跨学科项目化学习赋能创新人才培养的策略研究——以人工智能为核心

顾国华 上海市奉贤区阳光外国语学校

一、研究背景与拟解决的问题

党的二十大报告指出：“教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。”首次把教育、科技、人才三者放在一起。如何变革育人方式，激发学生积极探索未知的兴趣，注重创新思维与实践能力的培养，提升学生综合运用跨学科知识技能解决真实问题的能力，促进教育、科技、人才的深度融合，作为初中科技教师的我有着义不容辞的责任。

为适应科学技术的飞速发展，AI、无人机、编程等课程已在中小学基础教育中逐渐普及。我校突出人工智能的要素，开设了智能机器人、无人机、机甲机器人等课程。那么，在具体的课程实施中如何培养学生的创新素养呢？上海市教委发布的《关于实施项目化学习推动义务教育育人方式改革的指导意见》指出：“以义务教育课程方案和课程标准为依据，以培养学生创造性解决问题的能力为导向，以项目化学习为载体，深化义务教育学校教与学方式变革。”为此，我开展了“以人工智能为核心的跨学科项目化学习”的研究，旨在引领学生在灵活运用多学科、多领域的知识完成一个个人工智能项目探究中，培养学生的创新思维和实践能力，赋能创新人才的培养。

二、人工智能应用场景设计

跨学科项目化学习是一种学习方式，是将自然、社会中真实而复杂的问题转化为项目，引导和支持学生综合运用多学科知识，创造性地解决真实问题，并通过个性化方式展现项目成果。它是一种适合“人工智能应用”的学习方式，有利于培养学生的创新思维和实践探究能力。

人工智能应用的真实场景，既是学生开展项目化学习起始点，也是学生进行项目化学习的归宿点。为此在引领学生开展项目化学习中，我们精心设计了人工智能应用的真实场景。如“智慧城市”是《人工智能》课程中的一个项目探究主题，我们聚焦学生的现实生活，设计了智慧交通工具、智慧物流、智慧交通设施、智慧停车场等真实场景，引领学生研究人工智能在城市生活领域中应用与发展。同时围绕场景特点，认真分析所需的人工智能技术和技术达成目标（见表1），为引领学生开展“以人工智能为核心的跨学科项目化学习”保驾护航。

表1 “智慧城市”跨学科项目化学习场景创设及人工智能技术、达成目标分析表

三、具体的实践过程及案例

跨学科项目化学习是以真实的驱动性问题或挑战性任务激发学生主动探索，强调问题解决，重视亲历实践。因此，在具体指导中，我注重真实情境的创设，引领学生有计划地开展项目化学习。

（一）制订学习计划，确保有序开展项目化学习

人工智能跨学科项目化学习主要以真实、富有挑战性的问题为引领，让学生灵活运用人工智能技术解决问题。为保障学生有序开展项目化学习，教师要引导学生制订学习计划。如在智慧交通工具的项目化学习中，有一个小组制订了如下学习计划。（如图1所示）

图1

（二）聚焦真实场景，确定所用的人工智能技术

开展以人工智能为核心的跨学科项目化学习时，首先要引领学生聚焦问题或场景，明确人工智能技术应用的主题。如“智慧交通工具”要求能智能识别地形、障碍物、行人，独立完成前进、转弯、倒车等任务。人工智能技术就是视觉技术在无人驾驶中的应用。

（三）注重多元学习，了解相关的人工智能技术

任何一种人工智能技术的应用，都需要事先了解它、认识它。为此，我充分运用电脑、网络、文献等学习资源，借力《智能机器人》《无人机》《机甲机器人》等课程，让学生通过多元学习，了解人工智能技术。

1.了解基本概念

了解基本概念能促进学生对相关人工智能技术的学习与应用，为此在以人工智能为核心的跨学科项目化学习中，我特别强调让学生了解各种智能技术的基本概念。如“智慧交通工具”项目探究中，涉及视觉技术和无人驾驶两个智能技术，因此我先引导学生利用网络资源以“无人驾驶”“视觉技术”“传感器”等关键词搜索相关内容，初步感知其基本概念，并将收集的资料做好摘记、归类，标注作者、出处等信息，便于以后深度学习理解。

2.清晰工作原理

无人驾驶是让汽车自身拥有感知环境、规划路径，实现车辆自主控制的技术，属于人工智能。它是利用计算机程序模拟人类智能来完成驾驶交通工具的任务。学生要设计人工智能交通工具必须清晰其工作原理。

例如，在“智慧交通工具”项目探究中，我们先邀请专家作《马勒电动汽车小讲堂》科普知识讲座，让学生了解电动汽车的设计与运行原理，知道设计智能交通工具重点应考虑“视觉技术”，需要运用传感器辨识汽车所处的环境，并将所获得的道路、交通信号、车辆位置和障碍物等信息传导给主控计算机，让计算机分析与判断，做出决策并命令车辆行驶、转向和增减速度等，从而实现无人驾驶。同时还组织学生参观了汽车博物馆，了解感知“视觉技术”包括计算机视觉和机器视觉。其中计算机视觉就是计算机感知、理解和解释汽车所处环境的相关图像或视频数据的过程；机器视觉就是机器（交通工具）获取、处理和分析图像数据，以实现自动检测、排序、计量和控制的过程。

3.了解发展情况

了解发展历史，有助于学生清晰人工智能技术的意义与价值，从而激发学生的学习与探究的兴趣，为设计智慧交通工具奠定基础。如在“智慧交通工具”项目探究中，我引导学生通过资料收集与整理，探寻无人驾驶的发展历程，无人驾驶技术是计算机科学、数学、工程学、统计学、人工智能技术等多学科协同发展的结果。

（四）分解项目任务，创造性地解决真实的问题

一个真实问题的解决往往是以多任务、多活动、跨学科为驱动，强调学习过程中的合作，聚焦探究过程中的体验，因此教师在指导学生开展“以人工智能为核心的跨学科项目化学习”时，要引导学生精准分析探究问题或场景，分解探究任务，形成真实问题解决的探索链，通过一个个探究任务，引领学生全身心地投入真实情境中问题的研究和解决之中，创造性地解决真实的问题。

例如，在“智慧交通工具”项目探究中，教师要引导学生将问题分解成：“通过什么传感器获取路面信息？获取的信息如何处理？如何在道路中正确移动？遇到障碍物作何种应对决策？遇到行人等移动物体作何种应对决策？遇红绿灯如何决策？遇到前方同向移动物体作何种应对决策？”等七个探究任务，通过这些任务的探究，让智慧交通工具能够识别地形、障碍物、行人、独立完成前进、转弯、倒车、停止等待等任务。

（五）制定实施方案，构建问题解决的思维模型

问题解决往往会有一定的方式方法，因此在项目实施前，我注重引导学生调用已有的知识储备，灵活运用跨学科知识技能，制定项目实施方案，构建问题解决思维模型。

例如，在“智慧交通工具”项目探究中，有一个小组研究“遇红绿灯如何处理？”

（1）选择传感器：摄像头传感器。

（2）设计并安装传感器：将传感器安装到交通工具上，调整位置至合适。

（3）摄像头传感器程序编写：使用OPENMV-IDE 软件，对摄像头取值范围进行设定，并输出红、黄、绿三种颜色值，提供给交通工具主机处理器用于判断。

（4）主程序编写：当观察到信号灯时，车辆停止等待处理决策，若为红灯或黄灯时，继续等待，若为绿灯时，执行前行、左转或右转等指令通过红绿灯路口。

（5）测试并调整完善设计方案。

（六）强化模拟演习，确保精准地解决真实问题

有了问题解决的模型，教师就可以引导学生灵活运用人工智能课程习得的新技术，解决实际问题。在问题解决的过程中，强化模拟演习，注重调整、完善，确保问题解决的精准性。

例如，在“智慧交通工具”项目探究中，每个小组围绕探究问题模拟设计、制作智能小车，在反复的演习中，不断发现问题，并及时调整、改进，最终使智能小车能自主识别地形、障碍物、行人等，实现小车在无人控制的情形下智能完成前进、转弯、倒车等行驶动作。

（七）突出过程评价，及时完善和修正学习计划

在项目化学习中，我们突出过程性评价，聚焦每个阶段的特点，设计关键评价指标，针对项目探究结果或成果，作出客观评价。如“视觉技术在无人驾驶中的应用”评估表（见表2）。

表2 “视觉技术在无人驾驶中的应用”评估表

四、成效与创新突破

以人工智能为核心的跨学科项目化学习，不仅能让学生学习和应用人工智能技术，还能提升学生综合运用跨学科知识与技能创造性解决真实问题的能力。学生在各级各类青少年人工智能比赛中屡屡获奖，阳光智能机器人社团屡获佳绩。如“机器人救援和微型迷宫救援”两个项目获2024 年RoboCup 青少年世界杯上海选拔赛二、三等奖，有3 个团队获WER 2019 世界锦标赛一、二等奖，智能机器人社团参加了2023 年上海市教育博览会并获区学校特色发展“品牌”计划特色品牌项目，有两位学生获第三届长三角青少年人工智能挑战赛一等奖，共有8名学生获2021年上海市青少年机器人比赛等第奖……

科技立则民族立，科技强则国家强，我们将一如既往地加强学校科技教育，打造“人工智能社团”的品牌特色，强化人工智能为核心的跨学科项目化学习，赋能创新人才的培育。