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中小学人工智能课程 建设路径(下)

2020-07-30高永梅

江苏科技报·E教中国 2020年6期
关键词:编程阶段机器人

高永梅

展望人工智能教育前景

人工智能课程发展现状

人工智能课程既需要师资力量,也需要软硬件支撑,然而,我们国家目前人工智能的发展现状究竟如何?

我调研了2017年和2018年教育部发布的有关人工智能的白皮书,它们对全国各类学校(小学、初中、高中)的学生进行调研,包含城镇一般学校、乡镇学校、地市级重点中学,覆盖面较全。关于中小学学生实际体验和使用人工智能产品的情况,我们可以罗列出指纹识别、语音识别、图像识别、博弈问题、智能家居、机器任务、无人驾驶等。这说明我们确实生活在一个人工智能较为普及且快速发展的时代中,人工智能教育是不可或缺的。那么,学生所理解的人工智能来源于哪里?绝大多数来源于新闻事件、科普读物、娱乐活动,真正来源于课堂教学的则较少。

学生对人工智能的态度是积极的,他们非常乐意接触人工智能的课程,特别希望从学校教育中学习这些课程,但学校教育目前能提供的却不是很多。学校中四种与人工智能直接相关的课程开设情况为:程序设计类课程占78.6%,机器人课程占41%,人工智能讲座占37%,人工智能课程占24%,其中大部分为选修课。各个学段开设与人工智能直接相关课程的情况为:小学达到92%,初中达到93%,高中达到91%。

这些数据难道说明我们已经做得很好了吗?通过进一步访谈、沟通,我们发现,教育工作者和学生对人工智能到底是什么、什么样的课才是人工智能课存在认识上的误区,误以为只要开设了编程课、机器人课就是开设了人工智能课。事实上,这些课程并没有触及人工智能本体的内容。在国家投入方面,开设过相关课程的学校这么多,那没有开设过这些课程的学校来自哪里?通过调查可以看出,没有开设过人工智能课程的学校中,省级示范校占8.1%,地市级示范校占29.39%,城镇一般学校占44%,乡镇学校占17%。

从以上数据可以看出,扶贫还是很精准的,乡镇学校没有开课的比例较低,而很多城镇的一般学校,这类教育资源反而更贫乏。因此,教育到底要如何投入去建设这样的教室、实施这样的课程,需要我们关注的地方还有很多。

立足人工智能教育实践,打造人工智能人才高地

人工智能教育实践

在教育部发布了普通高中课程方案和课程标准(2017年版)后,社会上对人工智能课要如何上有很多争议:是以一个单独的学科形式存在,还是把它放到某一个学科里?事实上,人工智能课程既可以作为一门科学的课程,讲授人工智能科学的知识,又可以作为一门技术类的课程,讲授人工智能技术技能及其相关应用。相对来说,在基础教育即小学、初中、高中阶段,人工智能如果作为科学课程的话,涉及的学科门类非常多,如自动化、统计学、计算机学、数学、逻辑学、语言学、认知学,甚至脑认知学、神经学等,而且知识较为深刻,对数学有较高的要求。因此,新课标提出把它放到技术类的课程中进行学习。

2017年版的高中课程标准在必修课程数据与计算、信息系统与社会的基础上推出了选择性的必修课程,其中“模块4”为人工智能初步,涉及人工智能基础、简单人工智能应用模块的开发、人工智能技术的发展与应用,并对此提出了詳细的内容要求。

首先,需要描述人工智能的概念与基本特征,知道人工智能发展的历史,包括三次人工智能的浪潮。其次,通过剖析具体的案例,了解人工智能的核心算法,比如启发式搜索、决策树等,以及人工智能本体的积极学习和监督学习、无监督学习等方法。再次,涉及特定的领域、人工智能系统应用开发的一些平台,通过具体的案例了解这些工具的特点、应用模式以及局限性,最好能给学生提供一些开源的人工智能的应用框架,搭建简单的人工智能的应用模块,并根据实际需要配置适当的环境。最后,提到了人工智能的价值、发展方向以及伦理等相关问题。

很多一线教师对K-12阶段人工智能课程的定位有争议。课标中只给出了高中阶段三个层次的要求,那么小学阶段、初中阶段,甚至幼儿阶段该怎么办?我们可以从了解、理解、掌握这三个层次来看。了解的层次,更多的是从人工智能的感知、体验方面来着手。理解的层次,主要指学生通过计算思维的培养,学习编程。之后,逐步拓展到掌握的层次,开发一些自己的人工智能项目。

具体来说,在小学阶段,更多的是以图形化的编程来实现;在初中阶段,学生可以通过代码的编程、开源的硬件来实现计算思维的培养;在高中阶段,会涉及一些不同的应用场景,通过案例剖析的方式,剖析算法原理,让学生了解机器学习的过程以及训练、测试的阶段,并在此基础上开发出自己的人工智能项目。

人工智能教育案例

我曾经开设了一门课,内容涉及高中阶段智能交互的过程。中学生很喜欢有趣的问题情境,所以我以动画片的方式切入了一个生活场景,跟他们讨论生活中一些语音识别的案例,讨论什么是文语转换的过程,导航中为什么有林志玲、郭德纲、罗永浩的声音,学生认为导航开发商是邀请林志玲等人来录了一本字典,然后进行合成。我跟学生进一步剖析,带着学生逐步地去研究:声音是如何合成、如何应用到单元挑选波形拼接的技术环节中;哪里用到了人工智能的技术;机器学习的学习经验和规律是什么;语料库的内容是什么;等等。涉及编程的问题,学生可以通过图形化编程来实现,也可以通过Python编程的方式逐步实现,圆满完成创意的任务,如让多个机器人表演话剧、让机器人背古诗等,目的是让学生学习语音识别技术,最终完成一些项目。举个例子,世界机器人教育大会在我校举办时,有几天我嗓子哑了,学生就提出能不能借助助教机器人,通过对话的方式来帮助教师讲课,于是想到了机器人Pepper。它能够感受到人并跟人说话,在必要的时候它会呈现一些视频或图片,来解答学生一些常见的问题。

在基础教育阶段,学生更多的是依靠教师和专家的指导,以及利用社会上第三方机构的很多资源和官方教材,当然还有BAKT四大平台(依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台;依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台;依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台;依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台)可以调用,还可以利用Scikit-learn、TensorFlow等各种开放的平台、开放的数据来实现。

当下,各个学校逐步开发出适合自己的校本课程,会涉及一些软件和硬件的问题。有一些开源的硬件,价格非常便宜,如MicroB的树莓派、机器人、PC机、Pad等,都可以开发出这样的课程。不同的操作系统可以配合不同年龄层次的学生所涉及的软件,如图形化编程、代码编程或者App开发所需要的软件,以及BAKT、 TensorFlow、 Scikit-learn等各种平台。我觉得这是一个很好的课程开发的路径,当然,教师和各教育机构研究者还有很多在线的资源可以访问。

这是一个很好的时代,作为一名一线教师,我很希望通过我的课程,使我的学生更好地适应未来更加智能化的时代。为此,我们需要付出更多的努力!

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