小学人工智能开源硬件课程的设计与应用实践研究

沈 忱

（江苏省昆山市玉山镇振华实验小学 江苏昆山 215300）

如今，人工智能技术伴随着科技以及互联网的迅速发展，已经渗透到了各行各业。而如今的人才培养，更需要加强人工智能领域的渗透，培养具有人工智能意识的学生。但是例如行业内前沿的机器学习、深度学习、神经网络等对于学生来说较难以理解，还停留在初步的认识和了解水平上。现今，国内的不少教材推出了人工智能的相关课程，但是大部分缺少一定的可操作性，因此笔者在近年的小学高年级阶段的教学中，尝试了人工智能领域的教学实践，取得了一定的经验。

人工智能即Artificial Intelligence，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是计算机科学的一个分支。在我国现行的中小学信息技术课程体系中，人工智能的相关知识也有所涉及，但是在实际的教学实施阶段，往往由于缺乏师资、设备等因素，实际的开展情况不容乐观，更提不上专门开设人工智能课程。令人欣慰的是，在一些较为发达的地区，已经陆续开展了各种形式丰富的人工智能、创客竞赛，这给人工智能教学的开展，起到了良好的带头作用，值得在全国广泛推广。

一、开源硬件人工智能课程开发策略

开源硬件系统通过图形化编程，帮助学生厘清人工智能的思维方式：编程算法可行性通过开源硬件机器人的执行结果进行验证，开源硬件的执行结果与预期目标效果之间的差距就是需要不断学习改进的部分。教师通过创设情境，激发学生的学习动机，学生通过提出解决方案的方式实现自主学习，进而利用编程开源硬件执行结果进行反馈与改善，进入完善、验证、评价的循环学习链中，在原有的知识技能基础之上构建新的知识，完善新的技能。为此，笔者在构建以及实施课程的过程中，注意了如下几个方面。

（一）切合学生学情，激发学习热情

如今的小学生是数字时代的“原住民”，对于很多新兴的科学技术，也难免会感到麻木，因此，在课程的设计过程中，如何能够准确抓住学生兴趣点，深入浅出地渗透人工智能的知识显得尤为重要。基于开源硬件、机器人的课程设计应充分从学生视角出发，以学生的认知特点、身心发展特点、情感需求为抓手，具有极高的可操作性，有效激发学生参与热情，产生有效的学习效果。

（二）排除厂家壁垒，注重硬件扩展

纵观目前国内的不少厂商，已经开发了针对中小学的各类创客硬件器材，并针对自身的硬件开发了对应的编程、控制软件，同时配备了相应课时的教材等资源，以供教师能够快速地开展课程，可谓“保姆式”的服务。但细究其中，不难发现他们大多是基于Arduino的硬件进行二次开发，软件则是深度定制的Scratch。并且不同的硬件套件之间存在着厂家设置的壁垒，不同厂商的器材无法互相连接，造成了器材的浪费。编写的教材存在较大局限性，课程学习完以后就将器材束之高阁，没有扩展的能力。因此，在本市课题组的带领下，统一选择了基于ArduinoUNO优化的开发板，具有丰富的IO接口，并可以简便有效地连接各类传感器、执行器等部件，并且全球具有丰富的Arduino开发项目可供学习参考。软件选用基于Scratch开发的xDing以及AS-Block等，可以在有效衔接课本内容的基础上，进行丰富的拓展实验与尝试。

（三）保障课程开展，确保教学实效

课程的设计是基础，而课程开展则是保障。在小学阶段，信息技术课程的开展实施情况是决定教学效果的决定性因素。在小学阶段，信息技术课程的实际开展往往受制于多方面的影响，例如学校硬件配套设施的完善程度，专职教师的师资力量配备，学校资金的支持力度等。在笔者所任教的五年级信息技术课程中，每周增加了一节课时，从而让学生拥有了充分的时间进行学习与探索。同时校方资金有效支持，购置配套的丰富器材，可供学生实验与创新运用，确保了校本信息技术人工智能课程的有效开展。目前普及化的开源硬件课程已经达到18余课，远超教材内容，教学实施两年以来，深受学生喜爱。同时开设创客教育学生社团，探索人工智能、3D打印、激光雕刻等前沿项目，培养优秀的学生创客人才。

（四）深度开发课程，注重思维培养

对于现今的开源硬件、人工智能、机器人控制，其本质离不开编程，编程思维的培养成为课程开展的重中之重。“编程思维”并不是编写程序的技巧，而是一种高效解决问题的思维方式。其本质是“理解问题——找出路径”的思维过程，它由“分解—识别模式—抽象—算法”四个步骤组成：分解是指将一个复杂的整体问题，拆解成更可执行、更好理解的小步骤；模式识别，找出相似模式，高效解决细分问题；抽象，聚焦最重要的信息，忽视无用细节；算法，设计一步一步的解决路径，解决整个问题。编程思维可以说是学习编程的一种核心技能，是为了培养孩子的编程思维和解决问题的能力，能够让孩子在解决问题时能够思考更全面、条理更清晰，提高解决问题的能力。

二、基于开源硬件的人工智能课例解析

在我校开发的基于开源硬件的人工智能课程中，设有一个“人工智能垃圾分类小车”的项目，其项目的运行情况如下：小车首先巡线到达“垃圾收集区”，利用色彩识别传感器，获得事先摆放的垃圾模型的颜色，从而进行分类识别。接着小车装载上货物巡线来到岔路口，根据预设的方位，走向对应垃圾处理场的方向，到达指定地点后，将垃圾模型卸下。在课程的设计中，充分结合了当今社会时事，激发学生兴趣。在课程的实施阶段，遵循了如下步骤：

（一）激发学生思考问题，分解任务步骤

“人工智能垃圾分类小车”项目的实施初步阶段，教师首先播放现今如火如荼开展的垃圾分类行动相关视频，同时播放本项目完成后的实施效果视频，学生观看视频后，纷纷跃跃欲试，但是无从下手。经过小组讨论分析后，将任务进行了分解，总结了“人工智能垃圾分类小车”项目的几个主要实施模块子任务，其涉及颜色识别模块进行色彩判断，灰度传感器进行巡线行走，舵机执行模块负责推动杠杠完成装载货物与卸下货物的动作。学生在此过程中将一个大问题进行了分解，进而逐步实施与调试，最后获得成就感，体会到创客学习、人工智能的乐趣。

（二）掌握传感器数据获取，初步完成算法设计

在人工智能领域，丰富的大数据是进行人工智能训练的必要材料，通过深度学习算法，计算机人工智能可以在大数据中总结归纳出规律和规则，进而完成人类思维才能完成的任务。这样的理论知识对于学生而言可能无法真正理解与应用，但是其思维方式可以通过教师在课程实施中进行渗透。以“人工智能垃圾分类小车”项目为例，首先小车需要通过色彩识别传感器获得垃圾模型的颜色，而实际传感器获取的颜色，并不能完全是纯色，其受到观察角度、现场光线等因素的影响，因此需要学生多次测试，获得一个数值区间范围，进而在有效获取颜色数据的同时排除错误识别。接着在岔路口的位置，当双侧灰度传感器同时获得信号时，小车首先需要进行停顿，同时根据货物颜色的类别进行转向，或者选择直行。装载和卸货的舵机杠杆机构，需要学生多次尝试，获得最佳的执行角度，进而有效地进行动作。这一系列的过程都涉及数据获取以及算法完善，学生经历这样的过程，进而体会感悟人工智能的诞生与训练的过程，认识到每个出色的人工智能产品背后都蕴藏着人类的智慧。

（三）反复试验改进，尝试多种方法

随着前期的算法设计初步完成，“人工智能垃圾分类小车”的设计已进入实施阶段。在小车的制作过程中，学生发现现有的积木套件无法搭建出完全满足装载和卸载货物的货斗，经过小组讨论后，决定经过3D打印的方式制作一个合适的货斗。小组成员首先绘制出货斗的草图，小组讨论通过后，利用学习的3D建模知识技能，通过DesignSpark Mechanical软件设计出货斗的3D模型。接着通过切片软件，产生合适的G-Code文件，利用3D打印机产出需要的货斗。其间学生充分运用学习掌握的知识与技能，协同合作，充分思考，反复试验，虽然可能会经历试误与曲折，但在这个过程中，体会了类似人工智能神经网络训练完善的过程，也感受到人工智能开发的艰辛与曲折。

垃圾信息中携带的不良信息以及病毒等，也会对计算机网络安全造成负面影响。在网络世界，广告弹窗以及部分不良信息，不仅会危害青少年的身心健康，更是会降低人们的工作效率。垃圾信息的存在还会增加人们获取有效信息的难度，误导人们的行为，其中携带的病毒以及支付选项，更是容易增加人们的支付风险，导致人们的钱款损失等。

（四）发挥团队协作优势，小组分工合作

通过参与多次的人工智能应用竞赛，学生了解到开发完整的产品，不仅仅需要有硬件和算法，还需要有幻灯片讲解以及人工讲解作品演示的过程，因此在有限的开发时间内，需要充分的团队协作，才能高效地完成整个流程。一般在实际的操作过程中，学生由4～5人一组，其中分别负责程序开发与调试，硬件设计与制作，幻灯片讲解制作等环节。当然其分工合作并不是一味固定的，学生在开发制作的过程，往往相互取长补短，分工协作。教师在引导学生的时候，也需要有意识地让学生参与到不同的分工中，避免学生掌握的技能单一化。学生在协同合作的过程中，不断磨合与优化，碰撞出思维的火花。

人工智能的运用将是自信息化工业革命以来最大的一次浪潮，其在可见的未来，必将形成深远的影响。邓小平曾提出“教育要面向现代化，面向世界，面向未来”，作为信息技术开展的前锋阵地——小学阶段，一定要将人工智能教学纳入信息技术教育的课程，给予学生必要的启蒙教育。小学信息技术教师在这场浪潮之中，一定要扮演好启蒙者的角色，积极学习与运用信息技术变革的前沿知识与技术，开发、开展课程，带领学生体验开源硬件、创客教育、人工智能等前沿领域。

三、结束语

人工智能技术在计算机网络安全中具有重要的运用价值，也是未来计算机网络安全建设的重要趋势。随着我国综合国力的增强以及经济的迅速发展，计算机网络安全建设和加固成为当下亟待解决的问题，提升我国信息安全是为国家发展创造良好发展环境的重点之一。将人工智能技术应用到计算机网络安全防护当中，能够利用大数据识别网络安全威胁、通过关联性安全态势分析感知内外部安全威胁，也能够实现网络安全防御的智能化和自动化。