◇ 北京 王珊珊 賀 新

人工智能與化學(xué)的融合體現(xiàn)在有機(jī)化學(xué)、催化化學(xué)等諸多方面.被譽(yù)為“化學(xué)AlphaGo”的先驅(qū)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)用人工智能開發(fā)出有機(jī)合成的機(jī)器人,合成路線設(shè)計(jì)的成功概率不輸于有機(jī)合成專家.此外,人工智能還應(yīng)用于推測(cè)新型藥物分子,幫助研究人員設(shè)計(jì)更便宜、更高效的催化劑等.人工智能與化學(xué)科學(xué)研究的結(jié)合已經(jīng)如火如荼地展開了,這是否會(huì)撬動(dòng)中學(xué)化學(xué)教學(xué)的改進(jìn).如何將中學(xué)階段的化學(xué)學(xué)習(xí)初步實(shí)現(xiàn)和人工智能的融合,本文通過以下課例,做了初步的探索和嘗試.

1 教學(xué)內(nèi)容分析

本節(jié)內(nèi)容屬于2004年人教版《必修1》第三章第3節(jié)“用途廣泛的金屬材料”.2017年課程標(biāo)準(zhǔn)對(duì)金屬材料的要求如下：“結(jié)合實(shí)例認(rèn)識(shí)材料組成、性能與應(yīng)用的聯(lián)系.”繼本校“汽車中的化學(xué)”系列教學(xué)開展到第4階段,再結(jié)合當(dāng)時(shí)教學(xué)進(jìn)度,筆者將本節(jié)課聚焦汽車骨架——汽車中金屬材料應(yīng)用較多的部位之一,尋找性能合適的金屬材料.

人工智能助力汽車設(shè)計(jì),近些年在汽車工業(yè)界已有了不同程度的應(yīng)用.與材料選擇相關(guān)的應(yīng)用列舉如下：1)從云端材料數(shù)據(jù)庫中儲(chǔ)存上千種材料,人工智能可以幫助設(shè)計(jì)師加快設(shè)計(jì)效率.2)人工智能可根據(jù)產(chǎn)品性能要求,如強(qiáng)度、質(zhì)量、材料等,基于人工智能算法,同步生成多種可行的解決方案.此外,人工智能還能設(shè)計(jì)出新的部件,可將多個(gè)不同部件整合成一體化零件,實(shí)現(xiàn)減重同時(shí)又能增加強(qiáng)度.

學(xué)生可以基于用途解決材料選擇的簡(jiǎn)單問題,但是遇到汽車的真實(shí)情境,就要面對(duì)車身骨架零部件功能各異,金屬材料種類繁多的難題.能否將人工智能引入本節(jié)課的教學(xué)來幫助解決與化學(xué)相關(guān)的真實(shí)選材問題呢? 本課從以下方面展開討論：先從碰撞安全角度,考慮不同部位對(duì)金屬強(qiáng)度需求不同,選擇合適的金屬材料;進(jìn)一步結(jié)合成本因素,對(duì)市售車型優(yōu)選;最后討論汽車輕量化問題,對(duì)車身骨架再次優(yōu)化.本節(jié)課將車身金屬材料的選擇與人工智能學(xué)習(xí)融合,學(xué)生運(yùn)用化學(xué)和計(jì)算機(jī)編程兩方面知識(shí)和能力共同解決實(shí)際問題.

2 學(xué)情分析

學(xué)生在初中階段初步學(xué)習(xí)了金屬材料,能從性質(zhì)、成本、資源可獲得性、回收利用等多因素對(duì)合金材料進(jìn)行選擇.現(xiàn)在一些學(xué)校已經(jīng)開展了人工智能相關(guān)課程,為人工智能和學(xué)科教學(xué)融合提供了可能.此外,本課程實(shí)施班級(jí)的學(xué)生具有計(jì)算機(jī)相關(guān)特長(zhǎng),因此筆者嘗試將金屬材料選擇和人工智能融合,設(shè)計(jì)符合學(xué)生特點(diǎn)的教學(xué)內(nèi)容.

3 教學(xué)目標(biāo)

在解決車身骨架選材、車型評(píng)價(jià)的問題中,學(xué)生感受化學(xué)學(xué)科與人工智能的交叉融合,深入理解并應(yīng)用性質(zhì)和用途的聯(lián)系,提升了跨學(xué)科的綜合問題解決能力.在汽車輕量化討論中,能運(yùn)用材料的物理和化學(xué)性質(zhì)并結(jié)合多因素解釋問題,學(xué)生體會(huì)到節(jié)能減排在生產(chǎn)生活中的重要作用,并感受到人與自然的和諧可持續(xù)發(fā)展的必要性.

4 教學(xué)重點(diǎn)

本節(jié)課學(xué)生需要運(yùn)用性質(zhì)用途的關(guān)系,在車身骨架材料選擇的真實(shí)情境中,綜合多方面因素,最終解決復(fù)雜的實(shí)際問題.

5 教學(xué)難點(diǎn)

人工智能作為解決問題的手段,需要學(xué)生具有較多的知識(shí)儲(chǔ)備并耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力,盡管對(duì)于有一定計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)的學(xué)生來說,難度也較大.考慮到授課實(shí)際情況,信息技術(shù)教師寫好了基本代碼,學(xué)生在課堂上需要結(jié)合真實(shí)問題,確立模型,讀懂已有代碼并改編程序語言.

6 教學(xué)過程

表1

環(huán)節(jié)1保安全

教師引導(dǎo)：1)汽車車身的演變經(jīng)歷了馬車型、箱型、甲殼蟲型和目前廣泛使用的船型.車身的變化,不僅是為了遮風(fēng)擋雨,更小的風(fēng)阻,更高的速度,也為安全保駕護(hù)航.

2012年11月16日，水利部部長(zhǎng)陳雷在水利部傳達(dá)貫徹黨的十八大精神大會(huì)上的講話中提到[6]，黨的十八大報(bào)告多處涉及水利工作，并把水利放在生態(tài)文明建設(shè)的突出位置。在水利改革創(chuàng)新方面，強(qiáng)調(diào)要完善最嚴(yán)格的水資源管理制度，深化資源性產(chǎn)品價(jià)格和稅費(fèi)改革，建立資源有償使用制度和生態(tài)補(bǔ)償制度，積極開展排污權(quán)、水權(quán)交易試點(diǎn)。這一系列重要論述和重大部署，進(jìn)一步完善了我國新時(shí)期治水方略，深化了水利工作內(nèi)涵，拓展了水利發(fā)展空間。水是生態(tài)環(huán)境的控制性因素，水生態(tài)文明是生態(tài)文明的重要組成和基礎(chǔ)保障。

2)播放汽車安全碰撞試驗(yàn)：提問為什么汽車前部被嚴(yán)重撞壞,但是駕駛員卻可以受到較好的保護(hù)? 這種看似破損嚴(yán)重的汽車是安全的嗎?

3)安全的車身結(jié)構(gòu)應(yīng)該具有怎樣的特點(diǎn)? 選取車身骨架結(jié)構(gòu)中非常重要的四個(gè)部位(A 柱、B 柱、T形梁和前縱梁,如圖1),請(qǐng)你談?wù)?怎樣設(shè)計(jì)更安全?

圖1

學(xué)生活動(dòng)：

學(xué)生1：汽車撞壞后吸收了碰撞能量,駕駛員才能安全.因此車前部看似嚴(yán)重?fù)p壞,車身卻是安全的.

學(xué)生2：A 柱、B柱、T 形梁位于乘坐安全區(qū),應(yīng)選擇剛性大的金屬材料,保證在巨大外力碰撞下不變形,繼而保證駕駛員安全.前縱梁位于汽車前部吸能區(qū),采用有韌性的金屬材料,通過形變吸收能量,減少碰撞對(duì)駕駛員的沖擊.

學(xué)生3：建立模型并得出運(yùn)行結(jié)果,如圖2所示.

圖2

圖3

環(huán)節(jié)2降成本

教師引導(dǎo)：我們不僅希望汽車越安全越好,同時(shí)也希望價(jià)格更能讓消費(fèi)者接受,性價(jià)比高的車型無疑是受大家歡迎的.根據(jù)能查到的汽車骨架所用鋼材的強(qiáng)度和用量數(shù)據(jù),我們?nèi)绾芜M(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)整理,并評(píng)選出性價(jià)比高的車型呢?

建立模型,如圖3所示.

優(yōu)選結(jié)果顯示：性價(jià)比最高的是某C 車型;如果從高和超高強(qiáng)度鋼用量來看,最安全的是某S車型.

設(shè)計(jì)意圖：在此環(huán)節(jié),學(xué)生建立問題解決的模型,分析整理圖表,完成數(shù)據(jù)挖掘過程,再修改教師提供的編碼,獲得運(yùn)算結(jié)果.為了挑選性價(jià)比高的車型,學(xué)生需要考慮多方面因素：從安全角度要提高高強(qiáng)度鋼的使用,同時(shí)盡可能降低價(jià)格,將兩種因素同時(shí)作為編程的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),才能借助計(jì)算機(jī)程序?qū)Σ煌囆瓦M(jìn)行評(píng)價(jià),切實(shí)提升了真實(shí)問題綜合解決的能力.

環(huán)節(jié)3促環(huán)保

表2

學(xué)生活動(dòng)：

學(xué)生1：密度小的金屬,比如鋁,使得汽車質(zhì)量輕、油耗低、減少空氣污染;制品表面有一層致密的氧化膜,因此車身抗腐蝕性增強(qiáng).鋁合金回收再利用率很高,節(jié)約了金屬資源.

學(xué)生2：鎂合金也可以用于輕量化,它比鋁有更明顯的減重效果,相對(duì)成本只有略微升高.而且我國鎂資源豐富,可以降低生產(chǎn)成本,從而實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用.

學(xué)生3：很多跑車車身選擇了碳纖維,但是因?yàn)槌杀靖?很難推廣.因此復(fù)合材料中玻璃纖維增強(qiáng)塑料應(yīng)用前景要好于碳纖維.

設(shè)計(jì)意圖：汽車輕量化目前可通過三種途徑實(shí)現(xiàn)：選擇輕質(zhì)材料,結(jié)構(gòu)優(yōu)化和制造工藝優(yōu)化.為了更貼合化學(xué)學(xué)習(xí),教學(xué)過程選取了材料角度.學(xué)生通過資料閱讀與討論結(jié)合的方式,了解材料在汽車輕量化中的應(yīng)用價(jià)值.

7 教學(xué)反思

7.1 與人工智能結(jié)合,解決真實(shí)復(fù)雜問題

7.2 探索不同學(xué)科教師同臺(tái)授課的方式

原本預(yù)期是讓化學(xué)教師和信息技術(shù)教師分開授課,但發(fā)現(xiàn)這并不利于問題解決.化學(xué)教師引領(lǐng)課堂核心問題,但是無法徹底解決問題,這時(shí)需要信息技術(shù)教師為學(xué)生搭建“腳手架”,學(xué)生借助人工智能手段,共同實(shí)現(xiàn)問題解決.因此課堂采用了不同學(xué)科教師在同一教學(xué)環(huán)節(jié)穿插授課的方式：以化學(xué)學(xué)科為核心引領(lǐng),以人工智能為手段和途徑,以學(xué)生提升跨學(xué)科問題解決的能力為導(dǎo)向的教學(xué)方式.

學(xué)科融合的教學(xué),無疑加大了教師的備課難度.不同學(xué)科教師要以頭腦風(fēng)暴的形式多次討論,一起探討教學(xué)的可實(shí)現(xiàn)性,促成了跨學(xué)科的集體備課.無論是面對(duì)面還是線上討論,化學(xué)教師面臨著不斷推翻那些暫時(shí)無法通過技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)的想法;信息技術(shù)教師需要不斷地提供技術(shù)支持,通過大量提前測(cè)試,論證化學(xué)問題解決的可能性.

7.3 展望：“人工智能＋X”課程

本文是一節(jié)“人工智能＋化學(xué)”課的初步嘗試.作為本節(jié)課的深入與延續(xù),筆者又進(jìn)行了如下反思：新型合金的研發(fā)多基于實(shí)驗(yàn)嘗試,面對(duì)眾多的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)：各種鋼材所含元素種類、含量、相關(guān)機(jī)械性能和力學(xué)參數(shù),能否讓計(jì)算機(jī)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),得出元素含量和力學(xué)性能之間的關(guān)系.這樣,計(jì)算機(jī)能夠根據(jù)合金組成對(duì)性能進(jìn)行預(yù)測(cè),反之,也能對(duì)具備一定力學(xué)性能的合金成分進(jìn)行預(yù)測(cè).目前已有研究者通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在粉末冶金領(lǐng)域加快了成分設(shè)計(jì).有了人工智能的助力,合金的冶煉不再是基于經(jīng)驗(yàn)的反復(fù)實(shí)驗(yàn),而是基于規(guī)律指導(dǎo)下的預(yù)測(cè).因此,后續(xù)教學(xué)能否借助人工智能,在學(xué)生可接受的能力范圍內(nèi),進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)金屬材料組成與性質(zhì)關(guān)系的探秘.

為了加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強(qiáng)國,國務(wù)院在2017年印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中明確要求：“在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程,逐步推廣編程教育.”此外,“規(guī)劃”還鼓勵(lì)高校在原有基礎(chǔ)上拓寬人工智能專業(yè)教育內(nèi)容,形成“人工智能＋X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式,重視人工智能與數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、物理學(xué)等學(xué)科專業(yè)教育的交叉融合.以上均促成了未來高中階段將逐步開設(shè)人工智能＋學(xué)科相關(guān)課程的可能,因?yàn)槲磥碇R(shí)的探索與應(yīng)用會(huì)更多地依賴人工智能.