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基于混合学习的初中人工智能模块教学策略探究

2022-07-12鲍莹莹

中国信息技术教育 2022年13期
关键词:混合学习人工智能教学策略

鲍莹莹

摘要:信息时代多元化技术平台的出现,打破了常规的教学思路,为人工智能模块教学带来很多机遇与挑战。本文在分析当前人工智能模块教学现状及问题的基础上,依据混合学习理论,借助多元化平台,构建了基于混合学习的初中人工智能模块教学框架,并分析其实践效果及实施中的关注点。

关键词:人工智能;混合学习;多元化平台;教学策略

中图分类号:G434  文献标识码:A  论文编号:1674-2117(2022)13-0046-03

《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》指出,面对数字时代的发展需求,在中小学信息科技课程中引导学生认识现代信息科技对人类社会的贡献与挑战,在初中阶段开展人工智能课程,通过案例分析,理解人工智能的应用、原理等。因此,如何更好地实施人工智能教学成为一线教师关注的热门话题。

● 人工智能模块教学现状

1.“重技术,轻创新”的传统教学问题凸显

当前大部分人工智能课堂教学方式、教学思路多采用任务驱动、主题教学等方式,教师在讲授人工智能背后的原理时忽视学生已有的经验、认知,常以直接讲授、剖析为主,在利用硬件设备进行实践探索时,常忽视学生自主探究,多以模仿教学为主,没有真正达到提升学生计算思维的教学目标。

2.人工智能模块结构及资源缺乏系统性

虽然从小学到高中的各个学段教材中均有涉及人工智能的案例,但对其背后的原理及其运行机制的讲解并不深入;各学段的人工智能教学内容比较独立,知识点比较碎片化,缺乏连贯性;受各类硬件、平台的技术的限制,课程教学缺乏系统的资源。

3.人工智能的个性化学习品质有待提升

人工智能课的教学最终目标是培养学生创新意识,提升学生借助技术创造性解决学习、生活问题的能力。但在实际课堂教学中,很多教师忽视了学生在学习过程中出现的个性化问题,使得学生的个性化学习得不到真正意义上的保证。

● 基于多元平台的混合学习教学策略构建

基于上述对初中阶段人工智能教学中问题的分析,结合混合学习理论,笔者将线上平台资源的学习与线下课堂中协作探究相结合,构建了初中人工智能模块教学框架,教学框架如下页图所示。

1.课前多元平台资源学习

教师将针对某一知识点制作的微课上传到互动教学平台,同时也可以构建学校的资源库平台。多元化平台上的资源可以是学生根据教师提供的问题搜集到的一手资料,可以是任课教师围绕教学主题提供给学生的知识点讲解,也可以是依据云课堂提供的共享资源。

2.课堂项目探讨深度学习

课堂中,教师设置的任务要紧紧围绕课前搜集的相关资料及学生自主学习的情况反馈,调整教学任务、教学环节。课前基础知识的微课、资源学习,有利于在课堂中深度学习的开展,在复杂任务完成的同时,关注学生个性化问题的解决情况,培养学生创新性思维等高阶思维能力。这也是微课在翻转课堂教学模式中的应用,除此之外,关注学生实时学习行为的反馈,在启发指导环节,教师可以借助多媒体技术帮助学生将抽象知识转化为直观生动便于理解的内容,也可以提供虚拟场景,引导学生对情境问题沉浸式体验、解决。

3.课后讨论反馈智慧共生

在教学反馈环节,学生可以借助互动教学平台上传自己或本组的作业。另外,课后学生可通过微信群、QQ群等进行学习情况的反馈,教师根据学生的反馈调节平台上的微课、资源等,将学生容易出现的问题及时梳理、归纳成案例库并上传到平台,以便于资源共享,实现对新知的智慧共生。

● 初中人工智能模块混合学习实践探索

下面,笔者以初中人工智能模块初始课《初识人工智能》一课为例,探讨混合学习模式下的教学效果。

1.教材内容

本節课是人工智能初始课,重在引导学生对人工智能有清晰的理解和认识,为后面学习人工智能背后算法等深层次知识做铺垫。本节课内容偏理论,但如果一味地进行概念解释和应用案例介绍势必降低学生兴趣和主动探究的参与度,因此结合线上自主学习和线下协作操作的体验,提升学生信息意识与计算思维能力。

2.教学目标

基于信息核心素养四个维度,将本节课的教学目标设定为:通过体验、对比人工智能识物的过程与结果,了解人工智能概念,提高信息意识;通过对比人类学习过程,抽象、概括机器学习的一般过程,提升计算思维能力;能够借助百度AI平台及图形编程软件搭建简单的图像识别模型,提高数字化学习与创新能力;能够在不同案例的分析中说出生活中人工智能的应用及优势,辩证看待人工智能技术,增强信息社会责任意识。

3.教学流程

(1)课前资源的自主学习

初中生的思维发展处于形象到抽象的形成阶段,在现实生活中,大部分学生接触过人工智能的应用,如指纹识别、人脸识别、语音识别等,对人工智能有直接的体验感受。因此,在课前资源的设计中,应注重对人工智能概念的抽象、概括,以微课的形式介绍人工智能的特征、背后原理,让学生对模拟信号、数字信息化表示等进行深入探讨与理解。学生可根据自我掌握、理解情况对微课进行反复学习或跳跃学习,真正做到个性化学习。

(2)课堂项目探讨协作学习

教师通过收集学生课前学习反馈的数据,制订课堂深度探讨的项目。

活动①:感受人工智能,分享应用案例。学生以小组为单位,汇集本组课前搜集的人工智能的案例,畅谈人工智能技术给生活、学习等带来的便利。教师呈现课前学生上传到互动教学平台上的资料并分享。

活动②:认识人工智能,剖析背后的工作原理。通过对案例共同特征的分析,类比人脑在图像识别过程中的认知流程,提炼出计算机在识物时的工作过程。此环节教师引导学生用思维导图的方式呈现,可提供智能技术支持的问答系统、人脸识别系统等工作视频帮助学生理解。

活动③:实践人工智能,体验人工智能编程过程。引导学生通过体验百度AI编程模块,利用图形化编程工具+平台搭建简单的图像识别模型,并进行测试。此环节为实践操作内容,让学生在感知现有图像识别技术的同时,尝试自己搭建模型,针对基础比较好的学生可引导其添加新功能,完善现有人工智能技术的应用,对人工智能技术进行深度思考与实践提升操作。

活动④:遵守人工智能使用规范,提升信息社会责任意识。课堂上采用头脑风暴形式,引导学生辩论人工智能技术是否应用越多越好?在应用过程中应遵循哪些法律法规?学生自行查阅资料交流讨论,填写在线文档,小组间进行竞赛。

(3)课后反馈交流学习迁移

课后,学生通过微信群对问题解决情况进行反馈,填写教师提供的知识学习调查表,教师将学生的答案收集汇编,整合到互动教学平台中,让学习成果迭代共生。

实践后的调查数据显示,90%的学生在此学习过程中认为对人工智能的理解有了更进一步的认识,通过头脑风暴环节能够辩证地看待人工智能在各领域的应用;88.5%的学生在软件操作环节,利用编程开发图像识别的程序,认为在团队合作中锻炼了自己的动手操作、表达交流能力等。总的来说,大部分学生愿意参与混合式学习活动。

● 教学实践反思与展望

人工智能教育是社会发展趋势的必然要求,中小学人工智能教育在实际教学中应注重以下环节的设置:

在技术层面,人工智能课程应以提升学生智能思维、创新能力为主要教学目标,多元化技术、平台在教学中的应用是否达到预期的教学效果,是衡量信息化手段是否合理的依据。

在教师层面,应关注引入信息化手段教学中自身教学方法、教学思路的转变,要关注能够运用信息技术手段为实现教学目标而进行教学资源开发、设计、实施、管理、诊断、评价、研究等能力。

在教學任务层面,应注意引导学生对当前任务有明确的认知,提升学生兴趣度和参与度。

在教学评价层面,不仅要观察课堂上面对面的问答、任务完成情况,更要关注到打破时间、空间局限的线上学习行为,做到全面、动态地考查。

当今时代,为提升学生适应信息化发展步伐的能力,人工智能等前沿技术在教学中的渗入至关重要,借助智能技术手段进行人工智能知识的讲解,是重要且亟待解决的教育问题。本文提出的基于混合学习理论的人工智能教学策略期待在今后的实践操作中能够在课程体系、教学评价指标等方面变得更加完善。

参考文献:

[1]徐多,胡卫星,赵苗苗.困境与破局:我国机器人教育的研究与发展[J].现代教育技术,2017(10):94-99.

[2]徐章韬.教师信息化教学能力的政策内容、演进逻辑及可能走向[J].现代教育技术,2021,31(05):44-51.

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