“AI++”項(xiàng)目化教學(xué)模式賦能小學(xué)人工智能課程探究

沈曉飛

摘? 要：人工智能是信息科學(xué)領(lǐng)域最前沿的學(xué)科之一，被稱為是“連接未來的技術(shù)”。2017年，國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出：在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程，逐步推廣編程教育，鼓勵(lì)社會(huì)力量參與寓教于樂的編程教學(xué)軟件、游戲的開發(fā)和推廣。然而，國內(nèi)的人工智能教學(xué)起步較晚，在實(shí)施過程中，難免會(huì)出現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)積極性不高、課堂互動(dòng)方式單一、知識傳授效率低下、技能實(shí)踐內(nèi)容相對較少等問題，這嚴(yán)重影響了學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。文章分析了學(xué)生在學(xué)習(xí)人工智能課程中影響其積極學(xué)習(xí)體驗(yàn)的因素，介紹了一種能夠讓學(xué)生更好地產(chǎn)生積極學(xué)習(xí)體驗(yàn)的“AI++”項(xiàng)目化教學(xué)模式，力求打造出“妙趣橫生”的人工智能真實(shí)課堂。

關(guān)鍵詞：項(xiàng)目化學(xué)習(xí);人工智能課程;學(xué)習(xí)體驗(yàn)

一、人工智能需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容

（一）重體驗(yàn)：體驗(yàn)技術(shù)發(fā)展，搭建通信渠道

“玩是學(xué)生的天性。”心理學(xué)上，美國的心理學(xué)家洛欽斯認(rèn)為：“學(xué)生對一個(gè)事物的首因效應(yīng)在很大程度上決定著學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度。”人工智能教育給學(xué)生留下的印象如果是一行行難懂的代碼，或者是一個(gè)個(gè)冰冷的傳感器，這對學(xué)生人工智能學(xué)習(xí)興趣的打擊將會(huì)是毀滅性的。目前，小學(xué)信息技術(shù)課程中，AI相關(guān)內(nèi)容的編排主要是用游戲化編程工具設(shè)計(jì)AI技術(shù)小游戲，掌握AI基本知識，感受AI技術(shù)與自身學(xué)習(xí)、生活中的緊密聯(lián)系，認(rèn)識AI技術(shù)給生活和學(xué)習(xí)帶來的便利。教師借助AI技術(shù)搭建“現(xiàn)實(shí)生活”與“虛擬世界”通信的“橋梁”，使學(xué)生在了解了相關(guān)理論技術(shù)的同時(shí)，還在選擇自己感興趣的方向上進(jìn)一步學(xué)習(xí)。

（二）學(xué)思維：培養(yǎng)計(jì)算思維，建立數(shù)模鏈接

人工智能相關(guān)內(nèi)容涉及的領(lǐng)域非常廣泛，但無論是語音識別、圖像識別還是語義理解、圖像辨識，都離不開機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)研究計(jì)算機(jī)、感知現(xiàn)實(shí)世界，并嘗試通過模擬的方式實(shí)現(xiàn)人類的一些學(xué)習(xí)行為和獲取知識的技能，并能改善自我。其中解決計(jì)算機(jī)感知現(xiàn)實(shí)世界的問題，是連接計(jì)算機(jī)領(lǐng)域二進(jìn)制世界與人類社會(huì)三維世界的“橋梁與紐帶”。因此許多地區(qū)小學(xué)開展的STEM與創(chuàng)客教育中，均存在探究機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容，都離不開培養(yǎng)學(xué)生的編程能力與計(jì)算思維。學(xué)生通過編寫算法、調(diào)試優(yōu)化、建立模型，解決了一些簡單的生活問題。對學(xué)生而言，這是他們理解技術(shù)、應(yīng)用技術(shù)的必經(jīng)之路，也是實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值的重要方式——擁有一個(gè)更靈活、更高效的大腦，這將會(huì)成為以后研究人工智能技術(shù)的重要工具。

（三）練能力：探究技術(shù)應(yīng)用，挖掘信息價(jià)值

計(jì)算思維是運(yùn)用計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)概念進(jìn)行問題求解、系統(tǒng)設(shè)計(jì)，以及人類行為理解等涵蓋計(jì)算機(jī)科學(xué)廣度的一系列思維活動(dòng)。在小學(xué)階段，人工智能教育為學(xué)生解決日常生活中的各種問題提供了保障，同時(shí)啟發(fā)和培養(yǎng)了學(xué)生利用建模、編程等工具獲取有用信息、解決實(shí)際問題的意識。

例如，學(xué)生在遇到不會(huì)做的題目時(shí)，可以主動(dòng)使用人工智能設(shè)備進(jìn)行查詢，或者在進(jìn)行科學(xué)觀察作業(yè)時(shí)，可以利用人工智能設(shè)備獲取觀察對象的信息，提高科學(xué)觀察的效率，甚至可以設(shè)計(jì)簡單的信息系統(tǒng)來監(jiān)控家里植物、寵物的健康狀況，防止植物枯萎、寵物搗亂等。這些情境，正是學(xué)生通過人工智能內(nèi)容的系統(tǒng)學(xué)習(xí)后，對技術(shù)產(chǎn)生感性的認(rèn)識下，自然、真實(shí)發(fā)生的，也是人工智能教育的魅力所在。學(xué)生能夠認(rèn)識到，AI不僅能夠解決問題，還是自身思維和能力的延伸，蘊(yùn)含著巨大的信息價(jià)值。

綜上，小學(xué)階段，AI教育主要面向的是小學(xué)生。因此AI教育應(yīng)以體驗(yàn)為主，培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。在掌握了基礎(chǔ)的AI知識后，教師再指導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)簡單的圖形化編程，通過編程實(shí)現(xiàn)一些簡單的AI技術(shù)應(yīng)用，培養(yǎng)學(xué)生的計(jì)算思維、利用AI技術(shù)獲取有價(jià)值信息的能力，以及利用人工智能技術(shù)和設(shè)備解決生活問題的意識。

二、人工智能課程面臨的問題

（一）學(xué)習(xí)過程中的利與弊：積極與消極學(xué)習(xí)體驗(yàn)

在學(xué)生的學(xué)習(xí)過程中，積極學(xué)習(xí)體驗(yàn)是指學(xué)生在學(xué)習(xí)中能夠通過自身努力掌握的知識，這些知識能夠歸納到學(xué)生的原有認(rèn)知中。學(xué)生在學(xué)習(xí)這些知識或者技能時(shí)，有很強(qiáng)的求知欲，也能獲得很高的學(xué)習(xí)成就，由此而產(chǎn)生的一種積極的、持續(xù)很長一段時(shí)間的學(xué)習(xí)反饋。這樣的反饋經(jīng)常出現(xiàn)在學(xué)生的一些編程作品中。相反，消極學(xué)習(xí)體驗(yàn)是指學(xué)生在學(xué)習(xí)知識或者技能時(shí)，因?yàn)樽陨碚J(rèn)知能力、聽講狀態(tài)、心理因素等綜合原因，無法內(nèi)化知識和技能，產(chǎn)生了困惑、抵觸、失望的心理體驗(yàn)，并在之后一段時(shí)間不再從記憶中提取，甚至遺忘的學(xué)習(xí)反饋。

由此可見，積極的學(xué)習(xí)體驗(yàn)可以讓學(xué)生更樂于學(xué)習(xí)知識和技能，接受并有運(yùn)用于實(shí)踐的主觀能動(dòng)性，而消極的學(xué)習(xí)體驗(yàn)會(huì)極大影響學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，打擊學(xué)生的學(xué)習(xí)信心，甚至影響到學(xué)生后續(xù)的學(xué)習(xí)進(jìn)程。

（二）學(xué)習(xí)體驗(yàn)中的苦與樂：理論知識與實(shí)踐體驗(yàn)

人工智能的理論知識，主要是其中涉及的人工智能發(fā)展的歷史性知識、工作的原理性知識、應(yīng)用人工智能技術(shù)的技術(shù)性知識等。這些知識難免都需要通過教師的講授，或者使用一些形式單一的呈現(xiàn)方式系統(tǒng)地傳授給學(xué)生。循其宗旨，更好的知識儲備是為學(xué)生的實(shí)踐提供保障。但學(xué)生在學(xué)習(xí)這部分知識時(shí)，學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)成就、學(xué)習(xí)興趣普遍較低，其知識的接受程度也與學(xué)生自身能力水平有著很大的關(guān)聯(lián)。

人工智能的技術(shù)實(shí)踐，通常是使用智能套件，通過通用數(shù)據(jù)交換端口接駁傳感器與主控板。在主控板中編寫算法，主要使用圖形化編程，通過拖放事先設(shè)計(jì)好的基礎(chǔ)程序模塊實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的算法。學(xué)生在使用人臉識別軟件、圖像識別工具、人機(jī)交互套件等進(jìn)行實(shí)踐時(shí)，有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)成就和學(xué)習(xí)興趣，教師教授的方式也是靈活的、多樣的。但是這樣的形式存在很大的不確定性：學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的學(xué)生可以“無師自通”，主動(dòng)探究，動(dòng)手實(shí)踐，從中獲得學(xué)習(xí)的快樂，達(dá)到很高的學(xué)習(xí)成就;學(xué)習(xí)能力低的學(xué)生可能“不知所措”，由于缺乏基礎(chǔ)的操作知識和實(shí)踐能力，其學(xué)習(xí)道路上“荊棘重重”“困難層層”，容易灰心喪氣、一蹶不振。

（三）學(xué)習(xí)反饋中的揚(yáng)與抑：促成積極學(xué)習(xí)體驗(yàn)的有利條件與不利條件

對教師而言，選用合適的教學(xué)手段是促成學(xué)生進(jìn)行積極學(xué)習(xí)體驗(yàn)的關(guān)鍵，尤其是對那些比較難懂的通識原理知識。教師應(yīng)善于將這些知識用學(xué)生喜聞樂見的形式呈現(xiàn)給學(xué)生，或者將知識進(jìn)行分解、重組、創(chuàng)編、精細(xì)化，以降低學(xué)生的學(xué)習(xí)門檻，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)接受能力。一堂人工智能課并不總是充滿積極學(xué)習(xí)體驗(yàn)的，一旦學(xué)生產(chǎn)生了消極學(xué)習(xí)體驗(yàn)，并被其所支配，對學(xué)生而言，這堂課就成了“噩夢”。首先，一旦學(xué)生的原有認(rèn)知沒有達(dá)到接受人工智能基礎(chǔ)知識的水平，學(xué)生就會(huì)“手足無措”。其次，一旦學(xué)生對教師教授的內(nèi)容產(chǎn)生了質(zhì)疑或者困惑，得不到解答，學(xué)生就會(huì)“開小差”“竊竊私語”，產(chǎn)生諸如課堂低語等不利于課堂開展的行為。最后，一旦教師對人工智能知識缺乏深刻的認(rèn)識，或者沒有使用合適的教學(xué)手段，學(xué)生就容易“亂作一團(tuán)”“無所適從”。

綜上，相比其他學(xué)生有一定的知識儲備和基礎(chǔ)內(nèi)容，人工智能的教學(xué)更依賴學(xué)生產(chǎn)生積極的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，只有解決這些矛盾，人工智能課堂才能“妙趣橫生”。

三、“AI++”項(xiàng)目化教學(xué)模式的教授內(nèi)容

在人工智能發(fā)展的今天，對人工智能的教學(xué)，應(yīng)“追本溯源”，從人工智能背后起到支撐作用的計(jì)算思維、編程能力學(xué)起。“AI++”從學(xué)生的計(jì)算思維出發(fā)，鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)行創(chuàng)意實(shí)踐，從以下幾個(gè)方面促使學(xué)生進(jìn)行積極學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

（一）項(xiàng)目化教授與知覺型學(xué)習(xí)，助力計(jì)算思維的培養(yǎng)

學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)方式不是單一的，不同學(xué)生接受知識的途徑也不相同。解決學(xué)生在知識獲取上的矛盾，關(guān)鍵就是能否讓學(xué)習(xí)真實(shí)有效。美國的小學(xué)普遍推行了一種學(xué)習(xí)模式——項(xiàng)目化學(xué)習(xí)，這可以使學(xué)生主動(dòng)探索現(xiàn)實(shí)世界的問題和挑戰(zhàn)，讓學(xué)生領(lǐng)會(huì)到更深刻的知識和技能。

以下課例可以實(shí)現(xiàn)上述技能：教學(xué)內(nèi)容是教師設(shè)計(jì)一個(gè)人臉識別儀。例如，圖書館需要統(tǒng)計(jì)不同年級的學(xué)生人數(shù)，教師先讓學(xué)生體驗(yàn)快速記憶“學(xué)生和年級”的小游戲，學(xué)生體驗(yàn)游戲，得出結(jié)論：關(guān)鍵是記住這個(gè)人的長相特征。接著，教師呈現(xiàn)AI識別人臉的工作流程，學(xué)生繪制出流程圖，并在流程圖中加入對圖形化編程模塊的認(rèn)識。學(xué)生以小組為單位進(jìn)行分布設(shè)計(jì)，應(yīng)用人臉注冊算法、人臉識別算法、人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法。教師再針對性地指導(dǎo)學(xué)生優(yōu)化算法：通過對學(xué)生年級的學(xué)號編碼優(yōu)化識別算法;通過建立列表優(yōu)化識別過程等。整堂課，學(xué)生體驗(yàn)到的是當(dāng)堂學(xué)習(xí)的知識和工具，可以高效解生活中的實(shí)際問題。知識是螺旋上升的，體驗(yàn)是循序漸進(jìn)的，因此項(xiàng)目化教學(xué)可以幫助學(xué)生在思考復(fù)雜問題前，停一停，想清楚再前行，試一試，探尋最優(yōu)解，跳一跳，建立模型，讓學(xué)生的思維由點(diǎn)到面、由窄變寬。

知覺型學(xué)習(xí)是學(xué)生能夠?qū)ν庠诘沫h(huán)境做出快速判斷，在繁雜的信息中提取出關(guān)鍵信息的能力，可以理解為學(xué)生統(tǒng)整信息的能力。在“AI++”人工智能課堂上，思維本身也可以是處理和統(tǒng)整信息的一套機(jī)制。

例如，社團(tuán)課在學(xué)習(xí)“智能自動(dòng)駕駛汽車”時(shí)，教師將所有的傳感器和對應(yīng)的算法都擺在一起，讓學(xué)生挑選感興趣的部分進(jìn)行分組教學(xué)。具體而言，教師組織一場“智能駕駛汽車招標(biāo)會(huì)”，讓每個(gè)團(tuán)隊(duì)交流自己設(shè)計(jì)出的自動(dòng)模塊，即如何將不同的設(shè)計(jì)用到整個(gè)自動(dòng)駕駛控制系統(tǒng)中。學(xué)生在學(xué)習(xí)和實(shí)踐的過程中，明白了使用通用變量，規(guī)范應(yīng)用接口，要根據(jù)實(shí)際情況靈活調(diào)整設(shè)計(jì)等知識。“AI++”培養(yǎng)了學(xué)生的知覺型學(xué)習(xí)能力，這種統(tǒng)整信息能力可以幫助學(xué)生在面對復(fù)雜的問題時(shí)，統(tǒng)整信息，尋找突破，獲得更積極的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

（二）實(shí)用價(jià)值導(dǎo)向與工程逆向思維，助力創(chuàng)意實(shí)踐的升華

人工智能的課堂，如果不稍加引導(dǎo)，學(xué)生的創(chuàng)意實(shí)踐很有可能變?yōu)榧夹g(shù)價(jià)值導(dǎo)向——一種一味堆技術(shù)，盲目增加科技感的創(chuàng)意實(shí)踐。“AI++”倡導(dǎo)實(shí)用價(jià)值導(dǎo)向的創(chuàng)意實(shí)踐。如在設(shè)計(jì)一個(gè)“智能床”時(shí)，學(xué)生對智能床的認(rèn)識就是智能床要安裝足夠多的傳感器，監(jiān)控使用者的一切;造型要足夠酷炫，有未來感，才能稱得上是智能床，以及安裝機(jī)械手臂后，智能床能夠?qū)崿F(xiàn)更多的功能……在發(fā)現(xiàn)學(xué)生的技術(shù)性創(chuàng)意實(shí)踐為技術(shù)導(dǎo)向后，教師提出了討論主題：“智能床的意義在哪里，從使用者的角度去思考。”最后，學(xué)生將床的功能重新定義為：符合使用者的日常習(xí)慣，幫助使用者了解舒適環(huán)境，輔助使用者簡易起居活動(dòng)的床。由此看出，創(chuàng)意實(shí)踐應(yīng)該是有范圍的，不能一味地“輸出技術(shù)”，應(yīng)當(dāng)有知覺、有方向，這樣的創(chuàng)意才能迸發(fā)出思維的力量。

工程逆向是指在不能獲得必要的生產(chǎn)信息的情況下，直接從成品推導(dǎo)出產(chǎn)品的設(shè)計(jì)原理。在“AI++”的課堂上，教師鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)行這樣的工程逆向：通過觀察一種智能產(chǎn)品，分析它們可能使用到的AI技術(shù)，可以一定程度上規(guī)范對這類產(chǎn)品的使用。

例如，在《你的計(jì)步器是否準(zhǔn)確》一課中，教師給每個(gè)小組分發(fā)攝像頭，請學(xué)生自己注冊人臉，然后再到教師的電腦上進(jìn)行識別。學(xué)生發(fā)現(xiàn)，人臉的識別率不高，并自己去研究原因，規(guī)范使用攝像頭采集圖像信息的細(xì)則。教師讓學(xué)生進(jìn)行工程逆向的嘗試，并不是為了“復(fù)制”產(chǎn)品，而是讓學(xué)生更好地理解設(shè)備的使用局限，更規(guī)范地使用設(shè)備，以培養(yǎng)學(xué)生在調(diào)試時(shí)敏銳發(fā)現(xiàn)偶發(fā)性錯(cuò)誤的能力，大大減少高失敗率帶來的消極學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

綜上，“AI++”的項(xiàng)目化教學(xué)模式能夠幫助學(xué)生輕松獲得積極的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，讓學(xué)生獲得更多探究的機(jī)會(huì);教師要在體驗(yàn)中引領(lǐng)學(xué)生的數(shù)字化學(xué)習(xí)，打造出高效的信息技術(shù)課堂。

參考文獻(xiàn)：

[1] 陳凱泉，何瑤，仲國強(qiáng). 人工智能視域下的信息素養(yǎng)內(nèi)涵轉(zhuǎn)型及AI教育目標(biāo)定位：兼論基礎(chǔ)教育階段AI課程與教學(xué)實(shí)施路徑[J]. 遠(yuǎn)程教育雜志，2018，36（01）：61-71.

[2] 范潔. 義務(wù)教育階段人工智能課程開發(fā)的思考與探索[J]. 中國信息技術(shù)教育，2018（19）：93-94.

[3] 張勇. 推進(jìn)有路“巧”為徑小學(xué)人工智能教學(xué)探索[J]. 中國現(xiàn)代教育裝備，2022（06）：50-52.

[4] 陳凱泉，沙俊宏，何瑤，等. 人工智能2.0重塑學(xué)習(xí)的技術(shù)路徑與實(shí)踐探索：兼論智能教學(xué)系統(tǒng)的功能升級[J]. 遠(yuǎn)程教育雜志，2017，35（05）：40-53.

[5] 錢斌. 智慧教室環(huán)境下小學(xué)信息技術(shù)課程體驗(yàn)式學(xué)習(xí)策略：以“調(diào)整圖形”一課為例[J]. 中小學(xué)電教：教學(xué)，2021（03）：17-18.

[6] 孫月琴. 淺談現(xiàn)代信息技術(shù)在小學(xué)科學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用：以科教版小學(xué)科學(xué)教學(xué)為例[J]. 天天愛科學(xué)：教育前沿，2023（12）：60-62.

[7] 張冠付. “雙減”政策下應(yīng)用信息技術(shù)助力小學(xué)數(shù)學(xué)分層作業(yè)的探索[J]. 天天愛科學(xué)：教育前沿，2023（11）：129-131.

[8] 林尚鋒. STEAM教育下小學(xué)信息技術(shù)課堂教學(xué)分析[J]. 試題與研究，2023（35）：191-193.

（責(zé)任編輯：張涵淋）