項目引路、AI賦能、創(chuàng)意無限

王宇涵 張崇珍

摘要：項目化學(xué)習(xí)是新課程改革過程中倡導(dǎo)的一種新型學(xué)習(xí)方式、教育理念，其目的是促進學(xué)生進行深層學(xué)習(xí)，實現(xiàn)有意義的學(xué)習(xí)，助力學(xué)生全面可持續(xù)發(fā)展。本文介紹了四個人工智能項目化學(xué)習(xí)成果，以期為中小學(xué)教師的人工智能教育實踐提供更多思路。

關(guān)鍵詞：中小學(xué);人工智能教育;項目化學(xué)習(xí)

中圖分類號：G434 ?文獻標識碼：A ?論文編號：1674-2117（2022）13-0014-02

項目化學(xué)習(xí)是在建構(gòu)主義理論、情境認知理論和學(xué)習(xí)遷移理論的指導(dǎo)下發(fā)展的，強調(diào)以學(xué)生為中心，學(xué)生通過設(shè)計基于情境的驅(qū)動性問題，主動接受、解釋和加工信息，進而使得真實情境與學(xué)科知識產(chǎn)生聯(lián)結(jié)，使得學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)環(huán)境產(chǎn)生深度交互，并實現(xiàn)知識遷移的新型學(xué)習(xí)方式。

筆者所在的上海人工智能實驗室（以下簡稱“實驗室”），嘗試借助形式多樣的AI科創(chuàng)活動，通過完整的項目化學(xué)習(xí)實踐過程，引導(dǎo)青少年理解人工智能學(xué)科知識并運用多學(xué)科知識解決基于真實情境的驅(qū)動問題。

從活動的人工智能項目化學(xué)習(xí)成果來看，根據(jù)人工智能在項目中的功用分類，可以得學(xué)習(xí)成果分為“將AI作為研究對象”“將AI作為研究工具”和“將AI作為應(yīng)用技術(shù)”。下面，筆者分別介紹活動中的四個項目成果，希望能為中小學(xué)教師的人工智能項目化學(xué)習(xí)實踐提供更多思路。

● 將AI作為研究對象

“將AI作為研究對象”是指對人工智能算法模型進行改進和優(yōu)化。

項目：基于改進STN的鳥類中細粒度分類算法研究。

該項目將計算機視覺中的細粒度圖像分析作為研究任務(wù)，在CUB200-201數(shù)據(jù)集中將反映動物空間結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵點坐標與空間變換網(wǎng)絡(luò)（Spatial Transformer Network，STN）相融合（如圖1），有效解決了同一鳥類姿態(tài)差異較大而導(dǎo)致識別率下降的問題。實驗結(jié)果表明，該項目加入PoseSTN模塊改進后，在運行時間縮短一半的基礎(chǔ)上，鳥類識別準確率提升了21%。

● 將AI作為研究工具

“將AI作為研究工具”是指中小學(xué)生對某一具體真實問題開展理論探究、求證。

項目：黑板反光問題研究。

基于黑板表面在強陽光照射下會產(chǎn)生巨大的反光亮斑，影響教學(xué)體驗和教學(xué)質(zhì)量，項目團隊通過攝像頭拍攝黑板照片，判斷入射光進入教室的方位。該程序算法首先使用矩形矯正算法獲取黑板的四個頂點（如圖2），經(jīng)過透視變換將黑板的照片矯正成二維正面的矩形圖，然后將該矩形圖分割成100個左右的小方格，并使用自建數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將每個小方格分類成“光心”“光暈”和“無光”，得到分類結(jié)果矩陣，再對該矩陣進行減噪處理，最終得到亮斑中心位置。以此為基礎(chǔ)代入教室尺寸數(shù)據(jù)，進行幾何光學(xué)計算，就可以得出入射光線的方向以及應(yīng)拉動的窗簾。

● 將AI作為應(yīng)用技術(shù)

“將AI作為應(yīng)用技術(shù)”是指用AI相關(guān)技術(shù)解決真實世界的客觀問題，并將成果應(yīng)用于物理場景案例中。

項目：基于人體姿態(tài)識別和機器學(xué)習(xí)的武術(shù)教學(xué)及評價系統(tǒng)。

武術(shù)教學(xué)和評價的標準化和規(guī)范化是學(xué)校體育教學(xué)中的難點，項目團隊利用人體檢測、人體姿態(tài)識別等技術(shù)，將一整套動作分解為單個基礎(chǔ)動作，并對此進行識別、分類、對比、評價（如圖3）。同時，比較了基于分類規(guī)則和基于機器學(xué)習(xí)兩種方法，通過實驗結(jié)果證明基于機器學(xué)習(xí)的分類在準確率、適應(yīng)性方面都有明顯優(yōu)勢。

項目：車輛駕駛視覺輔助系統(tǒng)。

在駕駛車輛時，由于車速過快、駕駛員視力不好、樹枝綠化遮擋、駕駛員開小差、傍晚黃昏夜間光線不足等，駕駛者經(jīng)常會漏看路上的交通標志牌、地面導(dǎo)向標志、紅綠燈、行人、非機動車等，導(dǎo)致駕駛違章，甚至是發(fā)生事故。該項目借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行深度學(xué)習(xí)，運用卷積算法提取圖像的特征，依靠GPU高效的并行計算架構(gòu)完成實時目標檢測。系統(tǒng)可識別道路交通標志、地面導(dǎo)向標志、機動車、非機動車、行人、交通信號燈等目標，輔助觀察前方道路、被汽車A柱遮擋區(qū)域、轉(zhuǎn)彎和倒車盲區(qū)等位置，彌補夜間視線模糊情況，給予駕駛者適當提示，避免違章，防止事故發(fā)生，提升主動安全。

● 總結(jié)展望

隨著人工智能普及教育的發(fā)展，越來越多的中小學(xué)生參與到中小學(xué)人工智能項目化學(xué)習(xí)實踐中，其學(xué)科項目化學(xué)習(xí)成果、學(xué)科知識的理解與應(yīng)用能力也得到不斷發(fā)展。后續(xù)，筆者所在團隊會繼續(xù)挖掘、融合更多平臺資源優(yōu)勢，啟發(fā)學(xué)生思考真實問題，制訂項目化學(xué)習(xí)計劃，完成具有個性化、創(chuàng)意性的人工智能項目，為青少年人工智能教育生態(tài)建設(shè)和人才集聚提供良好支撐，為我國選拔和培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域的未來人才助力。

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