解密人工智能教育：計算思維的關鍵角色

【摘 要】在人工智能時代背景下，編程技術是實現人工智能應用的必要工具，而計算思維是問題解決過程中的核心能力。基于人工智能案例的Python編程教學突破了傳統編程教育的限制，有效地促進了學生計算思維的發展。本文深入分析了計算思維、Python編程與人工智能案例之間的互動關系，提出了一種融合這些元素的教學模式，目標在于培育學生的計算思維能力。

【關鍵詞】人工智能案例；小學Python編程；計算思維培養

【中圖分類號】G434 【文獻標志碼】A

【論文編號】1671-7384（2024）08-049-03

隨著人工智能技術的不斷突破和課程改革的不斷深化，圍繞計算思維培養、Python編程教學、人工智能教學，一線教師展開了豐富的實踐[1]。這些概念看似獨立，然而卻相互交織和互補。筆者在教學中將計算思維培養、Python教學、人工智能案例教學做了有效融合，立足真實情境，設計教學目標和學習活動。實踐表明，人工智能案例驅動的Python編程教學對學生計算思維的培養具有顯著的促進作用。

人工智能案例驅動的Python編程教學理念

編程作為實現人工智能眾多功能的關鍵途徑，是提升學生計算思維的主要方法之一。計算思維則在問題解決過程中扮演著至關重要的角色[2]。可是，現行編程教學往往受到傳統教育方法的限制，過分重視程序語法知識、格式認知，以及調試技巧的教授，導致學生在編寫和調試代碼上耗費了過多時間，未能充分體會到計算思維及科學方法在人工智能領域內解決問題的根本重要性。尤其對于小學生而言，復雜的人工智能算法帶來的編程挑戰，往往成為提升學習效率的障礙。

基于這些教學難點，筆者提出了一種全新的教學模式：以人工智能實際案例為驅動的Python編程教學[3]。教師通過選取和學生生活密切相關的人工智能實際案例和應用場景，結合Python這一編程語言，培養學生的計算思維和解決問題的能力。這種教學模式不僅使學生對編程知識有更加直觀的理解，還深化了他們將理論知識與實踐相結合的經驗。學生通過處理實際問題來學習人工智能的核心概念與技巧，鍛煉在生活中運用計算思維來解決問題的能力。

人工智能案例驅動的Python編程教學價值主要體現在以下幾個方面。（1）通過沉浸于與人工智能案例相關的Python編程學習，學生能夠更自然地吸收和掌握編程邏輯與知識點；（2）面對案例中出現的具體挑戰，學生在尋找解決方案的過程中，能有效提高問題解決的實踐能力；（3）這種基于案例的Python編程教育連接了學生的學習環境與真實世界，增強了他們應對現實問題挑戰的自信心；（4）在策略上，從拆分問題、設計算法到使用Python語言實現方案的過程，致力于培養學生的計算思維能力；（5）借助真實世界的案例引導學習，不僅加強了學生動手操作的能力，同時還激發了他們學習Python和人工智能背后科技的興趣，提高了他們的學習主動性和動力。

人工智能案例驅動的教學模式實施

1.計算思維、Python語言、人工智能案例關系

筆者構建了計算思維、Python語言及人工智能案例相結合的關系模型，如圖1所示。該模型可視作一個分層結構，其中計算思維處于核心位置，Python作為實現工具的中間層，而人工智能的實踐案例作為最外層。

本模型的核心是計算思維，它不僅是此模型的心臟，更是分析問題和制定解決方案的全局框架。計算思維的培養不僅限于編程本身，它的目標是提高學生的邏輯推理、抽象思維和系統設計的能力。緊鄰計算思維的內層是Python語言，作為一個普遍應用的編程工具，其重要性在于有效實現計算思維培養的目的，它作為計算思維向實踐轉化的橋梁，對學生理解編程思想和發展編程技能起著關鍵作用。最外層是人工智能案例，它直接與學生互動，為學生提供了具體形象的學習經驗和參與感。這種實例驅動的學習方式不僅把抽象理論與實踐操作緊密相連，還創造了一種情境化的學習環境，讓學生能夠真切地體驗到編程在現實世界中的應用，從而在實際操作中加深對計算思維重要性的認識。

本模型基于一種實踐導向的教學理念，該理念強調計算思維中的關鍵要素：分解復雜問題、識別模式、抽象化過程以及算法設計等。通過這樣的教學模型，教師可以更有效地培養學生的計算思維，同時激發他們對Python編程的興趣，進而引導他們深入人工智能領域的探索和學習。教師再結合實際案例進行教學，能夠提升學生在實踐中解決問題的效率。這一系列的協同效應將極大地推動人工智能教育的進步和學生能力的發展。

2.人工智能案例驅動的Python編程教學培養學生計算思維的模式

依據學生的學習特點和認知需求，筆者構建了一套適合小學高年級學生的人工智能案例驅動的Python編程教學模式。如圖2所示，此模式通過真實案例激發學生興趣，培養其解決問題的能力，使其在不斷解決問題的過程中思維得到培養。教師明確課程目標，包括計算思維的培養、Python編程基礎知識的掌握以及人工智能案例具體目標的實現；根據學生的能力水平精選AI案例，設計問題，營造挑戰性學習情境；選擇相應案例，給學生輔助體驗，提供AI教學資源和支架，并給予指導設計和評價。在實際教學中，教師在實現AI案例的每一個環節都會涉及對應的Python知識點，讓學生先感知情境，再學習相應的基礎知識，掌握基本技能。通過調查體驗、自主合作探究、物化作品、測試評價、交流展示等環節，學生學會主動探求知識，完成AI案例挑戰和實現，進而加深對Python編程的理解。通過個人或團隊探究，學生不僅提升了編程技巧，還鍛煉了合作與交流能力。最終，學生總結自己的成果，并與同伴分享經驗和反思不足，實現在思維和技術層面的成長，高效促進未來學習能力的持續提升。

3.“校園光盤行動”人工智能案例教學實踐

（1）項目分析。教育部印發了《教育系統“制止餐飲浪費培養節約習慣”行動方案》，但在學校實際的落實中仍面臨嚴峻挑戰。很多學校開展了“光盤行動”，推出了相關的行動方案，并且采取了一系列措施，如在食堂內張貼倡導節約的海報、安排教師監督等。然而，諸多因素如食堂配餐量過大、菜品不合學生口味以及學生個人的挑食行為、學生就餐人數龐大、教師監督力量有限等現狀，使得學校餐飲浪費問題依然突出。隨著人工智能技術的進步，為檢測和評估“光盤行動”的效果提供了嶄新的解決途徑。本項目引導學生探索圖像分類、目標檢測等人工智能技術，學習使用這些技術解決當前學校食堂餐飲浪費問題。學生利用圖像分類、目標檢測等人工智能技術完成對用餐情況的識別，并通過燈光或聲音給予友好的鼓勵與表揚，實時統計班級或全校“光盤”數據，通過數據反饋，為學校餐飲浪費的減少和菜品質量的改進提供科學依據。

（2）教學目標。計算思維目標：針對待解決的問題，能夠將其分解為若干小任務，合理設計相關算法，并通過編程實現。Python知識目標：理解并掌握Python中類、對象、屬性、方法、模塊、庫等核心概念。人工智能案例目標：了解圖像分類、目標檢測等人工智能技術及實現方法，借助人工智能平臺進行數據采集、數據標注、模型訓練、評估、應用等活動，體驗圖像分類技術的實現過程。

（3）學情分析。教學對象是六年級的學生，他們對解決真實問題充滿興趣，對用人工智能技術解決實際問題充滿熱情，在前面的課程中已了解了機器學習的一般過程及機器學習任務中的數據、算法、算力，能利用在線平臺和Python開源代碼訓練二分類模型，但對訓練好的模型進行轉換和AI應用部署Python編程代碼還存在學習挑戰。

（4）主要教學流程。第一階段：入項活動。教師課上出示學校食堂學生就餐時食物浪費的實例，展示學校德育處大隊委學生檢查剩余食物作為每班用餐評價打分，引導學生分享在食堂就餐時遇到的問題。學生討論食物浪費可能造成的后果，如資源浪費和環境問題等，并思考如何減少浪費，分析為什么現有的監督方法和宣傳活動可能還不足以解決問題，如何能更有效地監督和推動同學們減少浪費？結合餐飲浪費問題，教師追問人工智能技術幫助實施和改善“光盤行動”的可能性，提出人工智能在解決食堂浪費問題中的潛在角色。

第二階段：數據準備，打造個性化數據集。為了進一步減少午餐浪費，學生利用人工智能技術訓練模型，利用中午就餐時間，在食堂拍攝若干張光盤、非光盤的照片，進行整理分類，并按8∶1∶1劃分訓練集、驗證集和測試集，做成數據集。

第三階段：模型訓練，推理測試。學生借助OpenInnoLab浦育平臺上的MMEdu工具完成模型訓練和推理等工作。學生用采集到的不同數量圖像作為數據，進行多次模型訓練；根據模型識別率，不斷規范數據，優化模型。

第四階段：模型部署，安裝測試。學生將訓練好的模型部署到了邊緣設備（如行空板），加上燈光或語音等硬件，實現攝像頭檢測到光盤，便顯示燈光或語音給予表揚，并能實時顯示每班“光盤”數量，同時在食堂進行實際測試。

第五階段：反思與評價。在項目完成后，學生進行展示和評價。同時，師生共同探討項目的效果和進一步的改進空間。每個小組匯報設計思路、實施過程和遇到的挑戰，以及是如何解決這些問題的。學校考慮將最有效的方案投入使用，并可能與其他學校分享這個經驗。

在整個項目實施過程中，學生在每個環節都能夠將看上去復雜的任務分而治之，并運用Python編程語言貫徹執行解決方案。他們不僅是掌握了編程和數據處理的實用技巧，更是領會了如何將所獲知識付諸實際操作，以應對現實中的問題，進而引導出持久性的行為轉變[4]。

結 語

人工智能案例驅動的小學Python編程教學，使學生的學習經歷不再局限于枯燥的技能訓練，而是擴展到了解決真實問題的情境中。這種學習方式大大提高了學生主動學習的興趣，強化了他們的科學素養和人工智能應用意識。更重要的是，此教學模式為學生今后深入學習人工智能、數據科學打下了堅實的基礎，激發了學生的創新精神和探索未來的勇氣。

參考文獻

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編 輯：馮艷艷