基于大概念的信息科技实验结构化设计实施路径

【摘 要】信息科技实验是素养课程的典型样态。本文提炼基于大概念的信息科技实验结构化设计路径，由学科内的知识纵深提炼学科大概念，以大概念强化知识间的内在关联，用“弗雷尔模型”聚焦组织大概念，以促进实验课程内容结构化。垒筑六段式信息科技实验流程，将组织起来的知识领域和相应的探究方法结合，达成学术逻辑与教学心理逻辑的内在统一，促进学生认知过程的结构化。

【关键词】大概念；信息科技实验；实验探究；知识结构化；六段式信息科技实验流程

【中图分类号】G434 【文献标识码】A

【论文编号】1671-7384（2023）011-052-03

信息科技实验是用科学研究的方法、实验的形式，对信息科学、技术工程领域的典型模型、核心概念或重要过程进行探究和学习的学科实践；是学生理解信息科学原理、掌握学科思维方法的有效抓手。开发信息科技实验要解决两个问题：什么实验内容最有价值？怎样进行实验才有价值？这两个问题指向实验做什么、怎么做。

信息科技实验是素养课程的典型样态。素养课程主张要学习的是可迁移的专家思维，而不是会遗忘的专家结论。大概念是反映专家思维方式的概念、观念或论题[1]，其处于课程教学中心位置，亦能成为个体认知结构中重要的关联点，使离散的事实或技能达成有意义的联系[2]。故大概念是将素养落实到具体教学中的锚点，是形成结构化的学科知识与方法体系的关键。促进大概念理解的实验内容最有价值。本文讨论基于大概念的信息科技实验设计方法及六段式信息科技实验流程，通过知行合一的学科实践，铺呈素养内化路径。

基于大概念的信息科技实验设计路径

基于大概念的信息科技实验设计经历发掘实验内容、开发实验操作和设计观察分析单三个阶段（图1）。

1.发掘实验内容：围绕大概念以真实性问题匹配学习性问题

教师以课程专家视角，根据课程标准，由教学内容提炼出单元核心大概念；再关联某课的核心知识，遴选出“值得”实验的内容，形成学习性问题。科学探究始于问题，问题贯穿于科学探究的始终。学习性问题匹配单元项目情境，生成学生视角的真实性问题，即信息科技实验问题。

如“人工智能基础”单元，图像识别、语音识别技术本质均是模式识别，由此提炼出单元核心大概念“模式识别”。关联“图像识别技术”确定核心知识为图像识别过程、特征提取、特征匹配，形成学习性问题“人工智能图像识别的过程是怎样的、图像的特征是什么、图像模型库由什么构成”。再结合本单元项目“制作校园图书馆图书自推送系统”，生成学生视角的真实性问题“如何编程实现人脸识别；人脸识别是依据什么识别双胞胎的（特征点坐标对区分双胞胎有什么帮助）；为什么示例人脸能够被识别，而我不能够被识别（如何实现人脸注册）”。

2.开发实验操作：让核心知识被袒露、可观察

信息科技实验设计包括：选择设备、编写程序、操作程序。其核心是程序设计，开发宗旨是尽量选择可编程设备，切实打破技术黑箱，让核心知识“被袒露、可观察”。

如探究图像识别过程，选用Python调用百度SDK程序实现人脸识别，代码只能表征用户鉴权、参数设置、识别模块调用、结果输出。核心知识“图像识别过程”对学生而言仍是应用黑箱，无法感知。而选用Mind+图形化编程平台实现人脸识别，积木代码和图像识别过程环节一一对应，识别过程袒露可见。

3.设计观察分析单：使用弗雷尔模型聚焦组织大概念

弗雷尔模型由美国学者多萝西·弗雷尔和她的同事们设计，要求学生通过四种方式，即定义、特征、正例和反例，学习某个概念[3]。使用弗雷尔模型开发信息科技实验能有效促进概念理解。如语音识别中（图2），通过正例普通话的高识别率，对比反例方言的低识别率，指向声学模型概念理解；通过反例脱离语境的单个的字、词很难识别准确，指向语言模型理解；通过听写游戏激活“人听写的经验”，提取“听到、听清、提取语音特征、在拼音库中识别拼音、在语言库中识别语言、写出”的心智模型，为人工智能语音识别过程迁移做好准备；学生再阅读识别环节解析支持材料探究特征，建构语音识别概念。

六段式信息科技实验结构化流程

信息科技实验以学科实践作为知行合一的素养内化路径。通过借鉴科学学科成熟的科学研究方法体系，本研究在教学实践的反复对话中，垒筑了六段式信息科技实验流程，寻找能帮助学生理解信息科技学科核心概念的可定量研究内容，以提升核心概念的理解水平、落实一些信息科技实验的基本过程和方法。

1.问题“启思”：在真实情境中识别“迷思概念”提出问题

问题情境是“大概念”生成或外显的基本场域，从概念的生成、发展到形成大概念，都依赖于教学问题所产生的情境。信息科技实验需要在真实的问题情境中，围绕核心概念和重难点，挖掘那些难以解释或识别的“迷思概念”，提出问题启发学生思考。

如图像识别过程核心环节“特征提取”中的“特征”是一个“迷思概念”，人类识别的图像特征和机器识别的“数字化特征”有概念的交集，更有内涵的迥异。将问题包裹进“图书自推送系统”的项目情境，提出实验问题：图书馆里来了一对双胞胎，人脸识别技术是根据什么识别双胞胎的？

2.经验“猜想”：提取经验结合学科支持材料生成假设

学生进入课堂是怀揣着对事物认知的朴素概念的，所以要引导学生关联研究问题提取生活经验，袒露前概念作为学习的基点。

（1）前概念袒露支架：转化正确的朴素概念。概念转变有两条路径，第一条是仔细挑选学生已有概念中最有用的观点，重组这些观点，从而建立一个规范性的概念[4]。提供“前概念袒露”支架，能帮助学生剖析对事物的已有认知，提出假设猜想。如研究图像“特征”，教师引导学生用人眼分辨相似图像，并识别规则。学生得出人是根据形状、距离等特征区分图像的，从而类比形成猜想、做好知识迁移的准备。

（2）学科学习材料：更新知识矫正“迷思概念”。概念转变的第二条路径是：说服学生放弃先前错误观点。推翻错误的前概念或给出正确的科学概念，需要提供学科知识的支持材料引导学生进行数字化学习，以更新知识矫正“迷思概念”。如探究物联网架构，围绕问题“数据是怎么从传感器端传输到手机端的？”学生根据经验，能够较快得出两者是通过无线网络实现联通的，梳理出“感知层—网络层—应用层”三层结构。教师提供“物联网四层体系架构”的学科知识材料，提问：平台层在数据的流转中有什么作用？学生阅读支持材料形成数据经平台层中转的假设。

3.方案“设计”：整体把控实验原理、器材、步骤

方案设计阶段，学生要了解实验目的、器材、步骤，明确实验设计思想，整体把控实验，规避不明目的操作。如探究物联网架构，学生首先要明确实验目的：验证“传感器采集的数据需经平台层中转，再传递给应用层手机”；再讨论生成验证方案：分为两个阶段，第1阶段实现数据的正常传输，第2阶段断开或关闭物联网平台，再查看数据能否传输成功，即判定物联网平台是否具有数据中转作用。

4.实验“践行”：支持材料保有思维容量，半成品平衡时间效益

实验过程中需参照实验单“实验过程”描述，根据操作支持材料中的微课和图文教程，搭建硬件设备、编写软件程序、测试系统软硬件协同，进行相关的实验操作。微课、图文教程力求说明技术细节，保有思维容量。微课可采用WSC框架，即观看（Watch）、提问（Question）和比较（Compare），其中问题可以是学习过程中遇到的困惑或关于操作、概念的理解。当功能代码实现较为烦琐时，教师可给出半成品程序以平衡时间和效益，让学生补充核心代码，既保有和机器交互、培养计算思维的场域，又精简操作节约课堂时间。

5.观察“剖析”：定性定量记录数据，分析系统稳定与变化

伴随实验操作，学生要观察软硬件运行结果，记录数据定性定量的变化，分析系统稳定与变化，验证假设形成解释。“实验记录”是连接实验现象和实验原理之间的桥梁，能够引导观察、留下证据、发现规律。教师在设计实验记录表时，要围绕核心知识设计实验的角度维度。如针对语音识别过程，围绕难点声学模型、语言模型设计观察量表。

数据是信息科技实验的核心概念。数据分成定性和定量两种，一般情况下能够定量的数据就不要定性，即使定性的数据也需要尽量地定量化[5]。如针对“特征提取”开发观察实验，通过Python程序调用百度API，可在图像上标注人脸72个特征点，观察图像可定性地感知特征；通过编程能进一步输出具体特征点坐标数值，计算两点间距，如内眼角间距可精确到小数点后15位。学生通过数据的定量观察，直观地得出机器是通过精确的数值计算，比对区分双胞胎人脸的。数据概念有利于我们确定哪些内容易转换成信息科技实验。数据按照定量的程度可以分为：分类量，作为分类的标签，如人脸识别结果显示张三、李四；开关量，只有是和否两种可能性，如通和断；连续量，如传感器采集的光线亮度值等。

6.提炼“增智”：横向勾连纵向深挖，多维角度透析概念

通过信息科学实验的学科实践，学生初步达成对概念原理的理解。最后要以实验为透镜，横向迁移和铺陈相关的认知，将这些被理解的小概念和大概念纵向打通，形成更为本质和有益的认识。如图像识别技术“人脸识别双胞胎的依据”的活动反馈中，师生共同提炼：人脸识别技术能提取特征点坐标，可计算精确距离、角度、弧度，形成数字模型，从而精准识别双胞胎。教师引导学生观察特征点数不同的数字模型，进一步深挖：特征点个数不同，会形成不同算法，点数越多对算力的要求也越高。从而呼应新课标“了解人工智能依赖的三大技术基础”的要求。整个实验遵循从体验观察、到探索原理、再到抽象形成概念，这样螺旋上升的深度学习路径。

结 语

信息科技实验围绕大概念开发实验内容，用“弗雷尔模型”聚焦组织大概念，有效促进实验课程内容结构化；将学习内容与实验学习方式整合形成结构化实施路径，培养实验操作的意识、能力和科学实验的态度，发展学生的核心素养。

注：本文系2021年浙江省教科规划课题“STEAM理念下初中信息科技项目结构化设计与实施研究——以App Inventor手机应用开发为例”（课题编号：2021SC107）成果

参考文献

[1]刘徽. 大概念教学： 素养导向的单元整体设计[M]. 北京： 教育科学出版社，2022： 33.

[2]Grant W，Jay M.追求理解的教学设计（第二版）[M]. 闫寒冰，宋雪莲，赖平，等译. 上海： 华东师范大学出版社，2017： 77.

[3]李艳，孙丹，杜娟，等. 大概念视角下初中“人工智能基础”单元设计及应用策略探索[J]. 现代远距离教育，2021（4）： 35-47.

[4]R.Keith Sawyer（主编）. 剑桥学习科学手册（第2版）[M].徐晓东，杨刚，阮高峰，等译. 北京： 教育科学出版社，2021： 93-94.

[5]吴俊杰. 信息技术实验的定义和两个核心概念[J]. 中国信息技术教育，2013（3）： 90-91.

作者单位：浙江温州市乐清市乐成第一中学

编 辑：冯艳艳