指向深度学习的人工智能体验课的学习设计

【摘 要】信息科技课程旨在培养学生的科学精神和科技伦理，树立总体国家安全观，提升数字素养与技能。人工智能领域中的机器学习原理广泛地应用于生活、学习领域。本文立足小学生的学情特点，以指向深度学习的“一起向未来，机器学习初体验”教学为例，让学生体验机器学习流程，理解加装价值瞄准镜的重要性，引发学生认知信息科技前沿内容对人类社会的贡献和挑战，树立算法应用向上向善的价值观。

【关键词】深度学习;人工智能;机器学习

【中图分类号】G434 【文献标识码】A

【论文编号】1671-7384（2022）08-067-03

人工智能体验课学习设计关键点

深度学习，是指在教师引领下，学生围绕具有挑战性的学习主题，全身心积极参与、体验成功、获得发展的有意义的学习过程。如何上好人工智能体验课，当前存在缺少体验平台及硬件的支持、学习过程理论化等问题。笔者从四大关键点来说明指向深度学习的人工智能体验课的学习设计。

1.巧建学习平台，打通个性学习路径

学习平台是实现学生个性化学习的重要支撑工具。UMU平台支持像搭积木一样创建学习要素，教师可创设文本、微课、提问、抽奖等学习资源，支持选修与必修，打通个性化学习路径。在课堂上，教师展示学生讨论、提问的关键词云和问卷数据，为精准教学提供支持。

2.运用慧眼识人，体验机器学习流程

机器学习是计算机的一个学习过程，在此过程中，计算机可以形成模式认知或者基于数据持续学习并做出预测，无须特别编程也可做出相应的调整，专注于使用数据和算法来模仿人类学习的方式。小学生理解、体验机器学习流程，成为教学需要突破的重难点，而CocoBlockly平台的慧眼识人模块提供了解决方案。它提供了输入、学习、输出的机器学习模型，输入是用摄像头获取图像信息;学习是图像采集与数据训练过程;输出是由声音、说话、模块三种方式，供用户识别结果，结合硬件编写程序实现功能。

3.分配小组协作，外显计算思维过程

周以真将计算思维定义为与形式化问题及其解决方案相关的思维过程，其解决问题的表示形式应该能有效地被信息处理代理执行。对于人工智能课程，学生如何将问题转化为计算思维解决问题的过程，是教学的重要关注点。ClassIn平台的小组讨论、小黑板等互动工具，可实现组员协作讨论、实时拖拉等功能，共同完成流程图、解决问题的方案，将思维外显化，促进学生与任务深度互动。

4.多维评价反馈，瞄准成长价值导向

深度学习指向学科的育人价值和核心素养，以价值导向落实立德树人。结合人工智能体验课特点，教师从计算思维的可视化、学习过程的可观察、学习互动的可记录、学习效果的数据化等不同维度评价“可见学习”。而评价的导向瞄准学生对人工智能技术的体验与反思。下面以深圳市人工智能在线研讨课“一起向未来，机器学习初体验”为例说明。+LUZydSH0/3ivXFyqzYXPuG2t67D0gXjL1+ZYEJBJos=

人工智能体验课教学案例

1.内容分析

本课是校本课程“玩转AI”中“视觉识别”单元的第2课“慧眼识人——机器学习初体验”。本课先通过人类辩别数学规律题的过程，类比机器学习的流程;再以CocoBlocly平台为载体，在慧眼识人模块中，让学生体验图像输入、学习和输出的机器学习过程，并以人机交互、灯光模组体验机器学习的结果，表达“一起向未来”的冬奥祝福。课程最后，教师以《互联网信息服务算法推荐管理规定（征求意见稿）》的新闻解读，引发学生反思机器学习的双面性，让学生懂得为机器学习加装价值瞄准镜的重要性，树立算法应用向上向善的价值观。

2.学情分析

桂花智能社团由5、6年级学生组成，2人一组，共16人。学生有开发人工智能机器人的经验，学习兴趣浓烈，能独立根据主题进行编程创作，初步具备小学信息技术核心素养。

学生对“AI+机器学习”的认识停留在购物、广告推荐、图像语音识别等场景的生活体验，还不能梳理机器学习流程，认识机器学习的核心算法应用。教师需引导学生树立健康的技术价值追求。

3.教学目标

知识与技能：学生能说出机器学习的流程（信息意识） ;能利用CocoBlockly平台进行姿态图像的采集，并在图像模型学习后，用颜色、语音进行输出表达（信息意识） ;学生以“一起向未来”为主题，创作3种姿态和灯光图案，表达对冬奥的祝福，激发对机器学习应用与奥林匹克精神融合的创新意识 （数字化学习与创新）。

过程与方法：学生利用UMU平台进行自主学习，通过体验三种颜色的识别、声音播放音乐、说话表达个性化内容的学习过程，真实地感受到机器学习的场景（数字化学习与创新）;学生通过完成流程图，梳理出人的姿态图像输入、学习和输出的机器学习过程（计算思维）;在人机交互模组中，教师借助灯光显示不同图案来表示机器学习效果的编程过程，培养学生的计算思维（计算思维）。

情感、态度与价值观：以“为算法加装价值瞄准镜”的新闻切入，让学生体验“机器学习”的实现过程，关注现实生活中机器学习的利与弊，提高作为未来信息化公民的社会责任感（信息社会责任）。

4.教学重难点

教学重点是让学生体验机器学习的流程。教学难点是基于动作识别的机器学习结果，让学生用人机交互、灯光模组编创“一起向未来”的冬奥动作造型。

5.课前准备

文本和微课：以色辩人、以音识人和人机交互灯光模块学习文本和微课;课前学情问卷、课后抽奖评价问卷和课件。

6.教学过程

（1）课前学习：线上自学定机器学习起点

教师在UMU上设置学情问卷，让学生说一说对机器学习的了解，然后设置UMU在线讨论，用举例、关键字说明对机器学习的认识。

设计意图：基于精准教学的教学理念，教师课前对学生的编程基础、使用UMU平台和ClassIn平台学习的经验进行前测问卷调查，了解学生进行混合教学所需的信息素养;抛出机器学习问题，把握学生对机器学习前置概念的了解程度。

（2）课中学习：双线互学探机器学习体验

课前热身，词云展示机器学习印象。教师以词云点题，展示课前UMU讨论“机器学习认识”的词云，再用ClassIn随机选人提问：从词云中，你知道了什么？让学生思考并表达观点。

设计意图：教师以课前讨论机器学习的词云结果导入，聚焦生活中学生关注机器学习的内容，随机选人带来的不确定感，激发学生体验机器学习的求知欲。

猜解图形，入境引机器学习问题。教师利用动画幕布效果，引导学生根据给定条件猜出冰敦敦，引出主题：一起向未来;在冬奥会场的机器人笨笨功能自述中，引出机器学习的问题：我是怎样学会这些技能？

设计意图：教师用冰墩墩引出“一起向未来”的冬奥主题，由清洁机器人笨笨的功能自述中，引出本课的课题：机器学习初体验。开门见山，直奔智能机器人主题和冬奥场景。

巧用类比，妙解机器学习流程。第一关：找一找。教师出示残奥越野滑雪和残奥单板滑雪图标规律题，运用ClassIn答题器，实时显示答题数据。学生分析图标的规律，表达所观察的内容，引出类比板书。

设计意图：教师采用类比分析法，说明机器学习像人类学习过程，由训练—特征—建模—模型—应用，为后续体验机器学习做铺垫。

慧眼识人，体验机器学习流程。第二关：以色辩人。教师展示学习内容，请学生打开CocoBlockly平台，“实验室——慧眼识人”，训练“OK”“点赞”“耶”的姿态，以颜色表示识别反馈。教师提供学习支架，规定学习时间，请学生自主探究。学生登录UMU平台，打开微课学习;在CocoBlockly平台，登录“实验室——慧眼识人”，体验三个姿势的输入、学习、输出。在学习评价环节，教师利用ClassIn平台，屏幕共享，现场演示识别效果与互动表扬。

设计意图：教师让学生体验机器学习流程，具身实践增强对机器学习的感悟。学生利用UMU平台提供的学习支架自定学习步调。而抢答选人环节，教师用屏幕共享展示机器学习—颜色识别的效果，给学生展示自我的舞台。

语音说话，反馈机器学习效果。第三关：以声识人。在CocoBlockly平台上，学生利用语音，选择合适的音乐，表达使用三种手势的心情;说话、输入文字，赋予使用三种手势的意义。学生利用UMU平台，选择自主探究或小组协作的学习方式，在规定时间内完成任务。而评价方式，教师则用classIn的举手功能，授权屏幕共享点评。

设计意图：学生以小组协作方式选修语音或说话的内容，体验“以声识人”，进一步理解机器学习的效果反馈有不同的表达方式。学生关注用户的体验感，在机器学习领域中，意识到用户思维的特点。

人机交互，玩转机器学习应用。第四关：祝福冬奥。在ClassIn中，学生调出学习内容：以“一起向未来”为主题，选择3种最喜欢的冬奥运动姿态，进行图像训练;当识别成功后，用灯光模块制作电子奖牌，祝福奥运健儿，赛出中国范儿。学生用分组讨论工具，组内成员实时协作，拖拉算法流程图，设计3个手势和3个图案，说明灯光图案特征与手势关系。学生学习时间为20分钟，若学习过程遇到问题，实时输入聊天室。学习评价方式为组内一名学生当助教，教师授权视频墙功能，另一名学生现场演示。

设计意图： 小组经历主题分析、功能设计、算法分析、机器学习、脚本设计、硬件测试和效果展演的创作过程。学生一人摆运动姿势，一人举灯显示图案，分工协作实时发生。学习反馈以实时互动为主，拍照上传，学生拖拉解说过程中展示计算思维。视频墙把课堂变成一个为冬奥送祝福的秀场，融入爱国主义情感，展现机器学习为生活带来的妙处。

算法解读，思辩机器学习价值。机器学习是否可以任意收集信息，经过算法训练后，输出任何信息呢？教师请学生交流所思所想，然后出示《互联网信息服务算法推荐管理规定（征求意见稿）》的解读新闻，共同树立机器学习的边界。

设计意图：教师抛出问题引发价值冲突，树立君子有所为，有所不为的价值观。

（3）课后学习：线上评学析机器学习感悟

在UMU上，教师展示抽奖游戏，让学生评价自我表现、组员协作等，然后教师进行点评。讨论版块，教师请学生谈谈对机器学习的收获。

设计意图：教师以抽奖游戏来评价学生信息技术核心素养的变化;在UMU讨论版块，汇聚学生的关键字，产生词云，展示每个学生的内容和所获赞数。

7.教学反思

面向深度学习的人工智能体验课的学习设计，以促进学生深度学习为导向，将信息技术核心素养的四大要素贯穿到主题活动中。学生在经历完成任务的过程中，改变了人工智能课注重理论传授、缺少实操体验，注重软件应用、缺少硬件实践，注重技术规范、缺少伦理思考的状况，体验人与机器、机器与机器、人与人之间的相互协作和相互连接，真正地感受冬奥精神，以机器学习初体验，携手一起向未来。

注：本文系广东省中小学教师培训中心专项科研项目2021年度课题“指向深度学习的STEAM项目式教学课例开发与实践研究”（课题立项号：GDSP-2021-Q008）和广东省STEM教育实践研究课题“基于项目的‘STEM+’学科教育活动专题开发与实践研究”（课题立项号：2018GDSTEM061）的阶段性研究成果，受广东省周莉萍名教师工作室资助

参考文献

田慧生. 深度学习： 走向核心素养[M]. 北京： 教育科学出版社，2018.

王旭卿.从计算思维到计算参与：美国中小学程序设计教学的社会化转向与启示[J].中国电化教育，2014（3）.

李锋，赵健.高中信息技术课程标准修订： 理念与内容[J].中国电化教育，2016（12）： 4-9.

作者单位：广东深圳市龙华区桂花小学