任紅娟 郝鵬飛

(錫林郭勒職業(yè)學院，內(nèi)蒙古 錫林浩特 026000)

一、 STEM和人工智能教育溯源

STEM是科學(Science)、技術(shù)(Technology)、工程(Engineering)、數(shù)學(Mathematics)四門學科英文首字母的縮寫，其中，科學在于認識世界、解釋自然界的客觀規(guī)律；技術(shù)和工程則是在尊重自然規(guī)律的基礎(chǔ)上改造世界、實現(xiàn)與自然界的和諧共處、解決社會發(fā)展過程中遇到的難題；數(shù)學則是技術(shù)與工程學科的基礎(chǔ)工具。

2017 年，國務院政府工作報告中首次寫入人工智能，人工智能上升為國家戰(zhàn)略。同年 10 月，十九大報告進一步提出“加快發(fā)展先進制造業(yè)，推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合”。在國家層面的大力倡導下，全社會掀起了人工智能技術(shù)創(chuàng)新的熱潮。對于我國大部分職業(yè)教育工作者來說，人工智能是一個具有挑戰(zhàn)性的新命題。

在本質(zhì)上，無論是STEM教育或者人工智能教育，都屬于多門學科的融合學科，其本質(zhì)目的都是讓學生通過對基礎(chǔ)學科的學習，逐步地通過多學科知識的融合去解決當下實際問題，促進學生打破學科壁壘。在我國，除了學校、機構(gòu)、非營利性組織等，高科技企業(yè)也正利用自身對于科學技術(shù)的理解和掌控，通過一系列活動，幫助我國青少年完成從機器人技術(shù)基礎(chǔ)、程序設計到人工智能和機器人控制原理的知識進階，并通過競賽的形式，考查學生的臨場反應能力、發(fā)現(xiàn)問題和解決問題的能力。在促進機器人技術(shù)發(fā)展的同時，也將一流科學家、工程師對科技行業(yè)的興趣和熱愛傳播至青少年一代。

二、STEM和人工智能教育存在的問題

只有在了解STEM和人工智能教育核心價值的基礎(chǔ)上，我們才能著手去解決教育過程中的問題。鑒于它們都是科學、技術(shù)、工程、數(shù)學和藝術(shù)學科的融合，因此學校及各方機構(gòu)要通過多方面的教學手段，使學生獲得跨學科的基礎(chǔ)知識，從而利用知識基礎(chǔ)獲得自主探究解決方案的能力。對于高階的學生，更是要培養(yǎng)他們計算機思維以及設計思維這種高階的思維能力。現(xiàn)階段我國STEM及人工智能教育仍存在諸多問題，主要表現(xiàn)在以下幾個方面。

(一)教育誤區(qū)

很多學校和機構(gòu)對于STEM和人工智能教育的理解仍存在偏差，一是認為只要融入了實踐動手環(huán)節(jié)就是STEM教育，主要鍛煉學生的動手能力；二是認為編程能力即為STEM和人工智能教育的能力，主要培養(yǎng)學生的編程能力；三是認為STEM和人工智能教育是引導學生進行自主學習和探索問題解決方法的教育。以上三種問題忽視了學生對于合作能力、問題解決能力、創(chuàng)新能力、探索能力等綜合能力的培養(yǎng)。

(二)學科融合的誤區(qū)

目前，我國的教育課程體系是建立在嚴格的學科分類的基礎(chǔ)上，雖然能有效地進行學科知識學習，但往往脫離實際，缺乏實踐及應用性的教育。而STEM和人工智能教育是在豐富的教學情景和挑戰(zhàn)中促進學科知識的融合。STEM和人工智能教育并非新學科，脫離了基礎(chǔ)知識體系的STEM和人工智能教育只是無本之木，是偽學科，因此，應當將STEM和人工智能教育融入學科知識的體系當中，開發(fā)項目化的優(yōu)質(zhì)跨學科教學，才能促進STEM和人工智能教育的良性發(fā)展。

(三)商業(yè)誤區(qū)

STEM和人工智能教育教學的開展，需要借助校內(nèi)及校外的一些特殊教具，因此，很多教育科技公司推出大批系列教具打包銷售給學校，有些學校投入大量資金建設STEM實驗室或創(chuàng)客教室，但并沒有取得理想的效果，主要原因在于很多教育科技公司把眾多精力都放在教具的銷售上，并未挖掘其中的相關(guān)課程、教學方法以及教學輸出上，這在一定程度上脫離了STEM和人工智能教育的本質(zhì)。[1]

三、STEM及人工智能教育的教學反思

(一)轉(zhuǎn)變培養(yǎng)思路

一方面，人工智能已成為國際競爭的焦點， 世界各國都在抓緊謀劃和布局，力求掌握國際競爭的主導權(quán)，我國也理應積極投入，搶占先機。另一方面，人工智能帶來的技術(shù)進步，為社會經(jīng)濟發(fā)展注入強勁動力，成為經(jīng)濟發(fā)展的新引擎，必將引發(fā)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的重構(gòu)與變革，對人類社會產(chǎn)生深刻影響。作為當今的職業(yè)教育從業(yè)者，我們需要建立以下兩點理念：一是建立不斷學習的理念。當今時代，科學技術(shù)日新月異，昨天的技術(shù)突破就有可能成為今天普遍的技術(shù)應用，昨天的技術(shù)壁壘就有可能在明天得以突破，迅速應用于各行各業(yè)，所以，要想跟住時代的變革，把握當下科學技術(shù)的最新發(fā)展動態(tài)，就需要當今的技術(shù)教育從業(yè)者不斷與當今承擔技術(shù)貢獻的企業(yè)多交流、多學習，避免閉門造車。二是提高學習的廣度和深度。如今的技術(shù)革命已不僅僅是單個學科的突破，而是多學科的融合。例如5G技術(shù)革命，5G作為一項通信標準，并不屬于某個國家，它由多個公司同時進行研發(fā)。眾所周知，華為在5G技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域投入了大量的人力和財力，截至2018年12月28日，中國信息通信研究院知識產(chǎn)權(quán)中心統(tǒng)計出5G網(wǎng)絡的專利數(shù)量，華為以1970件專利排在其他通訊公司前列，專利數(shù)量占5G網(wǎng)絡總專利數(shù)的21%，它的背后是集合了通信技術(shù)、軟件技術(shù)、硬件開發(fā)與應用等多學科的融合。所以教育從業(yè)者在深化自身學科的同時，也要多去研究學科之間的融合，才能在實踐中指導學生通過學科之間的協(xié)同解決實際問題，將以往的單一性人才逐步培養(yǎng)為復合型人才。

(二)調(diào)整培養(yǎng)模式

一是研究科學領(lǐng)域，設置新專業(yè)。人工智能時代，新舊動能轉(zhuǎn)換加快，產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度加快，職業(yè)院校要充分對接區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級的需要，提前謀劃專業(yè)布局，研究基礎(chǔ)課程分布，增設新興專業(yè)。二是適應人工智能，改造原有專業(yè)。人工智能、信息技術(shù)、無人控制技術(shù)、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域相關(guān)的專業(yè)應在職業(yè)院校專業(yè)體系布局中占據(jù)重要席位。三是在學校內(nèi)部建設人工智能樣板實驗室，保障學校開設人工智能課程的環(huán)境條件，通過校企合作，研發(fā)適合學生的相關(guān)教學教材，在開展人工智能教學的同時，增加師資培訓力度，搭設區(qū)域間人工智能教學成果交流平臺。

(三)項目化教學探索

為了提高人工智能教學的質(zhì)量，在學校內(nèi)部增設人工智能專業(yè)，調(diào)整教學模式。讓企業(yè)的教育產(chǎn)品流入到學校內(nèi)部，通過校內(nèi)外教師和研發(fā)工程師共同打造符合當下人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)，推出適合各年齡段學生學習的人工智能課程。通過學習校內(nèi)優(yōu)質(zhì)的人工智能課程，讓學生在人工智能競賽中得以實踐和應用，不斷總結(jié)和完善學習成果，在不斷地學習和實踐中培養(yǎng)青少年的科學思維和創(chuàng)新能力，幫助他們在科技競技中獲得快樂和成就感，充滿信心地面對未來，朝著改變世界的方向前進。[2]

四、項目式教學探索

下面以目前國內(nèi)認可度相對較高的深圳大疆創(chuàng)新科技有限公司研發(fā)的教育機器人中的視覺識別技術(shù)為主線，探討STEM和人工智領(lǐng)域中的視覺識別技術(shù)點應用。

(一)項目名稱

人臉識別與云臺跟隨。

(二)項目背景

計算機視覺是用攝像機和電腦及其他相關(guān)設備，對生物視覺的一種模擬。它的主要任務是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應場景的三維信息。在機器人智能化的道路上，人工智能、自動化、機器人學等領(lǐng)域是高度重合和交叉的，多學科共同促進了機器人在感知智能、認知智能等方面的長足進步。我們知道，計算機視覺技術(shù)是人工智能的重要核心技術(shù)之一，可應用到安防、金融、硬件、營銷、駕駛、醫(yī)療等領(lǐng)域。目前我國計算機視覺技術(shù)水平已達到全球領(lǐng)先水平，廣泛的商業(yè)化渠道和技術(shù)基礎(chǔ)是其成為最熱門領(lǐng)域的主要原因。

從2016年至今，在大疆針對大學生的RoboMaster對抗賽中開始引入了能量機關(guān)的概念，引導學生將目標檢測與視覺伺服控制應用于比賽中，從2018年至今，大疆科技在學術(shù)會議ICRA上開設了全自動對抗的人工智能挑戰(zhàn)賽，引導參賽者從定位感知、決策到運動規(guī)劃上實現(xiàn)全面自動化。作為教育工作者，我們應思考如何將越來越成熟的機器人學和人工智能技術(shù)教給學生，讓學生更好地掌握移動機器人的知識。

(三)項目目標

通過此類人工智能應用領(lǐng)域的項目化教學，可以培養(yǎng)學生：

1.發(fā)現(xiàn)問題、分析問題的能力。即根據(jù)問題情景給出自己的見解，分析問題并進行拆解。

2.解決問題的能力。即找到解決問題的關(guān)鍵路徑，判斷各模擬問題的優(yōu)先級。

3.責任心與團隊協(xié)作能力。即有承擔并做好各項任務的決心，有高度的合作精神。

4.批判性思維。即對事物有著更加客觀地分析和評估，不盲從不偏見。

5.簡潔有效的表達能力。即在團隊討論中能夠高度概括，有清晰的邏輯思路。

(四)開展項目的軟件、硬件

1.軟件：明文協(xié)議SDK(Python) 。

2.硬件： 機器人載體：大疆S1 EP。

傳感器：攝像頭。

執(zhí)行器：LED、云臺。

(五)項目流程，問題引導

1.連接機器人EP SDK，試一試云臺如何控制、LED如何控制、攝像頭的視頻流圖片怎么獲??？ 通過硬件機器人已經(jīng)設定好的程序，感受機器人是如何通過傳感器和程序去控制云臺和LED燈，在此過程中，讓學生建立起硬件之間的直觀感受，設想其中的原理，為下一步做準備。

2.人臉檢測系統(tǒng)的輸入和輸出是什么？ 要進行人臉檢測，對于機器人檢測系統(tǒng)來說，想要控制云臺的轉(zhuǎn)動，輸入信號為什么？輸出信號為什么？如何通過輸出信號的變化控制云臺的變化，其中存在什么樣的邏輯關(guān)系，用什么樣的語言去實現(xiàn)過程，在教師教學的過程中，要不斷引導學生利用學習過的物理數(shù)學知識進行邏輯推理。

3.知道人臉的位置后怎么控制云臺進行跟隨？ 控制云臺跟隨需要借助編程語言去設定相關(guān)程序，在編輯程序的過程中，通過舉例及演示燈方式，讓學生了解編程的底層邏輯。

4.發(fā)現(xiàn)問題：多個人怎么辦？ 當變量增加時，我們該如何篩選其中的有利信息進行跟隨？在完成上一步的編程后，要拓展問題的豐富性，引入不同干擾因素，考察學生解決問題的能力。

5.用識別去解決問題。學習完基本的知識之后，下一步如何利用現(xiàn)有的軟硬件設備，去解決生活中可能出現(xiàn)的問題，要學生帶入生活場景，解決實際問題，解決可能存在的各種干擾因素。

(六)課程設計

1.將學生暫時理解不了的技術(shù)打包交給學生使用，從而降低學生進入學習領(lǐng)域的難度，增強學習興趣和自信心。

2.發(fā)揮機器人的優(yōu)勢，充分利用傳感器、計算設備、控制器，讓感知通過邏輯與機器相連。

3.在課程上，給定項目情境引入，結(jié)合數(shù)理基礎(chǔ)，學習實現(xiàn)流程，動手實踐一個簡單的例子，舉一反三，最終啟發(fā)思考。那么教師該如何選擇實踐案例呢？我們選擇簡單的案例進行教學，比如分出圖像中的蘋果、香蕉和葡萄，帶他們走過整個流程，達到能夠識別的效果。

解決完人臉檢測問題之后，如何舉一反三？我們的模塊可以支持其他東西分類嗎？ 比如手勢1、手勢2 、手勢3，在這里是否有提高辨識度的空間？比如不同的人臉，是效果一般還是完全沒法用？為什么不同的背景總是影響我的分類效果？將知識帶入到不同的場景當中，尋求不同的解決方案。

通過實踐的啟發(fā)探索，我們可以將技術(shù)發(fā)展的路線清晰地呈現(xiàn)給學生，讓學生親身感受當代科學家在突破技術(shù)壁壘時的所思所想，引導學生在遇到問題時尋找解決問題的模型。

(七)項目考核

期末我們需要給學生一個簡易化的開放性比賽項目，讓他們根據(jù)學習到的不同知識和工具，來完成任務，進而考核學習成果。

五、前景展望

本研究為STEM和人工智能課程關(guān)于視覺識別及跟隨項目化教學的探索，人工智能作為一門前沿技術(shù)，對軟硬件設備的要求都相當高，此外，有關(guān)STEM和人工智能課程的教學方法探究比較少，筆者只是通過項目化的方式進行了教學探索，在教學過程中也發(fā)現(xiàn)了很多存在的問題，但是通過這樣的教學方法和手段，能有效地激發(fā)學生利用課程所涉及的物理數(shù)學知識及軟硬件解決實際生產(chǎn)生活中所遇到的問題，實現(xiàn)了多學科融合解決實際問題的初衷，反過來激勵學生更好地完成基礎(chǔ)學科的知識積累。

對于在課堂上有學習興趣和特長的同學，要多用自底向上(即由簡到難，由單一任務到多維度復雜任務的方式)項目引導他們學習技術(shù)，讓他們了解跨學科知識和系統(tǒng)知識，通過完成這樣的項目式應用，學生可以更加深入和完整地拆解理論知識，提高實踐能力，發(fā)掘技術(shù)應用的核心難點，最后，通過國內(nèi)外對于機器人、人工智能等方向的實踐型競賽，將所學、所想、所能應用到實踐當中，激發(fā)競爭意識，激勵學生在人工智能領(lǐng)域長足發(fā)展下去，為地區(qū)和國家輸送實踐性人才。

對于教育工作者而言，要告訴學生泛學，學會去哪兒、怎樣搜索知識，學會給問題建立模型并獲取自己想要的知識，要通過實踐去理解理論的意義。這才是當下人工智能教育中，我們所能教給學生最寶貴的解決問題的方法。