宋俊毅 蘇 彤 荊永君

（1.沈陽師范大學(xué) 教育技術(shù)學(xué)院，遼寧 沈陽 110034；2.撫順市第十中學(xué)，遼寧 撫順 113004）

目前，隨著《普通高中信息技術(shù)課程標準》《中小學(xué)人工智能課程開發(fā)標準》等文件的頒布，我國人工智能教育正在快速推進。但在課程實施方面依舊面臨著實際困難，如：教師僅講授必修教材中有關(guān)人工智能的內(nèi)容；課堂教學(xué)的模式設(shè)計指導(dǎo)及案例資源十分匱乏；普遍適用于信息技術(shù)課程的探究式教學(xué)未能在人工智能課程中發(fā)揮同等效果。究其原因是由于必修教材內(nèi)容普遍為事實性知識與概念性知識，且針對人工智能方面的了解以感知體驗為主。而人工智能選修教材內(nèi)容普遍為程序性知識與元認知知識，學(xué)生須在理解技術(shù)原理的同時動手實踐[1]。因此，課程知識難度的增加，使得信息技術(shù)學(xué)科教師無法復(fù)刻必修課中探究式教學(xué)所取得的教學(xué)效果，導(dǎo)致人工智能模塊的探究式教學(xué)被迫流于形式。

一、研究基礎(chǔ)

探究式教學(xué)自1963 年由Gagne 在《科學(xué)教學(xué)研究雜志》首次發(fā)表后，就一直被廣為研究。國內(nèi)外學(xué)者依據(jù)探究主體在探究活動中參與度、知識復(fù)雜性及控制點、探究的復(fù)雜性程度和教育思想，將探究式教學(xué)劃分為多種類型。其中Bell 依據(jù)探究的復(fù)雜性程度，提出探究層級連續(xù)統(tǒng)理論認為：不同復(fù)雜程度的探究類型，其探究水平和狀態(tài)是不同的[2]。探究層級劃分與描述如表1所示。

表1 探究層級劃分與描述

2008 年，Banchi 將探究層級連續(xù)統(tǒng)理論應(yīng)用于小學(xué)科學(xué)課程中，通過設(shè)計從低層級結(jié)構(gòu)性探究到高層級開放性探究的教學(xué)案例，幫助教師設(shè)計高水平探究活動[3]。2011 年，高文君基于探究層級連續(xù)統(tǒng)理論自主建構(gòu)了數(shù)學(xué)課堂探究水平體系，發(fā)現(xiàn)高層級探究水平教學(xué)方式下的學(xué)生，其多方面能力水平皆優(yōu)于低層級[4]。綜上所述，探究層級連續(xù)統(tǒng)理論已普遍應(yīng)用于理工類課程，且課程內(nèi)容具有知識難度較大、以程序性知識為主、學(xué)生知識理解掌握度不高、對教師知識儲備及教學(xué)能力要求較高等特點。而人工智能課程內(nèi)容主要包括對人工智能原理及技術(shù)的學(xué)習(xí)及實踐，也同樣具有上述特點。

鑒于此，本研究將借鑒探究層級連續(xù)統(tǒng)理論針對高中人工智能課程應(yīng)用探究式教學(xué)模式并設(shè)計相應(yīng)案例，幫助教師在人工智能課堂中提高教學(xué)質(zhì)量。將探究式教學(xué)模式高效應(yīng)用于人工智能課程中，更好地促進學(xué)生人工智能課程培養(yǎng)目標達成。

二、高中人工智能探究式教學(xué)模式設(shè)計

人工智能教育應(yīng)將探究式教學(xué)作為教學(xué)實施的主要路徑，通過對人工智能技術(shù)的應(yīng)用，以培養(yǎng)學(xué)生的計算思維[5]。因此人工智能課程的教學(xué)不應(yīng)該停留于知識的講授與重復(fù)的操作中，而是讓學(xué)生學(xué)會探究，學(xué)會如何應(yīng)用人工智能技術(shù)進行探究，從而深化對所學(xué)知識的理解層級，提升自身的關(guān)鍵能力。

《中小學(xué)人工智能課程開發(fā)標準》明確指出：人工智能課程應(yīng)以人工智能意識、技術(shù)應(yīng)用能力、實踐創(chuàng)新思維、智能社會責(zé)任四方面為培養(yǎng)目標，發(fā)展學(xué)生適應(yīng)未來智能社會的關(guān)鍵能力；且以人工智能課程主題為基礎(chǔ)，制定了生活感知與調(diào)查實踐、簡單模擬與推理實踐、黑盒探究實踐、AI 硬件設(shè)計實踐、原理揭示實踐及AI 程序設(shè)計實踐六個不同方面的核心實踐類型，幫助教師設(shè)計核心實踐案例，有效推進探索活動[6]。因此可將核心實踐類型作為培養(yǎng)人工智能課程標準的重要載體，基于探究層級連續(xù)統(tǒng)理論選取適合的核心實踐類型，靈活多樣地設(shè)計與組織人工智能課堂教學(xué)活動。

因此，根據(jù)人工智能課程的學(xué)科目標及布魯姆對知識維度的教育目標分類，結(jié)合六大核心實踐類型及探究層級連續(xù)統(tǒng)理論提出了高中人工智能探究式教學(xué)模式。將該模式作用于教學(xué)活動中，從人工智能技術(shù)的實踐應(yīng)用出發(fā)，幫助學(xué)生理解基本概念及原理，引導(dǎo)學(xué)生認識人工智能對人類社會的貢獻與挑戰(zhàn)，提升學(xué)生知識遷移能力和計算思維水平，關(guān)于教學(xué)模型流程見圖1。課堂教學(xué)步驟采用何克抗教授提出的一般探究式教學(xué)模式，共分為創(chuàng)設(shè)情境、啟發(fā)思考、自主探究、協(xié)助交流、總結(jié)提高五個部分，幫助學(xué)生將所學(xué)的知識點逐步抽象化[7]。

圖1 高中人工智能探究式教學(xué)模式流程圖

“創(chuàng)設(shè)情境”和“啟發(fā)思考”環(huán)節(jié)對應(yīng)“驗證性探究”，為探究層級連續(xù)統(tǒng)的第一個維度。根據(jù)事實性知識的實際內(nèi)容，從“生活感知與調(diào)查實踐”或“簡單模擬與推理實踐”中選擇與之契合的實踐類型，以驗證性探究的方式開展實踐活動，激發(fā)學(xué)生探究學(xué)習(xí)興趣。

“自主探究”環(huán)節(jié)對應(yīng)“結(jié)構(gòu)性探究”，為探究層級連續(xù)統(tǒng)的第二個維度。以基礎(chǔ)性的概念性知識和程序性知識通過結(jié)構(gòu)性探究的方式開展黑盒探究實踐活動，使學(xué)生通過自主探究了解所學(xué)內(nèi)容。

“協(xié)助交流”環(huán)節(jié)對應(yīng)“有指導(dǎo)探究”，為探究層級連續(xù)統(tǒng)的第三個維度。這一環(huán)節(jié)基于自主探究環(huán)節(jié)加深知識難度，通過有指導(dǎo)探究的方式開展原理揭示實踐活動，使學(xué)生經(jīng)歷協(xié)作探究過程，掌握所學(xué)知識及原理。

“總結(jié)提高”環(huán)節(jié)對應(yīng)“開放性探究”，為探究層級連續(xù)統(tǒng)的第四個維度。以元認知知識為基礎(chǔ)，通過開放性探究的方式開展AI 程序設(shè)計實踐活動。基于學(xué)生對所學(xué)知識的自主反思進行協(xié)作探究，提升探究學(xué)習(xí)能力。通過該教學(xué)模型，以真實問題或情境驅(qū)動，引導(dǎo)學(xué)生經(jīng)歷人工智能技術(shù)原理運用過程、計算思維過程和數(shù)字化工具應(yīng)用過程，積極主動地進行探究式學(xué)習(xí)，自主建構(gòu)知識，提升問題解決能力。

三、高中人工智能探究式教學(xué)案例設(shè)計

本案例以人民教育出版社出版的高中信息技術(shù)課程選擇性必修4《人工智能初步》第三章第一節(jié)《計算機視覺》為例，介紹高中人工智能探究式教學(xué)模式的案例設(shè)計。本節(jié)課的知識目標為：學(xué)生能夠理解計算機視覺對人工智能的意義，掌握計算機視覺的核心原理及技術(shù)，體驗計算機視覺的應(yīng)用。教師通過引導(dǎo)學(xué)生認識人工智能技術(shù)的價值和作用，將科學(xué)原理與實踐應(yīng)用深度融合，幫助學(xué)生認識到自主創(chuàng)新的重要性。具體的教學(xué)流程展示如下。

（一）創(chuàng)設(shè)情境

在創(chuàng)設(shè)情境環(huán)節(jié)中，教師往往會通過播放一段與計算機視覺相關(guān)的視頻錄像或舉一個典型案例去引導(dǎo)學(xué)生了解日常生活中計算機視覺的應(yīng)用，使學(xué)生在感受計算機視覺給人們帶來便利的同時激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動機和探究動機。但僅僅依靠單一的視頻或案例，會造成學(xué)生學(xué)習(xí)積極性不高，對后續(xù)知識探究欲望有所下降。

因此教師可采用驗證性探究的方式設(shè)計生活感知與調(diào)查實踐活動進行導(dǎo)入，通過播放視頻展示計算機視覺在生活中的廣泛應(yīng)用（如谷歌公司的表情識別軟件可以幫助自閉癥患者識別表情），引導(dǎo)學(xué)生親身體驗百度或騰訊AI 平臺表情識別軟件，在體驗過程中對有關(guān)計算機視覺的內(nèi)容輔以講解。通過生活中的實際應(yīng)用與親身體驗相結(jié)合，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，幫助學(xué)生接觸并了解到計算機視覺的應(yīng)用場景、作用等基本概念，從而引出計算機視覺的應(yīng)用——表情識別。在這個過程中，學(xué)生不僅對計算機視覺的基本內(nèi)涵有所掌握，也通過操作對表情識別過程有所認識，為啟發(fā)思考環(huán)節(jié)驗證表情識別過程做好鋪墊，實現(xiàn)事件、條件、順序等計算概念。

（二）啟發(fā)思考

在啟發(fā)思考環(huán)節(jié)中，通常需要教師基于所創(chuàng)設(shè)的情境向?qū)W生提出一個或多個啟發(fā)性問題，引導(dǎo)學(xué)生帶著問題去學(xué)習(xí)。對于剛形成學(xué)習(xí)心理準備的學(xué)生而言，如果思考問題過于抽象且難以理解，容易導(dǎo)致學(xué)生很難完成第一步的探究活動，并對后續(xù)的探究活動喪失信心；但是過于淺顯則可能導(dǎo)致學(xué)生過快完成探究活動，感受不到探究活動的整體過程。所以教師要提出什么類型和難度的問題，引導(dǎo)學(xué)生分析問題、解決問題是本環(huán)節(jié)的關(guān)鍵。

因此，教師可結(jié)合學(xué)生上一環(huán)節(jié)的親身體驗提出思考問題，例如：如何正確進行表情識別？并向?qū)W生提供表情識別特征提取、人臉識別等模塊化程序，讓學(xué)生通過調(diào)用模塊化程序完成表情識別過程的驗證。引導(dǎo)學(xué)生基于已知答案鞏固表情識別的基本過程，感受將問題有效分解、逐步化解并解決的過程。將抽象思維轉(zhuǎn)化為具體模塊化程序，體現(xiàn)計算思維中“抽象”和“模塊化”的思想。既高效完成探究活動、促進學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，也為后續(xù)培養(yǎng)學(xué)生高階思維能力和探究能力奠定基礎(chǔ)。

（三）自主探究

自主探究一般為學(xué)生自主利用認知工具和學(xué)習(xí)資源進行探究學(xué)習(xí)。由于人工智能課程內(nèi)容存在概況性、抽象性的特點，因此教師須為學(xué)生提供豐富的、有針對性的、數(shù)字化認知工具和資源，才能滿足學(xué)生自主探究學(xué)習(xí)需要。

教師可進一步通過設(shè)計黑盒探究實踐活動組織學(xué)生進行結(jié)構(gòu)性探究，幫助學(xué)生對表情識別的具體原理深入了解。向?qū)W生提供成熟的AI 功能組件，并提出本環(huán)節(jié)的主問題和分問題。其中主問題為：AI 和人類檢測人臉時有什么區(qū)別？分問題為：（1）人類檢測人臉的流程是什么？（2）AI 檢測人臉的流程是什么？（3）兩者異同點是什么？（4）如何進行特征提??？（5）分類器的作用是什么？

學(xué)生通過使用AI 功能組件和其他認知工具，在實踐探究中解決教師提出的多個分問題，進而完成本環(huán)節(jié)的主問題，認識和理解人類檢測人臉及AI 檢測人臉的流程，總結(jié)人類與AI 檢測人臉流程的異同點，掌握哈爾特征及分類器的部分作用。通過編程逐步對人臉檢測模塊進行開發(fā)、測試和實現(xiàn)，促進學(xué)生探究能力及計算思維能力提升。

（四）協(xié)助交流

當(dāng)學(xué)生掌握人臉檢測模塊后，為進一步深化學(xué)生對表情識別方面知識的意義建構(gòu)，教師應(yīng)避免繼續(xù)作為學(xué)生的“指南針”，通過逐漸降低教師提供的信息量，將分析問題、解決問題的權(quán)利交給學(xué)生。引導(dǎo)學(xué)生借助書籍、網(wǎng)絡(luò)查閱資料，有序進行小組分工、合作，最大限度地發(fā)展其創(chuàng)新思維及能力。

因此，教師首先可通過有指導(dǎo)探究的方式設(shè)計原理揭示實踐活動，向?qū)W生提出本環(huán)節(jié)的主問題：AI 檢測到人臉后，應(yīng)如何判斷表情？之后便將課堂交給學(xué)生，僅在必要時進行指導(dǎo)，引導(dǎo)探究一直朝著正確的方向發(fā)展，輔助學(xué)生完成對表情識別內(nèi)在原理知識的深入理解與掌握。在指導(dǎo)過程中，教師可依序提出本環(huán)節(jié)的分問題：（1）如何判斷人類的表情？（2）分類器除了能對人臉與非人臉進行分類外，還有其他作用嗎？（3）怎樣訓(xùn)練分類器？通過分問題幫助學(xué)生在完成主問題的同時緊貼教學(xué)目標，掌握關(guān)鍵特征點及分類器的完整作用，了解如何利用關(guān)鍵特征點訓(xùn)練分類器識別表情。其次，學(xué)生在通過編程實現(xiàn)表情識別的過程中會發(fā)現(xiàn)，該程序需要基于人臉檢測模塊進行開發(fā)。因此需要學(xué)生通過小組協(xié)作不斷地分析、學(xué)習(xí)、完善、調(diào)試、改進才能解決問題，既體現(xiàn)計算思維中“漸進”“迭代”“測試”“調(diào)試”的思想，還展現(xiàn)“連接”這一要素，使學(xué)生在協(xié)作探究能力及團隊意識方面得到充分培養(yǎng)。最后，教師開展作品設(shè)計展示及交流評價，基于《中小學(xué)人工智能課程開發(fā)標準》課程質(zhì)量評價量表設(shè)計學(xué)生自我評價表及小組匯報評價表[8]，組織學(xué)生進行自評與互評。其中自評環(huán)節(jié)，學(xué)生可通過知識內(nèi)容、自主探究能力及協(xié)作探究中個人表現(xiàn)三方面進行自身評價及反思；互評環(huán)節(jié)，各小組還可通過作品的內(nèi)容、制作水平、匯報者表現(xiàn)及協(xié)作探究情況四方面進行小組評價及反思。評價等級分為優(yōu)良中、理解至不了解兩種等級劃分方式。根據(jù)自評及互評結(jié)果，幫助學(xué)生對個人學(xué)習(xí)過程進行總結(jié)反思，客觀評定自身在協(xié)作探究中的職責(zé)及問題，為接下來的開放性探究做好鋪墊。

（五）總結(jié)提高

總結(jié)提高環(huán)節(jié)作為教學(xué)實施過程中最后一個步驟，教師應(yīng)在對上一環(huán)節(jié)評價反饋的結(jié)果查缺補漏的同時創(chuàng)設(shè)相關(guān)情境，引導(dǎo)學(xué)生對所學(xué)知識進行遷移拓展，自主提出一個或多個與之有關(guān)的問題，并根據(jù)探究興趣選擇某個問題去解決。這樣不僅能提升學(xué)生知識遷移能力和計算思維水平，也能促進學(xué)生學(xué)習(xí)參與度，凸顯學(xué)生的主體性地位。

所以教師可通過出示各類目標物體及其面部表情的圖片，使學(xué)生通過AI 平臺對表情識別的結(jié)果進行預(yù)測和驗證。之后通過開放性探究的方式指導(dǎo)學(xué)生開展AI 程序設(shè)計實踐，引導(dǎo)學(xué)生寫下多個“我想知道”的問題。例如：為什么有的動物能識別人臉，有的卻不行？為什么正臉可以被識別，側(cè)臉卻不行？如何區(qū)分多類目標物體？多個人臉及表情如何識別等。讓學(xué)生挑選最感興趣的問題組織探究活動，設(shè)計計劃及程序?qū)崿F(xiàn)。在所學(xué)知識的基礎(chǔ)之上進行創(chuàng)新與實踐，體現(xiàn)計算思維中的“重用”和“再混合”。在這一過程中，教師還可根據(jù)學(xué)生本環(huán)節(jié)所選擇的主問題，引導(dǎo)學(xué)生自主設(shè)計本環(huán)節(jié)對應(yīng)的分問題，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)熱情，通過探究過程發(fā)展邏輯推理能力，學(xué)習(xí)到科學(xué)探究的本質(zhì)及如何解決問題的思維。

最后，教師仍可以通過開展作品設(shè)計展示及交流評價的方式對本環(huán)節(jié)的探究活動進行評定，檢驗各小組及學(xué)生個人是否得到改進，為后續(xù)課程的教學(xué)設(shè)計提供幫助。

四、適用范圍分析

（一）教學(xué)活動

1.教學(xué)內(nèi)容

教學(xué)內(nèi)容取決于所探究的問題，適合開展探究式教學(xué)活動的問題應(yīng)包含以下特征：（1）能夠激發(fā)探究欲望的問題。由于人工智能學(xué)科具有跨學(xué)科性、綜合性、實踐性等特點，因此所探究的問題不僅要與其他相關(guān)學(xué)科交叉融合，也要與學(xué)生日常生活的應(yīng)用緊密相連。（2）值得探究的問題。指既能引起學(xué)生探究興趣，也與所學(xué)知識相關(guān)，能引發(fā)學(xué)生深入理解知識點，實現(xiàn)教學(xué)目標的階梯性問題。（3）能夠探究的問題。指學(xué)生在具備探究工具和資源的情況下，能夠通過自主、協(xié)作探究解決的問題。

2.教學(xué)方法

盡管探究式教學(xué)的目的是幫助學(xué)生發(fā)展高階計算思維能力及探究能力，但一開始就讓其自主從頭設(shè)計探究活動，是不現(xiàn)實的。大部分學(xué)生都會出現(xiàn)“不知道探究是什么”“如何探究”等類似情況，導(dǎo)致課堂出現(xiàn)“局外人”的現(xiàn)象。因此，教學(xué)活動設(shè)計不一定要以驗證性探究為起點、開放性探究為終點，也可根據(jù)學(xué)生能力稍微降低或提高探究水平，再加上適當(dāng)?shù)闹Ъ埽驖u進地進行高水平探究，在其探究能力逐步提升并適應(yīng)該教學(xué)模式后，可以采用結(jié)構(gòu)性探究或更高層級的探究層級為起點進行教學(xué)活動設(shè)計。

（二）教學(xué)階段

高中人工智能探究式教學(xué)模式，注重于探究程序性知識和元認知知識，以動手實踐為基礎(chǔ)，對人工智能技術(shù)的核心思想與方法進行探究，培養(yǎng)學(xué)生計算思維及探究能力水平。因此，適用于高中人工智能課程中后期階段內(nèi)容的教學(xué)。

隨著《義務(wù)教育信息科技課程標準》的頒布，人工智能首次出現(xiàn)在義務(wù)教育階段的信息科技課程主線中[9]。所以該模式不僅適用于高中人工智能模塊的教學(xué)，也能為義務(wù)教育階段人工智能模塊教學(xué)提供參考。

（三）教學(xué)周期

高中人工智能探究式教學(xué)活動是一個多層級的學(xué)習(xí)過程，所探究的每一層級都須耗費大量的精力和時間。為了順利開展探究活動，探究過程中教師應(yīng)留給學(xué)生足夠的探究時間。建議一周2 課時連堂排課，如該條件無法滿足，則須教師做好課堂探究與課后探究的銜接指導(dǎo)，為學(xué)生設(shè)置合適的課后探究任務(wù)，保證其上課時能與之前課程有效銜接。

（四）教學(xué)組織規(guī)模

在開展高中人工智能探究式教學(xué)模式的過程中，越高層級的探究活動，教師對應(yīng)提供的信息量越低、學(xué)生對應(yīng)探究的知識層級越高。為了有效開展教學(xué)，教師須從協(xié)助交流環(huán)節(jié)起，及時指導(dǎo)學(xué)生探究，引導(dǎo)探究活動朝著正確的方向進行。如學(xué)生人數(shù)或小組成員過多，則會增加教師課堂指導(dǎo)的難度、降低小組協(xié)作的效果，影響探究活動的教學(xué)質(zhì)量。因此，宜采取班型為45 人、4至5 人為一組的小班化教學(xué)。

五、結(jié)語

在全社會高度重視人工智能教育的今天，該如何合理地設(shè)計教學(xué)活動，如何優(yōu)化高中人工智能課程的教學(xué)手段、創(chuàng)新教學(xué)模式，是目前需要我們思考的關(guān)鍵問題。因此，一方面我們可以通過人工智能核心實踐案例實現(xiàn)人工智能課程培養(yǎng)目標，培養(yǎng)學(xué)生適應(yīng)人工智能社會的能力；另一方面，可以采用探究層級連續(xù)統(tǒng)理論指導(dǎo)實踐活動，通過創(chuàng)設(shè)情境、原理認知、應(yīng)用遷移的探究式教學(xué)，從生活中的人工智能情境入手，引導(dǎo)學(xué)生在已有知識的基礎(chǔ)上分析、探究現(xiàn)象的機理，解釋相關(guān)現(xiàn)象或解決相關(guān)問題，提升學(xué)生的計算思維能力及探究能力。在人工智能時代來臨之際，幫助學(xué)生更快地融入人工智能時代，適應(yīng)人工智能技術(shù)的快速更迭。