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。
责编：罗培
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《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