在他的著作《创造。Think.想象》一书中写道："人工智能似乎无处不在"。人工智能最近的一些应用和成就是众所周知的；它帮助建设或破坏我们文明的潜力是巨大的。作为教师，我们很难忽视这种潜力。人工智能正在改变我们所掌握的工具，并为包含所谓 "21 世纪技能 "的课程增添了动力。在本模块中，你将思考如何定义人工智能，特别是与人类智能相关的人工智能，以及它是如何以不同的形式出现的。你将思考人工智能在过去 70 年中是如何发展的，以及它在众多不同应用中是如何展现前景的。

无论是设计思维还是批判性与创造性思维（CCT），都包含了对使用人工智能解决问题的团队非常重要的技能。在设计思维中，这些技能包括协作、在限制条件下解决问题、提出想法、对其进行测试，以及在必要时回到绘图板。这个过程是迭代的。至于 CCT，需要创造性思维来识别人工智能的机遇，而批判性思维可以帮助我们评估其应用。在本模块中，您将了解设计思维过程的关键原则和阶段。您将从聚合思维和发散思维、德博诺的 "六顶帽子 "以及 ACARA 的四象限模型的角度来考虑 CCT。我们还将研究 "创造性人工智能 "的实例，帮助我们了解机器创造力的障碍。

说到计算思维能力，有两个人对将其引入课堂非常有影响力。一位是西摩-帕帕特（Seymour Papert），他在 20 世纪 60 年代为儿童开发了一种计算机程序。另一位有影响力的人物是数据科学家珍妮特-荣，她曾写过一篇短文，倡导使用计算思维。在本模块中，你将认识到人类或人工智能的决策在很大程度上取决于数据的质量。你将思考什么是数据，数据如何以不同的形式出现，以及如何以不同的方式表示。通过 "儿童机器学习 "网站，我们将了解图像识别中的一个经典问题：如何区分猫和狗。您还将了解什么是计算思维、计算思维在澳大利亚课程中的地位，以及计算思维背后的理念和技能。您还将了解如何通过 "不插电 "和基于计算机的活动来培养这些技能。

早在 20 世纪 40 年代，科幻小说大师艾萨克-阿西莫夫（Isaac Asimov）就在他的小说中引入了 "机器人定律"，旨在保护人类免受失控机器的伤害。虽然机器智能的发展还没有达到阿西莫夫所能预见的程度，但仍有必要确保人工智能为社会造福。在本单元中，我们将探讨与人工智能相关的一些伦理问题。我们将研究一个 CSIRO 框架来帮助解决这些问题。我们将看到，基于人工智能的决策或预测可能与人类个人和群体做出的决策或预测一样具有偏见和成见。人权委员会最近报告了一项旨在为各种保护措施争取支持的民意调查结果（Hunter, F. 'Human Rights Commission warns Government over "dangerous" use of AI.SMH, August 15, 2020）。例如，人们可能会认为，重要的是人们应该知道影响他们的决定是由计算机做出的，而且他们有权对这样的决定提出上诉。

在本模块中，我们将对课程进行总结，并提醒您在今后的教学实践中可能会用到的一些选项。