中学人工智能教育的校本化教学实践与思考
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摘要：当前人工智能教育的发展势不可挡，将人工智能融入基础教育，对于提升学生信息素养，培养智能时代的合格公民具有重要意义，也是国家和社会发展对新时代教育提出的重要要求。在此背景下，本文结合我校一年多的人工智能教育实践，对中学阶段人工智能课程的教学内容设计、教学实施手段等关键问题进行了思考和总结，以期为促进中学人工智能教育、推动教育变革和创新发展提供参考。
关键词：人工智能;课程建设;教学实践
中图分类号：G642 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2020）17-0179-02
1 中学人工智能教育现状及背景分析
近年来，人工智能技术正加速改变我们的生活。新一代人工智能快速崛起，引发了世界各国的高度关注，陆续出台了人工智能相关政策和规划。发展人工智能技术，人才培养是关键一环。很多国家都开始制定人工智能人才培养方案，并提出了中小学阶段人工智能教育的要求和政策。相比美国、英国等发达国家，我国在人工智能课程安排等方面有很大的提升空间，同时人工智能高端技术人才的缺口也要求重视人工智能全民化教育和基础教育。2017年7月，国务院《新一代人工智能发展规划》发布，明确指出“实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育”，标志着发展人工智能、推进人工智能普及教育已上升为国家战略。
在科技进步与社会需求的共同促进下，从小学课堂到高等学府，人工智能教育已遍地开花。人工智能教育经历了萌芽阶段和探索阶段，已经进入深入研究和实践阶段。但目前我国中学人工智能课程建设并不完善，符合学生认知规律的学习内容未成体系;很多老师希望开展并实施好人工智能课程，但缺乏相关资源以及可供参考、借鉴的案例;而社会力量提供的各类资源良莠不齐，是否适用，如何合理运用均有待考证。为普及人工智能教育，亟需加大课程建设力度，开发课程资源，并展开相应的教学实践。
2 校本化解读
《新一代人工智能发展规划》倡导以“课程”形态推进中小学人工智能教育，同时，在《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》中，“人工智能初步”作为选择性必修模块进入高中课程方案，这说明中学人工智能普及教育要纳入常规教学，让每个学生对人工智能都有基本的意识、基本的概念、基本的素养和基本的兴趣。有了普及，就有了丰厚的土壤，才有可能长出参天大树，进而达到为国家人工智能发展培育种子力量的目的。
我们从学生的兴趣爱好、知识储备、认知特点和思维水平等方面进行了学情分析，依据分析结果，认为应当以人工智能教育资源建设为起点，整合适配中学学段的人工智能知识体系，在有限的课时内，尽可能涵盖生活中常见的人工智能应用场景。人工智能课程的教学内容主要包括：基础知识、机器学习、语音技术（语音识别和语音合成）、自然语言处理、机器视觉（人脸识别、文字识别等模式识别）等人工智能技术的学习。期间也会触及云计算、大数据、物联网等技术应用。此外，人工智能技术的强大远不止改变我们的生活那么简单，事实上，在为人们带来空前便利的同时，也带来了前所未有的棘手问题，因而伦理与社会问题的讨论是课程中必不可少的一部分内容。丰富的课程设置，能够让学生在体验中掌握现有技术的应用，同时理解技术背后的相关原理，并能合理运用人工智能技术解决真实问题，以促进学生创造力和思维方式的发展与转变。
3 教学实践与思考
课程实施不仅要有先进的理念，更要能落地，能进入课堂，能帮助学生更好地适应人工智能时代的发展需要。教学实践中，我们在以下几个方面进行了尝试和突破。
3.1 以情境式教学感知人工智能
在真实情境下的体验感知是学习人工智能的第一个环节。随着技术的飞速发展和智能化的普及，智能产品层出不穷。动手体验各种智能工具，不仅可以让学生直观感受人工智能技术给社会生活带来的影响，激发学习兴趣，还可以让学生掌握常见智能工具的使用方法，来服务生活。
教学过程中，建议使用真实的智能产品，以便学生亲身体验和实际操作。例如，在学习语音技术时，可以将智能故事机带入课堂，只需5分钟，就足以训练它“以假乱真”替老师开口说话。在知道了故事机的功能并学会使用后，组织学生讨论、交流其中包含了哪些技术应用，还可以有哪些应用场景。例如，运用智能声音模仿技术可以帮助远在异地的父母，用自己的声音为孩子讲海量睡前故事等。在充分感受应用价值后，再组织学生讨论語音技术可能存在的问题和风险。通过深入的思考和交流，培养学生分析问题的能力，增强学生的信息道德与信息安全意识。
3.2 以探究式教学实践人工智能
在体验感知的基础上，探寻人工智能技术背后的原理和方法是学习的第二个环节。一般来说，学生对理论学习缺乏兴趣，主动思考的动力不足，一方面是因为理论学习相对枯燥，另一方面也是因为有些技术思想，对于中学生而言理解起来确实有一定的难度。为此我们尝试用简化的模型来替代原本复杂的问题，然后让学生通过动手实践，来亲历技术系统的基本逻辑流程，帮助学生在自主探究的过程中习得学习内容。
例如在学习人脸识别技术时，学生首先通过拍摄或上传照片建立人脸数据库、训练特征模型，接下来对待检测的目标进行图像采集和特征提取，最后将总结出来的特征和已经掌握的特征库进行比对，从而实现辨别。在学习的过程中，学生不仅享受到动手实践的乐趣，而且深入到工作流程的每一个环节，经过一系列的实践与思考最终认识了人脸识别系统的主要功能模块，总结出了人脸识别的关键步骤。
我们不是要把每个学生都培养成人工智能专家或者计算机专家，那么教学中为什么要引导学生经历探究与发现的过程呢？原因很简单，因为在理解技术原理之外，还有更重要的目标要去实现，那就是发展学生的计算思维能力。计算思维是区别于以数学为代表的逻辑思维，和以物理为代表的实证思维之外的第三种思维模式。思维方式的发展与转变，在某种意义上更依赖于探究活动的参与，以及在活动中累计、提升出来的直接经验。 3.3 以项目式教学应用人工智能
程序驱动的数字化工具已经深入到人们日常生活的每一个方面，学生不仅要具备运用这些工具的意识和能力，知道这些工具的运行机制，及其背后的逻辑与结构，还可以尝试重构程序，运用技术创新性形成新的问题解决方案。因此，在学习的第三个环节，学生要自主设计程序作品以加深对知识、技能的理解和掌握，学习独立思考、解決有一定难度的实际问题。
学生先通过编程来模仿生活中的智能应用场景或某个产品的功能，例如模拟停车场在识别车牌号后显示缴费信息的场景、编写程序实现智能音箱的功能等。先模仿再创作，是一个必经的学习过程。在理清人工智能产品的开发思路后，学生便可以着手创作开放性程序作品，从问题提出、项目分析，到项目解决、项目总结，再到项目评价，每个步骤都不能少。例如应用了语音技术的学生程序作品《校园导览》对于我校师生来说会觉得它非常亲切，而其他的朋友可以通过它了解我们的学校。开放式程序作品是作业，也是具有实际应用价值的产品，更是学以致用和技术服务生活最好的注解。
3.4 教学资源推荐
人工智能的学习离不开学习环境、学习资源的支撑与保障。为了能够帮助更多教师开设好人工智能课程，下面将我们已经实践过的平台资源做一个分享。
（1）应用体验资源
免费的人工智能体验平台主要有微信小程序及网站平台两种形式。微信小程序有百度AI体验中心、腾讯AI体验中心、网易AI体验中心、旷视AI体验中心、讯飞AI体验栈等。这些适合能够使用手机或者平板电脑上课的情况，操作简便、功能多、效果好。如果上课时不能使用移动设备，可以在计算机上访问网页版体验平台，例如百度AI、腾讯AI、旷视AI、讯飞AI等平台。
（2）原理学习资源
相对于体验平台，原理学习资源非常少。目前可用于原理学习的相关资源主要有编程猫的AI2.0以及teachable-machine等少数平台，能够实现的原理也主要是简单的机器学习。
（3）编程实践资源
无论是信息技术课程还是人工智能课程，目前编程语言的选择主要为以Scratch为代表的图形化编程和以Python为代表的代码编程。在此，推荐若干平台供老师们参考。
Scratch3原始版本：包含了语音合成与机器翻译两个人工智能模块。版本稳定，功能较少，可以用于语音合成与机器翻译两个内容的教学实践，但很难满足更多内容。
KittenBlock：人工智能模块相对较多，包含人脸识别、语音识别与合成、机器翻译、机器学习等模块。尤其是人脸识别模块和机器学习模块表现出色。例如：人脸识别模块除了能够实现大多数平台提供的年龄、性别、表情检测等功能外，还加入了人脸对比、人脸搜索等生活中经常使用的功能，更有助于学生将所学内容与生活相结合。
慧编程：该平台的特点是机器学习模块，其中模型训练的部分不是通过改写参数来完成（改写参数对于学生来说不够直观，不利于理解机器学习的过程），而是通过可视化的方式来实现。
编程猫：软件中包含的素材元素很美观，受学生欢迎。其中AI2.0与Gameai两个机器学习模块表现优秀，能够帮助学生比较直观的理解深度学习、监督学习、无监督学习等概念。
Python：从算法与代码的角度帮助学生理解人工智能相关应用的具体实现方法。环境调试、各种人工智能库函数的安装与使用是使用Python环境所要面临的挑战。
以上几个平台目前为免费使用，可以降低学习成本。但是，在稳定性和功能扩展等方面存在一定的问题。有条件的学校可以根据课程内容，自主设计、开发相关编程实践平台。
目前，人工智能教育研究已引起广大教育工作者和学者的普遍关注，研究的深度和广度日益增加。希望我们在中学人工智能教育实践中的一些认识和思考，能对老师们有所启发和帮助。不当之处，敬请批评指正。
【通联编辑：光文玲】
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