2、人工智能教育与编程项目融合的探讨

人工智能教育与编程项目融合的探讨

1. 数据科学与人工智能在教育中的现状

在当今社会，计算机编程能力已成为一项至关重要的生活技能。然而，K - 12 教育领域却明显滞后。学校尚未充分认识到数据爆炸给社会带来的变革，现行课程急需修订，以更好地满足 21 世纪的实际需求。学生生活所需的能力与学校所教授的内容之间的差距正在不断扩大，数据科学（包括人工智能）理应成为现代学校教育的基石。

机器学习是实现人工智能的主要途径之一，但它应置于更广泛的数据科学背景下理解。数据科学一方面涵盖了常被低估且艰巨的数据准备工作，另一方面包括引人入胜的数据可视化领域。在机器学习为我们提供特定情境下的建议和预测之前，需要用大数据集对其进行训练，训练方式包括“监督学习”“无监督学习”和“强化学习”。具体来说：
- 监督学习 ：需要提供训练数据和正确答案。
- 无监督学习 ：机器自主从数据集中学习。
- 强化学习 ：基于环境的持续反馈。

机器学习通过算法从数据和数据模式中学习，所获得的知识可用于进行预测和决策。虽然人工智能刚刚开始被纳入课程和教学中，但数据早已是计算机教育的重要组成部分。在一些国家，“电子数据处理”是后来“信息学”学科的前身。因此，人工智能自然地融入了围绕数据的各个方面和领域，即数据素养和数据管理。

2. 人工智能的历史背景

尽管人工智能如今在数字技术领域是热门话题，也是近年来众多技术突破的驱动力，但这个术语并非全新概念。过去几十年里，人工智能已从科幻领域走进现实世界，而使其成为可能的理论和基础计算机科学已经存在