沈文斌

【摘 要】在《義務(wù)教育信息科技課程標準（2022年版）》中，計算思維被列為學科核心素養(yǎng)之一，人工智能則是信息科技課程六大邏輯主線之一。本文以“人工智能初探”一課為例，通過課前調(diào)查了解學生對人工智能的認知水平，基于學生認知在引入、體驗、實踐等教學環(huán)節(jié)進行設(shè)計，旨在實現(xiàn)指向計算思維培養(yǎng)的終極目標。

【關(guān)鍵詞】人工智能；圖形化編程；教學設(shè)計；計算思維

【中圖分類號】G434? ?【文獻標識碼】A

【論文編號】1671-7384（2024）01-045-02

人工智能在21世紀進入發(fā)展的快車道，深刻地影響了我們的生產(chǎn)、生活和學習方式[1]。如何將計算思維的培養(yǎng)融入人工智能教學的各個環(huán)節(jié)中，根據(jù)學生的認知水平合理地設(shè)計教學內(nèi)容和活動，引導學生通過計算思維和信息科技手段解決生產(chǎn)、生活、科技等問題，正是本文實踐探索的內(nèi)容。

課前問卷，了解學生的人工智能認知現(xiàn)狀

本課授課對象為六年級的學生，在前期的學習中，他們已經(jīng)學過基礎(chǔ)的編程知識，會使用圖形化編程軟件制作小程序，掌握一定的編程方法。筆者在課前，針對六年級全體學生下發(fā)并回收了300份問卷。對于“問題1：你知道什么是人工智能嗎？”有82%的學生選擇“知道”，5%的學生選擇“不知道”，13%的學生選擇說“不清楚”；“問題2：你知道人工智能的工作流程嗎？”3%的學生選擇了“知道”，絕大部分學生選擇了“知道一點”或“不知道”；“問題3：請?zhí)顚懩阌∠笞钌畹娜斯ぶ悄軕?yīng)用場景”，答案大部分聚焦在“智能空調(diào)”“智能掃地機器人”“無人駕駛車”等非常直觀且學生生活能接觸到的場景或物體，而“圖像/人臉識別”“機器學習”等比較深層的應(yīng)用鮮有提及?？梢?，大部分學生經(jīng)常接觸到人工智能的應(yīng)用環(huán)境，自認為知道什么是人工智能，但對人工智能的定義和工作流程尚不清楚，對人工智能的認知還停留在表面現(xiàn)象。

人工智能教學設(shè)計實踐探索

學生的學習和對客觀世界的認知具有循序發(fā)展規(guī)律。在學生的認知發(fā)展過程中，他們的認知心理隨著有效智力勞動的增加而得到循序發(fā)展和提高，遵循著“感知—理解—識理”的認知過程。在教學設(shè)計上，教師要有意識地引導學生運用計算機科學的思想方法，在解決真實問題的過程中開展分解、建模、算法設(shè)計等思維活動[2]。在符合學生認知規(guī)律前提下，教師通過對真實問題的探究和解決，以主題式、體驗性的形式開展人工智能教學。

筆者以“情境創(chuàng)設(shè)—過程體驗—類比分析—實踐應(yīng)用—思考遷移”作為人工智能教學的流程，以問題鏈、任務(wù)鏈貫穿課堂始終，設(shè)計了“人工智能初探——AI初體驗”一課。作為人工智能探究的第一課時，教師創(chuàng)設(shè)海洋智能機器人“小智”這一角色，提出“修復工程師”考核的任務(wù)，以核心任務(wù)為目標，化身“智能修復工程師”，帶領(lǐng)學生進入主題式場景，以計算思維的方式[3]，將大任務(wù)拆分成感受、體驗、分析、實踐和思考這五個循序漸進的小任務(wù)，使學生體驗用計算思維分解任務(wù)或問題的過程，切實感受人工智能的工作方式，進一步完善學生對人工智能的認知，為后續(xù)課程的學習做好鋪墊。

（1）引入環(huán)節(jié)。引入環(huán)節(jié)往往是提出本節(jié)課核心問題或核心任務(wù)的環(huán)節(jié)。對于一個大問題/大任務(wù)，解決問題或完成任務(wù)的方案往往不可能直接拿出，教師要引導學生思考，大問題是否可以拆分成小問題，大任務(wù)是否可以拆分成小任務(wù)。此時此刻，教師扮演了“引導者”這一角色，在接到機器人小智給出的考核任務(wù)后，帶領(lǐng)學生思考如何分解考核任務(wù)，進而一步一步從體驗這個簡單的任務(wù)開始，逐步完成大任務(wù)，使學生體驗任務(wù)分解并完成任務(wù)的過程。

（2）過程體驗環(huán)節(jié)。在本環(huán)節(jié)中，教師設(shè)計了“找一找”與“辨一辨”兩個活動，向?qū)W生提供了三種魚類圖片，先引導學生使用百度識圖功能，查找三張圖片中魚的名稱。通過“找一找”活動的實施，學生明確了三種魚的名稱，通過圖片識別學生完成了對三種魚類的認知。接著開展“辨一辨”活動。教師依次展示三種魚類的其他角度照片，讓學生識別名稱并說出原因。這三幅圖片的挑選是基于三種魚類的特征相似程度，本環(huán)節(jié)的設(shè)計旨在引導學生體驗人類對物體進行識別的基本方法，通過記憶物體的某些具體特征，并根據(jù)特征相似度判斷是否屬于同一種類的物體。對于第一和第二幅圖片，學生能夠從魚的外形、鱗片、嘴唇等特征的相似程度識別和判斷魚的種類，并因顏色等特征的不同給出不同的相似度，大多數(shù)學生給出的相似度在70%～90%的范圍。但對于最后一張圖片，學生直言無法判斷其品種，只能揣測它可能屬于某一類魚，并提出相似度只有10%～20%。

（3）類比分析環(huán)節(jié)。這一環(huán)節(jié)對學生計算思維培養(yǎng)尤其重要。教師引導學生思考為什么第三張圖片大家只能給到10%～20%的相似度，這個相似度是怎么來的？借著這個問題的推動，讓學生梳理并總結(jié)分析出人類學習識別的一般過程（分類、觀察特征點，將特征點與名稱對應(yīng)，通過特征點的相似度判斷物體分類），這是對人類學習過程的抽象思考，并以此類比機器學習。學生在思考分析的思維活動中，通過教師一步一步的引導，在自身的認知基礎(chǔ)上，通過總結(jié)，提煉得出機器學習的基本工作流程，即分類、采集、學習、識別，并能夠體驗圖片識別功能的使用方式與效果，感受人工智能所帶來的優(yōu)勢。

（4）實踐驗證環(huán)節(jié)。在本環(huán)節(jié)里，教師提供了海洋動物的模型，學生根據(jù)學習任務(wù)單的要求，按照自己的想法對海洋生物模型進行分類后，完善KNN算法的相關(guān)程序，利用攝像頭采集背景、物體照片，最終通過Mind+軟件的KNN訓練器完成機器學習并識別物體內(nèi)容。在本環(huán)節(jié)中簡化了算法的要求，學生只需能夠用自然語言描述問題解決的算法，能夠讀懂相關(guān)代碼并完善其中空缺的部分即可。

教師為每位學生提供的海洋生物模型外形大小、顏色不一，當學生根據(jù)自己手上的材料訓練完人工智能并識別成功后，就繼續(xù)嘗試利用自己的人工智能識別其他人的模型。在實踐活動的最后，學生總結(jié)出這樣三點內(nèi)容：采集的照片越多，識別越準確；采集照片的角度越多，識別越準確；人工智能并不是以單一的顏色或大小來識別物體的。經(jīng)過這樣的訓練及識別，加深了學生對人工智能中的圖片識別理解。這也給學生留下了課后思考：KNN算法的實現(xiàn)原理是什么？還有沒有其他人工智能算法？人工智能到底以哪些特征來識別物體的？這些問題激發(fā)學生學習興趣的同時，也為后面的課時做了鋪墊。

教學設(shè)計過程的回顧與思考

一是重視學生認知基礎(chǔ)。對于學生來說，人工智能并非一個完全陌生的領(lǐng)域，但人工智能在各類場景中的表現(xiàn)方式并不一樣，學生對人工智能的了解處在既熟悉又陌生的階段，甚至會有許多錯誤的理解。不同家庭環(huán)境的學生對人工智能的理解能力、學習能力也有差異，教師在進行教學設(shè)計時需要充分了解學生的認知水平和認知基礎(chǔ)。

二是活動設(shè)計要注重引導學生思維方式的變化。計算思維作為一種抽象的思維方式，教師要在活動設(shè)計中通過任務(wù)鏈、問題鏈的形式，在真實問題解決中，有意識地引導學生形成分解問題、建立抽象模型的思維習慣，促進學生計算思維的培養(yǎng)。

三是提供適當?shù)膶W習支架。在人工智能學習過程中，對學生的抽象思維、編程思維、歸納總結(jié)等能力提出了相對較高的要求，教師應(yīng)當充分考慮學生的基礎(chǔ)，通過學習任務(wù)單、輔助材料、演示視頻等方式，給不同認知水平學生提供適當?shù)膶W習支架，幫助學生分析問題、提出假設(shè)、探究問題。

參考文獻

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