面向计算思维培养的人工智能课程的设计及实施*—以《识别车牌》为例

莫雪芬

（广东省珠海高新技术产业开发区银星小学，广东珠海 519085）

一、引言

随着智能家居、智能校园、智能城市等应用深入人们生活中，国家对人工智能教育也越发重视，国务院在2017年印发的《新一代人工智能发展规划》中提出在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育[1]。人工智能教育在小学阶段的主要教学目标是将人工智能与图形化编程结合起来，以体验为主[2]。由此可见，在小学阶段开展人工智能教学是必要的，但如何开展呢？《义务教育信息科技课程标准》（2022版）给出明确的指引，义务阶段信息科技学科核心素养由信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个核心要素组成[3]。本研究着力于培养学生计算思维，指引学生在人工智能编程中了解算法的特征和效率，用流程图描述算法过程，规划实施步骤，使用顺序、分支、循环三种基本控制结构控制实施过程，最后通过编程验证该过程[4]。在研究过程中逐步培养学生分析问题，抽象问题的特征，构建处理问题方法的模型，设计问题解决方案和迁移运用的能力。

二、面向计算思维培养的小学人工智能课程设计

经过文献分析发现，市面上现有的人工智能教材都是以知识和技能为导向进行教学，不是以培养学生解决实际问题的计算思维为目标；这些教材大部分都是基于硬件进行教学，通过人工智能的编程算法来理解人工智能背后的原理却鲜有介绍。并且这些教材面对的对象基本都是初中学生以上人群，这些课程不适用本校的学生。于是，本校信息科技教师在《中小学人工智能技术与工程素养框架》的指引下，以发展学生计算思维为目标，设计系列人工智能编程课程，归纳总结教学设计流程如下：

（一）明确培养计算思维的教学目标

《义务教育信息科技课程标准》（2022版）中指出计算思维是指个体运动计算机科学领域的思维方法，在问题解决过程中涉及的抽象、分解、建模、算法设计等思维活动[5]。《义务教育信息科技课程标准》中指出第三学段（5-6年级）的计算思维学段目标：通过生活中的实例，了解算法的特征和效率。对于给定的任务，能将其分解成一系列的实施步骤。在问题解决过程中，能将问题分解为可处理的子问题，了解反馈对系统优化的作用[6]。课程设计者来定制分析问题、解决问题和应用问题的问题解决过程主要教学目标。设计者还围绕这三大目标设计趣味教学活动。设计者通过设计螺旋式上升的学习任务，引导学生在掌握人工智能知识与技能的同时，训练其解决问题的计算思维。

（二）采用图形化编程软件

小学阶段的人工智能课程，主要是借助有人工智能模块化的编程工具，实现简单的生活应用：如人脸识别、语音识别和机器学习等。学生能从中体验人工智能给人们生活带来的影响，初步了解人工智能的运作原理。因此小学人工智能编程主要是以体验为主，涉及算法不宜过深。现在市面上人工智能图形化编程软件有许多，如：慧编程、Ucode、编程猫等。本研究选用的是图形化编程软件Kittenblock，这款编程软件有常规的可视化编程代码，还添加人工智能扩展模块：视频侦测、翻译、百度大脑（语音识别、图片识别、文字识别、人脸识别）、FaceAI（人脸检测）、和风天气，MachineLearing（机器学习），还有TensorFlow。它因简单操作的人工智能命令而深受各位学习者的喜欢。同时，它支持开源硬件和人工智能硬件，能为接下来创意造物做好准备。

（三）大单元规划学习内容

人工智能应用范围比较广，本案采用大单元形式把教学内容分类如下图：

小学人工智能编程课程目录

校本课程的教学内容主要分三个大单元，第一单元是初步了解人工智能的应用，通过生活中的人工智能、人工智能的发展历史和人工智能的背后原理这三节的学习，学生能感知背景并投入到学习中。第二单元是感知人工智能，选用生活中实际的人工智能应用让学生进行学习。通过人脸识别、图像识别、语音识别、机器学习这四小单元来探索编程原理。每个小单元把相关联的内容融合成一个系列。第三单元是设计人工智能，让学生结合生活、发挥创想设计一款人工智能软件应用，并面向全班乃至全校进行应用推广。

大单元设计的教学内容不仅仅着重知识与技能的掌握，更多的是通过系统的单元设计集中学生认知过程，跳出机械性技能训练的旧模式，让学生能在连贯性的学习中进行深度思考，持续地进行计算思维训练，从而发展高阶思维。

（四）设计跨学科融合的主题活动

人工智能是计算机科学的一个分支，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等领域。人工智能应用在生活的各个方面，因此设计者可设计切合学生学习生活的跨学科融合主题活动贯穿整单元的学习。人工智能与语文的融合过程能让学生品味传统语言的经典，与数学融合过程能让锻炼学生思维能力，与科学融合过程能探索大千世界的奥秘，与创客教育融合能实际解决生活应用问题。如教师在《识别车牌》一课中设计与融合数学学科的编码规则主题活动，在《语音识别》中一课中设计与语文学科融合的诗歌朗诵主题活动。跨学科融合教学有利于学生对不同学科的联系及整合，拓宽学生思维的广度和深度，促进学生全面发展。

（五）支持多样化学习方式

课程设计者提前准备充分的自学资源包，如学习指导（文档）、示范作品、制作过程（微课）、其它辅助资源（图片或文字）和过程测试等。并把这些资源上交到教学平台，如微信公众号学习群、ITtools平台或雨课堂等。学生可在教学平台进行自主学习和协作讨论，也可以在教师的组织下，采用混合式学习方式，先选用线上自学的方式学习，然后在课堂上和同学一起探索、优化问题解决方案，并对知识进行迁移应用。教师为学生多样化学习搭建足够的支持条件，满足学生个性化学习需求，让学生能根据自己需要选择合适的时间、地点和学习内容进行自主学习。

（六）评价以创意造物为主

人工智能应用于生活，教师在课堂上尽可能地让学生展示和分享作品，鼓励学生把所学应用到实际生活上，支持学生使用人工智能编程结合硬件进行创意造物。教师也可以借助科技节或创意编程活动，引导学生展示人工智能编程的应用。教师还要监督学生随时使用图片、文字或视频的方式记录工程笔记，把工程笔记和编程应用一起作为学习评价的依据。

三、面向计算思维培养的小学人工智能课程的实施环节

北京航空航天大学熊璋教授建议在计算思维教学过程中重点把握三个环节：一是分析问题环节，做好问题的界定、抽象和建模；二是求解问题环节，做好综合资源，寻求合理算法；三是迁移应用环节，做好同类问题的解决，充分发挥计算思维的育人价值[7]。

本研究参考以上建议，经过课程实施研究，探索出面向计算思维培养的人工智能课程的实施教学环节。

（一）问题界定

课程实施是以培养计算思维为主要目标，课前，教师抛出生活中同一范畴的多种人工智能应用例子，引导学生思考这些案例共同的地方，涉及到人工智能的领域范畴（机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理或专家系统），从而界定本节课问题。

例如，在《识别车牌》一课中，教师展示道路上车辆管理、小区进出口和商场计费停车等生活例子，让学生对这些生活例子进行界定：这属于人工智能中文字识别的范畴，车牌的识别涉及到中文、英文和数字的识别。这样，学生更加容易掌握车牌识别的原理，也会迁移掌握图文识别的原理。

（二）问题抽象建模

问题界定后便开始对问题进行抽象分析，抽丝剥茧，逐层分析问题细节。教授首先引导学生分析大问题的形成因素：本节课的大问题细分成几个小问题，每个小问题是什么状态（已掌握/待探究），解决待探究问题的方法和支持，如何验证问题的是否解决。教师在确定问题后引导学生采用流程图或者思维导图方式描述解决问题的流程。经过问题的抽象分析和建模后，学生对本节课的学习目的和流程有非常清晰的规划方案。

如在《识别车牌》一课中，学生首先把识别车牌的大问题细分成“第一判断图像是否车牌”“第二用摄像头进行识别”“第三使用人工智能的文字识别‘CAR’模块”和“第四做出相应的反应，如说话或启动栏杆等”4个小问题，接着把这4个问题中第三和第四这2个问题确定其状态为“待探究”，也就是本节课重点要探索的内容。然后查看探究第三个问题的学习支持是“视频微课、说明操作、同学互助”，第四个问题的需要的支持是“说话使用语音识别、控制栏杆需要舵机硬件”。最后确定这两个问题的验证方法是编程命令调试。学生把问题抽象分析的过程使用图示的方式描述解决问题的顺序。

（三）寻求合理算法

学生根据问题分析建模结果，在编写流程图中寻求合理算法，在编程软件中使用编程语言指令、算术和逻辑运算形成解决问题方案，并多次调试测试是否达到预期分析效果。如在《识别车牌》设计算法开始→利用“视频侦测”模块开启摄像→建立一个“车牌”的列表→判断识别的图形是否车牌→如果判断为真便使用人工模块的文字识别“CAR”→用逻辑模块中的“连接”命令语句朗读“具体车牌”和“欢迎你”→结束。并使用流程图描述以上的算法。对使用顺序、分支和循环的三种基本控制结构进行描述，并通过编程验证其三种基本控制结构的效率。深刻了解分支结构的条件判断语句真伪对分支结构的影响。

（四）优化解决问题方案

学生在学习中用手工绘制、拍摄照片、制作视频等方式做学习笔记，把最终作品与学习笔记一起进行展示。学生在小组活动中分享交流解决问题的方案，在交流中反思自我不足和学习他人优胜的地方，并进一步调整语句命令和测试数据来优化自己的方案。

（五）迁移应用

面向计算思维培养的人工智能课程不仅仅是知识与技能的迁移应用，更多的是把课堂中训练的计算思维迁移应用到处理现实世界的问题中，运用计算思维快速寻求有效的问题解决方案。如《识别车牌》一课中，引导学把识别车牌的生尝试识别文字和图片。教师也可以引导学生将计算思维迁移应用，如鼓励学生把本次学习的思维过程应用在处理生活的一件事情上，并寻找解决问题的最优方案。

四、实施效果分析

（一）实验方案

本研究选用本校由五、六年级学生组成的人工智能社团为实验对象，每周定时开展《人工智能编程》课程，共18课时。利用问卷调查的方式对实验对象进行前测和后测，通过前后测的数据分析来检验开展人工智能编程课程对小学生计算思维培养的有效性。

（二）问卷定制

本研究采用的计算思维前、后测问卷调查表是以《义务教育信息科技课程标准》第三学段（5--6年级）的计算思维学段目标为依据的，以张屹等人制定的《小学生计算思维量表》[8]和Brennan等人提出的计算思维三维框架的构成和具体描述[9]为参考的。问卷调查表以创造力、批判思维、问题解决、算法思维和合作能力为五个维度进行量化计算思维水平，此表共有12道题，每一维度2道题，每道题有专项描述。调查表以积分的方式统计，1-5分值代表不同程度，其中1分表述非常不符合，2分表示不符合，3分表示基本符合，4分表示符合，5分表示非常符合。问卷调查表的后测量表和前测量表的题号相同，仅增加“通过本课堂的学习后”字样来进行区分。具体问卷调查如表1所示：

表1 《小学人工智能编程》课堂问卷调查表

（三）数据分析

在本研究开始前，教师向人工智能社团发放《小学人工智能编程课堂问卷调查表—前测》60份，收到有效答卷60份。课程结束后，通过线上问卷调查平台发放《小学人工智能编程课堂问卷调查表—后测》60份，收到有效答卷60份，问卷的回收率为100%。具体前后测的结果如表2所示。

通过表2可以得出，实验对象前后测的计算思维水平的五个维度均呈现增长的趋势。特别是在算法思维方面上的增长幅度最为显著，从前测平均分3.4提升到后测平均分9.5分，后测比前侧增加了1.79倍。其次是问题解决维度，从前测平均分4.3提升到后测6.8分，后测比前测平均分增加了58%。批判思维和创造力次之，合作能力进步最小。

由此可见指向计算思维的人工智能编程课程对小学生的计算思维有促进作用。经过本课程的学习，学生能使用顺序、分支和循环三种基本控制结构进行编程设计，能用流程图描述算法，大大提升算法思维水平。经过本课程的学习，学生逐步形成问题界定→问题抽象建模→寻求合理算法→优化解决方案→迁移应用的问题解决方式。

五、结语

在小学中开展人工智能教学是时代发展需要，面向计算思维培育的人工智能课程跳出唯知识和唯工具的框架。课程能注重训练问题的界定、抽象、建模和优化的计算思维培养，课程强调使用顺序、分支、循环三种基本控制结构简单描述实施任务过程，通过编程验证该过程，进而发展高阶思维能力。人工智能教学给师生打开了一个全新的窗口，教师需要继续探索有效的教学策略，进一步优化课堂结构，推广和普及课堂内容，让更多的学生发展相应的学科素养。