小學(xué)和中學(xué)教育AI素養(yǎng)框架：4大維度，22種能力

　　多知7月1日消息，經(jīng)合組織(OECD)和歐盟委員會(huì)(European Commission)聯(lián)合研制的《賦能學(xué)習(xí)者迎接AI時(shí)代：小學(xué)和中學(xué)教育AI素養(yǎng)框架》(AILit Framework)》(Empowering learners for the age of AI: An AI literacy framework for primary and secondary education)草案在今年5月正式發(fā)布。該框架從與AI互動(dòng)、用AI創(chuàng)作、駕馭AI和設(shè)計(jì)AI 四個(gè)維度，為中小學(xué)教育工作者提供了學(xué)習(xí)者AI素養(yǎng)框架。

　　四個(gè)維度包括：

       與AI互動(dòng)，要求學(xué)習(xí)者不僅要理解AI的基本工作原理，還要學(xué)會(huì)批判性地思考AI所提供的信息，理解人與AI的共生關(guān)系。

　　用AI創(chuàng)作，是指學(xué)習(xí)者與AI合作進(jìn)行創(chuàng)意表達(dá)或創(chuàng)造性問題解決。

　　駕馭AI，是指學(xué)習(xí)者有意識(shí)地選擇如何讓AI支持和增強(qiáng)人類工作。

　　設(shè)計(jì)AI，是指學(xué)習(xí)者通過實(shí)踐探索AI系統(tǒng)的工作原理，并嘗試設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單的AI模型或解決方案。

　　該框架將上述四大領(lǐng)域具體化為具體的能力，共22種，每個(gè)能力代表一個(gè)學(xué)習(xí)期望，是知識(shí)、技能和態(tài)度的結(jié)合。

　　與AI互動(dòng)需要七大能力：

　　一是能使用AI的不同場(chǎng)景;

　　學(xué)習(xí)者識(shí)別日常工具和系統(tǒng)中的AI，理解AI的內(nèi)容推薦和自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制。

　　二是能批判性審視AI輸出的結(jié)果;

　　學(xué)習(xí)者會(huì)批判性地評(píng)估AI生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和公正性，認(rèn)識(shí)到AI可能會(huì)生成錯(cuò)誤信息或有偏見的輸出。

　　三是探討預(yù)測(cè)性AI系統(tǒng)如何提供可以告知和限制視角的建議

　　學(xué)習(xí)者探討AI如何使用數(shù)據(jù)模式提供建議(例如，觀看、購(gòu)買或閱讀的內(nèi)容)，并考慮這些建議如何支持學(xué)習(xí)或決策，以及如何強(qiáng)化狹隘觀點(diǎn)或偏見。

　　四是能夠闡明AI系統(tǒng)可能放大社會(huì)偏見的機(jī)制

　　學(xué)習(xí)者調(diào)查AI系統(tǒng)(如面部識(shí)別或招聘算法)如何反映人類決策和數(shù)據(jù)，并識(shí)別數(shù)據(jù)或設(shè)計(jì)中的偏見如何導(dǎo)致不同群體的不公平結(jié)果。

　　五是能理解AI系統(tǒng)對(duì)能源和自然資源的消耗

　　學(xué)習(xí)者探討AI的環(huán)境影響，包括其能源和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，并考慮負(fù)責(zé)任的設(shè)計(jì)和使用如何支持可持續(xù)性。

　　六是分析使用AI系統(tǒng)是否符合倫理原則和人類價(jià)值觀

　　當(dāng)AI被用于公共空間監(jiān)控或內(nèi)容創(chuàng)作時(shí)，隱私保護(hù)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)等倫理問題凸顯，學(xué)習(xí)者要能反思這種技術(shù)的使用是否恰當(dāng)、有益或可能帶來的危害。

　　七是要理解AI的技術(shù)能力和使用限度

　　學(xué)習(xí)者探討AI的優(yōu)缺點(diǎn)如何影響其在社會(huì)中的應(yīng)用。

　　用AI創(chuàng)作需要的五大能力如下：

　　一是利用AI系統(tǒng)探索新的視角和方法，以擴(kuò)展原始想法

　　學(xué)習(xí)者利用AI實(shí)驗(yàn)，以拓展思維，生成新想法或考慮不同的觀點(diǎn)。他們對(duì)最終內(nèi)容負(fù)責(zé)，同時(shí)讓AI支持他們的創(chuàng)造過程。

　　二是跨模態(tài)可視化，讓AI在協(xié)作中重構(gòu)表達(dá)

　　學(xué)習(xí)者嘗試不同格式(文本、圖像、音樂等)下的AI工具，輸出有意義的產(chǎn)品或解決方案。

　　三是與生成式AI協(xié)作，獲取反饋、優(yōu)化結(jié)果并反思思維過程

　　學(xué)習(xí)者通過優(yōu)化提示詞和改進(jìn)人工智能輸出結(jié)果，與人工智能進(jìn)行迭代協(xié)作，并反思這種互動(dòng)如何塑造了他們的思維和表達(dá)。

　　四是守護(hù)倫理邊界，對(duì)AI生成內(nèi)容的真實(shí)性和知識(shí)產(chǎn)權(quán)進(jìn)行分析。

　　學(xué)習(xí)者探討AI生成的內(nèi)容如何借鑒或復(fù)制現(xiàn)有作品，并考慮這種使用是否公平、原創(chuàng)或需要?dú)w屬。

　　五是用精確的語(yǔ)言描述AI的工作原理。

　　學(xué)習(xí)者用現(xiàn)實(shí)、準(zhǔn)確的術(shù)語(yǔ)描述AI如何運(yùn)作，避免使用暗示AI具有人類情感或理解的語(yǔ)言。

　　駕馭AI需要的五大能力包括：

　　第一，根據(jù)任務(wù)性質(zhì)決定是否使用AI系統(tǒng)

　　學(xué)習(xí)者要根據(jù)任務(wù)性質(zhì)決定是否使用AI，這需要綜合考慮任務(wù)的復(fù)雜性、技術(shù)特性與人類不可替代能力以及可能帶來的倫理影響。

　　第二，機(jī)協(xié)同，構(gòu)建優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的協(xié)作鏈條

　　學(xué)習(xí)者將復(fù)雜任務(wù)分解，并決定哪些部分可以由AI處理，哪些部分需要人類參與。實(shí)現(xiàn)技術(shù)與人文的結(jié)合。

　　第三，精準(zhǔn)引導(dǎo)，用清晰指令規(guī)范AI行為

　　學(xué)習(xí)者通過給出明確、結(jié)構(gòu)化的輸入來練習(xí)提示工程，以引導(dǎo)滿足期望和目標(biāo)的輸出。

　　第四，將任務(wù)委托給AI系統(tǒng)，以適當(dāng)?shù)刈詣?dòng)化或增強(qiáng)人類工作流程

　　學(xué)習(xí)者識(shí)別機(jī)會(huì)將重復(fù)或結(jié)構(gòu)化任務(wù)交給AI，使人們專注于創(chuàng)造力、倫理或決策制定。

　　第五，是倫理規(guī)制，建立人機(jī)協(xié)作的價(jià)值準(zhǔn)則。

　　學(xué)習(xí)者需要參考地方、國(guó)家相關(guān)要求，明確在學(xué)術(shù)或社會(huì)環(huán)境中使用AI的準(zhǔn)則和規(guī)則。

　　設(shè)計(jì)AI需要五大能力：

　　一是讓AI成為社會(huì)真實(shí)議題的方案共建者。

　　學(xué)習(xí)者應(yīng)探索如何通過設(shè)計(jì)AI模型來解決社區(qū)問題和現(xiàn)實(shí)世界中的其他問題，并能夠評(píng)估潛在的益處、風(fēng)險(xiǎn)和局限性。

　　二是比較基于人類創(chuàng)建的算法和基于數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的AI系統(tǒng)的能力與局限性。

　　學(xué)習(xí)者通過比較遵循固定規(guī)則(或人工編程邏輯)的系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí)模型，來了解機(jī)器學(xué)習(xí)的價(jià)值，并確定每種方法在何時(shí)最有用或最合適。

　　三是收集和整理可用于訓(xùn)練AI模型的數(shù)據(jù)，考慮相關(guān)性、代表性及其潛在影響

　　學(xué)習(xí)者發(fā)現(xiàn)如何標(biāo)記、選擇和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以訓(xùn)練AI模型。他們了解數(shù)據(jù)質(zhì)量和代表性如何影響模型的性能及其對(duì)人的潛在影響。

　　四是使用定義的標(biāo)準(zhǔn)、預(yù)期結(jié)果和用戶反饋評(píng)估AI系統(tǒng)

　　學(xué)習(xí)者設(shè)定成功AI系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)，通過各種輸入測(cè)試它，并評(píng)估其性能以進(jìn)行改進(jìn)。他們使用一個(gè)由多樣化用戶的反饋塑造的迭代過程。

　　五是描述AI模型的目的、預(yù)期用戶及其局限性

　　學(xué)習(xí)者描述AI模型的目的、用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)以及它擅長(zhǎng)或不擅長(zhǎng)做什么。他們幫助他人對(duì)模型的能力和局限性形成現(xiàn)實(shí)的認(rèn)知。

　　該框架將為經(jīng)合組織PISA 2029媒體與AI素養(yǎng)評(píng)估奠定基礎(chǔ)，并支持歐盟促進(jìn)高質(zhì)量和包容性數(shù)字教育和技能的目標(biāo)，正式框架計(jì)劃在2026年發(fā)布。

　?。?原文鏈接：https://ailiteracyframework.org/wp-content/uploads/2025/05/AILitFramework_ReviewDraft.pdf ）