小学阶段开展人工智能课程的策略探讨

2019-01-16 09:14李婷
中小学信息技术教育 2019年12期
关键词:车牌音箱语音

李婷

当今时代是信息化飞速发展的时代,随着网络的普及和移动终端的广泛应用,人工智能领域也取得了极大的发展,无人驾驶汽车、人脸识别、自动送货机器人等人工智能应用已经出现在生活的方方面面。目前,人工智能课程已经引起了大家的广泛关注,不少区域和学校已经主动开展了小学阶段人工智能教育的探索实践。为了助力学生的快乐成长,我校也将人工智能引入课堂,开启了课堂教学的实践研究。

适合的软硬件设备,搭建充分体验的平台

在小学阶段,人工智能教育的首要目标是让学生充分体验人工智能,了解人工智能在生活中的应用,激发学生学习、探索人工智能的兴趣。在人工智能的学习中,教师可以选择人脸识别设备、无人驾驶系统、增强现实等智能硬件设备供学生体验,这种体验的方式能够给学生留下深刻的印象,增强了学生的好奇心。先进的人工智能硬件环境给学生提供了自主探索的学习氛围,注重学生的亲身经历和感受,从而激发学生探究人工智能领域的积极性。这样的实施方式适合在人工智能实驗室或学校专门创设的人工智能体验区进行,让学生在学校的生活中也能够感受到人工智能。

在课堂教学中,教师还可以选择操作方便、能够利用计算机或平板电脑进行体验的软件供学生学习。教师可以根据教学内容,让学生有针对性地去体验,如使用“讯飞语音”让学生看到语音即时转文字的过程、使用“讯飞留声”让学生体验智能语音合成功能;通过“九歌计算机诗词创作”让学生了解人工智能不仅能识别语音,还能进行古诗词创作;借助“猜画小哥”让学生感受图像识别的作用。不同功能的软件应用,给学生提供了丰富的学习资源,让学生充分感受到人工智能具有“能听、会说、能理解”的强大功能。

恰当的教学设计,创设思辨的学习氛围

人工智能教育是思维的教育,培养学生的综合素养在人工智能教育中至关重要。人工智能教育不是各种装备的竞赛,而是要使用恰当的工具、恰当的情景构建、恰当的教学组织形式,形成恰当的人工智能实践方式。在小学阶段,教师要准确把握人工智能课程的核心理念,从学生的视角出发,设计教学活动。例如,在学生进行语音识别的体验活动时,教师可以设计一个挑战赛来激发学生参与的兴趣。学生可以采用加快语速、提高声调等不同的方式说话,甚至是尝试说方言、使用口头语等。总之,学生要想尽办法去挑战语音识别的可能性,根据语音识别的结果,总结软件的优缺点,试着猜想或分析产生的原因。语音识别需要大量的语音数据对机器进行训练,就像人类学习说话一样。这样的教学设计方式将单一的体验活动转变成了小组的研究活动,给学生创设了思辨的学习环境,达到对学生进行思维培养的目标。

学生都有与智能音箱进行聊天的经历,但他们聊天的方式多是随意、没有经过思考的。教师不能因为学生已经多次使用过智能音箱,就不让学生在课堂上体验了,而是要在设计好教学活动的基础上让学生再次尝试。如在学生与智能音箱对话之前,给学生提出问题“请你尝试用一个问题难住它,想一想智能语音系统对哪类问题回答的较好,哪类问题回答的不太好?”当学生带着问题去和智能音箱聊天时,他会非常谨慎地思考自己要说什么。如有的学生会问,“小明是我的哥哥,小丽是我的妹妹,小丽和小明是什么关系呢?”学生问这样的问题,说明他对老师提出的问题做出了猜想:他认为智能音箱对于逻辑性强的问题可能回答不好。所以,他选择逻辑性强的问题与智能音箱进行交流,检验自己的猜想是否正确。在教学活动的设计中,不一定要使用复杂的信息技术手段,而是要选择适合学生的学习内容,并进行恰当的设计,才能发挥其重要的作用。

必要的经验总结,探索创新的学习模式

在教学中,教师要积极进行课堂教学实践以及学科领域中的研修活动,及时积累经验,尝试总结课堂学习模式。目前,依据我校开展人工智能课程的经验,我们将小学阶段人工智能的体验性学习内容,总结成如下学习模式:体验、感知——引发思考——体验、研究——总结、分析。例如,在学习图像识别时,学生了解了车牌识别,他们想到生活中有人为了躲避交通摄像头的拍摄,故意遮挡或损坏车牌的现象,人工智能技术能不能对这种行为起到监督的作用呢?学生仿照真实的车牌设计了数字不完整、手写数字替代车牌上的数字等形式的图片,他们选择了某小区的一款车牌识别系统进行试验。通过研究,他们发现用一张车牌的纸质图片,就通过了某小区门口的识别系统。孩子们尝试提出了自己的解决方案,车牌识别系统可以采用车牌图像识别与红外车距识别相结合的方式。由此,他们还联想到了人脸识别也同样存在一些问题,如机器如何分辨长相一样的双胞胎呢?这也激发了他们的探究欲望,让他们在学习中能够不断地研究问题。

在小学阶段的人工智能教学中,这种学习模式能够让学生在充分思考的基础上去应用技术。在探究的过程中,学生既能够正确认识技术,也提升了研究能力,学生的思维也得到了发展。

参考文献

[1]何克抗. 信息技术与课程深层整合理论[M]. 北京:北京大学出版社,2008.

[2]杨状元,林建中. 人工智能的现状及今后发展趋势展望[J]. 科技信息,2009(4): 524-525.

[3]张剑平. 关于人工智能教育的思考[J]. 电化教育研究,2003(1): 24.

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