在人工智能教育領域，探索人工智能教材的企業(yè)不少。例如去年4月，商湯推出高中版人工智能教材，一年后再推出初中版AI教材》，小學版據(jù)說也在醞釀之中。

那么，我國人工智能教材編寫有哪些優(yōu)勢和短板、應圍繞哪些內容、又有哪些原則？在由北京師范大學與科大訊飛聯(lián)合主辦的 “人工智能與教育大數(shù)據(jù)峰會·2019”上，教育部高中及義務教育課程標準信息技術學科核心專家組成員，多個版本的信息技術、人工智能教材主編樊磊分享了他的觀點。

對于人工智能課的程標準、要圍繞著哪些內容展開、怎么講，目前尚未形成統(tǒng)一觀點，甚至存在不少爭議，總體來說還在摸索階段。與國際人工智能教育相比，從優(yōu)勢上看，一方面，我國已將人工智能上升為國家戰(zhàn)略層面的發(fā)展目標。因此無論是頂層設計、還是社會響應、民心所向，都有利于其發(fā)展。這也造成了社會上的人工智能教育熱。

另一方面，我國此前在人工智能教育、包括多少可以認為與人工智能相關的科創(chuàng)教育，有過一定探索實踐，積累了大量資源、課程。企業(yè)也在這一過程中，找到了如何提供相關教育服務的方式。在這兩個方面，國際很難找到一個國家可以同我們相比。

但從不足之處看，我國人工智能教育還有很多短板，有些非常類似于華為在高科技領域所處的狀況，是卡脖子的短板。比如，我國現(xiàn)在適合于人工智能基礎教育的應用場景和數(shù)據(jù)集極，非常匱乏。編寫教材的人使用數(shù)據(jù)集時，沒有選擇余地，只能選擇大家都用的。這就造成了教材、課程內容的雷同單一化。

同時，目前人工智能教育所依賴的AI平臺，嚴重依賴開源軟硬件平臺。這就造成了課程形式平臺的原創(chuàng)性嚴重不足。更嚴重的是，過于依賴開源，一旦開源出現(xiàn)斷供，人工智能教育也很難繼續(xù)。

教材本地化也是一大問題。雖然國內目前出版了很多種基礎教育教材，但能夠代表中國、具有中國特色的很少。教材本地化問題雖已不像一年前那么嚴重，但在實際編寫時還會發(fā)現(xiàn)，很難找到中國自己的素材、案例、準則、體系，以及應用場景。無論是阿西莫夫機器人三大定律、還是阿西洛馬人工智能23條原則；還是斯皮爾伯格的電影、西部世界等連續(xù)劇，都來自西方。

還有一些問題，不完全是教育體系能夠解決的。比如人工智能倫理問題。之前有老師提到，有不少人到學校推廣人工智能課程，但所有這些課程里，還沒有看到一個談人工智能的倫理教育。你的開發(fā)目的是什么？使用目的是什么？為什么要這么用？包括很多開發(fā)細節(jié)，這些都是要教給學生的。

目前雖然社會各界對人工智能倫理問題也有關注，但缺少實質行動。其背后原因不難理解，現(xiàn)階段，連中學生能不能談戀愛，都是一個禁忌的仍有爭議的話題，談論機器人能不能跟人談戀愛、或者有怎樣的權利，幾乎不可能。這也是我說的卡脖子的問題，但這個問題是非常值得教育人關注的。

按照新課標要求，普通高中信息技術課程由必修、選擇性必修和選修三類課程組成。其中，必修模塊包括認識數(shù)據(jù)、算法和編程、數(shù)據(jù)處理與分析、人工智能四部分；選擇性必修中的模塊4，是高中統(tǒng)編版AI課程《人工智能初步》。因此不難看出，人工智能已經作為主線，整合了傳統(tǒng)計算機學科的重點內容，融入了信息技術學習過程，而非脫節(jié)，完全可以成為人工智能基礎課。

他強調，如果信息技術教育能夠按照課程標準，開齊開足開好，就是對人工智能教育的最好規(guī)范和保障。在基礎教育階段人工智能教育上，其核心觀點是，學校在遵循貫徹課程標準的同時，適當探索即可，沒有必要讓人工智能教育過多的爭地盤、爭特色。