指导高中人工智能项目创新实践的思考

安为伟

一、选题缘由

一次，女儿跟我说起这样一件事：班上同学在偶尔发现了一位有轻生倾向的男同学的留言后，及时告知了班主任，避免了悲剧发生。

于是，我与女儿探讨了学校近期发生的极端之事。女儿感叹道：“如果有24小时巡查的智能警察，不仅能第一时间发现端倪，还能快速联合大家阻止悲剧发生。”近年来，学生因“心境障碍”休学的情况频出。老师、家长若能及时关注学生情绪的变化，并及时干预，帮助其调整情绪，也许能减少类似悲剧的发生。

我指导的高中人工智能项目社团正在探究有现实意义的项目，能否以此为题，开展人工智能项目的创新实践？

二、主题确定

我的想法得到了项目成员的认可，大家以小组为单位集思广益，收集资料，以期借助人工智能技术的某项应用解决问题。

根据各小组提出的不同方案，经讨论，我们决定借助百度AI的情感分析接口制作一款软件，识别文本中的情绪信息并量化打分。当负面情绪分数达到一定数值，给出警示。此方案在技术上具有可行性，我们最终确定了以“学生情感分析评估系统的开发”为例，开展人工智能项目的创新实践。

三、创作过程

（一）细化项目目标

借助百度AI技术，使用Python实现如下系统功能：对学生的日记、作文、社交平台的评论、聊天记录等图片进行文本提取，并对文本中的情感倾向进行打分、解析，对负面情绪倾向较高的文本给出警示，帮助老师快速筛查有负面情绪的学生，及时给予关注，从而达到预防、减少学生因负面情绪引发心境障碍的目的。

（二）确定关键技术

百度的情感倾向分析基于语义相似度模型，是通过百度庞大的搜索引擎标注数据训练得到的，使用此模型直接进行情感倾向判定，准确度高，省去了海量数据训练的环节。项目通过百度AI的文字识别OCR和自然语言处理NLP两个接口，实现图片中的文字提取以及文本情感倾向分析。

（三）进行技术测试

我和学生一起进行了技术测试。Python程序调用OCR接口对图片中的文本进行识别。NLP接口的Sentiment Classify方法支持情感倾向分析，具有多个参数。根据参数得到的值可以进一步解析、打分，并对极端情绪进行警示、反馈。具体测试内容和反馈结果如表1所示。

（四）实现系统功能

通过关键技术测试后，我们开始规划和实现系统功能。对小组自主学习无法解决的难点问题，师生合作讨论解决。Python中的界面外观实现是难点之一，于是，我制作了一个Tkinter的控件集合的帮助文档，帮助学生复制控件代码，快速完成控件制作。

系统迭代后实现了三大功能。

1.文本编辑及识别功能：可直接编辑文本，帮助老师记录学生口述的情緒、想法等；打开图片格式并对其中的文本进行识别（支持识别印刷体文字、手写体文字），支持将各种文本截图识别成可编辑的文本，供二次编辑。

2.情感倾向分析：自动对文本进行分析，显示解析结果；当综合得分过低时，系统弹出提示，提醒老师关注此学生的心理状态。

3.保存功能：将编辑、识别的文本以及分析结果储存在表格中。

四、研究结论

系统实现后，学生通过输入基本语句、使用同学书写的一篇散文进行测试。测试结果如图1、图2所示。

大家讨论认为，系统能较准确地识别图片中的手写文本，情感倾向分析结果较准确，达到了项目预期的目标。但系统仍有较大的改进空间，例如可以增加批量识别、分析文本的功能等。

五、后记

参与项目实践的学生亲历了完整的项目研究过程，有针对性地上网查找资料，学习说明文档，测试程序，寻找解决问题的方法。遇到难以解决的问题时，师生共商对策。

学生深度参与到项目的各个环节，学会了合作攻克技术难题，初步掌握了研究性学习方法。在作品评价阶段，能从较专业的角度客观评价作品，提出进一步改进的方向。

每一个技术难点的攻克、每一次作品的迭代都是学生思维深化的体现。当作品最终完成时，学生收获了成功的喜悦，他们也将更加明确未来专业的选择方向。