题界定的认知、解读、内化及基本操作，较少关注具体和复杂的操作能力；应用水平应以基于问题的操作能力、处理真实性任务变式的适应能力为主；而创造水平的测试任务则应更多针对多种价值观原则、知识技能的整合应用能力、算法规划与编程实现能力、新人工智能工具或系统原型的设计能力以及与合作开发相关的计算思维和工程思维，同时考察贯穿工具制作和系统设计与实现的伦理原则和价值观的情境性践行能力。“能力框架”针对不同能力模块建议了各有侧重的测试任务类型并列举了典型的测试题目示例：
(1)以人为本的人工智能观念：a.基于任务的观点采择；b.基于冲突的批判性案例评估；c.基于冲突的社会行为；
(2)人工智能伦理：a.基于情境的伦理价值观取向；b.基于情境的伦理行为；c.基于情境的法规制定；
(3)人工智能底层技术与应用：a.基于问题的人工智能知识理解；b.基于工具的概念性知识透视和迁移性操作能力；c.任务驱动的工具制作；
(4)人工智能系统设计：a.基于项目的设计思维；b.基于项目的系统配置能力；c.基于项目的迭代决策与操作。
六、结语
人工智能能力框架的制定首先不能忘却智能社会公民人之为人的价值存在，应保障每个公民人机互动中的个体权益、个人福祉以及在智能社会中顺势而为的个体自我发展和自我实现。其次不能忘却智能社会之为社会的包容共存，应在个体赋能基础上谋求个体权益与社会责任之间的平衡并追求个体的社会化赋能。只有在个体赋能和社会化赋能基础上，才能保障智能社会公民作为人力资源所需的知识、技能和创造力不脱离以人为本的价值范畴，防止个体公民毫无觉知地被智能机器所控、被智能资本所役。中小学人工智能课程既要超越学科本位局限，界定超学科的人本人工智能能力；又要回归课程本体重新审视和强化课程目标、课程形态、内容体系、教学方法和评价体系。唯此，才能为智能社会培养自主、安全、负责任和有创造力的鲜活个体和公民，为国家的经济转型和自主发展培育人工智能科技创新人才。
①https://cn.chinadaily.com.cn/a/202203/25/WS623d8cc0a3101c3ee7acd735.html.
参考文献：
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[2] Miao,F.,Holmes,W..Guidance on generative AI in education and research [M].Paris:UNESCO,2023.
[3] 苗逢春.基于教师权益的自主人工智应用:教师人工智能能力框架解读[J].开放教育研究,2024,30(5):4-16.
[4] UN.Global Digital Compact [Z].New York:UN,2024.
[5] UNESCO.Beijing consensus on artificial intelligence and education [Z].Paris:UNESCO,2019.
[6] Miao,F.,Shiohira,K..K-12 AI curricula:A mapping of government-endorsed AI curricula [M].Paris:UNESCO,2022.
[7] 教基[2003]6号,教育部关于印发《普通高中课程方案(实验)》和语文等十五个学科课程标准(实验)的通知[Z].
[8] 教材[2017]7号,教育部关于印发《普通高中课程方案和语文等学科课程标准(2017年版)》的通知[Z].
[9] 中华人民共和国教育部.义务教育信息科技课程标准(2022年版)[M].北京:北京师范大学出版社,2022.
[10] UNESCO.AI in the UAE’s computing,creative design and innovation K-12 curriculum [M].Paris:UNESCO,2024.
[11] Miao,F.,Cukurova,M..AI competency framework for teachers [M].Paris:UNESCO,2024.
[12] 苗逢春.生成式人工智能及其教育应用的基本争议和对策[J].开放教育研究,2024,30(1):4-15.