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摘要：以 ChatGPT 等为代表的生成式人工智能技术，提示教育领域应该积极 培育学生具备不会被技术工具所取代的心智模式(高阶思维)。人工智能思维体系的基本框架包括工程思维、计算思维、设计思维和系统思维。
四种思维相互联系、互为补充，共同构成人工智能背景下适应人类终身发展和整体发展需要的思维 方式，可作为人工智能教育的目标导向。高中人工智能教育需要强调“理解与综 合”,让学生根据实际需求综合运用不同的工具、算法和框架解决复杂问题，通过 软硬结合来设计功能较为复杂的多模态智能交互系统。
一、人工智能思维是什么？
当前学者对人工智能技术影响下教育目标革新方向的讨论趋于一致，即注重学生高阶思维的培养。例如，沈书生等认为，学生所记忆的内容再多也无法与ChatGPT相比，只有让学习个体的内脑建立高阶思维，并通过思维技能驾驭外脑，由此所构建的复合脑才不再是一个简单的“知道”机器，而是一个复杂的创造机体。
高阶思维的培养关乎学生自身学习的深度，是学生适应与驾驭人工智能的关键突破口。
二、人工智能思维基本框架
作为当代科学技术发展的结晶，人工智能在改造人们生产生活方式的过程中也塑造了人们的行为方式和思维方式。当我们以人工智能塑造的终极样态为起点逆向考察人类系统的演进过程时，这本身就可以获得一种宝贵的系统思 维，并找到智慧系统、智能系统和传统的要素系统三种不同的系统形态(存在方式)，而每一种系统形态的塑造都离不开一种关键的生产行为及支撑这些行为的思维方式——慧造(设计思维)、 智造(计算思维)和制造(工程思维)。
由此，我们初步勾画了人工智能思维体系的一个基本框架——由工程思维、计算思维、设计思维和系统思维组成的高阶思维体系。
三、面向四大思维培育的人工智能教育
对于现阶段中小学人工智能课程而言，人工智能思维的评价证据主要来源于学生设计、开发、测试与优化“智能交互系统”的全过程。
首先，设计思维与工程思维具有紧密的逻辑关系，前者是指“设计的对象是现实世界中并不存在的想象结果”，后者则是指“通过工程制造 将设计结果转化为现实的人工物品”。
因此，设计思维与工程思维在人工智能教育实践过程中常常融合为“工程设计思维”,既要求学生根据用户的真实需求来发现问题，并通过多种形式提出创造性解决问题的方案，也要求学生根据构想方案来实现智能交互系统的开发、测试与优化。
其次，计算思维能够使学生更深层地了解人工智能解决问题的过程。
在人工智能教育实践过程中可将其提炼为七个部分：
（1）在“分解与模块化”方面，学生在人工智能系统设计的过程中，能够将大问题分解成小问题，若干个子模块；
（2）在“抽象与建模”方面，学生在设计智能交互系统的过程中，能够运用计算机科学领域的思想方法，通过问题抽象来形成模型化的问题解决方案；
（3）在“数据与标注”方面，学生在设计智能交互系统的过程中，能够对文本、视频、图像等原始数据添加元数据进行标注，即通过“打标签” 形成训练数据集；
（4）在“训练与模拟”方面，学生在开发智能交互系统的过程中，能够将标记好的数据用于训练机器学习的模型，并通过模拟、仿真，验证模型的运行效果；
（5）在“部署与推理”方 面，学生在开发智能交互系统的过程中，能够将训练好的模型部署到嵌入式设备中，并接收新数据进行推理与预测；
（6）在“优化与迭代”方面，学生在测试智能交互系统的过程中，能够持续反思当前方案的不足，逐步求精和优化完善；
（7）在“应用与迁移”方面，学生在开发智能交互系统的过程中，能够利用已有问题解决方案，将其迁移运用于其他问题的解决中。
最后，系统思维渗透至工程设计思维、计算思维，共同作用于智能交互系统设计、开发、测试与优化的全过程，要求学生合理地统筹系统功能、结构、美观等各个要素及要素间的作用关系，实现最大限度满足需求的智能交互系统。
总之，人工智能教育的重点不是教会学生编写代码，也不是学习未来成为程序员和工程师的专业性极强的知识，而是要理解与智能系统进行交互的方式，并获得利用人工智能解决问题的思维方式。
参考文献:
[1]钟柏昌,刘晓凡.人工智能思维:框架与解读[J].课程.教材.教法,2024,44(01):149-155.
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