德国提出利用人工智能加强STEM教育

据德国国家工程院网站5月15日消息，德国国家工程院（acatech）和约阿希姆•赫兹基金会（Joachim Herz Foundation）联合推出了“2024 MINT Nachwuchsbarometer”（“2024年科学、技术、工程和数学青年人才晴雨表”），汇编了德国有关数学、计算机科学、自然科学和技术（STEM）教育的重要研究成果。该研究重点关注学生数学成绩不佳的问题，并介绍了德国学校可以采用的追赶措施。由德国国家工程院院士Olaf Köller领导的项目团队建议使用人工智能系统来降低STEM学科培训和教育项目中的高辍学率。

数学是德国学生在STEM教育方面表现尤其引人关注的一门学科，其发展趋势令人担忧：根据“2024年科学、技术、工程和数学青年人才晴雨表”，2012年至2022年期间，德国15岁学生的数学成绩下降了39个百分点。在此期间，成绩特别差的学生比例有所上升：从2012 年的约17%上升到2022年的约29%。与此同时，成绩优秀的学生比例却减少了一半，到2022年只有不到9%。

Olaf Köller表示，数学应该得到更多关注。加强与现实世界的联系，更好地将各年级组的学习内容联系起来，或者根据各自学生的学习水平来安排课程，这些都是必须在数学课上一致实施的质量特征。

根据“2024年科学、技术、工程和数学青年人才晴雨表”，2023年德国共计签订了约48.9万份新培训项目合同，比2022年增加了1.4万份。STEM职业培训很受年轻人欢迎，约三分之一（34%）的人选择接受STEM培训。然而，越来越多的人提前结束了培训合同：2022年，约30%的受训人员终止了当前合同，创下了新纪录。这通常是由于对培训抱有错误的期望或要求过高所致。目前，人工智能支持的咨询系统正被用于帮助年轻人寻找合适的职业培训。

在高等教育领域，人工智能系统也能提供类似的帮助，正如“2024年科学、技术、工程和数学青年人才晴雨表”所显示的那样，为了降低STEM学科的高辍学率，德国通过引入过程数据和机器学习方法来创建学习课程预测。这意味着，有辍学风险的学生可以得到及时、适当的帮助。

约阿希姆•赫兹基金会首席执行官Sabine Kunst认为，社会应积极塑造人工智能的使用，并有意识地应用它来解决问题。STEM职业培训和学位课程的高辍学率揭示了年轻人对这一职业道路的错误期望。利用人工智能为他们提供更有帮助的咨询服务是一种明智的做法。