基于设计的培养计算思维的人工智能教学模式与实践探究

黄静 李幸 余盼

【摘 要】基于设计的人工智能教学模式包括：情境感知、协作方案设计、算法编程、作品制作、改进完善作品、交流演示评价。该模型融合计算思维的基本要素，以解决复杂的结合真实生活情境的人工智能问题为主，以设计为载体，深度融合人工智能教学要素，可以更好地培养小学生计算思维。

【关键词】人工智能 基于设计 计算思维

计算思维是人工智能时代智慧型人才的必备素质，是读、写、算之外的又一项基本素养。计算思维是涵盖算法思维、创造力、批判思维等多元能力的高阶应用型技能，用以进行问题求解、系统设计，以及人類行为理解。学生通过编程解决实际问题可以转变传统的思维模式，学会从计算思维的角度去分析问题并找出使用计算机解决问题的路径。但由于当前人工智能课程缺少教学模式的指导，忽略真实生活情境，不重视技术与其他学科内容的融合，计算思维因而失去其解决真实世界复杂问题的内核价值。因此，如何构建本土化的教学模式，精准培养计算思维，是教育工作者与教育研究者亟须解决的问题。

基于设计的学习（Design-based Learning，DBL）模式共分为五步：鉴别与定义情境、背景研究、开发个人与集体观念、构建产品、反馈。基于设计的学习对于问题解决能力、批判思维、创造力、协作思维均有显著的提升作用。

一、培养学生计算思维的教学模型

学习者在分析与设计的过程中，收集数据，评估方案，形成想法，最终建构自己的知识。在设计流程图和编辑程序的过程中，通过反复思考“如何做”“需要什么”“为什么”“是怎样”，最终借助计算机解决现实问题。学生收集与分析信息的过程是批判思维的重要部分;在小组讨论的过程中设计产品方案，提升创造力;借助计算机将真实世界中的问题转换成编程设计，在编程的过程中开发产品的原型，培养算法思维;在作品的修改与迭代中，提升创造力和设计思维;在作品的展示分享中，进行反思和深化。整个学习过程体现出学生解决真实世界复杂问题即计算思维的能力。

基于设计的人工智能教学模式由三部分组成：一是基于设计的学习;二是人工智能的学科知识，即具体的学习内容;三是计算思维。以基于设计的学习作为基本流程，融合人工智能的学科内容，最终提升学习者的计算思维。包括六个方面。

情境感知。学习者鉴定真实的情境问题，明确学习任务。以与生活息息相关的真实情境知识为核心，结合AI技术设计整体教学主题，融合计算思维实践，包括问题分解与问题抽象。

协作方案设计。头脑风暴设计产品方案，绘制解决问题的流程图;在设计的过程中融合计算思维，包括数据分析、数据呈现、并行处理。

算法编程。学习者学习编程与算法，主要是学习基于编程软件的编程与计算概念，融合计算思维实践，包括算法与过程、自动化、模拟等。

作品制作。应用学习到的编程与算法知识构建物理实物与虚拟编程相结合的产品原型，该部分融合较多的计算思维实践，如数据收集、数据分析、算法与过程、自动化与模拟。

改进完善作品。该过程通过测试产品的编程部分以及物理构建部分，确保迭代完善改良产品。

交流演示评价。小组开展评价反馈工作，包括梳理和总结学科知识、汇报产品制作过程以及收获。计算思维实践包括数据分析、并行处理。

二、基于设计的人工智能教学实践—以“文字识别小助手”一课为例

1. 教学内容与目标分析

“文字识别小助手”是人工智能教材中“智能学习伙伴”章节中的一课，主要是让学生通过体验来感知人工智能中的文字识别技术，理解文字识别的工作过程，体会其在学习上的应用。为了给学生营造真实的问题情境，研究结合学生正在学习的语文学科中第六单元的“语文园地”中的生词，设计“识字接龙”游戏，与机器人比赛认读生词，在体验的过程中产生真实的问题—“机器人是如何认读的？”“怎样设计一个智能文字识别小助手帮我们认读生字呢？”从而引出本节课的学习主题—设计智能文字识别小助手。

通过编程设计智能文字识别小助手，将想法用流程图表示出来，培养学生的问题解决能力、计算思维、创造力等。

本节课涉及的具体的知识点有：了解文字识别技术及其应用;通过程序设计完成智能文字识别小助手的制作;在文字识别小助手的帮助下学会生字、生词。

2. 教学对象与教学环境

本节课的教学对象是三年级9班45名学生。学习人工智能课程之前，学生均没有接触过编程，个别学生对人工智能技术的应用有一定的了解。

教学的环境是学校的人工智能教室，有充足的平板电脑、机器人、笔记本电脑设备，无线网络覆盖，教室桌椅可以随意组合，学生学习的空间较为自由，学习资源充沛。

3. 教学设计与实施

（1）情境感知

计算思维解决问题的第一步是界定问题，体验作品的过程也是界定问题的过程。通过与机器人一起玩“识字接龙”游戏（见图1），体会计算机强大快速的计算功能和海量的存储功能，激发学生对人工智能技术中文字识别技术探索的兴趣。以真实的情境知识为核心，学习基本知识框架中的科学概念与知识，设计整体教学主题。

（2）协作方案设计

到底什么是文字识别呢？学生通过视频学习和理解文字识别的应用及工作的过程，初步理解人工智能技术工作的原理，思考如何运用信息知识与技术去解决问题—设计文字识别小助手。学生在思考问题解决的过程中进行理性分析，将一个复杂的问题转变为若干便于解决的简单问题：让机器联网;获取数据库信息;启动文字识别的功能;让机器看到生字单;让机器读出文字识别的结果。

（3）算法编程

学生借助流程图厘清解决问题的思路，借助图形化编程软件和开源机器人进行程序的编辑，将设计方案变成现实，初步体验用机器实现想法的过程，通过探索理解程序设计的关键指令（见图2）。

实现功能的过程就是算法设计的过程，学生将问题分解为小的步骤，思考使用哪些指令、通过什么样的语法设计实现目标;再通过编写程序将角色行为抽象为算法，编写、调试程序的过程实现计算思维的增量和迭代。

（4）作品制作

學生优化算法、完善代码，利用学科内容知识进行编程和工程设计，构建物理实物与虚拟编程相结合的产品原型，完成文字识别小助手的制作、产品说明书的制作。作品制作的过程需要小组分工，以协作的方式完成，充分体现了小组的合作能力。

（5）改进完善作品

学生在完成最基本的文字识别助手设计的任务之后，教师组织学生思考当前作品中存在的不足，以及是否有更多的需求，以小组为单位讨论，提出优化方案，整理思路，并将解决问题的方法以流程图的形式展示出来，然后根据优化的流程图来设计新的程序，确保迭代完善改良产品。该活动可以让学生充分发挥创造力和动手实践的能力，借助计算机实现心中的所需所想。

学生将问题解决方法通过流程图进行设计分析，体现了计算思维中“抽象”“分解”“概括”等重要方法;并运用图示将大问题分解成小问题，从最基础的问题开始求解，直到整体问题被解决。

（6）交流演示评价

学生以小组为单位展示作品，首先介绍流程图的设计思路，然后演示作品的功能，全班互评。作品的展示和评价可以帮助学生从更全面的角度看待问题，在评价他人作品的同时也不断反思自己的方法思路是否存在问题，是否需要优化等，还可以帮助学生个体利用群体资源，促进学生更深入理解计算思维概念，建构计算思维知识体系。

本研究通过基于设计的人工智能教学模式开展小学人工智能课程的教学，将计算思维融入实践项目中，让学生在真实的问题情境中理解问题、定义问题，通过小组协作制定问题解决的方案，设计流程图，借助编程工具让机器解决实际问题，从计算思维的角度去分析问题并找出使用计算机解决问题的路径。全新的思维方式可以激发学生创新动力，在解决复杂问题的过程中也能发展合作和沟通的能力。当然，本研究也存在一些不足，对于影响计算思维发展的其他诸如环境、资源等因素没有加以分析，后期将继续深入研究。

（作者单位：1、3. 湖北省武汉市经济技术开发区实验小学;2.江汉大学数字媒体技术系）

责任编辑：孙昕