一是只有少量国家开发的人工智能课程得到了官方认可和支持。迄今为止，只有11个国家和1个地区制定和实施了14门人工智能课程。

    二是强有力的政府投入和验证机制，可以很好协调课程开发中不同利益相关者。人工智能领域有广泛的利益相关者，开发团队包括政府官员、行业专家、学者、在职教师。如果没有强有力的协调和平衡机制，相互冲突的目标可能会在课程中显现出来，这样不利于实现人工智能教育的国家目标。

    三是需要基于人工智能课程质量和有效性的实验证据。报告指出，目前关于人工智能课程效果的评估大多依赖于教师和学习者的外部反馈，以及一些专家对课程的审查反馈，但真正关于该课程对于学生人工智能能力发展和人工智能领域人力资源能力建设影响的研究依然很少。

    四是人工智能课程资源的开发和教师培训对课程整合至关重要。

    五是目前官方认可的人工智能课程往往是选修或被嵌入学校已有科目中。

    六是人工智能课程的教学目标和学习效果应集中在人工智能时代工作和生活所需的主要价值观和技能上。

    七是人工智能的学习成果可以通过线下与线上相结合的方式获得。

    八是对于人工智能课程来说，项目式教学法是被普遍应用的一种教学方法。目前，有1/3的人工智能课程选择了项目式教学法。

    九是人工智能课程不应与特定技术或品牌相挂钩。这是因为学生需要获得在不同领域和背景下应用人工智能的基本知识、可转移的技能和价值取向，这样在面对新环境和新技术时，就不会束缚于所熟悉的品牌和可能更新不及时的技术。

    报告最后认为，所有人都应具备一定的人工智能素养，强烈呼吁联合国教科文组织所有成员国开发基础教育阶段人工智能课程，同时建立协调机制处理和平衡私营部门推动的非官方人工智能教育。报告还特别指出，人工智能的学习需要更加注重培养学生人工智能技术和情境伦理的创造力，培养具有国际竞争力的技能人才。

    （作者单位系北京教育科学研究院教育发展研究中心）