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错过语言关键期 英语就学不好了？******

　　羊城晚报记者 何宁　　

　　在孩子的学前教育阶段，很多家长最关心的是孩子的英语启蒙。不少家长为了抓住孩子的语言敏感期，从刚出生不久就给孩子听英语磨耳朵；孩子稍大一点，就报各种英语早教班、启蒙班等。但是不少小学生家长发现，学前的英语学习似乎是徒劳的，孩子以前会的单词和句子，到了小学全忘光了。对于明年9月入读一年级的准小学生来说，英语学科该如何做好衔接呢？

　　英语学习要循序渐进打牢基础

　　“孩子语言的学习确实有‘关键期’或‘窗口期’，但这个时间跨度很长，是3—9岁，幼儿英语启蒙可以抓，但家长们不要过度焦虑，如果没有掌握正确的启蒙方法，很有可能孩子到了中高年级阶段会对英语产生厌倦心理。”广东实验中学省实荔湾学校第一小学部校长易敏多年来的英语教学经验发现，兴趣是最好的老师，在培养孩子英语学习的过程中，家长要去功利主义，要保持定力、坚持长期主义。

　　易敏说：“从幼儿园就开始学英语的孩子其实承受了很大的压力，这些压力往往来自于家长过高的期望。我们都知道，一般英语的课外班，特别是有外教的课外班价格都不菲，很多重视孩子英语的家庭从孩子很小的时候就开始在英语启蒙上花费颇多，但是英语的学习很重要的一点是循序渐进，打牢基础，如果只是囫囵吞枣式学习，对单词的掌握不牢靠，一旦到了小学中高年级词汇量增大时，学业压力增大，有些孩子会失去对英语学习的自信、动力与兴趣。”

　　一年级开始学英语不会晚

　　谢女士的女儿现在广州一所名校读初二，英语成绩在年级一直名列前茅，在小学之前没有系统地学过英语。谢女士认为，女儿刚上小学时，英语确实在班里是落后的，很多同学因为幼儿园学过英语，有的还在双语幼儿园就读，口语和听力都遥遥领先。谢女士说：“现在回想起来，我觉得当时自己做得最正确的事情就是摆正心态，我们那个年代初中才开始学英语，但一样有很多出类拔萃的，语言学习关键看时间的付出，女儿从一年级开始学，一点都不晚。”

　　谢女士从培养女儿的学习习惯入手，每天督促女儿认真完成老师布置的作业。谢女士说：“小学一二年级的英语作业其实不多，也很简单，但是我要求女儿一定要把基础打扎实，课本上的对话不但要读出来，还要默写出来，而且保证每个单词都不能写错。女儿很听话，课本被她背得滚瓜烂熟，每次考试英语都能拿满分，这不仅让她养成了细心的习惯，还极大地激发了她学习英语的兴趣。到了小学高年级，她可以自主阅读简单的英语原版故事书，学习的兴趣更加浓厚。”

　　温馨提醒:

　　亲子关系、阅读兴趣比掌握单词数量重要得多

　　“从小学习外语，对幼儿来说更多的意义是在于学习能力的提升，而非语言能力的优势培养。在没有语境(沟通、交流的语言环境)的情况下，过早、过度、不得法地让孩子进行英语学习，反而会浪费有限的时间，甚至扼杀兴趣。”资深英语教育专家、广东金融学院国际教育学院雅思学科带头人何凌提醒家长，幼儿英语启蒙可以抓，但不要过度焦虑，3—9岁都是孩子语言学习的敏感期，小学一年级开始学习完全来得及。

　　何凌建议家长，为了激发孩子英语学习的兴趣，不妨利用精选过的原汁原味的英语儿歌和童谣进行针对性的语音启蒙，让孩子从小接受语音信号，培养英语的韵律感。

　　自身英语基础比较好的家长不妨陪着孩子进行英语绘本亲子共读，“如果家长自身英语发音比较标准，可以带着孩子一起读；发音不是太标准的话，可以借助音频。亲子共读既建立了良好的亲子关系，又培养了孩子阅读的兴趣，它比孩子掌握多少个单词远远重要得多。”

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）