尋求創(chuàng)造性的途徑、社會合理性等結構化和通用化的思維表達能力，這些素養(yǎng)包括計算思維、創(chuàng)造性思維、設計思維等。

以創(chuàng)造性思維為例，人工智能解決問題的結果是多樣性的，比如身份識別會有指紋、面部、虹膜、掌紋、聲紋等方式，很難說哪種方案一定好或者不好，其中接觸式的指紋識別雖然準確但是不方便，面部識別則有誤解鎖的風險。如何讓機器更加聰明地解決問題，不同學生有不同的理解，從學生的視角會設計很多差異性的解決方案。設計思維鼓勵學生從使用者、使用場景、任務背景等條件出發(fā)考慮問題,因此會得到不同的設計結果和解決方案。

探索階段的人工智能教育可不必嚴格拘泥于某個特定形式，要做好層次劃分和培養(yǎng)目標定義，條件成熟的地區(qū)或學?？砷_設正式的課程或者綜合實踐，教師也可圍繞擅長的案例選擇幾次課程進行講授，條件欠缺的學?？山Y合科技節(jié)等活動讓學生體驗人工智能技術或者相關產(chǎn)品，這些都是學習人工智能的不同方式。