人工智能的发展是大势所趋，未来绝大多数行业都将随着人工智能而带来升级与变革。对于孩子的教育需要面向未来30年。作为新一代的“数字公民”，了解并学习大数据时代下的基本思维方式，有利于他们开拓学习新视野。
01统计与测量
数据对人工智能的重要性不言而喻，如果没有大数据的支撑，很多高科技很难显现其应有的超能力。在很早很早以前，人类就开始用各种方法记录数据。所以第一条，教会孩子学会记录，比如：事物的数量，然后统计分析其背后的意义。学会用直尺测量长度或高度等。智能手机有很多类似的小程序，只要对着花朵拍照，就能告诉你它是什么花。要让智能手机具备这么神奇的功能，我们需要提前让智能手机认识这些花。这需要告诉智能手机很多数据，比如，每种花的花瓣数量、颜色等信息。机器人需要学习这些大量的数据，有了这些信息的储备。智能手机识别花朵就是小菜一碟了。日常生活中，我们可以设计一些有趣的场景让孩子们进行记录和统计。比如，案例一：统计一段时间里，家里每一位成员的体重变化情况，设计合理的食谱，指导家人养成健康饮食的好习惯。案例二：如果你是机器人老师，要在你们班开设体育课，但是你不知道应该教足球还是乒乓球。统计一下，并做出你的决定吧。类似这样的案例很多……假如想知道一张桌子的长度或高度？我们可以采用如下的方法，方法一：用手比一比，桌子有几拃（zhǎ）？用书本比一比，桌子有几书本高？但这样好像不是很准确，每个人的手长、选择的书本不一样，测量的数据就不同。科学的方法是，方法二：利用尺子进行准确测量。教孩子学会认识刻度尺、长度单位（mm、cm）等。测一测：测量并统计一下班里同学的身高，记录在一张表格里，然后分析最高、最低以及平均身高等数据，看看我们的身高是否在正常区间内？通过这些日常生活的体验活动，让孩子们慢慢理解什么是数据、什么是统计、什么是测量、什么是记录，并学会分析这些数据背后隐藏的生活现象，然后应用所学去更深入地体会和观察生活。02比较与排序
下面图片中是同学们采集的叶子的标本。请回答下面的问题：什么叶最长？什么叶最短？柳树叶长度排第几位？比冬青叶长得有几个？比银杏叶短的有几个？你会发现自己很难在短时间内非常准确地回答这些问题。但如果我们将上面叶子进行一个排序，再来回答上述问题，是不是就变得很容易了呢。大数据时代，人工智能设备面临的数据比这多很多。要想快速地找到想要的数据，排序就变得非常重要！怎么比较呢？我们一般用“”来表示大小关系。比如，5比3大，我们就记为“53”，读作“5大于3”。同样，我们在比较动物的身高时，发现长颈鹿比骆驼高，骆驼比山羊高，可以记做“长颈鹿骆驼”、“骆驼山羊”，也可以简化为“长颈鹿骆驼山羊”。计算机里常用的比较符号：（大于）（小于）==（等于）！=（不等于）比如：身高、重力、价格、距离和长度的比较等等。试一试：有10个箱子，里面装着不同重量的水果。仅有一个天平，如何把这些箱子按重量排序？03分类与查找
还记得那个对着花朵拍照就能告诉你这是什么花的智能手机吗？它的本领可不仅于此，还可以认出不同的小动物……这是因为人们生活中已经将不同事物进行了分类，只需要把这些事物和对应的类别名称告诉了人工智能设备，人工智能设备就会“学习”这些事物，找到不同类别的特征。当智能设备看到不同的事物，就会根据不同的特征确定事物的类别。比如，对不同的球进行分类，并告诉机器人。它们大小不同，可以根据“大小”进行分类。大的有多少个，它们叫什么；小的有多少个，它们叫什么。还可以按照颜色分类，不同分类方法可以得到不同结果……再来看查找，当机器人扫描到人脸时，会在大脑里一个个去搜索已经记录的人脸，直到找到与其相匹配的人脸，然后从相应的账户里扣钱。想一想，结账时，机器人应该注意哪些问题？比如，一个人结账时，能不能很慢？能不能扣别人的钱？如果是这种情况，是不是很糟糕。所以，对人工智能设备的要求：第一，速度要快，不能让人们在结账时等很久；第二，要准确，扫描小明的脸不能扣别人的钱。查找练习根据下面的描述，猜测我在哪儿？我是男生；我穿蓝衣服；我在坐着。我在哪？快快标出来吧。从上述小练习中，教孩子学会寻找事物的特征并进行分类，了解人工智能设备搜索和识别时速度和准确性的要求，会从一堆事物中找到匹配的事物。人工智能设备通过视觉进行人脸或物体识别时，需要从大量的数据里快速、准确找到匹配目标。工程师们通过“程序”告诉了人工智能设备很多提高搜索效率和识别准确度的方法。“程序是什么？”后面我们会为你揭晓！