基于项目式学习的人工智能创意课程活动设计

欧阳瑶瑶

【摘要】把握全球人工智能发展为中国教育带来的新的发展契机，培养大批具有创新能力的高端人才，是中小学教育的重要使命。而项目式学习强调对学生实践应用能力的培养，是培养学生创新能力的一种有效途径。本文根据创新型人才的培养要求以及项目式学习的特点对小学人工智能创意课程进行了教学活动设计及教学实施，以“基于机器学习（ML5）KNN物体分类器的垃圾智能识别与分类系统应用实例”为例呈现活动设计及实施效果。通过本文，希望为项目式学习活动的具体实施提供参考，在实践上对人工智能创意课程活动的设计具有一定的借鉴意义。

【关键词】项目式学习;人工智能;活动设计;创新能力

2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》明确提出：“为抢抓AI发展的重大战略机遇，中国要大力加强AI劳动力培训，广泛开展AI科普活动，实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程。”随即，中小学学校将人工智能引入信息技术课堂，推动课程建设，开展人工智能的普及和提升教育，为培养适应未来的创新型人才打下基础。在实践层面上，虽然中小学信息技术课程设有AI的相关知识模块，但是课程设计和活动设计却不够合理，对学生创新能力培养成效不明显。教育界对人工智能创意课程活动设计的讨论越来越热烈，试图通过项目式学习活动培养学生创新能力。这也成为时下热点。

一、项目式学习的内涵

项目式学习是以建构主义理论为指导，以实际问题情境为研究项目，以项目任务为驱动，以小组协作方式进行项目规划及解决项目任务的学习方式。项目式学习为学生提供了动态、主动、多元的情境的体验，鼓励学生运用科學、技术、工程和数学等领域的知识和技能解决问题，呈现出崇尚问题化学习、提倡团队式学习、崇尚联系性学习、鼓励创造性学习四大特征。项目式学习开展过程中，教师发挥组织、指导、监督、评价作用，引导学生学习一系列的知识和技能，并利用这些技能完成激活旧知、展示新知、应用新知、融会贯通等知识构建的过程，让学生在“做中学”，兼顾知识掌握和能力培养。

常见的基于项目式的学习活动包括选定研究项目、分析研究项目、设计研究方案、实施研究方案、成果交流与评价五大环节。在选定研究项目环节，教师创设问题情境，吸引学生探索与学习的兴趣，引导学生确定研究主题;在分析研究项目环节，教师引导学生分析如何运用所学知识与技能，分析项目需求的方案，最终确定研究策略，培养学生分析问题、解决问题的能力;在设计研究方案环节，教师指导学生以小组为单位进行项目方案的设计，让学生体验项目设计与研究的过程，培养学生逻辑思维能力和团队协作能力;在实施研究方案环节，教师指导研究实施过程，让学生在实施研究方案过程中培养创新精神和实践能力;在成果交流与评价环节，教师组织学生以小组为单位总结汇报，并引导学生进行自评、他评和自我反思。项目式学习教学过程层层递进，符合学生的认知规律，有利于培养学生实践能力及提升学生的创新能力。

二、人工智能创意课程开展项目式学习实践

（一）课程内容选择

如何进行基于项目式的人工智能创意课程设计，笔者选择佛山市小学信息技术五年级中“图像识别技术”部分课程为例，来呈现项目式活动设计。

“图像识别技术”的教学目标标不单是让学生掌握图像识别技术的理论知识，笔者更希望以设计“基于机器学习（ML5）KNN物体分类器的垃圾智能识别与分类系统应用实例”活动为载体，学生能够在学习过程中始终围绕项目主题，积极学习新的人工智能知识和技能，并主动选择和利用最优化的学习资源，通过分析研究项目、设计研究方案、实施研究方案、成果交流与评价等环节， 获得具体知识、形成信息素养、发展创新与实践能力。

（二）活动开展过程

1.确定研究项目

教师活动：引出问题：播放视频——垃圾分类环保歌.mp4，谈话分析我国城市实行垃圾分类的标准，吸引学生的兴趣，引出本节项目主题——基于机器学习（ML5）KNN物体分类器的智能垃圾识别与分类系统应用实例。

学生活动：学生通过视频以及教师的引导，进入学习情境，明确项目主题。

2.分析研究项目

（1）教师活动：教师引导学生根据主题、垃圾分类标准、系统功能、编程等方面使用思维导图设计垃圾智能识别与分类系统。

（2）学生活动：学生知晓垃圾分类的标准、应用系统通过机器视觉识别垃圾种类并且进行自动化分类的原理，思考如何实现机器视觉识别与自动化分类，确定解决本项目需要基于机器学习的视觉识别技术并结合逻辑判断语句进行编程实现。

3.设计研究方案

（1）教师活动：播放微课讲解概念与原理：机器学习（ML5）、模型训练;通过教师演示，讲解Mind+软件中KNN物体分类器建立标签及训练模型的方法。（下转第23版）（上接第22版）引导学生使用KNN物体分类器建立训练模型，同时要求学生完成高准确度的识别模型训练，提高垃圾识别的准确率，并自主将KNN物体分类器使用到研究项目的设计中，最后通过逻辑判断语句的设计，实现垃圾智能识别与自动化分类。在此过程环节，教师处于引导的地位，为学生项目方案的设计提供知识与技能，引导学生使用新的知识与技能进行知识建构，让学生在“做中学”，兼顾知识掌握和能力培养。

（2）学生活动：学生学习了关于机器学习（ML5）、模型训练的概念与原理，使用KNN物体分类器建立标签及训练模型的方法，建立垃圾智能识别模型，并在此过程中，掌握新课内容——机器学习的含义与应用。学生以小组为单位进行模型训练，分析如何提高模型的识别准确率，对训练模型方案进行优化，并且结合训练模型的结果对自动化分类的逻辑判断语句进行分析，最后讨论得到最终的项目方案。

4.实施研究方案

（1）教师活动：教师巡堂观察，引导学生以小组为单位，进行合理的分工和合作;鼓励学生围绕项目主题，自主探究，结合设计方案和实际情况实现编程。