促進學(xué)生深度學(xué)習將AI技術(shù)引入樂高機器人教學(xué)

◇覃玉梅（廣東：深圳市福田區(qū)蓮花小學(xué)）

樂高機器人對于培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維、動手能力有很大的幫助，目前國內(nèi)外關(guān)于樂高機器人的研究很多，大部分是研究如何基于項目式、STEAM 模式開展教學(xué)活動，主要集中于教學(xué)模式、教學(xué)設(shè)計、教學(xué)策略的研究。筆者以機器人課程、深度學(xué)習為關(guān)鍵詞在知網(wǎng)中搜索，發(fā)現(xiàn)其中大多數(shù)研究關(guān)注于教學(xué)模式、教學(xué)設(shè)計、教學(xué)策略等如何促進深度學(xué)習，較少涉及技術(shù)層面如何促進深度學(xué)習的發(fā)生。

在AI 人工智能進校園的背景下，如何更好地利用AI 工具幫助學(xué)生克服樂高機器人學(xué)習的難點，更好地掌握相關(guān)知識，目前還研究得較少。本文通過分析樂高機器人學(xué)習中存在的困難，提供有效的AI 工具，并探究在教學(xué)中運用AI 工具促進深度學(xué)習發(fā)生的教學(xué)策略。

一、發(fā)揮AI技術(shù)引入樂高機器人教學(xué)的優(yōu)勢

根據(jù)安德森（Anderson）等對布魯姆教育目標分類的修訂版，知識目標可以分為淺層學(xué)習和深度學(xué)習兩部分：淺層學(xué)習注重于知識的記憶與理解，所涉及的是低階思維活動；深度學(xué)習注重于知識的應(yīng)用、分析、評價和創(chuàng)造，所涉及的主要是高階思維活動。

筆者通過文獻調(diào)研發(fā)現(xiàn)，當前對于機器人課程的深度學(xué)習模式研究，主要將重點放在課堂教學(xué)上，包括如何設(shè)計教學(xué)內(nèi)容、如何分組、如何引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習、如何設(shè)計項目、如何評價學(xué)生等，而忽略了課前及課后環(huán)節(jié)的重要性。同時也忽略了淺層學(xué)習階段對深度學(xué)習發(fā)生所產(chǎn)生的影響。

杜娟（2013）認為淺層學(xué)習是深度學(xué)習開展的基礎(chǔ)和前提，學(xué)生必須有從淺層學(xué)習得來的知識經(jīng)驗才能進行更有意義的深度學(xué)習，因此，忽視淺層學(xué)習的重要性將會降低樂高機器人課程的學(xué)習效果。筆者認為在樂高機器人教學(xué)中引入AI 技術(shù)，可以極大地提高學(xué)生的學(xué)習興趣、節(jié)省學(xué)習時間，同時AI 工具具備的實時反饋功能，能夠幫助學(xué)生快速糾錯。

二、樂高機器人教學(xué)引入AI技術(shù)的選擇及運用

（一）AI技術(shù)的選擇

通常，在不使用AI 工具時，教師需要在課上花費較多時間講解編程的相關(guān)概念，指導(dǎo)學(xué)生認識樂高部件及其相互關(guān)系。同時，因為學(xué)生的理解能力、動手能力等情況不一致，會在一定程度上影響教學(xué)進度。借助AI 工具，能夠讓學(xué)生自主學(xué)習，充分滿足學(xué)生個性化學(xué)習要求，同時大大提高課堂效率。因此，AI 技術(shù)的運用最重要的就是可以解決學(xué)生學(xué)習過程中遇到的困難，讓學(xué)生能夠?qū)⒏嗟木Ψ旁趹?yīng)用、分析、評價和創(chuàng)造的深度學(xué)習中。

基于上述分析，筆者在樂高機器人課程開展過程中進行了問卷調(diào)查，了解學(xué)生的樂高基礎(chǔ)、學(xué)習困難等方面，通過調(diào)查了解到，目前學(xué)生學(xué)習樂高的困難之處在于搭建和編程。為了幫助學(xué)生更好地進行學(xué)習，目前我們選擇了兩個AI相關(guān)技術(shù)軟件。

單位在用該方法來展開分析時，其需要把成本看成是產(chǎn)量的函數(shù)，然后再從此角度來展開研究，當?shù)贸鼋Y(jié)論之后，其需要與原始的成本與當前的結(jié)果進行成本區(qū)分，即主要分為兩大類型。需要注意的是，聯(lián)系成本與產(chǎn)品自身的動態(tài)分析，其是構(gòu)成管理會計的重要部分。

1.編程AI網(wǎng)站Code.org

Code.org 采用互動有趣的方式開展學(xué)習，學(xué)習者通過游戲闖關(guān)來學(xué)習編程基礎(chǔ)知識，在闖關(guān)過程中會有及時的反饋，幫助低年段的學(xué)習者初步理解編程思想。讓學(xué)生利用此網(wǎng)站學(xué)習編程知識，掌握程序的順序、條件判斷、重復(fù)循環(huán)等結(jié)構(gòu)，在有了相應(yīng)知識儲備的基礎(chǔ)上，再學(xué)習樂高編程時就可以實現(xiàn)知識的遷移。

2.樂高搭建軟件Lego Digital Designer

Lego Digital Designer 是一款由樂高公司研發(fā)推出的積木3D 模型制作軟件，軟件里內(nèi)置了大量的樂高數(shù)字積木組，可以讓學(xué)習者在電腦上進行樂高創(chuàng)作。通過該軟件，可以幫助學(xué)生掌握樂高結(jié)構(gòu)，如傳動結(jié)構(gòu)、齒輪結(jié)構(gòu)等，同時讓學(xué)生快速了解樂高零件間的組合。

（二）樂高機器人課程的知識目標層次及技術(shù)運用

筆者將AI 技術(shù)引入機器人深度學(xué)習模式中，按照目標層次的不同，歸納出了以下目標層次分類框架及相關(guān)技術(shù)運用（見下表）。

樂高機器人課程的知識目標層次及技術(shù)運用

信息技術(shù)作為學(xué)習工具主要表現(xiàn)為效能工具、信息獲取工具、認知工具、情境工具、交流工具和評價工具等六大工具作用，每種工具作用都通過一些軟件系統(tǒng)對深度學(xué)習給予支持，運用信息技術(shù)促進學(xué)習者深度學(xué)習則尤其重視充當認知工具的作用?；诖?，本文在運用上述AI 工具解決學(xué)生學(xué)習困難的同時，還將使用其他信息技術(shù)工具促進深度學(xué)習的發(fā)生。

三、AI 支持下的樂高機器人深度學(xué)習模式及策略

根據(jù)上述分析，筆者歸納了AI 支持下的樂高機器人深度學(xué)習模式，并對課前、課中、課后的應(yīng)用策略進行闡述（見圖1）。

圖1 AI支持下的樂高機器人深度學(xué)習模式

（一）課前（實現(xiàn)理解、記憶目標）

課前，教師根據(jù)本節(jié)課內(nèi)容，利用編程AI 網(wǎng)站和樂高搭建軟件，選擇與本節(jié)課內(nèi)容相關(guān)的編程知識、樂高結(jié)構(gòu)、樂高零件，為學(xué)生設(shè)計課前學(xué)習單。學(xué)生使用上述AI 工具進行自主學(xué)習，儲備一定的淺層知識，便于開展課中的深度學(xué)習。

（二）課中（實現(xiàn)應(yīng)用、分析目標）

課中，教師采用項目式學(xué)習開展樂高機器人教學(xué)。教師根據(jù)教學(xué)內(nèi)容設(shè)計不同的主題活動，引導(dǎo)學(xué)生通過需求分析、功能設(shè)計、機械搭建、程序編寫、優(yōu)化改進、分享交流的流程，設(shè)計個性化機器人，幫助學(xué)生實現(xiàn)深度學(xué)習目標（應(yīng)用、分析、評價和創(chuàng)造）。在學(xué)習的過程中，教師指導(dǎo)學(xué)生綜合運用信息獲取工具、交流協(xié)作工具、編程工具等技術(shù)完成學(xué)習。

在設(shè)計機器人項目時，方其桂認為機器人項目的選擇、設(shè)計要能與學(xué)生已有的生活、學(xué)習經(jīng)驗建立聯(lián)系，同時活動的設(shè)計要能突出多學(xué)科融合的特點。而韓蕾認為學(xué)生在課堂上的參與度是衡量深度學(xué)習是否發(fā)生的重要指標，在教學(xué)設(shè)計過程中，要加強學(xué)生探究、合作的環(huán)節(jié)設(shè)計。因此，教師在設(shè)計教學(xué)內(nèi)容時，應(yīng)該著重加強對主題活動的設(shè)計，才能達到更好的深度學(xué)習效果。

1.需求分析及功能設(shè)計

在需求分析及功能設(shè)計階段，教師需為學(xué)生創(chuàng)設(shè)合適的情境，提供一定的學(xué)習資源。學(xué)生以小組為單位，圍繞項目任務(wù)盡可能提出問題，再利用信息獲取工具，通過網(wǎng)絡(luò)搜索、小組討論等，確定本小組的功能需求，通過比較、歸納，找出適合自己的、科學(xué)的項目實施方案。

2.機械搭建及程序編寫

在機械搭建和程序編寫階段，學(xué)生主要進行跨學(xué)科的知識整合，利用數(shù)學(xué)、物理、藝術(shù)等學(xué)科知識完成機器人搭建。對于復(fù)雜的機械結(jié)構(gòu)，必要時教師可以提前利用樂高搭建軟件搭建結(jié)構(gòu)模型，再指導(dǎo)學(xué)生將模型分解成多個部分，對重點、難點部分重點分析講解，逐個突破分解。最后，學(xué)生利用樂高EV3 編程軟件，根據(jù)功能，在探究、分析中完成程序編寫，并進行調(diào)試。為實現(xiàn)學(xué)生的深度學(xué)習，教師應(yīng)該把基礎(chǔ)知識的講授作為輔助，穿插在學(xué)生學(xué)習、探究的過程中，給學(xué)生留夠?qū)W習的時間，實現(xiàn)更大的創(chuàng)新。

3.分享交流及優(yōu)化改進

深度學(xué)習目標的實現(xiàn)并不是依靠學(xué)生記憶，而是在理解的基礎(chǔ)上，通過對知識的提取、認知、反思、歸納的過程實現(xiàn)的，因此在完成了基于問題的探究任務(wù)后，教師應(yīng)指導(dǎo)學(xué)生開展評價與分享。通過對作品的匯報分享，實現(xiàn)知識深加工，實現(xiàn)知識歸納、遷移的目標。

在本環(huán)節(jié)，除了課堂上的分享交流，教師還可以引導(dǎo)學(xué)生將所思所想通過信息交流工具進行網(wǎng)絡(luò)分享，作為過程性記錄。

（三）課后（實現(xiàn)評價、創(chuàng)造目標）

課后，利用智能評測系統(tǒng)對學(xué)生的學(xué)習情況進行評價。最后，學(xué)生通過解決現(xiàn)實中的實際問題實現(xiàn)創(chuàng)造的目標，實現(xiàn)高階思維教學(xué)目標，實現(xiàn)深度學(xué)習。

1.智能評價系統(tǒng)

深度學(xué)習要求教師一定要重視形成性評價在學(xué)習中的價值，關(guān)注學(xué)生的學(xué)習進展并及時給予反饋，進而引導(dǎo)學(xué)生根據(jù)自己的學(xué)習狀況調(diào)整學(xué)習策略。教師可以利用電子檔案袋、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習空間等幫助學(xué)生記錄學(xué)習過程和學(xué)習評價，引導(dǎo)學(xué)生分析在學(xué)習中存在的最大問題并幫助他們改進。

2.綜合運用

深度學(xué)習重視學(xué)習的遷移運用和問題解決。機器人課程能夠培養(yǎng)學(xué)生的發(fā)散性思維，教師可以引導(dǎo)學(xué)生運用在機器人課程中學(xué)習到的知識、技能和思維方法，解決生活中遇到的實際問題，或者重新構(gòu)建、編寫主題活動中的機器人功能，最終實現(xiàn)高階創(chuàng)造目標。

傳統(tǒng)的機器人深度學(xué)習模式過多注重教學(xué)設(shè)計、教學(xué)策略的研究，而缺少對具體技術(shù)應(yīng)用策略的實踐研究。相較于傳統(tǒng)的深度學(xué)習模式，將AI 技術(shù)融入教學(xué)過程中，能夠充分滿足學(xué)生個性化學(xué)習要求，提高課堂效率，幫助學(xué)生解決學(xué)習上的困難，促進深度學(xué)習的發(fā)生。在AI 賦能的推動下，如何使用AI 技術(shù)促進學(xué)生深度學(xué)習的發(fā)生，如何評價AI 技術(shù)對學(xué)生深度學(xué)習效果的影響，需要開展進一步的研究。