基于任務驅動的中職學校人工智能通識課程的開發與實踐

摘要：本文結合人工智能專業特點和中職學生學情，開展了基于任務驅動教學法的實踐探索，即以學生為主體，以任務為驅動，從厘清課程的主要任務、構建課程框架結構、明確教學設計路徑和課程實例展示等方面探討了中職學校人工智能通識課程的開發和實踐思路，以期為中職學校人工智能通識教育課程提供理論參考和實踐指導。

關鍵詞：中職；人工智能課程；通識教育；任務驅動教學

中圖分類號：G434 ?文獻標識碼：A ?論文編號：1674-2117（2023）16-0108-05

引言

在政府、學校和教師對人工智能課程的定義和設計方面缺乏理論支撐和實踐經驗的背景下[1]，為培養適應新時代思維模式的技術性人才，讓中等職業學校學生具備符合時代要求和適應職業發展的素養能力，筆者嘗試運用任務驅動教學法開辟中職學生新型人才培養的人工智能通識課程教學新路徑，下面以筆者所在學校為例，結合中職教師和學生的實際情況展開具體闡述。

人工智能通識課程的概念及現狀

1.概念

通識課程（General Education）是通識教育的一門具體實踐課程，其目的是拓展學生的知識范圍，提高學生的綜合素質和批判思維能力。通識課程聚焦培養什么人、怎樣培養人和為誰培養人的教育根本問題，適應快速變化的社會對人才的需求。[2]而人工智能課程具有區別于其他課程教學內容、形式的獨特性。[3]人工智能的課程內容主要圍繞培養學生的創新型思維、掌握相關知識技能和樹立正確的態度觀念展開。[4]

2.現狀

（1）現有中職教育中關于人工智能人才培養的研究比較缺乏

《中等職業學校信息技術課程標準（2020年版）》明確提出“人工智能初步”為兼顧學生就業和經濟的發展，需要突出職業教育“做中學，做中教”的特色。[5]從教育政策導向中可知“人工智能初步”作為信息課程基礎模塊的重要性。在中國知網（CNKI）里，以“人工智能教育”為主題進行檢索可以檢索到文獻6907篇，但以“人工智能教育&中職”為主題只有58篇；以“人工智能課程”為主題可以檢索到文獻1348篇，但以“人工智能課程&中職”為主題只有15篇，且集中在2019年至2022年。由此可見，在中職學校教育體系中人工智能課程教育教學的相關研究存在明顯的乏力性，深度也不足以支撐該專業的快速發展。同時，多數地區的中職學校仍未開設人工智能課程，這進一步導致中職教育中人工智能課程教學的發展緩慢，呈現出教學開展的不均衡性。

（2）現有人工智能課程與中職學生的學習基礎不匹配

有研究發現，當前的人工智能課程授課對象以本科生和研究生為主。對已有課程進行分析發現，學生所學的內容大多涉及多種算法，學生需要擁有一定的程序設計、高等數學和機器學習的基礎知識方能應付。[6]而李曉敏等人通過對中職學生進行半結構式訪談研究發現，中職學生的課堂學習體驗存在理論基礎不扎實、自主學習能力有待提高等問題。[7]由此可見，由于中職學生的學習基礎并不能與高校或其他學段的學生相媲美，故不能完全照搬現有高校人工智能課程。

中職學校人工智能通識課程模式設置

隨著人工智能時代大數據的積累，解決具體實際問題的高階應用場景不斷更新，與社會各行各業的深度融合也使相關人工智能技術得到了最大程度的應用。[8]根據徐正麗等人的研究，AI崗位可分為軟件工程師、算法工程師、產品架構師和產品經理等4個崗位簇，以及數據庫、機器學習、模式識別、大數據和程序設計等5個所需的技能集。[9]這些專業性極強的學習內容如何轉變為與中職學生學習水平和能力特點相當并能夠被他們理解、接受的學習任務呢？

針對上述問題，筆者所在學校開發了以實踐應用為核心的人工智能通識課程，注重在人工智能屬性上實現學科交叉融合，體現不同的專業區分度，其教學設計和應用內容由淺入深，利用人工智能賦予學生創新思維的靈感，在淺顯易懂的教學過程中培養學生對人工智能的知識整合和創新遷移能力，在主動求知和探索的過程中完成相應的課程任務。

1.厘清課程主要任務

首先，消除學生恐慌，正確認識人工智能學科內容，包括人工智能的定義、四大分支、主要應用領域、三種形態和人工智能倫理風險防范等基礎性問題，以及對現行的就業結構、就業范圍和質量產生的深刻影響，此任務決定了接下來課程的框架結構和教學設計的設置。

其次，人工智能課程要實現開放和重構，需要進行學科整合和專業融通，通過設計跨學科的學習動態進程突破中職學生學習的局限，讓學生通過拓展視野的方式形成在未來社會生活的能力。此課程任務在內容上決定了中職學校人工智能通識教材所選的案例和活頁形式，最后通過此課程實現立德樹人總目標。

2.構建課程框架結構

中職學生人工智能通識課程的整體框架大致分為三大模塊、六小章節（如圖1）。第一模塊是人工智能通識的普及。人工智能研究領域有算法、算力和數據三方面內容，涉及的知識面廣且不容易理解。對于大部分中職學生來說，只將注意力放在技術開發和編程設計上難度過大，因此，前期的知識以培養中職學生信息意識、計算思維的基礎知識為目標。第二模塊按照專業的知識梯度和區分度進行設置，根據研究領域的不同分為四大技術的教學，圍繞“人工智能如何觀察、表達、聽話和思考”構建學生對人工智能課程的基本觀念和技術架構。在具體教學上不僅包括基本概念的介紹和原理的解釋，還能讓學生逐漸形成以創新思維為核心的素養，為中職學生在以后的工作中所需的創造力儲能。第三模塊是在理論學習之后的實踐操作。這個模塊構建了一個課程實踐平臺，以幫助學生增強學習的自信心，這種高位成就感能激勵中職學生將學到的知識用于解決現實問題。

3.明確教學設計路徑

在具體的教學實踐中，筆者采用模塊化的閉環式教學，通過“基礎理論模塊、學科應用模塊、程序設計語言模塊和實驗模塊”這四個模塊的內容體系，使學生更加系統化地學習知識，具體設計路徑如圖2所示。

（1）基礎模塊

基礎模塊屬于課程導入期，筆者將課程知識體系分為以下三個部分：①人工智能60年的技術歷史。從最早進行探索自動符號計算機器的萊布尼茨開始，通過時間的脈絡闡述人工智能的黃金時期（1956年至1974年）、第一次寒冬時期（1974年至1980年）、興盛期（1980年至1989年）、第二次寒冬時期（1989年至1993年）、發展期（1993年至2006年）、爆發期（2006年至現在）；②針對各關鍵技術的研究現狀，讓學生了解科學前沿，包括2006年開始深度學習在計算機視覺、聽覺，在自然語言處理和強化學習等領域的主要進展，并根據它的發展過程來分析未來的發展方向；③闡明現代企事業單位對人工智能人才的現實需求和職業前景。人工智能基礎知識和原理的學習任務主要是通過互動體驗的形式來組織教學，能更好地幫助中職學生理解和內化學習內容。

（2）應用模塊

應用模塊的任務達成是基于課程內容的知識更新，引進人工智能相關的應用場景。從與生活息息相關的圖像處理方面的應用開始，向學生介紹人工智能在金融、司法、公邊檢、航天電力、教育和醫療等多個領域的應用，如在金融、安防和智能家居領域的自然語言處理技術。這一模塊的人工智能教學主要通過創設教學情境的方式進行，以學生生活經驗和實踐體驗所關聯的場景作為教學切入點。

（3）程序設計語言模塊

程序設計語言是工程師為了告訴計算機需要做什么事情而發明的。這是中職人工智能專業學生在此課程中需要掌握的核心技能。此模塊需要結合中職學生的知識基礎和內容儲備來設計，在教學過程中要盡量以通俗的語言去解釋各種程序設計語言。除此之外，該模塊需要結合學校擁有的教學資源，讓學生充分利用互聯網的優勢進行課前學習及課后鞏固。

（4）實驗模塊

筆者結合“參與體驗—感知概念—作品呈現—分享所得”的任務體驗教學法，并根據中職學生的實際情況與應用模塊所學到的場景知識相對應靈活地設置實驗教學內容。該模塊以互動的交往形式加強師生的雙邊情境體驗，以學生為主體采用設計活動和任務分配的任務驅動教學法形式提高學生的積極性，通過有針對性地提問和追問啟發學生思考。

以上模塊并不是機械式單向進行，在教學過程中可以根據中職學生的掌握情況以及技術更新穿插進行教學，相互影響，相互滲透。

人工智能課程案例教學法展示實例

部分中職學生的自主學習能力不強，缺乏探索精神，而人工智能課程又屬于實踐性非常強的學科，采用任務驅動型教學法可轉變學生解決問題、獨立分析問題的學習理念。因此，筆者根據任務驅動教學法的基本環節、人工智能專業、行業發展方向、人才的現實需求，以課程框架結構中的第二章“人工智能怎么觀察”中的《察“顏”觀色：人臉表情識別》進行教學，具體環節如圖3所示。

1.創設情境 給出任務

在課堂教學中，針對中職學生思維活躍和偏愛直觀動態知識呈現的特點，開展與當前學習主題相關的情境導入。例如，小慧在線上學習時頻頻走神，經常“沒聽懂”某個知識點，又不敢主動向教師反饋自己的學習焦慮。小智是學習委員，他希望設計一個基于人臉表情分析同學們注意力情況的系統，并將分析結果即時反饋給教師。學生帶著“任務”進入學習情境后對任務進行概括性的描述：通過掃描人臉表情來識別情緒異常的學生。

2.分析任務 收集知識

此環節是課程的核心，學生根據教師提供的線索與同學進行不同觀點的交流、補充和修正。學生在預備知識環節學習表情相關的概述和表情識別的應用。在教學過程中，教師針對人臉表情識別系統的設計，要求學生完成以下任務。

任務1：思考此項識別系統的實現思路有哪些步驟？在此過程中可能會遇到什么困難？有什么解決問題的途徑？學生小組討論回答。

任務2：針對以上尚未解決的問題，需要具備什么新知識？請各小組匯報分析結果，教師點評是否完善準確。

任務3：利用學校的教學資源平臺提前進行學習，為下一節課的教學打好知識基礎。

3.任務實施 動手實操

由于有前期讓學生自行思考及探索環節的鋪墊，本環節的課堂教學從學習人臉表情識別需要掌握的相關技術—圖形化編程開始。先讓學生進行程序設計語言的學習，目的是培養學生利用類似程序的邏輯關系獲得獨立解決問題的邏輯思維能力，而操作簡易、好上手的圖形化編程工具能提升中職學生的學習興趣。在學習完適配的編程工具后，教師進行任務小結，使學生再次回顧人臉表情識別的基本原理和設計實現的相關技術。

4.評價反思 鞏固提升

此環節包括兩方面內容，第一是對所學知識意義建構的評價，第二是對學生自主學習能力和協作學習的評價。在學生進行任務的創作過程中教師巡回檢查，及時發現學生編程實操中遇到的問題并進行指導；讓完成任務有困難的學生團隊合作完成創作，培養其合作精神；在檢驗學生任務的完成情況后對能及時按要求完成編程設計的學生進行口頭表揚；鼓勵沒完成或作品不理想的學生利用學校的教學資源平臺進行鞏固學習。

結語

本文根據筆者所在學校開發的人工智能通識教材，探討了一系列與課程相關的模式、課程思路設置和內容案例等，為中職學校人工智能技術人才的培養提供了多維度、深層次的教學方向支持。未來，筆者還將根據實踐教學得出的樣本和數據分析基礎繼續對中職學校人工智能課程進行深化完善，在以學生為本的理念下實現課程教學向中職學生職業規劃有效轉化的目標。

參考文獻：

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作者簡介：馮敬益（1978—），男，廣東廣州人，碩士研究生，廣州市信息技術職業學校軟件與信息服務專業帶頭人，高級講師，廣東省科技教育名師工作室主持人，主要研究方向為人工智能教育、創客教育、STEM教育和物聯網技術應用研究等。

本文系廣東省中等職業教育教學改革項目（GDZZJG2029）“基于‘雙精準、雙銜接的中職人工智能專業建設探索”和全國工業和信息化職業教育教學指導委員會重點課題“‘校企耦合協同育人——中職人工智能新型人才培養模式探索與實踐”（GXHZWZ20507）的研究成果。