人工智能革命正在走进小学课堂
Kira Learning 正在利用人工智能帮助教师个性化计算机科学教育，并解决社会情感需求。
朋友们，
我希望我们能够帮助每个人利用人工智能进行创作。从 K-12 教育开始，我们就应该教导每个学生掌握人工智能驱动的编程，因为这将使他们成为效率更高、能力更强的成年人。然而，计算机科学 (CS) 教师严重短缺。我最近与高中篮球队教练 Kyle Creasy 进行了交流，他于 2023 年获得体育教育学士学位。直到两年前，他从未编写过一行 Python 代码。现在，在人工智能的帮助下，他不仅编写代码，还教授 CS。Kyle 的故事激励了我，它为在中小学阶段扩大 CS 教育提供了一个范例。
Kyle 的成功得益于 Kira Learning（一家 AI Fund 投资组合公司）的支持，该公司由 Andrea Pasinetti 和 Jagriti Agrawal 创立，他们为 CS 教育创造了一个引人注目的愿景。在 K-12 课堂上，教师扮演着重要的社会情感支持角色，例如，鼓励学生并在他们遇到困难时提供帮助。此外，他们还需要是学科专家，能够传授其学科所需的知识。Kira Learning 使用数字内容传递——教育视频、自动评分的测验和人工智能驱动的聊天机器人来回答学生的问题，但不会泄露作业答案——以便教师可以专注于社会情感支持。虽然这还处于早期阶段，但它似乎正在发挥作用！
使这成为可能的关键是人工智能现在实现的超个性化（与旧的翻转课堂概念形成对比，后者采用有限）。例如，当在在线编码环境中分配问题时，如果学生编写了以下错误的 Python 代码：
best_$alty_snack = '薯片'
Kira Learning 的人工智能系统可以发现问题，并直接告诉老师 $ 是变量名中的无效字符。它还可以为老师提出一个具体的问题，以帮助学生摆脱困境，例如“你能确定变量名中允许使用哪些字符吗？”虽然人工智能可以直接向学生提供个性化建议，但它现在也在帮助教师提供个性化支持，这将真正有助于 K-12 教育。
此外，代理工作流可以自动执行教师的许多重复性任务。例如，在设计课程时，将内容与教育标准（例如美国的通用核心标准或许多 CS 课程的 AP CS 标准）对齐非常耗时。让人工智能系统执行此类任务已被证明对教师有所帮助。
自从学习编码以来，Kyle 已经构建了许多软件。他自豪地向我展示了他在 matplotlib 中生成的篮球运动员尝试投三分球的分析（如上所示），这反过来又影响了球队在球场上的策略。一个教训很明显：当一名篮球教练学会编码时，他们会成为一名更好的篮球教练！
我在 ASU+GSV 教育峰会上谈到了 Kyle（和其他主题）。你可以在这里观看视频。
将来，懂编码并能利用人工智能进行创作的人将比不懂的人效率更高。我对人工智能将如何引领 K-12 教育的新模式感到兴奋。通过向所有人提供 CS 教育，我希望将来每个人都能利用人工智能进行创作。
继续学习！
Andrew
