项目化学习在小学人工智能课程中的设计与实践

项目化学习在小学人工智能课程中的设计与实践当今时代，人工智能已成为推动社会发展的重要力量。《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》中，逻辑主线和内容模块两个维度都有与人工智能显性相关的内容和要求。将人工智能教育融入中小学教育，不仅有助于培养学生的创新思维和实践能力，还能激发学生对未来科技的兴趣与探索欲。项目化学习作为一种以学生为主体、以项目为载体、以任务为驱动、以问题为导向的教学模式，它强调通过真实世界的问题或任务来驱动学习过程，让学生在完成项目的过程中构建自己的知识体系。小学阶段的人工智能教育不能仅限于理论知识，而应让学生通过实践体验来获得对人工智能的真实感受和认识，从而在实践中激发他们的创新思维。项目化学习将实践与研究内容整合到学习过程中的核心理念，完美地满足了这一需求。一、项目化学习在小学人工智能教育活动课程中的实践策略1.确立项目目标，规划学习任务在设计项目化学习内容之前，教师必须首先基于学校的实际情况和学生的具体需求，明确项目的具体目标。小学人工智能项目的目标应遵循信息科技学科核心素养的要求，明确人工智能教育的价值在于素养和能力的培养，而不仅仅是编程技能。鉴于人工智能教育贯穿于整个义务教育阶段，并以逻辑主线的形式出现在各个内容模块中，因此需要结合各模块的内容要求和素养表现进行深入分析。人工智能教育的知识内容应整合数据、算法、网络、信息处理、信息安全等学科的逻辑主线内容，内容安排应遵循“应用系统体验—机器计算与人工计算的异同—伦理与安全挑战”的顺序，以体现循序渐进式的发展。2.构建学习共同体，促进合作学习在项目化学习的过程中，教师应积极引导学生构建学习共同体。学生4~6人组成一个小组，以团队合作的形式，每位学生都能发挥自己的兴趣、优势和特长，共同完成项目任务。这不仅促进了学生间的交流与合作，还培养了团队协作和沟通能力，同时激发了学习人工智能的兴趣和积极性。通过小组合作，学生还可以学会如何在团队中承担责任、如何在面对困难时共同寻找解决方案，从而增强他们解决问题的能力。3.实施项目探究，培养创新能力在项目实施过程中，学生按照任务分工开展自主探究、动手实践。学生通过项目驱动问题和项目活动不断地试错与修正，逐渐掌握人工智能的基本原理和应用技能，培养创新意识和实践能力。具体项目化学习实施流程，如图1所示。图1项目化学习实施流程4.展示项目成果，进行评价反馈在项目基本完成后，开展项目化学习评价。首先，教师组织学生对整个项目化学习的进展进行梳理，并展示相关作品。接着，进行组间互评和指导教师评价。最后，班级成员针对每组在项目化活动中的细节进行讨论，提出改进意见或优化建议。二、“机器学习初体验”案例分析1.案例背景学校通过信息科技课程和课后延时服务中的社团课程，引入了人工智能体验相关课程内容。因此，四年级学生在遇到日常生活中常见的问题时，能够熟练地运用适当的数字设备或平台来寻求解决方案。如在遇到不熟悉的事物时，学生能够利用具备拍照识图功能的数字平台进行有效辨别。基于这些体验，学生开始产生新的疑问：为什么这些搭载人工智能的数字工具能够迅速且准确地识别图像中的内容？这激发了他们对机器学习的兴趣。机器学习，作为人工智能领域关键的研究方向之一，其应用范围广泛，涵盖了计算机视觉、自然语言处理、模式识别、统计学习以及数据挖掘等多个领域。一个系统是否具备学习能力，已经成为衡量其是否具有“智能”的重要标志。因此了解机器学习的过程，对学生认识、使用、选择人工智能数字工具有着重要的作用。而小学生没法通过感知器、决策树、逻辑运算等方式理解机器学习的原理。在以往的人工智能教学实践中，机器学习这部分内容是作为高中信息技术选修内容出现的，如何让四年级学生理解“机器学习”是本节课项目化学习的核心理念。结合四年级学生的特点，本节课项目化学习的核心理念定位在让学生理解机器学习就是对人类学习的模拟。2.项目设计与实施（1）项目化活动设计框架。新课标指出信息科技是现代科学技术领域的重要部分，主要研究以数字形式表达的信息及其应用中的科学原理、思维方法、处理过程和工程实现。科技，尤其是以人工智能、大数据为代表的智能信息技术，从不同层面融入生活各方面，学生对生活中的人工智能能够熟练应用，但对其背后的科学原理不完全了解。依据学情、学习环境及学习设备，本节课项目化学习选择了人工智能最底层的技术核心——机器学习，作为本节课内容，教师引导学生综合运用知识进行项目化学习，通过动手实践解决和验证实际问题，感悟信息科技学科方法与思想。学生结合已有的生活经验，通过类比理解机器学习的过程，根据项目活动要求，通过模型训练使计算机能够识别小组成员，依据训练模型进行结果推测。通过项目化学习实践，学生了解到计算机通过机器学习可以实现计算机视觉，理解“数据为王”思想，体会机器学习的重要性，激发创新的兴趣和动力。（2）项目化活动设计思路。新课标要求小学阶段人工智能教学以体验、初步感知为主要内容。学生在体验、感知人工智能后，有进一步探索的欲望：人工智能相关的技术有哪些？怎样才能让机器具备人工智能？本节课就是解答学生这些疑问。本节课从生活现象引发思考：一群人中很容易找出自己熟悉的人，是怎样做到的？总结人思考问题的过程，人工智能技术是为了让机器像人一样思考，顺理成章根据人思考问题过程模型类比推理机器思考的过程模型，通过图示方式帮助学生理解机器学习的过程。在理解机器学习的过程后，学生利用编程软件中的机器学习功能开展模型训练，通过训练模型让计算机能够辨别小组成员。学生在实践中感受机器学习的作用，以及机器学习中“数据为王”的思想，有意识地优化模型。机器学习除了可以实现计算机视觉，还可以实现多种功能，让学生展开科学畅想，激发创新思维发展。（3）项目化活动实施。本节课的教学实施过程按照设计框架进行项目化活动设计，依据学情循序渐进设计教学活动。环节一：情景导入，总结人类思考问题过程。教师用真实生活场景导入，引发学生思考，激发学习兴趣，揭示课题。“我们先来做个小游戏——火眼金睛：照片里有没有你认识的人？你是怎么辨别出来的？我们怎样能记住他，下次见到就认出他来呢？”学生根据教师出示的照片，找出照片中认识的同学。然后师生一起总结人类思考问题过程：我们在成长、生活过程中积累了很多经验，通过定期地对这些经验进行“归纳”，获得“特征”。当我们遇到未知的问题或者需要对未来进行“推测”的时候，就会使用这些“特征”，对未知问题与未来进行“推测”，从而指导自己的生活和工作。环节二：机器学习不复杂。教师提问：计算机能不能像我们一样辨别出熟悉的人？师生类比人类思考过程，推测出机器学习过程：我们获取“经验”本质上是要获得经验蕴含的“数据”，因此第一步我们需要给计算机以“数据”。有了数据，我们就可以将这些数据借助机器学习算法进行处理，这个过程在机器学习中叫“训练”，训练的结果我们称之为“模型”。有了模型，我们就可以用来预测结果，这个过程在机器学习中叫“预测”。“训练”产生“模型”，“模型”指导“预测”。这个过程就是机器学习的过程，即输入数据—训练模型—利用模型预测。环节三：我会机器学习。教师设计训练模型活动。活动要求为：打开慧编程，加载“机器学习”扩展模块；以小组为单位开展模型训练，通过训练形成能够识别小组成员的模型；使用训练的模型，“说”出识别结果；将实验结果记录到实验单上。学生根据活动要求，开展小组活动，训练模型，让计算机识别小组成员，完成后小组汇报活动成果。环节四：优化模型。学生试验怎样可以让模型预测得更精确。教师巡视小组活动情况，并根据具体情况针对性指导。学生展示小组完成情况。教师根据小组汇报针对性讲解共性问题。环节五：科学畅想。教师提问：机器学习除了可以学习怎样用“眼睛”识别，你觉得还可以学习什么？学生根据实际经验和本节课学习知识展开畅想。教师根据学生回答给予及时评价。3.效果评估（1）教学特色与创新点。本节课内容是初识机器学习，即让四年级学生理解人工智能背后的原理。在新课标中，针对小学阶段的人工智能教育要求相对有限，主要侧重于体验与初步感知。本节课旨在让对机器学习概念完全陌生的小学生，也能通过本节课的学习，对机器学习有一个基本的了解，通过实践活动能够直观理解到机器学习的过程，感受机器学习的必要性和其强大的功能。结合学生对人工智能的理解，即“模拟人的智慧”角度，以学生能够理解的形式解释“机器学习”。教师通过归纳人类思考问题的过程，类比推理机器学习的过程，然后通过编程平台验证这个过程，帮助学生理解机器学习，直观感受机器学习的作用和意义。（2）反思总结与改进。课程内容主要聚焦于让学生理解机器学习的基本过程，通过简单的项目化学习活动实践，初步感受机器学习的必要性和其强大的作用，从而初步领略人工智能的原理知识。四年级学生抽象概括能力相对较弱，需要教师精确引导才能概括出本节课机器学习的过程。另外，本节课涉及简单的编程，对于四年级学生来说确实存在一定挑战，为了使学生能够顺利跟上课程进度，需要在课前为他们提供相关的针对性练习。在项目化学习实施过程中，部分学生表示自己最大的收获是学会了分析问题，刚开始面对任务时茫然无措，在教师引导下能慢慢地去分析问题，主动探寻解决问题的方案。通过实践学习，学生对生活中的人工智能更感兴趣，在掌握知识、理解概念、解决问题以及小组合作等方面都有了不同程度的收获。三、结语尽管目前我国中小学的人工智能教育尚处于探索阶段，但人工智能课程有助于培养学生的核心素养、提升学生的数字素养与技能。通过项目化学习方法，学生能够深入理解机器学习的概念，并能够结合自己的实践经验有意识地分析和解释人工智能的基本原