文_韩冬兵 马 静 郭培培 徐帅婧/北京师范大学附属实验中学
(资料图片)
任何知识要具有生命力，都必须作为一个“过程”存在于一定的生活场景、问题情境或思想语境之中 [1]。目前，在课堂中创设真实情境有效促进教学目标的达成，这种方式已被各个学科广泛应用。教师在教学过程中有意识地引入或创设人工智能的来源或典型应用情境，通过带领学生参与、体验抽象理论转化为与技术产生或具体运用相关的过程，帮助他们直观地感受、理解和掌握知识，引发深度思考，直至创造性地解决新问题。因此，在初、高中人工智能课程的教学中，情境化策略能在学生薄弱的知识基础与艰深的理论之间搭建桥梁。课堂情境的创设需要注意以下4个方面。基于现实生活
强调情境创设的生活性，其实质是要解决生活世界与科学世界的关系。首先要注重联系学生的现实生活，在日常生活中发现、挖掘情境资源，将抽象化的知识融入生活。其次要了解利用学生已有的经验。在初、高中阶段开展人工智能教学，虽然学生的基础知识不足，但也有很多经典算法可与学生的学习生活产生联系。比如，在人工智能最经典的入门算法——回归算法活动设计中，可结合高一物理研究小车速度随时间变化规律的实验展开，在物理实验中，将时间作为自变量、小车速度作为因变量，建立序列随时间变化的回归模型。在人工智能课堂上，引入这一学生熟悉的情境，能让学生较快地理解特征、标签等核心概念，并通过将测量得到的样本数据应用于回归算法，进而构建模型预测车速这一过程，理解算法的基本原理，使学生的思维不断深入，构建属于自己的知识体系。
一元线性回归算法案例 紧扣学科特点
人工智能技术离不开对大数据的收集、分析、整理、建模和预测。人工智能课程中的情境创设要体现学科特色，挖掘人工智能技术自身的魅力，凸显核心知识的演进过程、应用条件，以及在生活中的意义与价值，帮助学生准确理解人工智能技术的内涵，激发学生勇于解决新的问题。比如，利用决策树算法进行足球比赛胜负预测这一课中，首先准备2支球队的比赛信息，包括输赢、全体队员能力值和阵型。但这些数据并不能直接应用于决策树模型建立，必须根据需要作好预处理。通过正确率对比，学生可以看到相对于队员能力绝对数值而言，相同位置上两队队员的能力差异更能左右比赛的胜负。同时，数据中“451”阵型代码属于离散特征，编号并没有数值，须转为独热编码，才能建立正确的预测模型。在这样的情境中，学生能体会到人工智能技术与大数据分析整理的密切关系。
内含进阶问题
有效的教学情境需包含一系列进阶问题，这些环环相扣的问题能有效引导学生迅速进入状态、适应情境、引入新知、解决问题和深入思考。首先，起始类问题应源于学生日常，难易程度要适合学生的实际水平，以保证大多数学生在课堂上处于学习状态。其次，问题应指向教学目标，同时能帮助学生分解复杂情境中涉及到的一系列关键点。面对关键点的挑战，教师适时给予学生与已有知识有一定链接的小问题，迎接新的知识，并最终解决问题。最后，抛出新的拓展问题，进一步引发思考，激发学生将新习得的知识付诸应用。 在使用聚类算法确定共享单车停车点位置案例中，面对熟悉的场景，学生能自然意识到应将经常聚集停车的位置划归为停车点。但面临5万辆自行车在北京城区布设停车点时，简单的想法就必须依靠精确的模型提供停车点布设依据。此问题可分解为确定停车点数量和落实停车点经纬度两步展开，自然引出聚类中DBSCAN和KMEANS两种具有不同特点的经典算法，先由DBSCAN找到最佳的停车点数量，再通过KMEANS找到最佳停车点经纬度。学生通过解决如何定义停车点、如何确定停车点数量、如何确定停车点经纬度坐标3个递进的问题，自然地理解聚类概念，掌握利用DBSCAN确定集群数量，以及用KMEANS确定质心位置3大关键点。融入社会责任
人工智能技术在方便日常生活的同时，不可避免地会引发新的伦理道德问题。在情境设计中，必须融入信息社会责任，让学生在课堂活动中辩证地认识技术对人类社会发展的巨大价值和潜在威胁。技术发展日新月异，为了学生在未来能更好地驾驭技术，就不能止于传授和应对现有的技术和问题，而应以情境唤醒责任感，激发深入思考，自觉维护和遵守人工智能技术社会化应用的规范和法规。
在自然语言处理教学中引入从信息发布源头识别网络暴力的情境。学生通过基于长短期记忆人工神经网络的情感识别技术，可对冒犯性言论进行识别，在这些言论发表之后，向发言者发出提醒，发布者有机会反思和撤销评论，从而避免不良信息的扩散。在帮助学生在掌握人工智能技术的同时，形成负责任地发布信息和自觉维护网络秩序的信息社会责任。人工智能与日常生活紧密相关，基于真实情境的核心素养教学，更能激发学生的积极性。通过情境式课程，在知识上，帮助学生掌握学科大概念，科学认识、合理定位人工智能，正确认识人工智能及其与个人、社会发展的关系；在能力上，既能够积极投入到人工智能的学习与使用中，合理研发人工智能，在人机协作中与人工智能协作共生，又能在学习过程中提升自主学习、问题解决和协作交流等能力；在智能伦理上，能够悦纳人工智能，遵守相关人工智能伦理道德。
学生在基于真实情境的学习活动中亲历了从学习人工智能应用、理解人工智能原理，到设计实现人工智能系统的过程，促进了对所学知识的理解与建构，培养了解决复杂问题的思维，提升了科学探究的精神，增进了合作意识和创新意识，具备了人工智能的鉴赏力、理解力、应用力和创造力[2]，同时还有利于形成敢于表达、乐于实践和勇于担当的品质。参考文献
[1] 郭晓明，蒋红斌. 论知识在教材中的存在方式[J].课程.教材.教法，2004(4)：3-7.
[2] 王同聚,丁美荣.人工智能进入学校的瓶颈与应对策略[J].课程教学研究，2019(9):92-96.
本文系北京市教育科学“十三五”规划2019年度重点课题“基于社会情境的中学人工智能课程建设与实践研究”（课题编号CDAA19074）的阶段性研究成果，立项单位为北京师范大学附属实验中学。
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