《指南》提出，人們對(duì)編程有四大誤解。
《人工智能時(shí)代計(jì)算機(jī)科學(xué)教育未來(lái)指南》：為什么學(xué)生學(xué)習(xí)編程仍然很重要？
來(lái)源|多知
翻譯|王上
近日，美國(guó)人工智能教育研究非營(yíng)利機(jī)構(gòu)TeachAI 聯(lián)合計(jì)算機(jī)科學(xué)教師協(xié)會(huì)(CSTA)發(fā)布了《人工智能時(shí)代計(jì)算機(jī)科學(xué)教育未來(lái)指南》(以下簡(jiǎn)稱“指南”)，其中明確提出：“在人工智能時(shí)代，計(jì)算機(jī)科學(xué)比以往任何時(shí)候都更加重要。”
“指南”以問(wèn)題為導(dǎo)向，分析了三大方面，包括：
1)為什么學(xué)生學(xué)習(xí)編程仍然很重要？
2)計(jì)算機(jī)科學(xué)教育者如何使用人工智能進(jìn)行教學(xué)以及講授人工智能相關(guān)知識(shí)？
3)學(xué)生如何成為人工智能的批判性消費(fèi)者和負(fù)責(zé)任的創(chuàng)造者？
值得注意的是，指南還提到，編程僅僅是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)方面。即使編程變得過(guò)時(shí)，基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)科學(xué)體驗(yàn)仍然是至關(guān)重要的。
這份指南包括了一項(xiàng)對(duì)364名教師的調(diào)查，并展示了如何培養(yǎng)人工智能素養(yǎng)，它提供了其他學(xué)科可以效仿的示例。
01
為什么學(xué)生學(xué)習(xí)編程仍然很重要?
TeachAI 在指南中提到，“編程”與“編碼”可以互換使用，并且包括軟件開(kāi)發(fā)的各個(gè)方面。在指南中，編程被定義為一個(gè)創(chuàng)造性的過(guò)程，涉及設(shè)計(jì)、編寫、測(cè)試和維護(hù)代碼以執(zhí)行特定功能和解決問(wèn)題。
指南強(qiáng)調(diào)，盡管生成式人工智能（Gen AI）工具能夠編寫代碼，但學(xué)習(xí)編程對(duì)于發(fā)展概念理解、主動(dòng)性以及使用AI工具有效性、評(píng)估和修改AI生成的代碼、理解編程的更廣泛背景和影響所必需的傾向仍然至關(guān)重要。編程產(chǎn)生的不僅僅是代碼，它鼓勵(lì)創(chuàng)造力、批判性思維和協(xié)作，并為學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)（CS）的學(xué)科奠定了基礎(chǔ)。AI可能會(huì)增強(qiáng)學(xué)習(xí)，但無(wú)法取代通過(guò)學(xué)習(xí)編程獲得的理解和技能。
Gen AI工具強(qiáng)調(diào)了對(duì)編程基礎(chǔ)知識(shí)的理解和欣賞這些工具的必要性，而不是降低學(xué)習(xí)編程的重要性。正如學(xué)生在學(xué)習(xí)代數(shù)或微積分之前必須掌握“數(shù)感”(對(duì)數(shù)字的概念理解及其相互關(guān)系和聯(lián)系的理解)一樣，他們?cè)谶@個(gè)AI輔助編程的新時(shí)代中要想取得成功也需要培養(yǎng)“編程感”(Johnson, 2024)。
所謂“編程感”或者“編程意識(shí)”是指支持有效調(diào)試的能力、優(yōu)化性能，并理解代碼在系統(tǒng)中的更廣泛背景。
在我的視野中，孩子給計(jì)算機(jī)編程，在這樣做的過(guò)程中，不僅獲得了對(duì)最現(xiàn)代和最強(qiáng)大的技術(shù)之一的掌控感，而且與來(lái)自科學(xué)、數(shù)學(xué)以及智力模型建構(gòu)藝術(shù)中的一些最深刻思想建立了親密的聯(lián)系。——西摩·帕普特，《心智風(fēng)暴：兒童、計(jì)算機(jī)與強(qiáng)大思想》，1980年，第5頁(yè)
隨著生成式人工智能的迸發(fā)，當(dāng)下有一些人產(chǎn)生了以下四大誤解：
誤解1：AI編碼工具產(chǎn)生編程知識(shí)，編程技能是不必要的;
誤解2：學(xué)生不需要學(xué)習(xí)編程 ，因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢詼?zhǔn)確而獨(dú)立地做到這一點(diǎn);
誤解3：學(xué)生不需要學(xué)習(xí)編程，因?yàn)槿斯ぶ悄軐⑷〈械木幊坦ぷ鳌?/p>
誤解4：學(xué)習(xí)編程的唯一目的是生產(chǎn)項(xiàng)目;現(xiàn)在，人工智能可以為我們做到這一點(diǎn)。
實(shí)際上：
第一，為了最大化人工智能工具的價(jià)值和效果，開(kāi)發(fā)者需要知道如何構(gòu)建有效的提示、改進(jìn)和請(qǐng)求(Kirova等人，2024年)。學(xué)習(xí)編程不僅僅是學(xué)習(xí)編程語(yǔ)言的語(yǔ)法，它為學(xué)生提供了理解編程邏輯、練習(xí)解決問(wèn)題以及發(fā)展對(duì)算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的理解的機(jī)會(huì)。這些知識(shí)對(duì)于有效指導(dǎo)人工智能工具是必要的。
例如，早期研究對(duì)10至17歲的新手使用代碼生成器的研究表明，那些編程流利度更高的人從工具中獲益更多。這表明人工智能工具在增強(qiáng)而非取代編程知識(shí)和技能方面最為有效(Kazemitabaar等人，2023年)。
第二，盡管生成式人工智能(Gen AI)工具正在改進(jìn)，但它們被知道會(huì)建議不準(zhǔn)確的代碼，包含安全漏洞和偏見(jiàn)，或者與用戶的意圖不一致。2023年對(duì)三種流行的代碼生成器進(jìn)行的研究發(fā)現(xiàn)，它們?cè)?1%到65%的時(shí)間里產(chǎn)生了正確的代碼(Yeti?tiren等人，2023年)。
另一項(xiàng)研究表明，人類和人工智能配對(duì)在批判代碼方面比單獨(dú)任何一方都更有效。學(xué)習(xí)編程為發(fā)展代碼意識(shí)和計(jì)算思維技能奠定了基礎(chǔ)，這些技能需要評(píng)估、調(diào)試、修改并將AI生成的代碼置于更大程序的上下文中。
第三，生成式人工智能(Gen AI)在工作場(chǎng)所的快速普及正在改變編程實(shí)踐，但并沒(méi)有消除對(duì)人類的需求。學(xué)習(xí)編程正在從專注于代碼生成轉(zhuǎn)向更多地關(guān)注代碼閱讀、評(píng)估、調(diào)試和重構(gòu)。(Kirova等人，2024年)。
人類的創(chuàng)造力和領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)一直是并且將繼續(xù)是編程中的關(guān)鍵。創(chuàng)造力推動(dòng)了創(chuàng)新性的問(wèn)題解決、直觀的用戶界面設(shè)計(jì)和功能開(kāi)發(fā)，而領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)確保解決方案的準(zhǔn)確性、相關(guān)性，并針對(duì)特定的用例。它們共同使得能夠創(chuàng)建既符合技術(shù)需求又滿足情境需求的強(qiáng)大、用戶友好的程序。
第四，編程不僅僅是將指令翻譯成編程語(yǔ)言;它涉及探索需求、編寫規(guī)范以及測(cè)試、調(diào)試和分析代碼。學(xué)習(xí)編程為學(xué)生提供了一個(gè)平臺(tái)，用于協(xié)作解決問(wèn)題、創(chuàng)造性表達(dá)，并在創(chuàng)造新事物中發(fā)現(xiàn)樂(lè)趣(Kafai等人，2015年)。
人工智能可以編碼，但編程不僅僅是代碼。當(dāng)學(xué)生一起工作時(shí)，他們可能發(fā)現(xiàn)不僅更容易吸收新概念和詞匯，而且還能夠表達(dá)他們的好奇心和熱情。研究表明，結(jié)對(duì)編程可以提高計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域?qū)W生，特別是一些代表性不足群體的保留率。
可以說(shuō)，生成式人工智能(Gen AI)編碼工具正在迅速改進(jìn)，以幫助軟件工程師通過(guò)消除重復(fù)性任務(wù)、提供代碼建議，甚至將代碼從一種編程語(yǔ)言翻譯成另一種(Stryker，2024)。盡管行業(yè)專業(yè)人士將繼續(xù)適應(yīng)這些創(chuàng)新，但學(xué)習(xí)編程的學(xué)生需要建立理解這些不斷發(fā)展工具背后的基礎(chǔ)、持久概念的能力，以便適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈儭?/strong>
指南總結(jié)：“人工智能不會(huì)取代程序員的需求。它需要人類的創(chuàng)造力和領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)。人類的創(chuàng)造力和領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)一直是并且將繼續(xù)是編程中的關(guān)鍵。”
此外，學(xué)習(xí)編程只是學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)(CS)的一個(gè)方面。例如，CSTA K12標(biāo)準(zhǔn)還包括理解計(jì)算機(jī)如何工作、信息如何通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送、數(shù)據(jù)如何收集和分析，以及技術(shù)如何影響社會(huì)。
即使編程變得過(guò)時(shí)，基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)科學(xué)體驗(yàn)仍然是至關(guān)重要的，因?yàn)橛?jì)算機(jī)科學(xué)可以：
1）推動(dòng)多個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)新，如數(shù)據(jù)科學(xué)或計(jì)算生物學(xué)；
2）解決追求高等教育計(jì)算機(jī)科學(xué)過(guò)程中的文化和結(jié)構(gòu)性障礙；
3）擴(kuò)大獲得高薪、高滿意度工作的機(jī)會(huì)；
4）促進(jìn)眾多領(lǐng)域的更大多樣性（Lewis, 2017）。
02
計(jì)算機(jī)科學(xué)教師如何使用人工智能進(jìn)行教學(xué)以及講授人工智能相關(guān)知識(shí)?
指南指出，計(jì)算機(jī)科學(xué)（CS）是學(xué)生探索人工智能的益處、局限性和社會(huì)影響的天然環(huán)境，計(jì)算機(jī)科學(xué)教師普遍希望獲得專業(yè)發(fā)展，以有效促進(jìn)這些學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)。許多教師已經(jīng)在計(jì)算機(jī)科學(xué)的背景下使用和教授有關(guān)人工智能的知識(shí)，以強(qiáng)調(diào)計(jì)算思維，揭開(kāi)人工智能的神秘面紗，并使學(xué)生能夠負(fù)責(zé)任地使用人工智能工具。
《人工智能時(shí)代的計(jì)算機(jī)科學(xué)教育指南》是基于2024年5月由計(jì)算機(jī)科學(xué)教師協(xié)會(huì)(CSTA)和TeachAI進(jìn)行的一項(xiàng)針對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)教師的調(diào)查(調(diào)查對(duì)象為364名教師，其中24%為小學(xué)教師，76%為中學(xué)教師，12%為國(guó)際教師)所提供的信息。
在調(diào)研的364名計(jì)算機(jī)教師中，85%老師認(rèn)為學(xué)生在入門課程要學(xué)習(xí)關(guān)于人工智能；48%老師覺(jué)得自己有能力教授人工智能，88%的教師認(rèn)為從專業(yè)發(fā)展到學(xué)習(xí)如何使用和教授人工智能將讓他們從中受益，79%的教師應(yīng)更新課程內(nèi)容和課程標(biāo)準(zhǔn)強(qiáng)調(diào)人工智能。
在計(jì)算機(jī)科學(xué)課程中，學(xué)生目前學(xué)習(xí)了多少關(guān)于人工智能的內(nèi)容?
根據(jù)調(diào)研的情況，學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能內(nèi)容的時(shí)長(zhǎng)并不算多，學(xué)了3-5個(gè)小時(shí)的不到30%。
教師們指出，像算法這樣的基礎(chǔ)計(jì)算機(jī)科學(xué)概念幫助學(xué)生培養(yǎng)了解決問(wèn)題的技能和對(duì)社會(huì)影響的認(rèn)識(shí)，這些是批判性地使用人工智能工具和負(fù)責(zé)任地與它們一起創(chuàng)造所必需的。
關(guān)于人工智能的課堂活動(dòng)可以探討以下主題：
底層編程和算法概念
常見(jiàn)用途
局限性
對(duì)社會(huì)的倫理使用和影響（Lee & Kwon，2024年）
更重要的是，諸如算法、分類器、自然語(yǔ)言處理和人工智能的倫理問(wèn)題等主題不僅在計(jì)算機(jī)科學(xué)課堂中擴(kuò)展，而且與以下領(lǐng)域相關(guān)：數(shù)學(xué)、語(yǔ)言、生物和社會(huì)科學(xué)。
不過(guò)，在以往的計(jì)算機(jī)課程中，大多數(shù)老師只是解釋人工智能的基本概念，而指南認(rèn)為，不僅要講相關(guān)知識(shí)，還要教學(xué)生使用工具，將人工智能應(yīng)用到生活之中。
在計(jì)算機(jī)科學(xué)教育中，老師們對(duì)使用AI工具的看法不同，52%的人認(rèn)為潛在的利益超過(guò)風(fēng)險(xiǎn)，43%的人認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)和利益相當(dāng)，5%的人認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)超過(guò)潛在利益。
在老師們眼里，使用AI工具的風(fēng)險(xiǎn)包括：人工智能將代替學(xué)生思考;學(xué)生將過(guò)度依賴人工智能工具;學(xué)生將失去基本技能;及AI工具可能輸出的信息不準(zhǔn)確。
不過(guò)，指南認(rèn)為，這些擔(dān)憂可以通過(guò)教授基礎(chǔ)的編程技能和與批判性使用人工智能工具來(lái)緩解。這種方法確保學(xué)生將人工智能作為一個(gè)輔助工具使用，保持他們的解決問(wèn)題的能力，并理解背后的邏輯。
此外，對(duì)于計(jì)算機(jī)教師本身來(lái)說(shuō)，利用人工智能可以提高工作效率。
參與CSTA/TeachAI調(diào)查的教師報(bào)告說(shuō)，他們使用人工智能以多種方式促進(jìn)他們的工作，包括定制和完善課程計(jì)劃;為需要更多挑戰(zhàn)或更多支持的學(xué)生提供差異化教學(xué);以及組織思想、分解它們并重新解釋它們。這些用途反映了通用人工智能(Gen AI)簡(jiǎn)化教師工作量的常見(jiàn)機(jī)會(huì)。在一個(gè)早期研究中，研究人員使用源代碼提示代碼生成器Codex生成新的編程練習(xí)。他們發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)是完全新穎的，并與當(dāng)前的主題一致(Denny等人，2023年)。除了節(jié)省教師的時(shí)間，代碼生成器可以從一個(gè)輸入中創(chuàng)建的解決方案的多樣性，可以為學(xué)生提供不同方法來(lái)解決同一問(wèn)題的視野。
03
學(xué)生如何成為人工智能的批判性消費(fèi)者和負(fù)責(zé)任的創(chuàng)造者?
指南指出，教授學(xué)生成為人工智能的批判性消費(fèi)者和負(fù)責(zé)任的創(chuàng)造者，涉及到將倫理和社會(huì)考量整合到計(jì)算機(jī)科學(xué)（CS）教育中。計(jì)算機(jī)科學(xué)教師正在將關(guān)于透明度、問(wèn)責(zé)制、信息準(zhǔn)確性、隱私、公平性和倫理設(shè)計(jì)的討論納入他們的課程中。這些課程使學(xué)生能夠批判性地評(píng)估人工智能的輸出，理解人工智能對(duì)社會(huì)的影響，并設(shè)計(jì)優(yōu)先考慮公平性和責(zé)任的技術(shù)。與其他任何學(xué)科相比，計(jì)算機(jī)科學(xué)提供了一個(gè)機(jī)會(huì)——通過(guò)學(xué)習(xí)人工智能模型是如何訓(xùn)練的、理解它們的工作原理以及開(kāi)發(fā)自己的模型，來(lái)探索人工智能的社會(huì)和倫理影響。
從制作深度偽造到放大性別、種族和文化偏見(jiàn)，人工智能對(duì)個(gè)人和社區(qū)造成傷害的可能受到了廣泛關(guān)注，這增加了將社會(huì)和倫理考量融入計(jì)算機(jī)科學(xué)教育的需求。
教授學(xué)生關(guān)于人工智能的一個(gè)關(guān)鍵部分是賦予他們權(quán)力，讓他們理解人工智能模型是如何構(gòu)建的，并批判性地思考這些模型的好處、危害、可能的保障措施，以及受這種強(qiáng)大技術(shù)影響的人群和社區(qū)。
隨著越來(lái)越多的計(jì)算機(jī)科學(xué)教育涉及人工智能的消費(fèi)和創(chuàng)造，學(xué)生還必須學(xué)會(huì)問(wèn)自己，他們是否應(yīng)該首先使用人工智能，以及為什么要使用。
計(jì)算機(jī)科學(xué)教師協(xié)會(huì)董事會(huì)主席查理蒂·弗里曼(Charity Freeman)：“在人工智能教育方面，我們沒(méi)有把頭埋在沙子里的權(quán)利。計(jì)算機(jī)科學(xué)教師有機(jī)會(huì)也有責(zé)任引導(dǎo)學(xué)生理解人工智能的社會(huì)和倫理影響：好的和壞的，好處和傷害，可能性和現(xiàn)實(shí)。”
人工智能系統(tǒng)被廣泛認(rèn)為是不透明的，包含著不可知的數(shù)據(jù)來(lái)源和難以理解的決策過(guò)程。當(dāng)教師們了解了人工智能系統(tǒng)的工作原理后，他們?cè)谡n堂上使用這些系統(tǒng)時(shí)就會(huì)減少猶豫，對(duì)技術(shù)對(duì)個(gè)人自主性的影響也會(huì)減少擔(dān)憂。早期研究表明，當(dāng)教師們被賦予審查和覆蓋人工智能建議的能力時(shí)，他們更有可能信任人工智能(Nazaretsky等人，2022年)。
當(dāng)被問(wèn)及在課堂上包含人工智能可能帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，回應(yīng)CSTA/TeachAI調(diào)查的計(jì)算機(jī)科學(xué)教師強(qiáng)調(diào)，必須讓學(xué)生意識(shí)到人工智能會(huì)犯錯(cuò)誤，并且可能對(duì)社會(huì)產(chǎn)生不同的影響，經(jīng)常對(duì)邊緣化社區(qū)造成傷害。這些同樣的擔(dān)憂通常被引用為學(xué)生加深他們對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)核心知識(shí)理解的理由。
美國(guó)西北大學(xué)副教授賽佩爾·瓦基爾( Sepehr Vakil)認(rèn)為，“當(dāng)學(xué)生理解了人工智能的倫理和社會(huì)影響的技術(shù)層面時(shí)，他們?cè)趨⑴c流行的人工智能討論時(shí)會(huì)感到更有動(dòng)力。”
不過(guò)，由人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)和教育工具收集的數(shù)據(jù)引發(fā)了對(duì)學(xué)生隱私權(quán)的擔(dān)憂。
2024年3月，一個(gè)由41個(gè)教育和民權(quán)組織組成的聯(lián)盟致信美國(guó)教育部，要求停止資助K-12學(xué)校使用的人工智能驅(qū)動(dòng)的安全系統(tǒng)。他們擔(dān)心人工智能可能侵犯學(xué)生的公民權(quán)利。該組織表示，尤其令人擔(dān)憂的是面部識(shí)別技術(shù)、社交媒體監(jiān)控、行為威脅評(píng)估、預(yù)測(cè)性警務(wù)和其他監(jiān)控工具的日益增加的使用。
隨著學(xué)生交出越來(lái)越多的個(gè)人數(shù)據(jù)，包括由教育工具收集的數(shù)據(jù)，他們必須了解將這些數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)泄露敏感信息的可能性。
此外，人工智能系統(tǒng)中用于預(yù)測(cè)學(xué)生表現(xiàn)、弱點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)的跟蹤和監(jiān)控組件可能會(huì)抑制他們?cè)趯W(xué)校中的參與（Akgun & Greenhow，2021年）。
Kapor基金會(huì)發(fā)布的《負(fù)責(zé)任的人工智能與科技正義：K12教育指南》幫助教育工作者開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)體驗(yàn)，這些體驗(yàn)優(yōu)先考慮批判性地評(píng)估技術(shù)并創(chuàng)造更公平的解決方案。其中一項(xiàng)建議是“審查人工智能技術(shù)創(chuàng)造的生態(tài)系統(tǒng)，從誰(shuí)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)產(chǎn)品以及它們是如何開(kāi)發(fā)的，到誰(shuí)投資于它們的創(chuàng)造以及誰(shuí)從它們的采用中受益。”
指南認(rèn)為，透明度、問(wèn)責(zé)制、公平性和隱私應(yīng)當(dāng)成為技術(shù)開(kāi)發(fā)的原則。
報(bào)告原文：https://www.teachai.org/csbriefs
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翻譯：王上
