构建从体验、思维到实践的人工智能梯度课程

人工智能教育正在成为信息技术（科技）课程的重要内容，如何灵活地利用体验、问题解决等多种教学策略与项目学习进行优势互补，让AI课程教学更有思维也更有深度？本期解码，让我们从课程建设与教学策略上探索更多中小学人工智能教育深度学习的课程设计与实施。

摘要：当前，人工智能教育在中小学正逐步开展，其内容设置多注重AI技术感受体验、AI编程应用及跨学科学习等。因此，如何针对不同的学习层次，根据侧重的知识，在认知过程中采取相应的教学策略，构建有梯度的人工智能课程，成为教师重点思考的问题。为此，作者梳理构建了“体验课程”“思维课程”与“实践课程”的人工智能教育梯度课程，并相对应地采用“体验式教学”“基于问题解决式思维教学”和“基于实践式项目学习”的教学策略，开展课程设计与课程教学实践，形成了有效的课程实践模式，发展了学生的信息意识、计算思维、跨学科思维等核心素养，提升了学生科学探究、解决问题的关键能力。

关键词：体验；思维；实践；人工智能；梯度课程

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2023）11-0025-04

随着中小学人工智能教育的逐步开展，如何针对不同学习层次采取相应的教学策略，构建有梯度的课程成为教师关注的重点。为此，笔者综合人工智能教育的文献研究，结合人工智能课程的教育目标、内容以及不同学习阶段的认知特点，基于布卢姆认知领域教育目标分类学提出的认知过程维度，探索构建了人工智能梯度课程体系（如图1），旨在通过构建实施体验课程、思维课程和实践课程，逐步培养学生的AI素养，发展学生的信息意识、数字化学习与创新、计算思维等核心素养。

三种课程实施相对应的三种教学策略

第一，体验课程侧重事实性、概念性、程序性知识的记忆、理解以及初步应用等认知过程，涉及体验AI智能产品，了解AI的概念，认识、理解AI技术、原理与执行过程，尝试应用AI的知识描述生活中的现象等，适宜采用案例体验式教学，并配合学生分享交流展开教学，以发展学生的AI兴趣与信息素养。

第二，思维课程注重概念性知识、程序性知识的迁移和应用，并涉及针对不同情境问题、范例作品，分析、选择、评价相应的AI技术与算法，应用AI知识与方法解决问题，创作数字化作品，同时也需要掌握更多的元认知知识。可基于问题解决的策略开展范例教学，以发展学生的计算思维核心素养与解决问题的关键能力。

第三，实践课程更注重知识的分析、应用、评价与创造，引导学生根据情境需求，分析综合评价应用所涉及的智能硬件、编程方法以及所学习的AI知识、技术与方法，创作AI实体作品，解决真实问题。因此，实践课程可采取项目学习的策略开展跨学科分科教学，以深化学生计算思维、跨学科思维与创新精神的培养。

基于上述分析，针对“体验课程、思维课程、实践课程”三个层次的人工智能课程，笔者分别对应采用“体验式”“问题解决”和“项目学习”的教学策略开展有效教学，以实现学生的深度学习。

三种课程及教学策略的实践

1.体验课程

（1）“体验式”课程与教学策略架构

在信息科技教学过程中，教师应关注儿童经验、学习逻辑与认知发展，遵循学习过程中的素养导向、学习历程的循序渐进。在课程设计上不过分追求知识体系的系统性，而应对学生学习的兴趣、体验与获得感给予重点关注和正确引导。[1]为此，笔者构建了针对学生AI体验，体现以学生为本的“体验式”课程，并圍绕体验式教学的“体验”“分享”的核心理念，梳理架构体验式课程教学策略的实施流程，具体如图2所示。

（2）教学实践

按照体验式教学的教学模式与流程，针对四年级的学生，笔者开展了《机器也能“认识”你——有趣的智能语音》的教学实践，主要教学流程如下。

①创设情境，初步体验。课前带领学生上台体验AI音响的功能，即语音识别、对话、控制播放音乐等。创设真实的情境，引出主题，带领学生初步体验生活中常见的智能音响，激发学生学习AI的兴趣。

②师生互动，交流分享。教师提出问题：“还有哪些语音设备？又有哪些不一样的功能？”学生小组讨论回答：“语音遥控器、汽车上的理想同学、手机上的小艺等，它们具有语音识别、语音对话、语音控制等功能。”通过师生的互动交流，提炼出智能语音技术的关键技术，即语音识别、语音合成。

③深度体验，感受理解。“什么是语音识别呢？让我们一起来体验。”教师提出第一个体验活动：基于平板或笔记本电脑智慧教学环境，借助AI开放平台网站，开展语音识别体验，引导学生交流分享“AI平台是否可以正确识别？”，同时引出关键问题：“AI语音识别的原理和流程是什么？”带着问题，学生观看AI智能语音微视频及本课的知识拓展，师生互动、总结AI语音识别的执行过程，即语音输入、云处理、输出文字。“与机器人对话，除了语音识别，还需要什么？什么是语音合成呢？”教师引出第二个体验活动：选择喜欢的语音合成类型，输入文字、合成语音。学生通过交流分享总结语音合成的执行过程，即文字输入、云处理、语音输出。

④分享评价。在体验活动结束后，教师提出问题：“人机是如何进行对话的？”学生交流、互动（分析AI技术的原理、过程及应用），并开展课程评价。通过分享评价帮助学生理解应用AI知识，发展学生的AI素养与信息意识。

⑤总结反思。师生互动、总结，同时引出新问题：“与你打电话的人一定是真人吗？”教师通过拓展AI技术体验的场景，引导学生反思AI技术的安全性等相关内容，发展学生的信息社会责任。

2.思维课程

（1）基于问题解决的“思维式”课程与教学策略架构

基于问题解决的教学理念是指以现实问题的解决作为教学活动开展的主线，通过设置系统、复杂的现实问题情境，让学生在复杂的问题解决过程中习得知识、技能，在此基础上实现学生高阶思维能力的培养。[2]为此，笔者针对学生的综合分析，灵活应用AI知识、技术与编程，创作数字化作品的思维课程（课程实施主要采用基于问题解决的教学策略），围绕基于问题解决的“提出问题、分析分解问题、逐步解决问题、总结问题”的核心理念，架构了基于问题解决的课程与教学策略，如上页图3所示。

（2）教学实践

按照问题解决的教学模式与流程，针对六年级的学生，笔者开展了《笑脸抓拍——有趣的人脸识别》的教学实践，主要教学流程如下。

①创设情境，激趣导入。教师从学校笑脸墙入手，创设情境：“为记录校园的最美瞬间，请同学们上台拍笑脸照片。”这时学生会发现，手机并没有按下快门，却已经拍下微笑瞬间。教师展示学生微笑的照片，并引出情境问题：“为什么相机知道我们的微笑瞬间并拍照呢？这背后又有怎样的AI技术呢？”通过真实的生活情境创设问题，激发学生的兴趣与思考。

②头脑风暴，范例分析。教师提出问题：“人脸识别的原理与步骤是什么？”引导学生思考、讨论关键问题。接着通过微视频的学习，引导学生初步感知AI人脸识别的过程，并结合课前的范例作品，逐步分析笑脸抓拍系统的一般过程，从而培养学生分析问题、分解问题的能力。

③算法设计，自主实践，逐步解决问题。教师引导学生参考微笑抓拍的过程，探索任务1：开启摄像头，人脸识别。师生互动，探索视频侦测与baiduAI人脸识别模块：视频开启，人脸检测（识别人脸的颜值、年龄、情绪等）。教师提问：“如何编程实现笑脸抓拍呢？”引出任务2：笑脸抓拍。这个任务是本节课的重难点，首先学生通过微课学习，初步理解本课的学习内容。其次，通过师生互动，找出第二个关键点：微笑率。再次，学生参考学习文档，实践任务2：编程實现笑脸抓拍（如上页图4）。最后，教师创设新情境，引出任务3：为学校设计一个智能笑脸抓拍系统，并增加对话、语音提示等AI语音功能，让作品更生动，对用户更友善。学生实践任务3，并完善作品。

④交流分享。学生上台展示作品并进行自评与他评。

⑤总结延伸。教师互动，总结本节课所学，同时引出新问题：“人脸识别还有哪些用途？”引导学生更好地认识人工智能，帮助学生树立信息社会责任，培养正确的价值观。

3.实践课程

（1）项目学习式实践课程与教学策略架构

围绕项目学习的核心理念与过程，笔者架构了跨学科的项目学习的教学模式与流程，如上页图5所示。

（2）教学实践

按照项目学习的教学模式与流程，针对六年级的学生，笔者开展了《智能防疫安全门》的教学实践。课例包括防疫安全门的设计、制作、编程、优化、美化、展示，涵盖了科学、工程、信息技术、数学、美术、语文等多个学科的内容，取得了不错的成效。[3]

人工智能教育课程中实施对应三种教学策略的思考

针对体验课程、思维课程与实践课程的人工智能教育梯度课程中的不同学习层次与认知过程，笔者对应采用“体验式教学”“基于问题解决的思维式教学”和“基于实践课程项目教学”三种教学策略，并开展了课程教学实践尝试，帮助学生开展高效深度学习，满足学生从AI体验感受到融合创作的学习需求，切实培养了学生的信息意识、计算思维、跨学科思维等核心素养，提升了学生科学探究、解决问题等能力及创新精神。

参考文献：

[1]为未来社会培养具有数字素养与技能的人才——义务教育信息科技课程标准（2022年版）解读[J].基础教育课程，2022（10）：67-73.

[2]王国华，聂胜欣，袁梦霞，等.使用问题解决法促进批判性思维发展的研究——基于交互文本的分析[J].电化教育研究，2016，37（05）：66-73．

[3]黄浩婷，许明伟.STEAM理念下小学人工智能综合课程的设计与实践——以“防疫安全门”项目式教学为例[J].中小学信息技术教育，2022（10）：77-78.

本文系广东省中山市教育科研2022年度青年课题“智慧教育环境下基于能力点的小学信息技术教学模式研究”（项目编号：C2022172）的研究成果。