初中阶段轻人工智能教育实践探索

古美婷

摘要：本文主要介绍借助教育平台与RoboMaster S1教育机器人，给学生带来一次从观察、模仿到创新的体验，并通过引导学生思考“自动跟随”的核心问题，带领学生体验完成项目的一种方法——通过拆分项目、各个击破，逐步降低项目难度。

关键词：自动跟随;轻人工智能教育;初中

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2022）11-0049-03

人工智能作为计算机科学的一个分支，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。自2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》以来，全国各地积极探索人工智能教育开展模式，并将人工智能教育逐步纳入中小学课程当中。针对如何在中小学阶段开设人工智能课程这一问题，有研究者提出了“轻人工智能”的理念。所谓“轻人工智能”，即中小学生能够理解与实施的人工智能技术。该理念倡导教师在教学中结合中小学生的认知水平，侧重于让学生体验人工智能的应用，并选取相对容易的可视化的内容，让学生尝试实践。在这一理念的指引下，笔者通过学校日常开设的社团课程，发现一个教育平台的“智能”模块中封装了一些图像识别函数，学生通过借助这一模块，便可让机器人拥有相应的图像识别功能。这一发现让笔者认识到，学生可以通过调用一些封装好的函数，来避开超出他们认知水平的知识，他们只需增加一些功能，就能让原来的机器人拥有更丰富的“人工智能”。下面，笔者以“自动跟随”项目为例，详细阐述轻人工智能在初中阶段的教学与实施。

● 切身体验，引出问题

教育编程机器人RoboMaster S1配置了行人跟随功能，通过RoboMaster APP启用该功能后，机器人便可跟随指定行人，在跟随过程中，机器人与行人将保持2～5米的合适距离。课前，笔者利用课间休息时间，让部分学生体验了行人跟随功能，引起学生的好奇心。课中笔者通过播放行人跟随视频，为每一位学生提供了仔细观察机器人跟随行人效果的机会，吸引学生的注意力，并通过提出问题，激发学生的求知欲，进而引导学生思考：机器人是如何实现行人跟随功能的呢？能不能利用现有条件，通过编程实现这一功能？

● 溯本求源，模仿创新

要实现跟随功能，首先需要弄清楚跟随的本质是什么？为了帮助学生梳理思路，笔者设置了一个跟随教师的小游戏——在活动开始前，请执行跟随任务的学生闭上眼睛，当教师走到任意位置后，发出游戏开始的指令（在跟随过程中，学生与教师要保持1～2米的距离）。通过观察，学生们会发现：在活动开始后，执行跟随任务的学生做的第一件事就是转动脖子，寻找教师所在位置，当发现目标后，则根据自己与目标的距离，判断自己应该前进或后退。在清楚人类跟随目标的过程后，学生接下来需要做的就是把这一过程教给机器人，让机器人来完成这一任务。

1.分解任务，化繁为简

机器人自动跟随行人的过程，其实就是发现目标、跟随目标的过程。在行人跟随中，发现目标其实就是识别行人的过程。所以，第一个问题可以通过使用教育平台智能模块中的“开启行人识别”模块来解决。而跟随目标又可以进一步细化为前后跟随和左右跟随的问题。机器人通过判断与行人的距离（后续统一称为：人、机距离），决定应该前进或后退，再根据识别到的行人中心点偏离机器人视野中心点的情况，来选择进行左转跟随还是右转跟随。接下来，将通过获取、分析“人、机距离”和“人、机方向”信息，来解决前后跟随和左右跟随的问题。

机器人发现目标后，就可以定义目标所在的位置与目标和自己的距离。那么，它是如何记录这些信息的呢？

2.引入新知，解决问题

程序在存储或处理数据时，需要占用内存，所以，为了使用机器人识别到的行人信息，需要创建列表将相关数据存储起来。在RoboMaster S1中，列表将按如图1所示的格式存储识别到的行人信息。

列表第1项为识别到的物体数量N，后续项以4个数据为一组，这4个数据分别是：第1个物体中心点在机器人视野中位置的横坐标X、纵坐标Y、宽度W和高度H;第2个物体中心在机器人视野中位置的横坐标X、纵坐标Y、宽度W和高度H……依此类推。

然而，机器人记录的行人信息，与需要知道的方向和距离信息似乎没有直接关系，到底哪些数据可以用来解决问题呢？针对这一问题，笔者设计了如下活动：首先，让学生编程开启机器人的行人识别功能，并创建列表存储相关数据。其次，连接机器人，运行程序。此时，小组成员需要相互配合，一名成员充当样本，出现在机器人视野中，一名成员负责观察FPV界面（机器人视野），提醒“样本同学”的站位。其余成员仔细观察列表中的数据——当行人做前后运动或左右运动时，列表中哪些数据变化最明显？通过这个活动，学生们将意识到：机器人在识别到行人后，记录下的宽度和高度数据与人、机距离相关;而左右运动情况则可以通过行人中心点的横坐标来反映。

3.设计实验，采集数据

为帮助学生梳理实验思路，笔者设计了“前后跟随”与“左右跟随”的实验记录表（如图2、下页图3）。学生完成数据采集后，就可以根据实验记录表中的提示，开始归纳前后跟随的运动条件与左右跟随的算法。

4.分析数据，设计算法

首先，通过观察前后跟随实验采集的数据可以发现，随着人、机距离改变，列表中第四项与第五项数据的变化趋势符合“近大远小”这一视觉现象——当一个物体距离我们近时，看起来就会偏大;当一个物体距离我们远时，看起来就会偏小。所以，可以利用列表中第四项和第五项数据求出物体的周长或面积，再借助这一数据来反映行人与机器人距离的远近。

在解决前后跟随问题后，再来观察左右跟随实验记录表中的数据。在机器人坐标系中，机器人视野中心点为（0.5，0.5）。当目標向左偏离中心时，横坐标小于0.5，向右偏离中心时，横坐标大于0.5。对于“行人与机器人视野中心点的偏离距离”这一问题的求解，学生一般会采取两种计算方法：一种是用列表中的第二项数据减去0.5，另一种是用0.5减去列表中的第二项数据。虽然两种计算方法都可以求出偏离距离，但是却会得到相反的正负符号。究竟哪一种计算方法更合适？为解答这一问题，学生需要进一步思考求偏离距离的目的。

求偏离距离，是希望机器人能以此为依据，从而跟随行人转向对应的方向，实现左右跟随。而在教育平台中，机器人的左右运动方向是通过正负符号来辨识的：向左运动是负方向，向右运动是正方向。所以，“使用列表中的第二项数据减去0.5”得到的正负号和云台需要转动的方向一致。在底盘跟随云台的整机模式下，若云台已经能跟随识别到的行人转向对应方向，那最后仍待解决的问题就剩下云台该转动多少度。

通过观察求出的偏离距离，学生会发现这些数值都很小，直接作为云台的转动角度并不合适。所以，需要先将这个数值放大数倍，再将其作为云台的转动角度或转动速度。具体是放大多少倍与选择哪一语句更合适，则需要编程测试后再决定。

5.编写程序，调试运行

由于样本的差异，学生采集的实验数据与测试效果也会有所不同。所以，当根据前面分析、归纳的算法完成基础程序后，需要连接机器人测试效果，再根据效果逐渐调整参数，在实现小组成员都认可的跟随功能后，还可以根据自己的想法，增加灯效或一些简短的提示音，丰富行人跟随机器人的功能。图4、图5是基于RoboMaster S1实现行人跟随的基础程序示例。

● 降低难度，体验成功

“自动跟随”是一个综合性强、难度较大、涉及知识点较多的项目。在完成过程中，学生需要联系生活经验，综合运用前面学过的知识，并将项目拆分为几个子任务，从而降低难度。虽然项目难度较大，但是能给学生带来一次自己动手实现人工智能的全新体验，并能让学生进一步认识到，只要善于利用工具，初中生也能通过看似简短的语句实现有趣的人工智能。体验、观察、模仿、创新，每一步都是成长的必经之路。随着人工智能逐渐走进我们的生活，轻人工智能教育的探索，也会越来越值得期待。

参考文献：

[1]梁锦明.轻人工智能：聚焦中小学生的智能教育[J].中小学数字化教学，2021（04）.

[2]魏烁佳.立足学生发展的计算思维培养模式探索[J].中国信息技术教育，2021（07）.