基于真实情境的 人工智能项目活动设计与实施

王世达

摘要：人工智能是信息科技课程中的重要教学内容，初中阶段的学生，既熟悉身边的人工智能应用，但又难以深入理解人工智能的原理。本文以“无人超市的实现”项目为例，对如何在初中信息科技课程中创设真实情境、合理设计项目、体现学科核心素养进行了阐述，并通过核心内容的教学实施帮助学生在解决真实问题的过程中真正理解人工智能。

关键词：真实情境;项目设计;人工智能教学

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2022）12-0046-03

人工智能是当今信息技术发展的集中体现，《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》和《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》，均将“人工智能”纳入了教学内容。对于初中生来说，人工智能已经渗透到他们生活中的各个方面，但学生对人工智能的科学原理和实现路径仍不太了解。因此，在教学中有必要基于学生生活中常见的情境，合理设计项目，通过可操作、可实现的项目，让学生体验信息技术行业实践者真实的工作模式和思考方式，从而让表层的应用与深层次的原理发生联系，促进学生对人工智能的理解，进而用人工智能去解决不同问题情境中的新问题。

● “无人超市的实现”项目简介

1.基于真实情境

随着城市的智能化程度不断提升，无人超市已经逐步走进日常生活。在项目实施前，教师通过调查问卷了解全年级学生对无人超市的了解情况。

从调查结果不难发现，大部分学生对无人超市、自动收银有一定的了解，对“无人超市的实现”情境的接受度较高，为后续的项目实施打好了良好的基础。同时，教师在项目实施前，也要求学生通过寻访身边的无人超市或观看微视频等方式对无人超市的工作流程进行了解。

2.合理设计项目

根据初中生的特点，本项目选择了具有机器学习扩展模块的模块化编程软件，帮助学生理解机器学习图像识别的过程。为了能让学生完整体验无人超市的实现过程，项目共设计了6课时的教学内容，如下页表所示。

在第4课时中，教师指导学生通过对机器学习图像训练中的问题进行归纳总结，思考帮助人工智能提高图像识别率的几种方法路径，以便在第5课时中，利用这些路径帮助学生了解人工智能进行机器学习与训练的原理，最终理解机器学习。

3.体现学科核心素养

本项目将信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息安全责任四个学科核心素养有机融入项目实施的各个环节，具体如下。

信息意识：学生在日常生活中是否关注了身边的无人超市及其应用，从中反映学生是否敏锐地感觉到信息的变化;项目完成中不断思考无人超市背后的原理，体现了自觉、主动地寻求恰当的方式获取与处理信息的意识。

计算思维：学生通过普通超市手动收银程序的编写培养基本的编程能力与计算思维;在从手动收银到无人超市自动识别收银的程序改写过程中，学生能够体会到一个完整的大的系统是可以分解成一个个小的系统的，并根据实际需要对其中的模块进行升级更替;在整个学习过程中，学生所经历的超市收银原型设计、升级更新需求、编写无人收银模块、调试完善、评价交流等过程，也是运用计算机科学领域的思想方法形成问题解决方案的过程。

数字化学习与创新：学生在学习过程中将使用到模块化编程中的机器学习模块、摄像头等工具，教师也提供了一些无人超市、機器学习的视频资源，供学生自主学习时选择使用。

信息社会责任：无人超市是信息技术创新所产生的新观念和新事物，但在其使用过程中也带来了一些公共规范和安全问题，在项目实施过程中，学生对此进行了交流与思考。

● 核心内容的教学实施

1.前期准备

在项目的第1、2课时中，学生学习了模块化编程软件中的循环与分支，并设计了一个简单的传统超市收银系统程序，程序界面和部分代码如图1所示。

在这个传统的收银系统中，使用者通过点击相应的物品，就可以获知单品的价格，当完成单品价格输入后，就会自动计算出总价，并出示一张二维码图片，作为模拟的付款二维码。

在第3课时前，教师请学生利用双休日参观身边的无人超市，并在课中通过播放视频和分析讨论，让学生理解要实现超市的无人化升级改造，核心是要使用人工智能的图像识别功能完成对货品的自动识别，从而替代原有手动输入货物名称获得价格的过程。

2.运用图像识别

在第4课时中，教师为每组学生都准备了4个物品（香蕉、苹果、茄子和黄瓜），并提供了如何使用计算机摄像头和机器学习扩展模块进行图像识别训练的微视频，要求每组学生任意选择3个物品的图像录入。

当图像数据录入完成后，教师让学生任选一个物品进行检测，学生会发现计算机对识别的物品都会显示一个概率值，如学生录入了香蕉、苹果、茄子三个物品，选择茄子进行识别，则与已经录入的茄子相符概率最高，一般在70%以上，与香蕉相符概率其次，在30%左右，而与苹果相符概率最低，基本为0;此时，教师要求学生对没有被录入的黄瓜进行识别，学生发现其与香蕉相符概率最高，可到达60%左右，其次是茄子，一般在40%左右，而识别为苹果的概率为0。通过这个环节，不少学生已经猜测到概率值就是人工智能通过图像识别计算出某种物品的概率，学生也初步建立起两个观点：一是人工智能的图像识别并不是完全100%确定某一物品是什么，而是与已经录入的物品进行对比，生成一个可能是某种物品的概率，概率数值越高，则越有可能是某种物品;二是被识别物品的概率值与录入时的形状、颜色等特征有关，如香蕉、茄子、黄瓜在形状上都是长条的，而苹果是圆形的，因此黄瓜基本不可能被判断为苹果，但黄瓜的形状和颜色与香蕉更近似，因此判定为香蕉的概率略高于茄子。

在学生有了初步认识后，教师展示传统机器学习背后的决策树原理，从原理层面解答学生的疑问。

在完成了物品录入后，教师要求学生通过修改程序脚本，将原有收银系统中的手动输入计价升级为通过图像识别后自动报价。部分程序代码和识别窗口如图2所示。

在完成程序修改升级后，学生小组进行调试，使用编写的程序分别识别苹果、香蕉、茄子，完成价格的累加，最后输出总价。通过这个活动，学生理解了并不是程序能识别出所有物品，而是需要将超市中所有的物品都通过图像识别录入到程序中并通过模型训练，才能够让计算机有能力识别出对应的物品。

在此基础上，学生进一步调整改进系统，增加了黄瓜的图像录入，从而实现了对四个物品的正确识别与总价计算，也进一步巩固了之前学习的知识与技能。还有的学生尝试将身边的文具，如尺、本子等通过图像识别录入程序，进一步丰富了无人超市程序中的货物。

3.理解机器学习

在第5课时中，教师指导学生小组之间互相使用对方的程序识别物品进行结账，学生发现有些小组的识别率整体较低。教师提问：同样的四个物品，同样的程序，为什么不同小组的图像识别概率有所不同？在现有条件下如何有效提升图象识别的正确率？

学生围绕问题开展研究，在对最初录入的图像数据进行分析后他们发现，识别率低的小组在固定物品录入时录入的物品图像往往存在一定缺陷，如角度单一、图像内有学生肢体等其他干扰元素。通过讨论，学生重新对物品进行了图像识别录入，在录入过程中，学生思考了各种方法，如在识别物品的后面放上一张A4纸、对物品的各个角度均进行录入，甚至用双面胶将物品粘在A4纸上识别从而减少手对图像录入的影响……通过实践，学生明白了人工智能是需要训练的，物品录入的图像样本越多越丰富，录入时的图像越清晰、干扰越少，后续程序的识别成功概率就越高。在此基础上，教师提出了机器学习的概念以及机器学习的过程，并将学生实践的过程与机器学习的步骤进行对比。

4.完善与思考

在理解机器学习的原理后，学生小组的改进与完善更有针对性，最终实现了无人超市的升级。在展示与交流中，有的学生提出，在图像识别过程中要注意自己的人脸信息被采集;有的学生提出，茄子还有圆形的，需要增加茄子的图像模型;还有的学生提出，真正的无人超市在识别物品使用的是条形码或二维码，是否需要增加编码功能。这些都体现出本项目实施中对学生的信息意识和信息社会责任的培养。

● 结束语

人工智能进入义务教育信息科技课程已是必然趋势，教师必须在教学设计中针对学生特点，对相关的概念、原理，使用的平台工具等进行“降维”设计，将日常生活中的人工智能应用转化为课堂中能够实施的项目，通过学生熟悉的真实情境，将项目线和知识线有机结合，才能使学生逐步从感性的直观经验走向理性的人工智能、抽象概念建构，真正理解人工智能的概念与原理，达到知其然又知其所以然的目的。

参考文献：

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