《人工智能初步》模块的项目式教学实践

韩思瑶

人工智能的迅速发展对人工智能的教育教学提出了新的要求。2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出在中小学阶段设置人工智能相关课程。2018年，教育部发布普通高中课程标准，在高中信息技术选择性必修模块里单独列出人工智能初步模块。新课标指出，普通高中信息技术课程需围绕信息技术学科核心素养（信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任），构建具有时代特征的学习内容，鼓励学生在数字化环境中学习与实践，倡导基于项目的学习方式，让学生参与到信息技术支持的沟通、共享、合作与协商中，培养信息意识，理解信息技术对人类社会的影响，提高信息社会参与的责任感与行为能力。因此，如何设计人工智能相关课程，在落实课程内容的同时提升学生的学科核心素养就成为一个值得探索和实践的课题。

基于核心素养的项目教學设计

本文以北京市十一学校校本课程“人工智能技术与应用”的第三单元“AI助力垃圾分类”主题项目为例，来分析如何通过人工智能项目式教学设计来提升学生的核心素养。

首先，根据课程内容及学情我们重构了选择性必修模块4人工智能初步的主要内容，将计算机视觉技术、语音技术、自然语言处理的知识用一个真实项目承载，学生在解决实际问题的项目过程中学习知识，通过合作探究等活动，提升核心素养。

此单元任务为：利用人工智能技术帮助师生更高效地进行垃圾分类，维护校园环境。包含3个子任务，具体内容以及教学活动、学生活动如图1所示。

整个单元的学习即为整个项目的实践，学生在教师引导、新知学习、自学探索、实践反馈的过程中进行学习实践。在项目推进的过程中，教师会提供多样化的资源脚手架、工具平台以及评价量规辅助整个学习过程。课后会根据学生课堂表现进行过程性评价（表1）。

教学活动与实践

接下来以任务1“看图分类”的第一节课为例，展示具体课程活动设计的情况。

综合课程内容以及学生情况调研，我们制定了本课的教学目标：了解图像识别的概念及简单原理;了解数据多样性对分类模型准确率的影响;设计一个简单的垃圾分类方案。从而提升用人工智能技术解决实际问题的能力，提升学科核心素养。

1.学习活动设计

本节课的学习活动主要包括四个部分：确定任务、学习新知、探究实验、设计方案。整个过程中培养了学生计算思维以及数字化学习与创新的素养。

（1）确定任务。从“灵魂拷问”出发，引出垃圾分类热点，学生通过“垃圾大作战”的小游戏，随机点名来分辨垃圾类别，在游戏中体会垃圾分类的困难，从而引出单元主题。在此过程中，教师通过随机点名、参与奖励分的方式提高课堂活跃度。之后，学生通过观看自动垃圾识别的视频，思考拍照进行垃圾分类运用到的技术，并通过教师引导建立单元目标以及本节课学习任务（图2）。

本环节以热点话题引起学生关注，引出本节课的任务，提高学生的目标感和积极性。

（2）学习新知。学生从人类识别过程出发通过类比理解图像识别概念，并运用Teachable Machine工具教会机器识别废纸、塑料瓶，让学生对训练分类器有了更加直观的认识（图3）。在此过程中，学生通过dojo平台提交探索任务单，教师通过平台实时进行反馈及点赞，使课堂互动更加顺畅，也提升了学生的积极性。最后，在体验探索中总结整个计算机识别图片的过程，探究分类模型以及准确率概念。也为有兴趣的学生提供计算机领域综述论文，辅助他们课下深入学习。

本环节通过类比人类识物的流程，体验训练机器识别的过程，帮助学生了解图像识别的基本原理，引导学生运用工具探究新知，培养数字化学习与创新的素养。

（3）探究实验。提供探究实验脚手架，引导学生探索什么样的训练数据能让识别效果更好。学生在分组探索实验中通过数据的多少、物体的角度形态变化，得到结论：数据的种类需要丰富、角度形态需要多样。强调在算法一定的情况下数据很关键，训练分类模型，需要“见多识广”， 需要收集能尽量覆盖真实情况的大数据。教师提供探索实验的脚手架（图4），辅助和引导学生进行探索实验，通过学生分享进行实时的评价和总结。

本环节的探究实验中，学生体验数据对结果的重要性，为后期训练分类模型、采集数据提供方法指导。学生能从提出问题、分析问题、探究原理、得出结论的过程提升计算思维素养。

（4）设计方案。本环节利用所学原理解决实际问题，检验课堂学习成果。教师提供设计表和垃圾分类一览表引导学生设计任务，亲历从想法到实践的过程，为后期实践提供方法指引，培养解决问题的能力。

本环节提供给学生详细的设计表以及相关垃圾分类的资料供参考，在设计之后有学生互相分享，进行互评和反思（图5）。

2.学习评价设计

教师点评：通过平台随机点名方式提问，进行加分奖励，对学生课堂表现实时点评;在分享环节进行口头点评;在dojo平台对提交的任务单进行反馈以及点赞。

学生自评：在探究实验及设计方案时通过脚手架学生实现自评，自我调整方案。

过程性评价：课后根据学生表现进行过程性评价，总分60（课堂任务25、课堂表现10、资源利用10、创新与进步5、出勤10）。

3.特色学习资源说明

Class dojo平台：课堂项目平台，帮助更好地组织项目开展。

Teachable Machine：基于浏览器端的训练工具，任何学生都能在不编写代码的情况下，体验如何训练一个分类模型。

百度Easy DL定制化训练工具：百度提供的定制化训练工具，只需要有基本的图像识别知识，通过上传数据即可获得模型。

学习任务单：任务单和设计表帮助学生更好地了解课堂任务并更好地完成。

项目式教学里核心素养的培养

在项目的设计及实践中，我们结合真实情景，在整个课程项目开展的过程中落实学科核心素养的培养。

（1）信息意识。本单元的设计来源于垃圾分类、环保话题，基于一个真实问题。学生在整个过程中了解人工智能的新进展，并能适当用在学习生活中。培养学生发现问题、思考方法、主动获取知识、运用信息技术解决问题的习惯，形成用信息技术解决问题的思维模式，培养信息意识。

（2）计算思维。整个项目本质是一个大问题：如何运用信息技术提高垃圾分类效率。在教师的引导下，将大问题分解为三个子任务，分别从能识图、能听懂、能回复三个角度运用技术的力量助力垃圾分类。在项目中学生自然地学习了人工智能三大领域的知识，并运用知识解决了实际问题。从界定问题、抽象建模、组织知识、运用合理的算法形成解决方案的过程中，训练了计算思维。

（3）数字化学习与创新。项目学习的开展，离不开学生的自主学习、协作分享。本单元的项目式学习开展，运用了多种在线工具，帮助学生体验探究。我们还引入了项目管理平台，教师能发布任务，小组成员能实时完成并提交，同时学生还能在班级圈里实时发布小组的进度，方便组间互动。在此过程中，学生能借助工具有效地管理学习过程与学习资源，创造性地解决问题，培养了其数字化学习与创新的能力。

（4）信息社会责任。除了承载知识，培养学生综合素养之外，本单元的项目还起到了责任感培养的目的。垃圾分类、环保一直都是社会热点，与人类美好生活息息相关，通过本项目的实践，增强了学生利用智能技术服务人类发展的责任感，培养了他们的信息社会责任感。

本文以“AI 助力垃圾分类”项目的实践为例，探索如何在人工智能相关课程中以项目式教学的方式落实课程内容，培养学生核心素养。本课程项目分为三个子任务，分别涉及人工智能的三大领域知识;活动形式生动有趣且贴近现实生活;课程资源丰富，皆为在线资源，成本低且效果好;整个项目以评价量规辅助，进行了基于课堂表现的过程性评价，辅助学生整个项目学习过程。

项目基于真实问题，统整学科内、学科间的知识内容，并在丰富的体验和探究活动中，调动学生自我学习热情，让学生在深度思考、积极探索实践过程中，习得知识、提升综合素养。实现了教学实践中的情景化、统整化、活动化、深度化，以达到培养学生核心素养的最终目标。

作者单位：北京市十一学校