私は小学校のAIの授業を受けたのですが、4年生はAIを理解するだけでなく、コードの書き方も学んでいることがわかりました。

この記事はAI新メディアQuantum Bit（公開アカウントID：QbitAI）より許可を得て転載しています。転載の際は出典元にご連絡ください。

「フォルダ内のすべての写真からこの人物をできるだけ早く見つけてください」

この課題を受け取った後、周漢はすぐにコードエディタを起動し、巧みに数行のPython文を入力し、頭の中でいくつかの馴染みのある関数を呼び出してコンパイルし、実行しました。

次は待ち時間です。1、2、3…彼女はパソコンの前に座ってカウントダウンしました。

検出する画像数: 128
所要時間: 19.82

AI検索は手動検索よりもはるかに高速ですが、わずか0.16秒遅れだったにもかかわらず、隣のチームが19.66秒というタイムを出したのを見て、周漢はまだ満足していませんでした。

それで彼女はすぐに調整して、1、2、3...と再開しました。

検出する画像数: 128
所要時間: 19.38

周漢は急いでステージに駆けつけ、結果を更新した。

今回は、どのチームも自分より速かったので、彼女は満足そうに席に戻り、小学生の制服を整えてベンチに座りました。

はい、これが小学生のすることなのです。彼女は4年生で、青島市崂山区第二実験小学校の校舎で人工知能の授業を受けています。Quantum位は授業にすべて出席しました。

授業では、子どもたちは原理を学ぶだけでなく、コードの書き方を練習したり、授業でプログラミングを実行したり、クラウドコンピューティングのパワーを使って結果を実行したり、AI技術の実装と応用について考えたり、試験の手配をしたりする必要があります。

青島には、崂山第二小学校のようにAIコースを提供する学校が100校ある。小学校から中学校、高校まで、2万人以上の生徒が授業で人工知能とは何かを学んでいる。

4年生向けAI講座

青島では、AIコースは学校カリキュラムの必修科目となっている。生徒は小学校4年生から週1回の授業でAIコースを受講する。小学6年生や中学2年生など卒業が近い場合は、子どもたちの継続教育のプレッシャーを考慮し、AI講座は半学期のみ設ける予定です。

私たちが聞いた授業は、小学校の一番低い学年である4年生向けのカリキュラムでした。公開授業の会場は講堂に決定。ステージ上には3つの円卓が用意され、それぞれに6台のパソコンが置かれていました。

リーダーの演説の後、女性教師と9歳くらいの児童18人が教室に来て授業が始まった。

学生たちはすでに今学期第8回の人工知能の授業を受講し、顔検出がどのような技術であるかを学んでいるので、今回の授業のテーマは顔クラスタリングです。

コースの冒頭で、講師は現実の問題について言及しました。

学生の劉燕凱さんはチーム委員に立候補しており、電子写真アルバムを作成する必要があります。しかし、教師は劉燕凱さんを含む学生の写真をすべてまとめて、名前で分類していなかったため、大量の写真の中から劉燕凱さんの写真を探す必要があります。

学生たちが数分間コンピューターで手動で試してみたが、短時間で劉燕凱の写真を全て見つけることはできなかった。

次に、先生は携帯電話のアルバムにある写真分類機能を紹介しました。この機能は、写真ごとに異なる人物に応じて写真を自動的に分類することができます。これは顔クラスタリングの応用です。

次に、クラスメートの写真のグループから特定のクラスメートを見つけるという2番目のアクティビティが始まりました。先生がクラスメートの名前を読むたびに、生徒は 12 枚の個別の写真からその生徒をすぐに見つけることができます。「X 列、X 番!」

このアクティビティの後、教師は生徒たちに経験をまとめるように指導しました。生徒たちは、人物の性別、外見、顔の特徴などの特徴に基づいて、12枚の写真から特定のクラスメートを見つけたと述べました。

では、人の特徴とは何でしょうか?先生を例に挙げて、彼らは先生の顔の特徴を説明しました。丸い顔、大きすぎず小さすぎない目、ちょうどいい大きさの鼻...

ただし、これらの説明のみに基づいて特定の人物を特定することはできません。

この時点で、授業は本題に入りました。講師は、特徴抽出、類似度パーセンテージに基づく顔の比較と認識、顔のクラスタリングなどのプロセスについて学生に紹介し、類似度の判断に基づいて機械が特定の顔を認識する仕組みを学生に説明しました。

小学生向けの授業なので、どのようなモデルがあるのか​​、モデルの各層はどのような働きをするのかといった具体的な説明はせず、機械が機能を果たす大まかな流れを中心に学習します。

しかし、驚くべきことに、この4年生向けのコースには実際にプログラミングの実践プロセスが含まれており、最初に多くの写真の中から劉燕凱の写真を探すという問題を解決するために使用された言語は子供向けのScratchではなく、業界でより主流となっているPythonです。生徒たちは、学校の以前のロボット工学の授業ですでに Python 言語に多少触れていました。

もちろん、プログラミングの練習はそれほど難しくありません。

プログラム終了後、各円卓グループは結果を報告し、教師の PPT に記入しました。

あるグループの子どもはこう話した。「まずAIフォルダを開いて、それを実行して顔の特徴を抽出しました。最終的に機械は128枚の写真を検出するのに19.66秒かかったと教えてくれました。」

別のグループの子どもはこう話した。「最初にソフトウェアを開いて、顔がどんなものか認識するように指示しました。最終的にソフトウェアは、128枚の写真を検出するのに19.38秒かかったと教えてくれました。」

中間グループの女子生徒、周漢さんは、他の生徒に追い抜かれた後も再び走り、より良い成績を収め、それを先生のPPTに更新した。彼は若くして、研究をする大人と同じように、最先端（最先端の成果）を追求しています。

ここでの操作プロセスは、実際には AI コース専用に構築されたクラウド スーパーコンピューティング センターで完了します。青島市教育局は、小中学生に AI コースを提供するために 4 つのスーパーコンピューティング センターを準備しました。コースを受講する学生の数が非常に多いため、これらのコンピューティング リソースはすべての学生が同時に使用するには不十分であり、各学校のクラスで時間を調整する必要があります。

知識の指導と経験の後は、「実装」段階です。先生は生徒たちに、身の回りのクラスタリングの応用について話し合うよう促しました。生徒たちは、ゴミの分類、スーパーマーケットの商品の分類、テイクアウトの分類と配送、画像検索、画像による電子商取引の商品検索、物流の仕分けなどの例を急いで挙げました。

ロボットで遊ぶ少年

6歳で学校に通い始めると計算すると、この4年生の子どもたちは、まだ9歳か10歳くらいです。私たちと話をすると、彼らは本当に特徴抽出とクラスタリングを理解できるのでしょうか?

今の子供たちを過小評価しないでください。

この学校の4年生であるJia Zimoさんは、AIを学ぶことは非常に有益だと考えています。彼は6歳半から子供向けプログラミングを学び始めたロボット愛好家です。現在はレゴのEV3プログラミング（Scratch言語）を使用して簡単な機能を実装できます。彼はPythonも学んでいます。

Jia Zimo さんは、学校のロボット工学クラブのメンバーです。彼は、さまざまなコマンドでロボットを操作するプロセスを本当に楽しんでいます。彼は、ロボットのさまざまなセンサーを研究して、その機能が何であるかを確認します。

もう一人のクラスメイト、孫可宇さんもレゴロボットを学びました。孫可宇さんは、このクラスには二人の他にロボット工学を学んでいる生徒が約10人いると語った。

AIにはさまざまな用途がありますが、動くロボットは明らかに子供たちのお気に入りの分野です。学校で毎週行われる人工知能の授業、コンピューターの授業、ロボット工学クラブに加えて、これらの若い愛好家たちは学校の外でもロボット工学を学び、競技会に参加しています。

「私が一番好きな授業は、先生がさまざまなソフトウェアコマンドを使って画面上のロボットの動作を制御する授業です」と孫鍵さんは言う。

賈子墨さんは彼女よりも長い期間勉強し、子供たちの間で「プロ」のプレイヤーになった。「最近、青島国際博覧会のコンテストに参加しました。最初にロボットを作り、非常に複雑なソフトウェアを使ってプログラミングしました。しかし、プログラムは先生が書いたもので、その後デバッグする必要がありました。」

賈子墨さんは大好きなロボットについて語りながら、延々と話した。「2、3年生の生徒はみんな行きましたが、ロボットアームで遊んでいました。私たちのクラスの生徒もたくさん行きました」。小学生の間では、コンピュータ関連の知識や楽しい活動が大きな市場になっていることが分かる。

子どもたちは今とても楽しい時間を過ごしていますが、将来の発達や成長のための実用的で実践的な計画をあまり立てていません。

賈子墨さんは「他にも興味のある科目があるので、（AIやロボット工学の）専門家になることはあまり考えていません」と話した。大学進学後はコンテストにも参加する予定だ。

孫可宇さんは、両親は彼女が将来しっかり勉強すればこの方向に発展できると考えていたと話した。

小学校から高校まで、AIコースでは何を教えるのでしょうか？

授業自体と子どもたちの興味や認知レベルを合わせると、小学生向けの AI コースには複雑な技術的原理はほとんど含まれていないことがわかります。むしろ、子どもたちに実践的な経験を与え、魔法のベールを脱ぎ捨て、AI を映画の中のスーパーロボットではなくなるようにすることが目的です。その代わりに、子どもたちは AI の背後には特定の科学的原理があり、それがコンピューター操作のプロセスであることを確実に理解します。

つまり、この授業はAIの原理知識やAIエンジニアリングスキルを重視するのではなく、小学生に論理的思考と世界を正しく理解することを教育することを目的としています。

公開授業を担当した郭先生は、AI授業の焦点は、単にプログラミングや類似のスキルを学ぶ授業ではなく、子供たちにこの知識を得るための原理を理解させることだと語った。「主に物事を行う論理についてです。if文やwhile文について話すと、授業の面白さが失われ、子供たちの興味も失ってしまいます。」

では、世界的に見て、この授業で教えられている「クラスタリング」に加えて、現在青島の小中学校で教えられているAIの授業とは具体的にどのようなものなのでしょうか？

小学生向けの「人工知能入門」、中学生向けの「人工知能入門」、高校生向けの「人工知能の基礎」の3つのシリーズの本を集め、ドラゴンを召喚してこれらのコースの内容を皆さんに公開する準備が整いました。

小学生版：「人工知能の啓蒙」

小学校版の教科書は全6巻あります。ここで紹介しているのは第1巻で、117ページ、12章しかありません。前半は、コンピュータービジョン、機械学習など、AIの基本的な方向性と原則について説明しています。後半は、顔認識、AR、音楽認識、インテリジェント写真編集、推奨システムなど、AI関連の倫理と価値観を交えながら、応用面について説明しています。

原理は非常にシンプルで、機械学習は大量のデータから物事の特徴を把握することであり、コンピュータービジョンでは機械が大量のラベル付き画像を見る必要があること、音声認識では最初に最初の子音と最後の子音を識別し、それらを単語や文につなげる必要があることを小学生に知らせ、子供たちに基本的な常識を与えることに限られています。

もちろん、この情報は今は広い意味での常識ではないかもしれませんが、10年後、20年後には間違いなく常識になっているでしょう。

そのため、AIに対する理解がまだ映画のブラックテクノロジーの段階にある大人にも最適です。非常にシンプルで人気のある読み物です。小学校の教科書はすべてイラストであることを考えると、100ページ以上ありますが、大人がじっくり読んでAI認識を初心者から常識まで確立するには、1〜2時間しかかからないかもしれません。

本書には、形と色のインテリジェント花認識アプリ、iFlytek音声入力メソッド、Xiaodu音声アシスタント、Google翻訳などのアプリケーションを学生が体験し、人工知能がどのような機能を実現できるかを体感できるなど、実用的なリンクも多数含まれています。

さらに、編集部はいくつかのAI技術の用途を説明するために、百度検索「エベレストの高さ」や淘宝網の百里網を例に挙げており、全体的な表示は非常にリアルであると言える。

中学生版：人工知能入門

中学校の教科書として位置づけられる『人工知能入門』は、これまでの小学校の教科書に比べると、非常にハードコアな内容になっています。

どれくらいハードコアですか?全部で4冊、約400ページに分かれており、第2章からプログラミングの学習が始まります。

詳細を見ずに、ディレクトリを見てみましょう。

第1章 人工知能の概要

第2章 Pythonプログラミング入門 - プログラムを使って車と対話する

第3章 マルチセンサー測距

第4章 画像処理の基礎

第5章: 機械学習入門

第6章 自然言語処理 - インテリジェントな英語冠詞分析

第7章 深層画像の理解

第8章 言語認識と人間とコンピュータのインタラクション

第9章 宝石コレクション: 意思決定と計画

最初の章は今でも誰もが理解できる人気の読み物です。言葉遣いがそれほど幼稚ではないことを除けば、小学校の教科書とあまり変わりません。

しかし、第 2 章では、クラスが突然文系と理系に分かれたかのようでした。最初に Python の関数、変数、演算子が紹介され、その後、数式、計算、例、プログラミングを交えた実践的な問題が紹介されました。

以降の各章は、実生活での問題と応用から始まり、関連する科学原理、グラフィカル機能、プログラミングで解決する必要がある問題を紹介します。構成は、中学校の数学、物理、化学の教科書に似ています。小学校版と比較すると、中学校版は科学の普及から知識と応用の実際の学習へと飛躍していると言えます。

しかし、この本は全体として非常にエンジニアリング指向です。これについてどう思うか、以下に述べます。

本当にたくさんの疑問があります...お子さんが競技に参加する興味と才能を持っているかどうかを確認したい場合は、この本を勉強するといいかもしれません。

高校生版：「人工知能の基礎」

実は高校生版が初めて出版され、当時大きな話題を呼びました。

Quantum位は昨年この本を読み終えました。具体的な内容を読みたい場合は、クリックして昨年のレポートを確認してください。

高校版の教科書では、畳み込みニューラルネットワーク、生成的敵対的ネットワーク、教師なし学習など、さまざまなAI理論的概念がようやく登場し、全体的な原理が詳細に説明されました。

中学校の教科書が将来のエンジニアを養成するためのものであるならば、高校の教科書は将来の科学者を養成するためのものであると言えます。もちろん、数学的思考の一定の基礎を持つ大人にとって、この本を勉強することは人工知能についての理解を深める優れた方法でもあります。

最後に、実際の各地の指導では、この３セットの教科書は厳密には小学校、中学校、高校の順番に対応しているわけではなく、それぞれの場所で状況に応じてどのセットを使用するかが決められます。

実は、青島のAI教室で、こうした教育コンテンツをリードしているのは、私たちがよく知るAI企業、センスタイムです。

青島市教育局副査察官の江林氏は、現在、体系的な教科書を制作しているのはセンスタイムのみであり、プラットフォームのサポートがあり、教師のトレーニングを支援するAI教育研究所が青島に設立されているため、子供たちに教える内容は高品質で標準的であると述べた。

もちろん、そのすべてがセンスタイムによって完成したわけではない。センスタイム教育部門ゼネラルマネージャーのシャン・ハイロン氏は、最初の高校教科書から後の小学校教科書に至るまで、執筆プロセスではセンスタイムによる直接執筆がますます少なくなり、より多くの教育研究スタッフや第一線の教師が参加していると紹介した。

高校の AI 教科書が最初に執筆された当時、高校の AI 教育に関する世界的なベンチマークは存在しませんでした。そこで、教える内容が本物の AI であることを保証するために、執筆チームの半分は第一線の教師で、残りの半分は SenseTime の研究者で構成されました。

中学校や小学校になると、センスタイムの教授や医師だけでは子どものレベルまで下げるのが難しいため、第一線の教師を大量に投入します。センスタイムの研究者が基本要素を定義した後、具体的な教材の言語と構成ロジックは第一線の情報技術教師によって書かれ、子どもたちがそのような内容を受け入れることができるようにします。

さらに、学生が関連する AI コースを学習する際に一定の数学的および科学的基礎を身に付けられるよう、数学、物理学、その他のコースの進捗状況も同時に参照する必要があります。

これらの第一線の教師の中には、北京第11学院や上海銀河双語学院など、センスタイムに引き抜かれた有名校の教師も含まれている。中には「2018年人工知能教育（基礎教育）発展報告書」の主要編集者や、長年AP（アメリカ大学進学準備クラス）のコンピュータコースの指導に携わってきた教師もいる。また、メンターを務める有名大学の教授や医師も多く、いずれもコンピュータ関連分野での教育経験を積んでいる。

AIクラスには、知識テストの一部を含む試験や、実践的なプロジェクト、独立したイノベーションプロジェクト、交流展示会などのアクティビティもあります。

教材が揃ったら、授業を教える先生についても考慮する必要があります。これまで小中高等学校にAIを専門に教える教師がいなかったため、センスタイム人工知能教育研究所は5～6回に分けて青島のさまざまな学校で教える300人以上の教師を特別に訓練し、毎日の授業準備を組織しました。

青島市教育局によると、これらの教師のうちAI関連の専攻を卒業したのはわずか数人だった。当初はコンピュータ専攻の教師だけが参加していたが、後に物理学や数学の教師も加わり、独学でプログラミングを学んだ文系教師も加わった。

センスタイムのスタッフによると、センスタイムのAI基礎教育は、青島、上海、北京、深セン、晋中、香港、マカオ、ハルビン、鄭州、成都、貴陽など17都市の500校以上の学校に推進されているという。その中には成都第七中学校、青島第二中学校、鄭州第二中学校、ハルビン理工大学付属中学校、上海西中学校などの有名な学校が含まれており、山西省金中市ではすでに市内のすべての高校でAIコースを開設している。

しかし、AIを学んでいるこの子どもたちにとって、実際にどのような効果が得られるかということが最も重要です。

賈子墨氏は「実際、手動プログラミングは非常に退屈だと思うが、その結果は非常に刺激的だ。将来、コンピューター制御なしで人工知能を使って自動的にプログラミングし、音声でプログラムを入力できるようになれば、さらに良いだろう」と語った。

記事中の周漢は仮名です。