融合设计与计算思维的高中人工智能课程设计与探究

文∣陈婧雅 刘成刚

一、引言

人工智能技术对当今社会有着深远的影响，全球范围内的信息处理都少不了它的参与。在大数据、算力和算法三大力量的驱动下，人工智能的相关应用开始有序落地，特别是在教育这个重要赛道上。为了实现人工智能领域的可持续发展，相关人才培养成为重中之重。

2017年修订的高中信息技术必修模块中加入了人工智能的章节内容，“人工智能初步”也作为信息技术课程的选择性必修模块。但就目前而言，针对人工智能这门新兴学科，无论是研究者还是一线从业教师，都对如何进行教学设计感到困惑。多数教师仍注重人工智能课程中“术”的培养，以计算机编程为主要教学内容，将人工智能的概念狭义化，而忽视了课程中的“道”，即培养学生理念与思维认知，助力“实现人的全面发展”。设计思维是一套能以系统整体观，利用创新思维解决产品设计过程中复杂问题的方法论体系，将其与计算思维相融合，能够很好地弥补人工智能学科只重程序算法而忽视系统思维的短板。

基于此，本文通过对设计思维和计算思维的理论研究，探究融合设计思维与计算思维的人工智能课程设计框架，以期为高中人工智能教学提供实质性的参考。

二、设计思维与计算思维的融合过程

(一)计算思维

《普通高中信息技术课程标准(2017年版)》提到“信息技术课程设计应着重培养高中生信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任”。计算思维作为其核心素养之一，在以“程序驱动”的数字化时代显得格外重要。随着时代的不断进步，计算思维的内涵也为适应现代信息社会生存发展发生相应改变，因而还没有一个完全标准的定义。本文认为的计算思维是依据真实问题，借助计算机程序思想，创造性地解决问题的思维能力。

目前我国基础教育阶段中，关于学生计算思维能力培养的相关应用主要集中于编程语言课程。人工智能技术发展强大的内驱力也是程序算法，因此人工智能课程中应渗透对计算思维的培养。图1为计算思维在计算学科的设计框架。

图1 计算思维在计算学科的设计框架

(二)设计思维

设计思维强调充分发挥设计者的创造性思维，将哲学、艺术和技术等因素融会在设计中，形成具有创造性的新产品。设计思维培养的前提是创新意识，而创新意识本质上可以理解为创造一种新的秩序。设计思维有助于帮助设计者将原有产品依据现实情况进行更新迭代，最终赋予它们新的功能以更好地服务人类，这与人工智能的发展内涵不谋而合。设计者在利用设计思维进行创作时，是以主观感性的非逻辑思维，甚至脱离逻辑思维的头脑风暴，更好地激发设计者的创造激情、探索欲、求知欲等心理品质，而不单纯局限于实际应用层面。[1]若在人工智能教学设计中融入设计思维的培养，有助于学生从系统设计、产品设计的角度看待人工智能课程，将理论与实践更好地进行有机融合。

斯坦福大学提出了经典的EDIPT设计思维模型，即设计思维在教学中的5个阶段，包含同理心、定义、构想、原型和测试。[2]祝智庭等人于近期提出了教育人工智能(eAI)的概念，认为在eAI中，设计思维的培养是教学智慧的关键一环。在原有设计思维的框架上针对eAI的特性，丰富了设计思维解决问题的思路：移情、学会发现真实问题、头脑风暴、试错优化、公开展示。在eAI课程中，设计思维可贯穿于提问(启问)、可视化表征、运用隐喻、设计学习、体验、巧用技术工具、角色扮演等多种艺术力量中加以培养，促进学生自发地生成创造性问题解决方案。[3]

本文根据EDIPT与祝智庭等人提出的设计思维框架，结合计算思维解决问题的一般过程，将两种思维方式按照人工智能课程特点进行融合，构建了设计思维与计算思维过程融合结构图(如图2)。

图2 设计思维与计算思维过程融合结构

通过对上述计算思维与设计思维的分析，本文认为两种思维模式的侧重点不同。首先，在面向对象方面，计算思维强调的是用计算机科学的基础概念去求解问题，而设计思维则强调的是以产品设计理念去解决现实问题。其次，在设计过程中，计算思维解决问题的框架关注的是利用计算程序思维、算法思维将具体问题以可计算化的方式描述并解决，考虑的是主体；设计思维则以人为中心，关注如何艺术化地解决问题，考虑的是受众。最后，在评价体系上，计算思维主要关注学习者的算法思维、协同、批判性思维、问题解决能力及创造力这五个维度[4]，而设计思维除了关注以上维度外，还增加了人本主义思想、共情、最终产品的价值迁移等维度。两种思维方式的融合能够将感性的非逻辑思维与理性的逻辑思维有机结合，帮助学习者从整体系统的角度看待人工智能。

三、融合设计思维与计算思维的人工智能课程设计

高中开设人工智能课程更多的是让高中生对人工智能领域有个宏观概念，体验人工智能的具体应用、技术及背后原理，从而提升他们对人工智能的兴趣。因此，人工智能的最终落脚点应是让学生发现其辅助性，即人工智能如何帮助人类解决生活中的问题。鉴于此，本文认为人工智能课程设计须依托项目式教学，以产品设计为载体，创造性地解决真实问题。在这个过程中，计算思维及设计思维的培养有助于学生从技术及认知上正确理解人工智能。

基于上述设计思维与计算思维的融合过程分析，结合人工智能课程的特点，本文构建了融合设计思维与计算思维的人工智能课程设计框架，如图3所示。

图3 融入设计思维与计算思维的人工智能课程设计框架

在人工智能教学环节设计中，以设计思维在教学中的过程为大环境，合作小组基于真实情境引发思考，移情并提取需要解决的问题进行分析，设计开发产品原型，并在应用产品的过程中不断思考如何对其进行迭代更新。在设计产品原型并制作的过程中，融入对计算思维的培养，用流程图将方案抽象为程序方案，用计算机程序进行编码，通过内外部整合产品实体(在过程中反复试错优化)，以计算机程序的思想来解决具体问题。这样的设计可以培养学生以整体系统的角度设计并开发人工智能产品，以程序思维来实现产品的具体设计。

对于具体教学实施过程，在发现问题、探究分析阶段，合作小组基于教师提供的项目背景等材料，利用搜索引擎工具对要解决的具体问题进行归纳、提取；在原型设计阶段，分为整体方案设计与功能设计；在方案设计上，小组可以通过思维导图工具进行发散性思维、头脑风暴；在功能设计上，小组可以使用流程图将程序解决问题的过程可视化，按照程序运行过程思考问题解决方案；在具体产品原型开发上，小组可利用MU、Pycharm等软件设计算法、编写程序，并利用实验机器人及传感器等外部设计实现人工智能产品的相关功能。在公开展示阶段，小组可通过报告、课件、具体产品原型等方式呈现设计结果，并总结在设计过程中对人工智能产品的迭代更新及尚未实现且待实现的部分。人工智能的教学课堂应以学生为中心，教师在课程中更多地起到一个辅助的作用，为学生把控设计主题，提出阶段任务，参与评价，程序实现及产品原型实现提供支架。

四、融合设计思维与计算思维的人工智能教学案例

人工智能课程应将理论与实践相结合，若单纯利用计算机来教授编程与算法知识，无法激起高中生的学习兴趣。人工智能的课程内容主要涉及Python语言及算法设计、模式识别、自然语言理解、深度学习等技术，但人工智能技术的背后原理以高中生的现有认知水平是较难理解的。因此，需结合已有的人工智能设备(如实验机器人)，让高中生进行沉浸式体验，更易理解人工智能技术的原理。

基于上述构建的融入设计思维与计算思维的人工智能课程设计框架，本文进行了主题为“垃圾分类AI助手设计与实现”的课程设计(见表1)。课程分为五个阶段(每个阶段可灵活安排课时)，可结合2017年粤教版教材《信息技术》第四章“程序设计”内容一起讲授；也可以作为单独的项目章节，在复习Python语句结构中使用。课程中使用的硬件设备是基于高中生开发的Yanshee机器人开源平台及相关传感器。

表1 “垃圾分类AI助手设计与实现”课程设计

(一)课程目标

“垃圾分类AI助手设计与实现”课程目标是学生通过学习能够利用网络等手段获取信息，了解垃圾分类的概念及意义，提升社会责任感;小组协作发现问题，分析并设计垃圾分类AI助手的外形、功能、运行流程等，利用数字化工具(思维导图、流程图)呈现创意;掌握Python语句(选择循环语句)，使用Yanapi接口，利用语音识别等技术设计AI助手的原型，实现相关功能;测试并进行产品优化，利用网络实现拓展功能。

(二)课程内容设计

在阶段一中，教师没有直接切入主题给学生提供垃圾分类AI助手的样例，并让学生设计编写程序，而是让小组自行设计AI助手，小组“头脑风暴”产品的设计初衷(针对什么人群设计)、产品外形(人形或物品形状，使用什么材质等)、实现功能(语音播报，图像识别等)等。该阶段目的在于培养学生的设计思维，从感性非逻辑的角度，跳脱程序可实现的限制，借助网络等数字化手段对产品进行创新设计。在这个阶段教师可以提出相关问题作为引导小组获取信息的脚手架。在小组设计完成、分享设计后，再利用流程图等方式，将AI助手的运行流程可视化。

在阶段二、三和四中，教师将产品整体功能分解实现，学生根据自己的设计想法，利用已学的选择语句，实现AI助手的垃圾分类语音识别功能。在反复测试的过程中发现问题，优化程序，例如如何运用循环语句多次运行程序。学生结合Yanshee机器人中的Yanapi库实现AI助手原型设计。在阶段四中，学生学习传感器的使用，体验真实人工智能产品是如何感知并获取外部信息的，学生也可选择相关传感器实现产品的智能唤醒。

在阶段五中，小组呈现设计产品并进行汇报，阐述与自己原始设计相比还有哪些功能尚未实现，涉及的AI技术是哪些，如动作上的扩展，利用颜色识别垃圾桶，并将垃圾丢到某个垃圾桶；或认知上的拓展，比如可以直接识别用户手中的垃圾种类(涉及聚类分析等)，提升学生对后续算法学习的热情。阶段五起到升华主题的作用，学生通过设计AI助手，感受人工智能在生活中所起到的作用，提升学生的社会信息意识。同时让学生明白人工智能产品不是一成不变的，而是要不断地进行算法与产品的迭代更新。

教师对每个阶段过程进行跟踪，全程监管，对每个阶段过程学生遇到的问题进行引导和总结。整个项目从产品外观设计、功能实现(语音、人脸、文字识别技术等)到产品实现和呈现，最后到评价反思、对产品的迭代更新，每个部分都需要小组成员协作发挥自身创造力来实现最终效果，有助于培养学生的设计思维与计算思维能力。

(三)课程评价方案

人工智能课程不同于高考科目，对于学生学习效果的评价方案不应局限于试卷量化测试，还应关注学生学科核心素养的养成过程。本文认为，人工智能课程的评价应关注项目过程数据，通过表现性评价来判定学生思维与技能培养情况。本文以“垃圾分类AI助手设计与实现”课程为例，设计其评价方案(如表2)，教师可根据每个评价要素中的标准，观察学生的完成情况，进行相应的等级评定；并收集学生的过程性数据(作品报告、反思等)进行质性评价，综合评定学生在课程学习过程中的思维技能掌握情况。

表2 “垃圾分类AI助手设计与实现”课程评价方案设计

五、结语

加强人工智能教育，是未雨绸缪应对未来社会高速发展的必然选择和要求。高中人工智能课程的普及与通识化，亦是人才培养连贯性的要求。人工智能的发展必须倚靠设计创新所带来的巨大推动力，人工智能思维是未来社会的常识。设计思维的培养为人工智能课程的产品设计插上创意的翅膀，计算思维的培养帮助学生利用计算机科学思维解决复杂的现实问题。本文认为人工智能课程应是理论与实践相结合的综合课程，不仅包含物理、数学、信息等多学科的相关知识，还涉及人工智能产品的设计与创造。仅以计算机程序课程代替人工智能课程，是不能囊括人工智能课程所要传递给高中生的真正意义，没有真正将人工智能全方位地呈现在学习者的视角下。为了能够更有效地开展人工智能课程，应将科学与艺术紧密结合起来，以项目学习为主线，设计出符合人工智能课程的教学方案。