基于OBE理念的小學人工智能實驗教學創新

目前，小學階段的人工智能（AI）教育通常聚焦于基礎知識，如發展歷史和基礎機器學習原理，學生難以將這些理論知識應用于實際問題解決。為了滿足未來社會的需求，教師需要變革傳統教學模式，將實驗教學融入課程設計，通過實際操作豐富學生的學習體驗和增強其實踐能力。

成果導向教育（OBE）強調以學習成果為核心，通過逆向設計課程體系，將理論與實踐相結合，提升學生的學習效果。然而，現有研究對OBE理念在小學人工智能教育中的具體應用探討較少。本研究旨在填補這一空白，探索基于OBE理念的小學人工智能實驗教學模式。

一、小學人工智能實驗教學面臨的挑戰

《義務教育信息科技課程標準（2022年版）》（以下簡稱“新課標”）中明確指出，“人工智能”是義務教育階段信息科技學科的邏輯主線之一，這一定位凸顯了人工智能在課程中的核心地位。然而，如何將人工智能教育有效地落實到課堂上，是一線教師面臨的重大挑戰。以下是當前人工智能教學中主要存在的問題：

（一）課程目標設計不完善

在人工智能教學中，課程目標的設計至關重要。由于缺乏相應的AI學習工具，課程目標往往與實際問題脫節，缺乏明確性和針對性。此外，人工智能領域的快速發展使課程目標難以及時更新，無法反映最新的技術進步和行業需求。這導致學生在完成實驗項目時，難以獲得與現實世界相關聯的實踐經驗。

（二）實踐項目開發有待優化

小學生由于認知水平有限，難以理解AI的底層數學原理層面。因此，當前的人工智能教學方式往往僅停留在介紹AI發展史、專家系統、知識圖譜和部分機器學習原理層面，這種單純依賴講授的方式導致學生只是“知道”人工智能的理論，而不知道如何應用這些知識。缺乏實驗教學限制了學生在人工智能領域的創新和探索能力。

（三）評價機制不健全

評價機制在人工智能實驗教學中至關重要，不僅影響學生的學習動力，還關系到教學質量。然而，現行的評價機制過度側重于理論知識的考核，忽視了實驗探究和創新思維的評估。

二、基于OBE理念的人工智能實驗教學模型

OBE理念強調以學習成果為核心，設計所有學習活動。其目標是確保教學過程不僅要傳授知識，還要以學生為中心，將理論與實踐、課堂與現實、技術技能與創新思維緊密結合。基于OBE理念的教學模式強調目標、過程與成果的統一。在教學設計之初，明確教學目標；教學過程中，按照這些目標實施；教學結束后，通過成果來客觀反映和評價目標的達成度。實驗教學是核心，以目標成果為導向的教學模型可以分為四個部分：預期學習目標、學習過程、實驗考評和學習成果，如圖1。

預期教學目標以解決真實問題為導向，明確預期學習成果，包括如何取得學習成果、如何保障取得學習成果、獲得什么樣的成果等。學習過程在理論講解和實驗視頻教學的基礎上，引入AI實驗工具，通過完成AI實驗，體驗從數據收集到訓練深度學習模型的全過程。實驗考評通過系統化的評估方式，評價學生在實驗過程中的表現和掌握情況，以確保教學目標的實現。最后，通過完成項目檢驗學習成果，確保學生不僅掌握人工智能的基礎知識，還能應用這些知識靈活解決實際問題。

這種教學模式很好地解決了傳統人工智能教育中存在的理論和實踐分離的問題，通過明確具體的學習目標和評估標準，保證了教學的系統性和實效性。

圖1OBE理念的人工智能實驗教學模型

三、基于OBE理念的小學人工智能實驗教學模式應用

以下以“身邊的人工智能”這一單元教學為例，展示OBE理念在人工智能實驗教學中的應用與實施流程。

（一）單元主題設計背景

隨著人工智能技術的不斷發展，智能產業飛速發展，從早期的物聯網基礎應用逐漸發展為如今的人臉識別、圖像識別和語音識別技術，智能產品的交互性顯著提高。尤其隨著機器學習和模式識別技術的進步，多種交互方式使產品變得更加智能和人性化，學生可以在真實情境中體驗和感受人工智能的作用。

結合新課標的要求，教師設計了“農村老年人科學服藥智能應用”的教學單元。在這個單元中，學生通過項目實踐，經歷發現問題、確定研究目標、設計解決方案、實施項目制作、完成項目調試和展示作品等多個環節，不僅提升了應用AI技術創新解決問題的能力，還增強了利用AI改善生活、服務社會的責任感。同時，學生認識到AI技術在改善鄉村生活方面的潛力。

（二）單元學習目標

1.信息意識目標

（1）初步理解機器學習的概念，了解數據在人工智能中的作用和價值，并列舉人工智能對社會發展和人們生活的影響。

（2）培養利用圖像分類技術解決問題的意識。

2.計算思維目標

（1）在項目完成過程中，將問題劃分為多個可解決的小問題，通過解決各個小問題，實現整體問題解決。（2）根據需求，設計算法和程序，完成項目的結構設計與原型制作，并進行測試與優化。

3.數字化學習與創新目標

能使用人工智能開放平臺與小組成員積極交流，開展合作探討，有效控制項目實驗進度。

4.信息社會責任目標

正確認識人工智能技術對社會的積極影響，培養利用人工智能技術提高生活質量、服務人類發展的責任感，能正確看待人工智能技術。

（三）逆向設計，形成專家知識

環節一：情境觸發，導入課題

（1）教師播放短視頻“國家衛健委： 75% 以上老年人至少患有一種慢性病”，引導學生討論。（2）重陽節前夕，綜合實踐老師設計一份調查問卷，讓學生調查周邊老年人的健康狀況及服藥情況，并在課上匯報調查結果。（3）總結結論：許多農村空巢老人因視力和記憶力衰退，難以準確服藥。（4）提問學生：為了幫助老年人科學服藥，有什么解決方法？

設計意圖：通過視頻和調查，引導學生關注身邊農村老年人健康狀況，并結合實際情況，將教學回歸到真實生活情境中，激發學生的學習興趣，為下一環節實驗探索奠定基礎。

環節二：頭腦風暴，分析問題

（1）教師展示結合圖像識別和語音輸出設計的“老年人科學服藥智能應用”案例（通過一個普通的攝像頭和音箱就能實現智能識別和提醒）。

（2）進行小組討論，分析實現這些功能所需的步驟，理清并完成“老年人科學服藥智能應用”的流程圖。

設計意圖：引導學生通過頭腦風暴，理解智能識別過程。利用流程圖將復雜問題分解為多個簡單問題，培養學生分析問題和分解問題的能力。

環節三：合作探究，實驗操作

活動內容：

（1）讓攝像頭正確識別藥品，通過不同提示，如畫面或語音幫助服藥者，營造溫馨氛圍（可使用文字識別、聲音合成或播放錄音等實現）。

（2）分工合作，進行數據采集、數據標注、訓練模型，實現智能應用。

設計意圖：組織學生進行實驗探究和實踐，培養他們的計算思維與解決問題的能力，同時，通過實驗，讓學生切身體驗和理解AI模型的獲取過程，從數據采集、數據標注到模型訓練，進而促進他們對AI技術的全面理解和應用。

環節四：產品發布，分享評價

活動內容：

各小組設計推廣語、分享創新點、問題與解決方案、實現過程等。

設計意圖：通過產品分享和評價活動，學生不僅可以展示他們的創意和解決方案，還能通過彼此的反饋進一步改進和完善自己的作品。這一過程有助于學生理解AI技術應用的實際價值和目標是滿足生活和學習需求，同時提升他們的表達和評價能力。

環節五：拓展延伸，梳理總結

（1）總結通過智能設計為老年人提供幫助，感受人工智能的便捷與強大。

（2）提問學生：智能產品是否能替代親情？

設計意圖：通過總結和討論，學生認識到人工智能在解決現實問題中的重要性，并了解人工智能技術的便捷性和強大。同時，強調機器無法替代人類情感關懷，激勵他們在科技應用之外，更加注重與老人的情感聯系和實際照顧。

（四）實驗考評和學習評價

1.數據采集實驗

實驗任務：采集藥品盒子圖像數據，見表1。

表1藥品盒子圖像數據

2.數據標注實驗

機器學習需要兩份數據：一份用于訓練模型（訓練集數據），另一份用于驗證模型結果（驗證集數據）。學生完成數據標注，并將數據歸類到相應文件夾。

3.模型訓練實驗

（1）利用人工智能開放平臺，將數據集上傳，訓練分類模型。

（2）記錄每一輪學習后模型分類準確率（accuracytop-1）的值。

（3）分析模型分類準確率的含義。

模型分類準確率 Σ=Σ 分類正確的圖像數／照片的總數量

（4）實驗觀察模型分類準確率的變化趨勢。

4.語音輸出實驗

（1）在電腦上錄制自己的語音，并通過圖形化編程實行圖像識別后輸出。

（2）利用相應的硬件：MP3模塊和喇叭，實現圖像識別后輸出。

基于OBE理念的小學人工智能實驗教學模式能夠有效推動教育創新與實施，顯著提升學生的實踐能力和創新思維水平。然而，課程目標設計、實踐項目開發和評價機制仍需優化。未來研究應進一步探索如何更好地應用OBE理念，培養具備創新精神和實踐能力的高素質人才。

【參考文獻】

[1]中華人民共和國教育部.義務教育信息科技課程標準（2022年版）[M].北京：北京師范大學出版社，2022.

[2]盧宇，湯筱巧，宋佳宸，等.智能時代的中小學人工智能教育：總體定位與核心內容領域[J].中國遠程教育，2021（5））.