王 戈(北京市朝陽區(qū)教育科學研究院)
朝陽區(qū)近年在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和《義務教育信息科技課程標準》的引領下,開展人工智能教學實踐研究,遇到了不少實際問題,通過探索和實踐,對這些問題形成初步的解決方法。
師資問題。人工智能是快速發(fā)展的事物,但在職教師沒有經過系統(tǒng)培訓,存在著知識結構的短板。
實驗環(huán)境問題。實驗實踐是學習人工智能的重要方法,需要具備一定的人工智能實驗環(huán)境,但多數(shù)學校只有普通的機房環(huán)境,解決實驗環(huán)境問題刻不容緩。
教學內容及深度問題。在義教階段,人工智能的教學內容深度和課時安排,都面臨挑戰(zhàn)。需要根據(jù)學生的年齡特點,結合不同年級的教學模塊要求,把人工智能的內容融入其中,實現(xiàn)與其他邏輯主線的共融共存。
教學方法的創(chuàng)新。人工智能作為信息科技課程內容中綜合最強、原理最深、實踐最廣的模塊,需要教師依據(jù)其內容特點,按照學生的認知水平,設計教學活動,利用形象的方式以及線上學習和實驗資源,幫助學生理解抽象原理和功能實現(xiàn)方法。
自2018年開始,本區(qū)成立了人工智能教學項目研究團隊,通過課題研究、教程編寫、教師培訓、市級展示等活動,完成了教學內容確定、課堂教學實踐、教學方法研究、案例優(yōu)化等工作。
通過問卷調查知道,有66%教師對于物聯(lián)網(wǎng)、人工智能的教學內容心懷焦慮,渴望補齊自己的知識結構短板。項目團隊根據(jù)教師的需求,制定了培訓計劃,采用立體分層的教師培訓方法,即從內容上分為專業(yè)培訓和教法培訓;從培訓對象上,把教師分層為種子教師和普通教師。
專業(yè)培訓采用了專家引領加個人自學的方式:每年組織老師到百度、科大訊飛、騰訊等國內知名廠商進行現(xiàn)場學習,請業(yè)界頂級的專家為教師進行系統(tǒng)人工智能專業(yè)培訓和實踐體驗;遴選部分基礎好,專業(yè)水平高的教師,作為種子教師,參加一對一的小班培訓,以幫助教師快速提升;充分利用線上教程資源,向教師推薦國內聲譽高的教程和線上學習平臺、實驗平臺,以幫助教師自學提升。
教法培訓是利用區(qū)級研究課,種子教師開展人工智能教學展示,以案說法,向教師展示教學設計和教學方法創(chuàng)新,使教師通過從模仿他人到自主創(chuàng)新,完成自己的人工智能教學設計。
人工智能綜合性和實踐性的特點,要求必須有相應的實驗教學環(huán)境,但在義務教育信息科技(人工智能)實驗室國家標準未出,學校沒有專用經費的實際情況下,只有少數(shù)學校購買了一些人工智能的專用套裝,多數(shù)學校只有普通計算機房。
項目組對網(wǎng)上免費實驗平臺資源進行了梳理,以創(chuàng)造條件滿足最基本教學需求。
免費的實驗平臺包括兩種模式:
一是不少圖形化編程平臺的拓展模塊中,有人工智能模塊可用,如Kittenblock 中的百度大腦、FaceAI、機器學習5、TensorFlow 等模塊;米思奇、編程貓等有專門的人工智能積木集可供使用。其中的人工智能功能都是通過調用服務器AI服務來實現(xiàn)的。
另一種模式是由百度、騰訊、科大訊飛等國內互聯(lián)網(wǎng)巨頭開發(fā)的AI 開放實驗平臺,利用這些實驗平臺,可以進行多種多樣的人工智能實驗,例如訓練模型,開發(fā)特定功能的軟件接口等。
教師通過整合本地已有軟硬件資源,創(chuàng)造性地利用線上免費資源,裝備了攝像頭和耳麥的普通計算機教室,就能變成滿足基本功能的人工智能實驗室。
在義教課標中,人工智能既是六條課程邏輯主線之一,又在九年級設立了人工智能與智能社會的課程模塊。但信息科技的浮動課時,九年級學校面臨中考的現(xiàn)實,人工智能課程并非單獨開課等,都讓人工智能課程模塊的落地困難重重。
項目組認為:缺失了人工智能內容的信息科技課程是不能接受的,于是依據(jù)學生的年齡特點,依據(jù)課標中各個年級課程模塊的內容,把人工智能模塊化整為零,在各個年級信息科技教學內容中加以融合,形成以下的融合脈絡:
在1-2年級,幫助學生認識信息交流與分享內容、方式、方法的豐富性、便捷性和獨特性,并了解與之相適應的行為規(guī)范,養(yǎng)成保護個人信息和安全使用數(shù)字設備的好習慣。
在3-4年級,“在線學習與生活”“數(shù)據(jù)與編碼”,在線學習與生活中,學生可以接觸到更為專業(yè)更有針對性的人工智能應用:生活中的人工智能如推薦購物、智能導航等,在線學習中的人工智能如英語口語智能引導、手寫作業(yè)智能判卷、知識圖譜基礎上的智能推送等。
在5-6年級, “算法是計算思維的核心要素之一,也是人工智能得以普遍應用的三大支柱(數(shù)據(jù)、算法和算力)之一”。在本模塊中,可以利用百度AI 等實驗平臺,進行模型訓練等活動,在此過程中,通過使用不同的數(shù)據(jù)集、選擇算法、調整參數(shù)等方式,來增加模型的泛化能力,防止模型的過擬合等。教師可以引導學生形成以下觀念:機器學習是立足于場景的,在進行機器學習訓練模型之前,要明確要解決的問題是什么?不同的問題,會對應不同的人工智能算法。可以簡單地把訓練模型的過程,認為是尋找函數(shù)(算法)的最優(yōu)參數(shù)的過程。
在7-8年級,互聯(lián)網(wǎng)應用與創(chuàng)新、物聯(lián)網(wǎng)實踐與探索中,有更多融入人工智能內容的地方,例如身份認證中的生物特征識別,可以把人臉識別,圖像識別(指紋),聲紋識別等人工智能內容加入其中。物聯(lián)網(wǎng)是當前數(shù)據(jù)采集的重要手段之一,也是人工智能獲得數(shù)據(jù)的最主要方式之一,在機器學習的過程中,建構數(shù)據(jù)集的前提是采集數(shù)據(jù),物聯(lián)網(wǎng)是重要的數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理、存儲工具。
通過把人工智能內容與各年級模塊學習內容相配合,加大人工智能邏輯主線的比重,把人工智能的學習內容分配到各個年級學習模塊中,以解決當前人工智能沒有專門課時的困難。
我們在人工智能的教學過程,采用項目式學習的方式,按照不同場景,確立學習主題,分別通過確立項目、分析分解項目、學習新知、探尋原理、實施實現(xiàn)、展示體驗、評價評測、優(yōu)化遷移八大步驟,完成一個人工智能項目式學習的全過程。與普通項目式學習相比,人工智能項目式學習在學習新知、探尋原理、實施實現(xiàn)的環(huán)節(jié)有其特質。