基于微項目化學習的初中人工智能實驗教學

實驗教學既是常用的教學方法，也是重要的教學內(nèi)容。因此，實驗教學不僅要引導學生從現(xiàn)象中驗證知識，還要讓學生提升利用實驗方法解決現(xiàn)實問題的能力。

為應對現(xiàn)實問題，學生除了要掌握拆解、分析、解決情境問題的方法，還要構(gòu)建“大概念\"統(tǒng)領(lǐng)下各知識點有機聯(lián)系的認知結(jié)構(gòu)，從而系統(tǒng)地看待問題。該目標的達成并非易事，調(diào)查顯示，初中生對于“人工智能與智慧社會”內(nèi)容存在較為復雜的認知現(xiàn)狀和結(jié)構(gòu)問題[1]。為盡量嚴謹?shù)乜刂谱兞浚瑢嶒灲虒W常以單一知識點為切入點開展，不利于上述目標達成。

《中小學實驗教學基本目錄（2023年版）》梳理了初中信息科技的31項基本實驗，其中涉及“人工智能與智慧社會\"的實驗多達11項[2]。機械地逐項開展這些實驗，可能會導致知識碎片化、課堂效率低等問題。為避免這些問題，筆者采用微項目化學習模式對初中人工智能實驗教學進行了重構(gòu)。

一、微項目化學習的內(nèi)涵

項目化學習是教師通過引導學生主動探索真實問題，讓學生在完成項目任務的過程中實現(xiàn)有意義學習的一種教學方法。項目化學習通常具有長期性和復雜性，需要學生投入大量時間和精力。若無法有效管理項目、保持進度，勢必會影響學習效果。此外，項自持續(xù)時間過長也不利于教師的教學評價和學生的自信心樹立[3]。

微項目化學習是項目化學習的衍生形式，在繼承項目化學習優(yōu)點的同時，將項目時間限制在1至2個課時4，以此克服項目化學習時間長、跨度大、評價難等問題。

微項目化學習通常具有知識面“微\"集中化，項目“微\"型化，時長“微\"短化的特點[5]。具體而言，在選取內(nèi)容時，適度涵蓋相關(guān)聯(lián)的知識點，避免“貪大求全”；在創(chuàng)設(shè)情境時，適度簡化問題，降低項目復雜度；在設(shè)計項目時，適度劃分子任務，明確任務鏈邏輯性；在開展項目時，適度壓縮時間，降低組織和管理難度。

二、初中人工智能微項目化實驗教學的設(shè)計策略

具體到初中人工智能內(nèi)容的微項目化實驗教學，考慮到相關(guān)知識點的復雜性、枯燥性、關(guān)聯(lián)性、困難性，筆者采取如下策略進行設(shè)計。

（一）分析課程標準，系統(tǒng)地重構(gòu)知識

對《義務教育信息科技課程標準（2022年版）》中的“人工智能與智慧社會\"模塊進行分析可知，其內(nèi)容可分為“人工智能的基本概念和常見應用\"“人工智能的實現(xiàn)方式\"“智慧社會下人工智能的倫理、安全與發(fā)展”三部分內(nèi)容[]

對“人工智能的基本概念和常見應用”的教學不應孤立進行，而應基于學生對具體“人工智能的實現(xiàn)方式”的體驗展開。“智慧社會下人工智能的倫理、安全與發(fā)展”也很難直觀感知，需要蘊含在對前兩者的反思中。因此，可將“人工智能的實現(xiàn)方式”的教學作為載體，通過情境展現(xiàn)人工智能對社會的影響，使學生在體驗中感受算法的作用，通過實驗體會數(shù)據(jù)、算力對人工智能的意義。

（二）構(gòu)建生動情境，有機地承載內(nèi)容

在微項自化學習中，具有真實性的生動情境不可或缺。情境需具備類似現(xiàn)實問題的復雜性，這有助于鍛煉學生提煉和解決問題的能力，建立知識與實際問題的聯(lián)系。但若情境過于復雜，項目難免會拖延過久。因此，不妨對情境加以限定、簡化，去除與教學內(nèi)容無關(guān)的因素，使項目更加聚焦。采用故事性情境搭配AI插圖的方式，可以快速吸引學生的注意力，增強代入感，代替大量語言描述，使教學更加緊湊。此外，在項目過程中，可預設(shè)“劇本\"推動情境發(fā)展，為學生提供幫助和引導。

以\"智能用電量預測\"項目為例，學生扮演編程愛好者一一小明，嘗試為受夏季電力供應不穩(wěn)困擾的電力部門尋找“智能用電量預測”的解決方案。在此過程中，學生需要多次分析問題并思考對策，教師則可視情況，通過“劇情人物”提供信息或資源，使學生在發(fā)散思維的同時適度聚焦于教學內(nèi)容上。

（三）設(shè)計問題鏈，有序地開展實驗

項目情境為問題的提出提供了相關(guān)信息，項自活動則是對解決問題的嘗試，而連接情境與活動的關(guān)鍵在于從情境出發(fā)對問題進行提煉。在項目開展過程中，學生往往會根據(jù)情境提煉出不同的問題。除鼓勵提出合理問題的學生進行深入思考外，教師還需準備一組并非“唯一思路”的參考問題鏈。這組問題鏈需要在邏輯上層層遞進、抽絲剝繭，逐步引導學生接近目標。這樣既能有效控制問題的復雜度，也更方便管理教學的進度。

微項目問題鏈中的問題應明確具體，以有效啟發(fā)學生思路。同時，要讓學生明白，教師提煉的問題只是看待情境的一個視角，其可行性尚需實驗驗證。利用問題鏈可以有序地組織各項活動和實驗，使學生能夠跟隨問題鏈的邏輯，從更系統(tǒng)的視角理解實驗內(nèi)涵。

（四）準備學習資源，適度地提供支架

微項目學習過程兼具挑戰(zhàn)性與自主性，需要相應的資源和活動支架支持。就人工智能教學而言，所需資源主要為數(shù)據(jù)、程序等。對于數(shù)據(jù)，可優(yōu)先通過可靠來源進行采集，若難以獲取，也可采用合成數(shù)據(jù)替代。教學所用程序應操作簡便、交互性強，不顯示與教學內(nèi)容無關(guān)的參數(shù)和代碼。例如，在“智能用電量預測”項目中，筆者選擇基于可視化編程開發(fā)具備友好界面的開源教具（如圖1），以降低學生的心理負擔和認知負荷。

學習資源的使用如無難度，則無需專門講解，在學習支架中加以引導即可。此外，可利用學習支架構(gòu)建一個學習框架，根據(jù)問題解決過程將實驗劃分為若干階段。這有助于學生明確每個階段的目標和重點，熟悉其中蘊含的思維方式。

三、初中人工智能微項目化實驗教學的實施案例

為進一步說明如何開展初中人工智能微項目化實驗教學，下面提供一個具體案例以供參考。本課例以“線性回歸預測\"教學為載體，結(jié)合學生已學的\"機器學習\"內(nèi)容，構(gòu)建“智能用電量預測\"的故事性情境，凸顯該技術(shù)的社會價值。通過問題鏈引導學生開展體驗和實驗，使其直觀感受人工智能特征與技術(shù)基礎(chǔ)。利用微項目化學習方式，串聯(lián)了《中小學實驗教學基本目錄（2023年版）》中提及的“體驗人工智能技術(shù)基礎(chǔ)”與“體驗人工智能算法\"兩類實驗。

（一）入項任務：尋找計算模型

【情境創(chuàng)設(shè)】（通過AI繪制插圖進行呈現(xiàn)，配合教師講述）小明所在城市在夏季用電高峰期電力供應不穩(wěn)定，有時電力不足無法制冷，有時則電力過剩浪費資源。在電力部門工作的媽媽表示，若能較為便捷地預測每日用電量，就能更好地完成電力調(diào)度。于是，一個問題浮現(xiàn)在小明的腦海中。

【本質(zhì)問題如何實現(xiàn)智能用電量預測？

【問題分析】學生可能會列舉出許多影響每日用電量的因素。本課選擇以最高氣溫來預測用電量。不難發(fā)現(xiàn)，在“輸入一計算一輸出\"三個環(huán)節(jié)中，缺少了\"計算模型”

【入項活動】嘗試根據(jù)學習單上提供的兩個數(shù)據(jù)集（以散點圖方式呈現(xiàn)），找到“計算模型\"（如圖2）。

【交流和總結(jié)】學生可能會繪制出不同的“計算模型”，因此需要通過測試來評估哪個“計算模型”更為準確。本課引人平均誤差來表示測試結(jié)果。同時，學生也會發(fā)現(xiàn)，若要從一張呈現(xiàn)密集且離散數(shù)據(jù)的散點圖中找出能夠準確表示最高氣溫和用電量關(guān)系的“計算模型”，僅依靠人力是遠遠不夠的。此時，已學的“機器學習”可以發(fā)揮重要作用。

該環(huán)節(jié)的目的如下：其一，引導學生快速進入問題情境，具體化“本質(zhì)問題”，明確下一步的目標；其二，讓學生通過“具身認知\"的方式獲得對“線性回歸\"的認識；其三，通過對多樣化結(jié)果的對比，引出“平均誤差\"這一統(tǒng)計量；其四，將“線性回歸”和已學的“機器學習”相聯(lián)系，構(gòu)建知識結(jié)構(gòu)，并引出后續(xù)活動。

（二）項目探究實驗一：體驗用電量預測

【情境創(chuàng)設(shè)】媽媽協(xié)助小明收集了12000條數(shù)據(jù)用以分析“計算模型”。小明在老師的協(xié)助下完成了一個可通過機器學習找到“計算模型”的智能預測程序。

【驅(qū)動問題1】如何利用機器學習實現(xiàn)智能用電量預測？

【探究任務1在任務單（如圖3）的指引下，將12000條訓練數(shù)據(jù)導入“智能預測程序”訓練模型，將“模型表達式”和“訓練用時”記錄下來。隨后，利用教師提供的3600條測試數(shù)據(jù)進行測試，將“平均誤差\"記錄下來。最后，利用獲得的模型對最高氣溫為 的情況進行預測，將“預測結(jié)果\"和“預測用時”記錄下來。

【交流和總結(jié)】學生通過體驗，熟悉了通過機器學習實現(xiàn)用電量預測的過程。通過對比“訓練用時”和“預測用時\"可知，在機器學習過程中“模型訓練\"所需時間遠大于“模型應用”，進而可知“模型訓練\"對算力的依賴遠大于“模型應用”。

該環(huán)節(jié)的主要目的是讓學生通過體驗，了解通過機器學習實現(xiàn)“線性回歸”的過程，回應“驅(qū)動問題1”的同時，初步解決“本質(zhì)問題”。此外，項目探究實驗一作為后續(xù)活動的基礎(chǔ)，其間記錄下的“訓練用時\"和“平均誤差\"也可以作為項目探究實驗二的對照組。

（三）項目探究實驗二：優(yōu)化用電量預測

【情境創(chuàng)設(shè)】媽媽告訴小明，若要將預測程序投入實際應用，其平均誤差仍然過大，希望小明嘗試進行優(yōu)化。

【情境分析】可能有學生認為可以通過手動修改模型來改善效果，但稍作嘗試后便會發(fā)現(xiàn)無從下手?；仡櫼褜W的“機器學習”內(nèi)容，不難提出一種可能的解決方案一一增加訓練數(shù)據(jù)。

【驅(qū)動問題2】能否通過增加訓練數(shù)據(jù)的方式來改善預測效果？

【探究任務2】在任務單的指引下，將訓練數(shù)據(jù)量從12000條增加到24000條，重新訓練模型，并記錄模型表達式和訓練用時。隨后，利用原有的3600條測試數(shù)據(jù)再次進行測試，記錄平均誤差。將記錄下的數(shù)據(jù)與項目探究實驗一中記錄下的數(shù)據(jù)進行對比，驗證預測效果是否得到改善。

【交流和總結(jié)通過對比可知，平均誤差相較于項目探究實驗一明顯下降，說明增加訓練數(shù)據(jù)有可能提升預測效果。當增加訓練數(shù)據(jù)量時，發(fā)現(xiàn)“訓練時間”顯著變長，由此可知基于大數(shù)據(jù)的訓練耗時較長。若要縮短訓練時間，需提升機器算力。

該環(huán)節(jié)的主要目的是通過對比，探索數(shù)據(jù)、算力、機器學習和一元線性回歸預測之間的關(guān)系，幫助學生構(gòu)建認知體系。在回應驅(qū)動問題2的同時，優(yōu)化“本質(zhì)問題”的解決方案，讓學生直觀感受數(shù)據(jù)、算力、算法對人工智能的意義。

（四）活動評價

（1）對項目開展的評價：針對在課中、課后提交的學習任務單和作品進行評價，及時了解學情，調(diào)整教學進度和方式，解決生成性問題，發(fā)現(xiàn)學生在問題解決過程中的閃光點和不足之處。該評價視角有助于教師在開展活動時全面把握項目整體情況，為后續(xù)教學安排提供依據(jù)。

（2）對知識掌握的評價：在課后針對本單元重難點進行測試和提問，了解學生對學習內(nèi)容的認知情況。在發(fā)展學生問題解決能力的同時，確保學生對相關(guān)知識有正確認識，這是微項目化學習的應有之義。

（3）學生自評：學生在完成任務后，對自己的學習表現(xiàn)進行打分。該評價視角不僅可以促進學生自我反思、激發(fā)學生學習內(nèi)驅(qū)力，還有助于學生建立學習評價標準，發(fā)展元認知能力。

四、微項目化實驗教學的反思

（一）學習支架和資源對于微項目化實驗教學不可或缺

為保障微項目化實驗教學的順利開展，筆者針對性地開發(fā)了學習支架和資源。學習支架著重解決操作上的難點并梳理學生思路，資源則強調(diào)友好的交互性和過程的可視化。在教學實施過程中，學生在兩者的支持下順利地開展了項目。學習支架和資源不僅為學生提供了必要的引導和支撐，確保了實驗教學的順利進行，還為學生提供了豐富的學習資源和實踐機會，促進了學生的全面發(fā)展。

（二）對于學生差異性的關(guān)注是微項目化學習設(shè)計的難點

微項目化學習雖然在管理效率和知識密度上優(yōu)于傳統(tǒng)項目化學習，但緊湊的學習過程可能難以讓學生充分展現(xiàn)個性，也不利于教師關(guān)注到學生的個體差異。此外，由于學生在學習能力、興趣愛好、背景知識、學習風格等方面不同，項目設(shè)計難以完全滿足學生的個性化發(fā)展需求。如何確保每個學生都能夠在項目中獲得有效的學習體驗，是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。

筆者認為，除了采用傳統(tǒng)的調(diào)查與訪談、設(shè)定靈活的學習目標、提供多樣的學習資源等方法，生成式人工智能或?qū)⒊蔀榭朔摾щy的新路徑。

（三）生成式人工智能為微項目化學習設(shè)計提供了更多可能

利用生成式人工智能可為微項目化學習配上貼切的插圖，從而更好地營造情境，增強學生的代入感，此舉得到了學生的積極反饋。此外，生成式人工智能作為當前熱點技術(shù)，為微項目化學習設(shè)計提供的創(chuàng)新空間遠不止于此。在后續(xù)設(shè)計中可以嘗試利用生成式人工智能，實現(xiàn)項目內(nèi)容的個性化、成果評估的及時化、反饋與輔導的智能化以及學習路徑的定制化。

[參考文獻]

[1]禹舜堯，吳海豐，馬穎瑩，等.初中生對“人工智能與智慧社會\"的認知現(xiàn)狀調(diào)查：以S學校初中一、二年級為例[J].中國信息技術(shù)教育，2024（5）：43-46.

[2]教育部教育技術(shù)與資源發(fā)展中心（中央電化教育館）.中小學實驗教學基本目錄（2023年版）[Z].北京：教育部教育技術(shù)與資源發(fā)展中心，2023.

[3」林力文.基于真實情境的微項目課堂教學實踐策略[J].中小學信息技術(shù)教育，2023（8）：48-50.

[4]焦金金.常態(tài)教學中微項目的設(shè)計與應用[D].上海：上海師范大學，2011.

[5」胡譯丹.基于微項目學習的初中信息技術(shù)教學的設(shè)計與實踐研究[D].南昌：南昌大學，2022.

[6」中華人民共和國教育部.義務教育信息科技課程標準：2022年版[M].北京：北京師范大學出版社，2022.（責任編輯羅艷）