面向未來，重構人才培養模式

文/翟小寧 中國人民大學附屬中學校長

武 迪 中國人民大學附屬中學

面向未來，重構人才培養模式

文/翟小寧 中國人民大學附屬中學校長

武 迪 中國人民大學附屬中學

在人們最關注的醫療領域，最新研究表明在多項醫療子領域的人機大戰記分牌中，除了一般性診斷，人工智能已經明顯占優。在教育方面，人工智能參加了今年的高考，且表現不俗；在教育評價方面，機器人也開始嶄露頭角—今年湖北襄陽嘗試引入人工智能參與中考作文評閱工作；多地開始試點人工智能評分口語考試；安徽的國家普通話水平考試已經使用機器人考官；在不久的將來，全科的主觀問答題可能也將實現智能閱卷。這給我們提出了一個再也不能回避的問題：當人工智能比人考得更好，評價更準確時，中學教育該向何處去？該怎樣培養未來人才？

重構人工智能教育課程體系

中國人民大學附屬中學在今年10月份組織了中小學人工智能課程建設專家座談會，邀請了來自清華、北大、中科院、航天科技、人工智能前沿企業等十幾位專家教授前來指導。在專家們的指導建議下，結合人大附中實踐，從面向全體的普及教育，到部分選修的跨學科實踐應用，再到少數的深入動手做研究，梳理了金字塔形的中小學“STEAM+人工智能教育”課程體系，重構了與人工智能本身感知、認知、創新三個層次相對應中小學人工智能教育課程體系。（見圖1）

感知層：中小學普及教育。感知層，即中小學普及教育，重在培養基本的“人工智能+”思維和興趣。這一層次具體落地于中小學信息技術課，將高質量科普資源融入日常科學課、信息課和一些選修課。把人工智能內容滲透到常規課堂的引入環節，介紹人工智能推動各學科領域發展的前沿成果，培養學生的交叉學科創新思維。

圖1

我們的“STEAM+”人工智能普及教育的核心要素之一是建模仿真教育。人工智能有三個支柱——大數據、計算能力和建模算法。而中學階段最能夠落地培養的就是建模和算法，這也是數學和信息這兩塊新課標的直接體現。因此，“人工智能+”人才培養的第一步，就是培養其建模和仿真這一核心競爭力。在人大附中，數學和信息教研組建立了強大的教學共同體。（見圖2）

建模仿真能力的培養，不僅落實在課堂，也滲透在普及性的建模活動和比賽中。比如，人大附中學生在參加國際數學建模挑戰賽時，就新高考下的排課問題深入挖掘數據，建立模型，考慮了各種約束條件和優化因素，提出了一種新高考排課問題的智能解決方案，榮獲中華區特等獎。

人大附中在建模仿真能力的普及性培養過程中，還充分融合國際課程精華，如IBDP國際文憑項目，其培養目標是終身教育、全人培養，其課程體系中，建模能力培養不是局限在數學課上，各個學科都放入實實在在的課程內容，如計算機科學課程中，建模仿真是課程模塊之一，高等級要求60個學時，標準等級要求45個學時。學校重視建模能力和跨學科素養的培養，融入國際課程精華，創新本土課程，開設各種類型和層次的建模相關選修課，普及“STEAM+人工智能教育”，為“人工智能+跨學科”人才培養打下很好的基礎。

圖2

認知層：跨學科應用實踐。第二層是認知層，重在跨學科應用實踐。Gartner咨詢公司預測2018年人工智能將滲透至幾乎任意領域。這意味著隨著人工智能的應用，學科基礎也要求交叉創新整合。這與STEAM教育理念完全吻合，因此，STEAM整合跨學科創新是人工智能教育的絕佳實踐應用平臺。比如在計算機課上，讓學生與視覺藝術選修課的同學合作開發DIY智能濾鏡軟件，把人工智能項目式學習的具體目標落實到STEAM各個學科領域。此外，科學跨學科綜合實踐活動是以建模為核心的“STEAM+AI”解決實際問題的高質量學習平臺，即不同學科的同學組成一個小組，從不同學科角度分析同一個問題，建立模型，通過團隊合作，解決實際問題。

在國際文憑項目的核心課中，創新服務實踐活動，拓展論文和跨學科認識論都需要學生用跨界思維解決實際問題，對“人工智能+X”的人才培養具有積極推動作用。“人大附中援疆團隊”，以自己的力量，做智能定制教育，做教育均衡。學生自己建立網絡課程平臺，個性化、定制化自主設計課程，初步探索“人人為師，能者為師”這一“人工智能+”時代下的教育新模式。成功地幫助了別人，也提高了自己，在全人培養的道路上自主前進了一步。

認知層的教學，可以在技術課及選修課中將人工智能開放平臺介紹給學生，學生可以利用這些開放平臺，做自己的跨學科實踐應用。比如周涵之同學參加IEEE優必選中國機器人大賽獲得銀獎的兒童陪護機器人，就使用了曠視科技開放的人臉識別平臺。比如，《探索人工智能的奧秘》的研學課，同學們利用開源代碼，實現、創新并展示了三個人工智能小項目——手寫算式自動計算、圖片藝術風格化和物體檢測識別，將人工智能應用到實際生活。再比如，8月底閉幕的“登峰杯”數據挖掘全國總決賽中，全國15支隊伍進入總決賽，人大附中占7席，其中有三支隊伍獲得了一等獎。他們研究的問題其實都是跨學科的、貼近生活的問題，比如奧運會獎牌榜預測和電視劇收率的預測問題。從建模仿真，到人工智能，到STEAM，都具有跨學科的本質特點。培養未來“人工智能+X”復合型人才，一定是各學科老師的合作創新，形成跨學科教學共同體。

創新層：研究與創新。第三層是研究與創新。目前，我們的學生已經能夠將人工智能算法應用到其他領域進行交叉創新。例如朱星宇同學將機器學習算法與天體物理課題相結合，實現了光譜分類速度數量級上的突破。他還是人工智能兩門課的課程助教，深入淺出地給學弟學妹們把人工神經網絡講得非常清楚，并且手把手帶著他們進行實踐——這是對學生創新能力的另一維度的培養。我們還把學生送到人工智能公司進行實習。今年剛畢業的科學實驗班學生孫逸瀟，之前推薦他去曠視科技實習，7個月下來，他獲得了公司團隊很高的評價。他總結說，激情、自學能力和團隊溝通能力是實習過程與課堂學習最不同的地方。我們把學校的拓展、特長類課程與產業界、學術界鏈接起來，給同學們提供更加廣闊的平臺。

“STEAM+人工智能教育”需要在師資、課程和學生三方面建立起中小學開源共創聯盟。為此，在師資上，我們建立了校內外交流和跨學科合作，計劃牽頭建立中小學人工智能專委會，推進中小學AI課程開發和學生創新能力的培養。學校秉承開放共享的理念，在課程上集合大家的智慧共同進步。學生也通過課程、社團平臺，自主開發在線課程平臺構建未來學習共同體。

放手，讓學生不走尋常路

2017年北京市進入高中新一輪的課程改革。高一的孩子現在是16歲左右。到2020年，當他們進入高等學校的時候，正是我國小康社會建成之際；到2035年，他們30多歲；到2049年，他們將近50歲。可以說，現在的高中生，他們人生中最能夠發揮聰明才智的黃金時期，也是中華民族偉大復興的關鍵時期，我們現在的教育決定著未來人才的質量，所以我們要著眼未來，立德樹人，為國育才。

人大附中長期以來，堅持扎根中國、融通中外、立足時代、面向未來，不斷創新育人模式，積極探索“互聯網+”“人工智能+”背景下的課程改革，一大批畢業校友已經成長為世界人工智能領域的重要力量，剛畢業的學生正在人工智能領域嶄露頭角，而更多的在校生比以往更早、更快地進入“人工智能+X”領域，他們的創新創造力得到激發，獲得了可貴的經驗與成績。

案例一：朱星宇——一個中學生的人工智能之路

朱星宇是人大附中2011級早培班的一名學生，現在在高三出國班上課。他在學校的身份不只是學生，同時也是計算機視覺與深度學習研學和人工智能與數據挖掘校本選修課的助教，負責兩門課的幾乎全部編程技術以及部分理論知識的教學。但不了解他的人不知道，現在距離他開始系統性學習Python編程才剛剛一年左右。

在2016年9月，因為參加數學建模比賽的需求，他選擇了高級數學建模作為校本選修。在這門課上，他的老師是比他大一屆的學長孫逸瀟同學。之前，他只會一些簡單的C語言，可以被認為是沒有什么基礎。但是在學長的帶領下，他很快掌握了Python的基本功能與語法，這是一門對他來說全新的編程語言。開始學習Python一個月后，他就直接參加了HiMCM的數學建模比賽，負責組內所有程序的編寫。雖然因為經驗不豐富，比賽的結果并不完美，但是這個經歷讓他深入建模與算法的學習與實踐，為之后的人工智能研究與創新打下了基礎。

在2017年1月，他開始準備“登峰杯”數據挖掘競賽。準備期間，在老師的引導與自學下，他接觸到了深度學習，一種較為流行的機器學習算法，并且開始著迷于神經網絡可以控制結構又無法詳細了解運算過程的“黑箱”特質。在初賽中他和他的隊友們使用深度學習算法，綜合歷屆奧運會的獎牌榜數據以及各個參賽國家的經濟、國民體質、財政投入情況等大量的數據得到了一種預測奧運會獎牌榜的算法。他們團隊的準確率甚至超過了網上公布的預測排行榜中最準確的使用傳統方法進行分析預測的高盛集團。他們通過通訊賽選拔，順利進入了全國總決賽。在2017年8月舉辦的全國總決賽上，他們依然使用了深度學習算法，對電視劇在線播放與電視端收視率進行了預測，在可靠的模型和堅實的數據基礎上，他們的團隊又順利拿到了總決賽的一等獎。

得力于人大附中早培班提供的研修平臺，朱星宇在八年級的時候就加入了清華大學天體物理中心的科研團隊，進行恒星光譜的研究，但由于技術限制一直沒有做出什么特別的成績。在接觸了深度學習算法之后，他意識到了機器學習與天體光譜學交叉研究的潛力，于是在自己的鉆研下開發了一套基于深度學習的光譜特征提取與分類程序，在速度上大幅度超過了國家天文臺現有的分類方法，得到了他在清華的導師很高的評價，并且在北京市青少年科技俱樂部針對全北京市高中生科研的評議中獲得“突出”評級。

高三剛開始時，他欣然接受武迪老師讓他擔任課程助教的邀請，他希望像帶他入門的孫逸瀟學長一樣，帶領更多的學弟學妹們感受計算機編程與人工智能之美。現在他已經拿到了曠視科技公司的實習崗位，將在申請季結束之后前往這個“北京平均智商最高”的公司，開展他對于人工智能技術和機器學習算法的進一步探究。

案例二：錢萬里、周涵之——人大附中學生援疆教育平臺

人大附中學生援疆項目團隊由人大附中高二，高三年級的近20名同學組成，旨在了解新疆同學學習狀況，并在他們學習生活方面給予支持，交流學習，各取所長，相互發展。在過去的一年中為新疆的同學們帶來三十余節別開生面的網絡視頻微課，并受到了新疆老師和同學的一致贊揚和鼓勵。

學生援疆項目的主策劃人是錢萬里同學，援疆教育平臺整個網站建設與維護是周涵之同學完全自主開發的。這兩位同學，包括學生援疆團隊的主要成員均來自人大附中中外合作辦學項目的國際文憑課程。他們的核心課——創新服務實踐活動鼓勵學生用跨界思維解決實際問題，對“人工智能+X”的人才培養具有積極推動作用。學生援疆團隊就是從“創新——行動——服務”的綜合實踐活動出發，以自己的力量，做智能定制教育，做教育均衡。

項目于2016年9月啟動，目前已經制作完成超過30節課程的錄制。學生們以自己的實踐為促進教育公平，保證資源共享的暢通盡自己的努力。這一學習共同體，由不同特長和特點的學生們組成，他們精誠合作，共同備課，互相促進，為了共同的目標而努力。學生們每周準備一期課程需要的時間大約為4.5小時：分組備課1小時，錄制2小時，剪輯0.5小時，發布及宣傳0.5小時，反饋設計與分析0.5小時。他們自己排課表，自己分組研討做課程計劃，甚至跨學科備課。課程學科包括：計算機科學、數學、物理、化學、生物、歷史等，主題切合實際也兼有國際前沿。為了更有針對性將這一教育項目做好，同學們還前往新疆阿克蘇地區，與他們的小伙伴實地座談，并實地授課。這一次西部行，讓學生們逐步深入地了解了西部教育的實際情況。錢萬里說，阿瓦提四中的硬件條件很好，比如他們有很多實驗設備，比如開源硬件平臺Arduino，機器人套裝等等，但是他們沒有老師可以教他們，這些設備和器材都只能閑置在教室。針對這一情況，錢萬里、周涵之等同學將他們在計算機課上所學到的內容進一步整理創新，為新疆的小伙伴們錄制人工智能和機器人智能控制特輯。他們還將繼續長久的做下去、傳承下去。

在這過程中，他們自己建立網絡課程平臺，從前端到后端，每一行代碼都是自己寫的。網絡平臺上設置了賬號注冊，不同類型的用戶管理，評價反饋空間，討論交流版面等，為個性化、定制化自主設計課程建立了完全自主知識產權的技術支撐。

這一項目，初步探索了“人人為師，能者為師”這一“人工智能+”時代下的教育新模式。既幫助了別人，也提高了自己，在全人培養的道路上自主前進了一步。這也是人大附中一以貫之的“立德樹人、為國育才“的教育理念在學生群體中潛移默化影響的結果。

“人工智能+”時代下，教育的靈魂在人的溫度，在立德樹人，在點燃，在喚醒，因此，在未來職業被人工智能取代趨勢圖里，教育是最后可能被取代的那一個。現在的教育體系，是生發于近一二百年的工業體系。人工智能時代，是人人為師的教育，終生學習的教育，是帶有人的溫度的教育，培養豐富完整的個性、自由創意的心靈、有德行的君子。

翟小寧，管理學博士，現任中國人民大學黨委委員，中國人民大學附屬中學校長。北京市第十五屆人大代表，海淀區第十六屆人大代表，教授，特級教師，北京市特級教師協會會長，中國教育學會高中教育委員會副理事長，創新人才教育研究會常務理事，教育部“國培計劃”專家。

編者按：今年7月，國務院頒布了《新一代人工智能發展規劃的通知》，10月，人工智能被寫進黨的十九大報告。新興技術的發展大幅超前于人類社會的接受程度，而教育正是縮短兩者間距離，使未來人才更好地適應未來社會的關鍵要素。中國人民大學附屬中學早在2003年就開始開發機器人相關課程，他們堅持站位時代前沿，持續創新課程。時至今日，“人工智能+”相關各類課程在人大附中蓬勃開展，如機器人、數據挖掘、計算機視覺、無人駕駛等，那么我們就來看看他們是怎樣開發實施這類課程的。

（注：本文系社科基金全國教育科學規劃國家重點（重大）課題“人才培養模式的國際經驗及改革研究”的研究成果，課題編號：ADA160004）