在全球人工智能教育加速發(fā)展的背景下，2017年，國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》部署了“在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程”的戰(zhàn)略任務(wù)；《義務(wù)教育信息科技課程標(biāo)準(zhǔn)（2022年版）》則將“人工智能”列為獨立學(xué)習(xí)模塊。然而，一線實踐中，中小學(xué)人工智能教育普遍存在“技術(shù)迭代快、課程更新慢、能力培養(yǎng)弱”的問題。本研究嘗試構(gòu)建“技術(shù)—設(shè)計雙螺旋”理論框架，提出基于設(shè)計思維的人工智能課程教學(xué)模式。

該教學(xué)模式通過開發(fā)“AI+X”跨學(xué)科課程包，以項目驅(qū)動、實踐教學(xué)和跨學(xué)科合作的方式，縮短理論與實踐的距離，注重培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)和解決問題能力；通過創(chuàng)建“三維九級”能力評價體系，形成可量化的“算法理解—模型搭建—場景應(yīng)用”能力圖譜；并以基于設(shè)計思維的多元化評估方式全面考查學(xué)生的學(xué)習(xí)過程、創(chuàng)新能力和團(tuán)隊協(xié)作精神，確保學(xué)生在實踐中得到充分的發(fā)展和提升。

構(gòu)建“發(fā)現(xiàn)需求—開發(fā)原型—服務(wù)社會”三階培養(yǎng)體系

設(shè)計思維（Design Thinking）源于?斯坦福大學(xué)設(shè)計學(xué)院提出的EDIPT模型，?是一種以人為本、通過迭代過程（共情、定義、構(gòu)思、原型、測試）來創(chuàng)新性解決復(fù)雜問題的方法論。

基于設(shè)計思維的人工智能教學(xué)模型架構(gòu)可被概括為“三段五節(jié)多環(huán)”?！叭巍敝刚n前、課中、課后三個階段，“五節(jié)”指同理心、定義、創(chuàng)想、原型化、測試五個環(huán)節(jié)，“多環(huán)”是根據(jù)教學(xué)內(nèi)容及教學(xué)目標(biāo)，靈活選取某個或某幾個環(huán)節(jié)進(jìn)行教與學(xué)活動，并進(jìn)行多次循環(huán)。

具體而言，教師需分別在課前的“同理心”和“定義”環(huán)節(jié)幫助學(xué)生深刻理解問題背景和需求。在“同理心”環(huán)節(jié)，學(xué)生通過了解用戶需求與挑戰(zhàn)，建立與用戶的情感共鳴；在“定義”環(huán)節(jié)，學(xué)生要明確解決的核心問題。在課中的“創(chuàng)想”和“原型化”環(huán)節(jié)，教師需引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行頭腦風(fēng)暴，提出創(chuàng)新方案，并動手制作原型，驗證可行性。在課后的“測試”環(huán)節(jié)，學(xué)生反思改進(jìn)，形成閉環(huán)學(xué)習(xí)，最終實現(xiàn)理論與實踐的深度融合，全面提升綜合素質(zhì)。

開發(fā)“AI+X”跨學(xué)科項目驅(qū)動教學(xué)，注重實踐和應(yīng)用

“AI+X”跨學(xué)科項目驅(qū)動教學(xué)是將人工智能技術(shù)與學(xué)科知識（如生物、地理、環(huán)保等）深度融合，通過真實課題引導(dǎo)學(xué)生動手實踐，培養(yǎng)計算思維和解決實際問題能力的教學(xué)方式。例如“AI+環(huán)保”項目，在課前階段的“同理心”環(huán)節(jié)，教師需幫助學(xué)生通過用戶訪談、社區(qū)觀察，挖掘真實場景需求，如針對垃圾分類督導(dǎo)員工作痛點，確立“AI+環(huán)?！表椖糠较颉Ｔ凇岸x”環(huán)節(jié)，學(xué)生需整合環(huán)境科學(xué)、社會學(xué)數(shù)據(jù)，繪制垃圾分類場景的用戶旅程圖，明確智能識別系統(tǒng)的功能邊界。在課中階段的“創(chuàng)想”和“原型化”環(huán)節(jié)，教師指導(dǎo)學(xué)生小組通過頭腦風(fēng)暴構(gòu)思解決方案，運用圖像識別技術(shù)搭建可交互的垃圾分類模型，在物理傳感器配置、生物降解數(shù)據(jù)庫構(gòu)建過程中，同步驗證技術(shù)可行性與環(huán)保效益。項目特別強(qiáng)調(diào)迭代“測試”環(huán)節(jié)，學(xué)生帶著實體原型深入社區(qū)收集反饋，教師引導(dǎo)學(xué)生利用圖像識別技術(shù)開發(fā)智能垃圾分類系統(tǒng)，通過傳感器搭建、數(shù)據(jù)采集和算法調(diào)試，融合物理、生物、信息技術(shù)等學(xué)科知識。

“AI+X”跨學(xué)科項目以生活場景為切入點，通過小組協(xié)作、問題拆解、原型迭代，幫助學(xué)生在實踐中理解AI原理、提升跨學(xué)科遷移能力、激發(fā)解決真實問題的創(chuàng)新意識。

構(gòu)建“三維九級”動態(tài)評估體系，支持個性化學(xué)習(xí)

“三維九級”評估框架包括知識理解深度、實踐創(chuàng)新能力、社會應(yīng)用價值三個評價維度，每個維度被細(xì)分為基礎(chǔ)級、提升級、拓展級三個遞進(jìn)層次。為有效推行設(shè)計思維導(dǎo)向的人工智能教育，教師可依照“三段五節(jié)多環(huán)”的模型架構(gòu)，系統(tǒng)整合多元化教學(xué)資源以促進(jìn)學(xué)生個性化學(xué)習(xí)。在課前階段，可通過案例數(shù)據(jù)庫和問題驅(qū)動型學(xué)習(xí)材料，輔助學(xué)生預(yù)先建立項目背景認(rèn)知與需求洞察；在課堂實施階段，借助項目資源庫與實驗云平臺提供多樣化技術(shù)工具，助力學(xué)生開展實踐驗證。教師還應(yīng)基于學(xué)習(xí)者特征定制差異化項目難度，通過分層任務(wù)設(shè)計激活學(xué)生創(chuàng)新思維，同步提升其技術(shù)操作能力與實際應(yīng)用水平。

例如，在語音識別項目評估中，知識理解深度維度，教師可通過算法原理理解測試考查學(xué)生的基礎(chǔ)認(rèn)知，借助編程實現(xiàn)完整率評定進(jìn)階應(yīng)用；實踐創(chuàng)新能力維度，教師可依據(jù)原型系統(tǒng)代碼質(zhì)量、模型優(yōu)化方案創(chuàng)新性劃分學(xué)生能力等級；社會應(yīng)用價值維度，則可通過用戶場景適配度、跨學(xué)科融合度等指標(biāo)評估應(yīng)用價值。同時，九級評估系統(tǒng)配備智能診斷模塊，通過機(jī)器學(xué)習(xí)分析學(xué)生項目日志、測試數(shù)據(jù)及協(xié)作記錄，生成包含知識圖譜與能力雷達(dá)圖的可視化報告，指導(dǎo)教師動態(tài)調(diào)整教學(xué)策略，為學(xué)生規(guī)劃個性化學(xué)習(xí)路徑。

建立多維動態(tài)評估與反饋機(jī)制，優(yōu)化教學(xué)策略

多維動態(tài)評估與反饋機(jī)制在“三段五節(jié)多環(huán)”教學(xué)模式中具有重要作用。教師不僅要關(guān)注學(xué)生的最終成果，還應(yīng)注重對學(xué)生在課前、課中和課后各階段學(xué)習(xí)進(jìn)程的動態(tài)評估。通過過程性評估、同伴評估和自我評估等多維度評估方式，實時了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，并根據(jù)學(xué)生反饋靈活調(diào)整教學(xué)策略。在課后階段，通過測試和反思，學(xué)生能夠?qū)υ瓦M(jìn)行測試并迭代優(yōu)化，提升實踐能力與問題解決能力。教師應(yīng)根據(jù)學(xué)生反饋及時調(diào)整課程內(nèi)容、增加實踐環(huán)節(jié)、優(yōu)化教學(xué)策略，以確保教學(xué)的有效性和學(xué)生的持續(xù)進(jìn)步。

例如，在圖像識別項目中，教師可以通過過程性評估關(guān)注學(xué)生在不同階段的表現(xiàn)。在“創(chuàng)想”環(huán)節(jié)，教師評估學(xué)生提出的方案是否具有創(chuàng)新性和可行性；在“原型化”環(huán)節(jié)，教師評估學(xué)生設(shè)計的AI模型是否能夠有效運行、功能是否符合預(yù)期等。在“測試”環(huán)節(jié)，教師通過評估學(xué)生的反饋和項目的改進(jìn)情況，引導(dǎo)學(xué)生通過團(tuán)隊合作優(yōu)化方案。教師還可以利用同伴評估和自我評估等多元化方式，鼓勵學(xué)生反思自己的學(xué)習(xí)過程，明確自身的優(yōu)點與不足，并根據(jù)反饋不斷完善學(xué)習(xí)方法。通過這種多維度的評估與反饋機(jī)制，教師能夠幫助學(xué)生更好地掌握人工智能技術(shù)、提升解決實際問題的能力。

綜上所述，基于設(shè)計思維的人工智能課程教學(xué)模式通過加強(qiáng)設(shè)計思維訓(xùn)練、結(jié)合項目驅(qū)動教學(xué)、構(gòu)建多維度教學(xué)資源以及強(qiáng)化評估與反饋機(jī)制，能夠為學(xué)生提供更加個性化、更具實踐性的學(xué)習(xí)體驗。與此同時，課程內(nèi)容和教學(xué)方法的不斷更新與優(yōu)化，不僅能幫助學(xué)生更好地理解人工智能技術(shù)，還能促進(jìn)他們將所學(xué)知識應(yīng)用于實際問題，培養(yǎng)出具有創(chuàng)新能力和解決問題能力的未來人才。

【本文系福建省教育科學(xué)“十四五”規(guī)劃2023年度常規(guī)課題“基于設(shè)計思維的人工智能課程教學(xué)模式構(gòu)建研究”（立項批準(zhǔn)號：FJJKZX23-596）的研究成果】

讀編往來

2025年6月第1期《教育家》雜志聚焦綜合高中進(jìn)行了深度報道，其中，《綜合高中：在夾縫中探尋職普融通新路徑》一文剖析了當(dāng)前綜合高中“形融實分”的三大癥結(jié)—誰來管？誰來辦？怎么辦？這正是我校作為湖北省首批附設(shè)普通高中試點班的中職學(xué)校所面臨的真實困境：管理歸屬模糊，經(jīng)費劃撥無源頭，課程是“普高主體 + 職教點綴”，學(xué)生陷入升學(xué)單軌焦慮。文中提到的天津等地的實踐讓我深刻意識到，綜合高中的本質(zhì)不是延遲分流，而是以彈性學(xué)籍和“課程超市”賦予學(xué)生“試錯權(quán)”與“重選權(quán)”，讓職普融通真正成為個性化成長的階梯。

另一篇讓我深受啟發(fā)的是陳瑩教授的文章。她提出的“職普共生型課程體系”，以國際比較為鏡，指出職業(yè)課程占比需達(dá)學(xué)術(shù)課程2—3倍的規(guī)律，顛覆了“普高課程為主、職教課程點綴”的傳統(tǒng)思路。特別是其“模塊交叉”課程架構(gòu)（如“機(jī)械維修 ^?+ 應(yīng)用物理”的學(xué)科融合）與“科目內(nèi)分層”策略（如允許數(shù)學(xué)選A層學(xué)術(shù)深化、語文選C層基礎(chǔ)鞏固），為資源有限的縣域試點校綜合高中課程改革指明了方向。

總體上看，本期選題直擊教育改革深水區(qū)的核心命題，對一線痛點回應(yīng)精準(zhǔn)。當(dāng)然，作為縣域試點校，我們更渴望看到資源約束下的方案。期待貴刊未來能夠進(jìn)一步深入浙江、山東等地的縣域綜合高中，挖掘“校企共享車間”“鄉(xiāng)土課程開發(fā)”“普職教師雙聘”等本土智慧，讓改革春風(fēng)真正吹拂基層田野。

湖北崇陽職業(yè)技術(shù)學(xué)校張繼發(fā)