特别专题 | 轻人工智能：聚焦中小学生的智能教育

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在前面的推文中，我们分享了“人工智能教育专题”的四篇文章——《特别专题 | 积极推进人工智能的教育应用》《特别专题 | 中小学人工智能课程的设计原则与实践范例》《特别专题 | 面向素养培育的中小学人工智能教育实践探索》《特别专题 | 人大附中：以课程群建设推动中小学人工智能教育普及》（点击标题，即可阅读文章），今天继续分享。本期“人工智能教育专题”从人工智能课程的设计原则到人工智能教育的实践探索，再到人工智能课程体系建设和人工智能课程的实践案例，层层深入地为一线教师的教学实践提供设计思路与范例参考。

轻人工智能

聚焦中小学生的智能教育

文 |  梁锦明

自2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》起，人工智能教育就作为高频词经常出现在广大教育工作者视野中。2018年，教育部进一步明确，要“构建人工智能多层次教育体系，在中小学阶段引入人工智能普及教育”。与政策要求相呼应，全国各地积极布局规划人工智能教育，有的利用地域优势，与高校合作开展人工智能专业课程的先修课；有的与研究机构或智能设备企业合作，共同研究人工智能教育的课程框架。

我校与人工智能教育的“第一次亲密接触”发生在2018年。当时，学生在完成创客项目的过程中需要增加人工智能视觉识别的内容，由此引发师生对人工智能教育的研究和探索。为少走弯路，我们采取了与研究机构合作的方式，希望在专家的带领下，运用人工智能前沿技术解决身边发生的真实问题。这一年，我们在第二课堂上增设了人工智能教育相关的内容。经过两年的尝试与积累，2020年正式将人工智能教育内容纳入常规课堂，面向所有学生开设。

一

“轻人工智能”理念的提出

人工智能教育是提升学生人工智能素养的泛学科性教育，旨在培养学生理解和掌握人工智能的知识、原理，体验和实践人工智能技术，并运用技术尝试创造性解决实际问题的能力。我们在尝试人工智能教育时发现，大部分学生对人工智能技术与应用抱有很大热情，但对于部分人工智能学科分支，他们是无法理解的，或者说他们的生活经验不足以支撑其感受到技术应用的场景。如果教师在教学内容、教学方法、知识应用方面把握不当，很容易使学生的热情迅速减退，认为人工智能技术复杂、难懂，继而敬而远之。

经过咨询人工智能专业人士，我们深切体会到，中小学人工智能课程不能上成大学先修课。在中小学阶段设置的人工智能课程，应该以中小学生能够理解与实施为主要依据，以人工智能应用体验和简单的人工智能技术学习为主要内容。为此，我们提出了“轻人工智能”的理念。

所谓“轻人工智能”，即人工智能的轻度应用。其研究范畴可界定为中小学生能够理解与实施的人工智能技术。在人工智能研究的各领域中，适于中小学生理解与学习的内容包括：语音识别、TTS、计算机视觉与图像处理等。语音识别和TTS属于较为成熟的技术。在教学时，教师应侧重于让学生体验人工智能的应用，尤其是同一技术在不同场景下的应用，感受人工智能对生活的影响。计算机视觉与图像处理相对容易可视化，且学生也较易理解其相关原理，计算机视觉中的部分算法也易于向学生开放，学生有自主设计模型的可能性。因此，轻人工智能课程更多聚焦在计算机视觉与图像处理领域。

由此，我们将“轻人工智能”理念进一步完善为：以智能感知为主要研究对象，以计算机视觉与图像处理作为课程的主体内容，学生在学习人工智能技术的同时，感受人工智能在学习与生活中的应用，同时尝试应用人工智能技术来改善学习与生活场景，提高学习与生活的效率。基于以上理念，我校于2019年初联合顺德区以及粤东、粤西、粤北共24所学校结成“轻人工智能作品制作与创意”实践共同体，带领学生走进人工智能，从简单的数据模拟人工智能到轻人工智能的探索与应用研究，使学生利用软硬件实现简单的人工智能应用，制作相应的人工智能作品。

二

轻人工智能课程框架设计

目前，中小学开展人工智能教育最大的障碍是没有统一的课程资源。由于义务教育阶段尚未出台人工智能课程标准和评价标准，各机构、企业出版的人工智能读物良莠不齐、标准不一，甚至有误导成分。这对我们开展教学实践造成了一定的困扰。因此，轻人工智能课程内容的建设就显得尤为重要。

轻人工智能课程的开设，需要学习一些前置课程。这些课程包括程序设计和开源硬件。我校自2008年起就从项目学习开始着手改革课堂教学，逐渐加入趣味程序设计、3D创意设计、开源硬件等课程。如今，这些课程已经融入常规教学。在七年级学生刚入校时，他们在信息技术课堂上就开始了项目学习之旅。在教师的引领下，他们在“德胜大搜查”项目中经历了项目学习的全过程，接下来通过“海报制作”项目进一步加深对项目学习的认识与理解，“趣味程序设计”项目又培养了他们的软件工程思维。学生学完程序设计之后，“IoT入门”项目紧接着引入开源硬件，让学生把计算机程序的输入、输出延伸到硬件上，引导学生学会如何利用传感器采集和应用数据。“3D创意设计”项目则运用CDIO工程教育模式，让学生的项目学习更上一层楼。学生发现，项目不是孤立的，它还与很多周围环境相关，上述项目的经历会让学生像产品经理那样思考和设计制作作品。

有了这些前置课程做准备，我们在八年级的下学期把人工智能中的计算机视觉知识移植到课堂上。在课程设置上，我们安排了“初识人工智能”的科普内容，让学生认识将要学习的软件与硬件设备，然后通过设计一个“会学习的程序”拉开人工智能学习的序幕。接下来，学生先学习计算机视觉中最基础的图像获取、颜色识别、色块追踪、几何图形识别与绘画，了解到人工智能技术的基础内容，再接触最简单的TensorFlow模型和YOLO模型，经历模型训练的过程，自己去采集训练所需要的数据。最后，学生把所学到的人工智能技术应用到学习与生活中的真实场景。根据上述实践探索，我们构建了表1所示的轻人工智能课程框架。

表 1 轻人工智能课程框架

三

轻人工智能教育实施

（一）通过外聘专家，快速提升教师专业能力

兵马未动，粮草先行。要开展人工智能教育，首先需要有足够的师资力量。但教师们在大学期间并未接受过人工智能专业教育，甚至连人工智能技术都未曾接触过，而目前各类人工智能师资培训，往往是智能硬件企业主导的操作性培训，或者是一些“发烧友”教师的示范性培训，存在着技术片面或方向不明确等问题。考虑到人工智能师资培训必须专业且方向正确，经过考察我们最终决定从香港中文大学深圳研究院聘请全球排名前十的人工智能先锋实验室的研究员为学生授课。从2018年起，每年研究员们都会通过学校举办的人工智能夏令营和冬令营活动，开展人工智能的入门与进阶培训。全体信息技术教师参与其中，与学生一起学习人工智能的入门知识与技术。这些培训开阔了教师的视野，让他们了解到人工智能领域最前沿的技术，在设计项目学习课程时，他们也更有能力指导学生利用人工智能技术去解决生活中实际问题。

（二）基于学生的认知特点，选择适切的教学内容

近年来，各类冠以“人工智能”的研讨会和培训活动铺天盖地。但当我们细看这些活动的内容时，往往会发现它们还是编程教育、机器人教育、创客教育或STEM教育等，真正涉及人工智能的活动较少，而关于人工智能教育的活动更少。面对如此眼花缭乱的活动，如何为学生选择适合的教学内容成了重要问题。人工智能是一门独立的学科，而它又与上述学科有着交叉关系。目前，人工智能学科的知识体系已经趋于完善，只是大部分内容对于中小学生来说过于复杂，不适合在中小学教育体系中学习。为此，我们与专家一起梳理人工智能入门的知识点，并从中筛选出轻人工智能的技术范畴（如图1）。

图 1 轻人工智能的技术知识图谱

在轻人工智能知识内容的选择上，我们参考专家意见，从知识基础、经典机器学习、深度学习算法以及应用方向做了一定深入思考。如对于人工智能视觉技术，我们选择了相对轻量级的计算机视觉技术以及图像处理与分析技术。计算机视觉技术主要研究单幅或多幅图像的三维场景，图像处理与分析技术的研究对象主要是二维图像，实现图像的转化，尤其擅长像素级操作。从最基本的图像/视频采集、颜色识别、二维码识别、几何图形识别与绘画等入门技术，到物体分类模型、人脸检测模型、物体识别模型等进阶技术，我们尽量把技术难度降低。首先让学生了解人是如何进行这些工作的，理清顺序之后，再迁移到计算机是如何完成这些工作的，中间需要什么来辅助完成，涉及什么原理等。在实践过程中，我们选择了国内自主研发的K210芯片的主控板、拥有自主知识产权的国产开源图形化编程软件。这顺延了前置课程中的程序设计和IoT入门所使用的软件与部分开源传感器，让学生有足够的基础，同时也免去了更换软硬件的麻烦。

除了常规课程按这个知识图谱进行教学外，在第二课堂的内容选择上，我们也参考了该图谱。这样，优秀的学生就能够自己根据图谱确定深入学习的方向与路径。在该图谱的引导下，在2019年首届国际中学生人工智能交流展示活动上，我校学生展示的项目获得了全场评委的一致好评，夺得了珠峰奖（全场冠军）。

（三）教学过程与生活和学习深度整合

一方面，人工智能涉及较多数理逻辑和信息技术等学科的背景知识，内容抽象且枯燥；另一方面，它与其他学科的交叉融合非常明显。因此，将人工智能与学生当前的学科知识相结合，不仅可以把人工智能学科知识教授给学生，还可以把人工智能赋能学科落到实处。与此同时，我们没有按照多数教材“先讲系统理论与知识，再做综合应用案例”的顺序开展教学，而是采取了“边学边做”的方式，即只要所讲的知识可以应用，马上就以实际应用作为延伸来引导学生学以致用。

以轻人工智能课程“几何图形识别”为例，教师就引导学生利用计算机视觉技术来解决数学问题，再运用数学知识实现人工智能技术的应用，使学生在学习人工智能技术的同时，也巩固了学科知识。首先，教师在计算机屏幕上画一个圆和一个矩形，要求学生求出圆和矩形的面积比。由于不知道圆和矩形的任何一项数据，以学生现有的数学知识无法解决这一问题。教师告诉学生可以通过应用人工智能技术加以解决，学生的好奇心由此被激发。接着，教师向学生介绍了几何图形的识别流程：采集图像→图像分析(找出边缘点并记录像素坐标)→求图像面积(所有内部点的个数)→求图像周长(所有边缘点的个数)→求周长与面积的比值确定图形→绘画出识别到的图形。这里需要强调的是，教师向学生介绍的只是流程，而不是原理。毕竟要跟学生讲霍夫变换，不亚于讲“天书”。因此，我们在设计上跳过了这一内容，但又在授课平台上留下了霍夫变换原理的链接，供有兴趣的学生在课后学习。了解了识别流程之后，学生知道，在绘画出识别到的图形时，即可分析出该图形的关键数据。譬如：圆的圆心坐标位置、半径，矩形左上角的坐标位置，矩形的宽度和高度。结合他们已有的“求面积公式”知识，就能够求出绘画出来的圆和矩形的面积。由于它们与原图的比例是一致的，当我们求出绘画的圆和矩形的面积比，也就能求出教师给出的圆和矩形的面积比了。在这个过程中，教师只需要告诉学生如何识别圆形和矩形，接下来的事情学生基本上都可以自己完成。完成这个例子之后，教师又抛出另一个问题“已知屏幕左边的圆的半径为15cm，求右边的正方形的边长”，以巩固本节课学到的人工智能知识与数学知识。有了前面的例子，这个问题就容易多了。在课堂的最后环节，教师要求学生在教学平台上出一道与识别圆和矩形有关的测量题，看谁的题目出得巧妙。解决问题容易，发现问题、设置问题就有一定的难度了。学生只有理解了本节课所学的知识，才能设计出更加有技巧性的题目。

中小学人工智能教育应当具有鲜明的价值观导向。为此，我们在教学中还特别注意引导学生细心观察身边的事物，关爱身边的弱势群体，对大自然保持足够的敬畏之心，对人工智能技术形成正确的使用目的、科学的使用方法。在学生制作作品的选题上，我们引导学生往这些方向思考。学生做出了“基于深度学习的养老院老人看护系统”“基于机器视觉的学生心理健康预警系统”和“基于孪生网络的疫情连锁防控跟踪系统”等，体现了学生的社会责任感与使命感。

轻人工智能教育，我们希望可以通过研究中小学生能够理解与应用的人工智能技术，带领学生走进人工智能世界，创新设计出人工智能应用项目作品，使人工智能成为学生日常生活与学习的一部分。

注：本文系广东省教育厅2019年度教育信息化教学应用创新实践共同体“轻人工智能作品制作与创意”(立项号：GDSJGTT332)的阶段性研究成果。

[作者系广东顺德德胜学校(国际)信息技术教师，广东教育学会网络教育专业委员会常务理事]

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文章来源 |《中小学数字化教学》2021年第4期

微信编辑 | 李中华 司君琪

责任编辑 | 牟艳娜

微信监制 | 赵满树

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