人工智能生态下开展编程创新教育的研究与实践

中小学信息技术教育2018-03-27 22:251328

2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,提出逐步开展全民智能教育项目,在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育。下面从人工智能认知、AI研学规划、AI赋能编程教育三方面来描绘人工智能视域下的编程教育愿景。


人工智能认知


人工智能的发展经历了计算智能、感知智能、认知智能三个阶段,算法、大数据与计算力是发展人工智能的三大要素(如图1)。





大数据可以分为结构化、半结构化、非结构化三种,具有容量大、种类多、速度快、价值密度低等特点。大数据处理、融合与分析技术的发展驱动了AI的成长与发育。GPU、FPGA等的出现大幅提升了硬件的计算力, 为人工智能的发展提供了有力的支撑。GPU(图形处理器)具备大规模并行计算的能力,可以更高效地处理庞大的数据,经常被运用在当前最前沿的人工智能神经网络算法中。


FPGA (现场可编程门阵列)是专用集成电路领域中的一种半定制电路,可编程、可升级、可迭代,被广泛地应用于人工智能领域。硬件的发展为人工智能的发展提供了有效的保障,而算法是人工智能发展的核心环节。


青少年要从前沿科技中得到深层滋养,从而由信息与技术的被动消费者逐步转化成为生产者。


AI研学规划


人工智能视域下的研学规划可以从体验起步,通过应用、分析,达到智造之巅,学习过程如图2所示,认知难度逐级递增。





体验阶段从轻度体验入门,学生可以尝试使用谷歌 Assistant、微软Cortana、苹果 Siri、亚马逊 Alexa等智能助理,辨析它们的语境意识,并从网络搜索、唤醒、贴士通知、非功能性聊天等视角做出功能对比。


在轻体验之后,引导学生关注身边日益成熟的、个性化反馈的教、学、练、测、评智能生态圈(自适应学习、人工智能助手、信息管理系统、机器人助手等),开展沉浸体验,深度感悟AI特点。


应用阶段将可视化编程与智能硬件结合,以Scratch为代表的积木拼搭式的程序设计工具使学生不必拘泥于算法、语法的束缚,可进行有效的信息化表达和数字化创作。学生通过创作具有个性的科技作品,想象建模,经历系统设计与创作的实践过程与方法,强化计算概念、计算观念,加强计算实践,发展设计思维、计算思维。例如学生通过创作“智慧游乐园”作品,软件编程结合电子积木、多种传感器以及智能机器人,综合运用多种学科的知识。


学生理解抽象的算法时经常会遇到思维瓶颈,为了突破算法学习的难点,分析阶段将神经元模块作为人工智能课程的教学工具之一。从初级的单层感知机的线性分类逐步过渡到线性神经网络乃至更复杂的神经网络,由易到难地推进研学路径,来帮助学生理解神经网络的工作原理。在应用型的人工神经网络中,对数据进行自动反馈和校准,从而形成 “学习”的过程。神经元接收到输入信号后,通过一个给定的函数对输入信号加权并进行分析从而得到输出,现在的神经网络普遍采用前向计算、反向传播方法训练。


青少年在智造阶段可以研学广受欢迎的人工智能编程语言——Python,Python简洁实用、效率很高、易于理解和维护。


AI赋能编程教育


《2017地平线报告·基础教育版》将人工智能列为未来4-5年长期采用的技术,人工智能对教育的影响 SWOT分析如图3所示。百度、腾讯、科大讯飞等公司纷纷对人工智能应用展开布局,建设人工智能开放创新平台。学生可以逐渐尝试连通企业级人工智能环境,如调用智能语音API完成个性化的智能语音应用开发、解析图像识别智能应用来理解深度卷积神经网络、迁移学习和经典算法。





在人工智能的助力下,编程创新活动更自适应地根据个性需求来解决具有现实价值的问题,学生综合运用和发展计算思维、设计思维、工程思维。计算思维既是三大科学思维之一,又与信息意识、数字化实践力、信息社会责任共同被列为信息技术学科的核心素养。相较于心理学范畴的逻辑思维,计算思维与信息时代、智能时代高度相关,更具有时代性与指向性。


另一方面,计算思维与学科知识相融合,思维的培养在知识的支撑下更为扎实、有效。人工智能为具有结构化的优质资源与模式化的优秀经验编程学习生态圈赋能,学生通过需求分析、构思假设、验证实施、检验优化等过程来加深理解设计思维的方法与步骤,关注用户导向、综合考虑技术可行性、人的需求等因素,快速地根据智能化数据分析和推送做出调整、修正与二次开发。与此同时,学生在知、情、意、行的动态学习网络中,运用筹划性的工程思维合理地根据智能实时反馈来安排与实施工程设计流程,逐步提升认知、决策与创新能力。

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