智慧教學平臺支持下的高中人工智能教學實踐研究以“我為城市規劃出謀劃策”為例

《普通高中信息技術課程標準（2017年版2020年修訂）》（以下簡稱“課標”）中將“人工智能初步”列入選擇性必修模塊。這說明我國對人工智能教育的重視程度在不斷提升。為加快推進人工智能與教育深度融合，激發學生學習探索人工智能技術的興趣，培養學生科學素養、創新思維和實踐能力，廈門市2020年開展了“人工智能進百校”教育試點工作。作為該項目的試點校，筆者所在學校將人工智能課程與已有的課程、活動深度融合，開展了三年的教學實踐研究。在項目取得進展的同時，我校在教學實踐中也遇到了諸多問題。本研究從問題出發，以課標為指引，以智慧教學平臺為抓手，探尋出一套信息技術支持下的高中人工智能課程教學實踐模式。

一、高中人工智能課程實施中出現的問題

（一）課程與教學知識體系分散

在人工智能課程實踐的前期，由于可供參考的案例不多，課程內容往往局限于拼湊式的知識點。一方面，鑒于有限的課時，多數學校實際上難以獨立開設全面系統的人工智能課程；另一方面，教師憑經驗設計課程內容和教學，使得培育全面發展的人與訓練解題技能的矛盾凸顯。以割裂的知識培育全面發展的人，無異于緣木求魚。

（二）數字資源建設與生成滯后

高效、深入地開展人工智能教學，需要各種數字化資源的全面支持。然而，從目前的實際情況來看，課堂教學存在著學習資源零散化、與現有課程脫節、缺乏功能完備的平臺支持教學流程順利進行等問題。

（三）缺乏評價層面的引導，限制課程實踐深化

教學評價對課堂教學的方向具有決定性影響。評價標準就像指揮棒，指引著后續教學實踐的發展。一個完善的教學評價體系，不僅是人工智能課程順利進行的指南，也為教師和學生提供了明確的價值規范。然而，在當前的人工智能教學中，普遍缺少系統化的評價機制，這導致教師在課堂調整和課后反思時缺乏有效的依據，難以對課堂情況和階段性成果進行客觀評估。這種狀況使得教師的教學實踐效果受限，同時也阻礙了教學質量評價的展開。

（四）學校單方面育人，難以形成育人合力

人工智能課程的有效實施，需要社會資源的積極參與和支持。僅僅依靠教師或學校難以將知識技能完全融入學生的日常學習和生活。因此，探索如何從單一的學校教育模式轉變為社會協同育人的新機制，不僅是一個教育結構的重組過程，也是一線教師在教學中必須考慮的問題。

二、智能教學平臺在人工智能教學中的優勢

針對人工智能課程前期實踐中的問題，筆者依托智慧教學平臺，結合試點校項目及教學實際，綜合選擇了人工智能教學所需要的各項功能模塊以輔助教學，如授課記錄、學情中心、AI實訓中心等（如圖1）。

此外，該平臺能夠通過大數據的采集與分析，為學校、教師和學生提供教學成果和質量評估的可視化圖表報告（如圖2），從而增強教學反饋的直觀性和有效性。

（一）打破學科知識壁壘，混融資源素材

《教育信息化2.0行動計劃》明確提出要通過建成和完善數字資源公共服務體系、優化“平臺+教育”服務模式與能力、實施教育大資源共享計劃來實現數字資源服務的普及。該智慧教學平臺的亮點之一在于建設的數字資源不僅包含資源本身，還涉及資源在教學中的應用以及在指定范圍的分享。

由于高中人工智能課程內容涉及面廣，需要跨學科的知識融合來打破學科界限。平臺提供了混合性課程素材供教師靈活使用。這有助于教師在備課時跨越學科知識的界限，探尋單元主題內的知識邏輯和教學實施路線，展現知識的完整面貌，從而促進學生的全面發展，并解決人工智能學科在內容傳授方面面臨的挑戰。

（二）創新互動體驗功能，助力合作探究

課堂的實踐環節是培育學生核心素養的重要抓手，師生的互動感與體驗感直接關系到課堂教學能否順利進行。相較于傳統教學，智慧教學平臺支持下的課堂更加注重學生各個層面素養的提升，尤其關注學生在理論與實踐、協作與交流中能否更加直觀地有所收獲（如圖3）。

（三）構筑家校社橋梁，實現協同育人

家庭、學校、社會三者作為各自獨立的“組織”，因其各自功能屬性的差異而存在邊界，使得三者之間的聯系存在一定的隔閡。智慧教學平臺為三者提供了信息交互與流通的橋梁（如圖4），通過建立資源數據庫和實現資源的開放共享，形成了家庭、學校和社會之間的良性互動循環，從而推動了無邊界教育的實現。

三、基于智慧教學平臺的人工智能教學模式

綜合問題梳理和分析，筆者構建了基于智慧教學平臺的課堂教學模式（如圖5）。在開展人工智能課程教學時，教師需在課前深入研究教學內容，對照學情和課程標準，形成教學設計的初步思路；著重從單元整體教學和培養學生學科核心素養的角度出發，挑選典型案例，以幫助學生不僅在知識技能上有所收獲，應用能力也有所提升；根據課堂教學各環節的需求，選擇智慧教學平臺中合適的功能模塊，并將相關資源整合到這些模塊中；最后，通過多元化的評價方法，促進師生雙方的自我反思和能力提升。這種新型教學模式的探索，有助于教師在課堂實施中構建智能化環境，提升自身的信息化領導力，以及學生的數字素養[1]。

四、基于智慧教學平臺的課堂教學實踐及成效分析

案例“AI選址：聚類算法的應用”來源于校本選修材料“AI探索與實踐”中的最后一部分內容。學生在學習這一主題前，已經掌握了使用uPython環境進行編程的知識，并了解了人臉識別、語音識別等技術。在這一主題中，學生需要深入探究人工智能中的經典算法——聚類算法，通過學習聚類的原理、流程、函數調用方法等內容，培養運用聚類算法解決實際問題的能力。

（一）單元整體設計

為了更有效地教學，筆者在原教學內容中融入了單元主題元素“我為城市規劃出謀劃策”，并將單一課時擴展為綜合性大單元。本單元依托智慧教學平臺，以讓學生掌握聚類算法、綜合運用算法為核心目標，以城市規劃系統設計中的選址問題為主要落腳點，以程序文件和文字報告為主要作品形式。學生通過小組合作探究方式，2人一組共同完成一份涵蓋“設想—規劃—落地—分析”全過程的、具有科學依據的分析報告。

整個單元共4個課時，分為4個階段，具體設計如表1所示。第一階段為主題引入環節，教師結合現實生活情境進行介紹，引導學生明確學習目標，為城市規劃系統的設計打下基礎。第二階段為任務破冰環節，學生自主探究，學習關鍵的Kmeans算法，并完成社區籃球場中心位置選址的小任務。第三階段為主題活動環節，學生合作探究，深入挖掘代碼，共同完成公益文化體育場選址的任務。第四階段為單元總結環節，學生利用智慧教學平臺展示成果，教師則利用平臺的測評功能與學生共同進行多元化評價，營造一個有始有終、以學生為本的課堂環境。

（二）課堂實踐提升

經過上述分析和規劃，筆者嘗試結合智慧教學平臺開展教學模式實踐研究。下面以第2課時為例，詳細闡述如何在智慧教學平臺的支持下實施“社區籃球場中心位置選址”的教學。

1.前測——把握學情

利用智慧教學平臺的自定義練習模塊，教師發布與本節課知識內容關聯的前測練習題。學生利用課前5分鐘時間完成前測，教師可通過后臺數據反饋，實時了解不同班級學情，以便接下來有針對性地對課堂教學細節進行微調。

2.新知——掌握重點

（1）情境引入

教師利用智慧教學平臺展示學生在上節課中所完成的城市規劃設計初稿，從民生與公益文化角度出發，帶領學生再次感受城市規劃系統的重要性。通過播放城市規劃系統中選址過程的視頻，教師讓學生直觀感受人工與AI算法工作的效率，并將本節重點——Kmeans算法引入課堂中。

（2）探索新知

這一環節是本單元的重難點。學生需要在該環節明白什么是Kmeans算法，聚類與分類有何不同，掌握如何通過代碼實現聚類并呈現具體效果。

針對在以往的機器學習算法教學中教師難以通過講解還原動態過程、學生難以在有限時間內理解等問題，教師可借助智慧教學平臺中的動畫及流程演示，用直觀的視頻形式展現聚類的概念、聚類與分類的區別、聚類的目的和基本流程，以輔助教學。涉及Kmeans算法聚類動態過程，教師可借助動畫步驟演示（如圖6），帶領學生梳理Kmeans算法的實現原理，歷經“初始化質心—分配樣本點—更新質心—循環迭代—輸出結果”這一流程，幫助學生更好地領會算法的奧妙，為接下來代碼的編寫打下基礎。

3.實踐——項目實現

在掌握算法原理后，學生如何通過代碼實現聚類過程，讓Kmeans算法助力選址是這一環節的重點。這一階段圍繞以下三個活動展開。

（1）聚焦關鍵代碼

教師介紹機器學習中經典的Sklearn庫及Kmeans API，讓學生知曉如何導入相關模塊。接著，教師引導學生認識Kmeans中的常用參數、方法，通過案例剖析幫助學生掌握Kmeans算法的代碼實現方法。

（2）親歷聚類過程

學生通過uPython工具，逐步實現從讀取數據集到Kmeans聚類的過程，重點通過代碼實現導入聚類模塊、確定聚類個數k、調用fit_predict方法進行模型訓練，進而預測選址的坐標點數據結果。

（3）數據可視化呈現

教師拋出問題“如何使上一步的數據點結果以更為直觀的形式呈現”，引導學生認識到從數據點到圖片需要進一步借助機器學習中的數據可視化功能來實現。接著，教師帶領學生借助智慧教學平臺的創作工具和AI實訓等功能認識matplotlib繪圖包，借助plt.scatter進行散點圖的繪制，并設置常用參數，將聚類初步得到的數字形式選址結果以散點圖的形式呈現最終的聚類效果圖（如圖7）。

4.拓展——總結延伸

親歷上述任務后，學生已掌握如何使用Kmeans算法實現聚類解決基礎的選址問題。作為課時任務的收尾部分，本環節教師需引導學生思考“聚類算法還有何應用”。通過查閱智慧教學平臺中的資源與網上素材，學生開展自主探究，并根據任務表的指引嘗試剖析其他聚類算法案例。

5.后測——課后測評

教師在智慧教學平臺發布課程后測練習，學生在完成本節程序任務后完成該測評。該環節的設計意圖是讓學生梳理本節內容，同時教師可快速了解學生學習成效。

6.反饋——成效分析

為評估智慧教學平臺支持下的課堂實施效果，落實對教學全程的診斷與反思，筆者將授課班級分為對照組和實驗組。其中A組為對照組，采用傳統方式授課；B組為實驗組，采用智慧教學平臺環境授課。經過課堂比對以及學生訪談反饋，筆者發現B組2個班級在學習積極性、課堂參與度、任務完成度等維度均有明顯提高。

（1）學習積極性維度

B組學生的學習積極性并未因為新增的平臺操作步驟而降低，反而隨著平臺的指引層層推進逐步提高。平臺的支持給了學生充足的時間思考、掌握和實踐。學生在課堂參與的過程中真切感受到了知識的魅力，以及技能的獲得感。而在采用傳統授課的班級中，由于時間、軟件、資源等條件限制，在45分鐘課堂活動里，只有1/3的學生能夠跟上進度，真正投入活動探索中，大部分學生很難感受到聚類算法的高效應用。

（2）課堂參與度維度

筆者及所在團隊在對A組學生進行課堂觀察時發現，即便教師在課堂上設置了多個活動，引導學生參與其中，但由于環節間的銜接與切換不夠流暢，學生思維難以及時跟上，會出現學生參與度不夠高的情況。在B組班級中，由于有了不同形式的資源支持，課堂環節銜接更加流暢。教師通過課堂觀察發現約4/5的學生能夠保持較高的課堂參與度。良好的課堂氛圍有助于優化人工智能教學的實施過程。

（3）任務完成度維度

通過前測后測以及過程性評價的對比，筆者發現，在A組班級中，任務完成度隨著課堂教學推進呈下降趨勢，只有1/4的學生能夠完成最后一個任務。通過課后訪談，筆者發現，即便真正完成了所有任務，有部分學生仍對知識點一知半解，只是照著案例依葫蘆畫瓢，并未在理解的基礎上加入自己的思考和創新，操作不夠熟練的學生很難在一節課內完成任務，這對學生的自信心是一個不小的打擊。而在B組班級中，雖然各任務的呈現形式不同，但教師將所有任務集成于更加完備、操作更加便捷的平臺中，提升了課堂效率，學生在完成度上有了較為明顯的提升。

五、結語

大數據時代的到來，給知識生產帶來了革命性變革，也給組織通過大數據賦能知識治理、提升組織知識生產能力帶來了可能[2]。智慧教學平臺支持下的人工智能課堂，充分發揮了理念與技術融合的特點和優勢，加以單元教學的積淀，使得師生在課堂內外更加關注社會、關注生活，也促使教師更好地從“單課時主義”轉向“單元教學”。教學資源的“零散化”也借著智慧教學平臺之力實現“規整化”。這些轉變也令高中人工智能課堂朝著“課程育人”方向進一步靠攏。

在學校層面，智慧教學平臺有助于緩解現階段高中人工智能課程模式單一、部分教學內容難以開展的困境，降低課程實施的難度，為高中人工智能課程教學提供了新思路和新范式，從而推動人工智能教育在高中階段的普及。

由于可調用智慧教學平臺中的多模塊，部署機器學習的開發環境和所需要的主流算法、設計完備流暢的教學活動等工作對教師來說更易于落實。教師亦可在不斷改進和完善教學資源的過程中，積累項目式學習的課堂教學經驗。

對學生來說，在課堂上親歷可互動的AI工具，是獲得即時真實反饋和體驗的最好途徑。這有助于提高學生的興趣及學習積極性。學生可快速便捷地進入人工智能課堂的學習氛圍中，用人工智能主題內容強化自己對關鍵算法的理解。

在家庭及社會層面，借助智慧教學平臺反饋的信息，家長可隨時知曉孩子階段性的成果。

于教師而言，借助智慧教學平臺開展人工智能教學的過程是一次歷練，更是一場可持續的探索與創新。人工智能進入高中課堂的時間尚短，對于理念的研究、對于教學模式的更新，還需要持續探索。教師需利用好智慧教學平臺中知識調度靈活的優勢，適切選擇和組織知識，挖掘其內涵，整體規劃合理編排。同時，教師需借平臺之力，助力學生形成完整的學習閉環，從而促進人工智能課堂的高質量生成。

正文

注：本文系福建省電化教育館2022年度課題“基于AI智慧平臺的高中人工智能課程實踐”（課題編號：KT2206）的研究成果。

參考文獻

[1] 李國浩.借技術賦能教學，深耕學校內涵發展[J].中小學數字化教學，2023（9）：78.

[2] 王陸，鄭志生，張敏霞，等.大數據賦能循證課例研究中的知識治理[J].電化教育研究，2021（12）：7.

（作者系福建省廈門第六中學教師）

責任編輯：李媛