素養(yǎng)導(dǎo)向下的小學(xué)人工智能跨學(xué)科單元主題教學(xué)

【摘 要】跨學(xué)科單元主題教學(xué)是提升學(xué)生核心素養(yǎng)的重要手段，筆者結(jié)合學(xué)生科學(xué)課上的養(yǎng)蠶活動，設(shè)計小學(xué)人工智能“智能養(yǎng)蠶”主題單元，旨在探索小學(xué)人工智能跨學(xué)科單元主題教學(xué)路徑，以“情境問題”為導(dǎo)向，有效發(fā)展學(xué)生人工智能學(xué)科核心素養(yǎng)。

【關(guān)鍵詞】跨學(xué)科主題；單元教學(xué)；核心素養(yǎng)；智能養(yǎng)蠶

【中圖分類號】G434 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A

【論文編號】1671-7384（2024）07-051-03

當(dāng)前，如何推進(jìn)小學(xué)人工智能教育，培養(yǎng)學(xué)生的核心素養(yǎng)，從而發(fā)揮其育人功能，已成為重要的課題。《中小學(xué)人工智能課程指南》指出“課程倡導(dǎo)跨學(xué)科主題的項目式學(xué)習(xí)，將知識建構(gòu)、技能培養(yǎng)與思維發(fā)展融入應(yīng)用人工智能技術(shù)方法解決問題和完成任務(wù)的過程中”[1]。同時，小學(xué)人工智能學(xué)科教學(xué)應(yīng)立足學(xué)情，精心設(shè)計符合學(xué)生生活經(jīng)驗和認(rèn)知特點的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)活動。本文以AI“智能養(yǎng)蠶”跨學(xué)科單元主題教學(xué)為例，探索小學(xué)人工智能教學(xué)的可行路徑。

跨學(xué)科單元主題教學(xué)內(nèi)涵

小學(xué)人工智能跨學(xué)科單元主題教學(xué)，是以小學(xué)人工智能單元教學(xué)為載體，引導(dǎo)學(xué)生在某一主題中基于真實情境發(fā)現(xiàn)問題，綜合應(yīng)用不同學(xué)科的學(xué)習(xí)視角、學(xué)科知識和方法展開思維活動，分析人工智能原理和應(yīng)用的同時，創(chuàng)造性地解決問題，以此促進(jìn)學(xué)生綜合素養(yǎng)的提升。小學(xué)人工智能跨學(xué)科單元主題教學(xué)包含跨學(xué)科教學(xué)和單元主題教學(xué)兩個內(nèi)涵：前者圍繞小學(xué)人工智能學(xué)科教學(xué)，選定一個課題，運(yùn)用不同學(xué)科知識對該課題進(jìn)行教學(xué)設(shè)計，引導(dǎo)學(xué)生開展綜合性學(xué)習(xí)；后者就教學(xué)模式而言，通過跨學(xué)科領(lǐng)域的主題探究，開展單元整體教學(xué)，讓學(xué)生系統(tǒng)地學(xué)習(xí)和應(yīng)用人工智能知識與技能，發(fā)揮學(xué)生的主體建構(gòu)性，實現(xiàn)學(xué)生的綜合素養(yǎng)發(fā)展[2]?？梢?，二者均指向以學(xué)生的全面發(fā)展為目標(biāo)而進(jìn)行的教學(xué)活動設(shè)計，也為素養(yǎng)導(dǎo)向的小學(xué)人工智能學(xué)科教學(xué)設(shè)計提供了思路。

跨學(xué)科單元主題教學(xué)設(shè)計

筆者基于《中小學(xué)人工智能課程指南》（以下簡稱“課程指南”）提出的人工智能核心素養(yǎng)，即智能意識、智能思維、智能應(yīng)用與創(chuàng)造、智能社會責(zé)任[3]，結(jié)合四年級科學(xué)學(xué)科的“養(yǎng)蠶”單元主題活動，設(shè)計小學(xué)人工智能“智能養(yǎng)蠶”跨學(xué)科單元主題教學(xué)。

1.單元主題分析

AI“智能養(yǎng)蠶”單元是基于“uKit進(jìn)階級”人工智能積木套件和uKit EDU（或uCode）圖形化編程軟件，讓學(xué)生通過主題項目探究，分析人工智能的相關(guān)原理和應(yīng)用，設(shè)計并實現(xiàn)AI智能模型。該單元主題內(nèi)容讓學(xué)生了解人工智能能夠提高養(yǎng)蠶效率，并通過人工智能原理和應(yīng)用，結(jié)合養(yǎng)蠶中遇到的溫濕度、亮度調(diào)節(jié)等實際問題，分析智能模型表征，進(jìn)行模型應(yīng)用推理，實現(xiàn)智能養(yǎng)蠶模型實例；結(jié)合智能創(chuàng)意培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識，提升學(xué)生的綜合素養(yǎng)，讓學(xué)生感受人工智能對傳統(tǒng)養(yǎng)蠶方式的發(fā)展與變革。本單元體現(xiàn)了人工智能、科學(xué)、數(shù)學(xué)、勞動等多個學(xué)科知識的融合，強(qiáng)調(diào)學(xué)生對抽象模型的邏輯推理，以及能夠通過人工智能原理和應(yīng)用實現(xiàn)智能創(chuàng)意物化，提升解決問題的能力，發(fā)展學(xué)生綜合能力和創(chuàng)新精神。

2.單元主題目標(biāo)設(shè)計

筆者以培養(yǎng)學(xué)生的人工智能學(xué)科核心素養(yǎng)為導(dǎo)向，確定本單元跨學(xué)科教學(xué)目標(biāo)如下：（1）借助“uKit進(jìn)階級”人工智能積木套件和uKit EDU（或uCode）圖形化編程軟件平臺等教學(xué)資源，引導(dǎo)學(xué)生在參與智能養(yǎng)蠶模型實現(xiàn)活動過程中形成邏輯思維能力，促進(jìn)人文底蘊(yùn)發(fā)展，培養(yǎng)智能應(yīng)用與創(chuàng)造能力；（2）通過智能養(yǎng)蠶模型及其算法的分析、設(shè)計、應(yīng)用、優(yōu)化、迭代，提高學(xué)生的觀察能力、分析能力、知識遷移能力，有效培養(yǎng)學(xué)生的智能思維能力；（3）結(jié)合養(yǎng)蠶中的溫度、濕度和亮度數(shù)據(jù)，通過獲取人工智能傳感器的數(shù)值，以及改變?nèi)斯ぶ悄軕?yīng)用模塊代碼參數(shù)值等數(shù)據(jù)，提升學(xué)生的智能意識；（4）通過實現(xiàn)智能養(yǎng)蠶模型，提高學(xué)生利用人工智能技術(shù)解決生活生產(chǎn)遇到的問題的能力，讓學(xué)生感受傳承華夏文明并增強(qiáng)利用人工智能技術(shù)為實現(xiàn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)發(fā)展的智能社會責(zé)任，體會人工智能帶來勞動效率的提高，樹立學(xué)生勞動美德意識。

3.單元課時教學(xué)設(shè)計

基于“智能養(yǎng)蠶”跨學(xué)科主題，以核心素養(yǎng)培養(yǎng)為宗旨，踐行知識學(xué)習(xí)和實踐并重，筆者設(shè)計了本單元5個課時教學(xué)內(nèi)容。第1課時智能養(yǎng)蠶知多少，了解蠶的一生變化以及蠶不同時期的生長環(huán)境需求，提出智能養(yǎng)蠶的人工智能應(yīng)用設(shè)想，對AI智能模型進(jìn)行功能分析及邏輯推理，為養(yǎng)蠶盒搭建人工智能應(yīng)用固定支架。第2課時感知蠶的生活環(huán)境，了解亮度傳感器和溫濕度傳感器的原理和應(yīng)用、連接傳感器與主控設(shè)備，通過uKit獲取蠶盒內(nèi)的溫濕度值和亮度值，并分析其對智能模型的意義。第3課時智能調(diào)節(jié)養(yǎng)蠶溫濕度，執(zhí)行器直流電機(jī)的原理及應(yīng)用，為蠶盒設(shè)計并搭建智能通風(fēng)模型，分析直流電機(jī)的功能代碼，描述并實現(xiàn)通風(fēng)模型的程序算法。第4課時智能調(diào)節(jié)養(yǎng)蠶亮度，執(zhí)行器舵機(jī)的原理及應(yīng)用，為蠶盒設(shè)計并搭建智能遮光模型，分析設(shè)計舵機(jī)的動作，描述并實現(xiàn)遮光模型的程序算法。第5課時智能養(yǎng)蠶創(chuàng)意升級，眼燈、藍(lán)牙音箱等其他模塊的原理及應(yīng)用，進(jìn)一步完善或優(yōu)化智慧養(yǎng)蠶整體模型和算法，小組展示并交流AI智能創(chuàng)意，智能創(chuàng)意及過程性學(xué)習(xí)評價。

跨學(xué)科單元主題教學(xué)實施

1.概念統(tǒng)領(lǐng)，形成單元主題結(jié)構(gòu)圖譜

隨著人工智能教育的推動，美國在K-12階段開設(shè)人工智能課程并提出人工智能教育的五大概念，分別是感知、表征與推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、人機(jī)交互、社會影響[4]。這五大概念具有內(nèi)部順序性和邏輯性，從“感知輸入”到“表征和推理”再到“人機(jī)交互”這一過程實現(xiàn)AI技術(shù)實際應(yīng)用，以及向“機(jī)器學(xué)習(xí)”“社會影響”合理過渡。人工智能課程的重點不在于教會學(xué)生如何使用軟硬件平臺開發(fā)人工智能產(chǎn)品，而是引導(dǎo)學(xué)生通過現(xiàn)象看到本質(zhì)，理解AI應(yīng)用模型背后的基本原理，同時更好地了解人工智能對社會和生活的影響。本單元針對科學(xué)養(yǎng)蠶中的具體問題進(jìn)行分析，確定解決問題的方案，通過獲取傳感器數(shù)據(jù)感知養(yǎng)蠶環(huán)境，再通過應(yīng)用平臺合理選擇模型零件，搭建模型，分析并實現(xiàn)模型算法，從而實現(xiàn)智能化養(yǎng)蠶，體會智能化對勞動效率的影響以及給勞動力帶來的改變。因此，本單元結(jié)合具體的真實情境任務(wù)，主要融合了感知、表征與推理、社會影響三大概念，為本單元的核心知識學(xué)習(xí)建立聯(lián)系，形成單元主題結(jié)構(gòu)化體系，打通學(xué)科內(nèi)和學(xué)科間的學(xué)習(xí)，實現(xiàn)培養(yǎng)學(xué)生核心素養(yǎng)的最終目標(biāo)。

2.問題導(dǎo)向，構(gòu)建單元真實學(xué)習(xí)情境

核心素養(yǎng)的培養(yǎng)從發(fā)現(xiàn)問題開始。真實學(xué)習(xí)情境下的問題導(dǎo)向，連接真實的生活世界，激發(fā)學(xué)生探究的欲望，在問題解決過程中培養(yǎng)學(xué)生的核心素養(yǎng)。基于學(xué)生在科學(xué)課上了解了蠶的發(fā)育過程，并親身經(jīng)歷了養(yǎng)蠶的過程，筆者通過收集學(xué)生養(yǎng)蠶中遇到的問題，創(chuàng)設(shè)項目問題情境。學(xué)生在利用蠶盒進(jìn)行傳統(tǒng)的養(yǎng)蠶活動和觀察中發(fā)現(xiàn)，因為環(huán)境中手動調(diào)節(jié)溫度、濕度或者亮度不及時常常引發(fā)蠶的死亡。筆者引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題，并以問題為導(dǎo)向提出設(shè)想：能不能應(yīng)用人工智能手段自動調(diào)節(jié)溫度、濕度和亮度等問題。因此，本單元主題以“如何讓養(yǎng)蠶智能化，解決養(yǎng)蠶中溫度、濕度、亮度等問題”構(gòu)建跨學(xué)科學(xué)習(xí)情境。同時，以相關(guān)的核心子問題構(gòu)建單元子項目學(xué)習(xí)：適宜蠶生活的環(huán)境溫度、濕度和亮度值范圍是多少？如何獲取環(huán)境溫度、濕度和亮度值？當(dāng)溫度、濕度和亮度值超出蠶所能承受的范圍時，如何實現(xiàn)智能通風(fēng)和遮光？如何應(yīng)用人工智能技術(shù)解決更多傳統(tǒng)養(yǎng)蠶中的問題，讓智能養(yǎng)蠶模型更加創(chuàng)意化？學(xué)生在情境場、問題鏈的引領(lǐng)下，走進(jìn)學(xué)科實踐活動，實現(xiàn)完整的學(xué)習(xí)過程和思維過程。因此，本單元的教學(xué)通過問題導(dǎo)向，直通核心素養(yǎng)發(fā)展，培養(yǎng)學(xué)生的智能意識，引導(dǎo)學(xué)生應(yīng)用人工智能解決問題，發(fā)展智能思維和智能創(chuàng)造能力，培養(yǎng)智能社會責(zé)任意識。

3.任務(wù)驅(qū)動，設(shè)計單元探究實踐活動

人工智能作為多領(lǐng)域知識交叉學(xué)科，創(chuàng)設(shè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，對于落實核心素養(yǎng)，培養(yǎng)具有高階思維的創(chuàng)新型人才尤為重要。課程指南提出，依據(jù)人工智能課程綜合性、實踐性和發(fā)展性并重的特點，設(shè)計學(xué)習(xí)任務(wù)和活動場景，以項目式學(xué)習(xí)作為主要形式，將人工智能素養(yǎng)的習(xí)得滲透在項目式學(xué)習(xí)活動中。本單元的大項目大任務(wù)是實現(xiàn)智能養(yǎng)蠶，解決自動調(diào)節(jié)蠶盒內(nèi)溫度、濕度和亮度等問題。在此項目大任務(wù)的統(tǒng)領(lǐng)下，筆者引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)相關(guān)的人工智能原理知識，同時圍繞大項目解決不同的子項目問題。針對單元主題大任務(wù)，筆者需要分解并設(shè)計單元課時學(xué)習(xí)子任務(wù)，圍繞單元主題，以學(xué)生為中心，設(shè)計具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，引導(dǎo)學(xué)生自主學(xué)習(xí)。因此，筆者依托“uKit進(jìn)階級”人工智能積木套件和uKit EDU（或uCode）圖形化編程軟件平臺，借助傳感器學(xué)習(xí)導(dǎo)學(xué)單，讓學(xué)生學(xué)習(xí)不同傳感器的相關(guān)原理，鼓勵學(xué)生探究傳感器數(shù)值的讀取，分析傳感器數(shù)據(jù)對模型實現(xiàn)的意義；借助模型拼搭手冊、算法流程圖、思維導(dǎo)圖，在完成傳感器、執(zhí)行器搭建的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步根據(jù)功能分析模型程序，使思維具象化；同時，設(shè)計交流分享任務(wù)，讓學(xué)生借助小組合作學(xué)習(xí)單，記錄學(xué)習(xí)中的問題，借助相關(guān)平板拍照，將模型設(shè)計思路、作品創(chuàng)意上傳至相關(guān)授課平臺，全班分享交流，激發(fā)學(xué)生探究實踐的動力，提升綜合能力。

4.反思遷移，搭建單元知識重構(gòu)支架

學(xué)生需要在經(jīng)歷學(xué)科完整的學(xué)習(xí)過程中，對相關(guān)的知識、問題、策略進(jìn)行梳理、總結(jié)和反思以后，內(nèi)化形成核心素養(yǎng)。因此，教師引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行跨學(xué)科單元主題學(xué)習(xí)后的深度反思，對搭建單元知識、遷移學(xué)習(xí)、發(fā)展學(xué)生思維至關(guān)重要。本單元圍繞“智能養(yǎng)蠶”主題，筆者引導(dǎo)學(xué)生通過信息科技、科學(xué)、數(shù)學(xué)等多學(xué)科知識解決智能養(yǎng)蠶的相關(guān)問題，學(xué)生在問題解決中不僅需要學(xué)習(xí)人工智能的相關(guān)知識和技術(shù)原理，同時需要掌握科學(xué)養(yǎng)蠶的相關(guān)知識、模型的算法邏輯、數(shù)學(xué)運(yùn)算以及理解各參數(shù)之間的關(guān)系等。對這些單元知識和方法的再次梳理表述，能夠讓學(xué)生再次鞏固所學(xué)，為將多學(xué)科的知識遷移應(yīng)用到其他的問題解決中打下基礎(chǔ)。同時，學(xué)生聯(lián)系生活中的人工智能應(yīng)用和場景，反思如何將自己的綜合所學(xué)應(yīng)用到更多的問題解決中，通過圖表或思維導(dǎo)圖等方式，學(xué)生的思維再次具象化。最后，筆者引導(dǎo)學(xué)生聯(lián)系社會生活中更多的人工智能問題，將所學(xué)及解決問題的方法策略遷移類推及應(yīng)用。因此，結(jié)合本單元，筆者設(shè)計了不同等級的反思建議（表1），為學(xué)生的知識與能力的遷移提升，提供參考的依據(jù)[5]。

表1 單元反思內(nèi)容及水平

單元反思內(nèi)容 反思水平

請用語言簡單描述智能養(yǎng)蠶模型實現(xiàn)所用到的知識 復(fù)述

請綜合所學(xué)，聯(lián)系你生活中所見到的人工智能應(yīng)用，用圖表或思維導(dǎo)圖方法進(jìn)行描述 關(guān)聯(lián)

在生活或?qū)W習(xí)中，人工智能場景的應(yīng)用還很多，能用人工智能解決的問題也很多，請你舉例描述生活中遇到的一個問題，并闡述解決問題的策略，分析其應(yīng)用帶來的影響 內(nèi)化

單元反思的目的是對單元知識學(xué)習(xí)的重構(gòu)，也是對學(xué)生素養(yǎng)的再次遷移提升過程。學(xué)生素養(yǎng)層級式的單元反思不僅指向知識結(jié)構(gòu)化的核心素養(yǎng)，也指向單元核心概念——感知、表征與推理、社會影響。單元反思遷移，可以拓展學(xué)生學(xué)習(xí)深度和廣度。

綜上所述，筆者圍繞AI“智能養(yǎng)蠶”跨學(xué)科單元主題教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生跨學(xué)科思維能力以及問題解決的能力。有效的單元主題教學(xué)，讓學(xué)生的學(xué)習(xí)從碎片化到結(jié)構(gòu)化，從淺層走向深度。筆者從學(xué)科課時內(nèi)容設(shè)計關(guān)注到學(xué)生學(xué)科核心素養(yǎng)形成的整體規(guī)劃，促進(jìn)學(xué)生從知識理解到運(yùn)用到遷移，有效促進(jìn)學(xué)生核心素養(yǎng)發(fā)展。跨學(xué)科單元主題教學(xué)，打破人工智能教學(xué)空間的限制，為學(xué)生提供了沉浸式、開放式的學(xué)習(xí)體驗，提高了學(xué)生在人工智能時代的競爭力。

注：本文系福建省教育科學(xué)“十四五”規(guī)劃2022年度課題“基于計算思維培養(yǎng)的小學(xué)機(jī)器人教育校本課程建設(shè)研究”（課題批準(zhǔn)號：FJJKZX22-697）研究成果

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