少儿编程教育，为中国培养人工智能预备人才‘星空app官网登录’

2024-10-11点击量：101

本文摘要：人工智能,既是引导未来的战略性技术,是提高国家竞争力、确保国家安全性的最重要构成;也是产业变革的核心驱动力,将促成新技术、新的产业、新模式,转变人类的生活方式与思维模式。

人工智能,既是引导未来的战略性技术,是提高国家竞争力、确保国家安全性的最重要构成;也是产业变革的核心驱动力,将促成新技术、新的产业、新模式,转变人类的生活方式与思维模式。目前,无论是研究研发领域,还是应用于落地领域,人工智能各个环节对人才的市场需求更加大,据报告表明,2017年,基于某职场交流平台的全球AI领域技术人才数量将近200万。

美国,作为AI人才 多的国家,每年预计有6.5亿美元用作人工智能涉及的薪水上,同时,另有几家 公司联合筹措10亿美元用来推展人工智能的发展。值得一提的是,美国也是全球AI人才储备 成熟期的国家,全美168所高校中,有14所普遍认为世界人工智能领域学术能力20强劲,且抢走前8名。

　　在人工智能发展进程中,AI人才储备毫无疑问是至关重要的,特别是在是对于年轻一代的培育——越早对外开放科学知识的传输与提供,就能越早让科学知识在一代人中进账成果。中国,面临多达500万的人工智能人才缺口,一方面获取优渥政策人才引入,另一方面开始手捉教育,培育未来人才。　　2017年,国务院施行《新一代人工智能发展规划》,明确提出在中小学阶段设置人工智能涉及课程,逐步推广编程教育,希望社会力量参予寓教于乐的编程教学软件、游戏的研发和推展。　　中国开始推崇少儿编程教育,但想在中小学普及还有很长的一段路要回头。

一方面,大多数家长对少儿编程熟知极少,且具有种族主义,家长更加习惯于中国一贯的学科教育,而非欧美实施的轻素质、重实习、培育思维逻辑等能力的STEM教育。另一方面,少儿编程因其融合多门学科知识,对老师的拒绝较高,既必须不懂教育学,又必须不懂计算机科学,造成国内缺少专业的师资力量。

　　美国的少儿编程教育已先行几十年,我们能借此糅合一二,协助转变国内现状。　　一、研发少儿编程产品　　大同小异成人编程的目的驱动,少儿编程教育更加侧重孩子素质培育、思维影响、自学习惯教导等方面,且必须考虑到孩子有所不同年龄的理解能力及自学兴趣。

1967年,美国打造出 套专门儿童设计的可视化计算机编程语言——Logo,孩子们 次可以通过寓教于乐的方式撰写代码,通过计算机传达自我,磨练思维逻辑。　　之后几十年里,随着美国家庭在教育领域的大力度开支,以及移动互联网的较慢发展,市场辈出各类机器人编程玩具,以及以Scratch为代表的图形化编程软件,让少儿编程产品南北更加细化的领域。　　应用于普遍的Scratch,用图形化的拖拽交互来已完成编程的核心逻辑,并能及时取得结果对系统,趣味的自学过程大大提高了孩子的自学积极性与创造力。基于完全相同教育逻辑,国内少儿编程教育品牌“智小程”在Scratch基础上,研发出有限于于中国孩子与家长的编程工具,其切断电脑末端与PAD末端,操作者更加便利,自学不缩空间时间,让中国孩子认识系统化编程自学的年龄整体减少了2岁。

　　二、创建行业标准　　2004年,计算机协会(ACM)正式成立计算机科学教师协会CSTA(全称Computer Science Teachers Association),在政府与谷歌、微软公司、甲骨文等高科技公司的合作反对下,协会在学科标准制订、教师培训、行业会议等方面下足功夫,落地继续执行,为全球计算机科学教师赋能。目前协会成员数量已多达2万5,覆盖面积全球145个国家,除了有K12各阶段计算机科学老师,还有大学教授、政府成员、非盈利的组织成员等多元化包含。　　CSTA在2011年、2016年分别公布了K12阶段计算机科学标准,为各地区学校制订本地化课程大纲获取指导作用。

该标准以核心概念和实践中两部分为基础,将计算机科学自学按可玩性与水平拒绝分成3个等级。随着标准的实行,美国少儿编程和其他少儿计算机教育向标准化很快迈向,防止了教师资源无法可持续发展、教学内容参差不齐等问题,促成少儿编程南北身体健康的产业化状态。　　智小程的课程体系,之后参照了CSTA标准,另融合了新一代K12科学教育标准(NGSS),对标加州伯克利大学本科计算机系课程设计。课程体系由编程启蒙运动、编程基础、编程进阶和编程高阶几部分构成,符合6-18岁青少儿仅有阶段自学。

　　如今,少儿编程在美国中小学的渗透率已超过44.8%,而中国的渗透率将近1%。其中的差距,并不是非常简单地引入一款海外编程教育产品就可以填补的,而是应当以教育为核心,考量国内外教育环境差异性,打造出更加合适中国孩子与家长的编程教学模式,有针对性地解决目前的现状难题。中国正在一步步的跟上曾多次掉落的路程,智小程也不会之后前进少儿编程教育,为中国的未来培育低水准的人工智能创意人才。

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