作者簡介:侯璐宜(1989一),女,江陰市第二中學。
科技的持續發展為社會進步提供了動力引擎,尤其是人工智能領域已成為促進“智能化”時代發展的關鍵技術。CDIO工程教育模式是近年來國際工程教育改革的重要成果,強調通過主動、實踐、多學科融合的方式讓學生學習某個項目。以CDIO理念為基礎,打造理論性與實踐性深度融合的高中人工智能校本課程教學實踐模式,可為高中生智能素養的培養夯實基礎[1]
一、高中人工智能校本課程教學的現狀
人工智能(AI)的快速發展已經引起社會的高度重視。在高中階段建設人工智能校本課程,提高高中生對AI的認知和應用水平尤為重要。然而,目前高中人工智能校本課程存在以下問題:1.現有教材內容更新緩慢,難以指導教學。課程內容過于理論化、抽象化、碎片化,缺乏與實際應用場景的聯系,難以激發學生的學習興趣。2.課程教學缺乏多元化、個性化和項目化的教學模式,難以培養學生主動學習、合作學習、探究學習、創新學習的意識和能力。3.課程評價方式過于注重理論知識的掌握,缺乏對AI技術應用實踐的考查,對學生創新思維、創新能力、創新成果的關注不足,難以反映學生的真實水平和潛能。
為解決上述問題,本研究聚焦基于CDIO的高中人工智能校本課程教學實踐,旨在利用CDIO模式來優化高中人工智能校本課程建設,培養學生運用AI技術解決復雜問題的能力,助力高中生信息素養、工程思維、創新能力和綜合能力的提升[2]
二、基于CDIO開展高中人工智能校本課程教學的意義
(一)有助于學生更好地理解人工智能
CDIO是由美國麻省理工學院等四所大學于2000年提出的高校工科人才培養模式,已在工程類專業中廣泛實施。CDIO由構思(Conceive)、設計(Design)、實施(Implement)和運作(Operate)四部分組成,是一種將理論教學與實踐教學相結合的教學模式,強調在“做中學”,利用項目式教學方法強化學生的學習效果,促進學生的理論理解和應用。這一理念的應用,能為高中人工智能校本課程教學提供實踐導向的新路徑,有效幫助學生突破AI理論與應用之間的隔閡[3]。
在構思階段,學生需結合真實場景思考AI的應用價值。例如,在面對醫療數據處理需求時,學生可主動探索機器學習在疾病預測中的可行性,這一過程比單純學習算法原理更有利于理解AI的核心目標—解決實際問題[4]
在設計階段,學生需將AI技術模塊化。例如,在設計智能推薦系統時,他們需拆解數據采集、特征工程、模型訓練等環節,理解算法選擇(如協同過濾與深度學習)與應用場景的適配邏輯,避免陷入“只懂調節參數”的困境。
在實現和運作階段,學生通過實踐深化認知。例如,在搭建AI模型時,他們能直觀感受數據質量對結果的影響;在模型部署和迭代過程中,他們能體會技術優化與用戶需求之間的動態平衡。這種從抽象到具體的項目流程,讓AI從書本上的概念轉化為可操作、可優化的工具,最終促使學生形成對AI技術本質的深刻理解[5]。
(二)有助于學生更好地應用人工智能
AI開發能力是AI教學需要培養學生的核心能力之一,不僅涵蓋AI原理與技術參數等理論內容,還指向學生創新思維的培養與智能素養的生成。在工程實踐環節中,教師可以讓學生使用AI工具親手設計智能設備,增強學生對AI技術的應用能力。
CDIO工程教育模式注重引導學生經歷從知識學習到實踐運作的完整過程。教師可以通過案例講解與項目引入的方式,幫助學生學習AI開發的理論知識。隨后,基于真實情境設置問題背景,為學生提供相關知識與方法支持,讓學生系統籌劃與設計,自主實踐,并模擬真實情況進行評估,直到完成作品、解決問題。這一過程可以訓練學生的工程思維和創新思維,幫助他們深入理解AI技術,并激勵他們將知識和方法創新性地應用到實際問題的解決中,進而形成扎實且全面的AI開發能力[6]
三、基于CDIO的高中人工智能校本課程設計
(一)課程目標
人工智能校本課程一方面指向學生的專業知識生成,即AI的基本原理與技術學習;另一方面指向學生的核心素養培養,即信息素養和高階思維能力。該課程旨在幫助學生認識AI的價值,提升其AI應用開發能力。教師需引導學生在真實情境中進行工程構思、工程設計、工程實施、工程運作與迭代,并在這些環節中嵌入評價策略和激勵活動,讓學生以工程師的視角體驗完整的AI項目開發過程,以此培養學生的工程思維,提升他們的信息素養和應用能力[7]。
(二)課程內容
基于CDIO的高中人工智能校本課程可細化為六個模塊:“人工智能的發展歷程”“計算機視覺”“自然語言處理”“語音識別”“機器學習”“深度學習”。在每個模塊中,先介紹相應的AI原理并開展體驗學習,接著創設真實情境,引導學生進行工程設計和實踐,并至少設置三個梯度案例,以確保課程具備難度梯度。
以“計算機視覺”模塊為例(表1),教師可先讓學生使用集成了AI功能的元件創作作品,掌握圖像識別的過程。比如使用“二哈識圖”工具識別手勢和物品類別,制作智能垃圾桶等,掌握K近鄰算法(KNN)。而在“機器學習”模塊中,同一主題的學習可以進階為訓練和調用外部AI模型,讓學生經歷從圖像采集、預處理,到特征提取和圖像識別的完整流程,最終讓學生自主訓練和應用模型,理解方向梯度直方圖特征算法(HOG)。
表1“計算機視覺”模塊內容

(三)課程評價
高中生已具備一定的信息技術應用基礎,在計算思維與信息化理論學習方面也獲得了一定的發展。因此,教師在評價策略設計上需要參考CDIO模式理念,突出“工程思維”和“項目化學習”,將學生的項目完成情況與素養生成情況作為衡量教學成效的重要指標,同時強調過程性評價的深度介入。
過程性評價應貫穿項目全周期:在構思階段,教師可通過課堂討論記錄和需求分析手稿評估學生對問題的拆解能力;在設計階段,重點關注學生方案的邏輯性與可行性,結合小組互評與教師點評,及時糾正學生脫離實際的設計方向;在實現與運作階段,跟蹤學生技術應用的合理性,如通過代碼提交記錄和調試日志,判斷學生解決問題的思路是否符合工程規范。
同時,教師需引導學生形成結構化的項目報告。報告既要包含對最終成果在功能完整性、創新性等方面的量化評分,也要詳細記錄項目過程中出現的技術難點、協作矛盾及解決方式,使評價不僅反映結果,更能呈現學生能力成長的軌跡。此外,學生個體參與度評價不可忽視,教師可通過任務分工記錄、小組貢獻度互評和個人反思日志等方式進行評價,避免“少數人完成、多數人旁觀”的形式化學習,確保每個學生都能在項目中獲得針對性反饋。
四、基于CDIO的高中人工智能校本課程教學的實踐策略
(一)豐富案例教學,激發學生的工程構思
高中人工智能校本課程教學需要將激發學生的學習興趣作為首要教學任務。豐富的案例不僅可以開闊學生的思維,激發學生的創意,還可以增強學生的代入感,加深學生對技術操作的理解。例如,教師可以引入智能語音助手、AI急救助手、智慧校園建設、自動駕駛汽車等內容,讓學生在實際案例中深度理解AI的技術價值。
以“智能圖像識別”主題為例。教師可先給學生講解“AI換臉”“AI頸椎保健操”“手勢控制開關燈”“石頭剪刀布”等圖像識別案例。學生小組一起分析案例背后的圖像識別流程和原理,并通過知識遷移,將相同原理應用于不同的生活情境中,設計出如“智能收納箱”“AI切西瓜小游戲”“公共場所人流量預警裝置”等AI應用方案。案例教學能打開學生工程思維的大門,增強學生的工程規劃意識,改變學生過去一旦想到某個創意就直接編程的習慣。
(二)以項目驅動為核心,強化實踐環節落地
教師需要設計具有操作性和全面性的項目化實踐活動,提高學生的知識應用能力,使其將理論知識轉化為實踐技能,進一步深化教學成效。在項目實施過程中,教師應引導學生做好任務拆解與協作,避免因項目難度過大導致學生無從下手。在確定項目主題后,教師可引導學生按CDIO階段將項目拆解為小組任務,明確角色分工(如需求分析師、技術實現者、測試優化者等)。
以“校園失物招領智能系統”項目為例。構思階段可拆解為“用戶需求調研(問卷設計 + 訪談記錄)”“功能優先級排序(用矩陣圖梳理核心需求)”;設計階段可拆解為“數據采集方案”“模型選擇論證(對比圖像識別與文本檢索的適配性)”。學生可設置“組內任務看板”使項目進度可視化,同時定期組織跨小組交流促進成果分享,這樣既能通過明確分工讓項目有序推進,又能借助協作活動培養團隊意識。
為確保項目不偏離整體目標,并使學生獲得有效支持,教師應以“引導者”的角色介入,在關鍵節點(如方案評審、調試卡殼時)提供思路啟發,而非直接給出答案,保留學生自主探索的空間。例如,教師可針對成果進行“問題導向式點評”—若方案缺失數據存儲設計,可通過“手機照片存在哪里?”的類比引導學生自主修正;對遇到困難的學生采用“階梯式啟發”,先引導其定位問題方向,再提供排查思路。同時,可建立“技術互助角”,鼓勵學生分享經驗,形成教師引導、同伴互助的雙重支持體系,既為學生保留自主探索的空間,又能及時化解實踐障礙,讓CDIO的閉環邏輯真正貫穿教學全過程。
(三)構建激勵策略,開展多樣化的激勵活動
在教學過程中,教師應設計多樣化的激勵措施,增強學生完成項目的動力。在各個小組完成項目后,教師可組織作品展示活動,并設立“最佳設計獎”“最佳實現獎”“最佳協作獎”等多個獎項,為學生提供多樣化的激勵。在項目實施期間,教師需要確保激勵策略的公平與公正,從而激發學生的思維活力,幫助學生取得良好的學習效果。
結語
綜上所述,CDIO作為一種先進的工程教育理念,為高中人工智能校本課程教學的實施提供了清晰的框架和思路。基于CDIO的高中人工智能校本課程能顯著激發學生學習信息技術與AI知識的內驅力。在教學實踐中,教師以項目化教學引導學生進行AI項目的構思、設計、實施和運行,有助于培養學生的工程素養,提升其AI應用開發能力。
[參考文獻]
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[7]趙明陽.人工智能輔助下的高中信息技術單元學歷案創新實踐:以“棧結構與計算思維”深度學習為例[J].中國信息技術教育,2025(14):76-79.