人工智能视域下小学科学实验教学发展趋势与实践创新

王胜明 张慧芳 张晨晨 彭翕成

华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室(430079) 华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心(430079)

1 引言

课程改革日益强调实验教学的重要性，普及实验教学是推进基础教育改革和落实课程标准要求的重要保障，有效的实验教学在加强学生对科学认知的同时，还可以提高其动手、动脑、合作与创新能力。但是随着技术的变革和科学学科的发展，当前实验教学还存在很多问题，如教学内容和形式等缺乏创新、教学效率偏低、评价方式片面等问题，导致学生科学素养的提升不能得到真正落实。

随着大数据、人工智能、物联网等新兴技术的发展，人类将逐步进入智能时代，未来公民将时刻处于人工智能系统与产品的环境中，必须掌握相关技能才能适应居家、交流、娱乐、学习等方式的变化。与此同时，人工智能的发展将促使社会对数字技能人才的需求量剧增，相应对中低端技能劳动力的需求减少。为适应未来智能社会对劳动技能的新需求，培养适应智能社会发展的合格公民和国家战略重点的从业者，美国、英国、中国等多个国家纷纷出台相关政策，提出在中小学开展人工智能教育，重视数学、计算机、科学、数据科学等课程的学习，培养学生的计算思维，增强学生的数据素养，并掌握人工智能环境下的核心生活技能和专业素养。小学生是未来我国成为世界人工智能创新中心的生力军，需要具备良好的“思维力”和“创造力”来适应社会需要，推动社会健康发展。

2 新时代科学实验教学发展新趋势

社会和技术的发展对科学学科的发展也产生了重要的影响，科学教育的目标和科学素养的内涵有了新的发展，世界各国纷纷提出将工程实践融入科学教育中，提出在中小学普及工程与科技人才发展目标。为解决科学与工程人才短缺的问题，美国于2012年和2013年相继发布《K-12科学教育框架》和《新一代科学教育标准》(NGSS)，将科学与工程教育重心下移——科学教育领域从“科学与技术”扩展到“科学、技术与工程”，注重提升学生的工程素养。2017年，我国也发布了将“工程与技术”纳入科学学科的《义务教育小学科学课程标准》，为学生认识人工智能世界、参与动手实践、发展创新能力提供了学习平台，为学生提供了新的教育机会。但是在一线教学中，很多教师普遍对于“融入工程实践的科学教学”到底应该怎么教存在困惑，尤其是小学阶段的科学实验课，没有成熟的指导建议或者报告进行支持。美国2018年发布的《以调查和设计为中心的6-12年级科学与工程》只针对初中和高中阶段提出了相关实践策略和教学指导建议，而国内关于工程实践融入科学教育的研究和实践刚刚起步。

通过对中美科学课程标准中“科学与工程实践”的维度、构成要素进行分析，我们可以看出其与国际教育技术协会所提出的“计算思维”过程性定义有很大的一致性。计算思维是使用科学工具进行抽象模拟以寻求问题解决最优化方案的系统过程，其所包含的抽象、建模、问题分解等概念十分有助于培养学生的思考能力和问题解决能力，很多学者提出应将计算思维整合到科学教学中去。这与人工智能时代人才要求标准具有高度的一致性。人工智能时代对人的创造能力、逻辑思考能力和解决复杂问题能力有较高要求，能够发现问题并能综合运用多学科知识解决复杂问题的创新型人才是人工智能时代所急需的。而小学科学实验课程正是锻炼学生实践和创新能力的有效途径，所以我们认为在人工智能时代小学科学实验教学中应整合计算思维的培养。

3 整合计算思维的小学科学实验教学创新

计算思维起源于计算机学科，近年来一些计算机领域的学者试图将计算思维整合到科学教学中，但是由于缺乏科学教育的相关背景，很多人直接用计算机领域的术语来描述科学课程中的计算思维。真正的整合应该充分考虑计算和科学之间的本质联系，再探求整合的关键点与路径。目前国内外有专家就整合计算思维的科学实践进行了研究，如Cary Sneider(NGSS的编者之一)列举了模拟、数据挖掘和数据自动收集与分析三项实践。西北大学计算机系David Weintrop等人根据NGSS等文献以及课堂观察，提出了数据、建模与模拟、计算问题解决和系统性思考四大实践类型。华东师范大学的周佳伟、王祖浩提出融合计算思维特征的科学实践包括建模与模拟和数据收集与分析两大类。本文在前人研究的基础上，分析对比工程设计核心概念和计算思维核心要素，并参考《以调查和设计为中心的6—12年级科学与工程》中的相关实践策略，结合小学科学实验教学特点和当前人工智能教育重点，认为应该在小学科学实验教学中着重培养学生的抽象、模拟、批判等思维，并培养学生建模、设计、模拟、数据收集与分析等实践能力，并从课程资源、课程设计和课程评价等方面探讨整合计算思维的小学科学实验教学。

3.1 课程资源

现在的学生有“数字原生代”之称，他们在生活中已经并将持续应用各种信息技术和智能技术。在进行课程资源开发时，建议教师能够借鉴或创建体现工程设计思路和计算思维实践的数字资源，一方面可以克服传统实验教学资源安全性低、效率低、可重用性低等约束，另一方面也可更好将计算思维实践融入到科学实验教学中去。由于整合计算思维的科学课程的开发理念较新、技术门槛也较高，建议教师们采用“外部引入+本土化升级”的方式进行。以往的科学实验课程中的实物模型、实验器材等可以往计算思维实践的方向进行升级，如掌上实验室、科学模拟探究软件等已经在科学实验教学中有大量的尝试。在教学过程中，教师可以设计基于计算思维实践的教学活动，进行相关改进与升级。目前国际上有一些科研机构和高校也在进行相关实践，如美国麻省理工学院的Project GUTS项目、西北大学的CT-STEM项目和新墨西哥州立大学的GK-12 DISSECT项目等，由高校的课程研究人员发起，并召集当地的科学教师成立工作坊，一起开发相关课程资源。教师们可以借鉴此类教学资源，并模仿、吸收和学习此类课程教学与设计的方法，结合自身实际进行改进。

3.2 课程设计

基于将科学教学内容与计算思维实践进行有效整合的总体理念，教师可以从以下两个维度来进行课程设计。一是从计算思维实践出发来选择可以体现建模、设计、模拟、数据收集与分析等实践能力的科学内容进行设计，如选择课程中关于气候、气象、地质、化学反应等涵盖学生模拟、建模等实践的实验教学内容来培养学生相关实践能力。二是借助计算思维实践来解决科学领域中的问题，教师呈现一个具体的生活实例或者生活问题，引导学生通过抽象、建模、数据分析等相关实践从而解决相关问题。同时，在进行课程设计时，从学生的学习认知规律出发来设计教学内容，处理好计算思维内容与科学内容之间的编排次序和呈现形式。此外，在实施教学时候，可以借鉴涵盖工程设计和科学探究的经典“科学-工程”教学方法。如通过设计的学习(LBD教学法)、基于设计的学习(DBL教学法)和基于设计的科学(DBS)。

3.3 课程评价

传统的实验教学对过程性评价重视不够，很多教师对学生进行课程终结性评价时，往往会选择纸笔测试，而忽视学生在实验中的表现(动手、观察、设计、合作等能力)，只把理论知识水平作为衡量标准，是存在局限性的。科学实验课程倡导学生亲身经历探究为主的学习活动，同时，整合计算思维的科学实验教学评价应该兼顾科学与计算，比较理想的方式是让学生通过计算工具进行科学创作，对学生实验过程中的行为和作品进行评价。这些作品可以是学生对自然现象进行模拟所制作的科学模型，也可以是对大量数据进行挖掘和分析之后得到的某个科学发现。这些待评价行为和作品既能展示学生对科学内容和本质的理解，又能体现学生的计算思维实践能力。此外，由于一般作品创作都会经历“设计—创造—应用—修改—再创造”的过程，对学生进行评价的时候应该基于不同的阶段进行必要的评价和反馈，即重视过程性评价。