11月17至18日，芥末堆在北京舉辦以“教育有AI，學習無界”為主題的GET2025教育科技大會。清華大學出版社副社長莊紅權以《中小學AI教育：浪潮與行動》為題進行了分享。

以下為演講實錄，經(jīng)編輯：

我今天跟大家分享的題目叫“中小學AI教育：浪潮與行動”。我在清華大學出版社，實際上長期做的是高等教育出版。但十年前，我開始分管數(shù)字化工作，從2015年起分管出版社的數(shù)字化建設，所以我一直比較關注出版數(shù)字化和數(shù)字教育賽道。

也正是因為這個緣由，我進入了一個叫“未來之星”的項目，也接觸到好未來、新東方等民營教育類公司，當時算是一次難得的學習機會，讓我能和中小學教育圈、創(chuàng)投圈的同行有更多接觸。

在中小學教育里，AI現(xiàn)在既是一股浪潮，也已經(jīng)到了必須要行動、必須要落地的階段。

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開始之前，我想先講一個我自己的故事，或者說是我兒子的故事。我兒子現(xiàn)在六年級，11歲。每周日，他們有幾個同學會在下午兩點到六點，固定在某個同學家里一起玩“我的世界（Mine Craft）”。這個游戲在今年四月份還出了大電影，我前天晚上特意看了一遍，然后讓兒子給我講了講，這里面到底是怎么回事。

他這兩個月幾乎每天都要玩，平均每天一個小時左右（加上周末），所以我也跟著去了解了一下這個游戲。這個游戲問世很久了，它還有一個“教育版”，這個教育版我們可以看到在歐美很多國家的中小學被作為科技教育或者信息技術教育的項目在推進，效果都非常不錯。國內曾經(jīng)由京東云在2022年推廣過，但京東云后來很快退出了教育領域；“我的世界”這個游戲本身在國內由網(wǎng)易代理，他們在2023年也做了教育版，但同樣沒有真正推開。

所以，如何看待孩子在游戲里學習？我覺得這是我們必須直面的一個問題。

在和孩子溝通的過程中，我確實看到，這個游戲無論是在團隊協(xié)作，還是在創(chuàng)造力方面，都能給孩子帶來很多幫助。最近，關于這個游戲，我也看到兩個很典型的故事。

一個是疫情期間，人大附中國際部的MC社團，用了整整五年時間，在游戲里復原了整個校園，讓四百多位學生和老師在《我的世界》里舉辦畢業(yè)典禮。在國內應試壓力下做到這一點，其實并不容易，所以也主要在國際部產生了MC社團。

另一個故事發(fā)生在今年9月，有玩家在《我的世界》里“手搓”了一個大模型。因為游戲里有紅石、有電路系統(tǒng)，可以用模擬方式搭建復雜結構，他就在里面搭出了一個簡化的“大模型”。我覺得這是一個非常好的例子，也讓我意識到：孩子在游戲中學習、探索，確實有很多值得我們重新認識的地方。

我去年還遇到過一件事，就是我兒子使用豆包的事情。那時候我兒子讓我?guī)退蛴∫粋€劇本。每周五他們都有實踐課，學校會組織各種活動，那次活動是他負責組織十個同學在臺上表演一個小劇。他讓我打印的劇本大概有十頁紙。我看完之后就覺得，不太像是他自己一個人能寫出來的，也不像是他這個年齡段的孩子能完成的。

我就問他怎么做的，他說花了幾個晚上的時間，和豆包一起把劇本寫出來的。我把他的手機拿過來，說讓我看看你跟豆包的對話過程。

一開始，他跟豆包的對話特別直接：我要干什么，你幫我寫一個劇本。效果當然不太好。大家可能都有類似的經(jīng)驗，用大模型時，如果提示詞不給到位，生成效果往往就不會太理想。

但在后面的對話里，我發(fā)現(xiàn)變化非常明顯。他開始一點點地給豆包講故事。他告訴豆包：我有十個人要演劇，這個劇最好有十幕。然后他就一幕一幕把故事講給豆包聽，讓豆包幫他整理成劇本。

在這個過程中，他慢慢學會了怎么和機器對話，怎么和大模型對話。

所以，未來我們的孩子十年后會變成什么樣？他們會怎樣使用機器，怎樣用大模型來面對未來的學習和工作？這其實也是我們在思考人工智能時代時，必須要面對的問題。

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我今天的分享會圍繞五個方面展開，首先是讓大家看看大的趨勢。其實大的趨勢不用我多講，大家都非常了解。

清華社最早出版的人工智能相關的書，大概是在1984年。人工智能的發(fā)展經(jīng)歷過三次低潮、四次高潮。普通人真正感受到AI，是從1997年IBM的“深藍”打敗國際象棋冠軍開始的。之后，在圍棋領域，AlphaGo和AlphaGo Zero的出現(xiàn)，已經(jīng)是2016、2017年的事情了，尤其是AlphaGo Zero通過自我學習就能戰(zhàn)勝人類，對我們沖擊很大。

再往后，就是2022年11月ChatGPT的發(fā)布，尤其是今年春節(jié)前后DeepSeek的出現(xiàn)，中國很多人對人工智能、大模型的認知，在這一年迅速被普及了。我們家老頭老太太，只要說身體哪兒不舒服，第一反應就是先問大模型，問完之后才說自己可能哪里有問題，再去想該看什么醫(yī)生、去什么醫(yī)院。大模型已經(jīng)在生活中應用得非常普及，這一點我想大家都能真切感受到。

尤其是它在手機端、移動端的普及，讓每個從業(yè)者都切身感受到它帶來的沖擊，尤其是我們這些做傳統(tǒng)出版的。

從國際層面看，AI教育從2019年就啟動了，這源于聯(lián)合國教科文組織北京共識的推動，各國在大模型出現(xiàn)之前，就已經(jīng)非常積極地主動推進K12人工智能課程體系。

這是今年的情況：從美國，到東亞的日本、韓國、新加坡，各個國家都在學校層面、在公立教育體系中大規(guī)模推進AI教育的融入。2023、2024年政策出臺雖然少一些，但推進速度非?？?。

從國內來看，中國在今年7月發(fā)布了“人工智能+”的政策。其實在此之前，人工智能就已經(jīng)被列為國家戰(zhàn)略需求。我自己也分管出版社的期刊工作，在做學術期刊的時候能明顯感受到國家對戰(zhàn)略方向的引導，而人工智能這個賽道，無論在學科體系還是科研領域，都已經(jīng)是非常重要的支點。當然，這個支點現(xiàn)在已經(jīng)全面覆蓋到全民應用的層面。

2017年，國家印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。此后，各省級政策在2024年、2025年紛紛出臺。無論是技術應用比較先進的地區(qū)，還是相對落后的地區(qū)，都推出了大量相關政策。

像深圳和溫州這兩個在中小學科技、信息教育領域相對更前沿的城市，包括北京、上海這些在科技教育上本來就比較領先的地區(qū)，都陸續(xù)發(fā)布了許多落地計劃。我想，在這些地方帶動下，各省都會逐步跟進。

人工智能教育中有幾個核心要素：課程開設、師資隊伍、資源建設和學生成果。

目前來看，課程的體系化是各家出版社都在投入做的事情，我待會兒也會講清華在課程體系化上的做法。實驗室會成為標配，因為人工智能教育本身就是技術應用的過程，而技術進步又非常快，僅靠一本固定的教材很難和學生形成有效的交互，所以實驗室會是必需的。

師資隊伍方面，大家都知道，早期信息科技教師在國內中小學其實大多數(shù)都不是專業(yè)出身?？赡苁俏锢砝蠋熮D過來教一教；小學甚至沒有物理老師，只能由數(shù)學老師轉來擔任。而真正的科技類專業(yè)教師非常缺乏。現(xiàn)在人工智能來了，AI相關的老師就更少了。

那怎么配備專業(yè)的老師？怎么讓原來教信息科技的老師，或者原來其他學科的老師，逐步具備開展人工智能教育的能力？這是一個很大的挑戰(zhàn)。

資源與評價體系的構建也是如此。因為師資不夠、資源不夠，而人工智能教育需要大量的算力、數(shù)據(jù)、算法。算法和大模型公司可以提供，但真正用于中小學人才培養(yǎng)的基礎數(shù)據(jù)、基礎工具、教學資源，依然需要由整個行業(yè)共同提供、共同建設。

整體來看，目前課程的開設情況是：像上海、深圳、浙江這樣的地區(qū)，課程體系相對已經(jīng)比較完善；中西部地區(qū)開設率相對較低，但也都在推進。從師資隊伍建設上，不論是國家層面、省級層面，還是各個學校層面，都在做大量培訓，但確實仍然存在很大的缺口。

實驗室和資源建設相對更容易解決，在座很多機構也都在提供這樣的服務和支撐。最難的部分，是學生在人工智能教育的過程中，如何真正有參與感、有成果、有成長。

其實這不僅是人工智能教育的難點，在中國的應試教育體系下，每一門學科都有同樣的問題：怎么讓學生真正投入？怎么讓學生在學習過程中獲得成就感？當然，人工智能和科技教育本身有一定優(yōu)勢，我們需要把這種優(yōu)勢最大化，讓學生在其中真正獲得創(chuàng)造力和自信，這一點非常關鍵。

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下面我簡單介紹一下我們的方案。目前中小學人工智能通識課教材不止一套，一共有三套，我今天重點介紹其中一套。

這套教材由鄭南寧院士擔任專家委員會主席。專家委員會里還有來自清華、北大、浙大、華南師大等高校的人工智能專家，以及教育和教育標準化領域的專家。

執(zhí)行主編是謝作如老師，他在科技教育領域深耕多年，從最早的溫州開始，就是這條科技教育路線的參與者。每個分冊的主編都是能夠真正上課、懂課堂的老師，各冊編寫負責人也主要是來自各地學校的一線教師。

整套內容有五個維度：一是教材整體體系；二是配套的AI教學平臺；三是面向學生的研學課程與活動賽事；四是完整的訓練體系；五是完成后配備測評與認證。

教材從小學、初中到高中分為三個階段，每個年級分上下兩冊，每冊采用“8+4”的結構：8套平臺課程隨教材免費使用；4套為拓展課程，適合學?；驅W生進一步深入。

我們在設計整套內容時，整體目標之一，是把人工智能課和信息科技課的邊界區(qū)分清楚。因為信息科技課還在繼續(xù)開設，那么信息科技和人工智能到底差別在哪？這需要在課程目標上有非常明確的實施策略，更多強調平臺的融合與能力的延展。

整體來說，這套課程是基于“問題解決能力”的分層框架來設計的。第一層，是用AI應用解決問題，比如之前我講到用豆包來寫劇本，這類都是用現(xiàn)成的AI應用完成任務。

再往上更“硬”一點的，是用AI模型解決問題。也就是說，你要直接調用模型，用模型來做智能體，或者自己開發(fā)一些東西來解決實際問題。

更上層的，是用 AI 算法解決問題。你要了解機器學習，能搭建網(wǎng)絡模型，來解決問題。

所以整體采用“三個梯度”：第一梯度是學會使用新時代的工具。對大多數(shù)孩子來說，就是學會怎么寫提示詞、怎么和智能體對話，如何把AI當成自己的助手；第二梯度是創(chuàng)造不一樣的AI應用。根據(jù)自己的需求，做一些智能體，通過編程、通過我們提供的數(shù)據(jù)倉庫，做出屬于自己的AI程序；第三梯度是調試、調用AI模型，讓學生在更高層次上理解并操控模型，具備用模型解決問題的能力。

整個平臺是和四川文軒合作建設的，四本教材都是以我們的教材為主，只是采取了不同的合作模式。比如，我們的教材和地圖社合作出版后，由地圖社覆蓋全國市場；與四川人民出版社合作出版后，則覆蓋四川??；和河南人民出版社合作出版之后，則覆蓋河南省。教材的核心框架是一體的，通過合作出版的方式結合各地特點做一定改編，加入各地的地方元素，在全國推廣與應用。

這是平臺的整體情況，包括課件、算法、算力等保障。我就不展開講了。里面有活動課件，也有數(shù)據(jù)集倉庫，而且倉庫在不斷增加，不停往里面補充新的內容。

我們平臺最重要的特點，就是支持用非代碼方式來體驗AI的核心流程，包括數(shù)據(jù)準備、模型訓練、模型部署。也就是說，即便孩子不會寫代碼，也可以通過非代碼的方式部署一個模型。這是我們平臺區(qū)別于其他平臺的一個重要點：不必須寫代碼，也能做模型。

從知識支持到教師層面、學校層面、區(qū)域層面，我們都會提供相應幫助，包括教師培訓、學校課件支持等。

這是賽事部分，目前還不在賽事白名單中，但屬于國際人工智能奧林匹克中國區(qū)學術活動的范疇，我們可以對接給使用教材的學校去參與。

同時，我們還和中國人工智能教育聯(lián)席會以及清華大學基礎工業(yè)訓練中心共同開展了一系列研習活動。

測評部分是清華大學最早特招體系中的測評方向，現(xiàn)在和出版社合作，共同做一套人工智能能力測評。目前這套標準已經(jīng)基本完成，可以正式啟動測評工作。

趨勢和挑戰(zhàn)前面都提到過：師資短缺、資源不平衡、評價體系不完善。這些問題，在人工智能高速發(fā)展的當下顯得更突出。

回到我剛才講的那個關鍵點：我們應該用什么樣的方式引入人工智能？我們要提供什么樣的人工智能教育？讓孩子未來不只是被動接受被傳授的知識，而是能夠自己去創(chuàng)造、去駕馭，具備想象力，同時具備學習力，以及在學習基礎上不斷優(yōu)化、不斷迭代的能力。

坦率地講，今天再做這些事情，可能都已經(jīng)有點遲了。但我想是想和大家共勉，也希望各位，無論是對自己、家庭，還是對公司、對產品，都能在人工智能教育領域做更多投入，讓未來能更快、更好地發(fā)生。