指向计算思维发展的初中人工智能课堂教学研究

谢彩虹

【摘 要】本文结合计算思维的核心要素与基于问题解决的教学过程，构建了指向计算思维发展的人工智能课程教学实施模式，并以人工智能校本课程“人脸识别”一課为例，进行了教学实践探究，以期为中小学人工智能教育教学实践中培养计算思维提供参考。

【关键词】计算思维；问题解决；人工智能

【中图分类号】G434   【文献标识码】A

【论文编号】1671-7384（2023）07-038-03

新课标的颁布和信息科技学科核心素养的提出，使得计算思维逐渐受到教育者的广泛关注。祝智庭教授和李锋教授强调要重视发展学生的计算思维、批判思维和设计思维[1]，而计算思维是信息科技学科的核心思维之一，是学生必须掌握的重要思维模式和能力。目前，中小学阶段人工智能教育逐渐成为培养学生计算思维的主要途径。人工智能技术中的三大核心要点为数据、算法、算力。其中“算法”这一要点与新课标中提到的“计算思维培养”不谋而合。本文通过“人脸识别”项目，探究学生在解决问题的过程中，如何发展计算思维，提升问题解决、科学探究的关键能力。

基于问题解决的人工智能课程教学模式

指向计算思维发展的人工智能课程的实施，本质是基于真实的问题情境，通过引导学生利用人工智能知识、技能、方法，运用计算机科学的概念、思想、方法等解决问题的过程。本文将计算思维的五大核心要素与基于问题解决的教学过程相结合，提出基于问题解决促进学生计算思维培养的大致流程，同时，将该流程与教师活动、学习者活动以及教学过程融合，构建了指向计算思维发展的人工智能课程实施模式（图1）。

图1  指向计算思维发展的人工智能课程实施模式

计算思维的核心要素为分解、抽象、概括、算法思维和评估[2]，基于问题解决的计算思维培养着重培养学生运用这五个核心要素去解决现实生活中的问题。基于问题解决的计算思维培养模型主要包括以下四个阶段。

第一，问题发现阶段。师生需要明确一个具体的问题，可以是实际生活中的问题，也可以是理论上的问题。教师通过创设真实的问题情境，在课堂上组织学生开展案例分析、头脑风暴、游戏闯关等教学活动，帮助学生发现问题，挖掘具有计算思维特征的问题，让学生能够理解问题的本质和需要解决的任务。

第二，问题分析阶段。教师组织学生进行小组讨论、案例分析等活动，引导学生运用计算思维的核心要素仔细分析问题，在问题分析中，明确问题的整体范围，并对影响因素和限制条件等进行梳理。随后学生将所发现的问题细化分解为若干个小问题，并对这些小问题进行抽象化描述，训练抽象思维。同时，教师引导学生分析问题的结构与关系，深入理解问题本质。从而学生能够更好地理解问题的本质和解决难度，接着对抽象化后的小问题进行识别建模和算法设计，将问题转化为具体可实现的操作步骤，形成问题解决方案。整个过程有助于提升学生的计算思维水平，提高他们的问题解决能力。

第三，问题解决阶段。教师组织学生进行项目设计、编程实践等活动，引导学生根据上述已有基础解决问题。学生需要按照设计好的方案，选择合适的人工智能知识、技术、方法，根据解决问题的步骤，实施解决方案。教师通过指导学生进行图形化编程实践，引导学生逐步解决问题，在解决问题的过程中，鼓励学生不断反思、进一步完善和优化解决方案。具体包括调整算法、优化代码、改进数据处理、调整实施步骤、改进所需资源等，以逐步提高解决问题的效果和效率。

第四，问题反思阶段。教师在问题解决之后，指导学生对整个问题解决的过程和成果进行评估和总结，包括解决问题的效果、实施过程中发现的问题及改进空间。学生通过模拟、仿真、验证问题解决的过程并将其迁移应用于其他问题。最终，教师在课堂上组织学生进行经验分享与成果展示等活动，进一步强化学生的自主评价能力。

在教学过程中，教师将基于问题解决的计算思维培养流程贯穿其中，能够帮助学生在完成创意设计任务中以问题解决为导向，锻炼计算思维能力，提高应用能力和创造力，进而更好地解决实际问题并创造价值。

指向计算思维发展的教学实践

1.“人脸识别”项目设计

计算思维的形成离不开问题解决的过程，即学生需要经历基于问题解决的深入思考，不断分析、反复调试、完善优化以及实践求证等过程。本课基于真实的生活情境，以“人脸识别”项目的实施为主线，引导学生经历分析问题、分解问题、抽象简化、设计算法、实现编程，并进行反复调试的过程。通过上述过程，学生不仅学习了人工智能的基本知识与技能，也为解决更复杂的问题奠定基础。同时，在项目实现过程中，学生体会计算机解决问题的思想方法，从而提升了计算思维能力。

学生的学习路径是先关注问题分析与算法设计，再落实算法实现，在问题分析的基础上，先用流程图将算法表示出来，然后再转换为对应的程序语句，实现算法。学生理解编写程序不是唯一的学习目的，亲历通过信息技术手段解决问题的全过程，这是发展计算思维的关键。

2.“人脸识别”的案例分析

本案例出自学校校本课程“初探人工智能”第二单元“计算机视觉与听觉”第一课时，属于计算机视觉的教学内容，本课的教学对象是八年级学生。

（1）创设情境，发现问题。教师展示问题情境：2018年民政部在全国救助管理机构设置了100个人脸识别试点，截至2019年底，成功比对识别身份信息7656例；自2020年5月至2021年5月，广东通过人脸识别技术共帮助了2313名受助对象成功找到亲人，成功案例数量居全国首位。教师引出问题：人脸识别技术帮助了无数家庭团圆，那么人脸识别技术是如何实现的？

（2）头脑风暴，分析问题。教师组织“五官猜人”游戏，学生观察教师、同学的五官截图，猜测图片对应的人是谁。学生根据刚才的判断过程，尝试概括眼睛识别人脸的具体步骤，并根据在生活中观察到的人脸识别应用，思考和猜想机器又是如何检测和识别人脸，以及实现这些功能可能需要的硬件和设备。

基于学生的分析，师生进一步梳理人脸识别的实现过程：首先通过摄像头拍到人脸，通过人脸模型检测判断是不是人脸，如果检测到是人脸，则采集人脸信息，然后将采集到的人脸信息与人脸数据库进行比对，最终实现人脸识别。教师引导学生将问题抽象概括为三个子问题：如何检测判断是否是人脸、如何采集人脸信息、如何进行人脸辨识。教师的主要任务之一是引导学生思考和理解人脸识别技术的过程。为了帮助学生更好地理解这个复杂的技术和背后的原理，教师通常会将问题分解成小的易于理解的部分，并引导学生逐步分析和解决问题。这样做可以培养学生分析问题和解决问题的能力，同时也使学生更好地掌握有关人脸识别技术的知识。

（3）算法设计，解决问题。在这个过程中，学生需要关注算法的实现和计算思维的形成，而不是过分关注编程语法。同时，教师应该引导学生不断回溯和完善他们所要解决的问题，最终达成所需效果，并在此基础上进一步完善他们的作品。通过这种方式，学生可以逐渐提高编程能力，加深对算法设计的理解，从而更好地解决问题。

解决子问题1：如何检测判断是否是人脸

学生登录智启学习平台自主学习，然后完成抢答游戏和硬件组装，学生在有限的时间内快速掌握编程模块与教学硬件模块的基本知识，为后面的内容打下基础。教师请两位学生上台体验“人脸检测”功能，其余学生观察屏幕文本输出区，请学生分析屏幕发生了什么变化？什么时候发生变化？（当摄像头模块对着人脸时，文本输出区显示：Face detected；当摄像头对着其他物体时，文本输出区显示：Nothing）学生观看智启学习平台“人脸检测”微课，小组合作完成硬件组装和算法设计，编程实现人脸检测效果。

解决子问题2：如何采集人脸信息

教师通过分析流程图为学生提供学习手脚架，以帮助学生进一步理清编程思路。接着学生观看微课视频，小组合作修改程序，编程实现检测人脸并标注检测框，采集人脸信息。在这个过程中教师点拨，将学生遇到的问题展示，请其他学生上台演示解决办法，并由学生说出其对程序的理解。

解决子问题3：如何进行人脸辨识

教师讲解人脸辨识的原理，通过图示让学生了解人脸辨识是提取采集到的人脸图像中的特征，并将这些特征点和数据库中已知的人脸信息进一步比对和匹配，最终识别和确认该人脸的身份信息。学生根据学习平台“人脸辨别”模块，编程实现识别人脸、标记人脸特征点，实现人脸比对，并能够通过B键拍照，辨识3张人脸，同时提出问题：人脸检测和人脸辨识有何区别，结合前面所学知识进行思考、讨论、得出答案。

（4）交流分享，反思问题。在此环节，教师引导学生回顾之前所学知识并进行梳理；指导学生对课堂上的学习内容、学习过程和学习成果进行总结和评价（自评、他评）；鼓励学生在课堂上畅谈学习感受和收获、分享学习经验；激发学生学习热情，提升学生创新思维。同时，师生共议人脸识别技术在现实生活中还有哪些应用、人脸识别技术的广泛应用是否有潜在风险、可能会带来怎样的风险等，使学生体会到科技带给人类便利的同时也可能存在弊端，认识到人工智能的局限，提高学生的自我保护意识，帮助学生正確树立信息社会责任和良好的价值观。

思考与展望

目前，在中小学信息科技学科教学中，对于计算思维培养的研究仍处于初探阶段，在人工智能教育领域仍缺乏完整、科学、成熟的培养模式。因此，更多一线教师的实践和探索是必要的，尤其是在人工智能课程中，如何进行计算思维的培养更需要深入研究。计算思维是信息科技学科中的核心思维，是该领域价值的体现。在中小学人工智能课程的教学中，注重培养学生的计算思维，对提高他们发现和解决问题的能力至关重要，且有助于学生更好地适应信息化社会。因此，我们建议在计算思维的培养中，充分发挥人工智能课程的优势，采用科学的方法和策略，引导学生积极参与，不断探索，获得更多的收获。

注：本文系广东省中小学教师培训中心专项科研项目2021年度课题“指向深度学习的STEAM项目式教学课例开发与实践研究”（课题立项号：GDSP-2021-Q008）的阶段性研究成果，受广东省周莉萍名教师工作室资助

祝智庭，李锋. 面向学科思维的信息技术课程设计： 以高中信息技术课程为例[J]. 电化教育研究，2015，（36）： 83-88.

Selby C，Woollard J.Computational Thinking：The Developing  Definition[DB/OL].（2014-06-23）[2023-05-16].http：//eprints.soton. ac.uk/356481.