指向人工智能課程核心的“模型學(xué)習(xí)”教學(xué)策略

摘要：本文介紹了“模型學(xué)習(xí)”的必要性與可行性，結(jié)合教學(xué)實踐論述了應(yīng)選擇什么樣的AI模型訓(xùn)練平臺，并結(jié)合實際項目詳細(xì)闡述了建立、訓(xùn)練AI模型的全流程教學(xué)及意義。

關(guān)鍵詞：人工智能；AI；模型

模型學(xué)習(xí)的必要性

第一，AI開發(fā)的目的是將隱藏在大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進(jìn)行提煉，從而總結(jié)得到研究對象的內(nèi)在規(guī)律。AI開發(fā)的基本流程通常可以歸納為以下幾個步驟：確定目的、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、評估模型、部署模型。模型是AI開發(fā)的核心要素，扮演著將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智能決策和預(yù)測的關(guān)鍵角色。模型作為算法與實際應(yīng)用之間的橋梁將復(fù)雜的數(shù)學(xué)原理轉(zhuǎn)化為解決實際問題的工具；模型基于大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律，從而具備預(yù)測和分類能力；模型在AI開發(fā)中占據(jù)核心地位，其設(shè)計、訓(xùn)練和優(yōu)化是確保AI系統(tǒng)性能和效果的關(guān)鍵環(huán)節(jié)；模型作為人工智能技術(shù)的核心，是實現(xiàn)各種智能應(yīng)用的基礎(chǔ)。

第二，模型學(xué)習(xí)不僅有助于中小學(xué)生深入理解人工智能的原理和應(yīng)用，更能鍛煉他們的邏輯思維和問題解決能力。在模型構(gòu)建和訓(xùn)練的過程中，學(xué)生需要分析數(shù)據(jù)、設(shè)計算法、調(diào)整參數(shù)；在探索模型優(yōu)化和性能提升的過程中，學(xué)生可以發(fā)揮想象力和創(chuàng)造力，嘗試不同的方法和思路，從而培養(yǎng)了創(chuàng)新思維和實踐能力。

因此，模型的學(xué)習(xí)在中小學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的過程中不可或缺。

模型學(xué)習(xí)的可行性

1.學(xué)生學(xué)習(xí)能力的可行性

從中小學(xué)生學(xué)業(yè)水平的角度來看，隨著課程體系的完善，中小學(xué)生的數(shù)學(xué)、物理、計算機(jī)等基礎(chǔ)知識逐漸增強，這些基礎(chǔ)知識不僅有助于學(xué)生理解模型的原理和結(jié)構(gòu)，還能幫助他們在實際應(yīng)用中靈活運用模型。

如今的中小學(xué)生身處數(shù)字化、智能化的時代，對信息科技的學(xué)習(xí)能力、適應(yīng)能力較強，具備快速掌握新知識和技能的能力。此外，學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和好奇心也是推動他們學(xué)習(xí)模型的重要動力。

2.AI平臺技術(shù)的可行性

當(dāng)前，云服務(wù)廠商推出非常多的專業(yè)AI模型開發(fā)平臺，包括零門檻的模型開發(fā)平臺，它們具有直觀、友好的界面設(shè)計，中小學(xué)生能夠輕松上手并迅速掌握操作技巧。在數(shù)據(jù)分析方面，這類AI模型開發(fā)平臺操作簡單且智能化，使得中小學(xué)生能夠輕松進(jìn)行基本的數(shù)據(jù)處理和分析工作。模型可視化讓學(xué)生能直觀理解模型的運作原理和決策過程，進(jìn)而增強對模型結(jié)果的信任感，且云服務(wù)廠商提供了完善的算法庫與具備高度針對性的模型庫，使學(xué)生能夠根據(jù)具體任務(wù)選擇合適的算法和模型，并能進(jìn)行必要的調(diào)整優(yōu)化。另外，這類平臺提供了豐富的教學(xué)視頻和案例分析，這些資源有助于學(xué)生深入理解模型原理和應(yīng)用場景，從而更好地掌握技術(shù)分析方法；平臺的定期更新與維護(hù)確保其穩(wěn)定運行，也為學(xué)生提供了安全可靠的學(xué)習(xí)環(huán)境。

選擇適宜中小學(xué)生的模型學(xué)習(xí)平臺

中小學(xué)在教學(xué)AI原理時，常會借助少兒編程軟件平臺，但少兒編程軟件在教授AI模型時存在明顯不足：①設(shè)計層面。軟件過于簡化編程和AI模型的學(xué)習(xí)過程，導(dǎo)致學(xué)生難以深入掌握其原理；軟件僅提供表面化的AI模型模板，讓學(xué)生通過簡單操作完成任務(wù)，忽視了模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)的重要性。②功能層面。軟件功能相對有限，通常僅支持少數(shù)特定AI模型或任務(wù)，限制了學(xué)生的學(xué)習(xí)范圍和視野。此外，少兒編程軟件缺乏深入的學(xué)習(xí)內(nèi)容，未能提供足夠的理論知識和實踐案例，導(dǎo)致學(xué)生對AI模型的理解僅停留在表面。

為避免以上不足，筆者認(rèn)為可以選用專業(yè)AI開發(fā)平臺中的零門檻AI模型平臺，其具有以下教學(xué)優(yōu)勢：

第一直觀簡潔的操作界面。平臺設(shè)計易于理解，能實現(xiàn)低代碼甚至零代碼的設(shè)計，使中小學(xué)生無需深厚的編程基礎(chǔ)也能輕松上手，降低了學(xué)習(xí)的門檻。

第二豐富的模型庫。AI模型平臺提供了多樣化的模型庫，涵蓋了圖像識別、語音識別、自然語言處理等多個領(lǐng)域。學(xué)生可以根據(jù)自己的興趣和需求選擇合適的模型進(jìn)行學(xué)習(xí)，拓寬了學(xué)習(xí)范圍。

第三強大的數(shù)據(jù)處理和訓(xùn)練功能。AI模型平臺支持多種類型的數(shù)據(jù)集導(dǎo)入和處理，包括圖片、音頻、文本等，使學(xué)生能夠根據(jù)自己的想法和創(chuàng)意進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練。實時的訓(xùn)練進(jìn)度和結(jié)果反饋，讓學(xué)生能夠及時了解訓(xùn)練效果，進(jìn)行針對性的調(diào)整。

第四實踐與創(chuàng)新相結(jié)合。AI模型平臺鼓勵學(xué)生通過實踐來學(xué)習(xí)和探索AI技術(shù)。學(xué)生可以親自上傳數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型，并觀察模型的表現(xiàn)，從而加深對AI原理的理解。這種實踐與創(chuàng)新相結(jié)合的方式，有助于培養(yǎng)學(xué)生的動手能力和創(chuàng)新思維。

第五激發(fā)學(xué)習(xí)興趣與熱情。通過AI模型平臺，學(xué)生能夠親身體驗構(gòu)建和訓(xùn)練AI模型的樂趣和成就感。這種積極的學(xué)習(xí)體驗有助于激發(fā)學(xué)生對人工智能技術(shù)的興趣和熱情，為他們未來的學(xué)習(xí)和職業(yè)發(fā)展打下堅實的基礎(chǔ)。

以項目帶實訓(xùn)，真實訓(xùn)練AI模型

在教學(xué)實踐中，筆者以一款低代碼AI模型開發(fā)平臺建模為例，引導(dǎo)學(xué)生創(chuàng)建并訓(xùn)練出一個“水果識別”AI模型，即自動分類識別蘋果與梨的模型。AI模型訓(xùn)練的基本流程如下圖所示。

1.項目分析與準(zhǔn)備

①需求分析：明確模型需要實現(xiàn)的功能——自動識別蘋果和梨。②數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集蘋果和梨的高質(zhì)量圖片，用于模型訓(xùn)練。③技術(shù)選型：給學(xué)生介紹模型平臺的特點和優(yōu)勢，說明為何選擇它來實現(xiàn)本項目。

這是引領(lǐng)學(xué)生認(rèn)識模型的第一步，需要讓學(xué)生明確項目業(yè)務(wù)的目標(biāo)，并開始意識到模型、數(shù)據(jù)和算法在AI技術(shù)中的重要性。

2.創(chuàng)建并配置項目

登錄AI模型平臺；創(chuàng)建新模型，選擇“圖像分類”任務(wù)；配置項目參數(shù)，如模型名稱、數(shù)據(jù)集名稱、數(shù)據(jù)類型等。

在創(chuàng)建和配置項目的過程中，學(xué)生對AI開發(fā)平臺有了更直觀的認(rèn)識和學(xué)習(xí)，這一環(huán)節(jié)不僅鍛煉了學(xué)生的動手實踐能力，還加深了他們對模型、數(shù)據(jù)和算法在AI項目中的具體應(yīng)用的理解。

3.上傳并標(biāo)注數(shù)據(jù)

①上傳圖片：將之前收集的蘋果和梨的圖片上傳到平臺。②數(shù)據(jù)標(biāo)注：為每張圖片打上標(biāo)簽，標(biāo)明是蘋果還是梨。③數(shù)據(jù)劃分：將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。

在這一環(huán)節(jié)中，學(xué)生親自操作數(shù)據(jù)上傳和標(biāo)注的過程，認(rèn)識到數(shù)據(jù)在AI模型訓(xùn)練中的關(guān)鍵作用。同時，通過實際操作，學(xué)生也能體會到數(shù)據(jù)質(zhì)量對模型性能的影響，學(xué)會如何優(yōu)化數(shù)據(jù)以提高模型的準(zhǔn)確性。

4.模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)

①啟動訓(xùn)練：在配置訓(xùn)練參數(shù)后，開始訓(xùn)練模型。②監(jiān)控訓(xùn)練過程：觀察損失和準(zhǔn)確率的變化，了解模型學(xué)習(xí)情況。③模型調(diào)優(yōu)：根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果，調(diào)整模型參數(shù)或嘗試不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來優(yōu)化性能。

模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)是AI項目的核心環(huán)節(jié)，也是學(xué)生認(rèn)識模型、算法和數(shù)據(jù)的關(guān)鍵過程。在這一環(huán)節(jié)中，學(xué)生親手訓(xùn)練模型，觀察模型的學(xué)習(xí)過程，并根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果調(diào)整模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)。通過不斷地嘗試和優(yōu)化，學(xué)生逐漸認(rèn)識到不同模型和算法的特點和適用場景，學(xué)會如何根據(jù)實際需求選擇合適的模型和算法、如何分析和解決模型訓(xùn)練過程中出現(xiàn)的問題，提升解決模型問題的能力。

5.模型評估與校驗

①查看評估報告：分析模型在驗證集上的表現(xiàn)，如準(zhǔn)確率、召回率等。②校驗?zāi)Ｐ停荷蟼鲌D片進(jìn)行模型校驗。③使用測試集測試：可將模型應(yīng)用于測試集，驗證其泛化能力。

模型評估與測試是確保模型性能的重要環(huán)節(jié)，也是學(xué)生深化對模型、數(shù)據(jù)和算法理解的關(guān)鍵步驟。在這一環(huán)節(jié)中，學(xué)生學(xué)會了評估模型的性能，并通過對比不同模型的性能，進(jìn)一步認(rèn)識到模型選擇和調(diào)優(yōu)的重要性。

6.模型部署與應(yīng)用

①模型導(dǎo)出：從模型平臺導(dǎo)出訓(xùn)練好的模型。②集成到應(yīng)用：將模型集成到自己創(chuàng)建的應(yīng)用中，實現(xiàn)水果識別功能。③測試與應(yīng)用：可采用H5直接測試應(yīng)用的識別效果，確保功能正常。

在這一環(huán)節(jié)中，可拓展教學(xué)，將訓(xùn)練好的模型部署到實際應(yīng)用中，實現(xiàn)水果識別的真實應(yīng)用，也可直接先調(diào)用H5來測試效果。通過親手部署模型并觀察其在實際場景中的表現(xiàn)，學(xué)生真正認(rèn)識和理解了AI技術(shù)。

7.總結(jié)與反饋

①項目總結(jié)：引導(dǎo)學(xué)生回顧整個模型訓(xùn)練流程，總結(jié)經(jīng)驗和教訓(xùn)。②收集反饋：讓學(xué)生收集其他學(xué)生的反饋和建議，用于改進(jìn)后續(xù)訓(xùn)練。

通過這一全流程的教程，學(xué)生不僅能夠使用AI模型開發(fā)平臺制作一個“水果識別”應(yīng)用，總結(jié)模型、數(shù)據(jù)和算法在AI項目中的應(yīng)用和調(diào)優(yōu)經(jīng)驗，還能夠深入理解AI模型從訓(xùn)練到部署的全過程，提升對AI模型、AI開發(fā)的實際認(rèn)知。

結(jié)束語

指向人工智能課程核心的“模型學(xué)習(xí)”教學(xué)策略，是《義務(wù)教育信息科技課程標(biāo)準(zhǔn)（2022年版）》背景下實施人工智能教學(xué)的重要途徑，它涵蓋認(rèn)識、建立、訓(xùn)練和應(yīng)用模型等多個環(huán)節(jié)。在實際教學(xué)中，結(jié)合項目式學(xué)習(xí)，引導(dǎo)學(xué)生參與AI模型的構(gòu)建與應(yīng)用，可以讓學(xué)生搭建不同類型的AI模型并在多次訓(xùn)練中不斷優(yōu)化模型性能。這種教學(xué)方式不僅能幫助學(xué)生掌握AI技術(shù)的實際操作，深入理解人工智能的原理和應(yīng)用，更能培養(yǎng)他們的創(chuàng)新能力和解決問題的能力。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，相信這種以模型學(xué)習(xí)為核心的教學(xué)策略將為中小學(xué)生打開通往智能世界的大門，為培養(yǎng)更多AI人才奠定堅實基礎(chǔ)。

本文系江蘇省“十四五”教育科學(xué)規(guī)劃課題“人工智能教育背景下中小學(xué)生計算思維的培養(yǎng)”階段性成果。