没钱怎么办——浅谈人工智能教育在乡镇薄弱校的开展

admin 发表于 2019-04-14 09:51

没钱怎么办——浅谈人工智能教育在乡镇薄弱校的开展

本推文基于东营胜利友爱小学信息技术胡莹的讲座。学习的革命——我的人工智能教育观。

主持人:下面即将演讲的嘉宾身份有些特殊,她长期身处偏僻的乡镇学校,在校方无任何资金支持的情况下,作为信息技术教师,在校内开展人工智能教育,并带领学生斩获全国各大奖项。她就是即将进行演讲的山东省信息学奥林匹克竞赛金牌教练员胡莹老师,胡老师带来的《没钱怎么办?——浅谈人工智能教育在乡镇薄弱校的开展》经验分享或许能给众多学校和老师带来思考。

各位领导、各位老师,大家好!

非常感谢大会能够给我一个机会与大家共同探讨“人工智能教育”的相关话题。我来自山东省一所地理位置比较偏僻的乡镇小学,从事信息技术教学工作有20余年。今天我分享的案例、观点大多从个人经验出发,分享几个观点和一些实践。

今天,限于时间,我们暂且略过人工智能、人工智能教育等等概念的讲解,直接根据 信息技术课程标准从探讨人工智能教育的基本内容开始。

教育部 2018 年 1 月颁发了《普通高中信息技术课程标准》

以学校课程方式进行的学生人工智能培养可以划为三个层面:体验层面的认识人工智能、初步理解人工智能实现的简单原理和基本过程、能够简单实现人工智能的基础应用

小学、初中、高中三个学段的基本课程方向:
  • 小学阶段:以计算思维培养为重点,以感知和体验人工智能为辅助

  • 初中阶段:以高级计算思维培养为重点,以初步理解人工智能实现知识体系为辅助

  • 高中阶段:以专题性人工智能技术理解为重点,以人工智能教育发展与应用前沿为辅助

我们可以发现,在中小学阶段的人工智能课程标准里,反复提到培养计算思维

什么是计算思维?

谷歌将计算性思维概括成分解、模式识别、抽象和算法开发四大类型。

被引用比较多的计算思维的定义是:运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。著名少儿编程图书作者李泽老师把它很通俗地概况为:生活和计算机中通用的思维模式。

既然某个思维模式在计算机科学中可执行的,那么如果能够用它解决生活问题,说明该思维模式在生活中同样是可以执行的。因此计算思维就是计算机中和生活中都能执行的通用思维模式。

基于这种认识,在人工智能教学中我的观点之一是:删繁就简,把握本质,抓住重点。因为地处偏远,乡镇层级的学校办学条件相对薄弱,因此我们期望用较小的投入获得较大的产出,因为越是回归本质的方法,越能在更多的问题中起到指导作用。

随着人工智能被提升到国家战略地位,乘着这股政策的东风,人工智能、编程、创客……这些信息技术相关的教育可谓百花齐放、站到了风口浪尖。突然之间,人们都焦虑了。家长焦虑要不要给孩子报5000元一学期的编程班,校长焦虑我们要不要上个几十万的人工智能实验室?这都是缺钱的焦虑,有钱就不用考虑了。这时候,让我们拨开教育市场繁花渐欲迷人眼的迷雾,直面教师的困惑:我该教啥?我咋教?

培养计算思维是人工智能教育一个很好的切入点。

培养计算思维,目前公认的一个途径是学习编程。但事实上,培养计算思维跟用哪种语言其实关系并不大,甚至跟是不是用电脑编程也关系不大。譬如Code.org网站就有很多不插电的计算思维培养课程,市面上也有一些关于不插电的 书籍。连电都能省,确实省钱

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在教学中我们可以深度挖掘那些看似学科特有、但具有通用性的内容并加以强化,以利于知识的迁移。

小甲虫的例子

我给小学生讲scratch时,第一个例子总喜欢用“听话的小甲虫”。按下不同的方向键,小甲虫会在舞台上朝相应的方向移动。

在这个例子中,我们应该把教学的重点仅仅放在介绍模块的功能上吗? 不。

这虽然是一个极其简单的有趣小程序,但是如果仔细思考,可以传递的理念就多了。

我们把这个例子拆解开来会发现:按键事件 面向并移动 得到甲虫爬的结果这正好是一个 输入 处理 输出(执行) 的计算机工作的基本模型greyimg有了这个基本模型,我们可以鼓励学生按照模块分类进行自由替换,(scratch很贴心,使用颜色和形状来区分模块功能的。)鼓励学生探索并理解功能使用:帽子————事件 运动、外观、绘图是一类 屏幕显示结果和声音可以归为一类。一节课,模块功能学习就OK了,替换、排列组合,程序会呈现各种各样的样式,学生们在这种探索中乐此不疲。greyimg我们继续小甲虫例子:两个程序块,一个负责控制运动,一个负责控制造型,各干各的——模块化&并行的概念——模块化对应计算思维中的分解

greyimg强调代码是编在小甲虫身上的,只对小甲虫起作用——这是编程的面向对象的概念——我们可以把一个角色的代码直接复制到另一个角色上,这有点属性继承的意思。

greyimg更改方向角度或移动步数,观察小甲虫运动的变化情况——这是参数、程序调试、数据的概念。

小甲虫按一下走一次,太懒了。每次按键,小甲虫做的事情都是一样的,有没有办法让它自己走?——引入重复,循环概念。 循环,是自动化的基础。

greyimg小甲虫撞了南墙不回头,它为什么这么傻?它能聪明点吗?——在这里引出检测、条件判断。当小甲虫用上了判断的时候,我们发现它聪明了。 逻辑判断,是智能的基础。

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在教学过程中通过对这些基本概念、原理潜移默化地不断渗透和强化,学生可以比较容易地对这些基本方法进行迁移。

在后续课程中,在介绍硬件编程时,我采用的一个例子是智能灯。如果学生对前面小甲虫程序的计算机基本模型概念深刻,那么在这一课知识迁移和拓展就会非常顺利。

输入 处理 输出 传感器 编程 执行器

学生们会认识到:各种传感器的作用跟小甲虫里的按键没有什么本质的区别,都是输入信号或获取数据——然后通过编程使用并处理这些数据——最后通过一个执行器呈现处理的结果。

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利用这个模型,学生们尝试制作了楼道智能灯——当光线较弱并且声音达到一定音量时,灯自动亮起,若干时间后,熄灭。

这是一个含有比较的,稍微复杂一点的复合逻辑判断,学生在不断的试错、观察结果、反馈修改过程中实现了自主知识构建,深刻理解了“与”逻辑:两个条件必须同时满足,缺一不可。

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利用基本模型而进行的头脑风暴特别能激发学生的想象力和创造力。

以楼道智能灯为例:光线传感器+声音传感器——信号处理编程——灯(执行器)可以实现依据条件开关的智能灯。我们还有其他各种各样的传感器以及执行器,排列组合一下,我们能制作出什么样的作品呢?

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这是一个比较典型的从具体到抽象,然后又从抽象到具象的过程。从学习的角度看,这是归纳与演绎。计算思维经过强化训练,也能帮助学生解决生活中的实际问题。模块化思想指导我们把复杂的问题分解成一个个简单的问题来处理;逻辑判断告诉我们,勤于思考并做出合理的判断,能让人更加聪明;程序调试则鼓励我们试错,在实践中发现真理……我更倾向于把计算思维看成一种通用的哲学方法,它不仅解决计算机问题,更能解决现实生活问题。

删繁就简,越是回归本质的方法,越能在更多的问题中起到指导作用。

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这里特别介绍李泽老师将要出版的一本新书,面向中学生介绍计算思维,打通编程与生活,贯通逻辑与哲学。预计暑假面市,书名暂不知道。演讲资料包里有样章,大家可以关注一下。

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新型的教育人际关系和生成性课程开发模式

信息时代对传统的教学模式(知识传递模式)产生了巨大冲击——由线性变为网状;不要再谈学生为主,教师为辅,在信息爆炸的当代和未来,每个人都是学生,每个人都可以成为教师。

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信息高速更迭的当代,不要再妄想把教材“吃透”再去传递给学生。很可能作为传统教师的我们刚“吃透”,这个技术已经过时了……或者我们还没来得及“吃”,那边厢学生已经“透”了。

我们应该纠结于教什么吗?JAVA Python C++,代码图形化和算法。内容只是达成目标的一种媒介。是的,作为专业教育者,区别于学生,我们的优势在于更加了解学习,我们把握教育本质,传递方法——帮助学习者确定学习方向、为之提供合适的学习内容、帮助其改善学习方法、提高学习效率。在这个时代教师之于学生,既是共同学习者,又是学习的服务者。从服务的视角出发,重新审视我们的工作,将建立新型的教育人际关系。这是一场真正的关于学习的革命

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既然这个时代等不及教师先精通再去教给孩子们,那么,我们就充分发挥我们的教育专长跟他们一起投入到学习中去。教学这个事情,你所处的环境、条件不一样,那么导致实施的方式方法也不尽相同。与其等待别人成熟的落地方案,何不根据自己的情况先试一试呢?greyimg

摸着石头过河,实践方能孕育真知。要学会在实践中获取生成性的课程资源。

拿小学阶段常见的图形化编程来说,现有的共享课程资源数不胜数、种类繁多,像网易卡搭、DF、makeblock、小喵科技、树上科技、编程猫等等有社会责任感的平台都提供了非常多的免费共享课程。对于我个人来说,这些课程提供了很好的框架,在实施的过程中我可以结合生成性内容配合深入的教学反思,逐步完善、形成具有个人教学风格、符合实际条件的课程。既不用花大力气开发,又能接地气。

greyimg最近,我和学生共同尝试了基于scratch3.0的kittenblock这个软件的一套人工智能案例。选择这套案例的原因很简单。1.省钱。2.完备。greyimg

  • 省钱:它是一套普惠课程,学习这套课程,甚至不需要购买他们家的硬件。这真真是极好的。要知道市面上很多打着人工智能旗号的硬件编程、机器人编程,动不动就要求购买成百上千甚至上万的器材,多少学校、老师、家长只能望洋兴叹。不增加硬件,这意味着学校在不增加资金投入的情况下,我能让人工智能课程进入课堂,展开普及。

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  • 完备:人工智能案例目录:从文字朗读、语音识别、视觉识别到翻译系统、专家系统,甚至是目前大热的机器学习Tensorflow,都提供了可操作的应用案例。那么这样一套案例完成下来,人工智能教学小学部分的任务就完成了(感知与体验),甚至还拓展到了初中的任务(理解如何实现)。

人工智能教育的门槛其实很低

在接触之前,我们会思考这些高精尖内容适合小学生吗?他们能消化吗?是不是太难了?开发者说,他们通过自身积累的技术,将人工智能降低门槛了。Kitten对AI的支持情况:通过添加扩展,接入相应人工智能功能。

门槛到底有多低?我们来看一下下面这个案例:车牌号智能识别

greyimg车牌识别在社会上已经被广泛使用,小区停车场,商场的计费停车系统等等。来自于生活中的、身边的案例,更容易被孩子们所关注和接受,同时也培养学生关注现实生活,解决实际问题的信息意识。信息意识正是信息技术核心素养之一。

车牌识别本质是一个印刷体识别,但是揉入了中文、英文、数字三种,所以对识别难度上也是大大增加了,而且,车牌后面的画面不是纯白的,对车牌识别也是一个很大的干扰,因此车牌识别背后应用了很多图形的处理技术。删繁就简,小学生不需要了解这些图形处理技术背后具体的实现原理,我们的目标是感知与体验。小学生知道有这个技术,知道这个技术可以用在哪里就可以了。软件开发者把这种技术集成为扩展插件,我们只需要在用到的时候加载这个插件就可以了。——这符合模块化思想,对应计算思维里的分解:复杂的问题可以通过拆解变为简单的问题。greyimg

实验条件:首先 加载插件

得到插件的功能(更小的模块)

按照教程尝试使用这些功能(调用)

观察程序的执行情况 能够实时翻译,拓展案例,停车缴费。

发现问题——优化、改进——解决问题greyimg

了解之前,我们以为这个技术十分高大上,但实现起来,程序却非常简单。简单到我觉得小学生也能接受greyimg

在教学实施中,我首先在我六年级的女儿身上做了实验。我直接提供了图文教程给她,然后观察她的学习表现。结果她5分钟左右就把这个实验完成了,并且能够给我介绍程序每一个模块的作用,随后还“触类旁通”地加载了语音模块,给教程案例增加了语音报车牌号功能。

greyimg一个学生的成功也许是一个特例,随后,我在学校的2-4年级兴趣小组再次进行尝试。这一次,我依然选择先给教程,自己琢磨实践,然后作业反馈的翻转课堂模式。

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  1. 通过文本或视频进行学习,在未来可能是一种学习方式的常态;必须培养学生的这 种学习方式和能力。

  2. 课堂时间宝贵,应该用于集中解决学生反馈上来的学习过程中遇到的问题和困难。

  3. 布置成作业的另一个原因是因为学校机房无法做到每台机器都配置摄像头,家庭电脑一般都具备。 图片展示了日常我的兴趣小组QQ群作业的交流情况。

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结果超出我的想象。孩子们反馈回来大量的作品:(视频) 其中一个孩子还发现了我给出的例子里的BUG,并想法设法解决了:她增加了一个判断条件使得没有车牌进入镜头时,不再一直重复地发出语音。

由此,我的反思是:我们可以提供不那么完美的教学示例,以训练和促使学生发现问题、积极主动地去解决问题。

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在小规模范围内取得成功之后,我立即把这个课程在整个五年级的课堂上进行了普及。采用的形式是先示范、再模仿,选择学生的作品在教师机器上执行,点评、交流,效果良好。课堂上随手拍的视频不太讲究,我们可以听听孩子们的掌声,他们非常喜欢这个课程。

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这个课程除了非常多的学生作品,还反馈回来很多特别有意思的问题。这些都是非常非常棒的问题,非常非常有价值,是宝贵的生成性教学资源。

为什么我用手写的车牌号码,它不能识别?

车牌识别功能是专用的。如果手写的车牌也能轻易通过识别,停车场岂不是要乱套了?——思考产品应用场景,思考关于信息安全的问题

kittenblock软件的文字识别插件目前只提供了文本识别和车牌识别功能。我选择直接告诉学生这个工具是不完善的,是有改进拓展的可能性的。我们知道,科技的进步往往来自于对现有工具的不满足,在这里我们提供给学生对未来的一种展望,一种正确的科技发展观。

为什么必须得连上互联网才能识别?

图像识别需要大量的计算,因此在本地计算机上不容易完成,插件调用了互联网上性能更强的服务器来完成这个工作。——云概念。

识别成功以后,我能让车库门自动打开吗?

仍然基于输入——处理——输出的计算机基本模型,数据处理(识别)之后,做何等的输出利用取决于你的需求和选择。案例里我们的输出是使用文本或语音给出提示,当然我们也可以将输出换成对舵机和各种电机机械的控制。——人工智能+物联网

我不想识别车牌,刷脸可以吗?

孩子使用软件提供的人脸识别插件后,发现:软件的人脸识别插件只能做到识别出哪是人脸,并不能区分谁是谁。

于是孩子又问了,高能时刻出现了:进阶问题,我怎样才能让计算机认识我呢?怎么才能让计算机把我和别的人区分开呢? 当孩子提出了这样的问题,他已经触摸到了目前人工智能研究的尖端领域——机器学习技术。

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让我们带领孩子回顾我们人类认知的过程,你记住了妈妈的各种样子,所以你现在可以一眼就认出妈妈。同样,我们需要提供给电脑各种关于你的图像让他记住这些样子的你——为机器提供学习数据。一定条件下,提供的数据越多,学习的成功率就越高——这就是为什么老师们喜欢给学生布置很多作业,这背后的理论依据是机器学习训练与大数据概念。

求知欲带来学习的动力和兴趣;对问题的求解促成了创新和发展。

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有关于机器学习,大家可以参考kittenbot网站上Tensorflow教程给出的各种应用案例加深理解。涉及机器学习少不了很多晦涩难懂的名词。在开始了解这些案例之前,推荐大家阅读几篇关于人工智能与机器学习的科普读物,可以有效缓解生僻概念带来的学习焦虑。

人工智能对于教育的意义,也许正在于使我们重新关注和反思学习这件事。毕竟,假如不了解人的智能,又何谈研究人工智能?这也是在这次分享中我一直在强调学习与教学方法的原因。当焦虑的家长在纠结买不买5000的课程、学校领导犹豫建不建动辄几十万的机器人创客实验室的时候,当大家都在关注学什么、教什么的时候,我认为,怎么学、怎么教才是重中之重。

居于主体地位的体制内教育,学校有责任有义务从“最广大人民群众的根本利益”出发,把握好人工智能教育的方向。我们坚守的是焦虑而茫然的家长们的钱袋子,呵护的是学生在学习过程中的时间成本。体制外教育是体制内教育的必要补充,但唯有体制内教育负起责任,把握导向,才能避免繁花渐欲迷人眼,才能避免劣币驱逐良币,才能促进教育市场的良性发展

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在计算机科学领域,我们大约每隔5年就接受新的技术和新的思维模式,因为新技术以这种速度被发明出来,使得我们之前使用的技术变得过时。所以,在信息时代,我们必须习惯于不断学习新事物。不断学习或说学习兴趣是孩子们最应该被保护好的学习品质,而学习方法将是我们传授给孩子最重要的技能。我们应该重新认识我们的教师身份,重归教育教学本质,淡化对学习内容的关注,强化对学习方法的传授,共同投入这场史无前例的学习革命。

谢谢大家!greyimg

简介:胡莹老师已从事信息技术教育24年,身处偏僻的乡镇学校,却尽心尽力辅导学生参加中小学生电脑作品大赛、全国中小学信息技术创新与实践活动(NOC)、信息学奥林匹克竞赛(NOIP)、青少年科技创新大赛等比赛,屡次获得全国、省、市各级奖项。抬头:山东省东营市胜利友爱小学信息技术教师

后记,小编朋友研发了一个游戏化的少儿编程在线课程(5-12岁),游戏化教学结合scratch(一款在线少儿编程工具,类似乐高的积木拼搭),我家娃娃学了几次课,非常喜欢(超预期),16次课才200多块钱,对锻炼孩子的思维能力和动手动力很有帮助。

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