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    基于人工智能的化學實驗現(xiàn)象評價與反饋系統(tǒng)開發(fā)

    2024-07-15 00:00:00高文蓓王新福凌一洲
    化學教學 2024年6期

    摘要: 基于人工智能技術開發(fā)了一款化學實驗現(xiàn)象評價與反饋系統(tǒng),設計理念兼顧部分和整體、性能和效率。主要開發(fā)流程包括評價標準制定、數(shù)據(jù)集構建、系統(tǒng)總體設計、核心算法開發(fā)、系統(tǒng)應用、系統(tǒng)評價與升級等步驟。以“酸堿滴定實驗”為例介紹系統(tǒng)的使用方法,顯示出系統(tǒng)具有評價及時化、結果精準化、反饋

    個性化等優(yōu)勢,有助于提高實驗教學的效果。

    關鍵詞: 人工智能; 實驗現(xiàn)象評價與反饋系統(tǒng); 評價與反饋; 軟件開發(fā); 酸堿滴定

    文章編號: 1005-6629(2024)06-0063-05 中圖分類號: G633.8 文獻標識碼: B

    1 問題的提出

    實驗教學是化學課程的重要內(nèi)容。傳統(tǒng)的實驗教學由一名教師指導全班學生進行分組實驗,無法同時顧及每個學生小組的實驗過程和結果,難以及時地對每個小組進行評價和指導,導致當堂評價缺失、“以評促教”的機制不夠完善。作為補償,教師大多通過對學生課后撰寫的實驗報告進行評價,但其真實性、可信度不足,而且學生失去了及時糾正錯誤、重做實驗的學習機會[1]。

    為此,許多文獻和政策文件都提倡利用現(xiàn)代信息技術改進實驗教學,促進“教-學-評”一體化。教育部《關于加強和改進中小學實驗教學的意見》指出,要“促進傳統(tǒng)實驗教學與現(xiàn)代新興科技的有機融合,提高實驗教學的質(zhì)量和效果”。近些年,人工智能技術的發(fā)展正加速教育變革。史加祥認為,基于人工智能可以全方位、全過程地采集學生的學習數(shù)據(jù),了解學生建構科學知識、實施科學探究的表現(xiàn),因此將導致科學課堂評價的變革[2]。吳俊明也指出“人工智能給化學教學論的革新和發(fā)展帶來了新的機遇,要積極地做一點探索,做一點工作,而不是消極地等待”[3]。

    現(xiàn)階段,有關人工智能的教育應用研究大多停留在理論探討,僅有少數(shù)實踐研究案例。例如:謝暉等基于人工智能評價學生在虛擬仿真實驗課程中的學習,其評價依據(jù)主要是虛擬仿真模塊操作時長、使用次數(shù)、訪問學習網(wǎng)站次數(shù)、實驗后復習次數(shù)等特征指標[4]??拙S梁等利用人工智能建構可信同伴互評模型,促進學生之間的互評[5]。李海峰等探討了生成式人工智能時代的學生作業(yè)設計與評價,倡導開展作業(yè)真實性算法評估[6]。這些基于人工智能改進教學的實踐又大多是泛學科的,鮮有結合學科特征和特殊應用場景。

    因此,本文針對化學學科的特點和實驗教學的應用場景,利用人工智能技術,原創(chuàng)開發(fā)化學實驗現(xiàn)象評價與反饋系統(tǒng),以期提高實驗教學的效果。同時,探討開發(fā)此類系統(tǒng)的一般設計理念、思路和流程,為開發(fā)教育應用的技術人員提供參考。

    2 系統(tǒng)的設計理念和思路

    化學實驗現(xiàn)象評價與反饋系統(tǒng)是指通過計算機程序?qū)瘜W實驗現(xiàn)象的數(shù)據(jù)采集和自動分析,對學生實驗效果做出客觀評分,并給予存在問題、原因分析、改進建議等反饋的學習輔助工具。本系統(tǒng)的設計理念兼顧部分和整體、性能和效率。

    2.1 兼顧部分和整體

    本系統(tǒng)的“評價”以實驗的部分環(huán)節(jié)——實驗現(xiàn)象為評價對象,但“反饋”是針對整個實驗的反饋,不再局限于實驗現(xiàn)象這一個環(huán)節(jié)。例如,對于“氫氧化鈉滴定鹽酸(以酚酞為指示劑)”實驗,評價對象是“滴定終點溶液粉紅色的深淺”的現(xiàn)象,然后可以據(jù)此對學生在整個滴定操作過程中可能存在的失誤做出提示和反饋。

    2.1.1 以實驗現(xiàn)象為評價對象

    化學實驗現(xiàn)象是指實驗者從化學科學實驗中,可以通過感官直接感受到的事物,主要包括視覺現(xiàn)象(光)、聽覺現(xiàn)象(聲)、觸覺現(xiàn)象(熱)等。在中學階段,常見的視覺現(xiàn)象有顏色變化、生成氣體、生成沉淀、燃燒發(fā)光等;常見的聽覺現(xiàn)象有發(fā)出尖銳的爆鳴聲、輕微“噗”的一聲、安靜地燃燒等;常見的觸覺現(xiàn)象有溫度升高、溫度降低等。

    化學實驗現(xiàn)象是實驗中的關鍵環(huán)節(jié),獲得實驗現(xiàn)象不僅是實驗操作的主要目的,也是得出實驗結論的基礎和依據(jù)。同時,化學實驗現(xiàn)象也反映出了大量的信息,經(jīng)驗豐富的實驗者可以根據(jù)出現(xiàn)某種現(xiàn)象推測實驗中存在的錯誤。因此,本系統(tǒng)以化學實驗現(xiàn)象為評價對象,利用人工智能對現(xiàn)象中的典型特征做出智能分析。

    2.1.2 以整個實驗為指導范圍

    本系統(tǒng)的“反饋”是針對整個實驗的指導反饋。首先,針對實驗現(xiàn)象本身做出反饋,例如在“氫氧化鈉滴定稀鹽酸(以酚酞為指示劑)”實驗中,如果學生正確地達到了淺粉色,則提示學生成功達到了滴定終點;如果學生做出了深粉色,則提示顏色過深;如果溶液仍為無色,則提示溶液未變粉色;其次,針對實驗現(xiàn)象所反映出的錯誤操作或?qū)嶒炚`差做出反饋。例如,如果滴定后錐形瓶內(nèi)變成深粉色,則系統(tǒng)分析可能的錯誤原因:學生在達到滴定終點后繼續(xù)滴加了氫氧化鈉;如果滴定后溶液仍為無色,則系統(tǒng)分析可能的錯誤原因:學生滴加的氫氧化鈉不夠,還未到達滴定終點;最后,系統(tǒng)自動提出改進意見。溶液為深粉色時,建議重做實驗,謹慎操作;溶液為無色時,建議在原實驗裝置的基礎上繼續(xù)滴加氫氧化鈉,直到溶液變?yōu)闇\粉色。

    2.2 兼顧性能和效率

    2.2.1 利用人工智能實現(xiàn)高性能

    本系統(tǒng)需要具有替代或輔助教師評價的智能功能,例如評價“酸堿滴定是否達到滴定終點”“銀鏡反應生成的銀鍍層是否美觀”“氫氣燃燒是否發(fā)出爆鳴聲”等,對準確度等性能的要求較高。人工智能(Artificial Intelligence)是指構造具有一定智能的人工系統(tǒng),讓計算機完成以往需要人的智力才能勝任的工作。本系統(tǒng)采用人工智能模擬教師“評價實驗效果”和“反饋實驗學習”的智能行為。具體的實現(xiàn)方法如表1所示。

    2.2.2 利用分布式計算實現(xiàn)高效率

    利用人工智能雖然能帶來優(yōu)異的性能,但需要消耗大量的算力,如果放在應用端進行計算,容易造成系統(tǒng)卡頓、硬件發(fā)熱、運算速度慢等問題。因此,本系統(tǒng)采用分布式計算的方法,實現(xiàn)性能和效率的兼顧。

    如圖1所示,本系統(tǒng)分為總處理器的一個總節(jié)點和應用端的多個子節(jié)點。總節(jié)點使用大量學生實際操作的實驗現(xiàn)象進行深度學習,得到訓練好的評價模型。子節(jié)點直接使用總節(jié)點提供的模型進行快速的特征識別和檢測,同時把新的數(shù)據(jù)傳輸給總節(jié)點進行加強訓練,改進總節(jié)點的模型。通過這樣的設計,一方面用高性能的總節(jié)點處理器確保評價模型的準確性,另一方面減少子節(jié)點的運算壓力,實現(xiàn)學生端的快速、實時評價。

    3 系統(tǒng)的開發(fā)流程

    3.1 前期素材準備

    首先,制定評價指標。評價指標要反映實驗現(xiàn)象中易于被觀察、采集和識別的典型特征。例如,“氫氧化鈉滴定鹽酸(以酚酞為指示劑)”實驗以滴定后錐形瓶內(nèi)溶液的顏色為評價指標,程序可以識別溶液在一定區(qū)域內(nèi)的平均RGB值,然后根據(jù)RGB中R值的比重進行0~10賦分。又如,在評價銀鏡反應生成的銀鏡是否美觀時,以相同光源環(huán)境中銀鏡的反射光強度、黑斑數(shù)量、泛白區(qū)域面積等作為評價指標,通過人工智能識別瑕疵點。

    其次,制定評分標準。對于只有一個評價指標的實驗,該指標的得分即為最終得分。對于有p個評價指標X1、 X2、 …Xp的實驗,分別賦予各自的權重系數(shù)β1、 β2、 …βp,按照計算公式:F=β1X1+β2X2+…+βpXp得到最終的加權得分F。此外,亦可以直接制定定性的賦分標準,例如氫氣的制備實驗中,可以對檢驗氫氣時發(fā)出輕微的“噗”的一聲(成功制備了純凈的氫氣)賦10分,發(fā)出尖銳的爆鳴聲(成功制備了氫氣但不純)賦6分,沒有發(fā)出聲音(沒有制備出氫氣或濃度很低)賦0分。

    然后,構建數(shù)據(jù)集?;瘜W實驗現(xiàn)象數(shù)據(jù)集是用于訓練人工智能評價模型的原材料,數(shù)據(jù)集樣本量越大,評價模型的準確度越高。數(shù)據(jù)集應囊括大量通過實際實驗獲得的現(xiàn)象數(shù)據(jù),可由學生完成實驗后,拍攝照片或視頻上傳。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標注后,才能構建成為數(shù)據(jù)集。值得一提的是,系統(tǒng)在使用過程中也會收集到大量的實際實驗數(shù)據(jù),進一步豐富數(shù)據(jù)集。

    3.2 核心功能開發(fā)與后期完善升級

    涉及軟件的核心功能開發(fā)和后期完善升級的流程圖見圖2,主要分為“系統(tǒng)總體設計”“核心算法開發(fā)”“系統(tǒng)應用”和“系統(tǒng)評價與升級”四大步驟。

    第一步,系統(tǒng)總體設計。制定系統(tǒng)的總體“大框架”,根據(jù)評價指標和標準明確設計需求,分配總節(jié)點和子節(jié)點模塊的任務,設計用戶界面和交互功能。

    第二步,核心算法開發(fā)。在總節(jié)點建構初始的評價模型,用前期準備好的化學實驗現(xiàn)象數(shù)據(jù)集對初始模型進行深度學習,得到訓練好的評價模型。把評價模型導入到子節(jié)點中,子節(jié)點可以用該模型對實驗現(xiàn)象圖像或聲音中的典型特征作快速的識別分析和評價。同時,子節(jié)點的數(shù)據(jù)會傳輸回總節(jié)點,用于總節(jié)點人工智能模型的強化學習,使評價準確度進一步提升。

    第三步,系統(tǒng)應用。把初步開發(fā)完成的系統(tǒng)應用于化學實驗課堂,學生用安裝了系統(tǒng)軟件的手機或平板電腦拍攝實驗圖像或視頻,由系統(tǒng)自動評分并及時反饋。學生可以根據(jù)提示發(fā)現(xiàn)實驗中的錯誤,當堂改進實驗,重新提交,并獲得新的得分。

    第四步,系統(tǒng)評價與升級?;诩夹g接受模型編制問卷,了解學生的感知易用性、感知有用性、對系統(tǒng)的態(tài)度、行為意向等信息,針對系統(tǒng)存在的突出問題予以改進。在正式投入使用后也采用類似的方法升級系統(tǒng)。

    4 系統(tǒng)的使用案例

    筆者在江蘇省某重點中學的“酸堿滴定”實驗課上使用了本系統(tǒng)。20名學生分為5組進行實驗,每組配備一套滴定儀器和一部手機,手機上預先安裝了軟件系統(tǒng),并選擇本節(jié)課的“氫氧化鈉滴定稀鹽酸(酚酞為指示劑)”實驗。

    上課時,首先由教師講解并演示滴定實驗的操作要點,然后學生分組完成實驗。在學生自認為到達滴定終點后,用系統(tǒng)內(nèi)的拍攝功能拍攝錐形瓶照片。系統(tǒng)利用人工智能自動識別錐形瓶瓶底的溶液區(qū)域,自動排除因錐形瓶玻璃反光帶來的光線干擾。

    隨后,系統(tǒng)利用人工智能自動評分,立刻給出0~10之間的得分(詳見表2)。針對粉色過深、未出現(xiàn)粉色的錯誤情況,給出錯誤原因的分析和改進建議。學生可以選擇直接上傳結果,也可以根據(jù)反饋意見改進或重做實驗后,重新提交新的實驗結果,得到新的得分。

    5 系統(tǒng)的教學價值

    5.1 及時化的評價:提高課堂效率

    傳統(tǒng)的化學實驗課上,一名教師一次只能對一個學生小組的實驗結果做出評價和指導,其他學生小組往往需要等待較長時間,造成課堂時間的浪費。本系統(tǒng)可以實時地對學生實驗現(xiàn)象給出評價,讓學生立刻認識到存在的錯誤,馬上重做或完善實驗,實現(xiàn)“以評促學”。同時,教師不必到每個實驗桌前依次統(tǒng)計,就可以立刻得到全班實驗數(shù)據(jù),包括實驗完成率、得分率、存在的主要問題等,當堂加強對薄弱點的補償教學,實現(xiàn)“以評促教”。

    5.2 精準化的結果:化抽象為直觀

    常規(guī)的實驗現(xiàn)象評價由教師通過肉眼觀察實驗結果并做出主觀判斷,精準度不高且表述比較抽象。例如在滴定實驗中,教師可能會告知學生“滴定完的溶液顏色太深了,應該要淡一點”,但學生不知道“淡一點”是要淡到何種程度。本系統(tǒng)一方面采用人工智能進行客觀評分,可以給出更加精準的定量結果,其公平性、可信度更高;另一方面采用由淺到深的溶液顏色梯度(比色卡)與0~10分相對應,幫助學生更準確、直觀地感知滴定終點的正確顏色。

    5.3 個性化的反饋:尊重學生差異

    本系統(tǒng)的應用改變了傳統(tǒng)課堂上教師統(tǒng)一講解的教學方式。一是實現(xiàn)指導內(nèi)容的個性化,系統(tǒng)根據(jù)學生差異化的實驗結果,給予有針對性的反饋:指導不及格(低于6分)的學生重做實驗,鼓勵得分良好(6~8分)的學生繼續(xù)改進,給高分(9~10分)的學生增加思考題。二是實現(xiàn)進度安排的個性化,較早完成實驗的學生可以提前檢查錯誤、改進或重做實驗,而不必等待其他同學把實驗做完后再由教師集體講解。

    總之,本研究通過開發(fā)一款化學實驗現(xiàn)象評價與反饋系統(tǒng),做出了信息技術與化學教學融合的嘗試[7]。未來的研究者可以利用本系統(tǒng)所具備的優(yōu)勢,做出更多智慧實驗教學設計,實現(xiàn)化學學習方式的深刻變革。也可以借鑒本研究提出的設計理念、設計思路和開發(fā)流程,開發(fā)更多實驗智能評價與反饋的軟件。

    參考文獻:

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    [3]吳俊明. 芻議人工智能化學教學研發(fā)的教學論基礎[J]. 化學教學, 2017, (11): 3~10.

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    [5]孔維梁, 于曉利, 韓淑云等. 人工智能賦能的可信同伴互評模型構建與驗證[J]. 現(xiàn)代遠程教育研究, 2023, 35(3): 93~101, 112.

    [6]李海峰, 王煒. 生成式人工智能時代的學生作業(yè)設計與評價[J]. 開放教育研究, 2023, 29(3): 31~39.

    [7]項佳敏, 錢華, 馬宏佳等. 信息技術與化學學科教學深度融合的案例研究——以數(shù)字化實驗為例[J]. 化學教學, 2020, (9): 21~27.

    江蘇省中小學教學研究重點課題“基于人工智能的科學實驗現(xiàn)象評價與反饋系統(tǒng)開發(fā)應用研究”(編號:2023JY15-ZA47)的研究成果。

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