日本人工智能教育战略行动述评

摘   要：日本政府在2021年6月出台《AI战略2021》，将“人工智能与教育改革”放到战略首位。日本重视将数学、数据科学和人工智能教育深度融合作为“社会5.0”时代的教育模式。其AI教育战略覆盖全部教育阶段，计划用10年时间实现国民整体人工智能水平的提高。文章分析日本人工智能教育战略的目标与行动框架，发现日本既强调发展普及化的全民人工智能教育，又重视高端AI技术人才的培养与吸引;AI教育战略行动基本覆盖全部教育阶段;鼓励不同类型、多层次的教育机构结合自身定位与特色开展AI教育;涵盖各种类型层次教育机构的AI教育支持模式，有利于AI教育的普及化与个性化的有机统一。同时，日本AI教育存在一些问题，包括将AI教育等同于计算机教育与编程教育，未能凸显AI教育特色;中小学阶段AI教育教学缺少细分的课程标准;少有大学深耕“AI+专业”的人才培养模式等。

关键词：日本  人工智能  人工智能教育  教育战略  教育改革

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，世界各国积极布局AI技术和相关产业，将促进其发展视为增强国家竞争力的重要战略。2016年至今，美国、中国、日本、英国等国纷纷实施推广AI教育的战略与政策。国内外对AI教育的研究热度逐渐升高，但研究主要集中于AI技术在教育领域中的应用，包括基于智能感知、数据决策技术、机器学习、智能工具等AI技术赋能教育变革。从国际比较的视角，聚焦国内外AI教育战略与政策的研究并不多见。刘进等在研究中对美国、英国、加拿大、中国的AI人才培养政策进行归纳性分析与比较，认为全球人工智能竞争的核心是人才存量与人才质量，关键是人才培养能力和水平的竞争，建议在政府主导下充分发挥高校人工智能人才培养职能、健全人工智能人才培养政策体系。[1]2021年9月，美国安全与新兴技术研究中心发布的研究报告《中美AI教育的比较评价》（AI Education in China and the United State： A Comparative Assessment），分析了美国和中国推广AI教育的优势及遇到的障碍，认为美国将AI教育纳入培养渠道的工作成效良莠不齐，暂未形成国家层面的统一标准，而中国由教育部统一推动的方式可能更有助于扩大AI教育的实施范围。[2]2022年3月，腾讯教育联合中国教育科学研究院、华东师范大学发布《2022年人工智能教育蓝皮书》，旨在为未来人工智能教育落地提供有效的路径参考。该报告建议从国家战略角度出发对AI教育进行顶层设计，再根据地区差异协调发展;计划于2025年前实现在高中、大学普及AI基础知识教学，力争在社会各个领域都有懂AI的复合型人才。[3]

日本是世界上AI技术发展水平较高的国家之一，日本政府将培养AI人才视为重要紧迫的课题与长期实施的教育战略，试图以此在世界范围特别是亚洲地区形成国际影响力。日本政府将AI教育覆盖全部教育阶段，重视将数学、数据科学和AI教育融合形成适应“社会5.0”时代的教育模式，具有一定特色。鉴于此，本文分析日本人工智能教育战略的目标与行动框架、优势与不足，以期为我国人工智能教育战略的政策制定者与教育实践者提供参考。本文探讨的AI教育主要指向人工智能的学习层面，是指在不同学习阶段以AI为学习内容、提升个体AI素养的教学与培训。

一、日本AI战略概述

2016年1月，日本内阁会议通过了“第五期科学技术基本计划”，该计划为激起社会变化、引领时代变革，提出在2030年进入超智能社会即“社会 5.0”的构想，旨在建设更加智能化的社会形态。人工智能正是实现“社会5.0”的关键支柱。[4]三年后，日本内阁府通过分析研判，认为日本的AI发展速度不够快，AI技术与其他技术领域的耦合不够深，故而于2019年6月发布《AI战略2019》。该战略从4个维度提出智能时代的战略目标，即教育改革、研发体系建设、社会基础设施建设、数据关联基础设施建设。该战略计划在2025年前，实现在高中、大学普及AI基础知识教学、培养能将AI知识用于其他领域的复合型人才、为民众提供有关数据科学等的继续教育机会等战略目标。[5]

日本在2020年6月和2021年5月对《AI战略2019》进行监测，结果表明战略进展率约在87%～90%，各项措施基本按计划实施，但是人才培养、产业竞争力、多样性的可持续发展社会、研究开发等方面的实施进展仍未达到预期。[6]新冠肺炎疫情在日本的持续蔓延，暴露出政府和社会数字化转型迟滞、民众AI能力欠缺等问题。应对紧急事态的数据协作不健全、数据访问制度不完备等问题，又进一步导致《AI战略2019》的实施有所延迟。

为进一步确保国家战略目标的实现，日本政府对《AI战略2019》进行总结与调整，于2021年6月出台了《AI战略2021》。该战略旨在通过实现“社会 5.0”的目标，为解决重要的全球问题及日本自身社会问题贡献方案。“人工智能与教育改革”在新战略中被提到了首位。具体战略目标如图1所示。

二、总体目标与行动框架

（一）AI教育战略总体目标

在《AI战略2021》中，“人工智能与教育改革”的总体目标共分为三个级别，即每年培养2，000位高端AI人才（其中顶尖人才100人/年），每年培养25万应用型AI人才，以及涵盖全部高校毕业生、中小学毕业生的全民AI目标。具体目标如图2所示。

日本计划使所有高校毕业生都掌握数学、数据科学、人工智能的基础知识。针对部分高校毕业生，要求其掌握更高级的人工智能专业知识，并能运用专业知识解决实际问题，成为AI应用型人才。日本计划在2025年使高校培养的AI应用型人才数量达到每年25万人，占全部毕业生的50%。

（二）中小学阶段AI教育战略行动

在2016年6月出台的《日本再兴战略2016》中，日本提出在基础教育中普及人工智能的战略愿景，即“在基础教育阶段，将编程教育、科普教育等与人工智能相关的基础课程纳入中小学必修课范围，要求每个学生养成理解、运用信息技术和数据的素养”[8]。近些年，日本中小学普遍开展了以编程教育为主要内容的AI教育，重点是通过体验编程，让学生形成超智能时代公民所需要的编程思维，培养学生理解、运用信息技术和数据的能力。[9]

日本文部科学省规定从2020年起正式将编程纳入教学大纲。新教学大纲要求在其中加入小学编程教育的学科课程有算术、理科和综合学习。其他非专业学科课程在具体的教学与学习过程中，也应将编程体验与编程学习融入其中。在各学科课程开课之前，学校需要对学生开展编程基础的相关课程教学，或在新教学大纲规定的课程之外，对学生进行额外的编程教育补充学习。[10]考虑到中小学校分管AI教育的管理者、参与AI课程教学的师资缺乏等问题，《AI战略2021》中提出要保证每所高中至少有1名AI专业人才，每4所中小学至少有1名AI专业人才负责人工智能教育教学，保证每一名学生具备AI学习环境。

从大规模布局中小学AI教育的战略行动中可以看出，日本计划提升未来国民的信息技术素养，在小学、中学阶段循序渐进、逐步加大课程难度，同时避免对现阶段其他课程产生冲击或对现有学业产生额外负担。从软硬件投入情况来看，中小学阶段的AI教育不只是让AI技能学习停留在书本上，而是将其落实到实践操作中，确保学生学有所用。

（三）高等教育阶段AI教育战略行动

日本计划使全部的高校毕业生都学习基础的AI专业知识、数理知识，具备基本的信息技术能力。除此之外，人文社会科学学科的毕业生也要具备在智能社会运用人工智能、数据分析等技术解决问题的能力。为了实现目标，日本文部科学省提出了对应的培养方案。方案五大方向——学习基本信息知识、构建数学思维、信息与通信技术（ICT）、为未来社会培养高科技人才、考试与就职如表1所示。

2021年，文部科学省为落实《AI战略2021》，实施了“数学、数据科学、人工智能高等教育认证计划”（Approved Program for Mathematics，Data Science and AI Smart Higher Education，MDASH）。该计划旨在顺应数字社会人工智能发展趋势，提升高等教育阶段学生掌握AI的知识与能力，培养大批AI人才。

文部科学省采取“一项计划，两种版本”的认证体系，第一种为MDASH认证，第二种为“MDASH+”认证。“MDASH+”认证体系是MDASH认证体系的升级版，即在满足基本条件的基础之上，从获得MDASH认证的高校中再遴选出一批具有行业特色并且深耕AI校企合作的高校。这反映出日本在开展基础AI教育的同时，也重视对AI高端人才、应用型人才的培养。

1. MDASH认证

MDASH认证包括以下条件：其一，必须是大学、高等专门学校、短期大学开设的正式课程;其二，要广泛覆盖在校学生（鼓励全员覆盖）;其三，制定公开的人工智能专业人才培养计划，并向社会公开;其四，培养计划高度采纳学生意见，保证开设课程不与现实应用脱节;其五，及时公布学生的修读情况以及专业设置情况等。从认证条件来看，MDASH认证虽然并未对课程内容、人才培养要求等方面做出详细规定，但在学校类型多样化、学生覆盖广度方面有明确规定，可见此计划契合日本AI教育的核心政策目标，即实现更广泛的全民AI通识教育。

MDASH认证流程为“高校申请、官方评价”制度。每所准备申请MDASH体系认证的高校都需要准备一份人工智能教育的培养方案、特色计划等申请资料，由评价委员会决定是否可以通过认证。认证通过后，有效期为5年。MDASH体系实行“动态名单制”，每年2月开放申请，7月公布结果，动态增补名单。这有利于保证教育质量并增加各类学校申请机会。文部科学省于2021年7月完成第一批认证，共有78所高校入选（见表2）。

获得认证的学校既有东京大学、北海道大学、早稻田大学等顶尖研究型大学，也包括一大批普通的国公立大学、私立大学、高等专门学校以及短期大学。这些入选大学的AI教育方案普遍具有自身特色。例如，北海道医疗大学提出《以学生为本，使用自主开发的人工智能教育体系培养人才》的方案——以“专业+AI”相结合的模式，在全校范围内实施“数学、数据科学、AI教育计划”;以学院（学部）为单位自主开发适合各学院特色的AI教育模式;通过“产学连携”的方式，深化AI教育是为实践做准备的理念，加速推动人工智能医疗事业的发展。[13]又如，久留米工业大学制定了“贯穿本科AI教育培养计划”（见图3），该计划预期于2023年达到新生100%接受AI教育;通过加强与地区合作、校企合作，培养一批有能力通过AI技术解决区域经济社会发展问题的人才。[14]

2. “MDASH+”认证

相较MDASH认证体系对课程水平和质量并没有具体的量化要求，升级版的“MDASH+”认证体系在AI教育的课程质量、产教融合、人才培养特色等方面，弥补了MDASH认证体系的不足。

申请“MDASH+”认证的高校除了满足原有体系的申请条件，还需要满足以下两个条件：一是必修AI相关专业课的学生人数占全校总人数50%以上并通过考试，在申请时，计划3年内达到目标的学校也被视为满足条件;二是根据大学自身的特色，提出AI与专业领域相结合的特色方案。

截至2022年3月，仅有11所高校经申请通过“MDASH+”认证，占所有MDASH认证高校的14%。具体名单如表3所示。

通过“MDASH+”认证的学校同样也是“不唯名校论英雄”，这些学校AI教育的特色方案既有学术导向也有应用导向，学科特色都比较鲜明。例如，金泽工业大学作为11所通过“MDASH+”体系认证的高校之一，致力于结合自身的工科特色培养AI应用型人才。该校着重在“AI+技术”的方向加大AI核心技术课程比重，如广泛开设“Python”“语言处理分析”“图像处理分析”“机器学习”等课程。又如，金泽工业大学与日本的MathWorks公司合作编写教材用于AI通识教学，该教材大幅减少晦涩的科技知识，采用寓教于乐、浅显易懂的方式教会学生初步使用AI技术。[15]金泽工业大学的AI教学方案特色鲜明，产教融合成果明显，且全员覆盖AI教育，符合《AI战略2021》的初衷。