中小學(xué)人工智能教育怎么教
——以《深圳市義務(wù)教育人工智能課程綱要（修訂版）》為例
文_萬 珺1 林小紅1 謝作如2 鐘柏昌1*
（1. 華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院；2. 溫州市科技高級中學(xué)；*通訊作者）
上篇丨
教學(xué)資源與工具的選用
人工智能教育的開展，既需要合適的教學(xué)模式與方法指引，也離不開豐富的資源支持。教學(xué)資源是一切可以用于教育、教學(xué)的條件，包括物質(zhì)、自然、社會及媒體條件，是教學(xué)材料與信息的來源?！镀胀ǜ咧行畔⒓夹g(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017年版2020年修訂）》明確指出，要配備數(shù)量合理、配置適當(dāng)?shù)膶嶒炘O(shè)備，建設(shè)適應(yīng)教學(xué)需要的數(shù)字化教學(xué)資源[9]?！毒V要》將資源細(xì)分為3個維度，分別是教學(xué)資源、平臺資源和空間資源。
人工智能課程教學(xué)資源主要包含教師教學(xué)材料、學(xué)生學(xué)習(xí)材料和實踐課程軟硬件環(huán)境等。教師教學(xué)材料、學(xué)生學(xué)習(xí)材料是師生進(jìn)行教學(xué)和學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，通過這些教學(xué)材料，師生得以了解人工智能課程的最新要求與動態(tài)，并由此展開教學(xué)；實踐課程軟硬件環(huán)境是人工智能課程實施的依托，學(xué)生通過體驗與實操，才能真正通達(dá)人工智能教育的核心。
必要的智能化教學(xué)平臺是人工智能課程實施的基礎(chǔ)保障，學(xué)生可在平臺上查找資源、模擬訓(xùn)練等。學(xué)?？山Y(jié)合自身條件與實際教學(xué)需求，配備計算機、軟件等基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)施，以及人工智能智慧教育平臺，例如虛擬仿真實驗室、機器學(xué)習(xí)自定義模型訓(xùn)練平臺、人工智能編程平臺等，以滿足個性化教學(xué)、項目式學(xué)習(xí)等需求。
空間資源的開發(fā)也是重點，人工智能實驗室建設(shè)是人工智能實踐課程建設(shè)的重要組成部分，應(yīng)分區(qū)布置，使之功能明晰、規(guī)整有序，一般應(yīng)包括配備互動白板、投影設(shè)備等的教學(xué)區(qū)，布局適宜、資源豐富的學(xué)習(xí)區(qū)，配備常用設(shè)備、工具和人工智能開發(fā)板等的工作坊區(qū)，并設(shè)立設(shè)備儲存柜、貨架和抽屜等的設(shè)備存放區(qū)。
中小學(xué)人工智能教育可劃分為體驗級、理解級、應(yīng)用級、綜合級[10]，每個層級的目標(biāo)與要求是逐層深入的，對應(yīng)使用的人工智能教學(xué)資源與工具也會有所不同，教師可根據(jù)不同學(xué)段進(jìn)行對應(yīng)設(shè)計與選用。
第一學(xué)段（1—2年級）：游戲化、互動性資源
此學(xué)段的學(xué)生處于認(rèn)識數(shù)字與培養(yǎng)數(shù)感的初級階段，人工智能的知識儲備較為薄弱，關(guān)鍵是激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能的興趣，建立學(xué)生對人工智能的初步認(rèn)知；不宜涉及較為抽象的人工智能技術(shù)基礎(chǔ)、機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)模塊相關(guān)內(nèi)容，所以未對應(yīng)任一層級。
教師要充分考慮學(xué)生當(dāng)前階段的活動經(jīng)驗和生活經(jīng)驗，選用以游戲化和互動性為主要特點、以故事和動畫為載體的教學(xué)資源，介紹人工智能的含義和基本特征，激發(fā)學(xué)生對人工智能的興趣。例如，教師可在學(xué)習(xí)區(qū)放置各類學(xué)習(xí)資源，展示案例，引導(dǎo)學(xué)生通過智能語音助手收聽寓言故事、查詢天氣預(yù)報等，并幫助學(xué)生與之進(jìn)行交互活動，感受人工智能，體會人工智能給生活帶來的便利；可在教學(xué)區(qū)組織學(xué)生通過白板、電腦等設(shè)備分享交流對身邊人工智能應(yīng)用案例的觀察記錄，以觀察日志、視頻解說、繪畫創(chuàng)作等表達(dá)方式探討人工智能對生活、社會的影響，深化學(xué)生對人工智能的認(rèn)識。
第二學(xué)段（3—4年級）：人工智能仿真平臺和智能傳感器
3—4年級的學(xué)生認(rèn)知發(fā)展處于具象思維階段，已經(jīng)具備一定的動手能力，所以對應(yīng)第一層級——體驗級。體驗級的教學(xué)內(nèi)容并未真正涉及人工智能的核心算法與模型，不要求學(xué)生訓(xùn)練模型，只需借助編程體驗工具認(rèn)識人工智能，對應(yīng)的認(rèn)知水平為記憶。
教師可逐步引入人工智能仿真平臺和智能傳感器等教學(xué)資源，通過情境創(chuàng)設(shè)、案例分析、項目體驗等方式，引導(dǎo)學(xué)生在解決問題的過程中掌握人工智能中數(shù)據(jù)采集與處理的方法，深化對人工智能的認(rèn)知。例如，在配備常用設(shè)備、工具和人工智能開發(fā)板的工作坊區(qū)，引導(dǎo)學(xué)生使用智能攝像頭從多類背景、多個角度錄入石頭、剪刀、布3種手勢的數(shù)據(jù)，制作簡易的“AI猜拳機器人”，認(rèn)識數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)的基本概念；在教學(xué)區(qū)結(jié)合動畫視頻向?qū)W生演示自動駕駛汽車是如何識別交通標(biāo)志的，引導(dǎo)學(xué)生體會人工智能的感知能力、學(xué)習(xí)能力與決策能力；使用互動白板、音響系統(tǒng)，講解“聽覺傳感器”，并通過類比人類聽覺系統(tǒng)的工作過程，引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)機器感知的基本原理和應(yīng)用特征。
圖 4 學(xué)生進(jìn)行手勢識別操作
第三學(xué)段（5—6年級）：實體開源硬件與集成化的智能模型訓(xùn)練工具
5—6年級學(xué)生認(rèn)知發(fā)展處于從具象思維到抽象思維的過渡時期，思維比較活躍，所以對應(yīng)第二、第三層級——理解級、應(yīng)用級。理解級的教學(xué)內(nèi)容需要學(xué)生經(jīng)歷人工智能模型的開發(fā)過程，重點、難點在于通過不斷調(diào)整數(shù)據(jù)集改進(jìn)模型，對應(yīng)的認(rèn)知水平為理解；應(yīng)用級要求學(xué)生運用模型制作智能交互系統(tǒng)，生成的數(shù)據(jù)集也會更為復(fù)雜，對應(yīng)的認(rèn)知水平為應(yīng)用。
教師可運用上機實驗、模擬、仿真、搭建簡易系統(tǒng)等方式，引入實體開源硬件與集成化的智能模型訓(xùn)練工具等教學(xué)資源，讓學(xué)生掌握人工智能的關(guān)鍵技術(shù)與實現(xiàn)方式。例如，借助在線人工智能平臺和模擬仿真工具，引導(dǎo)學(xué)生采用生成式人工智能工具，通過編寫及優(yōu)化提示語的方式，完成“AI生成繪畫”，以可視化的方式學(xué)習(xí)人工智能關(guān)鍵技術(shù)，培養(yǎng)創(chuàng)新思維與實踐能力；借助在線人工智能平臺和簡易工作坊區(qū)開發(fā)工具，結(jié)合查閱的資料，進(jìn)行數(shù)據(jù)收集與整理、分類與標(biāo)注，利用內(nèi)置處理器完成模型訓(xùn)練和推理，制作“果園采摘機器人”，學(xué)會應(yīng)用人工智能技術(shù)解決真實問題。
圖5 學(xué)生操作開源硬件
第四學(xué)段（7—8年級）：人工智能教學(xué)平臺與實驗室入標(biāo)題
7—8年級學(xué)生思維能力與動手能力較強，所以對應(yīng)第三、第四層級——應(yīng)用級、綜合級。相較于應(yīng)用級，綜合級需要學(xué)生分解實際項目問題并形成問題鏈，靈活運用所積累知識解決問題，對應(yīng)的認(rèn)知水平為分析。
教師可設(shè)置演示、類比、分析、實驗等任務(wù)，依托人工智能教學(xué)平臺與實驗室等教學(xué)資源，幫助學(xué)生理解機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的實現(xiàn)方式，并引導(dǎo)學(xué)生基于生活情境，通過項目式作品開發(fā)實踐學(xué)習(xí)人工智能關(guān)鍵技術(shù)的基本原理與應(yīng)用方法，提升人工智能時代的責(zé)任意識。例如，通過教學(xué)資源進(jìn)行前期知識累積，利用網(wǎng)絡(luò)收集所需圖片等素材，引導(dǎo)學(xué)生正確劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，并借助人工智能平臺上的開源代碼訓(xùn)練模型，實現(xiàn)對流水線產(chǎn)品的分揀功能，完成“智能分揀系統(tǒng)”的設(shè)計與開發(fā)，提高學(xué)生的人工智能應(yīng)用能力，學(xué)會解決實際情境中的復(fù)雜問題；設(shè)計一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗，引導(dǎo)學(xué)生借助人工智能平臺和工具設(shè)備等資源，動手訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如基于MNIST數(shù)據(jù)集訓(xùn)練LeNet模型，基于CIFAR-100數(shù)據(jù)集訓(xùn)練VGGNet模型，并比較“手寫數(shù)字識別”和“鳶尾花分類”案例，加深對深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)的理解。
圖6 學(xué)生在平臺上訓(xùn)練模型
綜上，需根據(jù)不同學(xué)段學(xué)生的特點，以及教學(xué)內(nèi)容與定位，比較分析每個學(xué)段的學(xué)習(xí)內(nèi)容與學(xué)業(yè)要求，選取合適的資源工具，完成相應(yīng)學(xué)習(xí)任務(wù)。
小結(jié)
對于基礎(chǔ)教育而言，如何合理設(shè)計人工智能課程，特別是解決“怎么教”的問題，成為當(dāng)前教育改革的重要議題。本文將教學(xué)模式與資源工具的選用劃分了多個層級，旨在引導(dǎo)學(xué)生逐層遞進(jìn)、由淺入深地學(xué)習(xí)人工智能，希望由此破解人工智能教育的教學(xué)實踐困境，也期待能與廣大學(xué)者共同討論與改進(jìn)，推動基礎(chǔ)教育領(lǐng)域的人工智能教育發(fā)展。
（本文所用照片由溫州科技高級中學(xué)陳恩慈提供）
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來源 | 《中國科技教育》2024-12，文章編輯：畢晨輝
編輯、排版 | 孟想
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