梁桓源
广东省韶关市一中实验学校 广东省 韶关市 512000
【摘要】随着人工智能技术的发展，编程教育与人工智能成了未来技术的发展新趋势。在这人工智能时代浪潮之下，2017 年以来，国务院《新一代人工智能发展规划》、教育部《中小学综合实践活动课程指导纲要》先后发布，标志着我国中小学信息技术课程迈向一个新的起点。本文针对人工智能与编程教育的学科特点，分析了当前人工智能教学领域中存在的问题，并针对性地提出了在教学内容、教学方式与考核方式三个方面进行教学改革的方法，完善了人工智能课程的教学与实践相结合的教育理念，对本领域的教学改革方式进行了探索性的研究。
【关键词】人工智能；编程教育；教学改革
人工智能与编程教育作为教学内容进入中小学，无论国内还是国外，目前都处于起步阶段。近年来我国的人工智能教育有了很大的发展，无论是相关的创客教育，还是编程教育的教学内容都得到了不断的充实和系统化。人工智能与编程能够为学生创设一个良好的科技教育平台，使一些具有良好信息技术素养学生的综合能力得到有效发展。人工智能与编程教学的有效开展对培养学生探索能力、协作能力和创新能力具有极大的促进作用，是值得我们在实践中不断探索的问题。
一、以手脑并用为前提，开展人工智能编程课堂教学
（一）以问题为驱动，动手实践完成任务
在课堂教学中教师只是作为课堂的组织者和学生学习的引导者，引导学生提出问题、思考问题、解决问题。从结构搭建到传动方式不断给学生提出问题，促使学生在问题的驱动下主动去尝试、去观察，去发现、去研究、去探索，学生在动手实践过程中，发现问题、解决问题，充分发挥学生的主动性和创造性。
（二）完善课堂评价方式，让学生体验成功的乐趣
在课堂教学过程中，要多方位、多角度地看待每一个学生的学习，少注重结果，多注重学生自主学习、自主探究的过程。对于学生的每一点进步、每一点成功都及时的给予表扬和鼓励，随时让学生有成功的自豪感，他们在学习的过程中能始终感受着成功的喜悦。在这种愉悦的心情下，也会反过来促使他们自主、自愿的投入到学习探究中。
（三）以学区为单位组织课堂教学，让学生习惯于合作学习
在教学中把学生分成若干个合作学区，每7-8人为一学区，使学生在主动参与的同时，学区内和学区间都可以互相讨论和交流，提出各自的观点，选择最优方案。通过讨论和交流可以加深学生对问题的理解。同时，合作学习可以使每个学生在不同的方面做出自己的贡献，对于某些方面学习不够理想的学生，有助于他们在学区学习中赢得同伴的尊重。
（四）使用灵活多样的教学方法
课堂教学中根据不同的教学内容和需要，灵活选用讲授、项目引导、任务驱动、直观演示、实践操作、学区讨论等多种方法，以免使学生在某种固定模式下产生学习疲劳。
二、教学改革的措施与途径
（一）优化教学内容
人工智能编程课程要求理论与实践相结合，需要结合理论进度设置大量的实践课程。特别是在算法部分，理论部分涉及大量的数学基础，很多算法对中学生来说掌握起来比较困难。所以，教师应该在教学过程中穿插足够的课堂演示与实践课程，选择使用Python语言，结合案例教学法针对规模较小的实验数据集进行编程、调试与演示。Python语言已经大量被人工智能研究领域的学者所使用，并在其基础之上开发了大量的扩展包，因而可以适当降低编程实践中的数学理论部分，让学生更为直观的通过编程加强对课程内容的掌握，在产生了兴趣之后能够更好地参与到学习与实践的过程中。
（二）改进课堂教学方式
为了更好地鼓励学生自主高效地参与到学习过程之中，在基本的课堂教学与实践的基础之上，建议用项目管理与任务驱动的思想贯彻整个教学过程。具体来说，从课程开始，就可以利用简单的人工智能手段通过收集到的学生数据对学生信息进行处理，然后利用数据分析结果进行学生的分学区。在课程的教学和实践过程中，每个学区以团队的形式进行知识学习与项目编写。在通过这种方法从课程之初就让学生对人工智能的特点和应用有了直观的认识，吸引到学生的好奇心之后，再以其作为线索，通过课程的进展一步一步揭示其中所用到的算法与思想，让学生对人工智能的领域知识及知识之间的关联有直观的认知，加强学生对这门课程的理解与掌握，进一步提高课堂教学的效果。
三、以赛促学，积极参加人工智能编程教育竞赛活动
（一）让学生了解人工智能机器人技术的应用现况，破除学生对人工智能机器人的神秘感。
首先让学生了解机器人这个信息技术前沿领域的发展和应用状况，了解各类传感器的功能及其工作原理，模拟生活和学习中的实际场景，设计制作或组装简单的实物机器人，将编制好的控制程序下载到机器人，运行机器人并对机器人及其控制程序做出必要的调试和修改。其次是使学生理解程序是人工智能的灵魂，通过编写控制机器人的程序，学会周密的逻辑思维方式，提高学生的分析问题和解决问题的能力。
（二）培养学生的创新能力、应变能力和协作能力
1.创新能力的培养。在教学过程中，引导学生进行富有创造性的搭建各种机器人，鼓励学生勇于探索，使用与众不同的方法、思路，对学生有创意的想法或做法，教师要全力支持，这样可以锻炼学生的创新能力，培养和激发学生的创新精神，以提高他们的综合素质。
2.应变能力的培养。
由于机器人的运行受时间、地点和环境等因素的影响，制作机器人时要考虑很多因素。特别是竞赛现场搭建、编程、调试，完成规定的竞赛项目，具备临场应变能力和处理突发事件的能力，这就要求教师在平时训练中注重培养学生的临场应变能力。
3.培养学生的团队合作精神。一个成功团队中的每个队员必须具有合作精神，而机器人竞赛中的团体接力赛就是培养学生团队合作能力的最佳平台，该项目要求三人协同，接力进行火炬的传递，只有这样才有可能取得最终胜利。
四、教学实践与思考
（一）以情境式教学感知人工智能
在真实情境下的体验感知是学习人工智能的第一个环节。教学过程中，建议使用真实的智能产品，以便学生亲身体验和实际操作。例如，在学习智能语音技术时，可以将智能音箱带入课堂，只需5分钟，就足以训练它“以假乱真”替老师开口说话。在知道了智能音箱的功能并学会使用后，组织学生讨论、交流其中包含了哪些技术应用，还可以有哪些应用场景。例如，运用智能声音模仿技术可以帮助远在异地的父母，用自己的声音为孩子讲海量睡前故事等。在充分感受应用价值后，再组织学生讨论语音技术可能存在的问题和风险。通过深入的思考和交流，培养学生分析问题的能力，增强学生的信息道德与信息安全意识。
（二）以探究式教学实践人工智能
探寻人工智能技术背后的原理和方法是学习的第二个环节。例如在学习人脸识别技术时，学生首先通过拍摄或上传照片建立人脸数据库、训练特征模型，接下来对待检测的目标进行图像采集和特征提取，最后将总结出来的特征和已经掌握的特征库进行比对，从而实现辨别。在学习的过程中，学生不仅享受到动手实践的乐趣，而且深入到工作流程的每一个环节，经过一系列的实践与思考最终认识了人脸识别系统的主要功能模块，总结出了人脸识别的关键步骤。
（三）以项目式教学应用人工智能
学生先通过编程来模仿生活中的智能应用场景或某个产品的功能，例如模拟停车场在识别车牌号后显示缴费信息的场景、编写程序实现智能音箱的功能等。先模仿后创作，是一个必经的学习过程。在理清人工智能产品的开发思路后，学生便可以着手创作开放性程序作品，从问题提出、项目分析，到项目解决、项目总结，再到项目评价，每个步骤都不能少。例如应用了语音技术的学生程序作品《校园导览》对于我校师生来说会觉得它非常亲切，而其他的朋友可以通过它了解我们的学校。开放式程序作品是作业，也是具有实际应用价值的产品，更是学以致用和技术服务生活最好的注解。
（四）以案例式教学应用人工智能
将人工智能领域的不同技术和关键知识进行横向联系，设计完整的案例。例如在智能垃圾分类时，人工智能技术为垃圾自动分类提供了可能。学生可将垃圾分类任务分为机器感知、机器学习以及人机交互三个技术环节。各技术环节之间通过共同完成该任务进行横向联系。在机器感知环节，可以设计相应的教学内容，让学生体验智能垃圾桶基于视觉的感知和基于听觉的感知功能，从而引入对图像识别和语音识别的学习；在机器学习环节，教师可以介绍图像识别和语音识别的基础性模型和原理，如图像识别领域中最常用的人工神经网络模型等；在人机交互环节，教师可以设计学区合作学习活动，让学生思考如何使智能垃圾桶更好地与人类交互，包括如何自动控制垃圾桶的打开与关闭，是否让垃圾桶为投放者讲解垃圾分类知识以及垃圾的正确投放方式等。需要注意的是，教学设计需要由浅入深，例如，在人机交互环节，教师引导学生思考并讨论智能垃圾桶的交互功能后，可以逐步引入智能控制或自然语言处理的相关教学内容，从而培养学生的知识整合与迁移能力。
（五）以进阶式教学应用人工智能
例如在学习表情自动识别时，在初级阶段，教学设计应以学生的体验和讨论为主，不要涉及过于复杂的表情识别模型等内容。第一步，教师可以引导学生观看视频，猜测人物表情，让学生思考“人是通过哪些面部特征识别出表情的”，进而深入思考“如何借鉴人类的识别方式，让智能机器学会识别快乐和难过的表情”。第二步，教师可以通过设计动画等教学资源，让学生通过交互方式，体验监督式机器学习的训练过程和基本思想，进而引导学生认识到，机器可以和人一样通过学习来识别表情。第三步，教师鼓励学生讨论情绪对人们生活的影响，以及如何应用表情识别技术帮助人类管理情绪。
在中级阶段，教师介绍表情识别模型的具体构建过程，让学生理解其中的关键概念。第一步，以达尔文对人类和动物表情的研究导入，引导学生思考如何让机器具备表情识别的能力。第二步，以生活中对橘子好坏分类的情境进行类比，讲解机器学习中的分类概念。第三步，通过“数据准备、特征提取、模型训练、分类输出”四个基本步骤的演示，让学生逐一理解并能够搭建表情识别程序的相应模块。
在高级阶段，教师可以进一步引导学生深入学习表情识别模型，让学生了解具体的算法与模型参数的意义，能够通过实验体会到如何调整和改进模型，提高表情识别的准确率。第一步，教师介绍表情识别技术在生活中的应用，让学生感受表情识别技术的应用前景。第二步，让学生理解表情识别是监督式机器学习中的分类任务，引导学生收集一定数量的快乐和难过的表情图片，利用平台开展模型训练，并记录识别结果。第三步，教师讲解所涉及的人工神经网络模型的参数，引导学生调节不同参数的大小，并记录和比较相应模型识别的准确率等指标。
五、总结
本文虽然对人工智能及编程课程体系与教学方法进行了多方面的探讨与研究，为一线教学提供了具体的教学参考，但是仍然存在许多的不足。未来的人工智能时代，新技术的诞生与应用，将对我们的教育提出更新、更高的要求。教育面临的非但不是消亡，而是面向教育本身、面向人类未来的新生。
【参考文献】
[1] 张晖.研究生 “人工智能”双语课程的建设思考[J].电脑知识与技术，2014，10（15）：3599-3
[2] 周如旗.师范院校《人工智能》课程教学探讨[J].现代计算机(专业版), 2009(1)：80-82.