葉紅霞
摘要:本研究分析了人工智能選修課中DBL教學活動設計,進而促進高中生計算思維的培養,并以《專家系統》一課為范例,進行了具體的教學設計與實施,同時,通過一學期人工智能選修課的實施,采用單組前后測實驗,并且輔以學生訪談,探究了高中人工智能課程中DBL教學對高中生計算思維的影響。研究表明,人工智能選修課中DBL教學對提升高中生的計算思維水平,提升算法思維、問題解決能力、合作和交流技能,以及創造力和批判性思維能力有一定的促進作用。
關鍵詞:計算思維;設計型學習;人工智能教育
中圖分類號:G434? 文獻標識碼:A? 論文編號:1674-2117(2021)17-0000-04
● 引言
1.高中應培養人工智能意識應對人才短缺問題
國家教材委員會發布的《全國大中小學教材建設規劃(2019—2022年)》中提到要提升教材先進性,應圍繞人工智能、大數據等領域編寫高校教材。[1]因此,在基礎教育階段,應該滿足即將進入高校人工智能等專業領域學生的需求,為他們提供知識的初步探索,為升學和個性化發展提供保障,初步培養人工智能意識,為大學階段開設的與當前人工智能應用熱點契合的專業做準備,為人工智能領域大面積輸送人才做好充足準備。
2.計算思維是智能化社會解決問題的重要手段
人工智能課程內容具有明顯的計算機科學特性,計算思維是智能化社會求解問題的重要手段,可以很好地展現人工智能教學的內在價值。近年來,設計型學習(Designed-based Learning,DBL)在各個行業和領域的應用越來越多,它是一種以終為始的逆向思維過程,明確的結果和不明確的過程可以讓過程設計得多種多樣,學習者的創新創造能力可以得到拓展提升。設計型學習的核心是設計,這與人工智能的學習相吻合,人工智能本質上就是讓機器實現人類認知、判斷、分析、學習等技能,也就是說人工智能就是一種設計,設計出一種模仿人類行為模式與思維方式的解決方案。
● 文獻綜述
1.計算思維的內涵
學科核心素養是學科育人價值的集中體現,是學生通過學科學習而形成的正確的價值觀、良好品格修養和關鍵能力,高中信息技術核心素養主要包含四個部分(信息意識、計算思維、數字化學習與創新、信息社會責任),《普通高中信息技術課程標準(2017年版2021年修訂)》中提出,計算思維是指個體運用計算機科學領域的思想方法,在形成問題解決方案的過程中產生的一系列思維活動。[2]計算思維的內涵、計算思維量表以及人工智能課程內容對應關系如圖1所示。
圖中第一層為計算思維的內涵,余燕芳和李藝根據林崇德的思維三棱結構建構出了計算思維的三棱結構,主要包含基礎能力層、專項能力層和思維方法層。[3]根據計算思維的三層結構和教科版《人工智能初步》2007年)一書(的課程內容分析計算思維與人工智能教學內容之間的關系。美國國際教育技術協會(ISTE)將計算思維分為創造力、算法思維、批判性思維、問題解決、合作和交流技能。[4]根據ISTE的分類方式和Ozgen Korkmaz編制的計算思維問卷確定計算思維的目標層,環繞一圈代表計算思維的訓練是時刻發生的。
2.設計型學習
最早提出設計型學習(Design-based Learning,DBL)的是加州理工大學波莫奈分校的尼爾森教授,概念的提出為設計型學習的運作表明了清晰的方向。尼爾森提出的逆向思維模型在k-12教育中進行了推廣并實踐,獲得了較好的成效。該模型采用的是逆向思維(Backward Thinking),從結果出發,探索結果出現背后的原因,真正的學習不是為了完成任務,而是在設計過程中掌握核心概念,進行自主學習。[5]國內溫州大學的王佑鎂提出的設計型學習是一種正在興起的學習范式,對設計型學習的社會背景、特征和理論基礎展開了說明,并探討了設計型學習的逆向思維模型學習過程和實施程序。[6]
3.高中人工智能教學
在2018年教育部新頒發的普通高中信息技術課程標準中將《人工智能初步》設置為選擇性必修科目,該模塊的內容為2學分,每學分18課時,共需36課時,而且該模塊的修習情況應列為綜合素質評價的內容。[7]可以看出,在新課標中對人工智能初步增加了綜合素質評價指標,為一些將來想就讀人工智能專業的高中生提供了平臺。
● 基于計算思維的設計型學習教學活動設計
筆者基于計算思維的設計型學習教學活動設計,參考了華中師范大學教育信息技術學院張屹和王玨等人合作構建的STEM課程DBL教學培養小學生計算思維的教學模型。修改后的DBL學習流程包含五個主要步驟:①理解挑戰,習得新知;②小組分工,明確任務;③頭腦風暴,算法設計;④Python實現,調試修改;⑤展示評價,迭代改進。[8]下面,筆者以《專家系統》一課為例,簡要闡述基于計算思維的設計型學習教學過程。整個教學過程,從創造力、算法思維、批判性思維、問題解決能力、合作技能等方面對學生計算思維進行培養。
1.理解挑戰,習得新知
教師活動:
①講解霍金斯的記憶預測理論,并推薦學生讀原著on Intelligence,提問大腦是如何運作的。
②演示蘇格拉底三段論:P—凡人要死;Q—蘇格拉底是人;R—蘇格拉底要死??梢员硎緸椋╬ΛQ)→R。
③講解專家系統概念和產生式規則的推理辦法。
學生活動:
①理解記憶預測理論,知道大腦是如何運作的。
②根據蘇格拉底三段論,理解產生式規則的推導過程。
2.小組分工,明確任務
教師活動:
①演示動物識別專家系統和用于識別動物的產生式規則。
②解釋設計任務,組織學生小組分工合作完成任務。
學生活動:
①明確設計任務。
②自由分隊,選出小組長,合理分工與計劃。
3.頭腦風暴,算法設計
教師活動:
①準備測試用例和動物識別專家系統程序的知識庫。
②提供相關參考程序,引導學生頭腦風暴,完善產生式規則庫。
學生活動:
①根據動物識別關鍵詞,頭腦風暴,寫出各種動物的特征。
②完善動物識別專家系統產生式規則,并進行算法設計。
4.Python實現,調試修改
教師活動:
①指導學生用Python實現動物識別專家系統。
②通過程序填空理解核心代碼的功能。
學生活動:
①Python實現專家系統。
②閱讀參考代碼并理解。
③程序填空,不斷調試和完善。
5.展示評價,迭代改進
教師活動:
①安排學生進行代碼展示和講解。
②進行總評。
學生活動:
①小組展示代碼運行結果。
②小組根據評分表自評和互評,并反思。
● 實驗研究設計與結果分析
1.問卷設計
Ozgen Korkmaz等人根據ISTE開發編制的量表進行因子分析,最終得到了五個因子的量表,有創造力、算法思維、批判性思維、問題解決能力和合作技能。筆者采用Korkmaz編制的“計算思維量表”對實驗對象進行了前后測量,評估通過實驗計算思維能力是否得到提升。量表共有29題,信度為0.822,采用了李克特5點量表,得分越高,表示計算思維能力越好。[9]
2.研究過程與數據分析
在學期開始和結束時,筆者組織了高二學生進行前測和后測,具體的數據如上表所示。
由表可知,計算思維的五個因子后測均值都大于前測均值,說明人工智能課程DBL教學可以提升學生的計算思維。其中批判性思維、問題解決能力和合作技能維度p值<0.05,說明人工智能課程中DBL教學能顯著提升高中生的批判性思維能力、問題解決能力和合作技能。而創造力和算法思維的維度p值>0.05,但是均值都有所提升,說明人工智能課程中DBL教學對高中生的創造力和算法思維具有一定的提升作用,但未產生顯著影響。
在訪談的過程中,有學生表示在學習人工智能課程時,如果不是小組合作自主地去設計相關簡易的系統進而編程實現,則對市面上的眾多人工智能相關應用可能很難理解;有學生表示通過該門選修課,對人工智能有了更深的認識,對未來是否從事相關職業有了更為清晰的目標;還有學生覺得在該門選修課中,不同于一般的傳統教學,通過頭腦風暴收集小組想法,共同進行算法設計,Python實現相應的功能,不斷地調試bug到最終實現,在這個過程中,發現計算機的思維需要非常細致和謹慎,要想適應如今的智能化社會,必須學會計算機的思考方式,這樣才能寫出更多性能好的程序,設計出更加優質有創造力的作品,推動社會發展。
● 啟示與反思
1.要有具體明確的教學支架
在人工智能概念學習和應用體驗過程中,涉及的領域非常廣,如果將大化小,從小的切入點出發進行學習,教師提供具體明確的教學支架,可以降低人工智能的學習難度,提升學生的興趣。所以說,DBL教學在一定程度上促進了學生的學,但提升了教師教的難度,作為信息技術教師,應該和企業開發人員共同探討和學習,為學生提供更好的學習資源和學習平臺。
2.發揮小組成員的最大效能
進行小組合作,是為了發揮小組成員的最大效能,解決個人無法解決的問題。在DBL教學中,對學生的小組合作,教師應該規劃得更為詳細,要培養學生進行自主管理和計劃的能力,每個群體當中需要有位領導者,對整個小組的人員分工和學習進度進行合理安排,這樣才能發揮小組成員的最大效能,完成更多、更高質量的作業。
參考文獻:
[1]描繪新時代教材建設藍圖《全國大中小學教材建設規劃(2019-2022)》發布[N].中國教師報,[2020-01-15].
[2]中華人民共和國教育部.普通高中信息技術課程標準(2017年版)[M].北京:人民教育出版社,2018.
[3]余燕芳,李藝.基于計算思維的項目式教學課程構建與應用研究——以高中信息技術課程《人工智能初步》為例[J].遠程教育雜志,2020,38(01):95-103.
[4]白雪梅,顧小清.K12階段學生計算思維評價工具構建與應用[J].中國電化教育,2019(10):83-90.
[5]Nelson.Design based learning delivers required standards in all subjects,K-12[EB/OL].https://www.csupomona.edu/~dnelson/documents/jis_voll7_fall04.doc.
[6]王佑鎂,李璐.設計型學習——一種正在興起的學習范式[J].中國電化教育,2009(10):12-16.
[7]中華人民共和國教育部.普通高中信息技術課程標準(實驗)[M].北京:人民教育出版社,2003.
[8]張屹,王玨,張莉,等.STEM課程中DBL教學培養小學生計算思維的研究[J].電化教育研究,2020,41(05):81-88.
[9]韓嵩.小學生項目式編程設計對計算思維和自我效能的成效研究[D].杭州:浙江大學,2019.