金敏

摘要：本文结合教学实践与探索，从“深度起点”“深度浸润”“深度建构”“深度反思”几方面来探讨深度学习理念下校园人工智能项目的实施模式及实施过程中应注意的问题，让学习深度发生。

关键词：深度学习;人工智能;初中

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2022）12-0049-03

目前，人工智能教育才刚刚起步，在技术、工具、师资、资源等方面都还存在种种局限性，课堂呈现负面化：①教学模式简单化，学习内容枯燥乏味;②教学过程灌装化，学生无法理解学习;③教学知识碎片化，学生缺乏系统学习;④学习注重功利化，学生失去学习乐趣。那么，如何将这门新兴的前沿技术通俗易懂地介绍给学生，让学生能够理解基础知识，掌握基本技能，又能在现实生活中灵活应用？笔者以深度学习为切入点，以初中校园人工智能项目为例，探索深度学习的过程，回归学生主体，回归深度体验，回归自主建构，让学生经历真学、指向真学、收获真学。

● 起点：延展思维多样与深度学习的无界融合

所谓深度学习，是指在教师引领下，学生围绕具有挑战性的学习主题，全身心积极参与、体验成功、获得发展的有意义的学习过程。在这个过程中，克服知识学习与思维实践的割裂状况，帮助学生不仅“知”，还要体验如何“行”。

1.弱化知识，符合认知

目前的人工智能课程有两种教学思路，一条“横向”，一条“纵向”。“纵向”重在知识的讲授，如对“知识表示”“机器学习”等基本理论和方法的剖析。“横向”重在宏观概念的建立，如对“什么是AI”“AI能解决什么问题”等人工智能知识体系全貌进行介绍。实际上，教师要站在初中生的视角进行设计，充分考虑学生的认知特点和思维规律，以“横向”为主、“纵向”为辅，结合AI应用场景，找到切入点，梳理一条知识演绎的线索，让学生自然而然地去理解其中的含义。

2.真实情境，真实需求

结合学生的学习、生活经验，选择学生感兴趣的、看得见摸得着的人工智能实际应用问题，应用于实践，并对其有效性进行检验。笔者曾问学生是否知道“机器学习”这个概念，得到的回答都是不了解，而一旦提到小程序“猜画小歌”，则纷纷表示玩过。通过猜画游戏，学生可以很好地理解“小歌”看似能识别画作，其实它无法真的理解画的内容，而是在做分类任务，让计算机从数据中自行学习，寻找规律，而这就是“机器学习”。

3.AI研学，创造思维

注重知识讲解和动手实践并举。学生在AI研学实践活动中，巩固知识。教师则需要注意活动设置的层次性和梯度性，引导学生在课程内容基础上吸收创新，产生更多有创意的AI作品。注重开发学生创意计算能力（包括算法思维、系统思维和设计思维），提倡应用与建构主义学习观念相呼应的四个教学原则（创作、个性化、分享、反思）。

● 实践：实现课程内容与学习视域的无缝对接

深度学习是基于高阶思维活动的学习，注重学生情感、认知、思维等的融入。笔者结合校园人工智能项目“小兰精灵”提出“深度浸润”“深度建构”“深度反思”人工智能课程教学范式。“小兰精灵”是指依托人工智能技术（阿里AI实验室BeeBot），学生自主设计、开发，打造个性化的校园人工智能客服，用于采集学校信息进行智能语音及文字的交流与反馈。

1.情境：让学生获得深度浸润

（1）AI感知，奠定AI学习基调

无论是无人驾驶汽车、盲人眼镜，还是工业机器人、家用机器人，这些热点科技都能激发学生的好奇心和兴趣，引发对人工智能相关技术的关注和思考。因此，教师可以结合生活展开话题讨论，如针对AI医生设问“为什么需要AI医生？它会取代人类医生吗？”

（2）AI体验，完成认知顺利内化

日常生活中有很多人工智能的功能学生是可以接触到的，如“天猫精灵”的语音交互、“美颜相机”的美化图片等。教师可以让学生学会使用这些AI功能，感受AI带来的变化，初步理解AI的基本思想，能对这些AI背后的原理作简单的解释。

（3）AI设计，实现情感多元渗透

通过前期人工智能典型案例的探索与体验，学生逐步理解科技解决问题的方式和过程。这时，教师就可以引导学生自我提问：这次的设计目标是什么？要为什么样的人解决什么样的问题？如何解决？进而激发学生多角度思考理解问题，多途径寻找设计思路。

（4）AI梳理，呈现自由个性表达

教师引导学生按照服务场景来梳理知识结构，学生通过设定的“声音形象”写出符合形象的对白，并针对不同服务类型的对应状况，以对话内容来进行引导，如：

场景：咨询教室位置。

：小兰，《创新与专利》课程的上课教室在什么位置？

：3号楼3楼809教室。

2.孵化：让学生展开深度建构

（1）语聊测试，揭开神秘面纱

教师在阿里云访问控制中为学生建立机器人，需要注意的是，这里的机器人不是实物机器人，而是云端机器人。教师可以查看并管理所有机器人，学生仅可以查看并管理自己的机器人。语聊为内置功能，学生只需开启语聊插件即可直接进行测试。在和“机器人”的互动交流中，学生获得第一次直观感受，激起强烈的探究愿望。

（2）知识问答，精准定位对白

学生根据前期梳理的机器人服务指向来设定个性化的问答，答案较稳定，如“学校地址、传達室电话”等。在知识库录入的过程中，学生不仅可以看到自己的知识，还能够参与编辑其他同学的知识，甚至跨越年级、跨越班级，共同打造知识库。在这样的环境下，学生的表现更主动，乐于协作交流，知识库的打造也更精准，一位学生发布一条知识后，其余学生可以修改，“历史”也会记录下历次修改时间及内容，方便进行最终的定稿。

（3）对话工厂，呈现计算思维

很多人机对话并非固定答案，往往需要进行2轮或2轮以上的对话来解决用户问题，对于初识算法的学生来说可以从问题识别与分解、方案实现和问题迁移几个步骤来有效展现细节分解和过程演绎。

①问题识别与分解。使用自然语言这一描述方式将实际问题的算法描述清楚，这是思维过程的体现。所说即所想，所写即所说，可以帮助学生克服对程序设计的陌生感，缩小程序与学生思维的差距，从而提高学生学习的兴趣，如：

场景：心理治疗室预约流程。

询问班级、姓名、学号。

询问预约服务类型（情绪调节椅、沙盘、一对一等）。

根据回答出示可预约时间。

选择后回复进行确认（如有误则从“1”开始重复）。

②方案实现与问题迁移。“对话工厂”用不同形式的结点表示各种操作，可以形象化表达计算思维，结构清晰、直观。在自然语言描述的基础上，再用“对话工厂”表达，减少对编程语言和语法的关注，帮助学生理清思路，找到方法，将设计聚焦在解决问题的过程中，实现系统开发，如“预订校服”实例：

对话——

：帮我预订一套秋季校服。

：好的，请问您要多大的尺码？

：M碼。

：ok，已经为您预订。

分析——

第一句话清晰地表达了预订校服的意图，里面包含关键信息 “秋季”，这表示的是校服的类别。在收到信息后，会对比预设好的预订校服逻辑，发现还缺失了一个关键信息“尺码”，此时，自动反问，直到收集齐所有关键信息，再真正执行这个任务。将复杂对话高度抽象结点，简单高效易用，降低了难度。

形成——

在准备好各节点后，学生便可以用连线组装起来，形成对话流。对话流看似简单，实则既有流程图的至简之风，又有自然语言的所见即所得。学生在处理过程中，会把自己模拟成机器人的思维方式，便于对话呈现。

（4）数据看板，提升数据素养

学生可以查看机器人的“数据”，包括接待概况、知识分析、对话工厂分析、服务能力、会话历史等，不断提升自己的数据素养，进而获取数据、解读数据、应用数据。

3.发布：让学生进行深度反思

（1）展示评价，反思汲取调节

综合运用多种方法进行评价，要结合过程性评价和总结性评价，除了采用传统的以师评为主的作品评价方式，还鼓励学生评价。

①我评我改，自主评改。学生对自己制作的“小兰精灵”进行自我评价，并进行检查、测试、反思、矫正。自评可以让学生正视自己的作品，学会自我表达和与人交往，有利于增强学生的自信心和自主性。同时，自评能让学生养成留心观察周围事物的习惯，有意识地拓宽自己的视野，能根据内容表达的需要，用流程图描述，能编写简单的程序代码，修改自己的作品，并主动与他人交流分享。

②你评我改，互助合作。评价中很重要的一个环节就是“同伴互评，你评我改”。让学生当小老师进行互相评价、指导，互相学习对方的作品，这对于学生来说，也是提高能力的过程，在评改同伴的作品时，也容易发现自己的错误和问题，而且以学生的视角提出建议，同伴也特别容易接受。这既利于取长补短，也利于建立和谐的同学关系。

（2）拓展延伸，创意创新创造

鼓励学生开展人工智能创新设计活动，解决具有现实价值的问题，创作个性化的作品。开发过程是从头脑风暴获得创意起步，经历设计和创作，再到分享反思改进，在这一过程中，加强计算实践，发展设计思维、计算思维。学有余力的学生还可以尝试连通API（应用程序开发接口），探索更丰富的功能。

● 结语

深度学习的成效取决于教师的教学能力、教学行为，更取决于学生主体作用的发挥，如思维的深度、认识的高度以及反思的效度。因此，只有师生倾情投入，深度学习才能真正发生，深度学习活动才能成为学生高阶的思维活动。

参考文献：

[1]安东尼.塞尔登.第四次教育革命：人工智能如何改变教育[M].北京：机械工业出版社，2019.

[2]盛群力.学与教的新方式[M].杭州：浙江大学出版社，2007.

[3]约翰·D·布兰思福特.人是如何学习的[M].上海：华东师范大学出版社，2017.