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由于人工智能 (AI) 的进步，计算机科学教育已迅速开始将与 AI 相关的主题纳入 K-12 教育中。虽然这一发展是及时且重要的，但它也令人担忧，因为 K-12 的 AI 领域的制定仍在进行中。当前的努力可能大大低估了数据的作用，而数据是 AI 系统的基本组成部分。如果目标是让学生了解 AI 系统的工作原理，那么了解与数据处理相关的关键概念是先决条件，因为数据收集、准备和工程与 AI 系统的功能密切相关。为了推动该领域的发展，以下研究提供了与 K-12 计算机科学教育相关的关键数据相关概念的全面集合。这些概念是通过对 AI 领域的理论审查确定的，通过对学校教育的 AI 课程的审查进行调整，通过对领域专家和教师的采访进行评估，并根据数据生命周期进行分层结构化。计算机科学教育者可以使用详细的结构作为概念指南来设计学习安排，旨在让学生了解 AI 系统的创建和运行方式。
K-12 人工智能教育的数据相关概念
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