江蘇省張家港市暨陽高級中學 丁 華
在中小學階段開設人工智能課程,培養(yǎng)學生對人工智能有基本的概念認識和興趣,這既是順應時代發(fā)展的需求,也非常有利于學生核心素養(yǎng)的培養(yǎng)。但在實際教學中,人工智能的教學存在著很多問題:第一,重視人工智能實踐活動的開展,忽視理論知識的沉淀,這就如同水上建樓閣,沒有理論的基石,學生的思維得不到發(fā)展,逐漸地成為新技術的機械使用者。第二,教師過多講解人工智能的理論,如智能語音和深度學習等,卻不在實踐中融合這些理論,讓學生在實踐解決問題的基礎上鍛煉思維,這就如同空中建樓閣,學生置身云霧之中,不得入門。
究其原因,主要是因為人工智能的教學缺乏一個支點。因為人工智能課程具有較強的邏輯性、思維性和抽象性,而這就需要學生具備相應的思維方法去學習課程。2017 版《高中信息技術新課標》中明確指出需要培養(yǎng)學生的計算思維來解決實際問題。在人工智能教學中把計算思維的培養(yǎng)作為一條主線,問題就會迎刃而解。
中小學人工智能課程的目標定位:讓學生在體驗人工智能技術的過程中,激發(fā)學生探索的興趣,提升學生思維的能力;以人工智能技術為出發(fā)點,培養(yǎng)學生的計算思維并進行簡單編程和對智能設備實現(xiàn)設計控制;提高運用人工智能相關技術分析和解決問題的能力、動手實踐能力及創(chuàng)新創(chuàng)造能力。從目標看來,計算思維作為信息技術學科的基本思維之一,本身就是人工智能課程的一個重要組成部分,從內(nèi)容來看,人工智能的教育內(nèi)容與計算思維有融合貫通。以高中階段人工智能課程為例:數(shù)據(jù)采集、特征提寫,模型評估等內(nèi)容點與計算思維的自動化、抽象、分析評估等有著交叉的部分。人工智能的知識點為計算思維提供了生動的案例,同時人工智能的很多成果也是運用計算思維后的結晶。
計算思維是運用計算機科學的基礎概念去求解問題、設計系統(tǒng)和理解人類的行為,在形成問題解決方案的過程中產(chǎn)生的一系列思維活動。主要包含四個核心:問題分解、抽象思維、模式識別和算法。培養(yǎng)學生的計算思維,對人工智能的教學是必要的,具備了計算思維的學生能更好地理解人工智能的基本思想和理念。以人臉識別的智能簽到為例,利用計算思維首先把智能簽到的任務分解成若干子問題:如何建立圖像庫?如何進行人臉匹配和識別?如何判定結果?運用計算思維的方法分解后再尋求這些子問題的解決方案,最后在眾多方案中選擇最優(yōu)的解決方法。在問題解決后,請學生把解決的過程繪成流程圖。這樣可以遷移到其他情境的問題解決過程中,例如:食堂的智能支付,圖書館的智能識別等。從這些案例中可以看到具備計算思維意識的學生,會主動采用計算思維方法,去解決實際問題,在這個過程中既提高了學生的計算思維能力又對學生進一步理解和掌握人工智能的知識起到了促進作用。
人工智能的學習內(nèi)容交叉性比較強,教師在創(chuàng)設教學情境的時候,除了要貼近學生的生活經(jīng)驗以外,還要了解學生其他學科的學習情況。在綜合考慮后的情境設置才能做到讓學生感興趣的同時,又能有探究的欲望,進而促進學生計算思維的形成。當學生主動將學到的知識和方法用于提出問題與解決問題,使所學與實際生活聯(lián)系起來,不僅形成本情境的解決方案,同時可以遷移到其他情境的問題解決中。例如:在進行“模型分類訓練”時,如果直接從模型的概念講起,學生容易出現(xiàn)厭煩情緒,但設置垃圾分類、情緒分類等情境后,當學生說出自己的垃圾或心情名稱,系統(tǒng)會自動給出判斷……這樣,學生容易從現(xiàn)實中學會分解問題,抓住問題的核心,用算法甄別并描述出規(guī)律。
計算思維的根本目的是問題求解能力。教師可以采用如逆向思維法,頭腦風暴法,順推法,思維導圖,流程圖等來引導學生對問題進行抽象、分解、約簡、轉化、建模,從而找到更高效的途徑來解決問題。在做“智能判斷心情”這個任務時,要求學生說出一句話,系統(tǒng)可以立刻判斷他此時的心情,并給出相應的表情符號。我首先引導學生對問題進行分解和約簡,找出本任務的核心。機器人其實主要是通過對關鍵字提取來獲取心情信息,那么這個任務就可以轉化成建立數(shù)據(jù)模型;再通過思維導圖讓學生思考這類模型如何利用數(shù)據(jù)結構完成儲存的;最后,采用頭腦風暴法,學生暢所欲言,自由發(fā)揮想象,集思廣益,收集到了很有意思的文本選項,如在收集高興的情緒關鍵詞時除了傳統(tǒng)的開心、喜悅、眉開眼笑等,還有“中獎了”“考得不錯”等有創(chuàng)意的選項。
中小學人工智能的課程更加注重孩子的思維培養(yǎng)、創(chuàng)造激發(fā),在教學過程中,評價也是呈現(xiàn)多元化。一方面,過程性評價與總結性評價相結合,根據(jù)學生在學習過程中的表現(xiàn)以及利用計算思維設解問題的能力作為評價的依據(jù)。另一方面,通過學生互評、師生同評等方式評價作品的優(yōu)缺點,學生根據(jù)評價的結果,再次修改設計或程序,不斷地拓展計算思維的深度。例如:在做“人臉識別自動支付”這個項目時,一個小組很快完成自動支付,在評價過程中,有其他同學建議如果一次支付不成功,不需重新運行程序,可以加入循環(huán)語句來控制人臉識別,直到支付成功。這個說法得到了該學生的認可,于是學生對自己的程序進行再次加工。我在評價作品的時候又反問了,如果多次支付不成功,難道一直循環(huán)嗎?我的評價再次引發(fā)了學生的思考,他們紛紛考慮應該要加入循環(huán)的次數(shù)來控制程序。學生在不斷地評價—總結—修改過程中,尋求解決問題的最佳方案,考慮問題的深度越來越深,越來越精。
實驗教學是人工智能教學中至關重要的一個環(huán)節(jié),場景感知、原理驗證,創(chuàng)新性的思維訓練都離不開實驗。學生從實驗中,找尋解決方案的思路,鍛煉自己的計算思維。但如果在教學中,采用一刀切的方式開展實驗教學,學生個體差異問題得不到有效改善,教學時效性大大減弱。對此,教師可以采用分層實驗教學,制定統(tǒng)一的實驗大綱,對每個實驗任務都進行適當?shù)膶哟卧O計,例如:在學習智能語音時,從了解到設計再到應用,我們對實驗進行了分層:(1)自定義命令詞,喚醒大比拼;(2)語音轉寫PK 大賽;(3)設計并完成語音合成配音表演;(4)設計中英文測評的游戲;(5)在理解人工智能對聲音處理原理的基礎上,設計綜合應用的案例,如新建傳遞機器人,設計語音助理機器人等。以上五個層次中,前三項是必做,最后兩項可以供有興趣的同學在教師的指導下利用課余或社團實踐開展研究。
計算思維的培養(yǎng)不可能一蹴而就,必須滲透在每節(jié)課的教學中,讓學生在發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題的過程中去感受和形成計算思維。這是一個反復螺旋的過程,學生需要經(jīng)過不斷的練習,才能在教師的引導下,形成計算思維。在教學設計中,教師追求實驗結果的完美也存在一個誤區(qū),就是學生的“試誤”本身就是一種學習,當實驗結果與設想出現(xiàn)不一致時,積極引導學生去分析問題和解決問題。在人臉識別實驗中,教師通過人臉識別后快速地進入景區(qū),可是有的學生無法進入。這時引導學生分析為什么?不能進入景區(qū)是由于數(shù)據(jù)庫里沒有圖像嗎?為什么數(shù)據(jù)庫里沒有圖像,就不能識別呢?
原來人臉識別的基礎是數(shù)據(jù),而且數(shù)據(jù)要進行計算匹配才能進入景區(qū)。經(jīng)過對錯誤問題的積累,學生逐漸明白人臉識別的背后是由于有數(shù)據(jù)的支撐。學生在嘗試—驗證—修正解決問題過程中,逐漸發(fā)展了計算思維。計算思維一旦形成,下次再遇到類似的問題,自然而然地會利用這種能力去解決問題。
總之,在人工智能的課堂中,注重培養(yǎng)學生的計算思維,將計算思維融入到理論和實踐教學的各個環(huán)節(jié)中,鍛煉學生抽象,分解,轉換以及仿真能力,進一步提升學生的創(chuàng)新能力和解決實際問題的能力,對學生的未來發(fā)展是大有裨益的。