圖源：視覺中國
“人工智能”四字已經變成了這個時代的流行語。
自上世紀50年代人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）概念被正式提出後，經過70年來的發展和積澱，人工智能正在對人類社會生產與生活的各個方面產生着深刻的影響，當然，教育領域也不例外。
早在2003年，教育部頒佈的《普通高中技術課程標準（實驗）》首次提出，在信息技術課程中設立“人工智能初步”選修模塊。中共中央、國務院於2017年印發的《新一代人工智能發展規劃》提到，在中小學階段設置人工智能相關課程，逐步推廣編程教育。
2020年7月，由上海市電化教育館、上海教育出版社等單位聯合研發的《人工智能》立體課程正式出版。這套歷時3年才完成的課程一經問世便引起了教育界人士的廣泛探討。
至今，在各方聲量不斷加大的討論中，“中小學生需要人工智能教育”這一問題早已達成共識。下一步亟待解決的是：誰來給孩子上課？從哪裏找這麼多懂AI的教師？
近日，2021全國中小學人工智能教育大會在京召開。這個由中國人工智能學會主辦，中國人工智能學會中小學工作委員會和中國人民大學附屬中學承辦的會議，對探索建設AI教師隊伍的討論也許能給出答案。
“現在不學AI，以後就要被推着學”2018年4月，教育部印發的《教育信息化2.0行動計劃》指出，要推動教師主動適應信息化、人工智能等新技術變革，啓動“人工智能+教師隊伍”建設行動。
毫無疑問，在AI的介入下，正在形成一種新的教學生態，在這個生態裏，老師和學生不再是相互對立，不再是老師單方提供知識和答案，而是師生一起來討論如何解決問題。“我們現在是在一種新的文明框架下尋找一種教學方法。”新華網融媒體未來研究院院長楊溟説。
“在新的教學方法下，老師不再是實施者，而是教育場景中的導演或者設計者。”北京聰明核桃教育科技有限公司運營戰略副總裁齊峯講道，學會使用AI技術，懂得基本的AI知識，能使教師的教學變得更加個性化。
迪樂姆創新教育研究院院長張蕾表示，AI以後不再是隻有專業人士才能掌握的技術，而是每位老師都應該學習的一門課程。掌握基本的AI知識已經成為現代教師的必備素養，“必備”的意思是每個老師都必須學習與AI相關的知識技能，必須有能力引導學生進行AI學習。“你現在不學，以後就會被推着學。”
不過，AI知識的掌握也並非想象的那樣艱難。張蕾坦言，懂AI的不一定非得是年輕教師，也不一定非得是信息技術和科學教師。中年老師、文科出身的老師只要願意去了解，他們也會非常享受學習AI的過程。“最重要的是不要有畏難情緒，找到自己的第一推動力，讓它來推着你做這件事情。”
首都師範大學人工智能教育研究院副院長孫眾對張蕾的看法表示贊成，“我們回看很多對中國科技教育或社會進程做出重大貢獻的人，他們有時並不是相關專業出身，但卻心懷遠大、擁有崇高的精神，全身心投入到一個領域中，最後做出了巨大貢獻。”
在國家大力發展AI的今天，只有掌握基本AI知識技能的教師顯然是不夠的，如何培養專業的人工智能教師，建設先進的人工智能教師隊伍才是問題關鍵。
汲取國內外已有學科的經驗，從企業中吸納人才在我國，人工智能教師的培養主要有兩種途徑，一種是在師範類院校開設人工智能專業，另一種是在培養信息技術專業教師的過程中加入人工智能課程。
與第一種培養途徑相契合的是，今年3月，教育部公佈了2020年度普通高等學校本科專業備案和審批結果，在新增備案本科專業名單中，共有2046個備案專業。其中，人工智能佔據首位，共有130所高校新增備案該專業。
目前，北京師範大學、華東師範大學以及首都師範大學等相繼開設了人工智能專業。
此外，2018年1月，《普通高中信息技術課程標準（2017年版）》的出版對信息技術專業教師的AI素養要求有了一個質的提升。這一版的《課程標準》提出，要更進一步地將人工智能內容更充分地融入到信息技術課程中。要將“人工智能初步”，包括人工智能基礎、簡單智能系統開發、AI技術的發展與應用三部分內容作為高中課程方案選擇性必修模塊。
華東師範大學上海智能教育研究院副院長顧小清表示，培養專業的AI教師需要多管齊下。因為人工智能專業本身的市場需求量巨大，學校很難指望直接從計算機學院、人工智能學院畢業的學生進入到教師隊伍，所以選擇主要以師範類院校的計算機專業畢業生為主。“這就要求師範類院校的學生在畢業前就要為勝任中小學信息技術以及人工智能教師做好準備。”
她指出，目前培養AI教師面對的最大問題是教師怎樣在職前就做好專業層面以及教學層面的準備。
“華東師範大學的做法是通過類似於雙學位的培養方式，去提升職前學生專業知識的掌握程度。讓計算機學院和研究教育技術的老師來共同來培養未來信息技術領域的老師。這樣做，能夠為我們未來的教師提供更紮實的專業基礎，同時讓他們做好工作準備。”顧小清講道。
此外，首都師範大學人工智能教育研究院副院長孫眾在如何建設AI教師隊伍這一問題上，提出了“五個看”。一是要“橫向看”，各院校可以看一看其他學科，如語文、數學、英語這些發展較為成熟的學科是如何建設高質量師資隊伍的。“這些學科中的新手教師、骨幹教師、特級教師的成長路徑是什麼？通過‘橫向看’，我們可以借鑑這些學科在團隊建設、教研等方面的經驗。”
二是要“縱向看”，回顧歷史，看一看除人工智能之外的科技相關學科的發展歷程。借鑑其師資隊伍建設的經驗。例如，民國時期中國科學教育的開拓者們是如何從課程價值、課程設計、教科書編寫、師資建設以及實驗室配備等不同角度來發展科學教育的。
三是要“向外看”。孫眾表示，所謂“向外看”就是要看看其他國家是怎麼做的，全球專業AI教師的成長路徑是什麼樣的，是基於實踐的、基於研究的、還是研究增強的。“那麼此後，我們自己在培養AI教師時，就會遵循已有的成功經驗。”
四是要“向內看”，總結自己所在學校的職前教師和在職教教師一體化發展經驗，思考學校是如何通過現存學科所特有的一些渠道來開展建設的。
最後是要“向社會來看”。“我們今天有很多企業在人工智能這方面做得非常好，我們可以從社會中吸納一些老師。”孫眾指出，這兩年一直在講“人機協同”，那麼學校可以思考利用“人機協同”的思路來解決當前優質AI師資不足的問題。“我們可以試着從這些開放多元的方式入手，看看能否破解AI領域高質量教師隊伍建設的難題。”