人工智能教育中跨学科融合教学模式研究

来源:用户上传      作者:陈胡铿

　　在人工智能教育中，笔者认为教师要更着重培养学生两中思维：一是计算思维的，计算思维主要提出的是人如何用机器优化自己的工作，学会去分解自己的生活、工作等的问题，让问题解决的步骤都变得可计算，让机器代替人类去做，这与人工智能的想法是完全一致的。二是跨学科学习的思维。人工智能所表达的就是让机器人像我们人一样。所以，人工智能涉及的学科其实是相当多的，也一定是跨学科的，包括心理学、神经学、科学、数学、逻辑学、计算机科学等。
　　当前，中小学人工智能教育少儿编程教学均采用图形化编程软件（scratch或kitten）作为幼儿和小学阶段学生的编程学习工具。笔者在“趣味编程与疫情防控”專题课程中，不仅让学生学习了相关的编程知识，亦引导学生主动通过信息技术手段，学习新冠肺炎病毒的有关防疫知识。
　　如图可以看到，学生作品在设计中，以小圆点模拟人，其中绿色代表健康，黄色代表受到感染后处于潜伏期，红色代表已经确诊。同时，也模拟了四种场景，来代表人们对疫情采取的不同措施：①无采取防护措施（受到病毒感染概率极大）;②采取戴口罩等防护措施（受到病毒感染概率较小）;③外出采取戴口罩等防护措施，同时减少外出（外出受到病毒感染概率较小，不外出则不会受到感染）;④积极采取各类防护措施，同时对确诊以及疑似病人进行隔离收治。
　　在程序运行中，可以明显地看到，采取了不同措施的人群，受到病毒的感染的情况是不同的。（程序中人群感染概率为模拟，并无确切医学根据）。
　　在这段程序的设计中，我们可以看到：学生要调整人群受感染的概率，采用了生成随机数的形式。设置变量A为1～10的随机数字，变量A小于等于9的概率为90%，小于等于8的概率为80%，设置变量B为受到感染的概率（在该程序中，采取防疫措施时，变量B为3，未采取防疫措施时，B为8），由此，可以通过设置新变量B并与变量A进行比较，即可通过判断结果调整事件发生的概率。在这个过程中，让学生通过建立模型来贴合实际生活，不仅让学生生动地了解到，在疫情防控期间，一定要做好防护措施（戴口罩，勤洗手，减少外出）等疫情防控相关知识，更让学生初步接触了数学建模概以及概率论的概念，体现了跨学科融合教学的思维。
　　在程序界面中，“人”角色由绿（健康），黄（潜伏期），红（发病确诊）三个造型，其中，我们了解到，人们感染新冠肺炎后的潜伏期为1-14天，因此，在“潜伏期”到“发病确诊”造型切换判断中，也采用了随机数进行判断。这个步骤中，学生了解到，感染了新冠肺炎病毒之后，有一段时间的潜伏期。在潜伏期中，没有发病的症状，但依旧具有感染性。所以，黄色圆点（潜伏期的人）行动不受限制，依旧可以在人群中活动，但是可以将病毒感染给其他人（绿色圆点）。处理不同颜色小圆点（“人”这个角色）的运动轨迹，亦需要学生掌握数形结合的思想，并了解平面直角坐标系的相关知识，才能顺利完成这个程序功能。
　　人工智能教育的到来，身为教师，我们需要积累各方面的知识，明确“跨学科教学”的解决路径，即培育新型学习方式、倡导“以学习为中心”的创新教学模式、搭建跨学科共同资源平台。
　　责任编辑 黄博彦
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