日本人工智能教育战略的研究与分析

龚超 王冀

摘   要：当前，许多国家已将人工智能的发展上升至国家战略层面，而人工智能教育战略是其重要组成部分。如何培养人工智能人才成为保障一国人工智能战略得以顺利实施的关键。《AI战略2021》是日本人工智能发展的重要文件，其用较大篇幅描述了日本人工智能教育战略发展方向，即素养教育、应用基础教育、专家教育以及数理、数据科学和人工智能认证制度四个部分。文章在解读《AI战略2021》中人工智能教育改革内容的基础上，总结日本人工智能教育战略带来的启示，并针对当前我国人工智能教育开展的现状提出针对性建议，以期为促进我国人工智能教育发展提供参考。

关键词：AI战略;教育;数据科学;人工智能;超智能社会

中图分类号：G434;TP18      文献标志码：A      文章编号：1673-8454（2022）06-0029-09

一、引言

自从AlphaGo战胜李世石以来，许多国家已经将发展人工智能提升到国家战略层面[1]。2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）[2]提出，把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重;完善人工智能教育体系，加强人才储备和梯队建设，培育高水平人工智能创新人才和团队;建设人工智能学科;大力加强人工智能劳动力培训;实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。

自《规划》颁布实施以来，相关部门陆续出台一系列关于人工智能教育的保障政策，一些大学则成立人工智能学院，探索人工智能教育之道。2019年，全国35所高校获首批“人工智能”新专业建设资格，截至2021年3月，我国共有345所高校设置了人工智能本科专业[3]。部分学者针对大学人工智能专业的课程体系进行了系统研究，率先提出相关教学实施方案[3-6]。

在中小学人工智能教育研究层面，王振强认为中小学人工智能教育是我国基础教育改革顺应国家、时代发展需要的重要表现，对中小学人工智能教育的现状进行了研究[7]。袁中果等提出要以课程群建设推动中小学人工智能教育普及[8]。龚超等提出，无论是中小学人工智能教育还是大学人工智能教育，都属于我国人工智能人才战略的一部分，而人工智能人才战略又是我国人才战略的支撑[9]。因此，人工智能教育应该从小学至大学阶段形成一个综合有机整体，不能割裂对待。

在国外人工智能教育研究层面，韩倩倩等针对美国中小学人工智能教育的开展情况进行了研究[10]。方圆媛等借鉴美国K-12人工智能教育的经验，对我国中小学人工智能教育学什么以及怎么教展开探讨[11]。于勇等对日本中小学人工智能教育课程体系现状进行分析，提出相应的建议[12]。李哲等针对日本人工智能战略以及人才培养模式展开研究，分析了日本在人工智能人才培养模式上存在的主要问题[13]。

从上述文献可以看出，目前我国的人工智能教育无论是在大学还是中小学，仍处于起步阶段，可借鉴各国优秀经验以促进和推动我国人工智能教育的蓬勃发展。

日本在2019年发布《AI战略2019》[14]，首次提出人工智能领域从小学到大学甚至是专家教育的相关内容，之后又相继出台《AI战略2019（2020.06修订版）》[15]《AI战略2021》[16]《AI战略2022》[17]，可见其对人工智能发展的重视程度。

相对于农业、健康、医疗、介护、交通基础设施等行业而言，上述日本AI战略中更多的笔墨集中在教育改革部分，凸显了日本政府对人工智能教育的重视。因此，笔者将这部分内容称之为日本人工智能教育战略。

日本在人工智能技术和应用领域不容小觑，尤其在机器人领域，更是走在世界前列。本文通过对日本人工智能教育战略进行系统梳理，以期为国内出台相关人工智能教育政策提供一些思考与借鉴。

二、日本人工智能教育战略提出背景

2016年1月，日本政府在审议通过的《第五期科学技术基本计划》中提出打造世界领先的超智能社会，认为其是继狩猎社会、农耕社会、工业社会、信息社会之后的一种新型社会[18]，而人工智能技术被认为是实现超智能社会的重中之重。

日本政府认为，未来的新社会是一个包含多样性、可持续发展的社会，人工智能通过与大数据的收集、积累以及分析相结合，能够创造出新的价值，促进社会和产业发展的活力。

为此，日本政府宣布了“以人为中心”的人工智能社会原则，其本意是在一个基于人工智能的社会中，不希望人与人之间出现差异和分歧以及产生弱势群体，参与人工智能的政策制定者、管理者、人工智能的开发人员必须对人工智能有一个充分的理解，加强人工智能使用者的知识和道德水平，防止人工智能被故意滥用的可能，以确保人工智能以正确的方式使用。与此同时，掌握人工智能知识和技能的人，也应该对社会科学和伦理学，包括商业模式和对人工智能在社会中应用的规范意识有很好的理解，从而开发出对社会有用的人工智能产品。

日本政府一直在多方面以各种举措推进人工智能的发展，相继出台了一系列人工智能的相关政策。在教育战略及教育改革方面，《AI战略2019》较为系统，之后日本政府又在2020年對其执行情况进行了跟踪、讨论、更新及发布，形成了《AI战略2019（2020.06修订版）》。

2021年以来，受数字化转型的推动以及新冠肺炎疫情等不利因素的影响，日本政府又陆续出台《AI战略2021》《AI战略2022》，并对推进人工智能战略各项措施的进展进行了量化考核以及实施适当的调整与补充。

《AI战略2021》针对2019年的版本进行了部分内容的更新，《AI战略2022》在人工智能教育部分并无实质性的更新，因此，本文主要聚焦《AI战略2021》中人工智能教育部分的内容（以下简称AI教育战略）展开研究。3798F0EA-BE9F-4B13-BC7E-B6BAF5899D66

AI教育战略由基本思路、为未来奠定基础之教育改革和研发体系的重组、为产业和社会奠定基础、伦理、其它等五个部分组成，对人工智能教育给予深入思考，并将人工智能人才的培养列为重中之重。

考虑到与其他国家数据科学之间的差距，日本政府的指导文件提出，在小学、初中和高中加强统计教育和程序设计教育的同时，对数理、数据科学和人工智能教育的基础也要不断完善。因此，在AI教育战略中提出数理、数据科学和人工智能是实现社会可持续发展，构筑超智能社会所需具备的知识与技能。

为使人们发展成为可持续社会的创造者，并在社会的各个领域发挥积极作用，AI教育战略提出至2025年的总体目标，具体如图1所示。

·所有高中毕业生，必须掌握与数理、数据科学和人工智能相关的基础素养。另外，还要培养面向新社会形态、商品和服务设计等方面的创造性素养，能够发现问题、解决问题;

·理解数据科学和人工智能，并在不同专业领域上培养具备实际应用能力的人才（每年约25万人）;

·通过充分利用数据科学和人工智能进行创新，发现并培养能够在全球发挥积极作用的人才（大约2，000人/年，其中大约100人为顶级人才）;

·对已经进入社会的人员进行再培训（约100万人/年）;

·增进留学生在数据科学、人工智能等方面的学习机会。

三、日本人工智能战略主要内容与解读

为了保障总体目标的有效開展，AI教育战略中针对人工智能教育按照素养教育、应用基础教育、专家教育以及数理、数据科学和人工智能教育认定制度四个部分进行划分。

（一）素质教育

素养教育由小学及初中，高中，大学、高职、社会人士三个方面构成，每一个方面都提出相应的具体目标。

1.小学和初中

针对小学和初中，AI教育战略提出如下具体目标：对于作为数据科学和人工智能基础的数学学科，一是维持并提升“具备高熟练度水平的学生比例居于世界领先水平”的现状;二是对相较他国关注度偏低的数学领域，要提升学生的兴趣与关注，确保学生有机会理解和思考各种社会问题与自然科学、数学之间的相关性。对于如何保障目标的实施，具体举措如下：

（1）师资

提出要利用学校和社会各界力量进行教师培训、研修等，为在职教师提供学习机会，以提高数据科学和人工智能素养。

（2）知识产权保障

推行“知识产权创造教育”的理念，培养尊重创新、维护创造的风气，在全国推进教育体制整备，保障该计划的可持续性。

（3）课改

面向所有中小学校，从加强理科学习深度（主动学习）的角度出发进行课改，并收集优秀案例，以促进课改的普及，充实师资研修资料。

（4）硬件、网络环境

提出要充分做好信息通信技术保障，包括硬件、5G网络、云、自带设备（BYOD）等。

（5）课程体系管理

通过产学合作和区域合作，构建并收集STEAM教育案例，提出示范计划并在全国范围普及。

（6）学习环境

以全球社会问题为题材，打造产学合作STEAM教育内容的在线图书馆;充分利用教育技术，打造一个学习现实世界中所需的知识、技能、思考能力、判断能力、表达能力等的环境。

（7）网络安全

提出关于保存学生在校内外学习日志的标准化及其利用方式的相关政策，结合“GIGA学校构想的实现”进度，争取让所有希望参与的中小学尽早用上远程教育。 GIGA是“Global Innovation Gateway for All”的缩写，意思是“人人享有全球创新门户”。通过这个国家项目，日本文部科学省将行之有效的教育实践与互联网技术相结合，以丰富学习并提供数字支持。每一位日本学生都可以得到一台平板电脑或笔记本电脑，实现快速访问高速数据网络。教师直接通过设备向每个学生讲话，无论学生在教室还是在家中，教师都可以根据学生的个人能力和需求为其提供支持。学生可以使用设备来学习个性化的学习内容。最后，这些设备还将促进各大项目组之间或各所高校之间的合作。

此外，在新冠肺炎疫情的影响下，日本政府在《AI战略2019》的基础上进行了更新，其中包括对小学、初中开展远程教育的重视。

2.高中

AI教育战略要求所有高中毕业生都要掌握数据科学和人工智能等素养，以及最基本的信息学知识，还要培养面向新社会形态以及商品和服务设计等方面发现问题、解决问题的创造性素养。

（1）掌握基本信息知识

在信息知识方面，要求立足于数据科学和人工智能的思考方式，开发教师研修用的信息学教材，并在全国范围内铺开。同时，要为在职教师提供学习机会，以提高他们的数据科学和人工智能素养。目前，日本高中人工智能师资短缺，因此将教师培训放在首要位置。

教改后，高中信息类课程变为不论高中文理生都需要必修的“信息一”课程，“信息二”课程则作为延展学科选修。“信息一”的课程目标是活用信息技术，使学生掌握发现问题及解决问题的能力。课程内容包括信息社会的问题解决方式、通讯和信息设计、计算机和程序设计、信息通讯网络和数据应用等。“信息二”的课程目标是在“信息一”的基础上，以发现问题、解决问题为导向，培养学生灵活运用信息系统和多种类型数据，进行内容创造的能力。其课程内容包括信息社会的发展和信息技术、通讯和内容、信息和数据科学、信息系统和编程、探索如何活用信息和信息技术来发现与解决问题等。

基于“信息一”课程教材的普及情况，修订IT能力测试的出题内容，在IT能力测试中增加人工智能相关题目的出题比重，以及增进该类测试在高中的应用场景。与此同时，AI教育战略还要求灵活设计教师培训、研修、资格考试等制度，以及人才录用的推进工作，其中人才包括数据科学及人工智能领域的博士、博士后和专家，以及精通信息通信技术的人才。另外，在所有高中开设以数据科学和人工智能为基础的实践课程，并为那些有热情的学生提供利用人工智能发现问题、解决问题的环境。3798F0EA-BE9F-4B13-BC7E-B6BAF5899D66

（2）掌握数理素养

在高中阶段，为普及数理领域主体性、对话性的深入学习（主动学习），持续收集、共享和充实优秀事例，对所有高中学生进行数据分析基础的指导。考虑到与大学数理、数据科学教育的联系，让高中学生可以在高中阶段学习概率、统计和线性代数等基础知识，并将这些内容编写成教材，与大学的数理、数据科学和人工智能进行有效的衔接，推进以大学升学为中心的教育指导。

（3）提供信息通信技术基础设施保障

为了能够营造一个有益于学生学习数据科学、人工智能的环境，要求相关部门作好相应的对策，讨论如何采购、租赁、管理和更新相关的终端设备、通信设备、软件等。在学生学习和做项目产生的数据方面，AI教育战略提出要保护个人信息隐私，以及在2024年要实现所有希望参与计划的高中的远程教育。

（4）创建新社会必要能力的养成

立足于课程、管理的视角，通过产学研合作以及地域合作，完成STEAM教育的案例收集和编制，并在全国范围内分享好的模式。同时，需要对教育项目的创新工作给予奖励，并对其进行知识产权保护，形成一个良好的可持续推进机制。

（5）在大学考试和就职中检验学习成果

针对“信息一”课程自2024年度纳入日本高考出题范围一事，结合基于计算机的测试（Computer Based Testing，CBT）活用议题共同讨论后决定。与产业界积极合作，让学生在校内外的学习成果及项目的记录能够为入职提供参考，推进在大学入学考试和就业活动中，能够调取和参考数理、数据科学和人工智能等学习成果记录的相关政策。

3.大学、高职、社会人士

针对这部分内容，AI教育战略提出以下三个具体目标：

目标1：无论文科还是理科，所有的大学、高职学生都需要获得初级水平的数理、数据科学和人工智能相关课程的知识。为保障该目标的完成，需要在全国开展标准课程的制定以及教材开发工作的同时，导入认证课程;对导入数理、数据科学和人工智能教育的学校，要给予相应资金支持;要确保所有大学、高职学生有一个良好的学习环境。为了促进大学、高职的数理、数据科学和人工智能教育的发展，产业界应该推进与教育界的合作，为大学提供或共享企业的社会实际数据，或派遣有实际经验的人员到大学作客座讲师，并组织数理、数据科学和人工智能方面的相关论坛，构建可持续运营的全国范围的教育支援体系。

目标2：通过多种方式为更多社会人士提供学习信息、数据科学、人工智能等相关知识和实践技能的机会。通过产学研论坛和经济团体的优质案例分享，加强对社会人士的素养教育，促进就业。推进基础IT素养的职业训练，营造一个使所有社会人士在想学习数理、数据科学和人工智能时，都可以在大学等机构上课的环境，积极探讨社会人士再教育的相关制度。

目标3：针对大学生和社会人士充实博雅教育（Liberal Arts），又称通识教育、文科教育、人文教育等。为实现大学教育中横跨文理的自由教育，应该灵活运用“跨院系学位计划”制度，从全校的通识教育到研究生院的教育，构建多种从全校共同教育到研究生教育同时兼顾广度和深度的新型教育计划，并评测其效果，如远程专业化计划等。

（二）应用基础教育

在应用基础教育层面，AI教育战略提出了以下两个具体目标：

目标1：不论文理，一定规模的大学、高职生要在自己的专业领域掌握数理、数据科学和人工智能应用的基础能力。

为此，对那些在入学考试中选拔掌握数理、数据科学和人工智能基础应用技能考生的大学要给予支持，表彰在数理、数据科学和人工智能领域的实习方面具有很好教育效果的大学和技术学院，普及和促进相关实践工作。在大学和高职中打造基础应用水平的标准课程，開发相关教材并在全国推广，优先考虑对将数理、数据科学和人工智能教育引入课程的大学和高职进行补贴，在大学和高职导入基础应用水平认证课程。

创造一个足以让一定规模的大学、高职的学生在毕业前就可以在各自专业中体验数理、数据科学和人工智能的学习环境，包括对优秀的外国教材和MOOC、校外专家、“人工智能+专业”领域双学位等制度的利用。如果大学能够在入学考试中积极主动地发现数理、数据科学和人工智能基础应用技能的优秀学生，那么这样的大学将会优先获得支持。通过上述努力，创造一个使学生能够参加数理、数据科学和人工智能领域课程的环境，并增进这些领域的留学生占比。

目标2：培养能够解决地区问题的人工智能人才，每年约100万人。为了在全国范围内确保第四次工业革命技能学习讲座认证制度的学习机会，将增加利用数字（化）学习（Electronic Learning，简称E-Learning），又称电子（化）学习、网络（化）学习等，进行的数理、数据科学和人工智能相关讲座。通过公设考试和国立研究机构，对地区进驻人才的基础应用教育进行扩充，并以该类人才为核心，大力推进和扩大对社会人士的再教育工作。地区的产业界和大学、高职、专科学校与课题解决型人工智能人才培养机构等开展合作，营造发现地区课题和共同解决问题的环境。

（三）专家教育

在培养专家级人才方面，AI教育战略指出每年需要培养专家人才约2000人，其中顶级专家每年约100人，该数字是根据日本资本金10亿日元以上的日本企业数量（约6，000家），以及行业数（约500个）作为参考设定的目标，让这些专家具有展示自己能力的机会，并为他们营造出一个致力于创新的环境。

为了实现上述目标，可以制定并开展针对硕士和博士的数据科学等教育项目，也可以探讨如何让民间团体实施竞赛、如何与大学教育展开合作;探讨有助于培养、发掘、提升全年龄段尖端人才的方案，包括让学生更方便地接触到一些作为“新学习场所”的校外活动;加强与欧美、亚洲、中东和非洲的大学以及研究机构等的合作，并为年轻研究人员提供更加广阔的海外挑战机会;探讨并实施利用数据科学和人工智能发现问题并解决问题，以项目式学习（Project-based Learning，简称PBL）为中心的课题解决型人工智能人才培养制度;增加掌握高水平数理知识人才参与研发实习的机会，积极吸引和支持国际人工智能相关人才，促进大学和研究所的国际化和多样性，以便留住优秀的外国人才。3798F0EA-BE9F-4B13-BC7E-B6BAF5899D66

为了培养以研究成果为基础和以创业等为目标的人才，在大学等地面向学生和年轻研究人员，开展学习和实践结合的创业教育。为了支撑数理、数据科学、人工智能教育，构建包括数据分析在内的统计学等专业教师培养体系，加强产学研合作，进行人工智能专业领域内高端人才的培养，并与产业界一起打造教育项目。

（四）数理、数据科学和人工智能教育认证制度

目标1：建立、普及并促进数理、数据科学和人工智能教育中的优秀项目，让这些项目可被认定为大学和高职的学分。作为制度创设的参考，从已经在大学等实施的项目中，征集并分享好的实践经验，建立基于研讨结果的认定制度，开展课程认定。企业可以按照是否学习完认定课程以及完成结果等方式，进行政产学的共同进步。调查其他国家是否存在更好的制度，开展国际合作。

目标2：普及和促进获得政府认证的数理、数据科学和人工智能相关的教育资格。在IT能力测试中加强人工智能相关的题目，充分利用数字（化）学习等增开数理、数据科学和人工智能相关讲座。探讨利用数据科学、人工智能发现问题并解决问题，探讨与实施以项目式学习为中心的课题解决型人工智能人才培养制度及国际发展。

四、开展人工智能教育的启示与建议

（一）战略启示

1.内容

日本的人工智能教育战略具有以下四大特征：详实的规划内容、明确的时间节点、清晰的部门分工、动态的调整机制。

首先，AI教育战略部分涵盖了从小学生到社会人士的各部分人群，并且为每部分人群提升数理、数据科学和人工智能素养指明了具体的方向。

其次，针对重点内容都有明确的时间节点，便于考核，因此战略规划的内容更加容易落地。比如，在针对2019年完成情况进行考核时，发现完成率为87%，另有13%的内容属于未完成或部分完成。

再次，每一细项的内容均指出明确的责任部门（多数情况下，每一细项涉及多个部门）。比如，涉及日本内阁官房（内閣官房）的信息通信技术（IT）综合战略室（情報通信技術（IT）総合戦略室）、内阁府的知识产权战略推进事务局（知的財産戦略推進事務局）、内阁府的男女共同参画局（男女共同参画局）、文部科学省（文部科学省）、厚生劳动省（厚生労働省）、经济产业省（経済産業省）以及总务省（総務省）。

最后，AI教育战略也在根据内外部环境变化不断调整。在《AI战略2019》（2020.06修订版）与《AI战略2021》中，均可以看到不少“新规”“更新”等细项，并且针对新冠肺炎疫情等突发情况，一些相关政策也得到重新完善。

2.具体目标

日本政府更加重视将数理、数据科学和人工智能作为一个整体对待，并将其视为一个基本技能，提出无论文化程度如何，無论是文科还是理科，都要将数理、数据科学和人工智能应用到人们所在的专业领域，并通过专业的认证体系，保障人们人工智能素养的提升。同时也强调数理、数据科学和人工智能并不是万能的，需要认识到它们仅是熟悉和解决社会问题的有用工具，而隐私保护、道德伦理等也是需要十分重视的内容，必须将技术和社会同步改造，以实现包含多样性的可持续发展。

3.保障措施

日本政府提出要加大基础设施的保障，具备学习数据科学、人工智能的环境。另外，日本政府也提出要在全国层面公开征集能够开展数理、数据科学和人工智能教育的数据与问题，并对其整理、加工为可用的素材，组织并成立关于数理、数据科学和人工智能的大学及技术学院联盟。

4.师资

积极开展与产业界、大学以及研究机构的合作，使业内专家、学者等人力资源能够得到充分利用，为中小学以及其他对象开展教育服务。

5.学习考核

建立学习日志以便存储学生在校内外的学习项目，学生无论是否更换学校还是继续教育，都能实现持续的数据链接和分析。

6.学习对象方面

日本政府提出人人都要提高人工智能素养，以应对人们生活方式的变化以及数字化转型的推进，使人人都能按照自己的意愿享受和利用人工智能带来的好处，从而不为社会发展感到焦虑。

（二）发展建议

1.加强人工智能教育的顶层设计，作好系统谋划

人工智能具有内容宽泛、体系庞大、高度交叉、迭代迅速等特征，因此针对不同的人群展开教育时一定要注意内容边界与难度边界，做到循序渐进、螺旋前行、有效衔接。这就需要相关部门从全局的高度自上而下，将人工智能教育工作当作“一盘棋”进行考虑，作好不同人群、不同地域的人工智能教育工作，谨防人工智能时代数字鸿沟的进一步扩大。

2.开展人工智能全民教育，提倡终身学习

人工智能已经完全融入到人们的工作、学习与生活当中，人工智能赋能的场景无处不在，随着社会的不断发展和技术的持续进步，无论文科、理科，无论是否从事具体的人工智能相关工作，提升人工智能素养是人们适应时代并善用人工智能赋能工作、学习、生活的一大法宝。

3.鼓励多方参与，构建良好生态

人工智能教育需要众多的力量参与其中，政府及相关部门、学校、研究机构、公司甚至资本等缺一不可，应作到各司其职、分工明确。政策上要给予一定的引导，有条件的科技公司、科研院所及高校要发挥教育排头兵的积极作用，开展多种形式的教学、科普、竞赛及核心素养测评等活动，打造良好的人工智能学习生态。

4.建立人工智能教育战略的考核机制和动态调整机制

一方面，战略内容需要按照既定的时间节点进行考核，否则战略就沦为纸上谈兵;另一方面，战略也需要审时度势，不断调整。调整是在发展过程中对之前制定的正在实施的战略，进行适当微调或是某些路线的变更。

5.利用人工智能高度交叉属性，积极培养复合型人才

人工智能作为一种“使能”技术，天然具有交叉属性。近年来，人工智能与行业、学科融合的案例比比皆是，一些像《自然》（Nature）等国际顶级刊物频繁刊登如人工智能赋能物理、化学、数学、脑科学、考古、电竞、社会科学、艺术等学科融合的文章。因此，一方面要加强基础科学的研究，为人工智能提供理论支撑;另一方面，也要强化数据科学、人工智能对学科建设与行业发展的赋能，加速我国数字经济发展的进程，成为新一轮科技发展的驱动力。3798F0EA-BE9F-4B13-BC7E-B6BAF5899D66

总之，世界正处于百年未有之大变局，我国在发展人工智能方面迎来了重大的战略机遇，人工智能人才队伍建设是构筑我国人工智能发展先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国的重中之重。人工智能教育需要清晰的战略指引，需要社会各方力量的参与，同时还需要借鉴他国经验。通过梳理日本人工智能教育政策，冀以此抛砖引玉，为我国发展建设人工智能教育事业添砖加瓦。

参考文献：

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[19]内閣府. 「数理·データサイエンス·AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」の創設について[EB/OL]. （2020-03-17） [2020-06-28]. https：//www8.cao.go.jp/cstp/stmain/image/ninteisousetu.pdf.

作者简介：

龚超，主任助理，博士，主要研究方向为人工智能优化算法、大数据挖掘，邮箱：gongchao80@mail.tsinghua.edu.cn;

王冀，助理教授，博士，主要研究方向为计算机视觉，邮箱：falconawj@gmail.com。

Research and Analysis of AI Education Strategy in Japan

Chao GONG1， Ji WANG2

（1.Research Center for Japanese Studies， Tsinghua University， Beijing 100084;

2.School of Computer Science， Northwestern Polytechnical University， Xian Shaanxi 710072）

Abstract：  At the present， many countries have raised the development of artificial intelligence to the level of national strategy， of which AI education strategy is of great significance. Thus， how to cultivate artificial intelligence talents has become the key to ensure the implementation of artificial intelligence strategy for all countries. The AI Strategy 2021 decided by the Council for Science， Technology and Innovation （CSTI） is an important document for the development of artificial intelligence in Japan. It describes in detail and comprehensively the strategic development direction of AI education in Japan in four parts， including the literacy education， applied basic education， expert education and certification system for mathematics， data science， and artificial intelligence. In this paper， based on the interpretation of the content of AI education reform in AI Strategy 2021， we summarize the inspiration brought by Japans AI education strategy and put forward several specific suggestions for the current development of AI education in China， which aims to provide implications for the development of AI education in China.

Keywords： AI strategy; Education; Data science; Artificial intelligence; Super smart society

編辑：李晓萍    校对：王天鹏3798F0EA-BE9F-4B13-BC7E-B6BAF5899D66