基于深度学习的项目式学习活动设计与实践

摘要：本文基于深度学习的项目式学习活动，分析了项目式学习大概念，创设了项目式学习情境，构建了项目式学习评价反馈体系，以期能够有效提高教学效率，提高学生的综合素养及能力。

关键词：大概念；情境；反馈；评分标准

中图分类号：G434 文献标识码：A 论文编号：1674-2117（2024）18-0036-03

项目式学习（简称PBL）是新型教育方式，它是学生自主创造并解决情境问题的过程，也是开发融合式课程的基础。项目式学习以学生为中心，基于真实情境，通过小组合作解决一个大任务、大问题等，经历前期的调查、明确问题、文献研究、方案设计、实施改进等活动，学生创造性地整合不同学科的核心知识与能力，从而提高核心素养。由此可知，项目式学习关注的是学生不同学科知识间的整合与应用，而不是知识的简单堆砌。另外，项目式学习关注的是学生的全程参与度，学生探究从课内延伸到课外，实现了知识的内化和迁移，进而展开深度学习。下面，笔者以“‘图像识别’科技解码”项目为例带领学生了解并掌握图像识别技术，帮助他们更好地理解人脸图像识别、人工智能等基础知识，培养他们的创新思维和解决问题的能力。通过实践应用，学生可以亲身体验到人工智能的魅力，从而激发他们对未来科技领域的兴趣和热情。

本项目的目标设定为：

①能按要求合理正确地使用展品，并简述其背后图像识别的工作流程。

②能类比人类学习过程，理解机器学习的过程；通过分析典型的人工智能应用场景，了解数据、算法和算力是人工智能的三大技术基础。

③能够识别出场馆及生活中的图像识别应用，能发现生活中的问题并提出基于图像识别技术的创想。

④能借助网络资料利用二哈识图AI视觉传感器进行人脸识别等实践，解决实际生活中的问题。

本项目的大概念为“数据存在多种形式，通过一定的规则可以对数据进行组织和呈现”和“机器学习是计算机从大量的数据中去学习规律并改善自身进行预测的过程”。这两个大概念就像是一个可以归纳各种具体概念的“柜子”，清晰展现了这些具体概念的位置。学生在这个柜子里可以精准找到解决问题所需要的“工具”。

创设项目式学习情境

《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》指出，信息科技教学要“注重创设真实情境，引入多元化数字资源，提高学生的学习参与度。支持学生在数字化学习环境下进行自我规划、自我管理和自我评价，鼓励‘做中学’‘用中学’‘创中学’，凸显学生的主体性”。“做”“用”“创”并不是简单的动词排列，而是具有逻辑性和向上性的层进阶梯。“学”是这三者的基础，在学的基础上，学生通过“做”直观掌握信息科技的操作技能，通过“用”直面信息技术如何解决现实问题，增强运用信息技术所带来的自豪感，通过“创”加深理解并形成信息技术核心素养。因此，教师要基于深度学习的项目式学习活动，创设丰富多彩的活动，设置多重任务，引导学生在解决实际问题的过程中实现深度学习，进而培养学科思维，掌握解决问题的基本方法。

整个项目活动在南京科技馆举行，以南京科技馆的场馆设施为器材，围绕“‘图像识别’科技解码”的主题，通过两课时的设计，结合科技馆的“猜年龄”和“虚拟换衣”展品，引导学生深入理解图像识别技术的原理和应用。

第一课时从“猜年龄”展品入手，引导学生发现问题、提出问题，并在类比人类学习过程的基础上，探究图像识别的工作流程和原理，尝试用所掌握的原理解释“猜年龄”展品在使用过程中的问题，甚至用所学知识改进展品，并解释其他类似展品背后的工作原理，实现信息科技“场景分析—原理认知—应用迁移”的深度学习。

第二课时，学生将亲手操作二哈传感器，为场馆中“猜年龄”等热门展品设置体验次数的限制，培养动手能力和创新思维，激发对人工智能和科技创新的兴趣。同时，学生将学习成果投入实践，用技术的手段均衡场馆资源使用，为科普事业奉献力量。

在活动过程中，项目组以当下生活中的人脸识别技术为情境，引导学生理解关键点检测技术就是找到关键区域的技术，即检测人脸五官与轮廓的关键点及位置（如图1）。

教师接着引导学生理解人可以通过学习并根据以往经验去绘制关键轮廓，机器可以通过机器学习去查找关键点（如图2）。机器学习是计算机从大量的数据中去学习wGf4Rx2kj2Ij0quBXWT/+jsema3x8gm75Ba3IwS6Wy8=规律并改善自身进行预测的过程，其过程可以理解为三步：①数据准备：采集大量人脸数据，并对数据进行关键特征点标注；②训练模型：选好合适的算法使用数据集训练面部关键点识别模型，模型会学习如何从输入的图像特征中预测出关键特征点的位置。③应用模型：用训练好的模型对新的图像进行关键特征点识别。

构建项目式学习评价反馈体系

在项目学习过程中，学生要在模拟真实的情境中完成各种任务，教师通过学生完成任务时的表现，推测和判断学生是否真正掌握了相关知识、是否具有了相应的能力、是否进行了深度学习。可见，反馈有助于促进项目式学习活动中深度学习的产生。

反馈需要教师提供清晰的标准。因此，评分标准在整个评价中起着重要的作用。评分规则作为一种评分工具，包含评价作品的标准或所需的期望，及详细地描述出各等级质量（从好到差）的标准。因此，持续运用评分规则能让学生获得具体的反馈信息，让他们能看到自己“在哪里”，知道“如何到那里”，更顺利地进入下一步的学习，进而提高学习水平。

在设定评分规则表时，教师应充分考虑自评和他评。自评就是自我反馈，学生对比自己的表现和评分规则表，可以清楚地知道自己现在所处的学习层次，明白下一步学习的重点。连续的自评变化，可以增强学生的学习信心，提高学习兴趣，增加成功的可能性。他评就是同伴评价，同伴在评价他人时，要了解评分规则，增强目标达成意识。在进行他评时同伴既在评价他人，也在学习他人。在本项目中，教师和学生共同设定了右上表所列的评分标准。该评分标准从四个维度进行评价，引导学生关注图像识别的工作流程，加深他们对机器学习过程以及数据、算法和算力的原理理解，并引导其发现现实生活中的图像识别技术，从“惰性知识”走向专家思维。

结语

将深度学习作为项目式学习的主线，围绕这条主线开展的项目式学习能够把学生从传统的重复操作、简单编程、知识点罗列的教学模式中解放出来，使其深度理解大概念，形成知识迁移图谱，解决现实生活问题。深度学习、深度投入、深度体验已经成为未来学习的主要方向，基于深度学习的项目式学习活动设计与实践为提升学生的信息技术学科核心素养提供了一条可供参考和实践的清晰路径。

参考文献：

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