基于DBL的小学人工智能课程教学实施

乔婧怡 李锦涛

【摘 要】本文聚焦小学信息科技课程中的人工智能版块，旨在探究基于DBL的人工智能课程的教学实施，为小学人工智能课程教学提供新的教学模式。

【关键词】基于设计的学习；人工智能课程；课程实践

【中图分类号】G434   【文献标识码】A

【论文编号】1671-7384（2024）01-049-02

引  言

《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》强调以数据、算法、网络、信息处理、信息安全、人工智能为课程逻辑主线，按照义务教育阶段学生的认知发展规律，统筹安排各学段学习内容，着力培养学生信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四方面核心素养[1]。基于设计的学习（Design-Based Learning）根植于建构主义，以探究与推理过程为基础，旨在设计创新与问题解决，其主要包含四个阶段：问题理解、信息收集、方案生成与实践评估。近年来，基于设计的学习被广泛应用于K-12阶段的课程教学当中，其被证实对学生的问题解决能力、批判思维、创造力、协作思维均具有显著提升作用[2]。为此，本文聚焦小学信息科技中人工智能版块，选用华东师范大学出版社《AI上智慧生活》教材开展教学实践，旨在探究基于DBL的人工智能课程教学设计方法及其实施效果。

教学分析

1.教学内容分析

智能晾衣架是“AI上智慧生活”主题活动其中的教学内容，课程通过创设真实问题情境，引导学生利用智能套件搭建智能晾衣架，并运用程序模块赋予其自动伸缩功能，旨在引领学生探究传感器的作用与原理，思考条件语句及“与”运算的使用方法，进而提升其算法思维与实践能力。课程包含三个课时：第一节“厘清任务 设计方案”引导学生将大问题分解为可操作的小问题，结合以往知识设计详细任务单，发展抽象问题的能力；第二节“程序转化 自主实践”引导学生将任务中的描述性语言转化为程序语言，探究程序中同时满足两个条件的方法，提升学生算法思维；第三节“迭代完善 展示分享”引导学生通过小组间的分享活动，聆听他人设计方案与实践经验，迭代完善本组作品，加强协作能力与批判思维。

2.学情分析

本课教学对象为四年级的学生，此前已有创意搭建及程序设计学习基础，部分学生囿于其实践能力与知识水平的限制，无法完成综合性较强的任务，因此在教学设计时，需充分发挥小组合作学习的作用，鼓励学生以团队协作形式开展活动。

3.教学目标分析

基于以上分析，本课程将教学目标设置如下：①通过自主探究与搭建活动，了解湿度传感器的作用及用法；②能够将描述性语言转化为程序语言并会阅读程序；③合作编写程序，了解条件语句及“与”运算的使用方法；④提升学生实践能力，发展其计算思维，使其认识到科学技术对社会生活发展的重要意义与价值。其中，教学重点是了解湿度传感器的作用及用法，能用条件语句以及“与”逻辑完成程序设计，教学难点是“与”运算的作用及用法。

教学设计与实施

智能晾衣架主题项目学习以李幸博士开发的基于设计的STEM+C框架为理论依据，制定教学设计方案（图1），开展教学实践活动。

1.创设真实问题情境

新课标倡导真实性学习，引导学生经历计算思维过程，提升问题解决能力。本课以视频导入的形式，教师将真实生活化情景呈现给学生，引导其发现使用普通晾衣架时遇到的问题，组织学生探讨解决问题的良策，从而揭示主题——智能晾衣架。教师鼓励学生结合旧知，将“如何使晾衣架智能化”进一步分解为可执行、可操作的小问题。

2.收集信息，细化任务

本阶段为学生准备了课程资源包，包含工程搭建类知识、传感器功能介绍、程序模块用法等，主要以文字、视频等多媒体形式呈现。学生在学习完相应内容后，筛选信息，生成与第一环节问题相应的任务清单，如让晾衣架能够感知晴雨天、能够灵活伸缩等，并在此过程中完成对新知的内化。

3.头脑风暴，设计方案

学生根据第二环节任务清单，以小组协作的方式制定详细实施方案，如人员分工、所需材料、实施步骤等内容，初步搭建晾衣架，通过组内交流反馈，不断优化晾衣架结构使其达到灵活伸缩的效果。

4.算法编程，构建原型

根据智能晾衣架主要功能，即如是雨天晾衣架缩进，如是晴天晾衣架伸出，鼓励学生将描述性语言转化为程序语言，使用“如果...那么...否则...”语句、亮度传感器获得的亮度值、湿度传感器获得的湿度值、执行动作模块完成程序结构设计，思考满足两个条件的程序设计方法，强调“与”逻辑符的使用。

5.迭代完善，改良作品

通过模拟不同天气，学生测试程序能否实现智能晾衣架的基本功能，记录成功或失败时的参数设置，各小组分析数据并找到最佳设计方案。

6.评价反馈，分享展示

本阶段以小组展示活动形式开展班级分享活动，交流小组成功经验或解决问题的方法。在分享过程中，学生取他人之长，补自身之短，完善作品的同时进一步提升其协作能力。

教学效果测评

本研究采用张屹教授设计的“我国小学生计算思维量表”实施问卷调查，采用单组前后测的方式衡量教学效果。该量表从问题解决能力、批判性思维、创造力、算法思维以及协作能力五个维度，全面检測学生的计算思维水平，问卷采用李克特五级量表设计。调查结果显示，学生学习本课程后，在问题解决能力、批判性思维、创造力、算法思维以及协作能力方面都发生了变化，五维度能力上的后测均值均高于前测均值。其中，创造力、问题解决能力和算法思维三维度上，显著性（双尾）值分别为 0.025、0.028 和 0.037，均小于 0.05，表明三维度能力显著高于学习前能力水平。

总  结

本研究以基于设计的学习模式为理论框架，开展小学人工智能课程教学设计，创设真实生活情境，让学生在解决问题的过程中完成对新知的意义建构，体会人工智能技术为社会发展带来的价值与意义。采用问卷调查法评估课程教学效果，对后期K-12阶段人工智能的设计与实施具有一定的参考价值。但研究还存在着一些不足，如研究样本较少、课程实践周期较短及自陈量表具有一定局限性等，后期将开展进一步深入研究。

参考文献

中华人民共和国教育部. 义务教育信息科技课程标准（2022年版）[S]. 北京：北京师范大学出版社，2022.

李幸，张屹，黄静，等. 基于设计的STEM+C教学对小学生计算思维的影响研究[J]. 中国电化教育，2019（11）： 104-112.