摘要：本研究探討了計(jì)算思維在高中人工智能課程中的具象化設(shè)計(jì)與實(shí)踐，并結(jié)合實(shí)例將計(jì)算思維的核心要素——問題界定、抽象特征、建立模型、組織數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)算法、制訂方案等，有效地融入并體現(xiàn)在高中人工智能課程教學(xué)過程中，進(jìn)而提升學(xué)生的計(jì)算思維能力和創(chuàng)新能力，為其未來的學(xué)習(xí)和工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：計(jì)算思維；高中人工智能；設(shè)計(jì)與實(shí)踐

中圖分類號：G434 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 論文編號：1674-2117（2024）19-0000-03

近年來，隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，高中人工智能課程已經(jīng)成為培養(yǎng)學(xué)生科技素養(yǎng)和創(chuàng)新能力的重要途徑。雖然計(jì)算思維是一種抽象的思維活動，但國際教育技術(shù)協(xié)會（ISTE）與計(jì)算機(jī)科學(xué)教師協(xié)會（CSTA）從操作的角度，將計(jì)算思維定義為問題解決過程，該過程包括問題闡釋、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、解決方案的制訂、資源的最有效利用與整合、問題解決方案的遷移應(yīng)用等。這一系列過程正是人工智能解決問題的關(guān)鍵步驟，也是人工智能技術(shù)不斷突破的核心。因此，高中信息技術(shù)教育要將計(jì)算思維的核心要素有效地融入到高中人工智能的課程教學(xué)中。于是，筆者在充分考察高中基本學(xué)情的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了基于計(jì)算思維的高中人工智能課程教學(xué)活動，并以項(xiàng)目式、探究式的學(xué)習(xí)方式展開了人工智能專業(yè)知識的學(xué)習(xí)與探索，現(xiàn)將教學(xué)方法總結(jié)如下。

巧設(shè)情境，激發(fā)興趣

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，很多人工智能應(yīng)用對學(xué)生來說都已經(jīng)司空見慣，如果在課堂上僅進(jìn)行案例講解，學(xué)生很難提起興趣。因此，在人工智能課程中，情境的創(chuàng)設(shè)需要有一定的構(gòu)思，要在學(xué)生已熟悉的場景中找問題，找到課程內(nèi)容的突破口，設(shè)計(jì)啟發(fā)性的問題與挑戰(zhàn)性的任務(wù)，激發(fā)學(xué)生的興趣，讓學(xué)生在復(fù)雜問題的驅(qū)動下，運(yùn)用所學(xué)的知識和技能進(jìn)行創(chuàng)新性的思考和解決，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和批判性思維能力。

例如，在教學(xué)人臉識別的內(nèi)容時，學(xué)生對人臉識別的應(yīng)用已非常熟悉，甚至對人臉識別的過程已經(jīng)有所了解，但對人臉識別算法原理的理解有一定困難。因此，對于這部分的內(nèi)容，教師需要找到關(guān)鍵問題的突破點(diǎn)，如圍繞人臉識別應(yīng)用中的典型問題“機(jī)器是怎么判斷這是一張真實(shí)的人臉還是人臉照片”創(chuàng)設(shè)情境——學(xué)校的考勤系統(tǒng)對人臉的照片是可以直接識別的，而手機(jī)用人臉的照片卻解鎖不了，真實(shí)人臉和照片識別的原理有什么不同？這樣以真實(shí)的問題驅(qū)動學(xué)生探索人臉識別，能讓學(xué)生親歷知識、思維、方法的建構(gòu)過程，進(jìn)一步掌握編制計(jì)算機(jī)程序解決問題的方法。

問題引導(dǎo)，抽象模型

對于真實(shí)情境下的問題，教師可以引導(dǎo)學(xué)生分析影響問題結(jié)果的要素有哪些，進(jìn)而尋找問題的突破口。例如，在人臉識別內(nèi)容的教學(xué)中，教師先引導(dǎo)學(xué)生頭腦風(fēng)暴，思考機(jī)器對真實(shí)人臉和照片是如何區(qū)別的，聯(lián)想到人是如何區(qū)分照片和真實(shí)人臉的，再進(jìn)一步思考怎么辨別臉部動作，即可以想到臉部動作包括眨眼、張嘴、點(diǎn)頭、搖頭等，不斷剖析，進(jìn)而引出新的問題：機(jī)器是怎么識別臉部的這些動作的？這些動作在計(jì)算機(jī)視覺中有什么樣的變化規(guī)律？如何用數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證？帶著這些問題引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行思考討論，將臉部這些動作轉(zhuǎn)換成一些數(shù)量關(guān)系，通過數(shù)據(jù)的變化來判斷是否有動作。然后，利用圖表或圖形進(jìn)行數(shù)據(jù)量化，顯性呈現(xiàn)動作變化，在基于數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的過程中加強(qiáng)對基礎(chǔ)數(shù)學(xué)模型的理解，抽象出臉部動作變化的數(shù)學(xué)模型。

任務(wù)驅(qū)動，設(shè)計(jì)算法

在分析問題的基礎(chǔ)上明確目標(biāo)和需求，基于猜想或假設(shè)，獲取數(shù)據(jù)，進(jìn)行驗(yàn)證，這一過程對學(xué)生而言稍顯抽象。教師可以設(shè)計(jì)問題與任務(wù)幫助學(xué)生梳理過程，設(shè)計(jì)算法。例如，在人臉識別活體檢測的內(nèi)容教學(xué)中，教師可引導(dǎo)學(xué)生根據(jù)自己的假設(shè)，梳理實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的方法步驟，對于眨眼動作，可以驗(yàn)證上下眼皮的距離，如圖1所示的基于dlib的68個人臉檢測特征點(diǎn)，可以利用人臉關(guān)鍵點(diǎn)的眼部數(shù)據(jù)，通過點(diǎn)37和41、點(diǎn)38和40連成線段，得到眼部縱向的距離，利用距離的變化來判斷眨眼，師生通過問題的不斷聚焦，將眨眼的過程轉(zhuǎn)換成距離變換的過程，形成計(jì)算機(jī)識別眨眼的思路，從而設(shè)計(jì)出判斷眨眼的算法。然后，教師布置探究任務(wù)，讓學(xué)生自行選擇眨眼、張嘴、點(diǎn)頭、搖頭這四個臉部動作進(jìn)行探究，針對不同臉部動作展開猜想，然后設(shè)計(jì)算法模型，通過實(shí)驗(yàn)記錄實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來驗(yàn)證自己的模型是否準(zhǔn)確。

接著，學(xué)生小組合作動手實(shí)踐，首先根據(jù)小組選擇的動作選擇合適的關(guān)鍵點(diǎn)，然后將這些關(guān)鍵點(diǎn)連成線段或者圖形，再通過攝像頭檢測獲取特征點(diǎn)數(shù)據(jù)，通過實(shí)驗(yàn)測試觀察數(shù)據(jù)變化的規(guī)律，從而得到動作變化的數(shù)據(jù)判斷方法。如圖1所示，針對搖頭這個動作，不同小組分別設(shè)計(jì)了不同的算法模型。第一小組選取了4、48、54、12這四個點(diǎn)，連成線段a和b，通過a/b的數(shù)值變化來判斷是否搖頭。第二小組選取了33、5、11這三個點(diǎn)，連成線段x、y，通過x-y的數(shù)值變化來判斷是否搖頭。第三小組選取了28、0、16這三個點(diǎn)，連成線段a、b和c構(gòu)成一個三角形，通過（a+b）/c的數(shù)值變化來判斷是否點(diǎn)頭。而第四小組針對張嘴的動作在進(jìn)行算法設(shè)計(jì)時，選取上下嘴唇的點(diǎn)分別連成線段x、y和z，采用（x+y+z）/3的值來判斷，發(fā)現(xiàn)嘴巴張開和閉合數(shù)據(jù)確實(shí)有變化，但是距離攝像頭的遠(yuǎn)近也造成了數(shù)據(jù)的變化，而且數(shù)據(jù)變化還不小，由此想到距離會影響數(shù)據(jù)進(jìn)而會影響張嘴動作的判斷。

小組合作，實(shí)踐分享

在課堂活動中，小組合作是一種非常有效的教學(xué)方法，它不僅能夠促進(jìn)學(xué)生之間的交流和合作，還能培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)精神和問題解決能力。在小組合作完成任務(wù)后，教師組織學(xué)生進(jìn)行成果展示，對每個小組的合作過程和成果進(jìn)行評估，并給出具體的反饋和建議。同時，讓學(xué)生互相評價，以便他們更好地了解自己的優(yōu)勢和不足，這不僅能夠促進(jìn)成員之間的交流與學(xué)習(xí)，還能提升小組協(xié)作能力和創(chuàng)新精神。例如，在人臉識別活體檢測內(nèi)容的教學(xué)中，小組成員根據(jù)自己組選擇的動作以及設(shè)計(jì)的算法進(jìn)行探究實(shí)驗(yàn)，借助于硬件設(shè)備攝像頭進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，補(bǔ)充完善Python程序進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算，嘗試找出動作數(shù)據(jù)變化規(guī)律。在這一實(shí)驗(yàn)探究實(shí)踐的過程中，教師已經(jīng)寫好采集數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)代碼，學(xué)生只需要選取合適的數(shù)據(jù)點(diǎn)，進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證自己設(shè)計(jì)的算法是否可行即可。經(jīng)過探究實(shí)驗(yàn)，各小組成員進(jìn)行探究成果的分享，如圖1所示，兩個小組的成員都針對搖頭動作設(shè)計(jì)了自己的算法，但第二小組的算法一經(jīng)提出，就有同學(xué)提出異議，鏡頭的遠(yuǎn)近會對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)造成影響，要想避免鏡頭遠(yuǎn)近造成的實(shí)驗(yàn)影響，可以增加一個數(shù)據(jù)z做比值處理，所以進(jìn)一步將算法修改為（x-y）/z，提高搖頭動作實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的準(zhǔn)確性。如圖2所示，兩組同學(xué)都針對點(diǎn)頭動作設(shè)計(jì)了自己的算法，其中第五小組通過三條線段（a+b）/c來進(jìn)行數(shù)據(jù)判斷，第六小組作了一條新的線段，即三角形的高（h），試圖直接用h值的變化來判斷，但基于自己的代碼沒有辦法計(jì)算h，于是分享想法請求同學(xué)幫助，有小組學(xué)生立馬想到了海倫公式，可以借助海倫公式來計(jì)算三角形的面積，再通過面積求高（h），這一想法幫助第六小組解決了問題，也給其他組學(xué)生帶來了啟發(fā)。

總結(jié)原理，遷移應(yīng)用

在人工智能課程中，人工智能知識體系不是一兩節(jié)課就能建立起來的，所以每一節(jié)課的總結(jié)環(huán)節(jié)非常重要。在總結(jié)環(huán)節(jié)，教師可以引導(dǎo)學(xué)生梳理當(dāng)前主題下的人工智能應(yīng)用的基本原理，幫助學(xué)生厘清當(dāng)前主題的知識結(jié)構(gòu)，逐步構(gòu)建完善的知識體系，同時可以引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行遷移應(yīng)用，拓寬學(xué)生的視野，提升思維。例如，在計(jì)算機(jī)視覺內(nèi)容的學(xué)習(xí)中，教師選取貼近學(xué)生生活的主題——人臉識別，以真實(shí)人臉與照片識別問題切入，使學(xué)生深入體會到面對一個復(fù)雜問題，如何化繁為簡，拆解任務(wù)，利用所學(xué)知識，大膽猜想，實(shí)驗(yàn)探究，最終抽象出數(shù)學(xué)模型，進(jìn)而理解活體檢測的原理并遷移應(yīng)用。

結(jié)語

人工智能涉及的領(lǐng)域知識廣泛，與多個學(xué)科交叉，未來研究可以進(jìn)一步探索人工智能與其他學(xué)科的融合應(yīng)用，以及如何在不同學(xué)段和不同學(xué)校中推廣指向計(jì)算思維的人工智能課程。同時，也需要關(guān)注計(jì)算思維與人工智能教育在人才培養(yǎng)和社會發(fā)展中的重要作用，在課程的設(shè)計(jì)過程中，要更加注重情境創(chuàng)設(shè)的興趣性、問題設(shè)計(jì)的啟發(fā)性以及任務(wù)的挑戰(zhàn)性與可操作性。

參考文獻(xiàn)：

ISTE&CSTA.Computational thinking teaching in K-12 Education： teacher resources， secondedition（2011）[DB/OL].http：//csta.acm.org/Curriculum/sub/CurrFiles/472.11CTTeacherResources_2ed-SP-vF.pdf，2013-05-12.

基金項(xiàng)目：廈門市高中“提質(zhì)增效”專項(xiàng)專家型教師課題“基于計(jì)算思維培養(yǎng)的高中信息技術(shù)課堂教學(xué)評價研究”（項(xiàng)目編號：XMZJ2023024）。