高中人工智能课程项目资源包的设计与实现

张闻闻　徐晓雄

摘 要：人工智能与课程融合迫在眉睫，但相关的课程资源相对缺乏，迫切需要人工智能教育方面的课程设计与教学创新。基于此，文章围绕信息技术学科核心素养，结合人工智能学科特点及ADDIE教学设计模型，构建了高中人工智能项目资源包的设计框架，并依此框架从项目主题确定、内容设计与开发、项目实施与项目评价等环节开发了一套面向高中的人工智能课程资源包——“校园新时尚，垃圾分类我先行”，以期为一线信息技术教师开展人工智能教育及其课程资源开发有所借鉴。

关键词：人工智能;高中人工智能课程;项目资源包;ADDIE模型

中图分类号：G436;TP18     文献标志码：A           文章编号：1673-8454（2021）02-0036-05

伴随当下人工智能技术的迅猛发展与普及，有关全面提高全社会对人工智能的整体认知和应用水平的研究上升到议事日程。国务院《新一代人工智能发展规划》中明确提出应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程[1]。目前，全国不同省市已有百余所高级中学先后开展了人工智能课程教学探索，但相较于拥有2.43万所高中学校的教育大国而言，人工智能教育的普及任重而道远[2]。基于此，本研究结合人工智能学科核心素养，围绕如何有效开发高中人工智能课程项目资源包，更好地为人工智能课程提供资源支撑等问题开展研究。

一、高中人工智能课程项目资源包的设计基础

高中人工智能课程项目资源包是针对高中人工智能学科的某个专题或单元，以完成单个或组合项目作品为主，辅以项目设计、教学讲义、课件、教具或套件说明、习题检测等一系列课程资源的集合体[3]。它具有包容性大、适用性强和应用范围广等特点，能够在有效教学过程中被广泛应用。设计适合高中的人工智能项目资源包之前应先确立一些设计依据，为资源包的开发与实现提供明确导向，规范开发的目标、性质、方向。

1.信息技术学科核心素养

《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》中指出，学生核心素养指学生通过学科学习而逐步形成的正确价值观、必备品格和关键能力[4]。作为信息技术课程学习内容之一，人工智能同样包含计算思维、数字化学习与创新、信息意识和信息社会责任四个核心要素，它们形成和发展于人工智能课程项目设计的各个环节中，需要我们综合运用和整体把握。

在人工智能项目资源包设计、开发过程中，应该考虑的问题包括：设计问题解决活动，让学生在参与人工智能项目设计、形成项目解决方案的过程中产生一系列思维活动;设置可供学生充分发挥创造意识、不同梯度的小项目，并给予辅助性提示，便于学生科学、有效地管理学习过程和学习资源;适当增加人工智能风险防范等内容，关注学生对信息的敏感度、对信息价值的判断力和信息安全意识等，达到人工智能课程开设的最终目标。

2.人工智能课程項目关键技术

谢忠新、曹杨璐等[5]在对中小学人工智能课程内容进行设计时指出，高中学生具有一定的信息化基础，在学习人工智能基础知识与原理的基础上，可逐步加入语音识别、自然语言理解、图像识别、语音合成、机器学习、深度学习等人工智能技术。本文对现有典型的高中人工智能教材内容进行调查分析发现：典型算法和主要实现程序相似，涉及数据采集（网络爬虫）、数据处理（数据清洗、规整等）、特征提取、识别建模、模型训练及模型验证等，学生在有一定的Python语言编程基础和对卷积神经网、逻辑回归等人工智能基础知识理解的基础上，可轻松在各个项目间进行迁移。因此，在设计项目资源包时，要注意区分适合大多数项目的通用关键技术和适宜该项目的特色关键技术，以便学生更好地进行学习迁移。

3.项目设计的系统性和灵活性

一个完整高中人工智能项目资源包的设计应具有较好的系统性和灵活性。系统性即在对高中人工智能项目内容进行设计时需考虑项目知识在课程体系中的地位、作用及其前后关联，同时需要注重教学目标、教学内容、教学策略和教学评价等子系统的设计和开发，各子系统既相对独立，又相互依存、相互制约，组成一个有机的整体。灵活性即能够根据高中学生的年龄特点、已有知识基础和信息技术教师的水平，灵活设计问题、情景和活动，同样教师也可以根据客观教学设备、地区差异等因素灵活选择教学方法，帮助学生达成不同类型的学习结果[6]。

二、高中人工智能课程项目资源包的设计框架

人工智能的学科性质要求其项目资源包比以往的信息技术课程资源有更丰富的内容和表现形式，并在环境安装、技术实现等方面提供更为详实的材料支持。本研究在对当前具有代表性的人工智能教材、平台、网站等资源中的人工智能项目、案例进行分析后，基于ADDIE教学设计模型[7]，结合《普通高中信息技术课程标准（2017 年版）》中关于选择性必修“模块4：人工智能初步” 的课程标准，提出了高中人工智能课程项目资源包的设计框架（见图1）。

1.分析阶段

分析阶段是高中人工智能项目资源包设计与实现的起点，包含需求分析、学情分析和环境分析等。需求分析是以“模块4：人工智能初步”课程标准为基础，在明晰高中阶段应掌握的人工智能知识及技术手段后，结合现有典型的高中人工智能教材、人工智能资源网站、人工智能开放平台等内容分析，明确人工智能课程资源开发现状，为教学内容选择和目标界定奠定基础。学情分析主要从学生的现有知识结构、能力水平、学习习惯及认知倾向等方面进行分析，为教学目标设定、教学内容与教学策略选择和教学活动设计等提供实施依据和落脚点[8]。环境分析则是实现人工智能教学活动的主要媒介和载体，校园网络的带宽、机房的布局、各类人工智能设备的拥有量以及网络资源的丰富程度等都是人工智能项目资源包实现的重要条件保障。

2.设计与开发阶段

设计与开发阶段是高中人工智能课程项目资源包形成的关键，前者是对整体方案的设计，后者则是对详细程序的开发，二者相互独立又相辅相成，经不断迭代、优化后形成较为完整的项目资源包。其中，设计阶段是开发阶段的基础，主要包含内容设计和评价设计两个方面，内容设计是对教学目标、教学内容、教学策略、媒体工具的设计和选择，评价设计是对学生所学知识掌握程度量表的设计，包含项目测试题、评价量表、调查问卷及访谈提纲的设计等。开发阶段是设计阶段的呈现，主要是在内容设计和评价设计的基础上生成具体的资源内容，包含师生手册、演示材料、工程文件、试题与量表等。其中，师生手册包含教学/学习目标、知识内容、案例解析、操作示意等一系列“说明性”材料;演示材料包含教学课件、富文本、视频材料、实体工具等一系列将项目信息传达给学生的“讲演性”材料;工程文件是指包含数据集、训练模型、验证模型及代码工程文件等完整可运行的“实操性”材料;试题与量表是包含项目测试、学生自评/组员互评量表、调查问卷及访谈提纲等一系列“检测性”材料。

3.实施阶段

人工智能项目资源包实施阶段旨在在课堂、网络、实验室等不同实际场景中输出教学活动，传递教学方案和教学内容[9]。在全民智能教育项目等政策的支持下，人工智能课程从为学生个性化发展而设计的选择性必修课中脱颖而出，传统的讲授式教学难以适用，教师需要采用基于情景、问题、案例等新的教学模式[10]。具体来说，教师在对项目资源包的内容进行合理选择后，可以在以往教学经验的基础上采用网络教学、云端操练、现场演示等多媒体相结合的教学手段，构造具体人工智能项目情景以及设计人工智能案例在情景中的现实应用，加深学生对人工智能知识的理解，同时提高学生的计算思维、数字化学习与创新、信息意识和社会责任等综合能力。

4.评价阶段

人工智能项目资源包的价值体现依赖于评价阶段，其中形成性评价贯穿于人工智能项目资源包开发的各个阶段，通过不同时段的数据分析、专家评价、项目测评、自我反思等发现问题、解决问题，在分析、设计、开发过程中对项目主题、资源板块、教学内容等予以不断完善;总结性评价是在教学实施完成后，通过项目测试、量表评价、问卷调查和访谈分析等方式就学生的学习成效、知识掌握、能力养成、价值观完善等进行全面的考察和评鉴，并据此修正人工智能项目资源包各个阶段的具体内容，通过循环迭代，最终形成人工智能项目资源包设计的最佳方案。

三、高中人工智能课程项目资源包的案例实现

依据上述设计框架，本文以“高中AI课程项目资源包研发”夏令营十佳作品——“校园新时尚，垃圾分类我先行”项目资源包的开发为案例，具体阐述关键步骤及技术：

1.项目主题确定

新课标“模块4：人工智能初步”旨在通过对人工智能基础、简单人工智能应用模块开发等模块的学习，使学生了解人工智能的发展历史、描述人工智能算法的实现过程、搭建简单的人工智能应用模块、增强利用智能技術服务人类发展的责任感等。通过对高中人工智能课程内容涉及现有网络资源、相关文献及华东师大出版社出版的《人工智能基础（高中版）》、河南人民出版社出版的《人工智能实验教材》等新版高中人工智能教材的分析不难发现（见表1），各教材开发团队对高中人工智能课程内容设计的理解趋于一致，知识点的重合度较高。因此，聚焦大数据技术、图像识别、自然语言处理、深度学习等任意一个或一系列人工智能关键技术的课程项目均可在各省市的课程中得以不同程度的选择。

2018年11月在京发布的《中小学阶段人工智能普及教育现状调研报告》对中小学生人工智能认知情况的调查分析发现，有77.6%的学生表示对人工智能概念有所了解，但多数学生对人工智能的理解多依靠生活经验和感性认识，停留在感性和具象的水平[11]。“校园新时尚，垃圾分类我先行”项目在对高二年级学生已有知识水平、编程基础等进行具体分析后，选取了实际生活中辨识度较强的智能垃圾分类为项目主题，在学生掌握图像数据获取与处理、图片特征提取、垃圾分类模型训练及模型验证等知识的基础上，采用成果导向，即开发一个校园垃圾分类系统：对于所给定的一个垃圾，校园垃圾分类器可以自动识别出该垃圾所属种类（干垃圾、湿垃圾、可回收垃圾或有害垃圾）。

2.内容设计与资源开发

“校园新时尚，垃圾分类我先行”项目在对已有课程内容和相关资源分析的基础上，将课程内容设置为四个课时：第一课时，初始图像识别技术;第二课时，图像数据处理与特征提取;第三课时，基于CNN的垃圾分类神经网络构建;第四课时，图像识别技术的测试、应用与发展（见表2）。每个课时都设置有相应的自主探究、合作学习活动，内容由浅及深，使学习者在4个课时内掌握人工智能领域关键技术之一的图像识别技术的原理及算法，并将所学到的知识综合应用于解决实际问题中，培养学生的创新能力、问题解决能力、综合实践能力等。

3.项目实施

人工智能课程项目资源包的实施离不开真实情景中的教师体验和学生学习。2019年秋季，“校园新时尚，垃圾分类我先行”项目资源包在Z省N市某高中学校开设的《用Python玩转人工智能》选修课中得以实施，该校的人工智能选修课在桌椅呈圆形“拼桌式”布局的传统机房进行，学生3～4人组成异质小组，师生可以利用Ftp服务器完成材料分发、作业上交等基本功能。

在课程开始之前，教师运用教师手册、教学设计方案等了解教学内容、案例设计及项目实施策略，学生运用学生手册提前熟悉知识内容、案例操作及拟解决问题;在课程进行过程中，教师利用配套的教学课件、工程文件及拓展资源完成知识教学和实践演示，学生在教师及手册的指引下学习知识内容、小组合作解决问题及完成校园垃圾分类器的开发和展示等;课程最后，教师收集学生作品、课堂自评量表、完成项目测试并对学生的学习情况进行综合评价。

4.项目评价

“校园新时尚，垃圾分类我先行”项目资源包的形成性评价主要包含学生自评和组员互评两个方面，学生在课程学习后根据教师拟定的评分项对自身的学习情况进行评价（见表3），发现问题、修改完善，组员互评则是指组长或任一组员在与该学生互相提问交流后，双方互评分数，发现问题、合作解决问题等，教师予以记录、指导。项目资源的总结性评价包含项目测试和教师总评，即教师组织测试并结合学生的学习情况、自评分数以及作业提交情况系统评分。

课堂自评表及项目测试综合分析发现，大多数学生能够达到自我/组员评价的2分水平，部分优秀学生能够拿到评分项3分的好成绩。对参与选修课程的高二学生进行问卷调查发现：81%的学生对项目所选的话题感兴趣，并认为人工智能课上所学的东西是有用的;73%的学生对所学知识感到满意，认为人工智能课程内容跟其期望和目标一致;90%以上的学生表示很清楚学好人工智能对自己的好处，并愿意相信只要自己足够努力就能学好。

四、结语

随着人工智能进课堂的不断深入，不少学校已经开始加入人工智能课程资源设计与开发的行列。高中人工智能课程项目资源包设计框架支持下的教学实践表明，教师能有效利用资源包中的各项资源完成教学工作，学生在资源包支持和教师指导下，人工智能认知水平能够得到提升，对人工智能的学习兴趣能够得到激发。

该课程项目资源包设计框架可以为我国一线教师开展人工智能课程项目资源设计提供一种可能的路线，但在具体设计和实施过程中仍存在一些问题，如教学工具准备不充分、案例设计难度较高、评价设计不够系统等。不同学校的教师在资源包设计时可以综合考虑本校师生的知识能力、编程水平、软硬件设施等因素，尝试设计不同模式的课程资源，如在资源包内容设计过程中增加职业相关的内容，使人工智能具有职业“指导性”;在案例设计过程中，与校内科技比赛或校外面向中学生的人工智能比赛对接，以提升学生的学习积极性;条件允许的学校可以购入树莓派、机器人、刷脸门禁等人工智能资源，充分利用实验室资源，从而进一步提升课程的学习深度和教学效果等。

参考文献：

[1]国发[2017]35号.国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[Z].

[2]教育部.2018年全国教育事业发展统计公报[EB/OL]. http：//www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/sjzl_fztjgb/201907/t20190724_392041.html.

[3]濮江，伍晓红.中学化学课程资源包的设计和开发[J].化学教育，2013，34（4）：11-14.

[4]中华人民共和国教育部.普通高中信息技术课程标准（2017年版）[M].北京：人民教育出版社，2018：9-10.

[5]谢忠新，曹杨璐，李盈.中小学人工智能课程内容设计探究[J].中国电化教育，2019，387（4）：17-22.

[6]李忆凡，盛群力.课堂教学设计基本程序新解——凯尔切尔曼“面向教师的教学设计模型”要义[J].课程教学研究，2013（4）：22-28.

[7]Clark D.Continuous process improvement[DB/OL]. http：//www.nwlink.com/～donclark/perform/process.html.

[8]李逢庆.混合式教学的理论基础与教学设计[J].现代教育技术，2016，26（9）：18-24.

[9]李向明.ADDIE教学设计模型在外语教学中的應用[J].现代教育技术，2008（11）：73-76.

[10]谢榕，李霞.人工智能课程教学案例库建设及案例教学实践[J].计算机教育，2014（19）：92-97.

[11]中国青少年科技辅导员协会.中小学阶段人工智能普及教育现状调查报告[EB/OL].http：//www.cacsi.org.cn/Uploads/article/20181128/1543365938266589.pdf.

（编辑：鲁利瑞）