新加坡低龄教育究竟有多好

在东南亚，有一条著名的海峡，叫马六甲海峡；海峡边上有个美丽的国家，它就是江湖人称“亚洲四小龙”，又名唤“花园城市”的——新加坡（Singapore）。

这个在地图上的小红点、赤道上的宝岛新加坡，是个安全又美丽的花园城市！最难得的是，新加坡不仅仅环境好、安全系数高！更是最适合儿童成长的国家！

另外，学前教育是孩子学习的初始阶段，是发展、形成智力最快的阶段，正确、合理的学前教育对其智力及发展有着极大的推动作用。儿童智力形成及发展都和正确的学前教育相关。正确的学前教育对幼儿心理健康也至关重要，所以说这个阶段的意义十分的重大。

因此，新加坡教育部也十分重视学前教育，并通过以下方式提高幼儿园教育的质量：

积极开发更为适合低龄儿童的课程资源；

通过教育部幼儿园（MOE Kindergarten）提供优质且经济实惠的学前教育；

与学前教育部门分享课程资源和其他优质的教育方法。

正因为学前教育阶段的重要性，强调：

儿童需要建立自信和社交技能，并具备必要的知识，技能和终身学习的倾向。在学前教育结束时，儿童应知道什么是对的，什么是错的；愿意与他人分享和交流；能够与他人保持人际联系；好奇，有探索心；能够倾听和理解他人话语；对自己感到满意；形成了身体协调，健康的习惯，参与和享受各种艺术体验；爱家人，朋友，老师和学校。

学习领域

为了促进儿童的整体发展，新加坡仔细规划了幼儿的学前课程，已经确定了以下六个学习领域：

1、美学与创造性表达；

2、发现世界；

3、语言和文化；

4、运动技能发展；

5、计算能力；

6、社会和情感发展。

所有的学习领域都是相互关联的；一个领域的发展会影响其它领域并受其它领域的发展影响。因此，综合的学习方法有助于儿童在不同的学习领域建立有意义的联系，并了解知识和技能之间的联系。

学习目标

在确定了学习领域之后，那就是要确定学习的目标了。每个领域都有一套学习目标，反映了孩子们在幼儿园完成后应该知道和能够做什么的广泛期望。

有些孩子在幼儿园结束时会超出预期。而另一些孩子，则根据他们的发展需要，将继续努力实现其中的一些目标。

美学与创造性表达

享受艺术，音乐和运动活动；

通过艺术，音乐和运动表达想法和感受；

通过实验和想像力创造艺术，音乐和运动；

分享关于艺术，音乐和运动的想法和感受。

发现世界

表现出对他们所居住的世界的兴趣；

通过简单的调查了解事情发生的原因以及事情的运作方式；

对周围的世界形成积极的态度。

对于英语

学会倾听和享受；

能够表达并与他人交流；

初步理解阅读内容并享受这个过程；

使用绘图，标记，符号和书写来交流想法和信息。

对于母语

有兴趣学习母语；

培养基础语言和识字技能；

了解民族文化；

使用绘图，标记，符号和书写来交流想法和信息。

计算能力

识别并使用简单的关系和模式；

在日常生活中使用数字；

在日常体验中识别并使用基本形状和简单的空间概念。

社会和情感发展

培养对个人身份的认识；

管理自己的情绪和行为；

尊重多样性；

与他人沟通，互动和建立关系；

对自己的行为负责。

当然，为了方便学校教学，这些学习目标已转化为相应的知识和课程，以指导教师为儿童设计和提供有意义的学习经历。

人工智能（AI）时代，传统教育面临着一系列挑战。“摸著石头过河”的AI教育路在何方？在日前举行的第二届全国青少年人工智能科普教育大会上，专家提出要构建AI教育的“方法论”，其核心就是从以教师为主体的工业化教育，转变为以学生为主体的个性化教育。可以预见，在AI时代，“会提问”比“会解题”更重要。

如果你的对手24小时都在如饥似渴地学习，你能战胜他吗？人工智能就是这样一种存在。上海交通大学人工智能研究院常务副院长杨小康表示，当前，人工智能主要由算法、算力、大数据三部分构成，若将它比作一名学生，它具有全天候“勤奋”、记忆力超群、响应迅速等特点，这些让它在“题海战术”面前得心应手。

几年前，AI已在围棋、德州扑克等领域展现了超群实力。在应试方面，2017年，国家863“超脑计划”项目研制的AI-Maths高考机器人的表现也令人吃惊：在掐断题库、断网、无人干涉的情况下，它通过综合逻辑推理平台进行解题，10分钟交卷，分数达到105分，目前成绩已稳定在136分。“按这个速度成长，如不改变出题路数，明年它将有望考上清华、北大。”杨小康说。

传统应试教育以考核知识点为主，在这方面，人类在AI面前毫无优势可言。以当下的语文教学为例，老师大多注重单个词语、句子和语法的解析，忽略了语言所承载的思维方式。一些看似优美的文章，实则为辞藻堆砌，一些孩子虽然背诵了大量经典作文模板，但并没有建立起独立思考和准确表达的能力。

“这些孩子的语言水平与市面上出现的写作机器人相当，都能蒙上几句优美词句、开几个无厘头的玩笑。”杨小康说，所谓写作机器人就是建立在字、词、语法的计算模型基础上，其写作速度比“七步成诗”的曹植还快。

在杨小康看来，未来一半以上的工作将由人机协同完成。当下，不少学校已开设人工智能课程，让孩子提前认识AI，为将来的人机协同奠定基础。

这其中，有一种能力可能被许多人忽视了，那就是给人工智能“布置任务”的能力，这需要将现实问题转化为数学语言表达、建立相应的计算模型。比如，90多年前创立的“随机行走模型”，至今仍运用在金融、互联网连结等诸多领域，而它正来自于匈牙利数学家波利亚在疗养院散步时的一个“脑洞”——我在路上瞎逛，两次碰到同一个人的概率是多少？

如今，有多少孩子具备这样的思维能力呢？杨小康有些担心。他说，现行学科教育模式很大程度上更接近于人工智能的训练模式，大量的数学教育资源被用在“算”上；而在人工智能时代，随着强大的数学工具的出现，“算”的重要性在降低，“数”的逻辑性在提升，从某种程度上说，谁能更早提出问题，也意味着谁能更早解决问题。