摘要：本文在“認(rèn)識身邊的人工智能”單元中通過創(chuàng)設(shè)生活中的人工智能場景——無人超市智能購物、挖掘購物數(shù)據(jù)中的秘密、智能垃圾分類，分析了典型的人工智能應(yīng)用場景，幫助學(xué)生了解人工智能的基本特征及依賴的數(shù)據(jù)、算法技術(shù)；通過對比不同的人工智能應(yīng)用場景，使學(xué)生初步了解了人工智能中的搜索、推理、預(yù)測和機(jī)器學(xué)習(xí)等不同實現(xiàn)方式。

關(guān)鍵詞：信息科技；人工智能；教學(xué)實踐

中圖分類號：G434 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 論文編號：1674-2117（2024）15-0079-03

《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)”）在第四學(xué)段（7～9年級）的“人工智能的基本概念和常見應(yīng)用”模塊中提出“通過認(rèn)識身邊的人工智能應(yīng)用，體會人工智能技術(shù)正在幫助人們以更快捷的方式投入學(xué)習(xí)、生活和感受人工智能技術(shù)的發(fā)展給人類社會帶來的深刻影響”。筆者在“認(rèn)識身邊的人工智能”單元中創(chuàng)設(shè)了無人超市智能購物、挖掘購物數(shù)據(jù)中的秘密、智能垃圾分類三個場景，引導(dǎo)學(xué)生正確認(rèn)識人工智能，在實際應(yīng)用中體驗人工智能帶來的社會變化。

在生活中體驗人工智能應(yīng)用，認(rèn)識人工智能

在任務(wù)一“智能結(jié)算助購物”中，筆者創(chuàng)設(shè)了任務(wù)情境：“無人超市”應(yīng)用了很多人工智能技術(shù)，如智能購物車在物品放入購物車的過程中完成識別、結(jié)算。采用人工智能技術(shù)的購物車使用了“目標(biāo)檢測”的算法，創(chuàng)設(shè)此情境，旨在讓學(xué)生通過編寫程序在平臺上完成商品檢測及自動計價任務(wù)，從而體驗人工智能技術(shù)在購物中的應(yīng)用。

1.通過案例分析了解人工智能在生活中的應(yīng)用

筆者將過去傳統(tǒng)的自助結(jié)賬方式和現(xiàn)在的智能購物方式進(jìn)行對比。在節(jié)假日或者超市開展打折促銷活動時，收銀處會排起長隊，采用傳統(tǒng)的自助結(jié)賬方式，顧客需要逐件掃描商品，并不能減少購物結(jié)算的時間。如果采用人工智能技術(shù)的購物車，裝配了攝像頭，可以在商品放入購物車的過程中實現(xiàn)商品信息的自動識別，真正實現(xiàn)快捷結(jié)算。教師提問：“商品信息的自動識別是采用什么技術(shù)原理實現(xiàn)的？”由此引出目標(biāo)檢測算法。

2.在任務(wù)驅(qū)動中體會人工智能模型訓(xùn)練的過程

教師布置任務(wù)：登錄實驗平臺，編寫程序，完成商品檢測及自動計價任務(wù)。

在平臺上，學(xué)生要先訓(xùn)練模型，給需要建模的物品拍照，從不同角度拍下不少于70張的樣本圖片（不同平臺的要求不一樣），訓(xùn)練不少于2個模型，以便于進(jìn)行識別判斷。接著編寫程序：如果識別出商品為百事可樂，那么商品價格為5元；如果識別出商品為數(shù)據(jù)線，價格為15元（如圖1）。在實際操作中，學(xué)生通過拍照訓(xùn)練模型體驗人工智能通過模型訓(xùn)練進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的過程。

通過案例了解精準(zhǔn)推薦的原理，正確面對人工智能技術(shù)帶來的變革

在任務(wù)二“挖掘購物數(shù)據(jù)中的秘密”中，教師創(chuàng)設(shè)任務(wù)情境：在購物軟件上，隨著你購買物品的增多，購物軟件開始推薦一些物品，神奇的是，這些物品常常是你需要的。大量的消費數(shù)據(jù)藏著你購物習(xí)慣的秘密，應(yīng)用這些技術(shù)的商家，銷量會直線上升。

1.通過游戲活動體驗精準(zhǔn)推薦的原理

教師創(chuàng)設(shè)“銷冠爭霸賽”游戲：游戲一共有20張商品卡片，4張角色卡片（醫(yī)生、廚師、律師、畫家），每張商品卡片有紅、藍(lán)、白、IZudkuTU4uombm9Trz1mGg==黃四種寶石價值，且卡片上寶石總價值為10。每張商品卡片上有針對各類寶石的得分權(quán)重。例如，學(xué)生A抽取的角色為“醫(yī)生”，對應(yīng)各類寶石的權(quán)重為4，0，0，1。當(dāng)學(xué)生A購買蘋果（4，1，3，2）后，得分為4×4+0×1+0×3+1×2=18。兩人一組進(jìn)行游戲，其中學(xué)生Ａ負(fù)責(zé)“售賣”20張“商品（卡片）”給學(xué)生Ｂ。

在游戲開始時，學(xué)生B抽取一張角色卡片，角色卡片給出其對各類寶石的得分權(quán)重。學(xué)生Ａ從20張商品卡片中挑選10張商品卡片向?qū)W生B展示。學(xué)生B根據(jù)抽取的角色卡片上對各類寶石的權(quán)重決定買或不買該卡片上的商品，學(xué)生Ｂ最多能從10張商品卡片中購買3張。最后，小組的總得分為學(xué)生B挑選三個商品的得分之和。

這個游戲?qū)W(xué)生Ａ來說，需要尋找一些數(shù)據(jù)來判斷學(xué)生Ｂ的特點。游戲中學(xué)生Ｂ可能存在四個特點（對應(yīng)游戲中學(xué)生Ｂ可能會抽取到的四個角色），那么，如何確定學(xué)生Ｂ的特點呢？學(xué)生A可以在20張商品卡片中，選擇最能反映四類用戶特點的商品展示給學(xué)生Ｂ，觀察學(xué)生Ｂ的選擇。四類商品分別對應(yīng)四類用戶的特點（其中苦瓜對應(yīng)醫(yī)生，炸雞對應(yīng)廚師，薯片對應(yīng)商人，甜點對應(yīng)畫家），如圖2所示。假設(shè)學(xué)生Ｂ選擇了“苦瓜”，此時學(xué)生Ａ就獲得了一條數(shù)據(jù)，根據(jù)這條數(shù)據(jù)，可以判斷出學(xué)生Ｂ的角色是“醫(yī)生”。學(xué)生Ａ為了獲得最大分?jǐn)?shù)，后續(xù)開始針對學(xué)生Ｂ的“醫(yī)生”特點，為其推薦商品。

游戲的具體策略就是根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行信息挖掘，最終實現(xiàn)精準(zhǔn)推薦，這就是推薦算法的原理。盡管學(xué)生Ｂ并沒有表明自己是什么類型的用戶（學(xué)生Ａ不知道學(xué)生Ｂ抽取的角色），也沒有明確表明對每個商品的喜愛程度，但是通過總結(jié)學(xué)生Ｂ的“購買”行為，學(xué)生Ａ就能預(yù)測出學(xué)生Ｂ背后的屬性，從而判斷學(xué)生Ｂ對什么樣的新商品更感興趣。與游戲類似，生活中有許多應(yīng)用場景都在不知不覺地產(chǎn)生數(shù)據(jù)，如瀏覽新聞、搜索題目、網(wǎng)上購物、線上學(xué)習(xí)、搜索信息、觀看視頻、互動聊天等，數(shù)據(jù)悄然在日常生活中積累起來。

數(shù)據(jù)挖掘有很多重要的應(yīng)用，如推薦系統(tǒng)，“銷冠爭霸賽”的游戲就是基于數(shù)據(jù)挖掘的推薦，在游戲中通過對學(xué)生Ｂ的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，能夠得到學(xué)生Ｂ特征的關(guān)鍵信息，當(dāng)知道學(xué)生Ｂ的特征之后學(xué)生Ａ就可以推薦學(xué)生Ｂ最“需要”的商品。簡單來說，推薦系統(tǒng)可以理解為：爸爸去買洗車布，售賣員認(rèn)為爸爸需要購買洗車用品，于是在賣出洗車布的同時向爸爸推薦了洗車水蠟。

2.通過具體任務(wù)讓學(xué)生在操作中體驗人工智能算法的應(yīng)用

教師布置任務(wù)：登錄平臺編寫程序完成任務(wù)—①查看學(xué)生對不同體育器械的感興趣情況；②編寫程序嘗試進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，實現(xiàn)體育器械推薦系統(tǒng)；③編寫程序?qū)ν扑]系統(tǒng)進(jìn)行測試，向新學(xué)生推薦。

3.通過案例應(yīng)用推薦算法，探討人工智能技術(shù)應(yīng)用的倫理道德問題

教師展示案例：隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，購物推薦體驗也不斷升級，個性化推薦技術(shù)對銷售額的貢獻(xiàn)也在不斷上升。為了讓推薦系統(tǒng)更精準(zhǔn)更高效，需要對更多的有效用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。推薦系統(tǒng)在提供精準(zhǔn)服務(wù)的同時也有泄露個人信息的風(fēng)險。布置任務(wù)：請討論人工智能技術(shù)應(yīng)用中的信息安全和倫理道德問題。

師生共同探討得出結(jié)論：工具已經(jīng)變成了自己的延伸，工具自身的智能水平有限，并不擁有完全的自主性，所以無論機(jī)器人造成什么后果，責(zé)任主體依舊是制造和控制機(jī)器的人類。

通過應(yīng)用實例，感受人工智能在生活中的應(yīng)用

在任務(wù)三“智能垃圾分類”中，教師創(chuàng)設(shè)情境：小華是班級的“衛(wèi)生委”，他最近為了垃圾分類的事情傷透了腦筋，在垃圾分類時，經(jīng)常不知道收集的垃圾到底是什么類型的垃圾，小華想，要是有一個智能垃圾分類裝置就好了。師生進(jìn)行問題分析：①垃圾種類繁多，記憶難度大。②不同地區(qū)分類標(biāo)準(zhǔn)不同，需要建立一個自適應(yīng)模型，實現(xiàn)不同類型的垃圾分類。

1.制訂垃圾分類的標(biāo)準(zhǔn)

各個城市的垃圾分類在名稱、標(biāo)志和標(biāo)準(zhǔn)上有所不同，如上海將垃圾分為可回收物、有害垃圾、濕垃圾和干垃圾四類，而北京則分為廚余垃圾、可回收物、有害垃圾和其他垃圾四種。請根據(jù)所在城市的垃圾分類要求制訂垃圾分類標(biāo)準(zhǔn)。

2.訓(xùn)練模型

教師引導(dǎo)學(xué)生通過圖片采集與標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型測試三個步驟得到新的垃圾分類模型。

數(shù)據(jù)采集：準(zhǔn)備面包等濕垃圾樣品和一次性水杯等干垃圾樣品，通過攝像頭采集方式或圖片文件夾上傳方式獲取干垃圾圖片數(shù)據(jù)集和濕垃圾圖片數(shù)據(jù)集。

模型訓(xùn)練：基于上傳的圖片數(shù)據(jù)集，通過平臺提供的模型訓(xùn)練函數(shù)，將干濕垃圾圖片數(shù)據(jù)送進(jìn)網(wǎng)絡(luò)模型中即可完成訓(xùn)練得到自定義的垃圾分類模型。

模型測試：通過攝像頭采集含有垃圾物品的圖片或者手機(jī)拍照上傳圖片，基于訓(xùn)練好的模型調(diào)用垃圾種類預(yù)測函數(shù)就可以輸出預(yù)測的垃圾種類。

教師布置任務(wù)：登錄實驗平臺，平臺中提供了已經(jīng)訓(xùn)練好的圖片分類模型，模型可以實現(xiàn)生活中常見物品的垃圾種類分類，當(dāng)傳入圖片數(shù)據(jù)后，通過模型完成特征提取和分類，輸出物品種類，請編寫程序?qū)崿F(xiàn)人工智能垃圾分類。

3.搭建垃圾分類裝置

材料準(zhǔn)備：拼插積木，攝像頭，電機(jī)，主控，常見干垃圾、濕垃圾物品若干。

步驟流程：搭建模型→采集干濕垃圾圖片→訓(xùn)練分類模型→測試分類模型→預(yù)測垃圾種類→垃圾桶智能開合。

結(jié)束語

人工智能時代帶來了很多機(jī)遇，也充滿了挑戰(zhàn)，學(xué)生需要掌握人工智能時代的基本素養(yǎng)，如能夠從龐大的數(shù)據(jù)流中提取有效信息，進(jìn)行處理、分析，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為用于決策和判斷的依據(jù)；能夠擁有較強(qiáng)的動手實踐能力，并能在技術(shù)實踐中自我反饋并加以修正；能夠主動與他人或群體有效配合，合作完成任務(wù)。學(xué)生只有掌握了人工智能時代的基本素養(yǎng)，才能真正適應(yīng)人工智能時代對人才的要求。

本文系南京市教育科學(xué)“十四五”規(guī)劃2022年度專項課題“基于智慧教育評價的區(qū)域數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的實踐研究”（課題編號：PJZX/2022/006）研究成果之一。