学习人工智能面向K12学生的MIT资源中心

鉴于最近发生的与Covid-19相关的事件，学习K-12年级的学习与一个月前相比有很大不同。父母和教育者可能不满意将他们的房屋变成教室。aieducation.mit.edu，以分享各种在线活动供K-12学生学习人工智能，重点是如何设计和使用人工智能。负责任地。该网站上提供的学习资源可以帮助满足全球数百万儿童，父母和教育者的需求，这些儿童由于Covid-19导致学校停课而留在家中，并正在寻找支持基于项目的免费教育活动在令人兴奋和创新的领域中进行STEM学习。

该网站是媒体实验室，麻省理工学院斯蒂芬·A·施瓦茨曼计算机学院和麻省理工学院开放学习之间的合作，是一个中心，重点突出了麻省理工学院社区中教职员工和学生在人工智能，学习交汇处的多样化工作和教育。

“ MIT是Seymour Papert领导下的建构主义的发源地。MIT已通过Scratch和App Inventor等非常成功的平台彻底改变了儿童学习计算思维的方式。现在，我们将这种丰富的传统和深厚的专业知识带给孩子们如何通过项目来学习AI。基于基础的学习，将技术概念与道德设计和负责任的使用相结合。” Breazeal说道。

该网站将成为MIT在AI时代创新学习和教育的最新工作的枢纽。除了突出研究之外，它还提供基于项目的最新活动，学习单元，儿童友好型软件工具，数字交互以及其他支持材料，从而突出了麻省理工学院开发的各种教育研究以及麻省理工学院以外的协作外展工作。该网站旨在供学生，家长，教师和终身学习者使用，在各个学习层次上都为儿童和成人提供资源，并且对技术的适应程度也各不相同，可用于一系列人工智能主题。该团队还收集了各种外部资源以供探索，例如Google的“可教机器”(Teachable Machines by Google)，这是一个基于浏览器的平台，可让用户以用户友好的方式为自己的图像识别算法训练分类器。

本着“人与人”的精神(即麻省理工学院的座右铭，意为“头脑与手”)，麻省理工学院的学习技术愿景是赋予各个年龄段的学习者以能力并激励他们进行创造性的努力。新网站上突出显示的活动是按照建构主义的传统设计的：通过基于项目的经验来学习，学习者在其中学习和分享他们的工作。该方法还受到计算行动思想的启发，在该行动中，孩子们可以设计支持AI的技术来帮助社区中的其他人。

麻省理工学院计算机科学与工程学教授哈尔·阿贝尔森(Hal Abelson)说：“自1960年代以来，麻省理工学院一直是人工智能领域的世界领导者。” “麻省理工学院使机器智能化的方法一直与我们在K-12教育中的工作紧密系。这项工作旨在通过帮助年轻人理解世界的计算思想和使他们能够改善自己和自己生活的计算行动来增强年轻人的能力。他们的社区。”

在计算机科学教育和AI教育中的研究突显了混合使用插入式和非插入式学习方法的重要性。不插电的活动包括动觉活动或基于讨论的活动，这些活动的开发目的是在不使用计算机的情况下向儿童介绍AI的概念及其对社会的影响。发现无障碍学习AI的方法对幼儿特别有用。此外，这些方法也可用于技术访问受限的学习环境(教室和家庭)。

随着计算机继续使越来越多的例行任务自动化，教育的不平等仍然是未来机会的主要障碍，而未来的成功越来越依赖于智力，创造力，社交技能以及具有特定的技能和知识。这种加速的变化提出了一个关键问题，即如何为学生(从儿童到终身学习者)做好最好的准备，使其在AI时代取得成功并蓬勃发展。

重要的是要帮助培养多元化和包容性的公民，以成为负责任的AI设计者和认真的用户。本着这种精神，aieducation.mit.edu上的活动范围从动手编程到论文原型制作，苏格拉底研讨会，甚至是关于投机小说的创造性写作。学习单元和基于项目的活动旨在使具有不同背景和技术水平的广泛受众可以使用。这些活动中的许多活动也将对AI的学习作为一种与艺术，人文科学和社会科学系的方式，提供了关于AI如何与不同兴趣和努力相交的整体视图。

人工智能的无处不在正在影响着我们所有人，但是今天，不成比例的一小部分人掌握了决定如何设计或实现人工智能的技能或能力。在算法偏差和不公正系统的永续性方面已经看到了令人担忧的后果。从K-12开始，通过教育使AI民主化，将有助于使其在各个级别上更加易于访问和多样化，最终有助于创造一个更具包容性，公平和公平的未来。

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