雙板協(xié)同：人工智能賦能的初中物聯(lián)網(wǎng)項目式學(xué)習(xí)實踐研究

中圖分類號：G434 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A論文編號：1674—2117（2025）19—0037-04

新學(xué)年、新學(xué)期，全國人工智能教育遍地開花。在人工智能通識教育之外，信息科技教師將如何改進(jìn)其他內(nèi)容的教學(xué)？本期解碼以浙江、山東為例，共同探討人工智能教育會為信息科技教學(xué)方式帶來什么變革。

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，《義務(wù)教育信息科技課程標(biāo)準(zhǔn)（2022年版）》（以下簡稱“新課標(biāo)”）將其列為第四學(xué)段核心內(nèi)容，明確要求學(xué)生掌握簡易物聯(lián)系統(tǒng)設(shè)計技能，理解數(shù)據(jù)采集、傳輸與控制原理。然而，當(dāng)前初中物聯(lián)網(wǎng)教學(xué)面臨多重問題：傳統(tǒng)單板實驗?zāi)Ｊ诫y以幫助學(xué)生建立完整的“感知—傳輸—決策”系統(tǒng)認(rèn)知；MQTT等通信協(xié)議配置復(fù)雜，帶來較高技術(shù)操作負(fù)荷；多設(shè)備協(xié)同中角色分工不清，影響協(xié)作效率；現(xiàn)有評價體系對系統(tǒng)思維與合作有效性關(guān)注不足。這些問題共同阻礙了學(xué)生物聯(lián)系統(tǒng)思維的完整建構(gòu)。

為系統(tǒng)解決上述問題，筆者融合三種學(xué)習(xí)理論的核心思想借鑒認(rèn)知負(fù)荷理論以降低操作復(fù)雜度、運用分布式認(rèn)知理論來具象化系統(tǒng)鏈條、依據(jù)社會互賴?yán)碚搹娬{(diào)協(xié)作責(zé)任綁定，構(gòu)建了包含硬件層、數(shù)據(jù)層、任務(wù)層和評價層的“雙板協(xié)同”模型，并以“蘭花智能澆灌提示系統(tǒng)”為項目載體，通過硬件分離、數(shù)據(jù)預(yù)置、角色綁定、三軌評價等策略，提升物聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)的系統(tǒng)性和可操作性。同時，引入基于多模態(tài)交互技術(shù)的人工智能助教智能體（以下簡稱“AI助教”），將其部署于云端平臺，賦能“雙板協(xié)同”模型的實踐過程。

0 “雙板協(xié)同”架構(gòu)的模型 構(gòu)建

1.硬件載體與命名定義

雙板協(xié)同”模型中的“雙板”指本研究為明確功能區(qū)分而采用的兩種不同顏色的信息科技實驗板。該實驗板支持Wi-Fi連接與MQTT通信協(xié)議，可穩(wěn)定接人互聯(lián)網(wǎng)并實現(xiàn)數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程傳輸。其中，紅板作為感知端，主要負(fù)責(zé)連接土壤水分傳感器等輸入設(shè)備，完成環(huán)境數(shù)據(jù)的采集任務(wù)；紫板作為決策端，負(fù)責(zé)從物聯(lián)網(wǎng)平臺訂閱數(shù)據(jù)，依據(jù)預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行邏輯判斷，并控制LED、繼電器等輸出設(shè)備執(zhí)行相應(yīng)操作。通過紅板與紫板的物理分離與角色化設(shè)計，將物聯(lián)網(wǎng)中抽象的“感知—傳輸一決策”數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)化為可操作、可觀察的實體對象，為后續(xù)角色綁定與協(xié)作學(xué)習(xí)提供清晰的硬件基礎(chǔ)。

2.模型核心架構(gòu)與破解機制

“雙板協(xié)同”模型圍繞初中物

表1

聯(lián)網(wǎng)教學(xué)中的核心困境，構(gòu)建了一個四層動態(tài)閉環(huán)架構(gòu)。其核心架構(gòu)與破解機制如表1所示。

3.AI助教在模型中的賦能角色

AI助教作為“雙板協(xié)同”模型能力增強模塊，深度融入四層架構(gòu)，通過多模態(tài)交互與推理能力實現(xiàn)關(guān)鍵策略智能化和個性化執(zhí)行。其具體賦能方式如表2所示。

表2

4.模型協(xié)同作用機制

四層架構(gòu)與AI助教協(xié)同形成教育合力。硬件層通過紅板與紫板的物理分離具象化數(shù)據(jù)流；數(shù)據(jù)層借預(yù)置模板與簡化的登錄流程降低操作負(fù)荷；任務(wù)層依托角色綁定與設(shè)備共享促進(jìn)協(xié)作效能；評價層借助三軌體系實現(xiàn)全流程素養(yǎng)評估。AI助教貫穿各層，提供連接檢查、操作引導(dǎo)、故障排查和智能評價等支持。

表3

“雙板協(xié)同”物聯(lián)網(wǎng)教學(xué) 實踐

為驗證模型實效，本研究以“蘭花智能澆灌提示系統(tǒng)”為項目載體，要求學(xué)生通過紅板采集土壤濕度數(shù)據(jù)，經(jīng)物聯(lián)數(shù)據(jù)中臺傳輸，由紫板依據(jù)閾值控制LED報警，完整實現(xiàn)“感知—傳輸—決策”閉環(huán)。

1.學(xué)習(xí)流程設(shè)計

為清晰呈現(xiàn)“雙板協(xié)同”模型破解教學(xué)困境的實踐路徑，筆者通過表3系統(tǒng)映射了困境維度、模型層策略、人工智能賦能路徑及學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)的對應(yīng)關(guān)系。

2.項目學(xué)習(xí)流程設(shè)計

筆者以“問題驅(qū)

動—協(xié)作建構(gòu)一遷移評價”為邏輯主線，將其細(xì)化為五個教學(xué)環(huán)節(jié)。在整個流程中，AI助教深度融入各環(huán)節(jié)，為核心實施策略提供支撐，從而有效保障教學(xué)目標(biāo)達(dá)成。

環(huán)節(jié)一：創(chuàng)設(shè)情境（硬件層：認(rèn)知斷層）

核心問題：如何自動監(jiān)測土壤濕度？

學(xué)生活動：

① 提出方案。用傳感器充當(dāng)蘭花的濕度眼睛。

② 角色綁定。在明確紅板和紫板的功能定位后，進(jìn)行分組操作。A角：“土壤偵察兵”，負(fù)責(zé)紅板連接、程序?qū)懭氲炔僮鳌角：“澆水指揮官”，負(fù)責(zé)紫板的操作與觀察。

③ 實體化標(biāo)簽。為紅板粘貼“土壤偵察兵”標(biāo)簽，為紫板粘貼‘澆水指揮官”標(biāo)簽。

④ 硬件操作。A角觀看“傳感器連接指南”微課，按口訣“一插聽咔嗒，二按拔尾巴”連接土壤水分傳感器至紅板；B角測試紫板按鈕觸發(fā)LED燈，理解決策端功能。

⑤ AI助教檢查。A角在完成連接并自查后，拍攝接線特寫照片，上傳至AI助教進(jìn)行檢查。AI助教基于圖像識別技術(shù)檢查連接的規(guī)范性與準(zhǔn)確性，并給出10分制評分與改進(jìn)建議。學(xué)生根據(jù)反饋進(jìn)行調(diào)整直至獲得滿分評價。

教師活動：

① 展示校園蘭花枯萎的實物照片，引導(dǎo)學(xué)生思考人工檢測的

弊端。

② 在學(xué)生提出傳感器方案后，點明紅板為感知端、紫板為決策端。

③ 引導(dǎo)學(xué)生分配角色，提供微課等資源指導(dǎo)學(xué)生完成相應(yīng)任務(wù)。

④ 在學(xué)生完成硬件連接后，引導(dǎo)利用AI助教進(jìn)行連接自查，強調(diào)規(guī)范操作重要性。

學(xué)習(xí)單任務(wù)：在硬件連接圖旁標(biāo)注“感知端/（土壤偵察兵）”“決策端/（澆水指揮官）”，并簡單寫出各自功能。

環(huán)節(jié)二：配置通信（數(shù)據(jù)層：技術(shù)超載）

核心問題：如何配置雙板通信？

學(xué)生活動：

① 平臺設(shè)置。全體A角共用班級碼登錄中小學(xué)信息科技物聯(lián)數(shù)據(jù)中臺。

② AI助教引導(dǎo)。A角在登錄后與AI助教互動，在其引導(dǎo)下創(chuàng)建“澆水提示系統(tǒng)”項目和“土壤”主題。B角觀看并監(jiān)督A角操作，使用“檢查清單”核對項目名、主題名等關(guān)鍵信息是否填寫正確。

③ 分層配置。基礎(chǔ)組：在教師提供的程序模板中，找到并替換指定的用戶ID和項目ID。進(jìn)階組：在完成基礎(chǔ)組任務(wù)基礎(chǔ)上，嘗試閱讀并理解程序邏輯，獨立調(diào)整濕度報警閾值參數(shù)。

④ 檢查程序。小組核對程序中的ID是否與平臺一致。

教師活動：

① 演示班級碼一鍵登錄物聯(lián)數(shù)據(jù)中臺，強調(diào)紫板僅需訂閱數(shù)據(jù)，無需連接傳感器。

② 引導(dǎo)學(xué)生在AI助教指導(dǎo)下完成項目與主題的創(chuàng)建。

③ 分析程序中的相關(guān)代碼，指名學(xué)生演示用戶ID和項目ID的替換操作。

學(xué)習(xí)單任務(wù)：記錄程序中需替換的變量名及與其對應(yīng)的平臺中的名稱，同時記錄報警閾值。

環(huán)節(jié)三：協(xié)作排障（任務(wù)層：協(xié)作低效）

核心問題：為何報警失效？

學(xué)生活動：

① 故障排查。當(dāng)紫板數(shù)據(jù)異常時，向AI助教描述故障現(xiàn)象。AI助教向A角和B角分配不同的排查指令，引導(dǎo)小組協(xié)同執(zhí)行系統(tǒng)化排查流程，直至定位問題。

② 閾值修改。A角用干燥土樣測試，B角發(fā)現(xiàn)LED未亮，協(xié)作排查閾值設(shè)置錯誤（干燥濕度 500gt; 國值300）；B角調(diào)整閾值至500，A角復(fù)測驗證成功。

教師活動：

① 鼓勵學(xué)生在遇到困難時優(yōu)先向AI助教求助，培養(yǎng)自主排查故障的能力。

② 收集各組共性問題，尤其是AI未能覆蓋的復(fù)雜邏輯錯誤或網(wǎng)絡(luò)深層配置問題，進(jìn)行集中點撥。

學(xué)習(xí)單任務(wù)：在提供的系統(tǒng)框架圖上，用彩色筆繪制完整數(shù)據(jù)流

課標(biāo)探索

轉(zhuǎn)路徑：土壤濕度一紅色實驗板（土 壤偵察兵）一（標(biāo)注：MQTT協(xié)議）一 物聯(lián)數(shù)據(jù)中臺→紫色實驗板（澆水 指揮官）一LED報警。

環(huán)節(jié)四：遷移評價（評價層：評價割裂）

核心問題：如何驗證系統(tǒng)遷移能力？

學(xué)生活動：

① 遷移改造。A角操作紫板，連接補光燈模擬模塊；B角操作紅板，替換土壤水分傳感器為光敏傳感器。

② 三軌評價。技術(shù)軌——小組間檢查傳感器插接是否牢固（A角操作）、平臺數(shù)據(jù)是否實時更新（B角匯報）；思維軌——小組派代表口述數(shù)據(jù)流邏輯后，AI助教根據(jù)“是否提及傳感器、MQTT協(xié)議、平臺、執(zhí)行器”等對其表述的完整性、術(shù)語準(zhǔn)確性和邏輯性給出量化評分并生成評語；合作軌——小組互評角色任務(wù)完成度與協(xié)作貢獻(xiàn)值。

教師活動：

① 提出保留雙板架構(gòu)，將土壤水分傳感器替換為光敏傳感器，LED報警改為補光燈開關(guān)。

② 指導(dǎo)學(xué)生完成新系統(tǒng)搭建，并完成新數(shù)據(jù)流圖；組織學(xué)生小組間進(jìn)行技術(shù)軌、思維軌評價，在組內(nèi)進(jìn)行合作軌評價；引導(dǎo)學(xué)生在完成遷移后與AI助教對話，探討“雙板架構(gòu)還可應(yīng)用于哪些校園場景”。

學(xué)習(xí)單任務(wù)：設(shè)計新系統(tǒng)數(shù)據(jù)流圖；為新系統(tǒng)重新命名，并思考其應(yīng)用價值；標(biāo)注新傳感器與控制部件；完成三軌評價。

環(huán)節(jié)五：反思優(yōu)化（系統(tǒng)思維升華）

核心問題：如何提升系統(tǒng)可靠性？

學(xué)生活動：

以小組為單位，開展研討。

① 故障分析與優(yōu)化建議。討論“系統(tǒng)不穩(wěn)定的可能原因”，并提出至少一條針對性優(yōu)化建議。

② 原則提煉。基于項目實踐，共同總結(jié)一個物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)最關(guān)鍵的設(shè)計原則。

③ 人機協(xié)同反思。回顧AI助教在硬件檢查、代碼調(diào)試、協(xié)作排障等環(huán)節(jié)中的作用，分析其優(yōu)勢與局限，總結(jié)協(xié)同使用AI的方法。

④ 學(xué)習(xí)閉環(huán)梳理。繪制小組的“問題一實踐—創(chuàng)新—反思”學(xué)習(xí)路徑圖，分享協(xié)作收獲與體會。

教師活動：

① 組織討論斷網(wǎng)應(yīng)急方案。

② 對學(xué)生總結(jié)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計原則進(jìn)行提煉、升華。

③ 適時定位人工智能的角色，深化學(xué)生對人機協(xié)同認(rèn)知。

④ 在學(xué)生分享收獲后，強化項目價值。

學(xué)習(xí)成效

首先，AI助教深度融合于雙板協(xié)同模型各層，實現(xiàn)精準(zhǔn)賦能。在硬件層，依托圖像識別技術(shù)實現(xiàn)硬件連接規(guī)范自動檢查與實時反饋，首次連接通過率顯著提升；在任務(wù)層，通過智能引導(dǎo)小組自主排查常見故障，有效減輕教師重復(fù)指導(dǎo)負(fù)擔(dān)；在評價層，為技術(shù)軌、思維軌提供客觀的過程性數(shù)據(jù)支持，推動“三軌評價”實現(xiàn)精準(zhǔn)化與高效化。

其次，學(xué)生綜合能力有所提升。 90% 以上的學(xué)生能獨立完成硬件連接與平臺配置；在系統(tǒng)思維方面， 76% 的學(xué)生可清晰描述完整數(shù)據(jù)流路徑，體現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的理解；在協(xié)作學(xué)習(xí)方面，所有小組均完成A、B角任務(wù)，角色責(zé)任意識和合作效率顯著增強；在遷移應(yīng)用方面， 90% 的小組成功實現(xiàn)傳感器與執(zhí)行器的替換及功能轉(zhuǎn)換；在工程規(guī)范方面，通過引入標(biāo)準(zhǔn)化命名策略，使主題命名錯誤率大幅下降。

參考文獻(xiàn)：

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