人工智能赋能青少年科技创新活动的思考

【摘 要】本文以上海交通大学附属中学嘉定分校的人工智能课程设计与实施为例，探讨人工智能技术（以下简称AI技术）在青少年科技创新活动中的赋能作用。研究发现，AI技术通过提供个性化学习体验、增强问题解决能力、促进跨学科学习和创造实验与模拟环境等方式，显著提升了学生的科技创新能力。本文还提出了在教育中有效整合和应用AI技术的策略，并对未来教育模式的创新和发展提出了思考。

【关键词】人工智能；科技创新；教育实践

【中图分类号】G434 【文献标志码】B

【论文编号】1671-7384（2024）011-075-02

智能时代的教育新篇章：AI在青少年创新中的角色

随着AI技术的快速发展，我们正步入一个由智能驱动的新时代。AI技术在工业、医疗等领域展现了巨大潜力，并在教育领域扮演着日益重要的角色。随着《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》和《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》的发布，人工智能教育已经成为中小学教育的重要组成部分。科技创新活动作为培养青少年创新能力的重要途径之一，正受益于人工智能技术的进步。

研究指出，AI技术通过个性化学习、问题解决能力提升、跨学科学习和实验模拟环境的创造，为青少年科技创新注入新的活力[1]。基于此，本研究深入探讨了AI技术在培养青少年科技创新能力中的作用，并提出了实施建议。

构筑知识与实践的桥梁：AI课程的创新设计及实施

学校的人工智能课程分为普及和高阶两大类，以满足不同水平学生的需求。普及课程面向全体学生，重点集中于AI基础知识和技能的普及。在学生掌握AI技术的基本应用后，通过社团形式招募有兴趣的学生，进一步探索AI在科技创新活动中的应用。

1.微缩智能世界：AIoT小镇课程全景解析

在AIoT物联网小镇课程中，学生通过设计和制作集成传感器、执行器的沙盘模型，实践数据分析、决策支持和自动化控制。课程采用“体验—理解—应用—创新—反思”五环节教学法，逐步引导学生深入探索AI与物联网技术[2]。学生通过实际操作和项目实践，将理论知识应用于创新项目，同时在课程中获得持续的评估和反馈。

2.创新实验室：高阶AI项目的探索与实践

（1）案例一：“大嘴巴”乒乓球拾取机器人

针对乒乓球馆中捡球劳动强度大、效率低的实际问题，学生团队设计了一款集成AI视觉识别技术的机器人。该机器人利用霍夫变换算法对乒乓球进行精确识别，并通过自主导航系统实现高效拾取。实验结果表明，机器人在深色地面的室内乒乓球馆对白色乒乓球的识别准确率达到了96.2%，拾取成功率为88.0%，避障准确率约为88.5%，拾取三个邻近乒乓球的平均时间为26.8秒，该项目也获得了第39届上海市青少年科技创新大赛二等奖。

（2）案例二：AI绘画项目的创意探索

学生团队以《山海经》为创作蓝本，运用AI绘画工具将古籍中的异兽形象转化为视觉图像。在此过程中，学生首先对文本进行深入分析，提取异兽的关键特征，然后通过训练AI模型，将这些特征转化为具有现代审美的艺术作品。项目中，AI模型在训练过程中达到了90%的精度。

这些项目不仅锻炼了学生解决实际问题的能力，也加深了他们对AI技术社会文化价值的理解，体现了高阶课程在推动学生技术应用和创新思维方面的重要作用。

AI与创新融合：青少年科技创新活动的策略与思考

1.跨越创新的障碍：AI赋能过程中的关键挑战

（1）技术整合的复杂性

在任何科技创新活动中，技术整合都至关重要。尤其是在AIoT物联网小镇沙盘模型这类综合性项目中，将AI技术与物联网设备有效整合，实现模型内部各系统之间的无缝协作，是实现智能化管理的基础。

（2）实时数据处理能力

AI技术的核心优势在于其处理实时数据的能力。在数据量激增的现代社会，无论是工业、城市管理还是日常生活，AI技术都能迅速从大量动态、非结构化数据中提取有用信息，据此作出决策或预测。例如，在AIoT物联网小镇沙盘模型中，学生利用传感器网络实时收集环境数据，并通过AI分析优化交通流量。

（3）创新思维的培养

AI技术在培养创新思维方面发挥着重要作用。首先，它提供了实验和模拟环境，让学生能够自由地探索和测试解决方案。其次，AI技术提供的个性化学习体验，能够根据每位学生的兴趣和能力定制学习路径，激发学生的探索欲和求知欲。案例显示，学生在团队合作中，利用AI技术进行数据分析、智能决策支持、自动化控制等实践，在这个更为开放和自由的环境中探索问题解决，有助于激发其创新潜能。

（4）跨学科知识的应用

AI技术的应用往往需要跨学科知识的支持，这是因为在解决现实世界的复杂问题时，单一学科的知识往往难以涵盖问题的所有方面，还需要对相关领域有深入的了解。这种跨学科的方法不仅推动了问题全面地解决，也增强了学生的综合能力。

2.AI赋能科技创新活动的误区及应对策略

在AI赋能科技创新活动中，学生可能会遇到一些常见误区，教师需要加以关注并采取相应的对策。以下是几个常见的误区及其对应的策略。

（1）误区一：过分依赖技术自动化

在使用AI的过程中，学生可能过分依赖技术的自动化功能，忽略了对系统进行微调和创新改进的必要性，这种依赖可能导致系统在面对复杂或变化的环境时无法达到预期效果。

策略：应引导学生参与系统的持续改进，通过定期评估和反馈机制，让学生认识到自动化系统并非一劳永逸，而是需要不断优化和更新。比如即使在高度自动化的交通管理系统中，也需要根据实时交通流量、天气条件等因素进行动态调整。

（2）误区二：技术应用与实际需求脱节

学生在设计技术解决方案时，可能未能充分考虑实际需求和限制，导致系统设计不切实际或无法满足实际需求。

策略：让学生参与到实际应用场景中，收集用户反馈，并调整设计方案，确保技术解决方案能够满足实际需求。例如，在能源管理系统的设计中，可以让学生实地考察小镇的实际能源消耗情况，并与相关领域专家交流，了解具体的需求和限制并设计出更加实用的解决方案。

（3）误区三：缺乏持续的创新动力

在科技创新活动的后期阶段，学生可能会失去持续改进的动力，因为他们可能认为基本功能已经实现。

策略：通过引入新的挑战，激发学生思考如何利用AI技术提高系统的适应性和稳定性。例如，可以模拟突发事件对小镇模型的影响，让学生思考如何利用AI技术提高系统的应急响应能力和恢复速度。

（4）误区四：忽视伦理和社会影响

在AI赋能的科技创新活动中，学生可能忽视了技术应用的伦理和社会影响，导致技术成果在实际应用中引发争议或负面影响。

策略：通过引入伦理讨论和案例分析，让学生认识到技术应用的伦理和社会责任。例如，可以讨论自动驾驶汽车在道德困境中的决策问题，或者AI在就业市场中的影响。

本研究通过案例分析，揭示了AI技术在激发学生创新潜能方面的重要作用。面向未来，教育者、学者和政策制定者应共同探索AI技术的最优教育应用，培养青少年的创新精神和实践能力。

参考文献

陈华. 人工智能在个性化STEM教育中的应用研究[J].中国教育信息化，2024（2）：91-99.

叶依薇. 中小学人工智能教育的校本实施策略研究[J].中国信息技术教育，2023（1）： 33-35.