自动驾驶汽车、语音助手和其他人工智能技术在大多数人看来都是革命性的。然而，对于下一代，这些事情将变得司空见惯。人工智能对他们来说只不过是一种工具。很多时候，人工智能会成为他们的工作助手，成为他们生活中常见的东西。为了教育下一代有效使用人工智能和大数据，了解其内在局限性，并构建更好的平台和更智能的系统，我们需要立即行动。这意味着对基础教育进行一些调整，并对早就应该进行的中等计算机科学教育进行彻底改革。例如，想想今天的孩子们如何与人工智能和自动化技术互动：一个人可以对Siri说，“显示穿着橙色裙子的名人的照片”，一张TaylorSwift的照片会在不到一秒钟的时间内弹出。在不到10分钟的时间内出现在您的手机上似乎很神奇，但显然，这与它无关。人们在设计人工智能系统时，会小心翼翼地将一个问题分解成若干个子问题，并让这些子问题的解决方案相互交流。在上述案例中，AI解决方案将语音切成小块并将它们发送到云端，在那里分析它们的可能含义并将其翻译成一系列搜索查询。然后云筛选并排列搜索中的数百万个可能答案。借助云的可扩展性，这个过程只需要十毫秒。这并不复杂，但它需要许多组件来解释音频：波形分析、识别裙边的机器学习、信息保护加密等等。然而，这些组件中有许多是在多个应用程序中重复使用的标准组件，这不是车库里一个孤独的天才的工作。发明此类技术的人必须具有组建团队、团队合作以及集成其他团队开发的解决方案的能力。这些是我们需要传给下一代的技能。与此同时，随着AI开始取代工作中的常规信息和手动任务，我们需要专注于培养人类有别于AI的品质：创造力、适应性和人际交往能力。在小学，这意味着我们需要专注于鼓励解决问题的练习，并教孩子们如何团队合作。虽然8年级对基于探究或基于项目的学习很感兴趣，但很难知道有多少学区已经开始采用这种方法。各个阶段的教育也要更加注重德育。人工智能技术一直面临伦理困境。例如，如何消除自动化决策产生的种族、民族和性别歧视；无人驾驶汽车如何选择乘客和行人的生活等等。我们需要深思熟虑的利益相关者和程序员来完善这些决策过程。我们不是在谈论在小学开设编码课程，尽管这没有错，特别是如果孩子们喜欢上课的话。snap之类的语言！和Scratch很有用。但是孩子们可以在以后的教育中学习编码。但是，在学习编程时，无需担心这种想法会产生误导。随着世界变得越来越数字化，计算机科学对于文科来说与写作和数学一样重要。无论孩子们是要成为计算机科学家，还是任何其他职业，编程都能帮助他们走得更远。这就是为什么我们认为9年级有计算机编程的基础知识。现在美国只有大约40%的学校提供??编码课程，而且这些课程的质量和严格程度各不相同。参加AP考试的学生人数正在急剧增长，2016年有58,000名学生参加APA考试，相比之下参加微积分APAB考试的学生人数为308,000人，这一数字将黯然失色。美国三分之一的州在毕业时甚至不将计算机科学课程计为学分。在这方面，美国已经被很多发达国家远远甩在了后面。以色列已明确将计算机科学纳入其大学先修课程。英国的“学校计算”项目也取得了不错的成绩。俄罗斯也在取得进展。奥巴马总统在2016年国情咨文中宣布了全民计算机科学行动计划，这是朝着正确方向迈出的迟来的一步。全面的高中计算机科学课程不仅能让学生受益，还能通过鼓励更多学生和跨学科的学生将计算机科学作为职业选择来促进计算机科学的发展。尽管去年秋天的一年级班级中近一半是女生，但学习计算机科学的女性和少数族裔人数并没有增长。将智能注入系统以在无处不在的数据海洋中发现独特的见解是一项需要各行各业员工参与的任务。然而，为了取得成功，我们必须改变编程课程的教学方式。我们中的大多数人仍在以与1990年代相同的方式教授编程课程，当时编程的细节（如VisualBasic）被视为计算机科学的核心。如果您能坚持不懈地研究编程语言的细节，您就会学到一些东西，这仍然是一种痛苦，但不应该如此。编程是一项创造性活动，因此开发一门有趣、引人入胜的编程课程是完全有可能的。例如，在纽约，女童子军启动了一个项目，教女孩们使用Javascript来创建和增强视频，这是孩子们喜欢的东西，因为它很有趣并且与他们的生活息息相关。为什么我们的学校不效仿这种模式？在Year9之后，我们认为学校应该开设机器人、计算数学和计算艺术等选修课，以培养有兴趣和天赋成为计算机科学家的学生，或者那些未来需要使用计算机来提高工作效率的学生。现在美国的高中很少有开设APCS-A考试以外的课程，但是我们有一些非常成功的案例，比如纽约的StuyvesantHighSchool，达拉斯的TAG（SchoolfortheGifted）。拥有专门从事计算机科学或受过计算机科学培训的教职员工。我们还敦促高中数学系少关注连续数学，包括高等微积分，多关注与计算机科学直接相关的数学，如统计学、概率论、图论和逻辑。这些将是未来数据驱动劳动力最有用的技能。主要障碍是学校中具有计算机科学背景的教师严重短缺。美国的科技公司在这方面可以提供很多帮助。例如，微软发起了TEALS项目。在这个项目中，高中教师每周与计算机专业人员一起工作几个小时。然而，要教育数百万学生，我们需要数以万计的教师。今后，我们需要进一步加强这方面的工作。在学术方面，德克萨斯大学奥斯汀分校的UTech项目提供了STEM教师培训模式，目前已经扩展到21个州和哥伦比亚特区的44所大学。我们还需要投入更多的精力。在科学和数学方面，我们需要相关的政府标准来推动12年级的计算机科学教育，并开发教科书、课程和国家培训的符合这些标准的计算机科学教师队伍。计算机科学教师协会一直是该领域的领导者，制定了标准框架和一套临时标准。从长远来看，了解下一代如何理解大数据和人工智能并与之交互是一项使所有人受益的投资。大卫·考斯比、安德鲁·摩尔、马克·斯特莱克|WenDavidCosby是卡内基梅隆大学计算机科学学院的副教授。AndrewMoore是卡内基梅隆大学计算机科学学院院长。MarkStricker是卡内基梅隆大学计算机科学学院负责外联的副院长。
