中小学人工智能课程内容设计及实施案例分析
我国中小学人工智能教育取得飞速发展与瞩目成绩的同时，也存在以下几点主要问题。
其一，缺乏完善的课程体系，无论是国家课程还是校本课程，人工智能教育都是依托其他课程开展的，这导致了人工智能教育内容分量难以确定，目标难以明晰。横向来看，教学内容过于碎片化，学生难以构建相关知识体系；纵向来看，学段间的人工智能教育内容联系不够紧密，这既不利于学生循序渐进的知识与技能学习，也使得教师难以把握学情从而导致教学目标与教学效果之间的落差。此外，现阶段中小学人工智能教育的教材大多属于产品说明书或用户指南[4]。
二、中小学人工智能课程设计
表1中小学人工智能课程目标及内容架构
人工智能技术虽然复杂深奥，但是其应用广泛且贴近生活，知识内容间紧密联系，对学生而言并非是不可感知、无法构建的。以人工智能为依托培养学生的计算思维、智能素养也并非是难以实现的。教师如何设计人工智能课程内容以及课程间以何种方式组织就显得尤为重要。
（一）中小学人工智能课程内容设计案例
下面，以初中年级人工智能课程中的“智能灯”为例对中小学人工智能的课程内容设计做详细阐述。“智能灯”一课意在通过学生对于生活中常见情境下智能灯的设计了解其背后设计原理，能够通过模块化程序设计和python代码编写出智能灯的程序，激发学生对于人工智能在生活中应用的兴趣。“智能灯”课的具体课程内容设计如图1所示：
图1以“智能灯”为例的人工智能课程内容设计
1.问题提出，明确任务
问题提出：绿色、环保、节能、和谐是当今生活的主旋律，智能灯的出现深化了人类与灯光之间的关系。请同学们结合生活实际谈一谈你所了解的智能灯！
明确任务：明确智能灯的设计要求——内置监测外界光线强度传感器，当光敏值大于700时，灯自动打开，当光敏值小于700时，灯自动熄灭。
2.深入探究，设计展示
深入探究：请学生利用可视化工具，例如思维导图，深入理解智能灯的设计要求，分析其所需要的元器件并搭建其真实应用的简易场景。
设计展示：小组通过分工利用模块化程序语言和python语言对智能灯进行设计，调试形成小组作品，并对本组作品进行演示和分享，讨论这两种不同的计算机语言在应用时的异同之处。
3.总结反思，拓展提高
以思维导图的形式回顾智能灯设计的全过程。在实际生活中往往面临着更为复杂的情境，当外界光线昏暗，智能灯会自动给打开且不能自动关闭，这也造成了一种资源浪费。进而引发学生对智能灯更深入的思考，完善、改进作品设计，为之后的课程内容做好准备。
本案例从生活实际出发引发学生的学习兴趣，在内容设计过程中通过对可视化工具的利用帮助学生理清思维脉络，不仅重视学生对模块程序和计算机语言的学习利用，更是通过比较二者的语言风格加强学生对编程的深入理解，进而培养学生的计算思维。
（二）中小学人工智能课程组织案例
人工智能虽然是一个知识体系丰富的新兴技术领域，其内容架构设计包含人工智能基础、算法与编程、机器人与智能系统等多个模块。表面看起来是彼此独立、互不关联的内容，但实际上，无论是技术特点还是知识内容都是可联系、可互通的。忽视了课程内容间的联系、放弃将内容整合成为模块是无法将人工智能的原理与技术讲解透彻的，也无法将计算思维和智能的培养渗入课堂。因而，以综合任务为导向的模块化组织中小学人工智能课程不仅能够有效帮助学生构建人工智能知识体系，更有助于教师组织形式丰富、内容多样的系统课程，增加课堂趣味性、有效性。
以“模拟城市交通系统”为例组织相关课程内容。如图2所示，智能路灯、自动道闸、智能信号灯、环线巴士、无人加油站原本都是独立的课程内容，根据课程与生活实际的联系整合成模拟城市交通系统为主题的模块。教师利用5-10个课时实践此模块，引导学生设计完成模拟城市交通系统这个综合任务实践每课内容，帮助学生在体验人工智能的同时，创造性地应用人工智能解决实际问题。
图2“模拟城市交通系统”课程模块
三、中小学人工智能课程实施策略
（一）跨学科整合式教学
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它的涉及领域除了计算机科学外，更包括了生物学、心理学等。跨学科的整合能够将数学、生物、神经科学等多学科知识与人工智能知识相融合、渗透。在这个过程中，教师不仅能够利用其他学科知识帮助学生理解人工智能知识内容，更利用其他学科思维帮助学生培养计算思维的核心素养。跨学科整合式的教学是将人工智能学科与其他相关学科进行融合，以项目形式实践课程内容，利用人工智能技术创造性地解决实际生活问题。以“机器视觉”一课为例设计如下，这一课中，教师将人工智能中机器视觉的知识与神经科学相结合（如图3），以人是如何看到事物的为导入，进而类比解释机器是如何“看到”事物的。该教学设计在渗透了脑科学知识的基础上，帮助学生联系生活实际体验人工智能的应用与价值。
图3“机器视觉”与神经科学知识融合
（二）情境游戏化教学
由于中小学学生的认知水平存在局限性和差异性，以及人工智能领域知识特性，学生难以通过讲授和演示直接理解课程内容。人工智能技术的发展也为创设情境提供了条件，教师完全可以利用人工智能技术的应用反哺课堂教学，帮助学生增强学习的体验感，对人工智能技术形成直观、形象的理解。借助游戏化的角色、模式以及元素，为学生提供丰富、有趣的学习内容；通过机制、增益等策略，能够丰富学习者的经历和体验，同时提高学习者在活动中的参与率和巩固率[9]。因而，将情境的创设与游戏化学习相结合，有利于增强人工智能教学课堂的趣味性、个性化。例如东南大学举办的人工智能为主题的夏令活动中实施的“火灾演练”，要求学生扮演消防员在模拟灭火行动中完成救援。创设的火灾情境融合机器人小车巡线、FPV第一视角等教学内容。氛围营造、综合竞赛及消防员的角色扮演都极大激发了学生的课堂兴趣及参与感。该项目在实践中得到了学生与教师的一致肯定。该设计能够帮助学生将人工智能知识与生活实际相联系，建构开源硬件的知识体系。鼓励学生在游戏化式轻松的教学环境中大胆创新。从而达到培养学生核心素养与创新能力的目标。
表2“火灾演练”项目内容
面向中小学开展人工智能课程有利于学生了解现代科技发展、适应未来生活有着重要的意义。目前，我国中小学人工智能教育尚在探索发展阶段，无论是课程内容的设计还是其组织方式、或是教学策略均未成型，本研究希望借以案例的分析，促进研究者对中小学人工智能课程设计广泛、深入的思考。
参考文献
[1]国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL].
[2]教育部关于印发《教育信息化2.0行动计划》的通知
[3][7]谢忠新,曹杨璐,李盈.中小学人工智能课程内容设计探究[J].中国电化教育,2019(4):17-22.
[4]徐多,胡卫星,赵苗苗.困境与破局:我国机器人教育的研究与发展[J].现代教育技术,2017,27(10):94-99.
[5]周邵锦,王帆.K-12人工智能教育的逻辑思考:学生智慧生成之路——兼论K-12人工智能教材[J].现代教育技
术,2019,29(4):12-18.
[6]解月光,杨鑫,付海东.高中学生信息技术学科核心素养的描述与分级[J].中国电化教育,2017(5):8-14.
[8]李德毅.AI——人类社会发展的加速器[J].智能系统学报,2017,(5):583-589.
[9]祝智庭,魏非.教育信息化2.0:智能教育启程,智慧教育领航[J].电化教育研究,2018,39(9):5-16.
东南大学百研工坊：21世纪是我国创新型人才培养的关键期。东南大学百研工坊（儿童发展与教育研究所）结合信息技术、生物医学工程、脑科学技术，进行青少年科学素养的国际比较研究和学生核心概念掌握水平的评测系统的研究与开发，我们的目标是：（1）面向中小学学生综合能力发展的steam研究；（2）通过实证教育研究，探究科学素养的本质及有效的培养途径；（3）将科学素养的传统评测方法与现代信息技术相结合，探究基于ECD模型的学生科学素养评测方法研究；（4）运用ERP、EEG和眼动等脑科学技术，开展对学生核心概念熟练掌握程度的评测研究。
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人工智能学院成功举办2023人工智能实验课程师资培训
（通讯员侯晓慧田臻）11月19日，由重点领域教学资源建设项目管理办公室指导，西安电子科技大学和百度公司联合主办的人工智能实验课程师资培训活动在线上成功举办。来自全国各高校的人工智能专业一线教师、专业负责人、相关教学管理人员及产业界人士等汇聚云端，参加了此次会议，直播联播观看万余人。会议由西安电子科技大学人工智能学院执行院长侯彪教授、副院长董伟生教授、图灵试点班负责人田小林教授主持。
西安电子科技大学本科生院计划中心主任兼教务处副处长杨敏首先对各位专家和参会者齐聚云端、分享人工智能实验课程建设经验表示欢迎。她介绍了西电作为一所IT特色鲜明的高校，依托“双一流”建设学科优势开展人工智能＋教育和人工智能人才培养的情况。她讲道，虽然国内对人工智能人才培养的需求很大也很迫切，但人工智能专业建设实际上仍处于起步阶段，人工智能实践培养尤其缺乏系统性规划和建设。西电前期牵头构建了《人工智能实验》核心课程资源建设，初步构建了人工智能实验知识体系，建设了一批人工智能实验课程资源。今年，还联合了大连理工大学、北京邮电大学、西安交通大学、华中科技大学等知名高校，以及人工智能著名企业百度、科大讯飞等公司，启动建设AI实验课程虚拟教研室。希望通过本次培训，为人工智能领域的教育工作者及产业界人士提供一个交流的机会，分享实验课程的建设经验及创新思路，结合企业平台资源，共同助力人工智能创新人才培养。
重点领域教学资源建设项目管理办公室许长江表示，此次培训活动的举办为广大人工智能专业教师提供了很好的平台，对人工智能实验课程的建设具有重要意义。他指出，人工智能实验课程是专业教学中的重要板块，但相对理论教学而言，实验教学环境条件和师资力量目前都非常缺乏。希望国内先进高校和头部企业发挥积极作用，通过优质资源共享和师资力量培训，逐步构建起较为完整的实验教学体系，带动全国高校同类专业课程建设整体水平的提升。同时，希望更多专家学者在重点领域项目建设过程中，发挥虚拟教研室的作用，持续推进人工智能实验领域的知识图谱建设，将实验资源建设和学生能力素质培养有效关联，用完整的实验教学体系支撑人才培养目标实现。
西安电子科技大学人工智能学院副院长董伟生教授带来“人工智能实验：从知识体系构建到课程实践”主题报告。他首先介绍了在重点领域项目管理办公室指导下、在教育部人工智能课程资源建设项目和实验课程虚拟教研室项目支持下所做的课程知识体系和课程资源建设成果，并结合知识体系中的基础实验和应用实验两个模块的具体内容，梳理了人工智能专业知识体系构成、课程知识图谱构建，以及专业核心课程资源建设规划。随后，介绍了西电人工智能学院在人工智能实验课程方面的建设情况，通过深度学习基础实验、嵌入式平台深度模型部署、智能小车、智能系统综合实验等几个系列实验案例，介绍了相关实验课。最后分享了学生人工智能创新工作坊建设方面的一些经验做法。
中国科学院自动化研究所张兆祥研究员带来“研究型本科生教学模式的探索与实践：以《机器学习》课程为例”的报告。他对团队机器学习领域的学术基础和研究成果进行介绍。在课程教学方面，实验环节设计与项目研究相结合，帮助学生在各种应用场景中开展实践，相关成果在国内外学科竞赛中取得了优异成绩。接下来，他从机器学习这门课程的特点出发，给大家分享如何把握“经典与前沿并重”、“理论与实践并重”、“教学与研讨并重”，从实际问题出发，基于经典的优化案例，紧跟国际前沿研究成果，帮助学生掌握良好的问题解决方法。最后，他对学生在艺术创作、辅助驾驶等方面的优秀应用成果进行展示。科研项目和竞赛题目融入实验实践培养的优秀案例，为高校人工智能人才的创新能力培养起到很好示范作用。
百度飞桨教育生态高校运营负责人赵斌做了题为“产教融合培育人工智能创新人才”的分享。她首先介绍了百度飞桨的建设初衷和发展历程，目前飞桨具有便捷的深度学习框架、超大规模的深度学习模型训练技术、多端多平台部署的高性能推理引擎、产业级开源模型库等，得到了高校和企业的广泛应用和认可。结合人工智能人才需求大、学科交叉性强、与产业结合紧密等特点，百度飞桨以学生实践能力和综合素质培养为目标，促进校企共同体建设，构建产教融合的人才培养体系，包括多适配性的课程体系及立体化教学资源、海量数据集和案例库、丰富的师生服务等，有效助力高校人才培养。
大连理工大学人工智能实验室主任付海燕老师带来“以“系统·创新·交叉”为核心的人工智能专业实践教学体系探索”。她从学校人工智能专业实验实践课程体系设置、专业实验类教学模式设计、实验案例实施情况等方面做了分享。在实验课程设计过程中通过多场景贯穿、赛教融合、科研项目融入等方式，保证了实验内容很好地服务于人工智能人才实践能力培养，在学科竞赛中取得了优秀成绩。精彩的案例分享中，实验设计、课程思政、专业教育与家国情怀培育同向同行等内容，为高校人工智能实践教学提供了良好启发。
华中科技大学人工智能与自动化学院徐文辉博士带来题为“人工智能实验实践创新研究”的报告。他首先介绍了学校人工智能创新实践课程体系建设思路，通过“大类课程为基础、专业课程为核心、问题和需求为导向”，体现强基、固本、拓展的创新能力培养目标。课程建设过程中，加强与先进高校和企业的交流，依托学院基础突出优势，实践平台建设中采用多层次、开放式的架构，创新内容设计，服务于产业升级转型。课程团队在《数字图像处理》和《模式识别与机器学习》传统课程设计基础上，结合实际场景需求，增加点云、图像、视频等相关的人工智能应用实验。同时，结合科研项目设计实验题目，增强学生学习兴趣，提供经典算法和资料推荐，都对学生形成良好的实践解决方案提供了帮助。
中国科学院计算技术研究所副所长陈云霁研究员做题为“智能计算系统课程”的建设分享。他结合我国当前人工智能领域和智能计算系统发展历程，引导大家共同思考高校人工智能人才培养需求，以及如何通过课程体系的设计，培养更多能够支撑智能方向科研和产业发展的高水平人才。接下来，他从智能计算系统课程的师资队伍、教材和内容设计等方面入手，介绍了学生智能计算系统设计能力培养的实践和体会。另外，通过有效奖励机制的设计融入，激励学生的学习热情，从而实现更好的课程学习效果，也为广大教师提供了很好借鉴。
科大讯飞智慧城市BG高教人才培养业务副总裁胡江院做题为“AI+项目+助力人工智能产业人才培养的思考与实践”的报告。他介绍了科大讯飞近年来在产教融合方面开展的一系列工作。通过高校合作案例，讲解了校企合作开展人才培养方案和课程设计、“三三制”人才培养模式等方面的做法和成效。公司通过“AI+”、“项目+”建设产业学院、产业实践创新基地、驱动人才培养模式创新改革的做法，为校企协同人工智能人才培养提供了很好思路。
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此次人工智能实验课程师资培训活动围绕人工智能实验课程建设，交流研讨优质资源建设和案例设计，促进了人工智能专业创新实践人才培养体系的构建，对产教协同人才培养发挥了积极推动作用。