人工智能教育应用，哪些做法有效，哪些无效？且听 Rose Luckin教授说！

邂逅热烈盛夏

自 2020 年起，薯片叔叔共创社每年都会举办“全球教育科技企业全球拓展计划”，旨在将世界各地成熟有效的教育科技方案引入香港，并将香港发展为全球教育科技初创企业拓展亚洲业务的跳板。此次应邀出席由薯片叔叔共创社主办的香港首届面向学校领导的人工智能战略研讨会（Strategic AI Transformation Workshop for School Leaders），来自香港的几十位校长出席了研讨会。此次活动正好因应了香港教育局6月17日正式公布《中小学数字教育发展蓝图》，为全港中小学推动教育数字化转型提供清晰的方向与推行策略》。这不是供应商推销会，而是对人工智能在教育领域转型进行战略性、整体性的深入探讨。

很高兴见到香港大学教育学院Nancy Law教授，伦敦大学教育学院 Rose Luckin（在线），Educate Ventures Research (EVR) Kristina Cordero博士、MakerBay基金会 Cyron Chan，香港电脑学会（HKACE）Chu Ka Tim校长，AWS HK 的 Benson Kwong、以及BenQ智慧学习事业部负责人老朋友Desmond Wong众校长。Esperanza 联合创始人 Rachel Chan主持了研讨会，整个活动紧凑高效，对话深入，精彩纷呈。每一位嘉宾的分享和与会校长的发言都让人印象深刻。

其中，特别让我眼前一亮的是Rose Luckin 的分享中讲到的，人工智能教育应用在哪些国家会成功，在哪些国家不会成功。成功的国家/地区：**** 在选工具之前，先通过三个维度（透镜）厘清优先事项。这三个维度是：AI作为工具；AI作为系统变革的催化剂（承认更广泛的人类智能）；以及AI作为一门教学科目。****即使按顺序推进，也要兼顾所有四个层面：治理与伦理；迭代用例试点、评估与实施；技术基础设施建设；人员发展与支持。****先试点，收集证据，然后迭代优化，最后再在全国范围内推广。****从一开始就将教师的自主权和共同创造纳入流程之中。举例：新加坡、爱沙尼亚、芬兰面临困难的国家/地区****采取技术优先的方法，缺乏各维度的平衡****未经充分试点或教师准备，就在全国强制推行****照搬其他国家的框架，不结合本地实际情况进行调整****将AI教育视为单一类别，而不区分上述三个维度举例：韩国——98.5%的教师反映培训不足

Rose Luckin等编写的著作我的同事柴少明教授翻译出版如果我们把Rose Luckin 教授关于人工智能教育应用“哪些做法有效，哪些无效？”加以引申，我们从各级各类学校校长的视角出发，人工智能教育应用，“哪些做法有效，哪些无效？”