以計算思維培養為目標的人工智能校本課程的設計與實施

王艷俠 鞏媛麗 王學秀 張曉梅

【摘 要】本文探究在初中階段如何開設人工智能課程，包括教學目標、教學內容、教學方式的設計及實施，并以“簡單機器學習”系列課程為例，探討如何在課堂教學中滲透計算思維能力的培養。

【關鍵詞】人工智能;計算思維;機器學習;校本課程

【中圖分類號】G434 【文獻標識碼】A

【論文編號】1671-7384（2021）06-064-04

人工智能課程內容新、貼近學生生活，能夠很好地激發學生學習興趣，為計算思維培養提供生動案例。以計算思維的培養為目標進行人工智能課程的設計與教學，不僅能有效促進人工智能教學實踐，還有利于學生計算思維能力的培養。目前，對人工智能課程如何在初中開設還處于探究階段，在初中開設人工智能校本課程主要應解決教什么和怎么教的問題。

學校初中部信息技術組在北京市信息技術學科特級教師張軍老師、區教研員林志奕老師的引領和指導下在初一年級連續進行了三輪人工智能校本課程的教學實踐。本文旨在闡述學校進行的基于計算思維的人工智能校本課程的設計和實施的方法，為初中階段人工智能課程的開設提供一些參考。學校人工智能校本課程中用到的平臺，都是信息技術組教師根據課程需要，提出需求，由第三方在學校的信息技術平臺上添加相應的可操作性模塊。

課程設計

1.課程目標

在初中開設人工智能校本課程，首先要設置課程目標，有了課程目標，課程內容的選擇、教學模式的選取、課堂實施的策略等，才有了方向。經過查閱相關資料、聽專家講座、專家指導、第三方公司的培訓、對學生的問卷調查、訪談外校信息技術教師、全組教師討論，我們制定了本校初中開設人工智能課程的目標：初步體驗和了解人工智能技術;了解人工智能的基本概念和原理;了解人工智能在學習、生活等方面的應用;激發學習人工智能的興趣，激發今后從事人工智能研究工作的動機;培養計算思維能力。

2.課程框架

按照上述課程目標，我們制定了課程框架（表1）。如基礎篇主要包含初識人工智能和Python語言基礎兩部分內容，目的是感受人工智能，激發學習人工智能的興趣，為實戰篇的學習打下基礎。其中，通過Turtle繪圖模塊了解程序設計三大結構。為什么選擇通過Turtle模塊了解三大結構呢？主要考慮到教學對象是初一學生（12～13歲），形象思維較強，選擇通過Turtle繪圖了解這部分內容，對理解程序設計的三大結構較容易，從課上學生的反映和課后的反饋可以看出，這種方式是行之有效的。實戰篇中既有機器學習、深度學習等應用廣泛的人工智能技術，也有網絡爬蟲技術、大數據等人工智能最重要的根基內容，數據的獲取、分析和應用非常重要。

課程案例及反思

有了課程的總體框架，那么具體到課堂教學中如何開展和落實呢？如何在課堂教學中滲透計算思維、培養計算思維能力呢？下面以實戰篇中的“簡單機器學習——線性回歸”這一項目的三節系列課程為例進行介紹。

1.在課程整體設計中滲透計算思維培養

這三節系列課分別為簡單機器學習——線性回歸初體驗、簡單機器學習——讓預測更準確和簡單機器學習——我與線性回歸。第一節體驗（是什么）、第二節原理探秘（為什么）、第三節應用（對我們有什么用），這三節課的關系對應了計算思維的提出問題、啟發推理構建模型、遷移應用的思維過程。

設計思想：在問題解決中學習，通過提出問題引導學生實踐探究解決問題，啟發推理獲得新知。如初體驗這節課是通過教師拋出問題，引發學生實踐探究;讓預測更準確這節課是通過設計系列問題，讓學生解決問題來強化教學重點;我與線性回歸這節課是通過體脂問題的探究，學生掌握解決實際問題的基本流程并能應用到同類問題的解決之中。

不僅簡單機器學習這個項目是這種設計思路，實戰篇的其他項目也是如此。

2.在教學環節設計中滲透計算思維培養

在人工智能課程中，是如何培養學生計算思維能力的呢？

（1）“簡單機器學習——線性回歸初體驗”一課的教學環節如圖1，首先通過問題“你想知道你成人后的身高嗎”導入課程。

環節一：預測體驗，歸納步驟。帶著問題體驗預測過程：根據父母身高預測自己成人后的身高;歸納預測步驟：導入樣本數據—繪制散點圖—生成線性方程和擬合線等數學模型—根據數學模型預測成人后的身高。本環節的教學目的是感性感知線性回歸預測方法及過程。

環節二：預測過程解析。通過問題引導和教師講評，讓學生理解方程、擬合線等數學模型的構建過程;了解預測結果是怎么來的;通過設計問題支架，引導學生抽象出預測過程背后的一般原理和規律。

環節三：感知機器學習過程。教師提出問題“整個預測過程分為哪兩部分”，學生根據體驗活動和問題的引領，逐漸領會：預測身高步驟中的1-3步：構建數學模型;第4步：利用模型預測結果;進而推理出簡單機器學習的過程是：先根據樣本數據通過算法構建數學模型，后應用模型預測結果。本環節的教學目的是根據預測步驟推理出簡單機器學習過程。

最后一個環節作業是本節課的結尾，也是下節課的起點。從整堂課設計的教學環節可以看出，每個教學環節都是通過設計問題支架，引導學生推理獲得新知。整堂課都是在問題解決中進行學習的，并在提出問題、分析問題、解決問題的過程中滲透計算思維學科核心素養。

預測準確度是預測技術追求的重要指標，因此我們設計了第二節課。

（2）“簡單機器學習—— 讓預測更準確”一課通過復習上節課的作業，預測鉆石價格導入新課。

環節一：探究異常值對預測準確度的影響。提出問題：你能預測1克拉鉆石價格嗎？學生實踐探究預測，并發現無法預測。教師啟發學生找出原因，將異常值刪除后，預測出了鉆石的價格，從而得出結論：異常值對預測準確度有影響。

環節二：探究R2和是否線性的關系。教師提出第二個問題：沒有異常值就一定能預測嗎？學生實踐探究進行預測，得出結論：R2值越大，預測準確度越高，反之則越低，太小就無法預測，即預測準確度受R2的影響。

環節三：探究數據量對預測準確度的影響。提出問題：R2值足夠大，預測準確度就一定高嗎？學生實踐探究預測，得出結論：“不，受數據量影響”。

環節四：探究數據范圍對預測準確度的影響。提出問題：數據量足夠大，就一定能預測嗎？學生實踐探究預測140克拉鉆石的價格，預測結果不合理，得出結論：“不，受數據范圍的影響”。

最后，課堂總結、擴展提升。整堂課把影響預測準確度因素的這個大問題分解成4個小問題，逐個解決、清晰明確，學生通過對每一個小問題的解決形成對“如何讓預測更準確”的全面認識。

從每個環節問題的設置可以看出：上一個問題的答案是下一個問題的引入，環環相扣，學生每次都胸有成竹地去做探究預測任務，結果卻總是掉到教師提前設置的坑里，從第一個坑里爬起來，掉到第二個更深的坑里，最終到達終點，對如何提高預測準確度有了一個系統的認識。整堂課學生在問題解決的過程中，初步形成了問題解決的策略，實現了計算思維的最終目標。那么如何把問題解決的策略應用到解決學生在生活、學習中關心的問題中呢？我們設計了“我與線性回歸”這節課。

（3）“簡單機器學習——我與線性回歸”一課通過體脂高的肥胖型豬八戒的卡通圖片，引出體脂高給人們帶來的高血壓、糖尿病、胰腺炎等健康危害，導入本節課內容：應用前面所講的預測技術探究體脂問題。通過測體脂、找差距、想辦法等教學環節，歸納、總結出了應用簡單機器學習預測技術解決體脂問題的步驟，最終達到利用解決體脂問題的思路來解決生活中的其他類似問題的目的。

3.在學生學習活動中培養計算思維

（1）在問題探究中，提升計算思維能力

如“線性回歸初體驗”這節課，學生體驗了用樣本數據通過算法推出模型，用模型根據自己父母的身高預測自己成人后的身高這一過程后，教師針對“如何根據散點圖判斷X、Y軸所選擇的數據是否具有線性關系”這一問題，學生通過“特征空間”平臺，在教師設計問題的引導下，通過自己實踐探究任務，預測結果卻是無法預測，學生們感覺很奇怪，于是教師給學生展示兩張散點圖。

第一張散點圖是根據氣溫預測風速且沒有預測結果的散點圖，第二張散點圖是根據父母平均身高預測自己成人后的身高有預測結果的散點圖，通過兩張圖的對比、分析，最后得出結論：散點圖中數據點分散地分布在一條直線附近表明X、Y軸所選擇的數據具有非線性關系，因此預測結果是無法預測;散點圖中數據點集中地分布在一條直線附近表明X、Y軸所選擇的數據具有線性關系，所以能預測出結果。

（2）在任務單的完成中，提升計算思維能力

如在講網絡爬蟲項目時，學生爬取豆瓣網數據后，在任務單子任務的引領下，通過對爬取數據進行分析，寫出了選取一本好書決策報告。學生在任務單中每個子任務的完成中，決策報告的編寫中，感受爬取數據的作用，提升了計算思維能力。

教學的目的不僅是教授知識，更是以知識為載體，培養學生的能力，提升學生計算思維、邏輯思維等思維水平。隨著科技的發展，人工智能應用在生活的方方面面。了解人工智能相關知識不僅是教學上的要求，也是作為公民必須具備的基本常識。在中小學階段開展人工智能課程到底教什么？如何選擇深淺程度合適又貼近學生生活實際的內容呢？在中小學階段開展人工智能課程到底怎么教？如何選擇合適的教學策略？本文做了一些嘗試，但還有不足之處需要繼續探討。

作者單位：北京市第八中學