基于核心素养的机器人课程的教学实践与思考

叶依薇

摘要：近几年，机器人课程已经在国外一些发达国家普及，并被纳入教学大纲。相比之下，我国开展机器人教学的历史并不长，目前正处于探索起步阶段，机器人课程还面临着各种问题。本文围绕机器人课程展开深入研究与剖析，总结出了科学可行的、基于核心素养的教学方法与策略、创新评价方式，以期使机器人课程能够更好地开展，更有利于学生的全面发展和个性发展。

关键词：核心素养;机器人;教学模式

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2021）11-0054-03

随着科技的创新与发展，教育改革正在有条不紊地进行，在此背景下，不同类别的教育机器人普遍应用于教学与科技创新活动等领域，机器人课程也应运而生。但当前的机器人教学还面临着诸多问题，经费投入不均导致普及程度不均、市场上提供的机器人教具以及软件环境参差不齐、难以和传统教材相适应、教师经验不足难以达到预期成效、学生能力参差不齐、场地课时的限制等。为了让机器人课程的优势全面施展，笔者围绕机器人课程进行了深入剖析，针对问题提出相应的建议，同时探索总结出有效的教学方法与策略、评价方式。

● 多样化的教学方法

传统的“满堂灌”过于死板和单一，学生的积极性不高，教师应合理利用数字化资源，借助现代教育技术，采用多样化的教学方法促进教学。

1.翻转课堂

翻转课堂简单来说，就是将课堂内与课堂外的时间进行合理调整，同时让学生拥有学习的决定权。通过该教学方法，学生能够最大化利用课堂时间来自主参与项目学习，从而加深对知识的理解和运用。

例如，在粤教版信息技术必修一（2019年版）的“6.2人工智能的应用”这节课中，教师首先明确项目主题为“剖析人工智能的应用”，让学生感受人工智能与社会发展之间的关系，分析人工智能对社会产生的不良影响，思考有效处理此类问题的方法。学生以小组为单位自主选题，根据教师提供的相关视频、文本素材，通过网络、媒体等来源搜集和整理相关材料并形成项目报告，最后进行讲解与展示。

整个活动，激发了学生的兴趣，有助于其各方面能力的培养与强化，如对信息的敏感度、对信息价值的判断力、信息的搜集与梳理能力、语言表达能力、团队合作能力等，而这些能力也正是信息核心素养当中的信息意识。

2.项目式学习

项目式学习是通过教学设计解决真实世界的问题，促进学生可用性知识的建构，而不是解决假设性的、没有意义的无用习题。在日常教学过程中，教师以“情境—主题—规划—探究—实施—成果—评价”为主线，而学生则围绕“项目选题—项目规划—探究活动—项目实施—成果交流—活动评价”的项目学习主线开展学习活动。

在机器人课程的教学中，教师可以围绕“项目背景—发现问题—分析问题—算法设计—搭建编程—成果展示—评价交流”的线索开展教学活动，通过教师提供的项目背景，引导学生发现项目中的不同问题，要求学生以小组的形式对问题进行研究讨论和分析，进而提出解决问题的方法，最后再通过设计算法、编写程序来解决问题。这样，通过学生的全过程参与，有助于学生从生活中发现问题，培养问题意识与批判性思维，加深学生的认知和理解，提高对问题的解决能力，并形成创新作品的能力，而这些能力也正是信息核心素养当中的创新能力。

在项目式学习中，教师并不是完全放手，而要在教学设计、学习资源整合、课堂引导等方面多下功夫。例如，在设置项目时，应根据学生个体差异和团队差异来确定任务的层次与难度，以便于实施分层教学;给学生提供计划书、任务书和足够的辅助资源来帮助他们实施项目;在项目的推进期间，在学生团队和机器人良性互动时，教师应适时予以点拨和帮助，从而让学生在愉悦的体验中掌握相关知识，提升自主思考、技能应用的能力等，发挥创造才能。

● 课程内容的设置

机器人课程没有统一的课程标准，教材版本多，内容丰富，教师可以相对自由地根据学情、软硬件设施等情况开发校本课程。

1.注重课程内容与学生日常生活中的真实问题相联系

机器人课程鼓励学生设计制作作品来解决生活中的真实问题，教师应从真实生活情境入手，创设贴近生活的项目背景供学生探究，只有这样，学生才能将日常生活中解决该类问题的思想迁移到采用计算机处理的方式，尝试用计算机的视角去界定问题、抽象特征、建立模型、组织數据，最后形成解决问题的方案，而这些能力也正是信息核心素养当中的计算思维。

例如，在机器人运动控制模块的学习中，可与现实生活中的职业相联系，学生通过编写程序让机器人模拟人类的职业动作，完成人类的工作，如交通指挥、运动裁判、商场迎宾等。与现实生活建立联系，一方面能够让学生准确掌握作品的应用场景，认清作品的应用价值，另一方面能够激发学生的兴趣，使其主动发现身边的问题。

2.注重多学科知识的融合运用

由于机器人课程涉及的学科知识比较广泛，需要相关学科知识来支撑，所以对于教师来说，应当以机器人课程为基础，有效搜集和利用其他相关学科知识，并在此基础上完成知识重构，进而确保相关学科的知识能够有效贯穿整个机器人课程。教师可设计一些涉及多个学科分析、具有一定难度的问题，进一步强化学生跨学科知识的整合与应用能力。

例如，在机器人语音交互模块的学习中，由于自然语言处理是一项融语言学、心理学、逻辑学、声学、数学和计算机科学于一体的技术，所该技术就涉及了语文、数学、心理、信息技术学科的融合，教师可以提取相关的学科知识点，如语法语义、数理统计等来进行讲解。

3.注重课程内容与学生的已有知识相联系

教学应着眼于学生的最近发展区，教师应确保新知识的讲授是建立在学生已有知识的基础之上，为学生提供带有难度的内容，循序渐进地强化学生的能力，使其能向下一个最近发展区前进。作为教师，应充分发挥自身优势，把新知识与已学知识有效联系起来，以新旧知识的“共同点”作为突破口实现知识的拓展教学。

例如，在机器人课程的初学阶段，编程多以图形化的方式呈现，学生仅需用鼠标拖动就能够轻松完成编程，不需要知道底层代码的编写规则。到了进阶阶段，通常会引入某种程序设计语言，难记的英语单词和枯燥的语法规则会让学生产生畏难情绪。教师如果能够利用已学的图形化编程，将两者的异同点进行对比讲解和迁移，则能较为顺利地完成图形化到代码的过渡。

4.注重课程基础知识的讲解

机器人课程强调创意性作品的产生，所以，教师在设计课程项目时，往往重点考虑项目的复杂程度、目标的难易程度等。这导致部分教师过于重视项目的规划设计，而忽略了讲解基本知识的重要性。

例如，Micro：bit理念的“开源”让教师能够通过网络媒介（如论坛等）来搜集和整理有用的技术资源与课程资源，大量的Micro：bit爱好者对共享理念非常认同，把自己的创意作品与源代码上传至相关论坛，与其他创客产生思想上的交流与碰撞。这打开了教师的思路，有助于寻找更加适用的机器人教学内容与方法。值得强调的是，如果在教学设计和课堂教学中过多关注项目探究，而忽略Micro：bit中基本元器件的工作原理与操作，那么学生的基础知识将不足以支撑项目的完成。

又如，在Micro：bit电路搭建中，虽然课程中有关的诸如物理电路等的硬件知识非常简单，学生能够轻松画出电路图，但因為学生缺乏实践能力，致使电路在搭建期间容易发生问题，因此，教师在进行基础知识讲解时，可以有针对性地选择与硬件搭建有关的知识进行重点讲解。

● 设计多样化的课程评价指标，及时给予学生反馈

机器人课程具有较强的实践性，倘若沿用以往的评价方式，一方面会降低学生的学习兴趣，另一方面也不利于教学活动的开展，进而影响教学成效与学习质量。教师可以项目式教学为重要载体，将项目的完成过程、总结报告等作为评价指标，充分激发学生的主观能动性。

1.注重过程性评价

教师不能只从物化作品的角度来考查学生，倘若过程性评价不足，则无法将评价及时地向学生反馈，学生也会因此失去改进作品的动力和热情。由此可见，设计适用、有效的评价指标有助于考查学生的过程性表现，便于教师全面掌握学生的真实学习水平。

例如，在整个项目活动期间，加强学生之间的沟通。好的项目可以生成具有分享价值的成果，为学生提供作品展示的机会，引导学生进行交流学习，发表独特的见解。所以，作为教师，应当在保证教学进度的前提下，为学生预留足够的、用于作品展示的时间，要求学生以小组的形式进行分享与交流，取长补短。

2.设计多样化的课程评价指标

评价指标的建立应因项目而异，不可一概而论。例如，在Micro：bit相关的课程中，Micro：bit的兼容性较强，能够与不同外接设备连接，这就使得项目具有多样化特征。不同的项目，教师的侧重点会存在一定差异。例如，普通项目考查的是学生的实践能力与程序编写能力，而创意项目除了考察上述能力以外，还比较重视学生的问题解决与创新能力。

因此，课程评价指标应结合不同的项目类别进行调整：在基本知识层面，考查内容包括跨学科知识的掌握情况等;在动手能力层面，围绕学生的程序编写能力、电路搭建的科学性等方面进行考查;在最终作品层面，考查作品的完成情况、创新情况等。

基于核心素养的机器人课程从多学科多领域出发，与学生日常学习、生活经验的相互渗透，有助于培养和强化学生的问题发现与解决能力、动手实践能力。也有助于锻炼学生的创造性思维能力。因此，教师要继续探究机器人课程的教学方法与策略，创新评价方式，进一步培养学生的核心素养。