蘇曉靜 王曦廷 劉夢

近年來，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)取得了極大進(jìn)步，對推動(dòng)新技術(shù)變革、產(chǎn)業(yè)發(fā)展發(fā)揮著重要作用。同時(shí)，人工智能帶來的教育變革方興未艾，人工智能與智慧教育引領(lǐng)教育教學(xué)的創(chuàng)新，已經(jīng)成為教育信息化發(fā)展的必然趨勢。在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的社會(huì)背景下，通用技術(shù)課程應(yīng)該發(fā)揮它培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)造性思維與實(shí)踐能力的作用?！镀胀ǜ咧型ㄓ眉夹g(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)》中的基本理念提出，“選擇體現(xiàn)時(shí)代特點(diǎn)，與生活緊密聯(lián)系的課程內(nèi)容”，表明通用技術(shù)課程內(nèi)容選擇應(yīng)與時(shí)俱進(jìn)。

目前，將人工智能嵌入中學(xué)通用技術(shù)教育仍處于初步探索實(shí)踐階段，對于人工智能教育的理論研究與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)都比較匱乏。由于簡單易用、性能強(qiáng)大和集成化成熟，以TensorFlow、Caffe等為代表的開源深度學(xué)習(xí)框架受到了廣泛認(rèn)可。因此，基于開源深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行中學(xué)生人工智能課程設(shè)計(jì)，將是中學(xué)生體驗(yàn)與學(xué)習(xí)人工智能的優(yōu)勢途徑。

一、課程設(shè)計(jì)理念及思路

（一）課程設(shè)計(jì)架構(gòu)

本課程設(shè)計(jì)將STEAM教育理念和項(xiàng)目式學(xué)習(xí)理念貫穿在課程設(shè)計(jì)過程中，課程設(shè)計(jì)融入深度學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容。人工智能相關(guān)的復(fù)雜算法對中學(xué)生來說理解起來有難度，課程設(shè)計(jì)中選用了智能機(jī)器人作為載體，圍繞搭建智能機(jī)器人實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)的學(xué)習(xí)。通過課程綜合設(shè)計(jì)，旨在讓學(xué)生通過一系列案例實(shí)踐，掌握深度學(xué)習(xí)的基本內(nèi)容和樹莓派交互控制，提升學(xué)生的主觀體驗(yàn)和自主學(xué)習(xí)能力。

（二）深度學(xué)習(xí)框架的應(yīng)用

深度學(xué)算法是近年來在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的一項(xiàng)重大突破，是機(jī)器學(xué)習(xí)研究的一個(gè)新領(lǐng)域。它通過組合低層特征形成更加抽象的高層特征來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征。2006年加拿大多倫多大學(xué)教授、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物Hinton和他的學(xué)生Salakhutdinov，在著名學(xué)術(shù)刊物《科學(xué)》上發(fā)表的文章中提出了深度網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)概念，開啟了深度學(xué)習(xí)的研究熱潮。經(jīng)過多年的快速發(fā)展，它已經(jīng)在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別和自然語言處理等許多重要問題上取得了杰出成就。同時(shí)，以深度學(xué)習(xí)為核心的人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，為傳統(tǒng)的學(xué)校教育注入了新活力，推動(dòng)了教學(xué)、學(xué)習(xí)與管理模式的變革，也使得教育在一次又一次的模式變革中不斷由量變走向質(zhì)變。

深度學(xué)習(xí)在科研與工業(yè)領(lǐng)域的優(yōu)越表現(xiàn)，使得機(jī)器智能開始加速走進(jìn)人類生活，一些深度學(xué)習(xí)開源框架隨之發(fā)展起來。目前，深度學(xué)習(xí)開源框架主要有Caffe、TensorFlow、Keras以及Pytroch等。本系列課程設(shè)計(jì)主要基于Caffe深度學(xué)習(xí)框架。Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一個(gè)清晰而高效的深度學(xué)習(xí)開源框架，核心語言是C++，支持命令行、Python和MATLAB接口。Caffe可提供一套完整的工具包，用來訓(xùn)練、測試、微調(diào)和部署模型，可以應(yīng)用在視覺、語音識(shí)別、機(jī)器人、神經(jīng)科學(xué)和天文學(xué)領(lǐng)域。它具有較好的靈活性和較強(qiáng)的可移植性（既可以在CPU上運(yùn)行也可以在GPU上運(yùn)行，還可以將模型部署在云端服務(wù)器）。

由于Caffe的部署對于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)環(huán)境要求較為復(fù)雜，而中學(xué)的每個(gè)計(jì)算機(jī)型號(hào)不盡相同，使得框架部署難度較大，不利于學(xué)校便捷地開展課程。因此，本課題組使用人工智能芯片，將訓(xùn)練好的基于Caffe框架的SSD遷移到人工智能芯片上，然后將人工智能芯片與樹莓派相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)樹莓派對SSD模型的調(diào)用。

（三）樹莓派調(diào)試與交互準(zhǔn)備

樹莓派（Raspberry Pi）是一款基于Linux系統(tǒng)的信用卡大小的單片機(jī)，是智能化通用板級(jí)開源硬件的代表，配置了眾多外圍電路與外部交互接口，被稱為嵌入式的綜合實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。樹莓派支持主流的編程語言，如C++、Python以及Java等。樹莓派硬件可以結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人以及人工智能等領(lǐng)域設(shè)計(jì)創(chuàng)新作品，受到創(chuàng)客教育者的青睞。以開源硬件為代表的教學(xué)技術(shù)工具有價(jià)格低廉、應(yīng)用方便、良好的跨平臺(tái)性、簡易的編程環(huán)境、軟硬件可擴(kuò)展以及應(yīng)用豐富等優(yōu)勢。

為了實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)開源框架與開源硬件之間實(shí)時(shí)有效的信息交互，在“物聯(lián)網(wǎng)”思維的啟發(fā)下，將開源硬件與計(jì)算機(jī)建立無線通信，同時(shí)以Python編程語言為基礎(chǔ)，將深度學(xué)習(xí)算法與硬件控制進(jìn)行交互設(shè)計(jì)，流程如圖1所示。部署深度學(xué)習(xí)開源框架的計(jì)算機(jī)相當(dāng)于“大腦”，開源硬件相當(dāng)于信息交互的“中繼”，攝像頭、傳感器等相當(dāng)于收集信息的“五官”，舵機(jī)等相當(dāng)于執(zhí)行命令的“四肢”。

二、課程籌備與實(shí)踐

通過本項(xiàng)目可以經(jīng)歷機(jī)械手的設(shè)計(jì)及物化過程，在機(jī)械手的控制中加入圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測等內(nèi)容。本項(xiàng)目以樹莓派為控制器，以Python為編程語言。在實(shí)現(xiàn)小車智能抓取任務(wù)過程中，分為利用深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)物體檢測與識(shí)別、利用GPIO（通用輸入輸出口）控制樹莓派小車運(yùn)動(dòng)與舵機(jī)控制、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出作為簡單的判斷邏輯，從而實(shí)現(xiàn)小車對物體的追蹤，完成小車識(shí)別到物體完成抓取任務(wù)等。

機(jī)器人智能抓取的流程控制思路見圖2，主要根據(jù)物體在機(jī)器人攝像頭獲取的成像中的位置來判斷其位置，進(jìn)而調(diào)整機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的姿態(tài)和機(jī)械抓手的動(dòng)作。智能追蹤和智能抓取的任務(wù)中，通過物體檢測模型判斷是否檢測到目標(biāo)，把結(jié)果返回給電腦，從而決定是否執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作。

三、課程實(shí)踐效果與反思

（一）課程實(shí)踐效果

基于深度學(xué)習(xí)的高中通用技術(shù)課程，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于“動(dòng)手做”的實(shí)踐課程中，受到了學(xué)生的歡迎。這是人民大學(xué)附屬中學(xué)首個(gè)將人工智能技術(shù)與高中通用技術(shù)相結(jié)合的課程，從課程設(shè)計(jì)到實(shí)現(xiàn)耗時(shí)1年余。隨著課程的開展，諸多想法在課程中得以不斷完善。學(xué)生在課堂中學(xué)習(xí)到了人工智能的基本知識(shí)，對于python基本語言及機(jī)器人的設(shè)計(jì)建立了初步認(rèn)識(shí)，課程實(shí)踐取得了較好效果，但仍存在較多問題。從課程體系、課程難易程度、學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度方面而言，均出現(xiàn)了不同程度的問題。Python是一種面向?qū)ο?、解釋型的?jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言。盡管Python語言通俗易懂，學(xué)生較容易接受，但學(xué)生對于Python語言掌握的程度不一，導(dǎo)致模型調(diào)用問題較多，占用了課程較多時(shí)間。因此，需要在課程前期加強(qiáng)學(xué)生的編程和機(jī)器人操作能力。

（二）課程設(shè)計(jì)應(yīng)符合中學(xué)生特點(diǎn)

面向中學(xué)生的人工智能教育要結(jié)合中學(xué)生自身特點(diǎn)，注重培養(yǎng)學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力，將適宜的知識(shí)與技術(shù)應(yīng)用于真實(shí)問題。因此，教學(xué)設(shè)計(jì)層面應(yīng)當(dāng)舍棄較為繁冗的算法及學(xué)術(shù)理論，基于較為公認(rèn)的概念與成熟的技術(shù)，設(shè)計(jì)難度適宜、循序漸進(jìn)以及趣味性強(qiáng)的課程。在教學(xué)內(nèi)容選擇與整合中，首先要解決降低課程難度的問題。

（三）課程設(shè)計(jì)應(yīng)突出過程培養(yǎng)與能力導(dǎo)向

在深度學(xué)習(xí)教學(xué)中，應(yīng)注重以真實(shí)問題為導(dǎo)向，注重研究過程，提升學(xué)生的知識(shí)遷移能力和問題解決能力?？梢越Y(jié)合當(dāng)前人工智能應(yīng)用的熱點(diǎn)領(lǐng)域，如圖像識(shí)別、語音識(shí)別以及數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域內(nèi)問題進(jìn)行課程設(shè)計(jì)。

基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人通用課程是為了讓學(xué)生了解和體驗(yàn)新技術(shù)，并在創(chuàng)新實(shí)踐中經(jīng)歷設(shè)計(jì)過程，體驗(yàn)技術(shù)與設(shè)計(jì)帶來的快樂與便利。因此，需要適當(dāng)降低難度，重在“體驗(yàn)”與“嘗試”。為了提升課堂教學(xué)效率，在教學(xué)工具準(zhǔn)備階段，應(yīng)該聯(lián)合專業(yè)的人工智能研究人員部署各算法平臺(tái)。任課教師應(yīng)當(dāng)對本課程系列的每個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行較為細(xì)致的準(zhǔn)備。

四、結(jié)語

社會(huì)的發(fā)展對創(chuàng)新性人才的培養(yǎng)提出了更高要求，人工智能技術(shù)可為中學(xué)通用技術(shù)教育提高學(xué)生的創(chuàng)新素養(yǎng)。因此，基于深度學(xué)習(xí)的中學(xué)通用技術(shù)研究與實(shí)踐，是新技術(shù)、新理念下教育創(chuàng)新的新途徑。本文重點(diǎn)介紹Caffe深度學(xué)習(xí)開源框架及樹莓派開源硬件，對于二者的交互進(jìn)行了探索嘗試，并認(rèn)為基于雙開源交互的課程設(shè)計(jì)具有較好的學(xué)科整合性、創(chuàng)新性及有效性。二者的結(jié)合使用，可為中學(xué)階段智能科技教育提供啟發(fā)思路及實(shí)踐借鑒。通過系列課程可以激發(fā)學(xué)生對技術(shù)的濃厚興趣，培養(yǎng)中學(xué)生的創(chuàng)新能力。同時(shí)，在將人工智能教育應(yīng)用于通用技術(shù)課程的過程中，要注意教學(xué)有效性問題?；谏疃葘W(xué)習(xí)開源框架設(shè)計(jì)中學(xué)人工智能教育，可以降低知識(shí)難度、促進(jìn)學(xué)科間的有機(jī)整合、提高學(xué)科知識(shí)與研究問題之間的匹配度、解決真實(shí)世界問題，以推動(dòng)中學(xué)生科技教育事業(yè)的發(fā)展。

基金項(xiàng)目：全國教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃課題“基于現(xiàn)代教育裝備的教育教學(xué)協(xié)同創(chuàng)新應(yīng)用研究”子課題“基于人工智能的機(jī)器人教育教學(xué)應(yīng)用研究”課題編號(hào)（No.FCB170641AI03BJ）