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中小學(xué)數(shù)字化教學(xué)
《中小學(xué)數(shù)字化教學(xué)》（CN10-1490/G4）系教育部主管、人民教育出版社主辦的國家級教育專業(yè)期刊，主要服務(wù)于運(yùn)用信息技術(shù)改進(jìn)教學(xué)的中小學(xué)教師、教研員、校長，以及師范院校師生和科研院所的科研人員。本公號是刊物“紙數(shù)聯(lián)動”的支撐平臺之一。
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展及其對社會生活所產(chǎn)生的廣泛影響，世界各國都開始重視在基礎(chǔ)教育階段實(shí)施人工智能教育，以培養(yǎng)適應(yīng)智能社會的創(chuàng)新型人才。美國人工智能促進(jìn)協(xié)會（Association for the Advancement of Artificial Intelligence, AAAI）啟動了美國K-12人工智能教育行動計(jì)劃。英國強(qiáng)調(diào)在基礎(chǔ)教育階段，需要讓學(xué)生對人工智能有必要的知識儲備和基本理解。歐盟發(fā)起“1%的歐盟公民掌握人工智能基礎(chǔ)”倡議，并建立“人工智能基礎(chǔ)知識”在線課程。我國也高度重視中小學(xué)階段的人工智能教育。
2017年7月，國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出“在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程”。2018年4月，教育部《教育信息化2.0行動計(jì)劃》強(qiáng)調(diào)，要構(gòu)建人工智能多層次教育體系，在中小學(xué)階段引入人工智能普及教育。2019年2月，教育部發(fā)布《2019年教育信息化和網(wǎng)絡(luò)安全工作要點(diǎn)》，指出要推動在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程。一些省市也積極開展了對中小學(xué)人工智能教育的實(shí)踐探索。
但這些探索還較多停留在政策制定、課程整體架構(gòu)以及課程實(shí)施策略等理論層面。為從實(shí)踐層面提升課程設(shè)計(jì)與教學(xué)實(shí)施質(zhì)量，本文給出中小學(xué)人工智能課程設(shè)計(jì)的基本原則及范例，為中小學(xué)教師開展人工智能教育實(shí)踐提供科學(xué)可行的示范性路徑。
當(dāng)前我國中小學(xué)
人工智能教育存在的問題
在國家政策的推動下，人工智能教育在我國發(fā)展迅速，北京、廣州、深圳、天津等多個城市相繼設(shè)立實(shí)驗(yàn)校并建設(shè)了多種形式的校本課程，積極推進(jìn)中小學(xué)人工智能教育。但在具體實(shí)施的過程中還存在著一些問題。
（一）課程定位較為模糊
由于廣大教育管理者和一線教師普遍缺乏對人工智能學(xué)科的清晰認(rèn)識和深刻理解，容易將其與編程教育、創(chuàng)客教育或機(jī)器人教育等混淆。很多學(xué)校開設(shè)的人工智能課程，只是將原有的圖形化編程課程或機(jī)器人課程進(jìn)行簡單修改，其中大量的課程內(nèi)容和實(shí)踐活動甚至完全一樣。課程定位的模糊化導(dǎo)致了教學(xué)內(nèi)容背離了人工智能知識體系，也難以體現(xiàn)人工智能學(xué)科本身的基本思想和重要概念，有悖于國家倡導(dǎo)中小學(xué)人工智能教育的初衷。
（二）教學(xué)內(nèi)容的難度分化較為嚴(yán)重
有些學(xué)校的課程設(shè)計(jì)，將人工智能學(xué)科大量的抽象模型和理論直接引入課堂。然而，學(xué)生很難具備所需的認(rèn)知和邏輯思維能力，因此易對課程產(chǎn)生抵觸情緒，失去對人工智能知識的學(xué)習(xí)興趣。有些學(xué)校的教學(xué)內(nèi)容則只強(qiáng)調(diào)體驗(yàn)式學(xué)習(xí)，大量進(jìn)行簡單的實(shí)踐活動。這類活動通常可以在課堂活動中吸引學(xué)生的關(guān)注和興趣，但人工智能知識的學(xué)習(xí)卻停留在淺層水平，學(xué)生很難在此過程中體會和學(xué)習(xí)到人工智能領(lǐng)域的重要知識和基本思想。
（三）教師缺乏專業(yè)知識儲備，缺少相應(yīng)教學(xué)策略
人工智能學(xué)科的專業(yè)性特點(diǎn)對中小學(xué)一線教師的教學(xué)設(shè)計(jì)能力提出了較高的要求：一方面教師需要具備一定的專業(yè)理論知識，另一方面需要理解和選取適當(dāng)?shù)娜斯ぶ悄軕?yīng)用案例。然而，多數(shù)教師沒有進(jìn)行過系統(tǒng)的人工智能課程學(xué)習(xí)，專業(yè)知識薄弱且缺乏將抽象理論融入教學(xué)的策略。
中小學(xué)人工智能課程
設(shè)計(jì)的基本原則
上述問題造成了中小學(xué)人工智能課程設(shè)計(jì)與教學(xué)實(shí)施質(zhì)量不高的現(xiàn)狀。針對這些問題，國內(nèi)外相關(guān)組織和學(xué)者對中小學(xué)人工智能課程的定位與教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行了積極探索，并給出了中小學(xué)人工智能教育的關(guān)鍵概念。我們在關(guān)鍵概念的基礎(chǔ)上提出了適用于中小學(xué)人工智能課程設(shè)計(jì)的基本原則，以幫助和指導(dǎo)一線教師更好地實(shí)施人工智能課程。
（一）中小學(xué)人工智能教育的關(guān)鍵概念
美國計(jì)算機(jī)科學(xué)教師協(xié)會（Computer Science Teachers Association, CSTA）聯(lián)合相關(guān)行業(yè)組織成立中小學(xué)人工智能教育指導(dǎo)工作組，發(fā)布了美國中小學(xué)人工智能教育的指導(dǎo)意見。該指導(dǎo)意見將中小學(xué)人工智能教育的教學(xué)內(nèi)容劃分為五大關(guān)鍵概念：感知（perception）、表示與推理(representation and reasoning)、機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)、自然交互(natural interaction)和社會影響(social impact)。
具體而言，“感知”指人工智能技術(shù)可以使用各類傳感器獲取客觀世界的信息，如利用GPS傳感器獲取經(jīng)緯度信息。“表示與推理”指人工智能技術(shù)可以對客觀世界的信息進(jìn)行合理的數(shù)據(jù)化表示，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行各種邏輯推理，如基于知識圖譜構(gòu)建自動問答系統(tǒng)；“機(jī)器學(xué)習(xí)”指人工智能技術(shù)可以基于客觀的世界信息進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而改善自我性能，如利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建人臉識別系統(tǒng)；“自然交互”指人工智能技術(shù)可以幫助智能機(jī)器與人類開展自然交流，如利用自然語言處理技術(shù)構(gòu)建智能音箱；“社會影響”指人工智能技術(shù)可能對人類社會產(chǎn)生正面或負(fù)面影響，如自動構(gòu)建的推薦模型可能帶有性別或種族偏好。
（二）中小學(xué)人工智能課程設(shè)計(jì)的基本原則
這些關(guān)鍵概念可以較好地幫助教師規(guī)范和組織中小學(xué)人工智能課程的內(nèi)容，但如果缺乏課程設(shè)計(jì)的原則與策略， 教師仍難以科學(xué)合理地實(shí)施教學(xué)。因此，我們提出適用于我國現(xiàn)階段中小學(xué)人工智能課程設(shè)計(jì)的三項(xiàng)基本原則。
一是注重對人工智能領(lǐng)域基礎(chǔ)性知識的掌握。人工智能領(lǐng)域涉及的知識面廣，大量專業(yè)知識抽象且難以理解。同時，人工智能領(lǐng)域知識更新速度快，很多新的知識和模型尚未受到時間的檢驗(yàn)。因此，在課程設(shè)計(jì)過程中應(yīng)注重對本領(lǐng)域基礎(chǔ)性知識的教學(xué)，而不應(yīng)該盲目地“求全”或“求新”。
二是強(qiáng)調(diào)不同主題內(nèi)容間的橫向聯(lián)系。人工智能課程設(shè)計(jì)在突出不同基礎(chǔ)性教學(xué)內(nèi)容的同時，需要強(qiáng)調(diào)各項(xiàng)內(nèi)容之間的橫向聯(lián)系，使學(xué)生能夠逐步認(rèn)識到不同教學(xué)內(nèi)容間的內(nèi)在和外在關(guān)系。同時，課程設(shè)計(jì)與實(shí)踐內(nèi)容需要由淺層到深層，從而培養(yǎng)學(xué)生的知識整合與創(chuàng)新遷移能力。
三是有區(qū)分度和進(jìn)階性。學(xué)生是發(fā)展著的個體，隨著年齡的增長，認(rèn)知水平也會不斷發(fā)展，不同個體間發(fā)展的速度和質(zhì)量也不同，即使在相同學(xué)段也會存在認(rèn)知能力的差異。因此，圍繞已經(jīng)確立的基礎(chǔ)性教學(xué)內(nèi)容，需要設(shè)計(jì)符合學(xué)生認(rèn)知規(guī)律的進(jìn)階性教學(xué)目標(biāo)和課程案例。這些教學(xué)目標(biāo)和課程案例之間要有較好的區(qū)分度和承接關(guān)系。在課程的設(shè)計(jì)和實(shí)施過程中，還要盡可能進(jìn)行逐層分解和分層講授，并以現(xiàn)實(shí)生活中的實(shí)例進(jìn)行關(guān)聯(lián)和總結(jié)。
基于課程設(shè)計(jì)基本原則的
案例開發(fā)與實(shí)踐
人工智能學(xué)科知識點(diǎn)覆蓋廣、跨度大且應(yīng)用性強(qiáng)，因此教師可以從生活中選取豐富有趣且具有實(shí)踐意義的主題進(jìn)行設(shè)計(jì)。基于中小學(xué)人工智能課程設(shè)計(jì)的三項(xiàng)基本原則，我們進(jìn)行了相關(guān)示范性案例的設(shè)計(jì)與開發(fā)，以幫助教師理解和運(yùn)用這些原則，從而更好地進(jìn)行教學(xué)設(shè)計(jì)和開展課堂實(shí)踐活動。
（一）課程設(shè)計(jì)應(yīng)注重對人工智能領(lǐng)域基礎(chǔ)性知識的掌握
我們首先以“自然語言處理中的情感分析”為例。本課程的教學(xué)目標(biāo)是“初步了解自然語言處理以及情感分析技術(shù)的基本思想，能夠運(yùn)用情感分析技術(shù)設(shè)計(jì)方案以解決現(xiàn)實(shí)問題”。自然語言處理中的大多數(shù)模型和算法較為復(fù)雜，我們選擇其中基礎(chǔ)性的關(guān)鍵概念以及較容易實(shí)施的“情感分類”任務(wù)進(jìn)行設(shè)計(jì)。在學(xué)生完成“情感分類”的任務(wù)中，教師介紹典型的自然語言處理步驟、基礎(chǔ)模型與方法。同時，教師創(chuàng)設(shè)特定的任務(wù)情境，引導(dǎo)學(xué)生針對“線上課程評論”的情感色彩進(jìn)行自動分類。課程設(shè)計(jì)的基本思路如圖1所示。
▲圖1 “自然語言處理中的情感分析”課程的基本設(shè)計(jì)思路
首先，教師進(jìn)行情境創(chuàng)設(shè)和導(dǎo)入，引導(dǎo)學(xué)生從自己的生活經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，對當(dāng)前線上教學(xué)存在的問題進(jìn)行評論。其后，教師啟發(fā)學(xué)生思考和討論機(jī)器可否自動理解這些評論的感情色彩，從而順?biāo)浦郏榻B自然語言處理和情感分類的基本概念。在此過程中，教師也可以利用目前諸多的人工智能云服務(wù)平臺，讓學(xué)生直接體驗(yàn)當(dāng)前自然語言處理的各類應(yīng)用，激發(fā)其學(xué)習(xí)興趣與動機(jī)。之后，教師講解基于文本的情感分類的典型步驟，包括文本預(yù)處理、分類模型構(gòu)建等。這一部分可采用可視化的方式讓學(xué)生學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的基本過程與思想。圖2是基于課程評論的文本信息進(jìn)行情感分類的體驗(yàn)式學(xué)習(xí)界面。最后，教師讓學(xué)生基于圖形化編程工具自主設(shè)計(jì)或完善已有程序，解決現(xiàn)實(shí)中的文本情感分類問題。
▲圖2 基于課程評論的文本信息進(jìn)行情感分類的體驗(yàn)式學(xué)習(xí)界面
以上對“自然語言處理中的情感分析”課程的設(shè)計(jì)，以自然語言處理的基本概念與簡單易懂的文本情感分類任務(wù)作為教學(xué)重點(diǎn)，體現(xiàn)了“應(yīng)注重對人工智能領(lǐng)域基礎(chǔ)性知識的掌握”的課程設(shè)計(jì)原則，也可以作為教師在教學(xué)實(shí)踐中的具體案例。
（二）課程設(shè)計(jì)應(yīng)強(qiáng)調(diào)不同主題內(nèi)容間的橫向聯(lián)系
我們以“智能垃圾分類”為例，將人工智能領(lǐng)域的不同技術(shù)和關(guān)鍵知識進(jìn)行橫向聯(lián)系，設(shè)計(jì)完整的案例。當(dāng)前，垃圾分類是社會關(guān)注的重點(diǎn)和難點(diǎn)問題。人工智能技術(shù)為垃圾自動分類提供了可能。然而，要完成一個完整的垃圾自動分類任務(wù)，需要利用多項(xiàng)人工智能技術(shù)和相關(guān)知識。圖3給出了該課程設(shè)計(jì)的基本思路。
▲圖3 “智能垃圾分類”課程設(shè)計(jì)的基本思路和示例
總體上，學(xué)生可將垃圾分類任務(wù)分為機(jī)器感知、機(jī)器學(xué)習(xí)以及人機(jī)交互三個技術(shù)環(huán)節(jié)。各技術(shù)環(huán)節(jié)之間通過共同完成該任務(wù)進(jìn)行橫向聯(lián)系。在機(jī)器感知環(huán)節(jié)，可以設(shè)計(jì)相應(yīng)的教學(xué)內(nèi)容，讓學(xué)生體驗(yàn)智能垃圾桶基于視覺的感知和基于聽覺的感知功能，從而引入對圖像識別和語音識別的學(xué)習(xí)；在機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)，教師可以介紹圖像識別和語音識別的基礎(chǔ)性模型和原理，如圖像識別領(lǐng)域中最常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等；在人機(jī)交互環(huán)節(jié)，教師可以設(shè)計(jì)小組合作學(xué)習(xí)活動，讓學(xué)生思考如何使智能垃圾桶更好地與人類交互，包括如何自動控制垃圾桶的打開與關(guān)閉，是否讓垃圾桶為投放者講解垃圾分類知識以及垃圾的正確投放方式等。需要注意的是，在中小學(xué)階段，應(yīng)避免對較為復(fù)雜的模型和算法進(jìn)行直接灌輸。例如，對于基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖片識別模型，只需要讓學(xué)生了解其基本原理和作用。另一方面，課程設(shè)計(jì)需要由淺入深。例如，在人機(jī)交互環(huán)節(jié)，教師引導(dǎo)學(xué)生思考并討論智能垃圾桶的交互功能后，可以逐步引入智能控制或自然語言處理的相關(guān)教學(xué)內(nèi)容，從而培養(yǎng)學(xué)生的知識整合與遷移能力。
以上“智能垃圾分類”的設(shè)計(jì)思路，體現(xiàn)了“應(yīng)強(qiáng)調(diào)不同主題內(nèi)容間的橫向聯(lián)系”的課程設(shè)計(jì)原則，教師也可以將其作為教學(xué)案例在教學(xué)實(shí)踐中使用。
（三）課程設(shè)計(jì)應(yīng)有區(qū)分度和進(jìn)階性
我們以“表情自動識別”為例，針對不同學(xué)段的學(xué)生設(shè)計(jì)進(jìn)階性教學(xué)內(nèi)容，幫助不同認(rèn)知水平和能力的學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能課程。圖4展示了“表情自動識別”進(jìn)階課程設(shè)計(jì)的基本思路。
▲圖4 “表情自動識別”進(jìn)階課程設(shè)計(jì)的基本思路
在初級階段，教學(xué)設(shè)計(jì)應(yīng)以學(xué)生的體驗(yàn)和討論為主，不要涉及過于復(fù)雜的表情識別模型等內(nèi)容。第一步，教師可以引導(dǎo)學(xué)生觀看視頻，猜測人物表情，讓學(xué)生思考“人是通過哪些面部特征識別出表情的”，進(jìn)而深入思考“如何借鑒人類的識別方式，讓智能機(jī)器學(xué)會識別快樂和難過的表情”。第二步，教師可以通過設(shè)計(jì)動畫等教學(xué)資源，讓學(xué)生通過交互方式，體驗(yàn)監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程和基本思想，進(jìn)而引導(dǎo)學(xué)生認(rèn)識到，機(jī)器可以和人一樣通過學(xué)習(xí)來識別表情。第三步，教師鼓勵學(xué)生討論情緒對人們生活的影響，以及如何應(yīng)用表情識別技術(shù)幫助人類管理情緒。初級階段的教學(xué)設(shè)計(jì)，應(yīng)以體驗(yàn)和討論方式為主，以直觀的方式讓學(xué)生理解智能機(jī)器表情識別的基本過程和方式。
在中級階段，教師介紹表情識別模型的具體構(gòu)建過程，讓學(xué)生理解其中的關(guān)鍵概念。第一步，以達(dá)爾文對人類和動物表情的研究導(dǎo)入，引導(dǎo)學(xué)生思考如何讓機(jī)器具備表情識別的能力。第二步，以生活中對橘子好壞分類的情境進(jìn)行類比，講解機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類概念。第三步，通過“數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征提取、模型訓(xùn)練、分類輸出”四個基本步驟的演示，讓學(xué)生逐一理解并能夠搭建表情識別程序的相應(yīng)模塊。中級階段的教學(xué)設(shè)計(jì)，應(yīng)側(cè)重讓學(xué)生建構(gòu)和理解基本概念，尤其要理解機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和分類模型，同時須避免出現(xiàn)編程過程中機(jī)械模仿的情況。
在高級階段，教師可以進(jìn)一步引導(dǎo)學(xué)生深入學(xué)習(xí)表情識別模型，讓學(xué)生了解具體的算法與模型參數(shù)的意義，能夠通過實(shí)驗(yàn)體會到如何調(diào)整和改進(jìn)模型，提高表情識別的準(zhǔn)確率。第一步，教師介紹表情識別技術(shù)在生活中的應(yīng)用，讓學(xué)生感受表情識別技術(shù)的應(yīng)用前景。第二步，讓學(xué)生理解表情識別是監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類任務(wù)，引導(dǎo)學(xué)生收集一定數(shù)量的快樂和難過的表情圖片，利用平臺開展模型訓(xùn)練，并記錄識別結(jié)果。第三步，教師講解所涉及的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)，引導(dǎo)學(xué)生調(diào)節(jié)不同參數(shù)的大小，并記錄和比較相應(yīng)模型識別的準(zhǔn)確率等指標(biāo)。高級階段的教學(xué)設(shè)計(jì)，應(yīng)強(qiáng)調(diào)讓學(xué)生對抽象算法和較為復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)的深入理解，對比和觀察不同模型或不同參數(shù)組所造成的表情識別分類結(jié)果的差異。
以上“表情自動識別”案例，體現(xiàn)了“課程應(yīng)有區(qū)分度和進(jìn)階性” 的課程設(shè)計(jì)原則。在教學(xué)實(shí)踐中，以上進(jìn)階性課程設(shè)計(jì)可以應(yīng)用于不同學(xué)段的學(xué)生群體，也可用于相同學(xué)段但認(rèn)知能力不同的學(xué)生群體。
總結(jié)與建議
本文介紹了中小學(xué)人工智能課程設(shè)計(jì)的三項(xiàng)基本原則及其示范性案例，為一線教學(xué)提供了具體的教學(xué)參考。希望以此拋磚引玉，讓更多的一線教師進(jìn)行體系化思考，設(shè)計(jì)出更多優(yōu)秀的課程案例，從而促進(jìn)人工智能課程在基礎(chǔ)教育階段的科學(xué)化、系統(tǒng)化、普及化。優(yōu)質(zhì)的中小學(xué)人工智能課程需要根據(jù)實(shí)際需求迭代開發(fā)和改進(jìn)，同時還需要注意以下兩點(diǎn)。
一是根據(jù)實(shí)際情況靈活劃分課時。由于不同地區(qū)、不同學(xué)校的人工智能課程開設(shè)情況不同，建議教師在利用課程案例開展教學(xué)時，根據(jù)學(xué)生的實(shí)際學(xué)習(xí)情況，靈活劃分課時。如果學(xué)生較難掌握當(dāng)前的教學(xué)內(nèi)容，教師可以延長課時或簡化內(nèi)容；如果學(xué)生可以較快掌握教學(xué)內(nèi)容，則可與下一階段的教學(xué)內(nèi)容適當(dāng)重組或合并，從而滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。
二是根據(jù)實(shí)際情況靈活調(diào)整教學(xué)形式。以上課程設(shè)計(jì)目前主要以線上教學(xué)形式為主。教師在實(shí)施課程時，可以設(shè)計(jì)線上線下融合的課程，融入小組協(xié)作學(xué)習(xí)、線下討論、課后調(diào)研等多種形式，從而進(jìn)一步提升教學(xué)效果。人工智能課程并不拘泥于特定主題或特定的實(shí)踐形式，主題選取應(yīng)盡可能貼近生活，實(shí)踐形式可以借助不同的人工智能服務(wù)平臺或開源系統(tǒng)。
（文章來源：《中小學(xué)數(shù)字化教學(xué)》2021年第4期，作者盧宇系北京師范大學(xué)教育學(xué)部副教授、博士生導(dǎo)師，未來教育高精尖創(chuàng)新中心人工智能實(shí)驗(yàn)室主任；張黎楠系北京師范大學(xué)教育技術(shù)學(xué)院研究生；夏夢雨系北京師范大學(xué)教育技術(shù)學(xué)院本科生；余勝泉系北京師范大學(xué)教育學(xué)部教授、博士生導(dǎo)師，未來教育高精尖創(chuàng)新中心執(zhí)行主任。）
