◇覃玉梅(廣東:深圳市福田區蓮花小學)
樂高機器人對于培養學生的創新思維、動手能力有很大的幫助,目前國內外關于樂高機器人的研究很多,大部分是研究如何基于項目式、STEAM 模式開展教學活動,主要集中于教學模式、教學設計、教學策略的研究。筆者以機器人課程、深度學習為關鍵詞在知網中搜索,發現其中大多數研究關注于教學模式、教學設計、教學策略等如何促進深度學習,較少涉及技術層面如何促進深度學習的發生。
在AI 人工智能進校園的背景下,如何更好地利用AI 工具幫助學生克服樂高機器人學習的難點,更好地掌握相關知識,目前還研究得較少。本文通過分析樂高機器人學習中存在的困難,提供有效的AI 工具,并探究在教學中運用AI 工具促進深度學習發生的教學策略。
根據安德森(Anderson)等對布魯姆教育目標分類的修訂版,知識目標可以分為淺層學習和深度學習兩部分:淺層學習注重于知識的記憶與理解,所涉及的是低階思維活動;深度學習注重于知識的應用、分析、評價和創造,所涉及的主要是高階思維活動。
筆者通過文獻調研發現,當前對于機器人課程的深度學習模式研究,主要將重點放在課堂教學上,包括如何設計教學內容、如何分組、如何引導學生學習、如何設計項目、如何評價學生等,而忽略了課前及課后環節的重要性。同時也忽略了淺層學習階段對深度學習發生所產生的影響。
杜娟(2013)認為淺層學習是深度學習開展的基礎和前提,學生必須有從淺層學習得來的知識經驗才能進行更有意義的深度學習,因此,忽視淺層學習的重要性將會降低樂高機器人課程的學習效果。筆者認為在樂高機器人教學中引入AI 技術,可以極大地提高學生的學習興趣、節省學習時間,同時AI 工具具備的實時反饋功能,能夠幫助學生快速糾錯。
通常,在不使用AI 工具時,教師需要在課上花費較多時間講解編程的相關概念,指導學生認識樂高部件及其相互關系。同時,因為學生的理解能力、動手能力等情況不一致,會在一定程度上影響教學進度。借助AI 工具,能夠讓學生自主學習,充分滿足學生個性化學習要求,同時大大提高課堂效率。因此,AI 技術的運用最重要的就是可以解決學生學習過程中遇到的困難,讓學生能夠將更多的精力放在應用、分析、評價和創造的深度學習中。
基于上述分析,筆者在樂高機器人課程開展過程中進行了問卷調查,了解學生的樂高基礎、學習困難等方面,通過調查了解到,目前學生學習樂高的困難之處在于搭建和編程。為了幫助學生更好地進行學習,目前我們選擇了兩個AI相關技術軟件。
單位在用該方法來展開分析時,其需要把成本看成是產量的函數,然后再從此角度來展開研究,當得出結論之后,其需要與原始的成本與當前的結果進行成本區分,即主要分為兩大類型。需要注意的是,聯系成本與產品自身的動態分析,其是構成管理會計的重要部分。
1.編程AI網站Code.org
Code.org 采用互動有趣的方式開展學習,學習者通過游戲闖關來學習編程基礎知識,在闖關過程中會有及時的反饋,幫助低年段的學習者初步理解編程思想。讓學生利用此網站學習編程知識,掌握程序的順序、條件判斷、重復循環等結構,在有了相應知識儲備的基礎上,再學習樂高編程時就可以實現知識的遷移。
2.樂高搭建軟件Lego Digital Designer
Lego Digital Designer 是一款由樂高公司研發推出的積木3D 模型制作軟件,軟件里內置了大量的樂高數字積木組,可以讓學習者在電腦上進行樂高創作。通過該軟件,可以幫助學生掌握樂高結構,如傳動結構、齒輪結構等,同時讓學生快速了解樂高零件間的組合。
筆者將AI 技術引入機器人深度學習模式中,按照目標層次的不同,歸納出了以下目標層次分類框架及相關技術運用(見下表)。

樂高機器人課程的知識目標層次及技術運用
信息技術作為學習工具主要表現為效能工具、信息獲取工具、認知工具、情境工具、交流工具和評價工具等六大工具作用,每種工具作用都通過一些軟件系統對深度學習給予支持,運用信息技術促進學習者深度學習則尤其重視充當認知工具的作用。基于此,本文在運用上述AI 工具解決學生學習困難的同時,還將使用其他信息技術工具促進深度學習的發生。
根據上述分析,筆者歸納了AI 支持下的樂高機器人深度學習模式,并對課前、課中、課后的應用策略進行闡述(見圖1)。

圖1 AI支持下的樂高機器人深度學習模式
課前,教師根據本節課內容,利用編程AI 網站和樂高搭建軟件,選擇與本節課內容相關的編程知識、樂高結構、樂高零件,為學生設計課前學習單。學生使用上述AI 工具進行自主學習,儲備一定的淺層知識,便于開展課中的深度學習。
課中,教師采用項目式學習開展樂高機器人教學。教師根據教學內容設計不同的主題活動,引導學生通過需求分析、功能設計、機械搭建、程序編寫、優化改進、分享交流的流程,設計個性化機器人,幫助學生實現深度學習目標(應用、分析、評價和創造)。在學習的過程中,教師指導學生綜合運用信息獲取工具、交流協作工具、編程工具等技術完成學習。
在設計機器人項目時,方其桂認為機器人項目的選擇、設計要能與學生已有的生活、學習經驗建立聯系,同時活動的設計要能突出多學科融合的特點。而韓蕾認為學生在課堂上的參與度是衡量深度學習是否發生的重要指標,在教學設計過程中,要加強學生探究、合作的環節設計。因此,教師在設計教學內容時,應該著重加強對主題活動的設計,才能達到更好的深度學習效果。
1.需求分析及功能設計
在需求分析及功能設計階段,教師需為學生創設合適的情境,提供一定的學習資源。學生以小組為單位,圍繞項目任務盡可能提出問題,再利用信息獲取工具,通過網絡搜索、小組討論等,確定本小組的功能需求,通過比較、歸納,找出適合自己的、科學的項目實施方案。
2.機械搭建及程序編寫
在機械搭建和程序編寫階段,學生主要進行跨學科的知識整合,利用數學、物理、藝術等學科知識完成機器人搭建。對于復雜的機械結構,必要時教師可以提前利用樂高搭建軟件搭建結構模型,再指導學生將模型分解成多個部分,對重點、難點部分重點分析講解,逐個突破分解。最后,學生利用樂高EV3 編程軟件,根據功能,在探究、分析中完成程序編寫,并進行調試。為實現學生的深度學習,教師應該把基礎知識的講授作為輔助,穿插在學生學習、探究的過程中,給學生留夠學習的時間,實現更大的創新。
3.分享交流及優化改進
深度學習目標的實現并不是依靠學生記憶,而是在理解的基礎上,通過對知識的提取、認知、反思、歸納的過程實現的,因此在完成了基于問題的探究任務后,教師應指導學生開展評價與分享。通過對作品的匯報分享,實現知識深加工,實現知識歸納、遷移的目標。
在本環節,除了課堂上的分享交流,教師還可以引導學生將所思所想通過信息交流工具進行網絡分享,作為過程性記錄。
課后,利用智能評測系統對學生的學習情況進行評價。最后,學生通過解決現實中的實際問題實現創造的目標,實現高階思維教學目標,實現深度學習。
1.智能評價系統
深度學習要求教師一定要重視形成性評價在學習中的價值,關注學生的學習進展并及時給予反饋,進而引導學生根據自己的學習狀況調整學習策略。教師可以利用電子檔案袋、網絡學習空間等幫助學生記錄學習過程和學習評價,引導學生分析在學習中存在的最大問題并幫助他們改進。
2.綜合運用
深度學習重視學習的遷移運用和問題解決。機器人課程能夠培養學生的發散性思維,教師可以引導學生運用在機器人課程中學習到的知識、技能和思維方法,解決生活中遇到的實際問題,或者重新構建、編寫主題活動中的機器人功能,最終實現高階創造目標。
傳統的機器人深度學習模式過多注重教學設計、教學策略的研究,而缺少對具體技術應用策略的實踐研究。相較于傳統的深度學習模式,將AI 技術融入教學過程中,能夠充分滿足學生個性化學習要求,提高課堂效率,幫助學生解決學習上的困難,促進深度學習的發生。在AI 賦能的推動下,如何使用AI 技術促進學生深度學習的發生,如何評價AI 技術對學生深度學習效果的影響,需要開展進一步的研究。