摘要：人工智能时代已然来临，如何发展和加强人工智能教育是我们当下面临的重要课题。走进中国人民大学附属中学信息技术教师武迪的课堂，你会发现人工智能课原来可以这样上：人工智能“看”世界、人工智能中的数学建模、人工智能与关于心智的生物学……“通过AI跨学科教学，培养学生的

人工智能时代已然来临，如何发展和加强人工智能教育是我们当下面临的重要课题。走进中国人民大学附属中学信息技术教师武迪的课堂，你会发现人工智能课原来可以这样上：人工智能“看”世界、人工智能中的数学建模、人工智能与关于心智的生物学……“通过AI跨学科教学，培养学生的创新能力和智能素养，是我根深蒂固的教育信条。”十一年的教学生涯，武迪始终坚持交叉创新、坚持开辟人工智能课程新样态，把最新动态和前沿技术融入人工智能课堂教学。

中学博士教师与人工智能的不解之缘

武迪是国内较早探索、实践人工智能教育的中学教师，这源于她深厚的学术背景。武迪本科毕业于南京大学电子科学与工程系，凭借优异的成绩，以直博生的身份被保送至清华大学自动化系，跟随戴琼海院士投身前沿的交叉学科研究。读博期间，武迪前往美国麻省理工学院接受联合培养，正是这次学习经历，为她日后选择成为一名中学教师埋下了种子。某次，武迪与在同一间实验室做博士后项目研究的哈佛大学毕业博士交流，得知他出站后要去美国东北部的一所高中任教，武迪很是惊讶。随后她默默调研了这所高中，发现该校不少老师都是哈佛、耶鲁、麻省理工等名校博士，培养的学生毕业后大多成了各行业的领军人物。

与此同时，武迪发现，许多科技巨头纷纷成立人工智能实验室并加大研究投入，尽管当时人工智能在多个领域的应用还处于早期阶段，但武迪已预感到人工智能未来巨大的发展潜力。教育作为塑造未来的关键力量，应与时俱进，紧跟时代步伐，培养属于未来社会的人才。自此，武迪明确了自己未来的职业方向：进入中学，做教师。她希望能延续自己博士阶段的交叉创新研究，带领学生接触人工智能这一前沿领域，培养学生面向未来的智能素养和高阶能力，期望学生成为“人工智能的主人”，掌握与人工智能协作共生的技能，提高未来竞争力。

“坚持做别人没做过的事”

2013年入职人大附中后，武迪凭借扎实的学术基础和研究功底，在人大附中开放的课程平台上，聚焦人工智能+X跨学科教学，坚持每个学期开设一到两门新课。经过十余年的课程探索，她与团队共同建设了人大附中“横向跨学科、纵向分层次”的人工智能课程体系，横向跨学科是指在学科整合的大框架下，从人工智能学科基础和应用两方面，挖掘与其他学科的交叉创新点，纵向分层次是指面向学生的不同需求，服务于学校已有的“一核两翼三层级”课程体系。尽管从零开始研发人工智能课程的过程困难重重，但武迪从未有过犹豫和退缩，特别是想到戴琼海院士“勇闯无人区，坚持做别人没做过的事”的教诲，她便更加坚定自己的选择。

要实现“开课”，首先得“挖课”。武迪从顶层设计出发，综合国家政策、教育发展走向、时代背景以及自身研究兴趣，充分考量学生需求与核心素养，探寻并选择适合的课程主题。她通过多种途径与人工智能领域顶尖科学家建立联系，带领学生拜访交流，使学生深入了解前沿领域、明确自身兴趣。武迪自己也在这个过程中不断学习与思索，寻找课程开设方向。武迪将这种方式称为“走近大师”，她坚信课程的最终目的在于育人，作为教师应向学生播撒知识的火种，通过“一朵云推动另一朵云”的方式提升学生的思想境界。

此外，武迪积极参加国际学术交流会议，及时掌握当前人工智能研究领域最新成果，密切关注人工智能国际课程与前沿研究态势。立足学生实际发展需求，通过借鉴国外优秀课程教学经验，开展本土化课程与教学创新。同时，武迪也经常与毕业后进入科研领域的学生交流，从中获取各行业的前沿学术研究动态，为课程开发寻找新的灵感和学科交叉融合点。

解决了开课方向和主题，还需要解决“教什么”的问题。在武迪看来，随着人工智能发展趋势的不断演进，在不久的将来，运用人工智能者与未使用者在工作、学习与生活中将会呈现出巨大的差距。而人工智能教育的使命就是帮助学生发展智能素养，为未来夯实基础、做好准备。基于此，武迪将教学内容明确为两大板块：一是人工智能学科自身范畴，涵盖人工智能的基础知识、思维逻辑、科技伦理以及人工智能与人类和社会的关系等；二是聚焦人工智能的跨学科创新教学，沿着人工智能历史和前沿两个方向，从人工智能学科基础（人工智能+X学科）和前沿应用（学科+人工智能）两方面，挖掘与其他学科的交叉创新点。

好的课程设计是确保教学内容充分发挥效果的关键。武迪认为，对于人工智能跨学科教学而言，聚焦信息素养中的计算思维目标是一条非常关键的课程设计主线。每当与其他学科开展人工智能跨学科教学时，武迪都会探寻该学科核心素养与计算思维的契合之处。以“人工智能中的数学建模”课程设计为例，武迪首先明确课程目标是为学生讲授人工智能所需的数学思维逻辑，帮助学生理解人工智能算法背后的数学原理。而后，武迪与合作开课的数学教师查阅相关资料，选定以吴军博士《数学之美》中的数学基础和数学模型为依托，进行模块图论、密码学等内容的教学，继而拟定详细的教学计划，结合生动、有趣、前沿的应用实例，与学生助教共同设计经过抽象简化后的课堂实践活动，从而让学生通过跨学科应用实践掌握AI算法。

人工智能教育要教会学生深度学习、解决问题

武迪认为，基于人工智能自身的交叉性和跨学科特质，其与计算机科学、数学、物理等诸多学科紧密相连，仅靠单一学科的内容无法全方位支撑起学生智能素养的培育，因此十分有必要融合其他课程，进行跨学科教学，促进学生进行人工智能相关内容的迁移创新与思维碰撞。

在跨学科教学中，武迪依据教学内容、学生的知识基础与认知能力，运用“深度学习”模型开展课堂教学。首先通过聚焦信息素养、所交叉学科的核心素养及跨学科融合与迁移应用，确立素养导向的学习目标。接着，结合人工智能的跨学科基础和应用，提出引领性的学习主题。而后为学生布置以真实问题解决为主线的挑战性学习任务。待学生完成任务后，武迪采用学生自评、互评等方式对课堂任务进行全面评价，并与学生一同系统总结概括问题解决的过程，使学生能够触类旁通，将本堂课所学方法灵活迁移应用于类似问题，形成自己的学习成果。

以武迪与生物教师合作讲授的人工智能机器学习领域的代表性启发算法——遗传算法为例，课堂上，武迪以人类双足行走的动画视频引入教学情境，生物教师引导学生提炼进化论的关键要素并梳理逻辑关系：人类群体初始行走姿态摇摆不定，频繁跌倒，但人类会选取每一代中行走表现相对出色的个体作为繁衍下一代的父辈基础，以此不断进化。在明晰进化逻辑后，武迪与生物教师共同设计了小组活动，让学生自编剧本并进行遗传算法情景表演，以此使学生深刻领悟进化论本质。随后，武迪将进化论逻辑延伸至下半场的课堂活动——让计算机学会“说话”，即让计算机从对文字一无所知到生成一段既定文字。考虑到课堂时间有限，且从头编写这个程序对学生来说难度较大，武迪并没有选择让学生从零开始写代码，而是给到学生程序框架，并空出关键部分。学生从生物学视角理解算法思维的相关原理后，填写这些空白部分，以此完成课堂实践。“当学生看到自己填写的程序能够成功在电脑上运行时，都感到非常兴奋。”

“人工智能工具更新换代极快，可能学生今天刚学会一种，明天就有更高级的工具出现。”在武迪看来，人工智能教育的重点并不是教会学生使用多少种工具，而是基于真实问题，引导学生根据现实需要，选择合适的人工智能工具，使学生获得运用计算思维分析和解决问题的能力。

怀揣着对人工智能教育的无限热忱，武迪以专业的知识和创新的教学方法，为学生们打开了一扇通往人工智能的大门。她坚信，在不久的未来，人工智能课程定能如普通学科课程一样，来到更多学生的身边。

来源：光明社教育家