中學(xué)人工智能課程算法教學(xué)的策略探究

摘要：算法是人工智能技術(shù)的核心，因為其內(nèi)容抽象、概念復(fù)雜，在中學(xué)人工智能課程中實施教學(xué)有一定難度。作者結(jié)合多份指導(dǎo)文件的相關(guān)內(nèi)容要求，針對算法的特點，提出了三個方面的教學(xué)策略——融合場景需求問題引導(dǎo)、清晰目標(biāo)定位優(yōu)化方法、資源平臺輔助搭建支架，以期能夠有效提升教學(xué)效率，培養(yǎng)學(xué)生計算思維。

關(guān)鍵詞：中學(xué)；人工智能；算法；教學(xué)策略

中圖分類號：G434" 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A" 論文編號：1674-2117（2024）06-0030-04

隨著《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的發(fā)布，人工智能課程在基礎(chǔ)教育領(lǐng)域越來越受重視。《普通高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017年版2020年修訂）》（以下簡稱《高中課標(biāo)》）設(shè)置選修課程“人工智能初步”，內(nèi)容要求了解人工智能的核心算法，熟悉智能技術(shù)應(yīng)用的基本過程和實現(xiàn)原理。[1]《義務(wù)教育信息科技課程標(biāo)準(zhǔn)（2022年版）》（以下簡稱《義教課標(biāo)》）設(shè)置了“人工智能與智慧社會”模塊，要求學(xué)生不僅要了解人工智能的三大技術(shù)基礎(chǔ)——數(shù)據(jù)、算法和算力，還應(yīng)該“初步了解人工智能中的搜索、推理、預(yù)測和機(jī)器學(xué)習(xí)等不同實現(xiàn)方式”[2]，且首次在初中階段涉及人工智能算法的內(nèi)容。算法是人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)和核心，它決定了人工智能系統(tǒng)的性能和表現(xiàn)。算法的學(xué)習(xí)有助于理解人工智能的基本原理和核心概念，因此，如何提高人工智能算法的教學(xué)效率，培養(yǎng)學(xué)生的計算思維和解決問題的能力，是開展中學(xué)人工智能教育的重要課題。

問題背景

算法是人工智能課程不可或缺的組成部分，在基礎(chǔ)教育領(lǐng)域，除了《高中課標(biāo)》和《義教課標(biāo)》外，各級部門或組織也發(fā)布了一系列的指導(dǎo)文件，其中有中國教育學(xué)會中小學(xué)信息技術(shù)教育專業(yè)委員會的《中小學(xué)人工智能課程開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)》（以下簡稱《開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)》）、中央電化教育館的《中小學(xué)人工智能技術(shù)與工程素養(yǎng)框架》（以下簡稱《素養(yǎng)框架》）。各類文件均對人工智能課程培養(yǎng)目標(biāo)、學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)段要求等進(jìn)行頂層設(shè)計，并且都關(guān)注到人工智能的算法，具體的內(nèi)容與要求如下頁表所示。

四份文件從各自角度針對“算法”加以說明：《高中課標(biāo)》和《義教課標(biāo)》是學(xué)科綱領(lǐng)性文件，都特別注重算法應(yīng)用的具體場景，強(qiáng)調(diào)通過分析生活中的典型案例，理解其背后的算法原理；《開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)》明確人工智能技術(shù)領(lǐng)域的劃分，指出技術(shù)實現(xiàn)的具體算法內(nèi)容，以及對應(yīng)的層次關(guān)系；《素養(yǎng)框架》按學(xué)段目標(biāo)，提出“算法”在各階段應(yīng)達(dá)到的素養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)。前兩者是具有權(quán)威性的課標(biāo)文件，指導(dǎo)算法模塊的教學(xué)實踐，后兩者分別界定算法的具體內(nèi)容、規(guī)范對應(yīng)的素養(yǎng)目標(biāo)，側(cè)重解決“教什么”和“教到什么程度”的問題，是課標(biāo)的有益補(bǔ)充，具有重要的參考價值。

問題現(xiàn)象

計算機(jī)算法是一組有窮的規(guī)則，它規(guī)定了解決某一特定類型問題的一系列運(yùn)算，是對解決問題方案的準(zhǔn)確與完整的描述。算法是計算機(jī)科學(xué)中最基本的核心概念之一，幾乎貫穿于計算機(jī)科學(xué)的各個領(lǐng)域。在人工智能課程中，學(xué)生需要學(xué)會如何設(shè)計、實現(xiàn)和應(yīng)用算法，以解決實際問題。但對中學(xué)生來說，算法本身難以理解，較為抽象，無法直接觀察算法的實現(xiàn)過程，很多情況下需要借助分析代碼的運(yùn)行結(jié)果來理解其步驟；算法教學(xué)實施難度大，大多數(shù)沒有相關(guān)的知識基礎(chǔ)，教學(xué)活動容易變成淺層體驗，或浮于表面；相關(guān)配套的教學(xué)資源不足，雖然中學(xué)人工智能課例日漸豐富，但是涉及具體算法的內(nèi)容還較少。因此，筆者認(rèn)為，針對中學(xué)階段的人工智能算法教學(xué)，應(yīng)以場景分析為主線進(jìn)行問題引導(dǎo)，以培養(yǎng)目標(biāo)為導(dǎo)向優(yōu)化方法，以資源平臺為輔助搭建支架，來提升教學(xué)效率，促進(jìn)算法內(nèi)容的有效落地。

解決策略

算法是人工智能技術(shù)的核心，只有真正理解其基本原理，才能做好人工智能的普及教育。結(jié)合以上指導(dǎo)文件的內(nèi)容要求，針對人工智能算法的特點，筆者認(rèn)為可以從“道”“術(shù)”“形”三個方面促進(jìn)教學(xué)實施。

1.“算”亦有道：融合場景需求，問題引導(dǎo)

算法是解決問題的步驟和過程，難點在于抽象。現(xiàn)有不少版本的中學(xué)人工智能教材，其算法章節(jié)往往是大學(xué)教材的簡單移植，重心放在算法的程序?qū)崿F(xiàn)，忽略了實際應(yīng)用場景的支撐，學(xué)習(xí)過程略顯枯燥。中學(xué)人工智能課程應(yīng)重視問題的需求分析，融合問題提出的背景，讓算法與應(yīng)用場景緊密聯(lián)系，有助于學(xué)生對算法的深入理解和認(rèn)識。同時，針對中學(xué)生的認(rèn)知能力和學(xué)科基礎(chǔ)，在提出問題、分析問題時，將晦澀難懂的算法簡單化、趣味化處理，可以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，促進(jìn)學(xué)生持續(xù)探究。

例如，在“智能失物招領(lǐng)處”學(xué)習(xí)主題中，教師以學(xué)生在校園易丟失的物品為切入點，建立智能招領(lǐng)處。學(xué)生在完成任務(wù)的過程中不斷分析問題，觀察結(jié)果，思考機(jī)器是如何學(xué)會識別物品的、如何有效提供有關(guān)物品的數(shù)據(jù)；在體驗機(jī)器學(xué)習(xí)的一般流程后，學(xué)生進(jìn)一步考慮模型識別效果與哪些因素有關(guān)、如何提升模型識別的成功率等。該主題以實際的校園生活需求為導(dǎo)向展開教學(xué)，最后教師設(shè)計了拓展問題：校園生活中還能做哪些智能化設(shè)計？該問題涉及的場景極為豐富，如入校登記、圖書館管理、食堂訂餐、校園角落改造等。

又如，決策樹算法是《高中課標(biāo)》列出的核心算法之一，主要通過構(gòu)建一個樹狀結(jié)構(gòu)來對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或預(yù)測。在教學(xué)時，教師可以用熟悉的購物思路類比，如人們在購買喜歡的商品時，總會有多重考慮，如何做出恰當(dāng)?shù)臎Q策？借此分析決策樹的構(gòu)成與實現(xiàn)原理。類似的生活場景還有疾病診斷、金融借貸、選課系統(tǒng)等，學(xué)生自主選擇感興趣的場景，以項目報告的形式進(jìn)行問題探究活動。

算法學(xué)習(xí)是計算思維的具體體現(xiàn)和實際應(yīng)用，適宜在問題解決過程中設(shè)計活動，開展基于問題的教學(xué)。聚焦復(fù)雜情境中的問題，將算法融入典型案例的分析中，再運(yùn)用算法來解決問題，在場景應(yīng)用中感受算法之美，這樣才符合算法之“道”。

2.“算”亦有術(shù)：清晰目標(biāo)定位，優(yōu)化方法

中小學(xué)人工智能課程已逐漸形成體系化，在面向不同階段的學(xué)生時，課程定位、教學(xué)目標(biāo)均有所區(qū)分，小學(xué)、初中和高中三個學(xué)段的側(cè)重點有所不同：小學(xué)重在感悟，初中重在體驗，高中重在創(chuàng)造創(chuàng)新。[4]《素養(yǎng)框架》針對“算法”提出，初中階段能夠闡述某項技術(shù)的算法原理，給出流程圖，而高中階段則能夠用不同算法解決同一問題，并且對比分析優(yōu)劣程度。[5]因此，教學(xué)中需根據(jù)學(xué)情分層適宜開展，依據(jù)教學(xué)目標(biāo)選用恰當(dāng)?shù)姆绞剑惴▽嵺`的常用方法有體驗式學(xué)習(xí)、圖形化編程、半成品代碼和完整程序等，課堂實施難度依次增加，可綜合考慮靈活選用。其中，體驗式學(xué)習(xí)側(cè)重對算法功能的理解，通常采用“黑箱測試”，根據(jù)輸入輸出的數(shù)據(jù)觀察運(yùn)行結(jié)果，不涉及具體程序的編寫；圖形化編程直觀便捷，避免學(xué)習(xí)不必要的編程知識，部分算法內(nèi)容模塊化封裝，較易理解算法的整體框架；半成品代碼注重問題分解，將大問題分為多個小問題，形成相互關(guān)聯(lián)的功能模塊，一般編寫較少的幾行程序語句即可，有利于理解算法的關(guān)鍵步驟；完整程序編寫則需要較好的編程基礎(chǔ)，編寫代碼并調(diào)試運(yùn)行，能夠真正掌握算法的全貌和具體實現(xiàn)。

例如，在學(xué)習(xí)聚類算法時，在“猜你喜歡”主題時，學(xué)生扮演數(shù)據(jù)分析師的角色，通過平臺用戶的多種數(shù)據(jù)，分析其行為特點和購物喜好，活動中數(shù)據(jù)不斷增加，任務(wù)層層遞進(jìn)，最后使用指定的程序，輸入前期的各項數(shù)據(jù)，觀察程序的運(yùn)行結(jié)果，驗證結(jié)論。體驗式學(xué)習(xí)對學(xué)生的編程基礎(chǔ)幾乎沒有要求，重點在于理解算法原理，通過案例分析了解算法的應(yīng)用，較易實施。但由于沒有學(xué)習(xí)具體的程序，學(xué)生無法模仿和改造，難以遷移應(yīng)用到其他類似問題中。同樣屬于聚類算法，在“物資配送中心選址”主題學(xué)習(xí)中，項目提出如何建立衛(wèi)生防控物資配送中心的問題，采用了Python半成品代碼的形式。項目的主程序分為讀取數(shù)據(jù)集、實現(xiàn)聚類和可視化繪圖三個模塊，其中“實現(xiàn)聚類”是程序的核心，基于k-means算法又可以分為導(dǎo)入聚類模塊、確定聚類個數(shù)、訓(xùn)練模型和預(yù)測結(jié)果四個部分如下圖。整個程序有幾個特定位置，通常也是算法的關(guān)鍵步驟，由學(xué)生進(jìn)行代碼填空，不需要編寫所有語句。這樣，半成品代碼形式抓住了算法原理的關(guān)鍵，有效降低了程序?qū)崿F(xiàn)的難度，保障了教學(xué)的順利實施，在此基礎(chǔ)上學(xué)生能夠提出設(shè)想，改編設(shè)計新的方案來解決同類問題。因此，實踐中不能好高騖遠(yuǎn)，要以學(xué)段目標(biāo)定位和學(xué)生認(rèn)知能力為起點，根據(jù)學(xué)情基礎(chǔ)優(yōu)化方法，教應(yīng)有“術(shù)”，才能更好地促進(jìn)算法學(xué)習(xí)。

3.“算”亦有形：資源平臺輔助，搭建支架

算法的抽象性決定了教學(xué)實施難度大，且執(zhí)行過程難以觀測，而人工智能算法又比編程領(lǐng)域的基礎(chǔ)算法更加復(fù)雜，學(xué)生往往知其然而不知其所以然。因此，在教學(xué)中，教師可使用多種形式讓算法“有跡可循”，充分開發(fā)與利用學(xué)習(xí)資源，搭建學(xué)習(xí)支架，降低學(xué)生的認(rèn)知負(fù)荷。算法常用的描述方式有自然語言、流程圖和偽代碼等，除此以外，還可以使用圖形、動畫、視頻和模擬工具等，豐富算法的視覺化效果，直觀呈現(xiàn)算法的實現(xiàn)過程，使學(xué)生的思維活動有具體表象的支持。

例如，在“搜索”的學(xué)習(xí)中，算法思想是在狀態(tài)空間樹中從初始狀態(tài)出發(fā)，按照條件找到目標(biāo)解，主要包括深度優(yōu)先搜索、廣度優(yōu)先搜索、啟發(fā)式搜索等。搜索算法在中學(xué)信息學(xué)競賽中涉及較多，有經(jīng)典的全排列、八皇后等問題，代碼簡潔，但過程復(fù)雜，教學(xué)中應(yīng)盡可能演示求解的執(zhí)行過程，如全排列問題，借助算法可視化模擬工具，通過參數(shù)設(shè)置分步動態(tài)演示，將每組數(shù)字排列生成的過程依次呈現(xiàn)，使抽象的搜索過程具體化、形象化，增加教學(xué)的趣味性和實效性。

與基礎(chǔ)算法相比，人工智能算法往往還需要平臺、算力和數(shù)據(jù)等的支持。例如，《義教課標(biāo)》提到的推理和預(yù)測，在人工智能領(lǐng)域均依賴于數(shù)據(jù)模型的訓(xùn)練，在課堂教學(xué)實踐中可適當(dāng)引進(jìn)人工智能開放平臺，體驗機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的建立數(shù)據(jù)集、定義模型、訓(xùn)練模型、評估和部署模型等整個流程，認(rèn)識在數(shù)據(jù)支持下預(yù)測、識別和檢測算法的應(yīng)用，有助于增強(qiáng)學(xué)生的算法實踐能力。另外，學(xué)習(xí)支架還可以包括適合班級教學(xué)的人工智能應(yīng)用，如機(jī)器人、智能音箱等，能更豐富地表達(dá)算法的運(yùn)行結(jié)果，增強(qiáng)體驗效果，激發(fā)學(xué)生探究人工智能學(xué)科的興趣。

結(jié)語

算法教學(xué)不是注重結(jié)果的編程測試，而是在“做中學(xué)”，縱向上注重知識層次遞進(jìn)的過程，橫向上關(guān)聯(lián)具體場景應(yīng)用的分析。相信隨著人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)大，算法將進(jìn)一步優(yōu)化，教師也需加強(qiáng)專業(yè)知識學(xué)習(xí)，有效利用和開發(fā)課程資源，幫助學(xué)生掌握算法原理，培養(yǎng)計算思維。

參考文獻(xiàn)：

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[2]中華人民共和國教育部.義務(wù)教育信息科技課程標(biāo)準(zhǔn)（2022年版）[S].北京：北京師范大學(xué)出版社，2022.

[3]中國教育學(xué)會.中小學(xué)人工智能課程開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)[EB/OL].[2021-10-20].http：//www.cse.edu.cn/.

[4]謝忠新，曹楊璐，李盈.中小學(xué)人工智能課程內(nèi)容設(shè)計探究[J].中國電化教育，2019（04）：17-22.

[5]中央電化教育館.中小學(xué)人工智能技術(shù)與工程素養(yǎng)框架[EB/OL].[2021-11-30].https：//www.ncet.edu.cn/zhuzhan/tztgao1/20211130/5505.html.