研究:K-12 教育中的国家人工智能政策前景

各学区在人工智能方面的立场及其揭示的内容的快照。

来源:EdSurge

在短短两年的时间里,人工智能已经在美国 K-12 课堂上从一种新兴的好奇心转变为可操作的现实。学生们正在使用它起草论文并构建交互式学习应用程序。教师用它来制定课程计划、区分教学和制定作业。管理员使用它来汇总数据、创建聊天机器人和组织团队。大多数学区都在争先恐后地更新或制定政策,以反映不断变化的人工智能世界。

但人工智能政策前景是什么样的呢?有多少地区有正式的人工智能政策?这些政策说了什么?方法的分布揭示了 K-12 教育的准备状态、公平性和战略思维的哪些方面?

为了回答这些问题,我们使用五级人工智能政策连续体对 38 个州的 122 个地区和学校进行编码,构建了人工智能学校政策数据库,然后分析了结果。我们发现的是一个既不恐慌也不自信地引领的领域的快照:它正在等待、观察和管理不确定性,一次一个老师指导的决定。

这个快照告诉我们什么

该数据集并未涵盖美国的每个地区/学校;它是一个结构化样本。但它揭示的模式是一致且可解释的。放在一起,它们都指向同一个方向。大多数地区/学校都是被动的。主导姿态是有条件许可、教师委托决策以及对系统性人工智能集成的观望态度。一些学区/学校仍在试图停止计时。近 30% 的学区/学校正在积极限制或禁止人工智能的使用,随着学生对人工智能工具的访问远远超出了学校网络的范围,这种方法越来越难以维持。地理位置很重要。政策进步性的地区差异很大,反映了国家级投资、董事会文化和指导基础设施方面的结构性差异。主动AI推广罕见