基于AI全鏈路項目的高中生AI素養提升實踐路徑

摘要：本研究旨在明確AI全鏈路項目在提升高中生人工智能素養中的作用與實踐路徑。通過“圖像分類技術——嬰兒情緒識別”項目的具體實施，本研究采用案例分析方法，深入探討了AI全鏈路項目如何促進學生智能意識、智能思維、智能應用與創造、智能社會責任素養的提升。研究結果表明，AI全鏈路項目是提升高中生人工智能素養的有效途徑，并對教育工作有著重要的指導意義。

關鍵詞：人工智能素養 高中生 全鏈路項目 教學實踐 教育改革

一、人工智能素養框架與本研究的定位

（一）人工智能素養框架

美國CSTA在2018年定義了人工智能素養的關鍵要素，涵蓋基礎概念、編程、數據技能、倫理法律意識及項目實施。2019年，英國Raspberry Pi基金會強調了創新思維、問題解決、跨學科應用及倫理法律意識在AI素養提升中的重要性。

中國教育部中央電化教育館于2020年發布了《中小學人工智能技術與工程素養框架》，推動教育由知識傳授向素養培養轉變，側重技術與工程素養。2021年，《中小學人工智能課程開發標準（試行）》進一步提出了人工智能意識、技術應用能力、實踐創新思維、智能社會責任四大人工智能素養，著重培養綜合素養。華東師范大學和上海人工智能實驗室于2023年成立的“中小學人工智能課程指南”課題組，提出了《中小學人工智能課程指南》，強調智能意識、智能思維、智能應用與創造、智能社會責任四個方面，側重于綜合素養并結合信息技術學科核心素養。

本研究將通過AI全鏈路項目，重點培養學生智能意識、智能思維、智能應用與創造、智能社會責任這四個人工智能素養。

（二）AI全鏈路項目

本研究在綜合以上素養框架的基礎上，進一步探討AI全鏈路項目在教育實踐中的創新性和前瞻性。AI全鏈路項目是指將項目式學習引入AI課程學習，它涵蓋問題發現、需求分析、方案設計、項目探究實施及成果展示評價環節，其中項目探究實施環節強調將AI技術應用于數據集制作、模型訓練和模型應用等領域，為學生提供了一個全面參與人工智能技術實踐的平臺。

AI全鏈路項目不僅局限于通過API接口調用外部人工智能模型。在這類項目中，學生有機會參與到模型的構建、訓練和部署等各個階段，而非只停留在應用層面。學生能夠深入理解所使用的AI模型，而不是將它們當作不可知的“黑盒”。通過AI全鏈路項目的學習，學生探究“黑盒模型”，自己訓練AI模型，從準備數據、選擇算法到訓練模型，親歷機器學習的全過程（見圖1）。

二、研究方法與設計

在本研究中，筆者采用了案例對比分析方法，旨在評估AI全鏈路項目對高中生人工智能素養的影響。研究設計如下：

1.案例選擇：選取參與“圖像分類技術——嬰兒情緒識別”AI全鏈路項目的學生作為實驗組，同時選取未參與該項目但具有相似背景的學生作為對照組。

2.數據收集：對實驗組在學習平臺上的項目學習報告進行全過程的數據跟蹤。通過問卷調查和訪談收集對照組人工智能素養的相關信息。

3.問卷調查：設計并實施一項針對兩組學生的人工智能素養調查問卷，旨在評估學生的智能意識、智能思維、智能應用與創造、智能社會責任等方面的素養。

4.數據分析：運用混合方法研究，結合定性和定量數據分析技術，對比實驗組和對照組學生在人工智能素養方面的差異。

5.效果評估：基于數據分析結果，評估AI全鏈路項目對學生人工智能素養的具體影響，并探討項目的教學效果。

6. 結果解釋與建議：解釋AI全鏈路項目如何促進學生素養的提升，并提出相應的建議。

三、AI全鏈路項目實施

本研究實施了以圖像分類技術為核心的AI全鏈路項目，分為基礎和漸進兩個項目，旨在逐步提升高中生的AI素養。基礎項目通過“寵物自動喂食機”教授貓狗圖像分類，引導學生經歷從模型訓練到部署的完整流程。在漸進項目“嬰兒情緒識別系統”中，學生進一步應用圖像分類技術，解決更具挑戰性的情緒識別問題，同時認識到在AI應用中考慮倫理和安全問題的重要性。項目的實施包括教學準備和AI全鏈路項目式學習活動。

（一）教學準備

1.教學資源與平臺搭建

為了支持AI全鏈路項目的實施，整合了以下教學資源：

硬件資源：包括可聯網的電腦、開源硬件平臺等，用于數據采集、模型訓練和硬件部署。

軟件資源：利用AI學習工具集XEdu，它內置計算機視覺庫MMEdu、神經網絡庫BaseNN等，支持模型的快速訓練和推理。

在線平臺：通過浦育智能教育平臺，為學生提供在線學習報告和課程資源，促進小組項目式探究學習。

2.課時安排與課程目標

“圖像分類技術——嬰兒情緒識別”項目采用項目式學習，設計了一個涵蓋6課時的AI全鏈路項目式學習活動（見圖2）。

本研究的課程目標圍繞設計并開發嬰兒情緒識別系統展開，旨在通過圖像分類算法準確識別嬰兒的情緒狀態，實現科學陪護。本課程目標具體包括：

智能意識：學生需理解AI在兒童情感健康領域的應用，并激發他們探索和應用AI技術的興趣。

智能思維：通過系統設計，學生學會對復雜問題進行分解，并掌握圖像分類算法及其模型訓練和優化。

智能應用與創造：利用AI工具和平臺，如XEdu，學生將體驗從數據預處理到模型部署的完整AI應用開發過程。

智能社會責任：學生需學會保護嬰兒隱私數據，并內化AI技術的倫理、道德和安全標準。

此外，本課程的人工智能學習目標基于數據、算法和算力三個核心要素作進一步明確：

數據需求：學習采集嬰兒表情和哭聲數據，并將其轉換為圖像分類的ImageNet格式。

算法與算力：了解并實踐圖像分類算法，如MobileNet，學習調整超參數，并理解GPU與CPU在模型訓練中的應用。

部署與交互：掌握AI模型的硬件部署，并通過物聯網技術增強模型的實用性和互動性。

通過這些具體目標，本課程不僅提供了一個圍繞嬰兒情緒識別項目的AI教育體驗，而且確保學生能夠在實際項目中深化理論知識理解，提升實踐能力，并形成承擔社會責任的意識。

（二）AI全鏈路項目式學習活動

1.項目選題與規劃

本項目的選題聚焦于開發一套嬰兒情緒識別系統，旨在通過人工智能技術準確監測和解讀嬰兒的情緒狀態。學生在選題時需確保項目既有實際應用價值，又符合科學和倫理標準，同時具備創新性。此外，學生需要探索如何將他們在基礎項目中學到的圖像分類技術應用于聲音分類問題的解決上，以此來拓展嬰兒情緒識別的多模態分析。

在項目規劃階段，學生團隊將運用思維導圖和頭腦風暴等工具和方法，明確各自的角色和任務分工，討論項目實施步驟等規劃內容，確保課程目標的實現。

2.項目探究

在項目探究環節，學生將進一步鞏固和應用他們在圖像分類技術方面所學的知識，將其遷移至新情境——嬰兒情緒識別系統中的表情和聲音分類問題的解決。

對比基礎項目，分析漸進項目中需要解決的新問題。選擇通過嬰兒表情監測情緒的學生發現，由于嬰兒表情涉及隱私數據，公開的數據集稀缺，需要學習如何自行制作嬰兒表情數據集。另外，選擇通過嬰兒哭聲監測情緒的學生遇到新挑戰，因目前僅學習了圖像分類，需要探索如何進行聲音分類。在這種情況下，學生思考是否可以借助基礎項目中學習的圖像分類方法來解決哭聲分類問題。

3.項目實施

在教師的指導下，各組討論項目實施方案。根據方案進行模型訓練、測試和部署。通過實踐操作，學生深入理解了AI模型的構建和優化過程。

（1）小組討論實施方案，包括嬰兒表情識別系統和嬰兒哭聲識別系統的實施方案（見圖3）。

（2）模型訓練和測試

根據實施方案，開始模型訓練和測試，在模型訓練階段，通過從零開始訓練模型，推理的準確度為58%；而從預訓練模型開始訓練模型后，推理的準確度提高至97%。

在模型測試階段，評估模型在各種情況下的表現并進行結果分析（見圖4和圖5）。

如果模型性能不理想或無法滿足較高要求，可以嘗試調整模型類型、超參數或增加更多訓練數據。

（3）模型部署

在獲得理想模型后，開始模型部署（見圖6）。本項目硬件部署采用嵌入式單板機行空板。這使得哭聲識別可以在離線狀態下直接在行空板上實現，既節省了數據傳輸時間，又保證了數據隱私性。

（4）系統結構設計

在本項目的結構設計方面，各組設計了便攜式、機器人小車和簡易盒式等多種造型，如圖7所示。

圖7 項目結構設計

（5）系統物聯網功能

在本項目的物聯網功能方面，利用行空板自帶的SIoT服務器，通過MQTT連接SIoT，實現物聯網功能。

用戶可以通過SIoT服務器主頁登錄賬號進入物聯網平臺，進行消息的發送和接收。

4.項目展示與評價

在項目展示評價和作品展示評價環節中，各小組分別展示其成果并接受評價。在項目評價環節，根據《中小學人工智能課程指南》提出的人工智能素養要求，結合本項目特點，設計了人工智能素養測評量表。在作品評價環節，則從項目選題、規劃分析、工具與方法、步驟與過程以及成果與報告等方面對作品進行全面評價。

四、教學實踐效果分析

本研究通過綜合運用問卷調查、訪談和作品評審等方法，調查問卷結果分析顯示：實驗組問卷收集了21份，對照組問卷收集了268份。問卷數據分析結果顯示（見圖8）：人工智能素養與性別、數學學科成績以及綜合成績之間沒有顯著相關性，但與是否參加過AI全鏈路項目學習存在顯著相關性。研究表明，學生在社團的AI全鏈路項目實踐活動中，人工智能素養得到顯著提升，驗證了AI全鏈路項目是提升高中生人工智能素養的有效途徑。

（一）智能意識的提升

問卷調查反饋顯示，學生對AI技術在社會中的應用有了更深刻的理解，并表現出對未來技術發展的關注和探索意愿。

（二）智能思維的培養

通過項目實踐，學生展現了將復雜問題細化的能力，并通過訪談清晰闡述了圖像分類算法及其在模型訓練和優化中的應用。

（三）智能應用與創造的能力增強

學生通過使用AI開發工具和平臺，體驗了智能系統設計和實現的過程。該項目的多個成果在中學生科技創新等比賽中獲獎。

（四）智能社會責任感提升

學生在項目實踐中增強了對數據隱私和AI倫理的意識，學會了在AI應用中考慮道德和安全問題，其社會責任感得到提升。

通過AI全鏈路項目，學生的人工智能素養得到了全面提升，這不僅包括技術技能，還涵蓋了創新思維和社會責任感，為教育實踐提供了有價值的參考，有助于優化教學方法。

五、結論與建議

綜合本研究分析得出結論，AI全鏈路項目作為一種教學模式，有效促進了高中生在智能意識、思維、應用創造及社會責任等人工智能核心素養的提升。

因此，建議教育部門和學校積極推廣AI全鏈路項目，將其納入人工智能教學主流。同時，建議加強對教師的AI教育能力培訓，確保他們能專業地指導此類項目。此外，應提供充足的教學資源和技術支持，包括硬件、軟件及在線平臺，為項目的順利實施提供保障。

本研究旨在為教育工作者提供立足于實證基礎的教學策略，促進高中生人工智能素養的全面提升，并為智能社會培養具備關鍵能力的下一代。

參考文獻：

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[3]華東師范大學，上海人工智能實驗室.中小學人工智能課程指南[EB/OL].［2023-03-25］.http：//mp.weixin.qq.com/s/FxZfQNv384VKROMDLH7WXQ.】

責任編輯：唐丹丹