掌握國際教育脈動，才能讓家長與孩子們跟上最新趨勢的教育前沿，補足資訊落差讓孩子們的競爭優勢也毫無落差。由於機器學習早已落腳在我們的生活周遭，舉凡無人機、自動駕駛，一直到能幫忙家務的智慧型機器人都是例子，可以想見在孩子將來的就業市場中，擁有批判性思維、基本推理能力，和解決人類與機器互動的問題將是關鍵能力。（請參考什麼是STEM教育？）

本篇將介紹目前先進國家如北美及歐洲許多教育單位正在推動的「AI for K-12」人工智能教育，及內含的「五大理念」及生活相關應用。

所謂「K12」指的是從小學 1年級到高中3年級，共橫跨 12個教育年份的孩童，而這門課程主要是根據美國電腦科學教師協會 CSTA（Computer Science Teachers Association） 與人工智能促進協會 AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）等兩大組織為 K-12孩童們，以人工智能概念做為課綱基礎，所設計的 AI 入門課程。

根據2018年由 Carnegie Mellon University、University of Florida 等教授群所組成的 AI4K12 指導委員會中章程，起草了每一位 K12 學生都該懂的 AI 五大理念，分別是感知 （Perception）、表示與推理 （Representation & Reasoning）、學習 （Learning）、互動 （Natural Interaction）、社會影響 （Societal Impact）。

如同人類用視覺、味覺、聽覺、嗅覺來對外在世界進行感知一般，電腦則是利用傳感器（sensors）來接收外界的資訊，並感知這個世界。舉一些日常生活中能見到的例子，比如說：相機在識別出的人臉周圍顯示方框，這是人臉辨識；或者我們可以不用打字，靠著語音輸入就能讓電腦或手機幫忙打出許多文字，這就是語音辨識，這些都是「感知」的應用範疇，然而，電腦與人類感知的方式並不同，電腦或機器只能接收「數字」或「數位訊號」等訊息，因此在機器學習或 AI 教育當中，必須讓學生先瞭解電腦是透過不同類型的傳感器（sensors）來接收訊號，並將此訊號以數字或數位方式收集並記錄，再運用如演算法等方式，讓電腦藉此感知（Perception）呈現出人類能理解的樣貌。此外，電腦或機器還分為「智能（Intelligent）」或「非智能（non-intelligent）」，接受過 AI 基礎教育的學生需要能夠識別並理解機器感知系統的侷限性，比如目前 AI 並無法擁有嗅覺，學生需懂得如何使用機器學習工具來訓練機器或電腦的感知。