面向計算思維培養的高中人工智能課程教學實踐
——基于開源硬件設計

姜冰倩 楊曉雨 顧小清

（1. 華東師范大學 a.教育學部教育信息技術學系; b.上海數字化教育裝備工程技術研究中心，上海 200062； 2. 西安交通大學蘇州附屬中學，江蘇 蘇州 215127）

引言

人工智能作為引領未來的新技術，極大地推動了社會發展，語音識別、人臉識別、自動駕駛等。人工智能技術正在深刻改變著社會生活，普及人工智能教育成為未來公民適應智能社會發展的客觀需求。在新一輪課程標準修訂后，人工智能成為高中信息技術學科的重要學習內容，并提出了以培養計算思維等核心素養為導向的教學改革方向。作為數字時代青少年必備的基本能力之一，計算思維對認識數字世界、解決數字化問題具有重要意義。但尚處在探索階段的高中人工智能課程，其學習內容主要集中在人工智能知識和特定算法實現方面，關注技能訓練卻忽視計算思維培養。因此，需要更新課程內容、轉變教學模式，探索素養導向下的人工智能課程教學模式。

一、研究綜述

（一）計算思維相關研究

計算思維培養是信息技術學科核心素養培養的核心議題[1]。這一概念最早由周以真（Jeannette M.Wing）[2]提出，定義為“利用計算機科學的基本概念來解決問題、設計系統和理解人類的行為”。隨著計算機科學領域和教育領域對計算思維研究的持續深入，針對這一概念的界定形成了不同視角，但國內外學者普遍認為計算思維是一種計算機科學領域的思維方式，也是一種解決問題的方式。基于計算思維的特征，國際教育技術協會等相關組織從可操作性的角度，將計算思維的定義進行了細化，認為計算思維的特征包括但不限于以下內容：以計算機等工具為輔助，形成問題解決的表述方法，有邏輯性地組織和分析數據；通過抽象的方法表示數據；通過算法形成自動化的問題解決方案；識別、分析和實施各種可行的解決方案，并整合最有效的方案和資源；推廣問題的求解過程，并遷移至更廣泛的問題解決與應用中[3]。在此基礎上，經過多位研究者從不同視角的分析、實踐和拓展，計算思維的核心實踐可以界定為分解、抽象、算法、評估、遷移5大要素。

圍繞青少年計算思維培養，國內外均開展了諸多探索。如周平紅等人[4]利用可視化編程構建STEM 課程，借助STEM 工程設計模式培養學生計算思維，提出包括界定問題、提出解決方案、構建和測試模型、優化方案、評價5 個步驟的可視化編程教學模式。宿慶等人[5]基于項目式學習模式構建開源硬件課程，以計算思維培養中的問題解決為核心，提出了問題聚焦、問題確定等6 個項目實施的教學環節。張屹等人[6]在高中人工智能教學中引入游戲化學習“輸入—過程—結果”的學習模型，利用游戲激發學生人工智能學習動機、促進學生計算思維的發展，在傳授人工智能學科知識的同時，培養學生計算思維。林育珊（Yu-Shan Lin）等人[7]通過在人工智能物聯網課程中引入增強現實（AR）技術，引導學生完成智能家居、智能農業、智能校園等特定虛擬場景下的傳感器設計和算法編寫，提升學生計算思維。從近年來以計算思維培養為導向的教學實踐可以看出，教學內容已經逐步豐富，在編程等內容的基礎上融入了人工智能、物聯網、增強現實等新技術，并關注教學策略的支持[8]。

（二）人工智能課程中的計算思維教學

作為當前信息技術應用領域的代表，人工智能是高中信息技術課程必修及選擇性必修內容模塊，對計算思維培養具有重要作用。高中階段人工智能課程的教學內容包括人工智能的基本概念、技術原理、核心算法、社會應用等，強調通過具體案例分析理解和應用人工智能技術。基于人工智能技術與信息社會生活的緊密關聯，人工智能課程應關注現實生活中的應用場景，融入跨學科教學理念，采用項目式、探究式教學方法，突出學生解決智能場景中具體問題的學習實踐。2021 年10 月，中國教育學會發布的《中小學人工智能課程開發標準（試行）》提出人工智能課程6 大核心實踐，即生活感知與調查實踐、簡單模擬與推理實踐、黑箱探究實踐、AI 硬件設計實踐、原理揭示實踐、AI 程序設計實踐[9]，直接體現了計算思維抽象、算法等核心實踐要素。融合信息技術與問題解決情境的人工智能課程，也為培養計算思維提供了有效空間。因此，從人工智能課程的教學情境和學習實踐角度深化課程設計，能夠有效促進計算思維的培養。

在已有的計算思維培養的教學實踐中，使用開源硬件開展的教學活動被驗證具有良好的促進作用[10]，且高中人工智能課程也要求教師充分利用開源硬件和人工智能應用框架等資源，指導學生完成自主探究和學習實踐[11]。作為一種可自主編程、面向公眾開放的硬件設備，開源硬件以開發板為典型代表，支持個性化設計和擴展。基于開源硬件的人工智能課程，既能夠將高中信息技術課程中的學習內容有效關聯，又為人工智能技術實現、智能系統應用體驗提供多元、開放的軟硬件支持，也是培養計算思維、豐富學科實踐的重要探索。但當前我國高中階段將開源硬件引入人工智能教學和計算思維培養的研究較為缺乏，基于此，構建以計算思維培養為目標的高中人工智能課程，探索有效的實踐教學模式。

二、面向計算思維培養的高中人工智能教學模式構建

基于開源硬件支持，面向計算思維的高中人工智能教學模式可以從人工智能教學內容、計算思維培養、教學組織策略3 個層面構建，如圖1 所示（見下頁）。在教學中，有效利用開源硬件的設計和項目制作強化學生學習實踐，使學生掌握計算思維核心要素，實現培養目標。

圖1 面向計算思維培養的高中人工智能教學模式

（一）教學內容設計

人工智能課程旨在培養學生理解并使用智能技術，形成智能社會責任，著眼數字社會發展，關注智能技術支持下的問題解決。結合《普通高中信息技術課程標準（2017年版2020年修訂）》提出的內容要求，以及《中小學人工智能課程開發標準（試行）》提供的指導建議，高中人工智能教學內容應從貼近學生現實生活的應用場景引入，通過對具體案例的剖析，理解人工智能技術原理。并通過開源人工智能應用框架和開源硬件模擬生活應用場景，從實踐中理解、掌握、深化人工智能核心算法和技術，實現學習的遷移。因此，面向計算思維培養的高中人工智能教學內容應強調學習實踐，利用開源硬件支持學生完成人工智能知識的學習和使用，在具體應用場景中開展創意設計；結合硬件設計實踐，完成程序設計，體會算法的設計思想，對人工智能核心算法進行正確地呈現和表達，并形成對已有解決方案的評估優化思維；在硬件和程序設計實踐的基礎上，提煉并進一步實踐反映出的人工智能技術關鍵原理，完成對知識的深入理解和掌握，迭代已完成的設計實踐，并實現在其他場景的設計遷移，形成實踐閉環。

（二）計算思維培養

在高中人工智能課程中，計算思維要素應與教學內容形成映射關系。首先，基于真實復雜的智能技術應用場景，需要通過分析明確具體的技術問題，以逐步形成解決方案，對應計算思維的“分解”要素。同時，應用場景包含人工智能技術原理，要把真實問題轉化為開源硬件、程序設計能夠解決的技術問題，進行分析和提煉，對應計算思維的“抽象”要素。在人工智能實踐中，選擇合適的開源硬件和人工智能算法、技術框架，解決抽象出的具體問題，通過一系列步驟完成學習任務，對應計算思維“算法”要素。在此基礎上，對事件中形成的軟硬件解決方案進一步進行調試驗證、修改完善，并應用于其他相似的人工智能應用場景中，對應計算思維“評估”和“算法”要素。

（三）教學組織策略

面向計算思維培養的高中階段人工智能課程可采用項目式教學模式，以素養為導向，融合跨學科教學理念，強化學生合作探究。項目式學習內容來自真實生活中的開放性問題，強調學生在問題識別和解決過程中的知識學習、能力培養和素質提升，適用于人工智能教學情境，且與計算思維利用計算機科學思維進行問題解決的過程相一致。作為計算機科學、物理、數學等眾多領域的學科知識，基于開源硬件的人工智能課程在情境創設、教學內容組織、核心知識學習與實踐中均體現了跨學科的特征，采用跨學科學習綜合應用多學科知識解決真實問題的教學理念，對理解和掌握人工智能技術、形成智能社會意識與責任具有積極作用。同時，計算思維培養反映了素養導向的教學實施，在教學組織中強化學生的合作探究，能夠為素養培養提供扎實的實踐基礎，也是智能技術支持下開源硬件制作與核心算法設計的必要環節。

三、研究設計與實施

（一）研究對象

課程實施面向某市一所中學的高一年級學生，在信息技術課程中開展人工智能課程教學，并設計實驗組和對照組。其中，對照組共15 名學生，參與傳統信息技術課程學習。實驗組共15 名學生，參與基于開源硬件的人工智能課程學習。教學活動均在計算機教室完成，實驗組教學過程中由授課教師向學生提供人工智能小車，作為開源硬件設備支持，為學生創設智能技術應用場景。

（二）研究過程

本研究基于提出的教學模式實施人工智能課程，探究教學活動對高中生計算思維的影響。在課程學習前后，通過調查問卷對實驗組和對照組學生的計算思維能力進行前后測。在課程結束后，通過任務測試評價實驗組學生的客觀學習情況。

（三）研究工具

針對計算思維的評價，研究中采用的計算思維評價工具包括量表和測試題兩種類型。量表依據計算思維評價框架，采用基礎教育階段計算思維測評量表實施。量表將計算思維分為創造力、算法思維、批判性思維、問題解決、合作及交流5 種技能，共22 個測量指標，采用李克特5 點計分法。該量表在我國基礎教育階段已得到有效性驗證，具有良好的結構效度和信度[12]。

測試題共編制10道題目，題型包括填空題、畫圖題、代碼題、簡答題4 種，考查的知識點包括人工智能基本知識、開源硬件概念與構造原理、程序設計與人工智能函數調用。題目由高中信息技術教師與高校教育技術領域研究者共同命題，能夠客觀反映學生的學習結果。

（四）教學實施

本研究所設計的人工智能課程共12 課時。除人工智能概述和基礎實驗外，其余課程內容均采用項目式教學，以真實的應用場景導入，抽象人工智能技術原理和開源硬件功能及結構設計，引導學生分組開展學習實踐，完成學習任務，并由教師提供已設計的學習支架。以“顏色識別”學習主題為例，教學活動設計如表1 所示。

表1 “顏色識別”人工智能實驗教學活動設計

四、研究結果分析

（一）基于計算思維量表的學習結果檢驗

1. 實驗組學生學習結果檢驗

為了考查學生在參與課程學習前與學習結束后計算思維水平的變化，研究使用SPSS 25.0 進行獨立樣本t檢驗，對計算思維以及各維度（創造力、算法思維、批判性思維、問題解決、合作及交流）數據情況進行分析，結果如表2 所示。

表2 實驗組計算思維量表差異結果對比

通過計算思維量表對實驗組學生縱向能力變化的分析獲得，實驗組學生在參與基于開源硬件的人工智能課程學習后，計算思維水平有極顯著差異（p=0.000＜0.001）。同時，計算思維指向的創造力、算法思維、批判性思維、問題解決、合作及交流均存在極顯著性差異，后測分數均值高于前測分數。說明實驗組學生在參與課程學習后，相關能力水平均有顯著提升。

2. 實驗組與對照組學生學習效果差異性檢驗

本研究對實驗組和對照組學生使用計算思維量表在教學開始前后進行測試，其中前測結果見表3，后測結果見表4。前測結果顯示，實驗組與對照組在計算思維及各維度上均不存在顯著差異，屬于同質樣本，因此，可以確保實驗教學前兩組學生計算思維水平一致。

表3 實驗組與對照組計算思維量表前測結果

表4 實驗組與對照組計算思維量表后測結果

后測數據結果顯示，在經過基于開源硬件的人工智能課程學習后，實驗組學生計算思維能力與對照組存在極顯著性差異（p=0.001 ＜0.01），且量表測試平均值高于對照組，說明課程采用的教學模式能夠有效提升學生計算思維水平。此外，每個相關能力維度差異性檢測結果顯示，在問題解決、合作及交流兩個維度，實驗組學生與對照組學生能力變化分別呈現極顯著性和顯著性差異（p=0.009 ＜0.01，p=0.041 ＜0.05），說明利用開源硬件開展學習實踐，能夠提升學生的問題解決能力，并在項目制作等過程中促進學生之間合作交流。

（二）基于測試結果的學生學習效果檢驗

為了客觀評估課程實施效果，研究針對實驗組學生進行基于人工智能課程內容的測試，由授課教師與一位高中信息技術教師共同打分，以平均值計算學生測試成績。通過測試題的表現發現，學生對于人工智能基本知識、開源硬件概念及構造原理等方面掌握程度較高，得分率達到85% 以上；但對進一步掌握電路工作原理較差，電路圖得分率僅有50%；在程序設計上，學生對于人工智能算法的理解、函數的準確調用掌握程度較高，得分率達到91.67%；但在進一步進行算法解釋，描述單行代碼的功能作用時，得分率僅有42.5%。由此可以看出，基于開源硬件的人工智能課程雖然能夠有效提升學生的計算思維水平，但學生在算法思維、抽象概括能力等方面仍存在一定的差異，且對內容的深入理解和動手能力不足。

五、結論與啟示

本研究以培養高中生計算思維為目標設計人工智能課程，基于開源硬件設計，強調人工智能教學中的實踐學習，在教學模式中融入跨學科、項目式的教學組織策略。研究結果表明，一方面，在開源硬件設備的支持下，依托于人工智能開源框架和算法的問題解決過程對培養高中生計算思維產生了積極影響，驗證了本研究所提出教學模式的有效性。另一方面，研究所設計的教學模式和相關教學實踐經驗，為后續高中人工智能課程的設計與實施起到一定的示范作用。

（一）重視圍繞計算思維過程的學習實踐

人工智能是當前中小學積極探索的教學內容，開源硬件項目實踐既是人工智能課程的核心實踐內容，同時也能夠有效連接程序設計、人工智能關鍵原理實踐等內容，有效提升學生計算思維能力。結合本研究實驗結果，人工智能課程應明確計算思維培養為目標的核心素養導向，在教學中強化學習實踐，并有針對性地引導學生圍繞計算思維分解、抽象、算法、評估、遷移5 大實踐要素開展教學活動設計。

（二）重視真實問題中的學習引導

人工智能教育源于智能社會的人才需求，通過計算思維的培養，在學習活動中合理有效地喚醒學生的生活經驗，培養學生使用計算機知識和技能解決真實生活問題的能力。因此，以計算思維培養為導向的人工智能課程，要重視解決真實問題的學習引導，以問題解決為學習實踐推進的主線，通過明確的項目、任務開展學習實踐。開源硬件的支持，能夠為真實問題導向的學習實踐提供更多元化的學習場景和學習內容，引發學生深入思考。