《人工智能基础》教学大纲
一、课程基本信息
中文名称：人工智能基础
英文名称：BasisofArtificialIntelligence
课程编码：10S4008B
课程类别：专业选修课程
总学时：32(理论学时28;实验学时4)
总学分：2
适用专业：智能制造工程
先修课程：微机原理
开课系部：机电工程系
二、课程的性质、课程目标及其对毕业要求的支撑
1、课程性质
人工智能是智能制造的主要组成部分之一，属于机械设计制造及其自动化专业、机械电子工程专业和智能制造专业的专业选修课和职业教育课程。人工智能主要研究解释模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算机系统。
2、课程目标
课程目标1：通过本课程的学习，学生可以掌握人工智能基本原理、方法与应用领域;
课程目标2：了解人工智能常用的知识表示技术、搜索技术、自动推理技术等;
课程目标3：通过专家系统、机器学习等的了解与学习为今后处理相关智能学科奠定基础。
课程目标4：通过课程实验，了解人工智能技术原理实现的基本方法。
课程目标5：结合智能制造发展的前沿和我国人工智能发展史，对学生进行爱国主义教育和职业教育。
3、课程目标对毕业要求的支撑
三、课程教学基本要求
第一章绪论
[教学内容与要求]
了解人工智能的定义;了解人工智能的起源与发展;了解人工智能的各种认知观;了解人工智能的研究目标和研究内容;了解人工智能的研究与计算方法;了解人工智能的研究与应用领域。了解我国人工智能发展史。
[教学重点]
人工智能的定义，人工智能的各种认知观，人工智能的研究与应用领域，中国人工智能发展史。
第二章知识表示方法
[教学内容与要求]
掌握状态空间表示法、一阶谓词逻辑表示法和产生式表示法;了解语义网络表示法、框架表示法、本体技术表示法等。
[教学重点]
状态空间表示法，一阶谓词逻辑表示法，产生式表示法。
[教学难点]
一阶谓词逻辑表示法
第三章确定性推理
[教学内容与要求]
1)了解推理的定义、推理方式及其分类、推理的控制策略。
2)图搜索技术
了解图搜索策略;掌握宽度优先和深度优先搜索等盲目式搜索方法;了解启发式搜索与或树搜索。
3)基于谓词的逻辑机器推理
了解子句、子句集等概念;会将任一谓词公式转化成子句集;掌握消解原理、消解推理规则、消解反演的求解过程;了解常见消解策略：删除策略、支持集策略线性输入策略、单文字子句策略和祖先过滤策略等;会用消解原理求取问题的答案。
[教学重点]
推理的控制策略，盲目式搜索，子句集，消解原理。
[教学难点]
启发式搜索，消解原理。
第四章专家系统
[教学内容与要求]
了解专家系统概念、特点;理解专家系统的结构和建造步骤;了解基于产生式规则的专家系统的结构、特点和设计方法。
[教学重点]
专家系统的特点。
[教学难点]
专家系统的结构和建造步骤。
第五章计算智能
[教学内容与要求]
了解计算智能与传统人工智能的区别。了解人工神经网络的特征和发展;了解神经网络的典型模型及其算法;掌握基于神经网络的知识与推理。了解进化算法和遗传算法。
[教学重点]
人工神经网络的特征，基于神经网络的知识与推理。
[教学难点]
基于神经网络的知识与推理。
第六章机器学习
[教学内容与要求]
了解机器学习的定义和发展史;掌握机器学习的主要策略和基本结构;了解归纳学习、决策树学习、类比学习、解释学习和深度学习等机器学习方法。
[教学重点]
机器学习的主要策略和基本结构。
根据本课程内容，课程内容对课程目标的支撑如下：
四、有关教学环节的要求
1、教学方法
教学方法包括理论知识、课堂讨论、自学和答疑。
(1)理论知识：以教师课堂讲授为主，读阅参考文献、书籍为辅。
(2)课堂讨论：由教师布置内容、提供参考书，学生自己准备，课堂上围绕提出的问题进行讨论。
(3)自学：由教师布置自学内容，提出重点，知道学生学习。
(4)答疑：针对课程的重点和难点及学生提出的问题，教师组织进行答疑。
2、教学手段
在教学过程中要掌握传授知识和培养智能的辩证关系，特别注意培养学生的分析问题和解决问题的能力，始终贯彻教书育人的思想。讲授应灵活多样，始终贯彻启发式教学，做到重点突出、层次清楚、联系实际。
3、作业要求
要求学生在查阅资料的基础上独立完成课后作业，作业整齐认真，书写规范。
4、课程考试：
考核方式为考查，期末考试采用闭卷或论文写作方式进行。
五、学时分配
六、使用教材与主要教学参考书
1、教材
王永庆.人工智能原理与方法.西安：西安交通大学出版社，2008.
2、参考书目
蔡自兴.人工智能及其应用(第5版).北京：清华大学出版社，2016
王万良.人工智能导论(第4版).北京：高等教育出版社，2019.
廉师友.人工智能技术导论.西安：西安电子科技大学出版社，2004.
执笔教师：陈周娟教研室主任：孙培禄教学系(部)主任：许宝卉
《人工智能导论》教学大纲（含课程思政内容）
05
教学内容和课时安排（含课程思政内容）
（一）课程学时分配
（二）课程思政参考内容
（三）课程教学内容与重点难点
第1章人工智能导引
教学目的：了解人工智能的概念、学习人工智能的目的和意义、应用；了解人工智能的分支。
教学内容：人工智能的概念、应用场合；人工智能的分支。
重点难点：重点是了解人工智能的分支，难点是人工智能各个分支之间的关系。
第2章Python基础知识
教学目的：了解Python在不同环境下的安装；熟练使用python的基本编程，包括各种数据结构；掌握第三方模块的安装和使用，文件的读写；掌握NumPy包的熟练使用；掌握Python的绘图基础。
教学内容：编程基础（列表、元组及字典、基本语句；函数）；模块的安装与使用；文件的读写；NumPy的使用；Python的绘图基础。
重点难点：重点是使用Python进行相关的编程，如NumPy的编程，绘图基础等。难点是使用NumPy进行较为复杂的开发与绘图。
第3章机器学习初步
教学目的：了解机器学习的概念、其与人工智能的关系、机器学习的分类；了解数据预处理与特征工程，包括数据清洗、数据变化、过滤、特征工程；熟练使用Sklearn包；熟练使用回归分析。掌握聚类的基本原理与常见的聚类算法。
教学内容：机器学习及其工作流程；机器学习的分类；数据预处理与特征工程；Sklearn库的使用；逻辑回归分类和线性回归预测；聚类的原理与K-Means聚类算法。
重点难点：重点是机器学习的流程与Sklearn的实践。难点是聚类算法及其调优。
第4章自然语言处理
教学目的：了解自然语言处理的概念；掌握文本分词与词汇还原的方法；掌握文本分块与词袋模型；熟练使用TF-IDF算法，并据此构建文档类别预测器。
教学内容：自然语言处理的概念；文本分词与词汇还原；文本分块与词袋模型；文档类别预测；语义分析器；主题模型。
重点难点：重点是文本分词及其文档类别判断的方法。难点是语义分析器的理解与实现。
教学目的：了解处理语音信号的方式，可视化处理的过程；掌握处理语音信号的的相关技术；能够独立建立一个英文的语音识别系统。
教学内容：处理语音信号；可视化音频信号；音频信号从时域转换到频域；生成音频信号的方法；提取语音特征；构建语音识别系统。
重点难点：重点是语音特征的提取策略和方法；难点是构建语音识别系统，尤其是适当结合深度学习机制进行语音信号的识别。
第6章计算机视觉
教学目的：了解什么是计算机视觉,掌握安装流行的计算机视觉库—OpenCV。了解利用帧间差分法检测视频中的移动部分。掌握使用色彩空间和背景差分法来跟踪对象,使用CAMShift算法来构建一个目标跟踪器,并学习光流的基本知识。熟悉人脸检测的相关概念,构造一个人脸检测和跟踪器。
教学内容：计算机视觉的概念；OpenCV介绍；视频中移动物体检测方法；目标跟踪器的构建；基于光流的跟踪；Harr级联和积分图；人脸检测与跟踪。
重点难点：重点是熟悉基于OpenCV进行的各种视觉处理方法，为进一步深入视觉学习奠定基础。难点是人脸检测和跟踪，尤其是复杂的场景，如戴口罩情况下。
第7章人工神经网络
教学目的：了解什么是人工神经网络，熟悉如何建立人工神经网络；了解感知器，掌握基于感知器构建一个分类器；掌握单层和多层神经网络；掌握循环神经网路。
教学内容：神经网络的概念；建立和训练人工神经网络；感知器；构建单层人工神经网络和多层人工神经网络；循环人工神经网络；构建光学字符识别引擎。
重点难点：重点是熟悉构建单层、多层以及循环神经网络；难点是神经网络的使用，如利用神经网络来构建一个光学自负识别引擎。
第8章强化学习与深度学习
教学目的：掌握强化学习的概念及其表现；了解深度学习以及卷积神经网络；熟练使用卷积神经网络构建简单的应用。
教学内容：强化学习的概念；深度学习的概念；卷积神经网络；利用卷积神经网络建立图像分类器。
重点难点：重点是深度学习及其使用；难点是利用卷积神经网络进行实际的应用开发，尤其是其可解释性问题是需要学生简单了解的。
第9章区块链
教学目的：了解区块链的基本概念；掌握区块链和人工智能的关系；了解如何利用人工智能技术对区块链进一步优化。
教学内容：区块链概念；人工智能与区块链；在区块链中使用朴素贝叶斯；优化区块链。
重点难点：重点是区块链概念的理解，产生的原因的深入分析；难点是如何充分的利用区块链技术进行多方向（领域）融合的设计与开发，包括在教育领域、知识产权保护等等。
第10章人工智能算法
教学目的：了解人工智能常用的启发式算法；掌握其基本的思想方法；掌握遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。
教学内容：启发式搜索算法；遗传算法；模拟退火算法；蚁群算法。
重点难点：重点是掌握典型的启发式算法，如遗传算法、模拟退火等；难点是这些算法优化的特定目标和适用的场景；同时，也希望同学能够探索一些其它的启发式算法，并进一步比较分析，这也是本章的另一个难点。
06
课程教学方法
本课程教学采用以多媒体教学为主，以板书为辅的教学方式，并加强图示教学和实例教学以增强学生的学习兴趣并加深学生对重点知识以及理论与实际工程问题相结合的理解。
1、教师课堂讲授：基本概念和核心知识内容的传授，由主讲教师完成。
2、课堂讨论：要求学生以小组的形式对所学的知识点进行现场讨论。
3、MOOC：对课程的一些知识点采用国内外知名专家学者的视频公开课进行知识的传授。
4、SPOC：对于授课难点问题尤其是实际运用的问题时，采用翻转课堂的形式积极引导学生的参与意识，提高学生的创新能力。
5、学生/项目组讲授/表达：学生小组讨论，对于常识性的知识点的表达，提高学生的沟通和表达能力。
07
课程学习资源
1.教材
《人工智能导论（Python版）微课视频版》
ISBN：978-7-302-57239-8
作者：姜春茂
定价：49元
｜学习资源｜
500分钟视频、PPT课件、示例源码、习题答案。返回搜狐，查看更多
人工智能时代，计算思维培养的七种教学策略
以下文章来源于中小学数字化教学，作者尹以晴等
中小学数字化教学
《中小学数字化教学》（CN10-1490/G4）系教育部主管、人民教育出版社主办的国家级教育专业期刊，主要服务于运用信息技术改进教学的中小学教师、教研员、校长，以及师范院校师生和科研院所的科研人员。本公号是刊物“纸数联动”的支撑平台之一。
计算思维已成为当今国际学术界多学科领域关注的热点议题，随着人工智能等新一代信息技术的飞速发展，计算思维培养需要全新的教学策略框架。本文基于美国k-12人工智能教学指南，提出了人工智能时代培养计算思维的四类七种教学策略框架，并结合案例阐述七种教学策略及实施。文章基于我国计算思维教育的发展实际，提出中小学计算思维培养的若干实施建议，以供学校和教师开展计算思维教育参考。
自周以真教授2006年在ACM通讯上提出计算思维的概念以来，计算思维逐步渗透到各级各类教学体系，并成为人工智能时代个体必备的基本素质。世界各国都在加快步伐开展培养计算思维的相关课程，以帮助学生更好地适应未来。英国皇家学会在《停止还是重启：英国学校计算教育的前进方向》报告中就强调了计算思维对于学生认识世界的重要性，并主要在计算机科学中实施了一整套计算思维课程。我国《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》也将计算思维列为信息技术课程的核心素养之一。如今，在大数据和人工智能的推动下，计算思维被赋予新的内涵，进一步深化了计算思维在科学与社会经济领域的意义和价值，人工智能时代中小学计算思维培养需要全新的策略框架。
01
人工智能时代
计算思维培养的策略框架
人工智能时代的个体核心能力体现在以计算思维为代表的高级思维能力。然而，中小学校现有的计算思维教育理念沿袭了“计算机能力—编程能力—计算思维”的线性思维，高度依赖计算机学科教育或编程教育，忽视了计算思维培养的其他路径。随着人工智能技术的快速普及，嵌入人工智能系统的大量算法模式丰富了人类对算法的认知，也丰富了计算思维的教学内容和教学策略，更有助于提升学生的问题解决能力，培养他们的计算思维。基于此，美国人工智能促进协会联合美国计算机科学教师协会和卡梅隆大学研制了K-12人工智能教学指南。该指南不仅设计了从小学到高中开展人工智能教学的目标与内容，还对中小学阶段该如何教人工智能课程给出了具体清晰、可操作性强且符合学生学习规律的教学策略与活动建议。我们发现这些策略和活动也特别有利于对学生计算思维的培养，受此启发，本文立足我国中小学技术类相关课程的教学实际，结合具体案例，阐述中小学计算思维培养的四类七种策略（见表1）。
▲表1中小学计算思维培养的策略框架
02
解析中小学计算思维
培养的教学策略
（一）实验探究
教师组织学生使用各种类型的人工智能软硬件资源，通过实验探究教学，促进学生体验和理解人工智能，在实验中提高计算思维能力。
策略1：游戏化教学
游戏化教学包括数字化游戏和游戏活动两类。有学者以Blockly游戏为平台对学生进行计算思维训练，证实了教育机器人可提高学生对科学、技术、工程和数学等学科知识的获取能力，同时促进计算思维的培养。Garneli等人将学生分为两组，一组通过包含科学内容的电子游戏情境，另一组通过设计适当的项目来学习相同的科学和计算课程。结果表明，游戏情境更有助于学生获得计算思维技能。这种跨学科的游戏化教育情境可以应用在典型的学校情境中，以促进学生获得更多计算思维技能和学科内容。此外，AI机器人课程是游戏化教学应用最多的学科，在利用人工智能技术提高计算思维的研究中，Bers等人发现，由于机器人课程中包含游戏化的思维训练，学龄前学生可通过与机器人一起学习获得基本的计算技能。Kahoot是一个基于游戏实现课堂实时反馈的网络评估平台，是包含智能批改和排行公告榜的自动化智能系统。由此衍生的Kahoot教育模式十分流行，将编程中的计算思维难点变成一个个游戏，学生完成教师的测试题就像在游戏中升级打怪，他们的计算思维会自然养成。
策略2：小组学习
小组学习包括合作学习和协作学习。根据Papert的建构主义学习理论，学生在虚拟环境中通过互动和合作完成学习任务，能有效提高学生的社会互动、认知、高阶思维和计算思维。Wilkerson构建了一个协作学习系统，以帮助学生学习如何计算面积。从实验结果可以看出，学生通过主导和分配角色合作完成学习任务，所得到的学习效果是最好的。计算思维是一种问题求解思维，它将问题求解的过程用“程序化”或“机械化”的方式表示出来。《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》设立了“人工智能初步”选修模块。其中，探究“机器人巡线问题”是使用机器人完成各种任务的一个重要环节。学生可通过小组合作探究，分析实际问题，提出解决问题的方法和步骤（算法），再通过流程图转化为实际程序编写的过程。这一过程中，学生需要运用合理的算法形成各个小组的问题解决方案，由此锻炼和提升了学生的计算思维。
策略3：翻转教学
人工智能为翻转教学注入了新的动力。一方面，基于语音识别、自然语言处理等技术的教学测评系统和智能问答系统，可以将教师从重复性、程序性的工作中解放出来；另一方面，人工智能技术为学生提供了更为精准、个性化的指导，凸显了教学中学生的主体地位，增强了学生学习的自主性。例如，在以“计算机科学”为教学内容的翻转课堂中，学生3/4的课程时间花在计算机实验室，用以学习教师在学习管理系统中预先发布的学习材料，并通过个人实践与线上测评等活动消化和吸收相关知识。剩下的1/4时间，教师引导学生讨论学习的关键概念和技能，加强对所学和所实践内容的理解。研究表明，翻转教学不仅提升了学生的计算思维技能，还激发了他们的学习动机，改善了他们的学习策略。
（二）不插电编程
算法是计算思维中必不可少的核心内容。通常情况下，算法与计算机、互联网紧密相关，而不插电编程则让学生不再依赖计算机设备开展开放性活动，是一种帮助学生理解问题解决思路与技术手段的新形式。
策略4：基于任务的教学
不插电编程就是通过各种生动有趣的任务活动或者开放式的学习环境，将编程知识和计算思维融入其中，让学生不用电脑就能学习到计算机科学知识[8]。Havva等人在Bebras国际计算思维挑战赛基础上开发了不插电编程任务，包括简单、中等、困难三个水平，让学生在经历抽象、分解、算法和泛化的思维过程中解决问题。研究表明，不插电编程任务同样可以提高学生的计算思维技能，当然，它也要求教师教学时紧扣知识内容与计算思维的内在衔接关系。在不插电编程的社区网站上经常更新一些与计算思维概念紧密相关的教学案例。例如，在“分解”活动中，学生得到的任务是将情景问题（如种树）分解，并写出解决问题的必要步骤；在“莫妮卡地图”活动中，学生需要在一张地图中使用上下左右（即↑，↓，←，→）找到两个物体之间的最短路径。之后，学会使用乘数（即→→→→=4x→）来表示解决问题过程。学生在完成这些任务的过程中，深入理解分解算法、模式识别、抽象等计算思维概念。
（三）设计类活动
在活动设计教学中，教师为学生提供不同形式的支架，引导和鼓励学生设计出自己的作品，在设计和实践中促进学生计算思维的发展。
策略5：隐喻教学
隐喻作为常见的修辞术语被大家所熟知，而在教学中，隐喻往往是用具体可感的事物来类比抽象的事物，避免了纯粹的概念和枯燥的逻辑带来的教学困难。Diana等人使用隐喻和图形化编程软件相结合的方式向小学生教授编程，即在教学过程中用学生可以理解的事物类比概念性较强的指令，如变量和输入输出指令、条件指令、循环指令。学生在理解了基本概念后，再用图形化编程软件练习并设计出一件作品。结果证明，隐喻和图形化编程软件相结合的方式有利于培养小学生的计算思维，并且更适合10~11岁的学生。这是因为教师可以通过隐喻形象地呈现逻辑关系，清晰具体地描述问题，图形化编程不强调复杂的代码编写功能，能够降低学生的记忆难度。
策略6：支架式教学
人工智能技术能帮助教师更好地构建支架和创设情境，从而将复杂的问题分解，引导学生逐步发现和解决学习中的问题。北京大学学习科学实验室提出以培养计算思维为核心开展人工智能教学的理念，其中，“AI积木编程”系列课程采用了AISpark人工智能编程实验平台的人工智能功能模块。人工智能的基本原理是晦涩难懂的，该平台却以智能语音、智能翻译等技术构建的支架紧扣学习主题，并要求学生以小组协作的方式设计出一个创意作品，为学生对人工智能原理的学习铺设了阶梯。计算思维测评结果发现，在智能技术的支持下，学生的计算思维技能有了明显提高。还有研究者关注性别差异，在基于人工智能的教学中使用了两种不同形式的记忆系统作为脚手架，并发现男生更多地受益于个人主义、动觉空间导向和基于操纵的脚手架活动，而女生更多地受益于小组协作的脚手架活动。
（四）案例研究
学习是一种复杂的心智活动，涉及背景和社会文化因素、学习者及其周围环境，强调知识的主要来源是社会实践活动。学习常常发生在学生为达到某种目标或解决某个现实问题而进行的活动中。教师可通过综合性的社会实践案例，引导学生从多个角度探索和解决问题，从而达到培养学生计算思维的目的。
策略7：社会文化教学
编程被认为是教授计算思维的最佳方法，但实际上，部分学生面临着学习编程语言的挑战。在编程学习困难者面前，编程不一定能有效地培养他们的计算思维。社会文化教学理论认为，学习是一套复杂的活动，涉及背景、社会文化因素、学习者及其周围环境。因此，计算思维的发展可以被描述为一个学生进入实践社区的过程，其中专家位于社区的中心。在这个过程中，学生能够分享经验、概念、情境和实践，积极参与并解决问题；学生能够基于PBL练习开发解决方案，将与计算思维技能相关的概念转换为经验。例如，有教师通过智能机器人模拟购物环境培养学生的计算思维——他创设了生活化的虚拟超市环境，提供智能机器人的视频资料，引导学生思考并绘制出机器人的购物路线和流程图。学生以小组为单位编写机器人购物的程序，交流展示作品，在反思经验的基础上优化作品，将所学应用于实际生活中解决现实问题。这也表明，计算思维符合维果茨基提出的社会文化教育愿景，使学生能够在PBL情境下积极参与社会互动。
03
中小学计算思维培养的实施建议
（一）构建具有普适性和跨学科性的计算思维课程体系
如前文所述，培养计算思维不局限于编程一种方法，教师还可以与科学和数学等多学科融合，培养学生的逻辑概念、计算思维、解决问题的能力。换句话说，计算机编程是运用计算思维通过计算机解决问题的过程，而不是依赖于计算机的活动。美国IEEE计算机学会前任主席DavidGrier认为，未来10~15年，计算机教育面临的挑战是，如何构建一个课程体系来帮助人们更清晰地思考计算。Weintrop讨论了将计算思维嵌入数学和科学语境中的方法，认为其有三个益处：①它建立在计算思维与数学、科学的相互学习关系之上；②它解决了触及所有学生和拥有熟练教师的实际问题；③它使科学和数学教育更符合这些领域当前的专业实践。采用跨学科教学模式，使学生能够通过计算思维来管理和分析各个学科的材料，从而加深他们对跨学科知识的理解，体验跨学科知识和计算思维在解决现实世界复杂问题中所起的作用。交叉创新是普适性计算思维发展的根本途径，将计算思维跨越计算机科学边界应用于多学科领域（如STEM），是目前众多计算思维教育研究者所寻求的实践路径。将计算思维发展与学科内容相结合，设置一套完整的计算思维培养课程体系，将有助于学习者了解计算思维的现实应用。
（二）建设人工智能技术赋能的、友好的计算思维教学环境
国内外研究表明，教育机器人作为一个积极的辅助工具，正越来越多地出现在教育环境中，用以培养学生的认知技能和计算思维。从本质上说，人工智能可以作为新兴的教育技术，优化和改进传统的信息技术课程。同时，嵌入人工智能系统的大量算法模式能增强学生对于算法的认知，丰富了计算思维的内容。当前，针对大数据分析以及各种人工智能体的研究、设计和应用，产生了许多新的计算模型、算法形式和计算技术。这些进展推动了人们对计算思维更加系统和深刻的认识。在教学实践中，教师可利用这些技术和资源，建设一个规模适当的计算思维实践基地，针对学生不同的学习需求，采取相应的教学策略，在实训中提升学生提出问题、分析问题和合作探究的能力，培养学生的计算思维。
（三）完善具有动态适应性的计算思维评价指标体系
计算思维是一个抽象的术语。“让学生像计算机专家那样思考”，实际上就是让他们尽可能充分地从计算机学科的视角思考。如何发展以“形式化思考、模块化建构、自动化处理、系统化实现”为指向的计算思维教育，是目前困扰教育研究者的最大问题。要测评计算思维教学成果，这一维度又恰恰最为关键。国内外研究者采用了不同的方法和工具来评估教学策略对提升计算思维技能的效果，如测试、问卷、访谈等。但目前来说，大部分计算思维测评研究关注的是算法、模式、抽象、综合、评估和自动化等计算机概念。在进一步的研究中，需要将数字素养、创新性思维等核心素养纳入整体视野，并从思维的一般过程和思维的具体行为表现来构建测评体系，建立测评框架。
（四）提升教师计算思维素养与教学能力
计算思维可以在生活中被广泛应用，而不仅限于被计算机工程师使用。然而，一些教师仅从表面理解了计算思维概念，不能设计出有意义的课程，将计算思维的概念和工具与学科内容或教学方法结合起来。为此，Bower等人举办了一系列K-8年级教师计算思维研讨会。他们用实例说明，通过有针对性的专业学习，教师的计算思维理解、教学能力、技术知识和自信心可以在较短时间内得到提高。教师在教学时需要考虑学生的学习状况，或对不同的学生提供适当的帮助或反馈，引导学生通过学习教师设计的相关课程培养计算思维。
（来源：《中小学数字化教学》2021年第4期。作者/尹以晴、李宁宇，系温州大学大数据与智慧教育研究中心硕士研究生；柳晨晨系温州大学教育技术系副教授；王佑镁系温州大学教育技术系教授、博士生导师，温州大学大数据与智慧教育研究中心主任）
中国青少年科技辅导员协会
提醒广大科技辅导员
戴口罩勤洗手少集会
不给病毒可乘之机！
原标题：《人工智能时代，计算思维培养的七种教学策略》
阅读原文
人工智能教育应用
Q1我不是教育工作者，这门课会不会很专业，只适合相关专业和领域的人？
A1：请不要担心，我们的课程内容不仅面向师范生或中小学教师，只要您愿意学习，想要了解人工智能及其给教育实践带来的巨大变化，您都可以选修我们的课程！
Q2我对这门课程有兴趣，但我没有人工智能相关知识背景，可以选修吗？
A2：您可以跟随我们的课程，一起学习，一起成长！如果有可能的话，您也完全可以将知识融入学习和工作生活中，不断提升自己为迎接智能时代做好充分的准备。相信对您必然会有所帮助！
Q3我是教授相关课程的教师，是否可以采用这门课程开展混合式教学？
A3：欢迎各位教师应用本门MOOC开展混合式教学实践，探索利用MOOC开展高效课堂教学的模式的策略，若您实验成功，不要忘了推荐给其他的老师们，也记得和我们说一下哦。
Q4我该如何学习这门课程？
A4：1）注册中国大学MOOC或爱课程网账号；
2）根据学习流程开展学习；
3）关注课程公告，即可了解课程更新，掌握一手资源！课程公告也会发送到您注册或关联的邮箱哦！这样就不会忘记要学习啦！
Q5我在学习过程中遇到问题了，怎么解决呢？
A5：您可以通过以下几种方式获取帮助：
1）在课程讨论区寻求学习同伴或助教、老师们的帮助；
2）给课程团队发求助邮件，联系邮箱：aiedu2019@163.com；
3）在课程的QQ群中获得帮助：452637011。
Q6电子学习证书如何获得？是否收费？
A6：如果您在规定时间内完成了课程学习，并满足证书获取要求，你可以在课程结束后根据需要进行申请。请在课程结课后七天以内申请电子证书，逾期不候哦。
最后，我们希望与您一起在课程中共同进步，我们会为大家提供优质的教学服务，同时也希望您：
Ø 每周保证3-5小时的学习时间，并积极参与研讨，同伴互评等；
Ø 尊重老师、助教、同学们，不使用网络暴力，不发表不当言论；
Ø 为保证交流畅通，请尽量使用中文沟通；
Ø 不在平台发布违法信息；
Ø 课程资源版权所有，如需引用，请先征得同意，联系方式为课程团队邮箱；
Ø 严禁在互联网上发布课程的测试题答案、作业作品等，尊重课程团队知识版权，尊重同学的知识版权，谢谢配合。
《初识人工智能》教案
初识进人工智能
教学目标
1、知识与技能目标：了解人工智能技术的发展和原理；初步接触人工智能技术在社会消费、生活中的一些运用；
2、过程与方法目标：在体验智能信息工具软件的进程中，了解其基本任务原理，了解其实践运用价值，提高对人工智能的认识，及其对我们日常生活的影响；
3、情感态度与价值观目标:通过感受人工智能的魅力，拓展到让机器为我们解决实际问题，激发学生对人工智能学科的浓厚兴趣。通过对人工智能未来发展的展望，使学生看到人工智能广阔的发展前景，并对未来社会产生大胆假想，拓展学生的思维。
教学重点：对人工智能的初步了解及体验。教学难点：如何客观认识人工智能技术的发展对人类社会的影响，树立正确的科学技术应用观。教学手段:多媒体网络机房、课件、智能工具软件教学方法:任务驱动法、启发法课时安排：1课时教学过程：
（一）创设情境导入新课
教师活动：播放关于人工智能的视频提问：
1、什么是智能？
2、什么是人工智能？判断人工智能的条件是什么？学生活动：观看视频、阅读课本、分析思考、回答问题
设计意图：引发学生的兴趣和热情。给同学新奇感，顺利过渡到新课。
（二）初识人工智能
学生：用自己的语言描述人工智能，产生对人工智能的模糊认识。
老师：人工智能是对人的智能的模拟，包括听、说、看、理解、思考、动作等的智能。老师：人工智能在实际生活应用中非常广泛，大家能不能举举我们学习和生活中的例子？老师提示：比如模拟人看的智能的产品（扫描仪、手写板等），模拟人听的智能的产品（能语音识别的手机等），比如模拟人能思考的产品（人机对弈等），模拟人行为动作的产品（机器人）（教学BLOG网站给出提示图）
老师引导：人之所以具有智能，是因为人能够接受获取信息—思考处理信息—给出思考的结果。人工智能实质是对人的思维机理的模拟。
设计意图让学生用自己的语言描述，培养学生的自我学习、总结的能力让学生对人工智能的应用领域有简单的了解
（三）合作体验
教师活动：为了让大家更好地了解人工智能，我们让大家亲身体验一下人工智能的魅力。将学生分成四组，每组完成一个体验任务，任务完成后，每组转播一个同学的屏幕与其他同学交流体验的过程和方法。
学生活动：分组活动，合作体验。设计意图：让学生实际体验人工智能。
体验活动一：随“机”应变———与机器人进行交流
活动问题：请同学们根据自己的对话分析一下，为什么机器人回答问题有时会答对，有时会答经常答非所问，原因可能出现在哪些方面？你认为它们通过什么方式来理解我们的语言并作出回答的？
设计意图:与机器人交流，体验自然语言处理体验活动二：“棋”乐无穷———与计算机博弈
阅读材料：1997“更深的蓝”究竟战胜卡斯帕罗夫。打开“活动2”文件夹，打开“中国象棋”，与计算机博弈。活动问题：人工智能在不同棋类的推理能力有什么特点？设计意图:与计算机博弈，体验博弈的乐趣。体验活动三：各“试”各“样”———模式识别利用工具软件完成信息的录入、识别。活动问题：平时在日常生活或者影视当中见过哪些识别技术?OCR识别中比较哪种文字识别率更高？为什么？阿拉伯数字，英文字母、标点符号能识别吗？影响识别率高低的主要因素是什么？
设计意图:体验图像识别和文字识别体验活动四：“译”来“译”出———机器翻译
任选一登陆网站，将给出的若干句子进行英汉互译。活动问题：机器翻译与人工翻译相比有什么区别？设计意图:体验机器翻译
（四）学习人工智能研究与应用范畴：
老师：人工智能的研究与应用领域非常广泛，不仅仅只有我们体验过的，人工智能主要分为哪些研究和应用领域呢？请大家用5分钟时间参考学习网站，了解人工智能的研究和应用领域。
学生活动：学习相关资料，思考完成初识人工智能课程小调查。
（五）课堂小结，未来畅想
师：通过刚才的活动体验与资料学习，我们已经对人工智能有了一定的了解，目前的人工智能还不能实现完全替代人的智能，以后的情形会是什么样的呢？很多的电影中有描述人工智能前景的，比如《人工智能》、《黑客帝国》、《机械公敌》等等，下面我们就一起来看看电影《人工智能》的片段，看看电影中的人工智能的未来，最后也请大家自己设想一下你心中未来的人工智能，在QQ微博中发表自己的观点。
生：围绕两个问题在QQ微博中发表自己的畅想。问题1：未来你心中的人工智能是什么样的？问题2：未来人工智能会战胜人类么？
设计意图：进一步激发学生的学习兴趣，培养学生的想象力。教学反思:
说实话，在一节课的时间里，想把人工智能技术这样的前沿科技描述得多么深入是不可能的，但是怎样激发学生的学习兴趣我觉得可以从两个方面入手，一个是从知识层面入手，让学生产生求知欲和探索欲，拥有破解迷雾的动力和勇气；而另一个方面则是从情感层面入手，去探讨分析其存在的价值和意义，去思考其对人类社会带来的新问题和新考验，本节课从这两方面同时入手，不仅仅研究技术本身，更引发学生对自身和未来的思考与探索，通过本节课希望能将信息技术课堂变得更加人文化，更加具有思想的深度和广度，当然在具体实践的过程中，任然有许多值得思考和完善的地方，需要我更努力的去提升自身。
初识人工智能板书教案
4.4初识人工智能教案
初识人工智能知识点
《初识人工智能》教学案例
《初识人工智能》教学案例
0623《初识人工智能》教学设计
人工智能教案
初识画图教案
初识机器人教案
初识Scratch(教案)
《《初识人工智能》教案.doc》将本文的Word文档下载到电脑，方便编辑。推荐度：点击下载文档相关专题初识人工智能教学案例人工智能小学人工智能课程探索实践
随着人工智能技术的迅速发展和应用的不断深入，人工智能教育也引起了人们的关注。国务院在2017年印发的《新一代人工智能发展规划》中，明确要建设人工智能学科，培养人工智能领域专业人才；教育部在2018年印发的《教育信息化2.0行动计划》中强调要开展智慧教育创新研究和示范，加强学生信息素养培育，发展人工智能和编程课程。水果湖二小于2019年秋季学期引进人工智能校本课程，设立人工智能学科教研组，在各学科选拔教师作为人工智能学科教师，确立课程建设目标和开设人工智能课程的起始年级。经过三年的建设发展，水果湖二小人工智能学科在不断地探索中求发展，在发展中求创新。通过创新实践，水果湖二小人工智能特色校本课程成效显著。
一、人工智能校本课程建设
作为在小学阶段开设人工智能普及化教学的先行者，在人工智能教学内容的选定、教学计划的设计和教学方法的实施等方面，都面临着许多的困难和挑战。通过近三年的教学探索与实践，在课程建设与实施中取得了一定的实效。
1.开发人工智能校本课程
人工智能课程内容的确定，是开课的必要条件。开课初期，没有小学阶段的人工智能教学大纲指导，也没有相应的经验可以借鉴。学校引入了一部分人工智能教学资源和校外专业培训团队，对学校人工智能组的教师们进行了专业培训。和老师们一起研讨、制定了第一学期的教学提纲，选择了教学内容。为了让老师快速地掌握教学适合本校学情的教学内容，老师们利用一个暑假的时间，将一学期的教学内容进行了针对性的训练，并分课时进行教学内容的备课。有了一个学期校本课程制定和设计的经验，老师们开始探索第二、第三学期的课程开发、优化，逐渐形成了三、四两个年级的人工智能校本课程。
2.创编人工智能校本教材
我校在人工智能校本教材的应用方面，经过了三个阶段的经验积累。第一是在人工智能课程开设初期，引进了校外人工智能教学资源。经过老师的甄选，结合学生的基本情况，确定了一学年的人工智能教学内容与提纲。人工智能教研组几位教师将选择的内容进行整理，形成学校开课初期的教学内容。第二是在开课的过程中，不断地总结、研讨和优化，将教学内容进行二次整理和收集。于开课的第二学年，形成学校的人工智能校本教材。第三是对标国家课程，对教学内容进行再优化处理。
学校于2020年成功申报中央电教馆的小学阶段人工智能实验校，央馆为每所实验校配备了实验教材。学校按照实验校的要求，选用了实验校教材的部分内容进行上课，对原有的校本化教材进行了整合和优化，形成了学校现有的人工智能校本教材。
二、人工智能课堂教学与实践
1.落实常规教学任务
从2019年起，学校将人工智能课程纳入到学生的班级课表中，认真落实每周1课时的教学任务，每学期共20课时。教师的课堂教学标准对标综合实践课程的要求，做到有学期教学计划，每课有教案、课后有教学反思；上课学生做到每课一得，有课堂笔记，有操作实践。使教学任务落到实处。
2.规范课堂教学管理
人工智能课堂参照小学综合实践课堂的形式进行教学，对学生在实验室上课进行规范管理。学生以班级为单位，进行小组管理的模式，每6人为一个小组，每2个人分配一套设备。注重学生的学科素养的培养，培养学生在小组合作学习的环境中，学会合作学习、学会分享学习工具和内容。
3.开展学科教研活动
要想开展好人工智能学科教学活动，必须要抓好教研活动。为了及时总结教学过程，人工智能学科每周一下午定期开展学科教研活动，老师们聚焦上一周的教学内容，认真梳理课后反思，开展研讨活动。对下周的教学内容的知识点进行归纳，每次教研活动都有收获、有进步，切实做到了教研为教学服务。
三、开展人工智能普及课程
在小学开展人工智能课程对学生来说是一件非常有益的事情，图形化的编程界面和卡通化的机器人给学生带来了浓厚的乐趣。以此为出发点，学校开展人工智能课程，是基于普及和普惠两个层面的。
1.采用大班额授课的方式，尽可能的更多地学生受益。了解、学习人工智能知识和技能。
2.学校以三年级为起点，开设人工智能课程。有效的节约了学生、家长的时间和经济成本，让学生在课内完成人工智能知识体系化的学习。
四、人工智能课堂中双师模式探索
人工智能课堂与传统课堂的区别在于学生自主探索的时间更多、更灵活，我校现有三、四年级学生都为大班额班级，每个班的人数均超过50人。这么多的学生同时上课，一位老师根本没有办法完成辅导工作，再加上上课所用到的机器人和平板电脑经常会出现故障，如果不能及时解决，那么一常课下来，学生将学无所获。考虑到这些因素，学校在人工智能开设初期就配备了双师，即两位老师进班上课。在近几年的实践中，取得了一些经验：
1.双师的角色定位
在前几次的教学中，教师和学生都觉得有点奇怪。一是一堂课中两位教师，到底谁是主讲、谁辅导；二是一节课中，出现了两个老师，学生到底听谁的，学生也拿不准。三是经常出现，讲课的老师讲完后，另外一位大声的补充；四是两位老师的站位等一系列问题。
2.双师的角色分工
经过一段时间的磨合，老师和学生形成了一种默契。第一是两位老师的分工更明确了，两位老师轮流主讲，另一位老师做好辅导工作；第二是学生的辅导老师也基本固定了；第三是两位老师在课前对本课的教学内容进行了分工，课堂中配合更默契了。
五、人工智能学生素养提升
1.学生人工智能素养提升
在学校人工智能学科开设初期，人工智能学科设立了学生人工智能普适发展和人工智能特色发展两个目标。首先，基于学生的体验、感知和理解人工智能技术，同时深化人工智能创新教育课程的常态化开展，结合学生人工智能素养发展明确教学目标与评测机制，引导学生学习体系化的人工智能知识。同时，对学生学习的人工智能知识进行评价。学期末，我们采用了学生平时学习情况+期末测查的方式进行。另外，“畅言智AI”是一款可以存储学生学习过程的软件系统，在开学初期，我们为所有学生创建了一个账号，一学期下来，所有的学习内容都可以保存，所以到学期末的时侯可以通过平台查看学生的学习情况。
2.组织人工智能社团活动
在本学年中，为了提升学生的学习兴趣，让学有余力的学生可以找到继续提升的空间，学校面向已开设人工智能课程的班级，择优选拔近30名学生参加社团学习。在学习中，授课老师会根据学生的年龄段分成不同的组别，进行科学的指导，并选拔学生参加湖北省信息素养提升竞赛活动。
六、关注人工智能学科教师发展
人工智能学科的5位老师虽然来自不同学科，但对本学科的学习、研究很深入。在近三年的教学实践中，将个人发展与人工智能学科发展紧密的联系在一起，为学科的发展做出了贡献。同时，也促进了教师个人素养的发展与提升。
1.以研促教，提升学科素养
人工智能是一门新学科，要学习的内容多，知识点杂。通过落实每周一研、每学期集体分工备课、反复修改人工智能校本教材内容，可以提现出人工智能学科教师的认真、扎实的学业精神。教师在这些活动中，不知不觉的掌握了更多地人工智能学科知识和教学方法。
2.反复试教，上好研究课
从教研组成立起，人工智能学科就定好了教师发展规划。其中，在教学方面，要求每学期集中打造1-2节研究课。在短短不到三个学期的时间里，人工智能教研组有位老师都分别执教了一节以上的研究课。教学设计立足教、备、研三个方面，反复研讨、打磨细节，每次课至少上3次以上，确保教学环节精准、科学、合理，学生接受度高，对学习内容兴趣浓厚。
3.承接校外活动，促进教师发展
2020-2021学年，学校分别承接了中央电教馆组织的中小学人工智能教育试点工作（小学阶段）启动暨培训会、“中央电化教育馆人工智能教育实验校”武汉实验校研讨展示课活动，在这两次活动中，人工智能组分别有4位老师执教了人工智能示范课（双师），并进行了开课经验分享。在上展示课、示范课的过程中，全组参与磨课，设计教学环节，有效地促进教师的学科发展。
4.组织教师参加各级各类的比赛
在提升教师教育教学能力的同时，还要培养教师及时总结的能力。故在2019-2021年期间，分别组织教师参加湖北省中小学人工智能教学资源评比和省、市、区级的论文和案例评比。
七、人工智能学科教学实践成果
1.进一步打造人工智能普及课程,根据央馆的国家课程体系创编了校本教材。
2.10月正式获批中央电教馆的小学阶段人工智能实验校（全国33所）。
3.承接了由中央电教馆组织的中小学人工智能教育试点工作（小学阶段）启动暨培训会，刘小杰校长代表学校分享了我校人工智能的建设和开课情况，王涛、汤帆两位老师展示了一节人工智能示范课。活动过程在中央电教馆官方网站进行了专题报道。
4.11月武汉央馆小学人工智能实验校（5所）正式启动，按照央馆的实验校选课要求，我校完成人工智能实验教材内容的选课。在“中央电化教育馆人工智能教育实验校”武汉实验校学习分享会上，我校进行了课题实验计划汇报。
5.组织教师参加湖北省2020年度中小学人工智能教学资源评比，6名老师均获奖。
6.组织教师参加湖北省教育信息化发展中心、武昌区新技术新媒体论文比赛均获奖。
7.2021年3月，我校承办了“中央电化教育馆人工智能教育实验校”武汉实验校的研讨展示课活动，熊勇、董傲文两位老师执教了人工智能课《无人超市》，得到了与会领导的一致好评。当天的活动还得到了楚天都市报的专题报道。
八、下一步发展思考与规划
人工智能学科作为学校最“年轻”的学科，在短短不到三年的发展中，通过对人工智能教学资源的引进来，教学师资培养送出去。在严格对标国家课程标准的基础上，对教学资源进行二次、三次开发。积极探索水果湖二小人工智能教育特色课程教学模式，让普及、普适、普惠课程目标落到实处。在提升教师教学水平的同时，促进学生人工智能素养的培养。人工智能在我校教学实践中，达到了学校预期的目标。下一步学校将聚焦人工智能赋能学科发展，立足学生教学过程评价、分析，学生德育评价等，实现人工智能全面为学校教育教学服务。