《走进人工智能》教学设计

汤莹 陈慧 任静 曹恒来

● 学习内容分析

人工智能是一种机器模拟人类智慧能力的技术，机器学习是实现人工智能的重要途径，通过机器学习，从数据中获得知识，进而获得对事物进行预测和判断的能力。机器学习的方法有很多种，目前最常用的方法是监督学习，监督学习是指在有标记的样本上建立机器学习的模型。本课从监督学习入手，使用集成了BaiduAI和ML5模块的图形化编程工具Kittenblock，以积木搭建的方式编写水果识别程序，实现简单的人工智能应用，带领学生走进人工智能，感受人工智能技术对社会生活的影响。

● 学习者分析

本课的学习者是八年级学生，他们乐于接受新技术，爱动手，乐创造，对稍具难度的知识保持着较强的好奇心。他们具有独立的意识和倾向，上课时不喜欢教师过多地讲授，希望有独立思考和探索的时间。大部分学生在日常生活中接触过人工智能技术的应用，如指纹识别、人脸识别等，对人工智能技术与应用抱有很大热情，但是对人工智能的了解更多停留于日常生活中的所见所闻，对人工智能的原理及人工智能的实现方法知之甚少，而且编程能力有限，解决问题的能力较弱。

● 学习目标

①知道人工智能是机器模拟人类智慧的技术。②理解机器学习是实现人工智能的重要途径，了解机器学习的过程。③掌握监督学习的基本工作原理，了解数据量对识别度的影响。④运用图形化编程软件编写水果识别程序。

● 教学过程

1.认知：机器有何智能

师：指纹识别、语音识别、自动驾驶……人工智能不再是不切实际的幻想，它正在慢慢成为现实，融入我们的日常生活。请大家观看影片I Am AI，关注影片中人工智能身份的变化，并思考：①影片中的我是誰？是人还是机器？②她有哪些身份？③她模仿了人的哪些能力？

小结：人工智能是一种机器模拟人类智慧能力的技术。

设计意图：学生对人工智能的认知还是停留于日常生活中的所见所闻，对人工智能的了解也是有限的。通过观看视频，总结出不管哪种人工智能应用，它们都有一个共同特点——能模仿人的某种行为，能听、能看、能说话、会思考，将学生自然地带入课堂，使其明白人工智能就是通过机器来模拟人类智慧能力的技术。

2.理解：机器如何智能

师：人工智能为什么可以拥有人类的智慧能力？实际上，AI在拥有“先知者”等身份之前，还有一个身份叫“学生”，人类让机器通过“学习”获得“智能”，使得机器能够像人类一样具有“看”“听”“说”“想”和“动”的能力，从而实现模拟、延伸和扩展人类智能。

活动1：对比人类的学习过程，理解机器如何学习。

（1）教师手里拿的是什么水果？人类怎么判断这是苹果？我们在儿童时期又是如何认识苹果的？

（2）分析图1，将序号①～④按照人类学习的过程按步骤排序。

①孩子大脑建立苹果的初始特征;②看到苹果就认识;③父母指着苹果告诉孩子“这是苹果”;④随着次数的增加，孩子学会了什么是苹果。

（3）观察图2，对比人类学习，思考机器学习的过程是怎样的（如图3）。

小结：机器学习是建立在数据建模基础上的，通常是从大量已知数据中学习其中蕴含的规律或判断规则，并把学习到的规则应用到预测未知数据的过程。通过机器学习，计算机就能模拟人类的学习活动，从数据中获得知识，并能对事物进行预测和判断。

设计意图：目前，学生的知识储备还不足以理解人工智能技术的细节。从儿童认识苹果的过程出发，以漫画和流程图的形式展示人类学习的过程，将机器学习的过程与人类学习的过程进行类比，得出机器学习的过程是“准备数据、提取特征、训练模型、应用模型”四个基本步骤，从而帮助学生深刻理解机器学习的本质。

3.实践：实现机器智能

师：机器学习的方法有很多种，当下最常用的方法是监督学习。今天我们借助监督学习中的K-近邻算法（KNN），在图形化编程软件Kittenblock中实现一个简单的水果识别程序。

活动2：搭建积木，训练水果识别模型。

（1）教师演示如何搭建“苹果”识别积木块。

（2）学生配对合作，模仿搭建“苹果”识别积木块。

（3）自主搭建“橙子”识别积木块（如图4），完善水果识别模型。

（4）初始化“特征提取器”，摆放水果，分别提取图像两次，训练模型。

小结：模型训练阶段需要给计算机输入图片，计算机提取图片的特征进行训练，最终得到特征模型。在机器“训练”的过程中，使用的是带人工标记的数据。

活动3：测试模型，提高模型识别度。

（1）摆放水果，执行主程序测试模型，观察识别度。

（2）讨论：只训练两次的模型识别度如何？怎样优化？

（3）选用不同的水果或以不同的角度摆放水果，再次训练模型，增加训练次数。

（4）小组间交换水果测试模型，观察识别度。

小结：为计算机提供有标记的数据，促使计算机向一个特定方向学习，这样的学习方式称为监督学习。数据越全面，机器做出的预测与真实情况越接近，准确率就越高。

设计意图：对初中生而言，体验感悟是学习的基础，除此之外还需要引导学生思考其背后的过程与方法。藉由仿效制作一个“会学习”的程序，学生经历采集数据、标记数据、训练模型、测试模型的过程，能加深对监督学习的认识，锻炼解决问题的能力。采取两个人使用一台计算机完成任务的配对编程学习方式，不仅能提高学生的编程质量，还能进一步提高学生沟通交流和协作学习的能力。

4.拓展：人工智能应用

师：由于我们没有办法在短时间内进行大量的数据训练，水果识别程序无法识别其他水果。这时，可以通过第三方平台的应用程序接口服务（API），直接调用已经训练好的模型，实现“识万物”的功能。我们一起来看看用这种方法搭建的程序，是不是真的能“识万物”。

活动4：调用百度API，完善程序体验“百度识万物”。

（1）教师演示“百度识万物.sb3”的识物能力。

（2）将百度API Key和Secret填入积木块，运行程序识别物体（如图5）。

（3）说一说体验效果。

小结：Kittenblock软件中的“别-类别”积木块封装了百度图像识别API服务，此服务可以精准识别超过十万种物体和场景，包含多项高精度的识图能力。“百度识万物”程序通过调用模型服务，传入图像，返回指定模型的识别结果。

活动5：观看视频“智能世界2030”，感受未来社会的智能化。

（1）人工智能已广泛应用到哪些领域？

（2）人工智能为人类社会带来什么样的变化？

小结：今天，人工智能已进入使用与普及阶段，全方位地在脑力和体力上解放人类，服务与管理人类社会的各个领域。在不远的将来，各种各样不断更新换代的智能机器和智能系统将成为人类认知自然和社会、走向智慧生活的重要伙伴，人类将步入全新的智慧社会时代。

设计意图：先以“百度识万物”程序激发学生的学习兴趣，感受AI应用带来的便利;再由学生填写百度API Key和Secret完善程序，运行程序识别物体，体验人工智能的应用。通过观看“智能世界2030”视频，展望未来，客观地认识人工智能技术对未来社会生活的影响，体会人工智能对人类社会发展的积极意义。

5.总结：提升学科素养

人类的聪明之处就在于可以通过既有的认知触类旁通地推理出未知的问题。这种通过思考，归纳经验，得出一定的规律，寻找解决问题路径的做法，无疑是人类智慧的体现。

人工智能越来越擅长做预测。它通过收集大量的历史数据，利用算法处理数据，从中找出数据之间的关系和特点，总结出预测事件的规律，之后用这些“经验”预测相关事件。

未来，将是人机共生的智能时代！亲爱的同学们，你们准备好了吗？

设计意图：人类智慧的形成离不开学习，人工智能的获得也同样离不开学习。客观地认识人工智能技术对社会生活的影响，增强探究新技术、新知识的积极性。

● 教学反思

本节课先从儿童认识苹果的过程出发，以父母指着苹果告诉孩子“这是苹果”类比机器学习中的数据标注;孩子从颜色、外形等方面在大脑中建立苹果的初始特征类比机器学习中的提取特征;在反复学习多次之后，孩子看到苹果就能认识，以此来类比机器学习中的模型训练。以人类学习的过程来类比机器学习的过程，使得学生能较好地理解人工智能产品背后的基本原理。

在实践环节，使用集成了BaiduAI模块和ML5模块的图形化编程软件Kittenblock，以搭建積木的方式编写水果识别程序，让学生经历采集数据、标记数据、训练模型、测试模型的过程。这一方面让学生在体验中进一步理解人工智能的原理;另一方面通过简单人工智能产品的制作，让学生感受到人工智能课程的好玩及可玩，发展学生运用计算思维解决问题的能力。

点评

作为引领未来的战略性的新兴技术，人工智能正在深刻影响着社会的方方面面，也将深刻改变我们的生产生活方式。2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出我国应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。2018年4月，教育部印发《教育信息化2.0行动计划》，强调要完善课程方案和课程标准，充实适应信息时代、智能时代发展需要的人工智能和编程课程内容。2019年，教育部发布《2019年教育信息化和网络安全工作要点》，进一步指出要推动在中小学阶段设置人工智能相关课程。

在国家政策的推动下，人工智能教育在我国发展迅速。但是，在实施过程中也存在着两方面的问题：一是学习内容过深，一些中小学人工智能教材将大量的抽象模型和理论知识直接呈现给学生，大大超过了中小学生的认知水平，导致学生对课程产生畏难情绪，失去学习的兴趣;二是停留于体验学习水平，一些公司开发的人工智能学习平台，仍然只是进行简单的积木搭建活动，虽然能够引发学生的关注，却难以触及人工智能领域的重要知识和基本思想。

为克服以上问题，本课以制作水果识别程序为载体，带领学生在利用软硬件实现简单人工智能应用的同时，初步理解人工智能的基础知识和基本思想。首先通过I Am AI视频中机器的身份——私人助理、守护者、导航者、画家，从应用的角度出发，帮助学生归纳出可以理解的人工智能的概念——人工智能是一种机器模拟人类智慧能力的技术。在此基础上，紧密联系学生的生活经验，以人类学习的过程类比机器学习的过程，引导学生“思”考机器如何智能，得出机器学习的过程包括“准备数据、提取特征、训练模型、应用模型”四个基本步骤，收到了化难为易、化抽象为具体的效果。虽然可以通过专业的人工智能开发平台训练机器学习的模型，但耗时较久，而且整个操作过程非常依赖网络。以百度EasyDL为例，从数据上传、数据标注、训练模型到效果评估，即使十多张图片，也需要20多分钟，难以在中小学人工智能教学中进行有效应用。为此，本课使用ML5插件训练水果识别模型，在保持较快响应速度的前提下，即使训练的数据量比较小，依然能保证识别效果，使学生可以在较短的时间内体验从零开始的完整机器学习流程，从而能够根据实际需要创建自己的人工智能模型，让其在实现机器智能的过程中，真正把握技术的内涵和本质。

学生在使用图形化编程软件Kittenblock搭建水果识别程序时，采用配对编程的学习方式，一人作为程序员，负责搭建积木、操控程序，另一人为训练员，负责协助搭建、摆放物品，这样既提高了脚本搭建的质量，也有利于培养学生养成合作解决问题的意识和能力。