基础教育阶段人工智能课程的有效教学模式探析

    郑妍 周倩 王惠欣

    摘 要:随着人工智能课程在中小学的推进,探索适宜的课程教学模式被提上日程,文章首先对国内外中小学人工智能课程实施模式进行梳理,发现以教师为主体的教授式教学与以学生为主体的项目式学习是目前人工智能课程实施中应用较多的两种教学模式。讲授式教学适合于学生人工智能思维的培养,但不太利于学生人工智能应用能力、人工智能情感以及问题解决、创新、协作、共情等方面能力的培养,而这些是人工智能时代所需的最宝贵的能力,项目式学习则反之。在此基础上分析了中小学人工智能课程的培养目标,并探究了“有意义的讲授+项目式学习”教学模式的应用。

    关键词:人工智能;课程;教学模式

    中图分类号:G420? ? ? ? 文献标志码:A? ? ? ? ? ?文章编号:1673-8454(2019)16-0010-05

    一、引言

    当前,人工智能技术成为经济社会发展的下一个引擎,深度学习与大数据的兴起以及由此带来的个性化学习,促成了人工智能在教育领域的又一次应用爆发。各国政府高度重视人工智能的发展,2015年以来,美国已发布《国家人工智能发展与研究战略计划》《为人工智能的未来做好准备》和《人工智能、自动化和经济报告》等三份重要报告;2017年,日本制定了《人工智能的研究开发目标和产业化路图》;2018年,欧盟委员会向欧洲议会、欧盟理事会、欧洲理事会、欧洲经济与社会委员会及地区委员会提交了题为《欧盟人工智能》的報告,描述了欧盟在国际人工智能竞争中的地位,并制定了“欧盟人工智能行动计划”[1]。人工智能在我国的发展同样受到高度重视,2017年7月,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,明确提出到2030年我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心,为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础,并提出要加快培养聚集人工智能高端人才,建设人工智能学科[2]。

    为响应国家号召,加快人工智能人才的培养,2018年4月10日,教育部发布关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知,提出未来将形成“人工智能+X”的复合专业培养新模式,还对中小学、高校等多层次教育体系提出要求,未来将在中小学阶段引入人工智能普及教育[3],为人工智能教育的发展指明了方向。

    二、中小学人工智能教学模式构建的迫切性

    美国斯坦福大学人工智能、机器人和未来教育项目执行主任、斯坦福全球创新设计联盟联席主席蒋里指出,随着人工智能的发展,现在的小学生、中学生,等10-20年后进入社会,有可能成为第一代一进入社会就被替代的一代,因为部分重复、机械性的工作将会被替代,人工智能既需要技术型人才也需要通用型人才,不仅包括技术层面精深的专家,也包括对人工智能理解透彻的应用专家,还需要把握技术趋势和未来社会发展的未来学专家[4],因此人工智能教育不仅仅局限于在高校培养人工智能领域的高技术人才,还应使未来社会中每个人都能熟悉人工智能、应用人工智能。因为在未来社会,人机协同将成常态。

    随着人工智能技术的快速发展,英、美、澳等发达国家纷纷开始在中小学设立人工智能课程[5],我国早在2003年颁布的《普通高中技术课程标准(实验)》中就在信息技术课程选修模块设置了“人工智能初步”。科技发展至今,中小学开展人工智能教育成为大势所趋。为响应国家号召,培养适应人工智能时代全面发展的人,大批人工智能教材涌向学校,由任友群指导编写、涵盖小学到高中的首套人工智能教材《AI上未来智造者——中小学人工智能精品课程系列丛书》已在上海的嘉定一中、交大附中嘉定分校以及嘉定青少年科创集散地试用,并将逐步正式引入全国更多中小学正式上课,其中,与小学阶段对应的课程内容涉及力学、数学等知识,旨在通过对传感器的使用方法和工作原理的探究,培养学生的逻辑思维;与初中阶段对应的课程内容涉及人形机器人的基础理论,教授语音交互、智能感知、智能决策图形化编程软件等知识;与高中阶段对应的课程内容包括Python编程、开源主板应用、变形机器人搭建等高阶课程。除这种全系列的涵盖小学至高中的人工智能教材外,由陈玉琨、汤晓鸥编写的《人工智能基础(高中版)》也广受关注,它是我国第一本面向中学生的人工智能教材,此书的一个亮点在于让学生了解到人工智能概念、原理及其相互关系是如何被发现的,以及其在现实世界中的具体作用,此外,全书还涵盖了22个实验供学生动手实践。各种中小学人工智能教材还在不断地涌入市场,探索适宜的中小学人工智能课程教学模式迫在眉睫。

    三、国内外人工智能课程实施模式

    目前对中小学人工智能课程实施模式的研究主要有讲授式为主与探究式为主两种方式。

    以讲授式为主的课程实施方式主要有如下研究:杜海琼、张剑平于2008年针对2003年教育部颁布的《普通高中技术课程标准(实验)》中信息技术课程选修模块“人工智能初步”的三个主题:知识及其表达、推理与专家系统、人工智能语言与问题求解,提出利用Prolog语言来进行人工智能课程的讲授,并给出了Prolog语言在这三个主题应用中的具体案例及分析[6],此种基于编程语言的教学模式有效系统地进行了人工智能知识点的传授及学生逻辑思维的锻炼,但缺乏与生活实际的联系,学生不易建立所学人工智能知识与现实世界的联系。赵飞龙等2018年在基于建构主义的教学设计模式和基于电子书包的PBL教学模式的指导下,建构出了人工智能科普教育教学模式,其教学实施过程以教师的讲授为主,提倡教师有意义的情境创设及对学生知识原理理解的支持,同时注重学生练习及分享,并以初一《语音合成》课程为例详细解释了教学流程的实施[7],此模式在教师传授基础的人工智能知识方面有很好的借鉴价值,学生在有意义情景下的学习比较容易建立人工智能知识与生活实际的联系。但此种缺乏学生自主探究项目的教学模式,使得学生发现问题、解决问题的能力及创新能力在自主探究过程中得不到良好培养,这些能力是人工智能时代学生人工智能素养培育中的重要内容。

    对以探究式为主的课程实施方式的研究较多:李鸣华2008年论述了案例教学法在高中人工智能课程中的运用,并对案例教学法运用于人工智能课程中案例的编选、呈现、分析等原则及方法进行了详细论述[8]。强调教师作为课程的辅助者,引导学生积极参与进给定案例情境的探究中,此方法突出了学生主体性的发挥,利于学生建立人工智能知识与实际问题的联系,学生的分析问题、解决问题能力也得到了充分培养,但由于人工智能知识的综合性、复杂性,一味强调学生探究性的发挥有可能导致知识逻辑思维建立的不完善。北京师范大学课程与教学研究院在中小学人工智能课程教学实践方面进行了探索,其课程以项目式学习为主要形态,依托项目使学生动手探究,教师转变为学生探究过程中的指导者、辅助者,学生的学习积极性得到了充分发挥[9]。其与案例教学法在人工智能课程中的实施有相似之处。陈凯泉等2018年提出,目前我国开展得如火如荼的STEM教育、创客教育中均部分涉及人工智能教育的影子,人工智能相关内容的复杂性、跨学科性致使人工智能教育最好以一种贴近生活实际的探究式教学方式展开[10]。目前探究式教学也是STEM、创客教育中普遍采用的教学策略。

    国外学者主要采用项目式学习的方式来进行人工智能课程的实施探究,如Nicole Sintov、Debarun Kar等人探究了使用从问题到项目的脚手架框架来教授人工智能[11],即以一个真实世界的问题为基础,引入基于项目的学习与教学来支持教授复杂的人工智能概念,问题到项目的脚手架的好处是有一个统一的主题,使学习者和指导者能够将概念和任务与中心思想联系起来。同时主题还提供了增强相关性的能力,案例中的项目以游戏项目的形式展开;课程实施方式为从真实世界的问题开始,逐步引入复杂的人工智能概念,使用讲座、互动练习,最终通过动手游戏来促进学习;以保护野生动物安全的游戏为例,利用人工智能明确部署安全资源,帮助护林员自动生成随机巡逻策略,游戏中学习者可以轮流扮演护林员和偷猎者的角色,展开形式为个人或小组,分团队进行策略制定及策略程序对抗,并在此过程中不断优化自己的程序;从最终结果来看,采用这种方法,使用游戏植根于现实世界的问题,学习者的参与度较高且增加了他们学习人工智能概念的兴趣。Amruth N Kumar采用同样的方式使用机器人教授人工智能课程[12],课程实施载体是具体的项目,针对每个学习内容主题,设计对应项目让机器人参与到现实世界中有意义的任务中,其项目有盲搜索、游戏玩法等,此种教学方式对学生理解算法的复杂性及处理突发性、不确定性的编程大有裨益,课程实施过程中确保了开放的实验室,允许课后完成项目以此来保证学生设计、测试、创新时间的充裕,同时根据学生的项目完成情况及反馈适当对环境和机器人项目成功的标准做出调整,当项目完成标准不变时,学生逐渐尝试与他人合作来共同完成一个项目,最终,实验结果表明基于真实生活情境的项目对学生学习人工智能课程的优势作用更显著,因为现实生活中的环境通常要求近似而不是精确,更易允许从错误中逐渐改进来取得成功,并帮助学生理解如何操作一个算法,学生对人工智能课程的投入也变得更高。

    总之,基于探究式教学方式的人工智能课程实施模式对学生发现问题、解决问题能力、创新能力、人际协作能力的培养大有裨益。但由于人工智能课程的特性,对基础教育而言,如何使人更好地适应人工智能新时代,培养适应人工智能时代全面发展的人是人工智能课程需要真正解决的问题[9]。因此,除了联系实际生活对学生人工智能应用能力的培养外,还应该注重学生人工智能思维、对人工智能基本原理等知识以及人工智能涉及的情感、伦理等方面知识的培养。只有这样,才能在未来时代达到人的智能与人工智能协同共生。

    四、中小学人工智能课程的培养目标分析

    人工智能在简单重复的脑力勞动等方面确实有其独特的优势,但其绝不能全面替代人类,目前教育要培养“人工智能时代的原住民”, 即掌握人工智能时代所需知识与能力、能够与人工智能系统协作的创新型、智能型人才[13]。BBC基于牛津大学卡尔·佛雷和米歇尔·奥斯本(Frey&Osborne,2016)的数据分析了未来的职业淘汰率,结果显示掌握社交、协商、同情心、创意和审美的职业被取代的几率非常小[14]。因此,在教授人工智能课程的过程中,不仅要注重人工智能支撑技术、基本原理等知识的系统传授,还要注重对学生那些不能被代替的如共情能力、提出问题、解决问题的能力、创新能力等的培养,毕竟未来时代不只需要熟练人工智能的技术型人才,还需要广大理解并熟悉应用的人。

    英、美、澳等发达国家的人工智能课程体系体现出了其培养目标,除了对人工智能应用模块如专家系统、自然语言处理等知识的学习外,一个突出特色还体现在对学生人工智能时代思维方式的培养上[5]。如印第安纳州幼儿园至八年级的计算机科学标准中对于人工智能课程提出了明确要求:通过对人类智能与人工智能在表征方式及行为模式等方面的对比来识别二者的差异。这种差异识别的过程中,学生对人工智能解决问题的方式有了更深的理解,其人工智能思维也随之得到了提升,正如蒋里博士指出的那样,人的智能+人工智能是未来教育的最大出路,让学生在人工智能课程的学习中不仅学习专业的人工智能知识,在此过程中培养学生的人工智能思维,使其更加熟知人工智能与人类智能的差异及各自优势,在未来更得心应手地应用人工智能、与人工智能相处,这是中小学人工智能课程实施的最大出路。人工智能时代需要未来的公民熟知并能掌握常用的智能工具、机器、设备等来处理生产、生活特别是研发创新工作中的复杂问题[5]。基于此,中小学人工智能课程应着重培养学生下述方面的能力:

    1.人工智能思维

    人工智能思维的核心是认知,涉及如何解决人工智能通用问题,是一套成熟的、应用广泛的知识表征观念,以及相应的易用的推理引擎[15]。人工智能思维可以帮助学生理解人工智能基本原理和解决问题的方法,有助于人工智能知识的迁移。正如《普通高中信息技术课程标准(2017年版)》中明确提出通过学习人工智能,学生应该能描述典型人工智能算法的实现过程,这是人工智能时代一种基础的思维方式。

    2.人工智能应用能力

    人工智能应用能力涉及学生利用人工智能技术解决现实生活中的问题,能熟练自如地利用人工智能,达到人机协同的状态,学生可以在实践中根据具体问题,进行人工智能应用模块的修正改进甚至重新设计,人工智能应用能力的培养一般可以通过项目式学习的方式,培养学生在实践中利用人工智能解决问题及实践创新的能力[7]。

    3.人工智能情感因素

    人工智能有其适合的问题,但绝对不能取代人的智能,人的共情、审美、创意等能力是人工智能不能代替的。应该培养学生对人工智能积极合理的认识,悦纳人工智能,并自觉遵守人工智能相关伦理道德[16],客观认识人工智能技术对社会生活的影响,对人工智能树立正确的态度。把握培养目标,让学生了解人工智能,具备人工智能思维,应用人工智能,对人工智能技术及自身能力的优势与劣势有一个清楚的认知,成为“人工智能时代的原住民”。

    五、中小学人工智能课程教学模式探析

    王本陆等2018年提出中小学人工智能课程是培养适应人工智能时代的全面发展的人,在人工智能时代,人文素养、创造力及计算思维将是青少年所需的核心能力[9]。需要明确的是人工智能思维与计算思维密切联系,因为具备计算能力的机器智能是实现智能的主要手段[15],这也反映出人工智能思维较之计算思维涉及的范围更广。

    学生人工智能的思维、应用能力及情感是中小学人工智能课程培养的重点,因此,人工智能课程的实施既要紧抓教学内容,确保知识的系统传授,在此过程中使学生的思维得到健全培养,又要注重学生自主探究能力的发挥。综合国内外研究现状,可知项目式学习是人工智能探究活动开展的最佳方式之一,贴近生活实际的案例使学生的学习好奇心、积极性得到充分激发,同时能习得利用人工智能解决具体问题的能力,在项目开展的过程中,学习者发现问题、解决问题、创新、协作、共情等人工智能时代所需的最宝贵的能力也得到了发展。在教师系统讲授及学生主动探究的过程中,伦理知识、对人工智能的正确定位等人工智能情感一直在渗透其中。因此,中小学人工智能课程适宜的教学模式应该是“教师有意义的讲授+学生为主体”的项目式学习。调整好课时安排,在基础课程知识传授之后,紧接一个相关的难度、形式设置合理的项目,让学生进行更深入的探究。

    “有意义的知识传授+学生为主体”的项目式学习在中小学人工智能课程中的实施过程如下:

    1.提出问题,激发学习兴趣

    “人工智能”研究对象规定为人工智能的基本原理和技术,知识点的抽象性、逻辑性致使其通常采用教师讲授为主的教学模式[17]。中小学人工智能课程中的知识传授并非走传统“填鸭式”的老路,教师可以利用与学生学习生活紧密相关的问题来激发学生的学习兴趣,吸引其注意力,发挥其学习的主观能动性,这也可以促使學生将人工智能与实际生活联系起来。

    2.新知讲授

    人工智能时代,精通人工智能的专门人才的培养固然重要,但就基础教育阶段而言,使人更好地适应人工智能时代[9],是一个更加重要的问题。因此教师在传授知识的过程中,应该更关注学生人工智能思维的培养,同时进行人工智能伦理道德等方面的普及,而非仅仅要求学生进行复杂算法等知识点的学习掌握。比如在高中人工智能知识点“分类器”的讲述中,教师应该将讲授重点放在分类过程即特征提取、分类器的训练、测试应用这三阶段的实现原理、相互关系上,而非将关注点仅仅聚焦于训练算法,学生学习之后,更应该达到熟悉分类器工作思想、了解其在生活中应用的目标。

    3.项目开展,实践探究

    在每个知识点的传授之后,应该紧接一个与之相关的、联系生活实际且难度适宜的项目来促使学生人工智能应用能力的发展,需要明确的是,实际的项目探究不能随堂练习化,学生必须亲历发现问题、解决问题的过程。比如关于分类器所涉及的基础知识原理讲授完成之后,教师设计一个以真实问题为主题的项目让学生展开分组协作探究。以花朵分类为例,要求学生自行制定项目实施流程,最终得到一个花朵分类器。教师作为探究过程中的辅助者,为学生提供训练集等探究所需的资源,考虑到时间因素,教师可以提供部分数据,但为了增强学生的体验感,可以让学生自行测量花朵数据来充实训练集。学生在实践探究的过程中,可以体会到不同训练算法训练出的分类器的差异,并通过分类准确率来选择出成效最佳的分类器。小组协作的方式使学生的社交能力、共情能力等都得到了发展,在项目实践中,学生势必会面临许多实际的、非良构的问题,其问题解决能力也会逐渐增强,同时学生的人工智能应用能力、对人工智能的定位认识也更加明晰,深刻体验到了人工智能技术带给学习、生活的影响,进一步激发了其学习人工智能的积极性,非常利于人机协同的未来时代。

    4.探讨交流

    项目实践过后的探讨交流可以为学生提供一个很好的反思改进机会,学生可以互相交流自己小组在项目实践中遇到的各种问题及解决途径,也可以交流项目协作中的小组分工等问题,同时从其他小组中获得有益的经验,有利于下次项目的顺利开展,通过比对自己与他人的作品可以更加深化对知识的理解。最后,通过教师评价、小组互评、小组自评来对项目实施过程中的问题及最终的项目成功做出评价,学生获得反馈后可以进一步改进自己的作品,获得提升发展。

    此教学模式可以根据教学内容灵活安排,教学内容可以是课程中的一节或是一章。教师根据教学内容合理安排课时,若是内容较多,则可在讲授基本知识后布置项目主题,让学生进行构思,下节课的时候再进行分组项目探究及分享交流。甚至可以安排一个以上的项目,一个作为基础知识巩固,一个作为拓展提高,只要把握“教师有意义的讲授+学生为主体”的项目式学习的人工智能课程模式的培养核心便可。

    针对中小学人工智能课程的培养目标,此种“教师有意义的讲授+学生为主体”的项目式学习模式可以有效培养适应人工智能时代的人才。教师有意义的讲授确保了知识系统的完整连贯性,学生的人工智能思维能得到良好的培养,学生为主体的项目式学习使得学生发现问题、解决问题能力以及创新能力得到培养,增强了人工智能应用能力,同时协作探究的过程中学生的社交能力及对人工智能的定位与情感也朝着正确的方向发展,有利于培养适应人工智能社会的人才。

    参考文献:

    [1]任友群.人工智能的教育视角初探[J].远程教育杂志,2018,36(5):37.

    [2]国发[2017]35号.国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[Z].

    [3]教技[2018]3号.教育部关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知[Z].

    [4]何哲.通向人工智能时代——兼论美国人工智能战略方向及对中国人工智能战略的借鉴[J].电子政务,2016(12):2-10.

    [5]肖高丽,梁文明.中小学实施人工智能课程的意义、挑战与对策[J].教学与管理,2018(22):70-72.

    [6]杜海琼,张剑平.基于Prolog的人工智能课程教学探索[J].中国电化教育,2008(11):88-91.

    [7]赵飞龙,钟锟,刘敏.人工智能科普教育探究——以初中“语音合成”课为例[J].现代教育技术,2018,28(5):5-11.

    [8]李鸣华.案例教学法在高中人工智能课程中的运用研究[J].中国电化教育,2008(2):99-102.

    [9]王本陆,千京龙,卢亿雷,等.简论中小学人工智能课程的建构[J].教育研究与实验,2018(4):37-43.

    [10]陈凯泉,何瑶,仲国强.人工智能视域下的信息素养内涵转型及AI教育目标定位——兼论基础教育阶段AI课程与教学实施路径[J].远程教育杂志,2018,36(1):61-71.

    [11]Nicole Sintov,Debarun Kar,Thanh Nguyen,et al.Keeping it real:using real-world problems to teach ai to diverse audiences[J].AI Magazine,2017,38(2):35-47.

    [12]Amruth N Kumar. Three years of using robots in an artificial intelligence course: lessons learned[J].Journal on Educational Resources in Computing (JERIC),2004,4(3):2.

    [13]徐晔.从“人工智能教育”走向“教育人工智能”的路径探究[J].中国电化教育,2018(12):81-87.

    [14]余胜泉.人工智能教师的未来角色[J].開放教育研究,2018,24(1):16-28.

    [15]吴刚.从工具性思维到人工智能思维——教育技术的危机与教育技术学的转型[J].开放教育研究,2018,24(2):51-59.

    [16]汪明.基于核心素养的学生智能素养构建及其培育[J].当代教育科学,2018(2):83-85.

    [17]陈彬.问题驱动式教学在“人工智能”课程中的探索与实践[J].计算机工程与科学,2014,36(S2):279-282.

    (编辑:鲁利瑞)