指向計算思維培養的人工智能教學設計與實踐

沈文斌

【摘 要】在《義務教育信息科技課程標準（2022年版）》中，計算思維被列為學科核心素養之一，人工智能則是信息科技課程六大邏輯主線之一。本文以“人工智能初探”一課為例，通過課前調查了解學生對人工智能的認知水平，基于學生認知在引入、體驗、實踐等教學環節進行設計，旨在實現指向計算思維培養的終極目標。

【關鍵詞】人工智能；圖形化編程；教學設計；計算思維

【中圖分類號】G434? ?【文獻標識碼】A

【論文編號】1671-7384（2024）01-045-02

人工智能在21世紀進入發展的快車道，深刻地影響了我們的生產、生活和學習方式[1]。如何將計算思維的培養融入人工智能教學的各個環節中，根據學生的認知水平合理地設計教學內容和活動，引導學生通過計算思維和信息科技手段解決生產、生活、科技等問題，正是本文實踐探索的內容。

課前問卷，了解學生的人工智能認知現狀

本課授課對象為六年級的學生，在前期的學習中，他們已經學過基礎的編程知識，會使用圖形化編程軟件制作小程序，掌握一定的編程方法。筆者在課前，針對六年級全體學生下發并回收了300份問卷。對于“問題1：你知道什么是人工智能嗎？”有82%的學生選擇“知道”，5%的學生選擇“不知道”，13%的學生選擇說“不清楚”；“問題2：你知道人工智能的工作流程嗎？”3%的學生選擇了“知道”，絕大部分學生選擇了“知道一點”或“不知道”；“問題3：請填寫你印象最深的人工智能應用場景”，答案大部分聚焦在“智能空調”“智能掃地機器人”“無人駕駛車”等非常直觀且學生生活能接觸到的場景或物體，而“圖像/人臉識別”“機器學習”等比較深層的應用鮮有提及。可見，大部分學生經常接觸到人工智能的應用環境，自認為知道什么是人工智能，但對人工智能的定義和工作流程尚不清楚，對人工智能的認知還停留在表面現象。

人工智能教學設計實踐探索

學生的學習和對客觀世界的認知具有循序發展規律。在學生的認知發展過程中，他們的認知心理隨著有效智力勞動的增加而得到循序發展和提高，遵循著“感知—理解—識理”的認知過程。在教學設計上，教師要有意識地引導學生運用計算機科學的思想方法，在解決真實問題的過程中開展分解、建模、算法設計等思維活動[2]。在符合學生認知規律前提下，教師通過對真實問題的探究和解決，以主題式、體驗性的形式開展人工智能教學。

筆者以“情境創設—過程體驗—類比分析—實踐應用—思考遷移”作為人工智能教學的流程，以問題鏈、任務鏈貫穿課堂始終，設計了“人工智能初探——AI初體驗”一課。作為人工智能探究的第一課時，教師創設海洋智能機器人“小智”這一角色，提出“修復工程師”考核的任務，以核心任務為目標，化身“智能修復工程師”，帶領學生進入主題式場景，以計算思維的方式[3]，將大任務拆分成感受、體驗、分析、實踐和思考這五個循序漸進的小任務，使學生體驗用計算思維分解任務或問題的過程，切實感受人工智能的工作方式，進一步完善學生對人工智能的認知，為后續課程的學習做好鋪墊。

（1）引入環節。引入環節往往是提出本節課核心問題或核心任務的環節。對于一個大問題/大任務，解決問題或完成任務的方案往往不可能直接拿出，教師要引導學生思考，大問題是否可以拆分成小問題，大任務是否可以拆分成小任務。此時此刻，教師扮演了“引導者”這一角色，在接到機器人小智給出的考核任務后，帶領學生思考如何分解考核任務，進而一步一步從體驗這個簡單的任務開始，逐步完成大任務，使學生體驗任務分解并完成任務的過程。

（2）過程體驗環節。在本環節中，教師設計了“找一找”與“辨一辨”兩個活動，向學生提供了三種魚類圖片，先引導學生使用百度識圖功能，查找三張圖片中魚的名稱。通過“找一找”活動的實施，學生明確了三種魚的名稱，通過圖片識別學生完成了對三種魚類的認知。接著開展“辨一辨”活動。教師依次展示三種魚類的其他角度照片，讓學生識別名稱并說出原因。這三幅圖片的挑選是基于三種魚類的特征相似程度，本環節的設計旨在引導學生體驗人類對物體進行識別的基本方法，通過記憶物體的某些具體特征，并根據特征相似度判斷是否屬于同一種類的物體。對于第一和第二幅圖片，學生能夠從魚的外形、鱗片、嘴唇等特征的相似程度識別和判斷魚的種類，并因顏色等特征的不同給出不同的相似度，大多數學生給出的相似度在70%～90%的范圍。但對于最后一張圖片，學生直言無法判斷其品種，只能揣測它可能屬于某一類魚，并提出相似度只有10%～20%。

（3）類比分析環節。這一環節對學生計算思維培養尤其重要。教師引導學生思考為什么第三張圖片大家只能給到10%～20%的相似度，這個相似度是怎么來的？借著這個問題的推動，讓學生梳理并總結分析出人類學習識別的一般過程（分類、觀察特征點，將特征點與名稱對應，通過特征點的相似度判斷物體分類），這是對人類學習過程的抽象思考，并以此類比機器學習。學生在思考分析的思維活動中，通過教師一步一步的引導，在自身的認知基礎上，通過總結，提煉得出機器學習的基本工作流程，即分類、采集、學習、識別，并能夠體驗圖片識別功能的使用方式與效果，感受人工智能所帶來的優勢。

（4）實踐驗證環節。在本環節里，教師提供了海洋動物的模型，學生根據學習任務單的要求，按照自己的想法對海洋生物模型進行分類后，完善KNN算法的相關程序，利用攝像頭采集背景、物體照片，最終通過Mind+軟件的KNN訓練器完成機器學習并識別物體內容。在本環節中簡化了算法的要求，學生只需能夠用自然語言描述問題解決的算法，能夠讀懂相關代碼并完善其中空缺的部分即可。

教師為每位學生提供的海洋生物模型外形大小、顏色不一，當學生根據自己手上的材料訓練完人工智能并識別成功后，就繼續嘗試利用自己的人工智能識別其他人的模型。在實踐活動的最后，學生總結出這樣三點內容：采集的照片越多，識別越準確；采集照片的角度越多，識別越準確；人工智能并不是以單一的顏色或大小來識別物體的。經過這樣的訓練及識別，加深了學生對人工智能中的圖片識別理解。這也給學生留下了課后思考：KNN算法的實現原理是什么？還有沒有其他人工智能算法？人工智能到底以哪些特征來識別物體的？這些問題激發學生學習興趣的同時，也為后面的課時做了鋪墊。

教學設計過程的回顧與思考

一是重視學生認知基礎。對于學生來說，人工智能并非一個完全陌生的領域，但人工智能在各類場景中的表現方式并不一樣，學生對人工智能的了解處在既熟悉又陌生的階段，甚至會有許多錯誤的理解。不同家庭環境的學生對人工智能的理解能力、學習能力也有差異，教師在進行教學設計時需要充分了解學生的認知水平和認知基礎。

二是活動設計要注重引導學生思維方式的變化。計算思維作為一種抽象的思維方式，教師要在活動設計中通過任務鏈、問題鏈的形式，在真實問題解決中，有意識地引導學生形成分解問題、建立抽象模型的思維習慣，促進學生計算思維的培養。

三是提供適當的學習支架。在人工智能學習過程中，對學生的抽象思維、編程思維、歸納總結等能力提出了相對較高的要求，教師應當充分考慮學生的基礎，通過學習任務單、輔助材料、演示視頻等方式，給不同認知水平學生提供適當的學習支架，幫助學生分析問題、提出假設、探究問題。

參考文獻

李艷，孫丹，杜娟，魏雄鷹. 大概念視角下的初中“人工智能基礎”單元設計及應用策略探索[J]. 現代遠距離教育，2021（4）： 35-47.

王靜. 人工智能背景下初中信息科技教育的要點分析[J]. 考試周刊，2021（45）： 117-118.

陸青琳. 人工智能時代的中小學生學習方式探討[J]. 教育觀察，2021，10（35）： 42-44+72.