新课标视域下义务教育阶段人工智能课程主题式教学探索——以“自然语言处理”为例

范 洁

(北京市大兴区教师进修学校，北京，102600)

一、引言

2017年7月，《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》提出要把在中小学推行人工智能、普及人工智能知识作为推动我国人工智能发展的一项重要保障措施。[1]《普通高中信息技术课程标准(2017年版 2020年修订)》指出，《人工智能初步》作为选择性必修模块进入高中课程内容。[2]《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》(以下简称信息科技课程标准)指出，人工智能成为义务教育信息科技课程知识体系中六条逻辑主线之一，“人工智能与智慧社会”设定为第四学段(七至九年级)的内容模块。[3]这些信息技术(信息科技)课程标准进一步明确了在中小学开展人工智能教育的必要性。

在一系列国家政策和课程标准的指引下，人工智能教育在我国基础教育领域被按下“加速键”，国内教研单位、企业、学校和课外培训机构相继推出各具特色的人工智能课程。这些课程，在定位、内容、开发思路和受众群体上各有不同，极大地丰富了教学资源，加速了人工智能课程在中小学的落地实施。技术快速迭代发展，给人工智能课程教学带来挑战，如“学习人工智能让学生获得什么”“如何选择适切的技术和学生感兴趣的应用场景”“怎样更高效地组织教学”“哪种学习方式更适合学生”等问题需要研究解决。以人工智能知识为载体，培养学生计算思维能力，促进学生数字素养与技能的提升是当前义务教育阶段人工智能教学实践的应然形态。

二、主题视角下的义务教育阶段人工智能课程

作为当前研究热点，人工智能涉及计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学及语言学等多个学科知识。结合学生的认知能力和水平，在义务教育阶段开设人工智能课程侧重普及教育，让学生了解人工智能的基本知识、感受人工智能对人类社会的积极影响，培养学生成为适应智能化社会的合格公民。[4]

主题是学生能够主动参与的、有情境的复杂问题。[5]主题式教学是围绕某一主题构建学习单元，让学生借助各种探究手段和活动及与主题相关的各类资源，使学生认知发生迁移，提高其高阶思维能力及主动探究精神的有效教学方式。[6]义务教育阶段人工智能课程(以下简称人工智能课程)具有普及性和开放性，适合开展主题式教学。在主题统领下，结合真实情境多角度挖掘与主题相关的内容，以问题探究和项目实践为驱动，促进学生在实践中感悟和理解人工智能知识，拓展学生学习的广度和深度。

信息科技课程标准对中小学生学习人工智能提出了具体学业要求，如表1所示。[3]从表述可以看出，人工智能在生活中的应用是中小学生与智能社会连接的桥梁，也是展开人工智能课程主题式学习的优质载体。根据应用来划分教学主题，能有效地提高学生学习的代入感和兴趣。学生从体验应用出发，感受人工智能的魅力；探究应用背后的技术实现，了解人工智能的原理和方法；探讨应用给人类社会带来的挑战，提高信息意识，增强信息社会责任感。

表1 信息科技课程标准中人工智能模块学业要求

结合当前主流的智能应用，信息科技课程标准根据人工智能技术的研究领域划分，将教学主题设定为智能语音、计算机视觉、自然语言处理和机器学习。根据研究领域划分主题，与学科知识的内在逻辑一致，有利于学生在知识结构化过程中实现自身学科核心素养的提升。

三、人工智能课程主题式教学案例设计

参考信息科技课程标准的内容要求，本研究面向六、七年级学生开设人工智能课程，设计了四个主题：“智能语音”(六年级，8课时)，在信息科技课程中实施； “计算机视觉”“自然语言处理”和“机器学习”(七年级，共24课时)，在信息科技和校本课程中实施。每个主题聚焦一个技术研究的核心领域，以“应用体验—原理探究—项目实践”为路径展开学习活动，整体设计如表2所示。

表2 人工智能课程主题式教学整体设计

下面以“自然语言处理”主题为例，以信息科技课程标准中提出的课程内容和学业要求为依据，从分析主题学习内容、设定教学目标、设计学习任务、细化活动方案和评价学习效果五个方面探索如何开展主题式教学。

(一)梳理技术任务框架，分析主题学习内容

从理论上说，人工智能可分为运算智能、感知智能、认知智能和创造智能。[7]自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)属于认知智能层次，被誉为人工智能皇冠上的明珠，主要研究人与计算机之间使用自然语言进行沟通与交流的各种理论和方法。自然语言处理技术任务框架，如图1所示。生活中常见的机器人客服、搜索引擎、在线翻译、新闻自动写作等都属于自然语言处理技术的典型应用。

图1 自然语言处理技术任务框架

信息科技课程标准指出，课程内容应同时注重科学原理与实践应用。[3]对应自然语言处理技术的任务框架，“自然语言处理”主题的学习内容聚焦在三个方面：体验自然语言处理技术的应用；了解基本概念、基本原理，探究基础技术和核心技术的实现方法；运用技术解决生活中的实际问题。

(二)以学科核心素养为导向，设定主题教学目标

主题教学目标的设定建立在学科核心素养的特征和内涵之上，且每个活动环节均有明确的学习目标和素养培养目标。在“自然语言处理”主题中，主题教学目标采用递进式设计，随着体验、探究和实践相关活动的开展，逐步深化学生对原理的认知，提升学生学科思维水平和运用信息科技手段解决实际问题的能力，如表3所示。

表3 “自然语言处理”主题教学目标

续表

(三)以真实完整的任务为载体，设计学习任务群

以真实完整的任务为载体，设计特征多样化、难度递增的系列任务，并推动学习与评价的一体化，借助任务序列促进学习的迁移。[8]围绕“自然语言处理”主题，设计的学习任务群如图2所示。

(四)分解学习任务，细化活动方案

以下给出“自然语言处理”主题下的一个学习活动案例——“机器翻译”，如表4所示。

图2 “自然语言处理”主题学习任务

表4 “机器翻译”学习活动方案

(五)运用多元化评价方式，评价学习效果

在“自然语言处理”主题教学中，采用多元化方式评价学习效果。针对不同活动环节设计相应的评价指标，并开展自评、互评和师评，将形成性评价与总结性评价有机结合起来，如表5所示。

表5 “自然语言处理”主题评价量规

四、实践中取得的成效

本研究选取了两所九年一贯制学校的六、七年级学生展开教学实践。在主题统领下，学生依托丰富的资源，在真实情境中进行自主探究学习，完成了信息科技课程标准“模块9 人工智能与智能社会”的内容要求和学业要求。实践结果表明，主题式教学模式的应用在人工智能课程教学中取得了一定的成效。

(一)促进了学科核心素养培养目标的达成

信息科技课程标准指出，应使学生“初步具备应用信息科技解决问题的能力，发展计算思维”[3]，而主题式教学具有实践性、综合性和开放性的特点，是发展学生解决问题能力的有效途径。例如，“自然语言处理”主题实践环节的“同声翻译机器人”项目，源于真实的生活情境，能有效地激发学生的兴趣；实现“同声翻译”功能，需对问题进行分解，转化成“识别语音输入的中文句子”“把中文句子翻译成英语”“朗读翻译后生成的英语句子”三个子任务，再分别利用语音识别、机器翻译和语音合成等人工智能技术实现。通过项目实践，在问题解决过程中促进学生计算思维品质的提升。

(二)提升了学生自主构建知识体系的能力

围绕主题，把数据、算法、信息安全、系统等学科大概念投射到人工智能的应用中，形成具象表达，促进学生知识结构化构建。例如，在“自然语言处理”主题的体验环节，通过对“在线翻译”软件的应用和探究，学生对数据的认知扩展到大数据，知道如何从数据中获取知识，进一步理解数据的作用与价值。

(三)帮助学生从多角度感知人工智能对学习和生活产生的积极影响

例如，在“自然语言处理”主题中体验“作文自动批改”应用，该应用会提供批阅报告和修改建议，如提示作文中词汇、语法、结构等方面可能存在的问题，并提供参考例句，帮助学生提高作文写作能力；通过对比机器与教师的批改结果，学生可以分析人工方法和人工智能方法处理相同问题的效果与效率，进而认识人工智能的特点、优势和能力边界。

五、结语

信息科技课程标准明确阐述了义务教育阶段人工智能模块的内容要求和学业要求，为学校解决人工智能课程“学什么”和“学到什么程度”的问题提供了依据。在“旧教材——新课标”的过渡期，探索主题式教学在人工智能课程中的应用有助于落实新课标理念，彰显信息科技学科的育人价值。围绕主题建构学习单元，加强了人工智能知识与学生经验、社会实践的联系；通过“应用体验—原理探究—项目实践”进阶式学习和多元化评价方式，提高了学生对人工智能的兴趣和理解力，提升了学生的学科核心素养。展望未来，主题式教学必将为教师组织学生开展跨学科学习起到积极的作用。