基于开源平台建设中小学AI课程常见问题FAQ

学校课程在哪里？

方式1:培训教师，由教师自主开发。类似微软office、VB的课程并非微软开发，windows课程并非intel开发，
方式2:可以购买商业课程，如参考上海智能研究院为上海中小学AI教育设计的《AI4S的⼊⻔课程设计》，AI4S 是 AI for Sciences的简写，意思是AI为科学研究服务的
方式3:使用开源课程。

师资力量在哪里？

师资短缺是各地普遍存在的问题。必须依赖教育局层面组织的培训。
主要的解决方案：
- 传（提供老师培训，自上而下的有组织教师集中培训，实现师资能力的培养） -帮（帮助老师自学自练，XEdu/浦育/OpenHydra等开源社群、开源课程、开源实训平台，实现教师的在自我学生上的能力培养）
- 带（扶上马送一程，针对特定学校为期一个学期的有经验教室的远程授课、本地教师辅助教学方式，培养本地的能力）

学校在现有基础上如何提升？

学校主要面临的问题是，根本就没有开展人工智能教育，大部分是编程、机器人、无人机、物联网，不是真正的人工智能教育。
师资缺乏 --> 见#2 解决方案
课程缺乏 --> 见#1 解决方案
环境缺乏，投入受限 --> 见 #6 解决方案

目前财政紧张情况下，如何做顶层设计？

把经费花到刀刃上，人工智能教育和硬件没有直接关联，需要的仅仅是算力。
开源的软件、课程资源优于闭源资源
鼓励信息教师的动手能力，降低成本
构建市级别或者区级别的共享资源平台，降低单所学校的成本之处，学校间错峰使用，实现资源服用的最大化。

跟科学教育如何结合？人工智能教育是科学教育的基础？

结合创客教育，从科创走向AI4S。
人工智能是手段，而不是最终的目的。
人工智能是促进科学发展这一目的的重要手段，甚至是当下最重要的手段。这也是为什么诺贝尔化学奖授予三名AI科学家，以表彰他们“用人工智能（AI）破译蛋白质的密码”。而诺贝尔物理学奖也被授予两名AI科学家，其中一名还有“AI教父”之称。这些都是通过AI手段促进科学（AI for science ,AI4S）发展的体现。
因此，人工智能教学中，如何引导学生，使用AI这一手段，掌握用AI方法探究物理、化学等其他学科的能力，是AI教学的关键。

经费不足的情况下，如何合作？

做培训，用CPU算力，买部分云端GPU算力来补充。
如果学校的信息课老师具备的动手能力：0成本投入利旧方案：基于开源方案（如XEdu/OpenHydra）等方式+ 利旧硬件，至少可以实现一个能够基于CPU教学、满足5~10个学生使用的最小环境。基于一些开源课程，可以实现初步的教学。
如果学校的信息课老师部署精力不足或者人手缺乏，又没有办法一次性投入18~24万左右的硬件：
- 初期可以通过按需付费的方式，降低学校的首次投入。按需付费的成本（5~12元/小时/学生） = GPU成本（约2~8元/小时/学生，根据云平台提供商不同） + 免费的开源软件 + 服务保障人力（约3~4元/小时/学生）
- 或者某些区级教育部门，建立在共享资源池，通过协调各个学校AI课程的时间，协调上课时间，学校间错峰使用。一个硬件资源池（18万左右，40个学生）可以实现4个学校左右共享。

OpenHydra.net合作的企业如何盈利？模式是什么？

希望基于OpenHydra开源平台，提供SaaS服务，构建的普及的中小学教育实训资源胖东来模式：以保本（维护开源社区代码、资料演进）为主要目的，而不是盈利（利润最大化）为目的。
提供公开透明的服务，在公开的第三方GPU/CPU云服务资源价格基础上，提供基于人力成本的开源软件的服务保障（约3~4元/小时/学生）
在达到一定规模之后成本可以更低，实现低成本、全开放、可普及的中小学AI教育。