高中人工智能課堂的“熱度”與“深度”

王云霄

● 案例背景

《新一代人工智能發展規劃》提出要“實施全民智能教育項目，在中小學階段設置人工智能相關課程”。在此背景下，《普通高中信息技術課程標準（2017年版）》明確將人工智能教學列入必修1“數據與計算”中，并要求“通過人工智能典型案例的剖析，了解智能信息處理的巨大進步和應用潛力，認識人工智能在信息社會中的重要作用”。

本節課是省級教學評審活動中的一節公開課，課題是必修1第五章第二、三兩節的內容，即人工智能的應用與影響。上課的學生已經完成該章第一節“人工智能的產生與發展”的學習，對人工智能的概念以及發展歷史有簡單的了解，但缺乏對人工智能應用原理的了解和把握，對人工智能的了解停留在生活中常見的人工智能應用上。所以，本節課的目標為：了解人工智能在各個領域的典型應用，感受人工智能對促進社會發展的巨大作用，能主動發現現實中人工智能的應用，并能從數據、計算的角度去解釋智能系統的工作原理;以積極的心態主動運用各種人工智能系統解決實際問題;能辯證地看待人工智能的發展及其帶來的新問題，理解負責任地研發人工智能、合乎規則地應用人工智能的必要性。

● 案例描述

1.視頻創設情境，導入本課主題

教師播放介紹在三門中學所見所聞的視頻，請學生找出其中人工智能的應用，感受人工智能在生活中的廣泛應用。通過對生活中的信息系統人工智能應用的展示，引出外賣平臺上的人工智能應用——送達時間的預測。學生反應非常強烈，學習興趣濃厚。

2.介紹實踐要求

展示外賣平臺的數據及送達時間，提出要求：用人工智能算法模型找到數據間內在的聯系，從而實現預測。同時，用額外的真實數據評價模型的預測能力，引出訓練數據和測試數據的概念。①介紹圖1示例中所使用的訓練數據及測試模型性能所使用的測試數據;②介紹BP神經網絡模型;③演示訓練及預測的過程，解釋隱藏層層數、神經元數量等超參數的含義。

3.人工智能應用挑戰賽

師：請大家利用現有的數據和算法模型，對外賣送達時間進行預測和模型評估，看誰的預測結果最優。（在學習資料中提供技術支持：從DataFrame中獲取特定列數據的操作方法）

學生經過操作嘗試訓練后紛紛得出了自己的實驗結果。

生1：我修改了訓練次數max_iter為500次，預測時間平均誤差縮小到3.77min（如下頁圖2）。

師：我們可以從訓練過程看到，隨著訓練次數的增加，模型擬合條件與結果的誤差也在縮小，所以增加訓練次數確實可以減少誤差。

生2：我修改了隱藏層神經元數量為（5，2），預測平均誤差縮小到3.18min（如圖3）。

師：嗯，這位同學又找到了新的突破點，修改算法模型也可以有效提高預測的精準度。

生3：我修改了訓練數據，增加了“銷量”列作為訓練數據，預測平均誤差達到了2.3min（如圖4）。

師：非常不錯，當算法模型遇到瓶頸時，也可以從數據的角度去優化。通過優化過程可以發現，模型預測能力達到一定程度后，每提高一點都是極其不易的，如今很多人工智能應用的開發過程都是如此。

經過若干位學生的優化后，教師請幾位學生談談人工智能算法模型預測性能和哪些因素有關，經過討論總結，得出結論：人工智能的核心是算法和數據。

4.回歸概念

從外賣時間預測需要特定的模型和數據，引出當今以神經網絡為代表的領域人工智能的特點：依賴于領域知識和數據。

師：請同學們想一想，身邊的哪些人工智能應用屬于領域人工智能？

生：人臉識別、車牌識別、Siri語音識別……

教師引導總結它們的共同特征：專業性強，但能力依賴于領域知識和數據，無法遷移。

5.自主探究

師：大家已經學習了人工智能的發展歷史，在人工智能領域科學家們的努力下，又取得了哪些成果呢？請結合課本介紹和文字影音資料，對比DeepMindAI和達芬奇手術機器人，總結這兩種人工智能應用的特點。

學生自由觀看視頻資料和文字資料，總結分享：DeepMindAI掌握的是學習的能力，不需要教會他規則，能自我學習;達芬奇手術機器人雖然靈活、穩定，但需要人的參與。

師：很好，同學們都提到了這兩種人工智能特點的關鍵詞，DeepMindAI，即跨領域人工智能，更專注于知識和技能的獲取;達芬奇手術機器人，即混合增強智能，則是將人的作用或認知模型引入人工智能系統。板書總結展示三種智能應用的對比。

6.實踐體驗—和機器一起協作

師：請大家通過“手繪涂鴉生成人臉”平臺，體驗混合增強智能的特點，以及在社會生活中的作用。

學生展示運用不同的筆畫繪制生成的不同人臉（如圖5），分享觀點：尋找嫌疑犯、影視創作……

7.小組研討

師：從剛才的實踐體驗可以發現，人與機器的協同工作是今后深入應用的方向之一。我們現在處于領域人工智能和混合增強智能相互補充、相互協調的時代。請大家從自己的生活經歷出發，結合學案中的文字材料，分小組討論——人工智能給社會帶來了怎樣的影響？我們該如何看待人工智能？每個小組任選一個子問題進行討論。

（1）從外賣平臺到打車APP，這些人工智能應用給社會生活帶來了怎樣的變化或影響？

（2）哪些工作容易或正在被人工智能替代？人工智能擅長什么？而我們又有何優勢？

（3）從社會、國家發展的角度來看，工業機器人、智能倉儲、配送等人工智能技術的應用有何利弊？

生：提高了生活舒適度，提高了工作效率，需要被監管……

教師根據學生回答，從以下幾方面進行要點提煉并板書：①改善社會生活;②促進經濟發展;③引發社會擔憂;④人類是“智能回路”的總開關。

8.小結評價，布置作業

筆者結合板書對本節課進行了小結，總結本課涉及的概念，引導學生思考人工智能與數據、算法和計算的關系，在感受人工智能為生活、工作帶來的便捷、效率的同時，也要看到它附帶的風險和擔憂，但整體應保持積極樂觀的態度。同時，讓學生填寫課堂學習情況自評和互評，學生在填寫過程中自我反思，筆者也對學生本節課的整體掌握情況進行了反饋。

課后作業：結合課堂所學，你對外賣預測的人工智能應用有無改進或拓展的想法？請通過網絡檢索，嘗試設計或動手實現你的想法，并闡述它涉及的人工智能技術、實現原理以及應用前景。

● 案例分析

人工智能項目的開發與實施，在高中階段開展有一定的難度。受限于認知水平和知識儲備，學生更多的是學習相關的概念及基礎知識。如何既能使學生從數據與計算的角度掌握人工智能的本質，從而感受各類人工智能應用對社會發展的促進作用，又能使學生在人工智能技術服務這一嶄新的情境中，系統地了解數據與計算的作用與意義，更能使學生在不斷感知、應用人工智能的過程中增強信息意識，在剖析、理解典型人工智能系統的過程中發展計算思維，這一問題對課堂教學案例的設計提出了較高的要求。本課采用典型人工智能案例“BP神經網絡預測外賣送達時間”作為突破口，以人工智能發展方向為主線，貫穿課堂始終，組織引導學生分析、歸納各個應用的區別與聯系，按照一定的標準對人工智能的應用進行分類。同時，通過對已深入了解學習的案例進行辨析，讓學生正確理解人與人工智能的關系。

（1）取材生活，激發興趣。在課堂引入時，沒有采用讓學生分享，或教師介紹的形式，而是采用一段記錄教師一天行程的短視頻，讓學生在視頻中看到、感受到身邊的人工智能應用，意識到已經有大量的信息系統應用了人工智能技術，體會到人工智能技術在生活中的廣泛應用，從而以高興趣的狀態進入接下來對人工智能應用、分類的學習。

（2）兼顧高中人工智能課堂的“熱度”與“深度”。傳統的高中人工智能課堂依舊采用“人臉識別”“Siri語音識別”“在線翻譯”等應用層面的“體驗活動”，沒有詳細介紹人工智能應用的工作原理和過程，與小學、初中的人工智能課堂并無太大差別，課堂空有“熱度”，但與高中學生的智力、能力發展水平不匹配。為避免機械地陳述教材文本、只有案例體驗沒有原理講解等問題，筆者在介紹概念之前，利用“搭建BP神經網絡模型預測外賣送達實踐”這一案例，進行“人工智能挑戰賽”。選擇的案例來源于生活，學生不需要花額外的精力去理解案例背景，且有一定的探究興趣，具有一定的“熱度”。該案例的實現原理又在學生的最近發展區內，能通過教師的簡單講解介紹，初步理解BP神經網絡訓練、評估的過程，讓學生能從數據、計算的角度來理解人工智能的智能行為，也具有一定的“深度”，從而有助于理解領域人工智能“依賴于領域知識和數據”這一概念。

（3）學生的主體地位突出，正確認識學生的智力水平和知識儲備，注重深度學習。讓學生自行探究嘗試提升神經網絡預測外賣送達實踐的模型性能，自行整理學習資料內容，針對感興趣的話題進行討論。在討論、探索問題過程中利用已有的知識經驗，同時獲得了新的知識技能。

（4）提出的問題、設計的活動、討論環節都源自學生所關注、所思考的又對其自身有實際意義的內容，因此在問題探究、話題討論的過程中，學生積極參與，課堂氛圍良好。

（5）在注重學生學科核心素養培育的同時，體現學科大概念的設計理念。以人工智能學習為載體，使學生能借助智能數據處理這一新型的計算模式，用發展的眼光去學習數據與計算，能從數據、計算的角度來理解人工智能的智能行為，以適應信息科技的新發展。

● 案例反思

一節課無論準備得多么充分，在正式上課時總會有遺憾的地方，也正是有這樣的遺憾，才能督促教師更好地反思、完善、進步。①由于課堂搬到了舞臺上，學生稍微有些緊張，所以小組間的相互協作、討論稍有欠缺。②由于學生自主探究資料的準備不夠充分，簡潔、直觀的圖表資料欠缺，視頻的冗余信息也較多，所以大部分學生花費較多的時間觀看視頻資料，閱讀大量的文字材料，從而影響了課堂效率，導致最后的課堂完成度不夠。③在組織學生討論時，沒有列出較為詳細的問題提綱，導致學生在思考討論、總結回答時，思維過于發散，沒有形成有效的核心觀點。盡管教師在學生回答時，有意識地按照“改善生活”“社會發展”“引發擔憂”等角度進行了總結整理，但學生的重復討論、回答還是耗費了不少課堂時間，導致沒有時間進行更有效的討論。

新教材、新課標背景下的高中人工智能課堂教學，應堅持以需求為導向，明確學習方向。同時，在教學設計、案例設計的過程中，也要尊重學生的能力水平，正視學生的知識儲備，既不可盲目拔高教學目標，也不能以“太難了，學生能力肯定不夠”為借口實施“純體驗”的教學。事實證明，經過教師生活化、形象化的人工智能案例原理探究，學生能很好地參與其中，并在參與的過程中理解看似遙不可及的智能系統的工作原理。這也是核心素養培育的體現。