京教研〔2019〕5号
各区教委,各有关高等学校、中等职业学校:
现将《北京促进人工智能与教育融合发展行动计划》印发给你们,请结合实际做好相关工作。
北京市教育委员会
2019年7月15日
北京促进人工智能与教育融合发展行动计划
为贯彻落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔2017〕35号)、《教育部关于印发高等学校人工智能创新行动计划的通知》(教技〔2018〕3号)和《中共北京市委北京市人民政府关于印发加快科技创新构建高精尖经济结构系列文件的通知》(京发〔2017〕27号)等文件精神,加快构建北京新一代人工智能领域人才培养体系和科技创新体系,制定本行动计划。
一、总体要求
(一)指导思想
深入学习贯彻党的十九大精神,以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,围绕科教兴国、人才强国、创新驱动发展等战略实施,加快构建北京新一代人工智能领域人才培养体系和科技创新体系,推进人工智能与教育相互赋能、深度融合,全面提升人工智能领域人才培养质量和成果产出及转化应用水平,实现人工智能学科建设、人才培养、理论创新、技术突破和应用示范全方位发展,为北京建设具有全球影响力的人工智能创新中心提供人才保障,为国家构筑人工智能发展先发优势和建设教育强国、科技强国、智能社会提供战略支撑。
(二)基本原则
坚持以人为本。全面落实立德树人根本任务,推进人工智能发展的工具理性与价值理性融合,更加注重完整人的培养;坚持以人为中心的人工智能发展,注重人工智能发展的人文性,加强人工智能发展的潜在风险研判和防范,探索人工智能的法律解决方案和治理模式,让人工智能更好地造福人类。
坚持前沿引领。充分发挥北京科技创新人才和资源汇聚的优势,加快优化科技创新体系、完善人才培养体系,引导科技创新和人才培养前瞻性部署,推动人工智能在理论、方法、工具、系统等方面实现变革性、颠覆性突破,构筑人工智能先发优势;加快人工智能在教育领域的创新应用,加速教育体系变革,加强智能教育研究,引领人工智能与教育融合发展的理论创新、技术突破与应用示范。
坚持统筹布局。遵循人工智能与教育发展趋势和规律,结合教育各阶段、各层次特点,统筹推动全链条人工智能领域人才培养,加快全方位人工智能领域科技创新;聚焦人工智能与教育深度融合,加快人工智能科研成果产出与转化应用,以人工智能领域人才培养和科技创新协同发展,促进教育治理全面优化、教育质量持续提升、教育公平全面实现。
坚持协同开放。深化体制机制创新,推动高校与政府、科研院所、企业间的协同合作,创新产学研合作的模式和机制,扩展人工智能与教育融合的广度与深度;鼓励开展多层次的国际交流合作,构建人工智能与教育国际开放平台,共同应对人工智能时代的机遇和挑战,共同建设智能发展国际新秩序。
(三)发展目标
到2020年,初步建成适应新一代人工智能发展的人才培养体系和科技创新体系,北京人工智能领域人才培养和科技创新优势进一步增强,人工智能在教育领域的应用与示范进一步扩展,人工智能成为教育变革新动力。
到2025年,人工智能领域人才培养质量和科技创新能力显著提升,人工智能与教育融合取得重要进展,涌现出一批国际前沿标志性原创成果,聚集起一批具有国际影响力的创新团队,有力支撑北京成为国际人工智能创新中心。
到2035年,北京人工智能与教育相互高效赋能,人工智能全面推动教育回归本真,教育持续支撑人工智能健康发展,为我国跻身创新型国家前列提供强有力的人才保障和科技支撑。
二、主要任务
(一)推动基础教育阶段人工智能素养教育
1.推进人工智能素养教育及实践活动。遵循教育教学规律和中小学生身心特点,坚持立德树人,注重完整人的培养,提升人文素养,增强创新能力,弘扬科学精神,实施青少年人工智能素养提升工程,促进学生全面发展。强化实践育人功能,推动人工智能学习纳入综合社会实践活动和开放性科学实践活动,全面储备未来人才。
2.推动优质教育资源均衡共享。坚持优质均衡发展,利用人工智能技术提升基础教育质量,突破优质均衡发展瓶颈。扩大优质教育覆盖面,缩小中心城区与远郊区以及校际间差距,精准推进基础教育携手发展,实现兼顾个性化和规模化的高质量基础教育。
(二)加强人工智能职业教育和技能培训
3.推动人工智能技术技能人才体系构建。优化职业教育结构,聚焦技术技能人才培养,推动学历教育与技能培训并重的人工智能职业教育。深化产教融合、校企合作,加快构建以产业需求为导向、以实践能力培养为重点、产学研用结合为途径的人工智能技术技能人才体系。提升办学条件,健全育人机制,完善评价机制,规范培养过程,鼓励企业和社会力量参与举办各类职业教育。
4.推动创新创业实践及教学资源共建共享。坚持育训结合,围绕产业发展,畅通技术技能人才成长渠道,大力开展职业院校人工智能职业技能培训,完善大数据、人工智能相关专业和课程建设,鼓励职业院校建设或校企共建北京人工智能产业创新创业实践基地。支持校企“双元”合作,动态更新人工智能数字教学资源,建设优质教学资源共享平台,进一步扩大优质资源覆盖面。
(三)完善高校人工智能领域人才培养体系
5.加快人工智能领域学科专业建设。努力实现人工智能与教育融合,不断提升各类人才创新精神和实践能力,支持高校设置人工智能学科方向,加大人工智能领域学科投入,促进相关交叉学科发展,建设若干人工智能高精尖学科。对照国家和北京产业发展需求,积极开展“新工科”实践,建设若干人工智能一流专业。
6.持续推进人工智能方向复合型人才培养。加快人工智能领域成果和资源向教育教学转化,加快人工智能与计算机、控制、数学、心理学等专业交叉融合,形成“人工智能+X”人才培养模式,培养贯通人工智能理论、方法、技术、产品与应用等的纵向复合型人才,以及掌握人工智能与经济、社会、管理、标准与法律等的横向复合型人才。
7.加快提升教师人工智能教学水平。加强师范生学习掌握人工智能知识,加大教师人工智能知识和技能培训,推动高校教师与人工智能行业工程技术人员、高技能人才双向交流,支持高校教师参与中小学人工智能素养教育及相关研究工作,不断增强教师应用人工智能的能力。
8.引进和培养人工智能领域高水平创新人才。面向人工智能领域重大问题和关键技术,汇聚国内外人工智能高端创新人才,打造高水平人工智能创新团队。加大对人工智能领域优秀青年科技人才培育支持力度,深入组织开展卓越青年科学家项目。
(四)优化高校人工智能领域科技创新体系
9.深化人工智能科技创新平台建设。聚焦人工智能重大科学前沿问题,聚焦人工智能与教育融合发展的基本问题,促进学科深度交叉融合,加强人工智能法律法规和伦理道德研究,加强机器行为学研究,加快建设人工智能领域高端创新平台。围绕人工智能领域基础理论、核心关键共性技术等需求,建设若干北京实验室。
10.统筹部署人工智能科技重大项目。加强科技项目牵引力度,继续组织实施北京高校科技重大项目,鼓励和引导高校在大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能等人工智能基础理论研究,在类脑计算、机器学习、计算机视觉、知识计算、深度推理等人工智能前沿核心技术攻克方面,进行有组织的科研创新,拓展科教融合深度。
11.加快人工智能领域科技成果转化应用。深入推进人工智能领域产学研合作,引导高校、科研院所和企业等创新主体协同互动,建设北京高校科技成果转化促进中心,推动人工智能技术创新与转化应用。联合科技创新基金、吸引社会资本、协同企事业单位,共同组织实施人工智能重大科技成果转化项目。
(五)推动人工智能在教育领域的应用示范
12.推动教育教学模式及环境变革。加强人工智能与教育深度融合发展策略和标准规范等方面的研究,确保人工智能应用合乎伦理规范,构建技术赋能的教学环境,探索智能技术与教育环境、教学模式、教育评价等融合路径和方法。加强人工智能在教学和管理中的应用,推动学习范式的深刻变革,加快数字校园向智能校园演进,实现校园精细化管理、个性化服务,全面提升校园治理水平,推动建设一批智能校园。创新服务供给模式,推动终身在线学习,实现终身教育定制化。
13.加强人工智能与教育融合基础条件建设。整合各级各类教育管理服务系统,开发智能教育助理,建设集约共享、稳健可信的人工智能与教育融合管理服务平台。开发立体综合教学场、基于大数据智能的在线学习教育平台,建设以学习者为中心的教学环境,提供精准推送的教育服务。围绕北京教育综合改革的重点、热点问题,建立智能综合分析决策系统。
(六)加强人工智能与教育的国际交流合作
14.推动高端交流平台建设。统筹国际国内创新资源,建设北京人工智能与教育全球创新中心。聚焦人工智能与教育前沿问题,广泛汇集全球思想,举办全球人工智能与教育论坛。推动成立人工智能与教育融合发展国际联盟,共同探索制定人工智能与教育融合发展国际标准。
15.实施人才交流与合作项目。实施人工智能国际访问学者计划,资助全球人工智能领域顶尖学者与北京开展合作研究,培养杰出人工智能领域人才。设立全球性联合攻关项目,支持全球智力共同解决人工智能领域重大科学技术问题。
三、保障措施
(一)加强组织实施,统筹推进。成立北京人工智能与教育融合发展工作领导小组,并将人工智能与教育融合发展工作纳入市教育体制改革领导小组和市科技体制改革领导小组工作协商协调范围,形成共商制度。组建北京市人工智能与教育融合发展专家委员会,就人工智能与教育融合发展提供意见和建议。
(二)完善政策法规,创新机制。加强人工智能相关法律、伦理和社会问题研究,推动建立健全保障人工智能与教育融合发展的法规和伦理道德体系。加快制定引导政策、建立标准体系、完善保障法规,为人工智能与教育融合发展提供优良政策环境。
(三)做好应用示范,试点先行。加快人工智能在教育领域创新应用,布局人工智能支撑人才培养模式创新、教学方法改革、教育治理能力提升试点,构建智能化、网络化、个性化、终身化教育体系,推进教育均衡发展,提高教育质量,促进教育公平。
(四)优化资源配置,重点发展。统筹各类资源,加大支持力度,用好增量,盘活存量,优先支持人工智能与教育领域交叉学科建设、人才培养、科技创新和成果转化应用等工作。在重大科技任务、创新平台、科技项目、人才项目等实施中,加大对人工智能领域优秀人才的倾斜力度。
(五)强化监测评估,跟踪问效。明确责任单位和进度安排,制定年度和阶段性实施计划,建立目标评估、状态评估、可持续性评估的监测评估机制,加强工作动态管理。