中小學(xué)人工智能課程內(nèi)容設(shè)計(jì)探究

張艷玲

摘要：人工智能的發(fā)展和應(yīng)用不僅為國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供了強(qiáng)大的動(dòng)力，同時(shí)也對(duì)人才培養(yǎng)提出了更高的要求。人工智能知識(shí)的普及，可以使更多的年輕人對(duì)這一領(lǐng)域的學(xué)習(xí)和探索產(chǎn)生興趣。因此，本文從人工智能教育的發(fā)展歷程出發(fā)，分析了我國(guó)人工智能的現(xiàn)狀，最后從研究的各個(gè)階段對(duì)人工智能課程的教學(xué)目標(biāo)和內(nèi)容設(shè)計(jì)提出了一些建議。

關(guān)鍵詞：人工智能教育;中小學(xué);課程;內(nèi)容設(shè)計(jì)

1人工智能教育的發(fā)展歷程

1950年科學(xué)家麥卡錫提出了第一個(gè)概念。從1956到1970年，人工智能迅速發(fā)展。但70年代后，由于美國(guó)冷戰(zhàn)的影響，人工智能的發(fā)展導(dǎo)致了所謂的"寒冬"，直到90年代中期。隨著互聯(lián)網(wǎng)的到來(lái)，人工智能逐漸迎來(lái)了"春天"，并成為社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)。

Piper在20世紀(jì)50年代發(fā)現(xiàn)，所有年齡的學(xué)生都能理解過(guò)去只有學(xué)生和程序員才能掌握的計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)概念。隨著程序教學(xué)和 Scratch語(yǔ)言的出現(xiàn)，早期人工智能培訓(xùn)開(kāi)始興起。自2000年以來(lái)，人工智能在世界范圍內(nèi)蓬勃發(fā)展，大多數(shù)國(guó)家以選修課的形式進(jìn)入課堂，尤其《2025計(jì)劃》表明，中國(guó)將成為制造業(yè)大國(guó)，對(duì)高端人工智能人才有著巨大的需求。

2對(duì)中小學(xué)人工智能課程現(xiàn)狀的認(rèn)識(shí)

人工智能作為必修課程，分為人工智能基礎(chǔ)、簡(jiǎn)單智能系統(tǒng)、人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用三個(gè)部分。人工智能是一個(gè)涉及許多領(lǐng)域的課題。當(dāng)前，盡管在國(guó)家政策的支持和大力推動(dòng)下，但是人工智能課程的發(fā)展還存在著許多不足，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

2.1人工智能課程欠缺體系完整的實(shí)施方案

當(dāng)前，人工智能在我國(guó)的發(fā)展還處于初級(jí)階段，專(zhuān)業(yè)教師和課程設(shè)置不完善。我們的教育政策建議逐步推行中小學(xué)人工智能課程，逐步推廣計(jì)劃教育。但由于缺乏具體的規(guī)劃，在實(shí)施人工智能課程和培養(yǎng)專(zhuān)業(yè)教師方面，在一定程度上推遲了中小學(xué)人工智能課程的開(kāi)設(shè)。

2.2人工智能課程缺少完整的課程內(nèi)容體系

中小學(xué)生正處于義務(wù)教育階段，其主要目的是掌握科學(xué)和文化知識(shí)。但是，國(guó)家人工智能項(xiàng)目卻沒(méi)有與其他學(xué)科聯(lián)系，以建立統(tǒng)一的知識(shí)結(jié)構(gòu)。當(dāng)前，我國(guó)中小學(xué)人工智能課程雖然已經(jīng)存在，但是還不完善，但是比較分散，主要體現(xiàn)在信息技術(shù)、機(jī)器人訓(xùn)練、干細(xì)胞課程等方面。這類(lèi)課程中，人工智能訓(xùn)練只占一小部分，而中小學(xué)則沒(méi)有全面的人工智能課程。

3中小學(xué)人工智能課程內(nèi)容設(shè)計(jì)

中小學(xué)開(kāi)設(shè)人工智能課程，不僅可以提高學(xué)生的獨(dú)立思維和創(chuàng)新意識(shí)，而且可以在數(shù)學(xué)邏輯、解決問(wèn)題、解決問(wèn)題等方面發(fā)揮重要作用;當(dāng)前的問(wèn)題是如何科學(xué)、系統(tǒng)地開(kāi)展人工智能培訓(xùn)，在教學(xué)中引入真正意義上的人工智能培訓(xùn)，這是一個(gè)基于教學(xué)目標(biāo)和課程內(nèi)容的問(wèn)題，下面討論如何在中小學(xué)建立完整的人工智能課程。

3.1中小學(xué)人工智能課程的教學(xué)目標(biāo)設(shè)計(jì)

皮亞杰的認(rèn)知發(fā)展理論指出，小學(xué)生能夠內(nèi)化感知指標(biāo)，并運(yùn)用具體內(nèi)容進(jìn)行簡(jiǎn)單、抽象的邏輯思維;從初中開(kāi)始，學(xué)生就可以脫離某些內(nèi)容，執(zhí)行抽象邏輯，執(zhí)行演繹思維假設(shè)。

3.2中小學(xué)人工智能課程內(nèi)容設(shè)計(jì)

隨著年齡的增長(zhǎng)，學(xué)生的認(rèn)知水平逐漸提高，對(duì)知識(shí)的掌握也不同。一到三年級(jí)，四至六年級(jí)，初中一至三年級(jí)三個(gè)學(xué)段，人工智能課程的內(nèi)容和側(cè)重點(diǎn)各有不同。

3.2.1小學(xué)1～3年級(jí)人工智能課程旨在了解和認(rèn)識(shí)

在開(kāi)始學(xué)習(xí)人工智能課程的時(shí)候，學(xué)生應(yīng)該著重于理解和理解。孩子們的大腦非常興奮，但他們無(wú)法集中注意力，只能思考20～30分鐘。形象思維非常發(fā)達(dá)，抽象思維幾乎為零，在這種情況下，應(yīng)通過(guò)合作探究的方式，讓學(xué)生在游戲中學(xué)習(xí)，在游戲中學(xué)習(xí)新知識(shí)。

（1）了解人工智能。《深藍(lán)》游戲是1997年在圖靈的原始理論基礎(chǔ)上研發(fā)出來(lái)的，讓學(xué)生暫時(shí)了解人工智能的基本重要性，可以說(shuō)其發(fā)展過(guò)程。

（2）認(rèn)識(shí)人工智能。借助 Logo語(yǔ)言，學(xué)生們可以利用"海龜"操縱真正看得見(jiàn)的"海龜"，并迅速查看它們的行為結(jié)果，從而提高他們對(duì)人工智能的理解。因此，啟發(fā)和指導(dǎo)學(xué)生，例如，為什么海龜設(shè)定好了步調(diào)和方向，是否有人將海龜向后推，這些問(wèn)題的目的是幫助學(xué)生了解人工智能，增加他們對(duì)人工智能的興趣。

3.2.2小學(xué)4～6年級(jí)人工智能課程重在體驗(yàn)

經(jīng)過(guò)最后階段的學(xué)習(xí)，學(xué)生們對(duì)人工智能有了新的理解和看法。隨著年齡的增長(zhǎng)，在4-6年級(jí)學(xué)習(xí)時(shí)，他們的注意力、記憶力和儲(chǔ)存在大腦中的信息都有提高。其分為體驗(yàn)和感悟兩個(gè)階段。

（1）體驗(yàn)人工智能。通過(guò) Scratch，學(xué)生只需提取必要的功能模塊，然后像積木一樣把它組裝起來(lái)，從而降低了編程的門(mén)檻。通過(guò)涂鴉， Scratch將復(fù)雜的程序變成簡(jiǎn)單的積木，學(xué)生無(wú)需再?gòu)?fù)雜的代碼或背誦編程命令。學(xué)生可以嘗試設(shè)計(jì)自己的動(dòng)畫(huà)、游戲或作品，并在編程前獲得學(xué)習(xí)和創(chuàng)作的樂(lè)趣。

（2）感悟人工智能。運(yùn)用 logo和 scratch語(yǔ)言學(xué)習(xí)，提高學(xué)生的動(dòng)手能力。在感知階段，學(xué)生可以體驗(yàn)和接觸人工智能產(chǎn)品，如：嬰兒人工智能哭鬧、對(duì)嬰兒哭鬧、判斷嬰兒是否要表達(dá)意思;在拍攝時(shí)用人工智能美顏相機(jī)來(lái)裝飾面部;智能語(yǔ)言助理，如 Siri、 Alexa、 Cortana和谷歌智能助手接觸到學(xué)生的聽(tīng)覺(jué)、視覺(jué)和觸覺(jué)，從而發(fā)現(xiàn)人工智能在人類(lèi)生活和學(xué)習(xí)中的重要作用，并形成學(xué)習(xí)人工智能的基礎(chǔ)。

結(jié) 語(yǔ)

綜上所述，目前，中國(guó)的人工智能還處于初級(jí)階段。如何教、誰(shuí)教、怎么學(xué)、怎樣評(píng)價(jià)四大難題是人工智能課程設(shè)置的關(guān)鍵。在"人工智能+教育"的背景下，基礎(chǔ)教育應(yīng)該為2025年的中國(guó)工業(yè)建設(shè)和制造業(yè)現(xiàn)代化培養(yǎng)高素質(zhì)人工智能人才。在我國(guó)中小學(xué)開(kāi)設(shè)人工智能課程時(shí)，要對(duì)每個(gè)班、每個(gè)階段的學(xué)生的學(xué)習(xí)水平和認(rèn)知能力進(jìn)行全面評(píng)估，逐步深化學(xué)生的理解、理解、體驗(yàn)、感知和學(xué)習(xí)研究，為未來(lái)人工智能的良好學(xué)習(xí)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)：

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