联合国教科文组织发布《学生人工智能能力框架》（附全文）｜一读·有料

据联合国教科文组织（United Nations Educational Scientific Cultural Organization, 简称UNESCO）官方网站2024年9月3日报道，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正在迅速改变我们的世界，并改变我们的生活、工作和学习方式。为了帮助教育系统跟上步伐，UNESCO正在推出两个新的人工智能能力框架——一个针对学生的《学生人工智能能力框架》，一个针对教师的《教师人工智能能力框架》（详细可点击：最新！联合国教科文组织发布《教师人工智能能力框架》（附全文）｜一读·有料）。《学生人工智能能力框架》（AI competency framework for students）旨在指导政策制定者、教育工作者和课程开发人员为学生提供有效的使用人工智能所需的知识、技能和价值观。

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框架目标 ‍‍‍‍‍

人工智能（AI）正在融入我们的生活，这要求教育系统积极培养学生成为负责任的人工智能使用者和共同创造者。然而，截至2022年，只有15个国家将人工智能纳入国家课程标准。将人工智能学习目标纳入正式学校课程，对于全球学生安全、切实地使用人工智能至关重要。

教科文组织发布的《学生人工智能能力框架》旨在帮助教育工作者进行人工智能与教学课程整合，从四个能力层面概述了十二种能力。这四个层面包括：“以人为本”人工智能观念、人工智能伦理、人工智能技术与应用以及人工智能系统设计。这些能力横跨三个进阶等级：理解、应用和创造。该框架详细介绍了课程目标和特定领域的教学方法。

该框架以学生作为人工智能共同创造者和负责任公民的愿景为基础，强调了对人工智能解决方案的批判性判断、对人工智能时代公民责任的认知、终身学习所需的人工智能基础知识，以及包容和可持续的人工智能设计。

《学生人工智能能力框架》 ‍

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目标受众与具体目标

《学生人工智能能力框架》旨在指导公共教育系统培养学生和公民所需的人工智能能力，以便在新技术时代有效实施国家人工智能战略，推动建设包容、公正和可持续的未来。该框架主要面向政策制定者、课程开发者、为学生提供人工智能教育课程的机构、学校领导、教师和教育专家。

具体目标包括：

(1) 为学生提供了人工智能核心能力的全球性参考框架，并且为设计国家或机构的人工智能能力框架提供参考；

(2) 具体阐明了不同水平的人工智能能力所体现的态度和行为，以便为学生设计人工智能相关课程内容提供指导；

(3) 提供了开放式路线图，以帮助规划各年级人工智能课程的学习顺序。

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三个能力进阶等级

1.理解：

第一级面向所有学生。在这一层次，学生应能够理解人工智能的基本概念，并对人工智能工具及其使用所涉及的价值观、伦理问题、概念、流程和技术方法作出适合其年龄的解释。他们应能通过联系现实生活或社会实践来阐释或举例说明自己的知识，并将新知识融入到自己的知识体系中。

2.应用：

学生应在新的学习过程中不断提升、迁移和调整所学的价值观、知识和技能。为此，他们需要在更复杂的情境中解决理论问题、 能够完成实际任务，并批判性地分析人工智能工具背后的先进技术方法。达到这一水平后，学生将为进一步学习人工智能的核心概念和相关技能奠定坚实的、可迁移的基础。

3.创造：

《教师人工智能能力框架》和《学生人工智能能力框架》界定了教师和学生应具备的知识、技能和态度，帮助师生了解人工智能在教育中的作用，并以合乎伦理、有效、安全和有意义的方式在教与学的实践中运用人工智能。这两个框架都强调“以人为本”的原则，注重保护人的尊严和隐私，激发人的主观能动性。

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四个能力层面

1.“以人为本”人工智能观念：

“以人为本”人工智能观念侧重于学生的价值观、信念和批判性思维能力，旨在评估人工智能是否符合其预期目标、使用是否正当、人类应如何与之互动，以及个人和机构应承担哪些责任，为建设安全、包容和公正的人工智能社会做出贡献。这一观念为学生进一步参与人工智能的各个方面奠定了基础。

2.人工智能伦理：

人工智能伦理体现了学生所需的伦理价值判断、反思能力以及社会和情感技能，以引导他们理解、实践和适应与人工智能系统整个生命周期相关的不断增加的原则和监管规则。

3.人工智能底层技术与应用：

人工智能底层技术与应用指的是与具体人工智能工具或实际任务相关的概念知识和操作技能。这一层面是理解和应用“以人为本”人工智能观念及其相关伦理原则的重要技术基础，且具备可迁移性。

4.人工智能系统设计：

人工智能系统设计侧重于人工智能系统的问题范围界定、设计、构建、培训、测试和优化所需的系统设计思维和综合工程技术。该层面旨在挑战人工智能系统的可解释性，为今后在该领域继续深造的学生提供探索性学习的机会。

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框架应用策略

1.将《学生人工智能能力框架》作为人工智能战略的能力基石

2.建立跨学科的人工智能核心课程和学科课程群

3.将面向未来和本地化的人工智能作为课程载体

4.定制螺旋式课程顺序

5.营造良好的学习环境

6.促进教师在人工智能方面的专业发展

7.基于社群指导教学活动

8.人工智能能力评估

AI融入不同学科 图源：UNESCO

来源：UNESCO-ICHEI

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