解析因人工智能技术变革而产生的价值观

以前，当我们谈到价值观的时候，总觉得太过高大上而显得很虚。而如今，在这个人工智能飞速发展的年代里，价值观将凸显更重要的位置，在AI还没有全面普及的时候，如果我们在恶补人工智能知识，开展STEAM和创客教育的时候，不及时补点价值观的东西，值观的东西不像钱那样虽然实在，也不像情那样缱绻，看似虚无缥缈却又在无形中规范着引导着一些东西。瞧，精髓所在。同样，人工智能解决方案在科技遵循自己的逻辑发展的时候，我们不能完全无视人类价值观而任其放纵。而我们在学习人工智能知识、开展STEAM和创客教育的时候，也不要不谈价值观，而要把大众人文价值观植入其中。

在常规课程中，基础知识部分包括知识背景、项目实践知识基础等内容。在线上虚拟空间中，教师主要进行资源发布、学生知识测验、学习过程监控，学生则获取相关知识资源进行讨论及测验；在线下实体空间中，学生进行知识资源的获取及利用，以及面对面的同步讨论，而教师在此指导学习者。人工智能的教育应用基本技能训练及拓展部分包括实验仪器的操作、优秀案例的模仿等。在线上虚拟空间中，教师确定训练的技能、进行任务分配、资源发布、学习指导等，学生依据训练及模仿内容获取技能训练及模仿的资源案例，同时进行案例分析与异步讨论；在线下实体空间中，学生主要根据技能训练及模仿内容进行案例分析、分工协作、动手练习、项目管理、同步交流等，教师进行任务分配、资源及案例提供、实践指导等。

创新学习项目是指依托于现有知识体系而具有一定挑战性的学习项目。在线上虚拟空间中，教师需要适时发布学习项目、对学生学习项目进行指导与监控，学生则需招募项目小组组员，进行小组协作分工、分析案例、项目管理等；人工智能实验室在线下实体空间中，学生需要组织项目小组进行面对面讨论、协作分工、分析成品及案例、进行学习项目进度及实施的管理，教师及专家再次进行项目实施指导与成品点评。

体验创客空间虽然不是实施创客教育不可或缺的内容，但却极其重要。在基础知识学习、技能训练及创新型项目实施之后，组织学生体验创客产品及创客空间，可使学生设计及实践的产品更加接近现实世界，并有机会接受专业创客的指导。机器人人工智能在体验创客空间的过程中，学校及教师负责组织及指导学生进行参观，学生需要提前访问虚拟的网络创客社区，寻找兴趣点、组建兴趣小组，线下参观创客空间，并就感兴趣的内容与创客们进行交流。

在我们当前为人工智能而改革的STEAM教育中，全方位考虑了科学、技术、工程、艺术和数学多领域的交叉综合，却没有考虑将价值观融入进去。当然，我们目前的学习，没有价值观也并不足以造成严重后果，然而，以解决问题、艺术创作为导向的发展，如果没有价值观引导，也许后果真的很糟糕，甚至是恐怖。

在当前一些和人工智能、网络科技或算法相关的社会问题凸显出来后，总有一种论点：技术无罪，科技无恶意，其实很多时候，一人客觉得，重视人工智能在教育领域的应用，只是我们忽略了价值观的问题。AI和算法虽然无所谓善恶，但背后的驱动：人，是有善恶和价值观的，或者至少说，这种分别心和价值取向是符合主流价值观念和大众权益的。

创客教育以一种非正式学习的方式与教室发生了联系。由3D打印、机器人技术、儿童编程等新技术驱动,创客活动成为向学生们介绍STEM课程的有效方式，通过将创客元素纳入教室之中,教育者可以将学生们所热衷的事情和学校的学习合二为一。人工智能与教育领域的结合在真正的人工智能、大数据和智能物联时代还没来临时，学习人工智能和开展创客教育的同时，价值观，还是要正襟危坐严肃地谈谈的。不耍流氓，可能就意味着不越界不祸害。科技教师通过先进的AI智能科技系统让孩子们与智能产品近距离接触，也对同学们提出的问题进行详细的讲解，使学生们更好更深入地了解了人工智能教育。

通过科技老师的培训和指导，现场组织孩子们演练编程机器人对抗比赛，让孩子们亲自参与组装机器人操作和拼插组合程序，使大家不断获取新知识新技能，教育领域人工智能享受科创教育、激发科学兴趣，真正领略“科技改变生活，创新引领未来”的要义，感受创客教育先进的知识理念，零距离感受人工智能的科技魅力。

综上所述，机器人是社会技术变革的基础，而人工智能机器人将成为这种变革的一部分。在过去的几年里，软体机器人领域取得了许多令人兴奋的进展。传感和驱动方面的新方法，新材料及其结构，以及现有制造技术的显著改进，已经产生了功能强大的软设备和软体机器人。其驱动方式主要有气体驱动、智能材料驱动、化学反应驱动等，化学反应驱动和新材料的兴起，让化学有机会在其发展中发挥重要的作用。随着人类向实用性、不受约束性的系统迈进，在灵敏度、强度和效率方面的改进变得越来越重要。同时，对软体机器人的高效制造和精确控制是未来发展的方向。在不久的将来，该领域的进步将开始产生新的消费，在医疗和工业技术等领域，将对人类如何与机器和电子设备互动产生革命性的影响。这些进步将需要在柔软的多功能材料方面不断取得进展，以及在仿生研究、建模、控制和用于软体机器人自主学习的机器智能方面取得突破。

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