基于真實(shí)情境的人工智能模型訓(xùn)練教學(xué)探索

中圖分類號(hào)：G434文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A論文編號(hào)：1674—2117（2025）17-0032-03

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，基礎(chǔ)教育階段的人工智能教育日益受到重視。但目前的小學(xué)人工智能教育在教學(xué)過程中經(jīng)常遇到以下困境：第一，認(rèn)知落差，如傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)依賴抽象數(shù)學(xué)概念，超出小學(xué)生認(rèn)知水平。第二，工具缺失，選擇符合該主題項(xiàng)目的學(xué)生。

缺乏適配小學(xué)階段的圖形化教學(xué)平臺(tái)。第三，倫理缺位，技術(shù)應(yīng)用與倫理教育脫節(jié)。在小學(xué)階段，學(xué)生的認(rèn)知發(fā)展尚處于具體運(yùn)算階段，因此，如何將抽象的機(jī)器學(xué)習(xí)概念轉(zhuǎn)化為可理解、可操作的學(xué)習(xí)內(nèi)容，成為教學(xué)設(shè)計(jì)的核心挑戰(zhàn)。在教學(xué)中，筆者基于建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論，采用“生活化情境+可視化工具”的雙重策略，設(shè)計(jì)了面向小學(xué)四年級(jí)學(xué)生的機(jī)器學(xué)習(xí)體驗(yàn)課程。下面，以“聽聲辨瓜”項(xiàng)目為例，談?wù)勅绾我陨顖?chǎng)景為載體，通過圖形化編程工具，引導(dǎo)學(xué)生經(jīng)歷完整的數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練與結(jié)果分析過程。

“聽聲辨瓜”項(xiàng)目教學(xué)實(shí)施策略

“聽聲辨瓜”項(xiàng)目以《義務(wù)教育信息科技課程標(biāo)準(zhǔn)（2022年版）》（以下簡(jiǎn)稱“新課標(biāo)”）為指導(dǎo)，設(shè)計(jì)了“三階九步”教學(xué)模型，通過生活化情境與可視化工具，幫助小學(xué)生理解機(jī)器學(xué)習(xí)流程，教學(xué)實(shí)施策略如下圖所示。在準(zhǔn)備階段，創(chuàng)設(shè)瓜農(nóng)辨瓜的真實(shí)情境，配置圖形化編程工具并進(jìn)行角色分工（數(shù)據(jù)采集員、模型訓(xùn)練師等）。在實(shí)踐階段，聚焦數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化采集（“三定”原則）與模型訓(xùn)練可視化，動(dòng)態(tài)展示頻譜特征和訓(xùn)練曲線，引導(dǎo)學(xué)生分析數(shù)據(jù)質(zhì)量與模型性能的關(guān)系。在深化階段，開展技術(shù)倫理研討（如數(shù)據(jù)隱私、誤判責(zé)任），并遷移至其他水果識(shí)別場(chǎng)景。全程依托交互式可視化工具（數(shù)據(jù)雷達(dá)圖、混淆矩陣等），將抽象概念轉(zhuǎn)化為直觀操作，落實(shí)信息意識(shí)、計(jì)算思維等核心素養(yǎng)培養(yǎng)。另外，采用差異化任務(wù)設(shè)計(jì)（基礎(chǔ)一進(jìn)階—挑戰(zhàn)），適配不同學(xué)生需求，配備《倫理公約》和知情同意書培養(yǎng)社會(huì)責(zé)任意識(shí)。本策略通過“做—思—?jiǎng)?chuàng)”的閉環(huán)過程，實(shí)現(xiàn)技術(shù)實(shí)踐與倫理教育的有機(jī)融合。

“聽聲辨瓜”項(xiàng)目教學(xué)環(huán)節(jié)

1.情境引入，了解聲音辨別西瓜成熟度

師：夏天來了，我們?nèi)绾钨徺I一個(gè)成熟的西瓜呢？人工智能能像瓜農(nóng)一樣，通過聲音判斷西瓜是否成熟嗎？

學(xué)生活動(dòng)：提出猜想，人工智能可以幫助我們辨別西瓜成熟。

設(shè)計(jì)意圖：用貼近學(xué)生生活實(shí)際的買西瓜問題導(dǎo)人新課，引導(dǎo)學(xué)生思考并尋找數(shù)字化工具解決生活中的問題。

2.分析策略，認(rèn)識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)可視化

師：用手指輕輕敲擊西瓜，如果發(fā)出清脆的聲音，類似于敲木魚的聲音，那么這個(gè)西瓜很可能已經(jīng)成熟。而如果聲音沉悶，類似于敲鼓的聲音，那么這個(gè)西瓜可能還沒有成熟。利用此已知知識(shí)，可以借助音頻分類積木塊進(jìn)行敲擊西瓜聲音的采集，讓計(jì)算機(jī)也有明確的聲音分辨能力，從而能在分辨其他西瓜時(shí)，幫助我們選到可口的西瓜。

教師活動(dòng)：展示在線平臺(tái)的簡(jiǎn)單使用，并分解任務(wù)流程。 ① 數(shù)據(jù)采集：標(biāo)注標(biāo)簽并錄制西瓜敲擊聲。 ② 模型訓(xùn)練：通過工具訓(xùn)練分類模型。 ③ 測(cè)試優(yōu)化：驗(yàn)證模型效果并改進(jìn)。

“聽聲辨瓜”項(xiàng)目教學(xué)實(shí)施策略

學(xué)生活動(dòng)：分組討論、確定分工（如數(shù)據(jù)采集員、模型訓(xùn)練員）。① 數(shù)據(jù)采集：小組內(nèi)分工合作，一部分成員負(fù)責(zé)錄制西瓜敲擊聲，另一部分成員負(fù)責(zé)標(biāo)注數(shù)據(jù)，通過明確的角色分配提高數(shù)據(jù)采集的效率和準(zhǔn)確性。 ② 模型訓(xùn)練協(xié)作：小組成員共同參與模型的訓(xùn)練過程，一人操作軟件進(jìn)行訓(xùn)練，其他人觀察并記錄訓(xùn)練過程中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，以便于后續(xù)的分析和優(yōu)化。 ③ 測(cè)試與優(yōu)化討論：在模型測(cè)試階段，集體討論測(cè)試結(jié)果，分析模型誤判的原因，并提出改進(jìn)措施，如增加更多數(shù)據(jù)或調(diào)整模型參數(shù)，以提升模型性能。

設(shè)計(jì)意圖：通過觀看教師演示過程，引導(dǎo)學(xué)生了解可以使用圖形

課標(biāo)探索

化工具來解決聽聲辨瓜的問題。在分組討論后明確各自實(shí)驗(yàn)分工，為后續(xù)活動(dòng)奠定基礎(chǔ)。

3.項(xiàng)目探究，體驗(yàn)?zāi)Ｐ陀?xùn)練與測(cè)試的過程

教師活動(dòng)：播放官方聽聲辨瓜的操作演示視頻，并進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)操作演示。

學(xué)生活動(dòng)：結(jié)合西瓜進(jìn)行聲音數(shù)據(jù)采集與模型訓(xùn)練。

任務(wù)1：數(shù)據(jù)采集。 ① 在KittenBlock中創(chuàng)建兩個(gè)標(biāo)簽，上傳聲音數(shù)據(jù)。 ② 使用計(jì)算機(jī)錄制背景噪音、西瓜敲擊聲（成熟/未成熟各5秒），提取聲音樣本。

任務(wù)2：模型訓(xùn)練。點(diǎn)擊“訓(xùn)練模型”按鈕，觀察訓(xùn)練進(jìn)度條，預(yù)覽模型。

任務(wù)3：測(cè)試模型。 ① 通過模型預(yù)覽，觀察生成的模型效果。 ② 若誤判，討論原因（如數(shù)據(jù)不足、噪音干擾），增加數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練。

教師活動(dòng)：巡回指導(dǎo)，幫助學(xué)生解決操作問題（如數(shù)據(jù)標(biāo)注錯(cuò)誤、聲音錄人等）。

設(shè)計(jì)意圖：通過開展體驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí)可視化活動(dòng)，引導(dǎo)學(xué)生了解圖形化編程工具的特點(diǎn)，提高學(xué)習(xí)效率。

4.完成任務(wù)，改進(jìn)模型

師：我們已經(jīng)了解了如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)可視化工具，通過聲音來辨別西瓜的方法，但是在測(cè)試中還有些模型沒有達(dá)到預(yù)期效果。請(qǐng)大家思考，如何優(yōu)化小組制作的聽聲辨瓜人工智能模型？

學(xué)生活動(dòng)：錄制10條、15條聲音樣本數(shù)據(jù)，填寫準(zhǔn)確率并測(cè)試改進(jìn)措施。應(yīng)用優(yōu)化后的模型測(cè)試敲擊西瓜的聲音，驗(yàn)證改進(jìn)效果。

設(shè)計(jì)意圖：針對(duì)簡(jiǎn)單問題嘗試設(shè)計(jì)求解算法，并通過程序進(jìn)行驗(yàn)證。引導(dǎo)學(xué)生明確在面對(duì)真實(shí)的模型訓(xùn)練問題時(shí)如何找到適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)措施和方法，通過程序驗(yàn)證提升完成改進(jìn)模型的能力。

5.拓展與交流

學(xué)生活動(dòng)：小組討論，分享各組模型準(zhǔn)確率，分析獲得最高/最低分的原因。

教師活動(dòng)：引導(dǎo)學(xué)生討論優(yōu)化策略（如果模型總把未成熟西瓜判為成熟，可以怎么改進(jìn)？），總結(jié)常見問題（如數(shù)據(jù)質(zhì)量差、標(biāo)簽混亂），滲透數(shù)據(jù)倫理意識(shí)。

6.評(píng)價(jià)與交流

學(xué)生活動(dòng)：每組派代表演示模型測(cè)試過程，介紹改進(jìn)方案，進(jìn)行自主評(píng)價(jià)。

教師活動(dòng)：強(qiáng)調(diào)“數(shù)據(jù)是AI的基礎(chǔ)”，鼓勵(lì)學(xué)生在生活中觀察更多的人工智能應(yīng)用（如語音助手）。

教學(xué)總結(jié)

本課以“聽聲辨瓜”為切入點(diǎn)，將抽象的機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)化為可操作的生活問題，符合新課標(biāo)“貼近學(xué)生經(jīng)驗(yàn)”的要求。學(xué)生通過“聽聲辨瓜”的真實(shí)情境，初步理解了機(jī)器學(xué)習(xí)“數(shù)據(jù)采集一模型訓(xùn)練一結(jié)果分析”的流程，能夠使用圖形化編程工具完成音頻分類模型的訓(xùn)練與測(cè)試。大部分小組能通過增加數(shù)據(jù)量?jī)?yōu)化模型準(zhǔn)確率，驗(yàn)證了“數(shù)據(jù)越多越準(zhǔn)”的規(guī)律。但部分學(xué)生對(duì)“特征提取”“算法”等抽象概念仍存困惑，需進(jìn)一步結(jié)合直觀案例強(qiáng)化理解。在討論模型誤判原因時(shí)，學(xué)生能意識(shí)到“數(shù)據(jù)質(zhì)量差”“標(biāo)簽錯(cuò)誤”對(duì)結(jié)果的影響，初步形成“數(shù)據(jù)決定AI可靠性”的認(rèn)知。但對(duì)“數(shù)據(jù)隱私”“技術(shù)責(zé)任”等倫理問題涉及較少，后續(xù)可結(jié)合案例深化討論。

另外，在小組合作中，因部分學(xué)生角色分工不明確，導(dǎo)致參與不均，后續(xù)可細(xì)化角色卡片，如“數(shù)據(jù)質(zhì)檢員”“模型調(diào)試員”，確保全員參與。同時(shí)，有學(xué)生采集了三百多條聲音樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練，造成訓(xùn)練時(shí)間過長(zhǎng)，后續(xù)可針對(duì)“數(shù)據(jù)越多越準(zhǔn)”做縱向分析，明確選擇合適的數(shù)據(jù)促進(jìn)課堂有效學(xué)習(xí)。

參考文獻(xiàn)：

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[2].北京：教育部基礎(chǔ)教育教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)，2025.