義教階段基于計算思維能力培養(yǎng)的人工智能教學(xué)實踐 路徑探索

摘要：本文在對計算思維與人工智能教學(xué)辯證關(guān)系理解的基礎(chǔ)上，明確了義教階段人工智能教學(xué)的主要內(nèi)容和方向，并針對近四年的優(yōu)秀案例進行課例分析，明確當(dāng)下急需解決的問題是要結(jié)合新課標(biāo)構(gòu)建普適性的操作教學(xué)路徑。此外，本文還提出了六種常見的人工智能教學(xué)模式，并對核心教學(xué)內(nèi)容和實施框架做了概要總結(jié)。關(guān)鍵詞：人工智能教學(xué)；計算思維；技術(shù)路徑當(dāng)前，社會各界對人工智能教學(xué)的關(guān)注度持續(xù)攀升，教育領(lǐng)域積極應(yīng)變，諸多政策文件為其賦能。在人工智能賦能教育，促進教育提質(zhì)增效的同時，如何提高中小學(xué)生應(yīng)用人工智能技術(shù)的能力，以適應(yīng)時代的發(fā)展？如何在中小學(xué)普及相關(guān)知識和方法，與信息科技學(xué)科教學(xué)結(jié)合開展教學(xué)實踐？本研究緊扣人工智能教學(xué)實踐，深入剖析教學(xué)現(xiàn)狀，探尋創(chuàng)新策略，力求為人工智能教育落地開花鋪就坦途。核心概念界定與問題聚焦①計算思維。計算思維是個體運用計算機科學(xué)領(lǐng)域的思想方法，在形成問題解決方案的過程中產(chǎn)生的一系列思維活動。②人工智能教學(xué)。人工智能教學(xué)是在信息科技學(xué)科教學(xué)中引入人工智能相關(guān)知識，引導(dǎo)學(xué)生獲得知識、技能、應(yīng)用能力以及相關(guān)意識、倫理等方面的內(nèi)容。③人工智能教學(xué)與計算思維的關(guān)系理解。通過人工智能教學(xué)實踐活動提升學(xué)生的計算思維能力，構(gòu)建可實施、可落地的方案。④人工智能教學(xué)與信息科技教學(xué)之間的關(guān)系。鑒于上述問題描述，將研究的具體問題界定為“如何在中小學(xué)信息科技教學(xué)活動中引入人工智能教學(xué)相關(guān)內(nèi)容”，重點發(fā)展和培養(yǎng)學(xué)生的計算思維能力。本研究主要參考《義務(wù)教育信息科技課程標(biāo)準(zhǔn)（2022年版）》（以下簡稱“新課標(biāo)”）的具體要求，在初中階段關(guān)注新課標(biāo)“人工智能與社會”模塊的實施。由于在小學(xué)階段新課標(biāo)沒有明確規(guī)定人工智能教學(xué)的具體內(nèi)容，因此，本研究主要聚焦“身邊的算法”“過程與控制”兩個模塊，結(jié)合新課標(biāo)中六大邏輯主線之一的“人工智能”，將其與具體模塊內(nèi)容進行融合，開展實踐研究。案例分析與實施問題梳理筆者所在課題組從征集的教學(xué)設(shè)計（2021-2024）中挑選人工智能相關(guān)內(nèi)容39節(jié)（小學(xué)18節(jié)、初中11節(jié)、高中10節(jié)），通過對教學(xué)設(shè)計文本以及錄像課的解讀，從教學(xué)內(nèi)容、技術(shù)路徑、教學(xué)實施等方面進行案例分析與問題梳理。1.教學(xué)內(nèi)容的選擇根據(jù)授課類型，對內(nèi)容進行分類，結(jié)果如下頁表1所示。義務(wù)教育階段主要聚焦人工智能典型應(yīng)用案例，如關(guān)注圖像識別、語音識別等技術(shù)應(yīng)用產(chǎn)品的使用場景。教師使用的教學(xué)內(nèi)容與相關(guān)資料往往從生活中的案例、應(yīng)用與模型入手，側(cè)重人工智能系統(tǒng)的工作過程和具體實施步驟，操作層面注重落實功能的體驗與復(fù)現(xiàn)。高中階段則更加聚焦功能背后的原理探究，關(guān)注基于機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)支持的人工智能技術(shù)發(fā)展，部分教師注重落實數(shù)學(xué)知識在算法實施與模型構(gòu)建中的作用，通過編程活動完善對問題的設(shè)計、體驗與實踐。通過觀察不同學(xué)段的實施情況，初步得到如下結(jié)論：①小學(xué)階段對人工智能的學(xué)習(xí)熱情較高，聚焦人工智能場景和產(chǎn)品的使用操作。②初中參與度較低，內(nèi)容與小學(xué)沒有太多區(qū)別，使用的技術(shù)和方法也差別不大，教學(xué)很難切實做到承上啟下。③高中教學(xué)逐步側(cè)重人工智能的基本原理、基礎(chǔ)算法等，與小學(xué)內(nèi)容跨度大，與初中內(nèi)容銜接性不強，三段之間的教學(xué)處于割裂狀態(tài)。2.技術(shù)路徑實施過程對中小學(xué)生而言，人工智能開發(fā)過程主要借助于人工智能封裝指令的形式來完成。核心的算法、算力在云端完成，通過封裝的人工智能指令完成數(shù)據(jù)采集、上傳、獲取返回值等操作，具體工作模式如圖1所示。義務(wù)教育階段廣大師生主要使用圖形化編程平臺為實踐工具，采用開發(fā)人機交互程序、開源硬件交互等方式，利用帶有人工智能功能的指令積木實現(xiàn)功能復(fù)現(xiàn)。高中階段主要使用Python語言通過接口調(diào)用的方式將各類功能落地。在后續(xù)的研究中，關(guān)注進一步降低技術(shù)成本和使用難度，借助人工智能指令和二次開發(fā)的工具，為廣大教師構(gòu)建通用的操作范式，降低資源設(shè)計的成本，實現(xiàn)人工智能項目原理的可視化操作。3.教學(xué)實施的一般路徑通過分析教學(xué)設(shè)計文本得到如下高頻詞——場景、體驗、探究、復(fù)現(xiàn)、創(chuàng)新，這些詞匯構(gòu)成當(dāng)前人工智能教學(xué)實踐的一般路徑。場景：包括人工智能技術(shù)的體驗、應(yīng)用的環(huán)境及背景等，通過實體體驗，提出問題、猜想和質(zhì)疑，達到項目引入、內(nèi)容激趣、經(jīng)驗喚醒等目的，以保證后續(xù)教學(xué)活動的順利實施。體驗：學(xué)生通過切實的操作感受人工智能程序服務(wù)的完整過程，促進技術(shù)啟蒙，引導(dǎo)其更好地提出問題，建立學(xué)習(xí)橋梁。探究：教師帶領(lǐng)學(xué)生通過探究實驗等方式關(guān)注人工智能技術(shù)背后的工作原理和相關(guān)知識，從執(zhí)行過程到算法層面，都可以作為實踐和探究的對象。復(fù)現(xiàn)：利用圖形化或純代碼編程工具對核心功能進行實現(xiàn)，復(fù)現(xiàn)某些活動的關(guān)鍵情景，強調(diào)問題的技術(shù)解決路徑和實踐方法。創(chuàng)新：對人工智能項目進一步思考和再次升級，對相關(guān)問題進行拓展和引申，能夠把求解思路遷移至同質(zhì)問題，拓展問題思考和發(fā)展空間。從實踐層面看，雖然構(gòu)建通用路徑比較清晰，但在實施過程中，缺乏落地技術(shù)支撐，技術(shù)與知識壁壘的桎梏限制了實施空間，因此，在教學(xué)實施過程中還需要將問題細化，進一步拆分成場景化任務(wù)，構(gòu)建通用的實踐方案和模式。新課標(biāo)下的教學(xué)實踐路徑筆者所在課題組圍繞上述概念，整理了如下六種不同的人工智能教學(xué)活動的課型與教學(xué)模式。1.與算法程序設(shè)計相結(jié)合的人工智能應(yīng)用探究與算法模塊結(jié)合，分析常見的人工智能應(yīng)用場景，將算法與編程實踐引入，探討原理問題。針對復(fù)雜場景降低難度，轉(zhuǎn)化問題，從算法設(shè)計角度考慮場景應(yīng)用背后的對象、數(shù)據(jù)，以及它們之間的邏輯關(guān)系；利用生成的結(jié)果設(shè)計人工智能應(yīng)用。具體操作模式如圖2所示。在教學(xué)過程中，教師可以開展實驗探究活動，利用列表存儲數(shù)據(jù)，通過調(diào)參、編寫部分代碼等方式，引導(dǎo)學(xué)生觀察數(shù)據(jù)變化、猜測分析結(jié)論，通過已有知識對未知知識進行探索預(yù)測。教師可以嘗試開發(fā)人機語音成語接龍（列表管理數(shù)據(jù)）、聲控?zé)簦P(guān)鍵詞索引）、KNN算法（公式計算）等案例。2.過程與控制學(xué)習(xí)情境下的人工智能應(yīng)用探究從“過程與控制”模塊核心問題入手，深入挖掘控制系統(tǒng)的三個典型環(huán)節(jié)，關(guān)注輸入、計算、輸出三個過程中的人工智能要素，針對教學(xué)活動可以從分析控制系統(tǒng)三個典型環(huán)節(jié)、探索指令理解過程、探索指令應(yīng)用過程三個層次入手探尋其中的人工智能要素。具體構(gòu)建環(huán)節(jié)如圖3所示。在計算環(huán)節(jié)，可以重點關(guān)注指令理解的過程，從常見的邏輯運算，逐漸過渡到圖像、聲音、文本語義等人工智能技術(shù)處理數(shù)據(jù)的一般過程，挖掘現(xiàn)象背后的特征數(shù)據(jù)及其價值?；顒又锌梢岳瞄_源平臺或OpenCV等可視化工具，可視化信息的數(shù)據(jù)化過程，關(guān)注計算過程的“智能化”處理。3.開源平臺的數(shù)據(jù)訓(xùn)練探究利用開源數(shù)據(jù)平臺，開展實驗探究，深入探討機器學(xué)習(xí)的全過程。具體來說，教師要重點關(guān)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練和數(shù)據(jù)應(yīng)用兩個過程，完成基礎(chǔ)實驗。教師在準(zhǔn)備實驗教學(xué)的過程中，需要準(zhǔn)備兩部分的內(nèi)容，具體如下頁表2所示。在教學(xué)過程中，教師要引導(dǎo)學(xué)生將其分成數(shù)據(jù)訓(xùn)練、數(shù)據(jù)測試、數(shù)據(jù)應(yīng)用三部分進行。以體重識別為例，基于平臺的訓(xùn)練過程如下頁圖4所示。①場景引入，設(shè)計訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。通過引入人工智能場景，明確需要智能體學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)，教師要教授學(xué)生準(zhǔn)備數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)的一般方法，使用CSV或者Excel文件存數(shù)據(jù)。②設(shè)計實驗方案，完成模型生成。利用圖形化平臺自帶的模型訓(xùn)練或使用開源人工智能服務(wù)平臺將前期準(zhǔn)備的訓(xùn)練數(shù)據(jù)導(dǎo)入，完成數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練。③設(shè)計測試過程，通過新數(shù)據(jù)探求訓(xùn)練效果。指導(dǎo)學(xué)生準(zhǔn)備測試集，對模型效果進行評估，理解機器學(xué)習(xí)由已知發(fā)現(xiàn)未知的一般過程。測試是學(xué)生在實踐過程中容易忽視的一步，學(xué)生往往通過模型反饋的置信度去評估模型的優(yōu)劣，忽視置信度推測和驗證，這些都應(yīng)在實驗教學(xué)中進行補充。④對模型進行后期應(yīng)用。引導(dǎo)學(xué)生利用模型進行應(yīng)用，完成簡單的人機交互和判定系統(tǒng)，并對效果進行判斷分析，最終將模型引入到應(yīng)用程序中。4.從IOT到AIOT開發(fā)——人工智能模塊應(yīng)用在物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)項目中，添加人工智能要素，從IOT內(nèi)容逐步過渡到AIOT，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)與人工智能兩個模塊的整合。以物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的通信協(xié)議（MQTT協(xié)議）為核心框架，充分挖掘其人工智能相關(guān)功能，如圖5所示呈現(xiàn)了智能門禁的操作模型，其邏輯可以供普適性AIOT項目參考。在教學(xué)中可以遵循如下方式展開：①確定MQTT協(xié)議關(guān)系，明確發(fā)布者、訂閱者、云平臺三者關(guān)系。②分別從發(fā)布者和訂閱者兩端考慮添加智能要素，明確采集和響應(yīng)數(shù)據(jù)的方式。③模擬實現(xiàn)還原情境，學(xué)校可以根據(jù)自己的條件選擇開源硬件和虛擬環(huán)境兩種方式實踐，利用開源硬件接入物聯(lián)網(wǎng)或使用虛擬環(huán)境加攝像頭、麥克風(fēng)與PC電腦結(jié)合簡化復(fù)現(xiàn)場景。④進一步整理AIOT系統(tǒng)的搭建方法，將項目進行拓展與遷移，如引入其他智能設(shè)備，服務(wù)場景創(chuàng)新等。5.從IOT到AIOT開發(fā)——遠程智能助手接入在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用過程中，遠程控制在義務(wù)教育階段作為首選內(nèi)容為廣大師生所接受。以物聯(lián)網(wǎng)遠程控制為核心，設(shè)計智能終端助手的方式也可以作為一種特殊的AIOT教學(xué)內(nèi)容獨立存在，設(shè)計遠程控制系統(tǒng)的模型如下頁圖6所示。①教學(xué)中首先進行模塊化分解，即將控制端（手機）、云平臺端（物聯(lián)網(wǎng)平臺）、接收端（命令響應(yīng)端）進行解耦分解。②明確各部件功能，分析其在物聯(lián)網(wǎng)傳輸體系中的作用，如控制方式（手機APP開發(fā)）、指令網(wǎng)絡(luò)傳輸（MQTT傳輸協(xié)議）、指令理解與接收（接收者程序開發(fā)）。③在控制端添加人工智能要素，如語音指令、人臉識別要素、圖像識別要素等，并思考傳輸?shù)木唧w數(shù)據(jù)和方法。④考慮指令的進一步處理方式（是否在控制端進行處理）、傳輸方式（如何將智能設(shè)備采集到的信息轉(zhuǎn)換為遠程消息進行傳遞）。⑤對傳輸指令的理解、處理、分析，如對智能語音指令進行語義理解、對采集的人臉數(shù)據(jù)進行反饋等。6.人工智能游戲模型訓(xùn)練通過游戲視角，自主設(shè)計人工智能游戲模型，體驗大模型領(lǐng)域的應(yīng)用過程。在設(shè)計人工智能游戲角色過程中，首先明確游戲訓(xùn)練的兩種方式——監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)，在此基礎(chǔ)上，以開發(fā)游戲為背景進行學(xué)科教學(xué)滲透。具體的設(shè)計方法如圖7所示。監(jiān)督學(xué)習(xí)主要依賴對操作數(shù)據(jù)進行標(biāo)簽設(shè)計，建立明確的操作和特征數(shù)據(jù)的關(guān)系，構(gòu)建基礎(chǔ)模型，完成調(diào)用。設(shè)計游戲的基本路徑遵循如下思路：①構(gòu)建情境。明確人工智能角色需要完成的動作。②動作函數(shù)設(shè)計。用函數(shù)實現(xiàn)角色動作，方便調(diào)用。③明確人工智能特征數(shù)據(jù)。角色設(shè)計過程通常考慮橫縱坐標(biāo)差、狀態(tài)值等問題，需要根據(jù)情景抽象。④人工訓(xùn)練。通過反復(fù)操作，記錄特征點和動作的關(guān)系形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。⑤生成訓(xùn)練模型。利用開源工具對相關(guān)數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，完成模型設(shè)計。⑥應(yīng)用模型，完成評估。調(diào)用模型，通過在特定場景下自主游戲，對游戲效果做出分析與評估。強化學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，教師在授課過程中要引導(dǎo)學(xué)生將更多的精力聚焦在試錯和優(yōu)勢模型保留上。具體考慮如下問題：①構(gòu)建情境。明確人工智能需要完成的動作。②確定規(guī)則。在程序中描述角色勝利的條件，撰寫邏輯表達式。③補充強化學(xué)習(xí)模型代碼。動作和勝利條件。④模型調(diào)用與評估。通過反復(fù)操作，保留優(yōu)勢模型，并進行驗證。問題拓展與未來方向展望1.關(guān)注開源數(shù)據(jù)的共享和構(gòu)建用戶既是數(shù)據(jù)的使用者，也是數(shù)據(jù)的制造者。教師要對這個問題實時保持敏感性，對學(xué)生提出的問題、新想法甚至是新事物，嘗試引導(dǎo)學(xué)生對其進行數(shù)據(jù)化處理和特征表達，轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的數(shù)據(jù)資源，并引申到人工智能求解問題的視角，豐富知識的內(nèi)涵，擴大思想方法的外延。生成的開源模型和數(shù)據(jù)可以利用平臺、網(wǎng)絡(luò)、社區(qū)進行共享拓展，開源模型提供二次開發(fā)和訓(xùn)練，有助于豐富教學(xué)資源。2.關(guān)注生成式人工智能在教學(xué)中的應(yīng)用在學(xué)