中小學(xué)人工智能課程學(xué)習(xí)平臺(tái)建設(shè)現(xiàn)狀與優(yōu)化策略

沈晨 柏宏權(quán)

[摘? ?要] 在中小學(xué)人工智能教育過(guò)程中，人工智能課程學(xué)習(xí)平臺(tái)是學(xué)習(xí)目標(biāo)達(dá)成的重要支撐。對(duì)當(dāng)前應(yīng)用的幾種人工智能課程學(xué)習(xí)平臺(tái)進(jìn)行比較分析后發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前的平臺(tái)存在教學(xué)與現(xiàn)實(shí)脫節(jié)、理論與技術(shù)分離、協(xié)同與共享難以實(shí)現(xiàn)等問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題，基于建構(gòu)主義學(xué)習(xí)環(huán)境（CLEs）設(shè)計(jì)模型，從課程學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵問(wèn)題、解決問(wèn)題的具體案例、支持思維培養(yǎng)的信息資源、促進(jìn)知識(shí)建構(gòu)的認(rèn)知工具、啟迪學(xué)生思維的會(huì)話(huà)與協(xié)作、人工智能應(yīng)用的社會(huì)境脈支持六個(gè)方面，提出了針對(duì)平臺(tái)設(shè)計(jì)的優(yōu)化策略，以幫助學(xué)生深化對(duì)人工智能技術(shù)的理解，提升學(xué)生應(yīng)用相關(guān)技術(shù)的能力，促進(jìn)學(xué)生建構(gòu)人工智能思維。

[關(guān)鍵詞] 人工智能課程; 學(xué)習(xí)平臺(tái); 知識(shí)建構(gòu); 高階思維; 建構(gòu)主義學(xué)習(xí)環(huán)境

[中圖分類(lèi)號(hào)] G434? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[作者簡(jiǎn)介] 沈晨（1996—），女，江蘇南京人。碩士研究生，主要從事信息化教學(xué)設(shè)計(jì)、中小學(xué)人工智能教育研究。E-mail：409724543@qq.com。

一、引? ?言

人工智能技術(shù)的快速發(fā)展推動(dòng)了教育信息化的進(jìn)程，世界各國(guó)都十分重視人工智能的研究與應(yīng)用，并頒布了人工智能教育的相關(guān)政策。2018年，斯坦福大學(xué)發(fā)布的《人工智能指數(shù)2018年度報(bào)告》指出，全球?qū)τ谌斯ぶ悄艿娜瞬判枨罅砍杀对鲩L(zhǎng)，培養(yǎng)人工智能相關(guān)領(lǐng)域的適切人才迫在眉睫[1]。2017年7月，國(guó)務(wù)院出臺(tái)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中提出，要在我國(guó)的中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程，逐步推廣編程教育，普及人工智能教育[2]。新版《普通高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017年版）》中將“人工智能初步”模塊列為選擇性必修課[3]。在《普通高中通用技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017年版）》中，必修課程的模塊3“智能家居應(yīng)用設(shè)計(jì)”和選修課程的模塊2“新技術(shù)體驗(yàn)與探究”部分，也強(qiáng)調(diào)了人工智能技術(shù)的具體應(yīng)用等問(wèn)題[4]。為了完善人工智能教育體系和加強(qiáng)人工智能人才儲(chǔ)備，促進(jìn)學(xué)生深入理解人工智能的關(guān)鍵思想與技術(shù)，提高學(xué)生應(yīng)用人工智能相關(guān)技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題的能力，配合人工智能教育需要的各種人工智能教材以及配套的學(xué)習(xí)平臺(tái)也應(yīng)運(yùn)而生。

二、人工智能課程學(xué)習(xí)平臺(tái)的應(yīng)用現(xiàn)狀

當(dāng)前，我國(guó)中小學(xué)已經(jīng)逐步啟動(dòng)了人工智能教育，由于缺少統(tǒng)一的人工智能教育的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，加之人工智能涉及的領(lǐng)域十分寬泛，目前中小學(xué)人工智能教育呈現(xiàn)出了異彩紛呈的景象。人工智能教育具有技術(shù)性、動(dòng)態(tài)性與生成性等特點(diǎn)，其學(xué)習(xí)過(guò)程需要經(jīng)歷理論與實(shí)踐的反復(fù)迭代，因此，對(duì)于外部的學(xué)習(xí)條件存在較大的依賴(lài)性。

設(shè)計(jì)配套的學(xué)習(xí)平臺(tái)，是當(dāng)前人工智能類(lèi)教材的常見(jiàn)做法，但亦有少數(shù)教材不提供配套平臺(tái)。通過(guò)分析當(dāng)前的人工智能教材及其配套的平臺(tái)可以發(fā)現(xiàn)，不同的平臺(tái)功能往往反映了開(kāi)發(fā)者的人工智能教育理念，這些平臺(tái)對(duì)于學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能的基本內(nèi)容起到了一定的支持作用。

（一）人工智能教育學(xué)習(xí)平臺(tái)的機(jī)理分析

人工智能的實(shí)現(xiàn)，需要依賴(lài)于計(jì)算機(jī)，通過(guò)編寫(xiě)代碼或圖形化編程的方式，幫助學(xué)生感知人工智能的效果，比如Python語(yǔ)言，以干凈的語(yǔ)法、較高的開(kāi)發(fā)效率等優(yōu)勢(shì)被廣泛應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域。也有一些學(xué)者認(rèn)為，中小學(xué)人工智能教學(xué)的主要目標(biāo)是培養(yǎng)學(xué)生的知識(shí)習(xí)得能力和綜合技能[5]。在多理念并存的背景下，當(dāng)前小學(xué)階段人工智能教材的配套平臺(tái)主要采用了圖形化編程，少數(shù)地區(qū)的學(xué)校開(kāi)啟了Python代碼類(lèi)編程的嘗試;初中階段兩類(lèi)編程方式旗鼓相當(dāng);高中階段則大規(guī)模開(kāi)展Python代碼類(lèi)編程的探索，也有部分學(xué)校以圖形化編程為主。

（二）人工智能教育學(xué)習(xí)平臺(tái)的應(yīng)用分析

人工智能涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解與交流、認(rèn)知與推理、機(jī)器人學(xué)、博弈與倫理、機(jī)器學(xué)習(xí)六大主要領(lǐng)域[6]。也有學(xué)者認(rèn)為，人工智能以機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)，是對(duì)人的視聽(tīng)交流、認(rèn)知過(guò)程、行動(dòng)、思維過(guò)程等行為進(jìn)行模擬與延伸的理論、方法和技術(shù)[7]。高中信息技術(shù)課程中的選擇性必修模塊“人工智能初步”包含“人工智能基礎(chǔ)”“簡(jiǎn)單人工智能應(yīng)用模塊開(kāi)發(fā)”“人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用”三部分內(nèi)容[3]，課程的教學(xué)內(nèi)容以計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解與交流、機(jī)器學(xué)習(xí)三個(gè)領(lǐng)域?yàn)橹鳌?/p>

人工智能課程的學(xué)習(xí)對(duì)于課程平臺(tái)依賴(lài)性較強(qiáng)，而平臺(tái)的建設(shè)又和對(duì)課程內(nèi)容、教學(xué)方式和活動(dòng)方式的理解有關(guān)，故本研究從功能實(shí)現(xiàn)形式、資源呈現(xiàn)方式、配套硬件形式、師生交互方式和作品的表征方式等方面系統(tǒng)地分析不同人工智能教育平臺(tái)之間的區(qū)別。

課程配套學(xué)習(xí)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)踐，與人工智能課程的教育理念及價(jià)值認(rèn)識(shí)具有較高的一致性。當(dāng)前人工智能課程教學(xué)所使用的配套平臺(tái)，大多由企業(yè)開(kāi)發(fā)，以代碼編程或者圖形化編程為技術(shù)基礎(chǔ)，也有部分高校參與開(kāi)發(fā)了一些學(xué)習(xí)平臺(tái)。這些平臺(tái)大部分提供了技術(shù)體驗(yàn)、用戶(hù)創(chuàng)新、代碼或圖形化編程、虛擬或?qū)嶓w化呈現(xiàn)和相關(guān)套件等方面的支持，少部分還在平臺(tái)內(nèi)或平臺(tái)外提供了一定的教學(xué)資源或知識(shí)共享等方面的功能，大部分沒(méi)有提供師生實(shí)時(shí)互動(dòng)等教學(xué)支持服務(wù)，見(jiàn)表1。

配套平臺(tái)大致有三個(gè)不同的建設(shè)類(lèi)型：第一類(lèi)是提供了完整的教學(xué)資源與教學(xué)指導(dǎo)服務(wù)，既可以支持教學(xué)，也可以供學(xué)習(xí)者獨(dú)立使用，通過(guò)平臺(tái)、企業(yè)網(wǎng)站、企業(yè)客服傳輸?shù)确绞教峁┻m當(dāng)?shù)妮o助支持，或者通過(guò)提供一部分游戲化過(guò)關(guān)類(lèi)人工智能課程以實(shí)現(xiàn)學(xué)生自主學(xué)習(xí)的需求，這類(lèi)學(xué)習(xí)往往依賴(lài)于企業(yè)開(kāi)發(fā)的專(zhuān)用套件;第二類(lèi)是側(cè)重于教學(xué)或?qū)W習(xí)支持服務(wù)，教師既可以使用現(xiàn)成的資源，也可以自己設(shè)計(jì)或組織教學(xué)與學(xué)習(xí)活動(dòng)，通常也依賴(lài)于專(zhuān)用套件;第三類(lèi)是側(cè)重于人工智能基本原理的學(xué)習(xí)，師生可以借助于平臺(tái)理解實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，這類(lèi)平臺(tái)的學(xué)習(xí)不依賴(lài)于專(zhuān)用套件，使用的學(xué)校可以自由引入一些開(kāi)發(fā)套件，如micro：bit、Arduino等，實(shí)現(xiàn)編程軟件與電子元件的互動(dòng)，通過(guò)讀取傳感器數(shù)據(jù)，控制舵機(jī)、RGB燈帶等，建立開(kāi)發(fā)與應(yīng)用場(chǎng)景，這些教學(xué)借助于編程引導(dǎo)學(xué)生理解如何實(shí)現(xiàn)控制類(lèi)的操作，解決了人工智能教育中的部分目標(biāo)。

學(xué)習(xí)平臺(tái)的功能是對(duì)于學(xué)習(xí)理念和學(xué)習(xí)目標(biāo)的轉(zhuǎn)化，是支持課程學(xué)習(xí)目標(biāo)的重要載體。人工智能教育課程平臺(tái)對(duì)于幫助學(xué)生真正理解和掌握人工智能課程的相關(guān)內(nèi)容是至關(guān)重要的，但當(dāng)前的許多配套學(xué)習(xí)平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)的功能還比較有限，缺少知識(shí)建構(gòu)類(lèi)的認(rèn)知工具，幾乎不支持小組協(xié)作學(xué)習(xí)，未能從真實(shí)世界的需求出發(fā)引導(dǎo)學(xué)習(xí)者理解人工智能課程的內(nèi)涵。從學(xué)習(xí)的視角理解平臺(tái)建設(shè)，既要關(guān)注平臺(tái)如何支持實(shí)現(xiàn)人工智能的基本方法，也要關(guān)注平臺(tái)如何創(chuàng)新人工智能的方法，提升人工智能的教育價(jià)值。

三、人工智能課程學(xué)習(xí)平臺(tái)的問(wèn)題分析

人工智能的教學(xué)中離不開(kāi)合理的學(xué)習(xí)環(huán)境，而在創(chuàng)設(shè)學(xué)習(xí)環(huán)境的過(guò)程中技術(shù)支持又是重中之重，鑒于人工智能這門(mén)課程中效果實(shí)現(xiàn)需要依賴(lài)于編程的特殊性，提供能夠適合不同階段學(xué)生課程學(xué)習(xí)的平臺(tái)對(duì)于教學(xué)與學(xué)習(xí)尤為重要。高品質(zhì)的人工智能學(xué)習(xí)平臺(tái)，將有助于創(chuàng)建適合不同階段學(xué)生的學(xué)習(xí)環(huán)境，滿(mǎn)足學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)環(huán)境的諸多要求。配合人工智能教學(xué)的平臺(tái)不斷被研發(fā)出來(lái)，功能越來(lái)越完善，但是問(wèn)題也越來(lái)越明顯。

（一）教學(xué)與現(xiàn)實(shí)存在脫節(jié)，不利于問(wèn)題解決能力的培養(yǎng)

許多平臺(tái)在支持人工智能課程學(xué)習(xí)時(shí)，將人工智能的教學(xué)與現(xiàn)實(shí)剝離，在教學(xué)過(guò)程中沒(méi)有以解決現(xiàn)實(shí)生活中的真實(shí)問(wèn)題為核心，學(xué)生對(duì)于人工智能課程的核心價(jià)值理解不到位。人工智能教育的社會(huì)價(jià)值在于通過(guò)智能化的技術(shù)，幫助人們適應(yīng)高品質(zhì)的日常行為與生活方式，因此，在課程學(xué)習(xí)過(guò)程中需要面向真實(shí)世界的真問(wèn)題和真需求，鼓勵(lì)學(xué)生之間通過(guò)不斷協(xié)同和創(chuàng)新，尋找人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景，建立解決問(wèn)題的新的路徑。但從當(dāng)前的課程平臺(tái)來(lái)看，大多是提供了統(tǒng)一的套件和學(xué)習(xí)路徑，學(xué)習(xí)者可以在教師的指導(dǎo)下通過(guò)模仿完成學(xué)習(xí)任務(wù)，對(duì)學(xué)生解決問(wèn)題能力培養(yǎng)的支持力度不夠。

（二）理論與技術(shù)存在分離，不利于高階思維素養(yǎng)的提升

許多平臺(tái)在支持人工智能課程學(xué)習(xí)時(shí)，更注重培養(yǎng)學(xué)生簡(jiǎn)單的技術(shù)應(yīng)用能力，弱化了對(duì)于人工智能來(lái)源、發(fā)展等體現(xiàn)課程價(jià)值的原理性知識(shí)的內(nèi)在邏輯體系的學(xué)習(xí)，輕視了學(xué)生高階思維素養(yǎng)的培養(yǎng)。對(duì)于技術(shù)類(lèi)課程的學(xué)習(xí)，不僅僅在于學(xué)習(xí)技術(shù)類(lèi)相關(guān)的知識(shí)或技能，還需要引導(dǎo)學(xué)生建立與關(guān)鍵技術(shù)相關(guān)的算法思維，與應(yīng)用相關(guān)的審辨式思維，并能夠在“真實(shí)問(wèn)題”與“人工智能”方面實(shí)現(xiàn)自由切換。當(dāng)前的許多平臺(tái)往往將重心放在技能的培養(yǎng)方面，而對(duì)于思維培養(yǎng)的支持比較欠缺。只有做到了理論知識(shí)和技術(shù)技能的合理融合，學(xué)生才能夠真正理解人工智能。

（三）協(xié)同與共享難以實(shí)現(xiàn)，不利于學(xué)習(xí)遷移與知識(shí)建構(gòu)

在平臺(tái)功能忽略協(xié)同與共享的支持外，平臺(tái)之間也缺乏信息資源共享，不利于學(xué)習(xí)遷移與知識(shí)構(gòu)建。在學(xué)習(xí)過(guò)程中對(duì)學(xué)生協(xié)同與共享學(xué)習(xí)的支持力度不夠，不同平臺(tái)形成了自己特有的代碼封裝方式，形成了平臺(tái)特有但并不與其他產(chǎn)品共享的庫(kù)，在轉(zhuǎn)移到該平臺(tái)以外的編程工具中使用時(shí)，則需要重新學(xué)習(xí)這些被封裝的底層代碼以實(shí)現(xiàn)自己的操作，這對(duì)于剛接觸人工智能的學(xué)生而言，會(huì)在學(xué)習(xí)過(guò)程中破壞已經(jīng)構(gòu)建的知識(shí)體系，增加了學(xué)生不必要的認(rèn)知負(fù)荷。

四、基于CLEs的人工智能學(xué)習(xí)平臺(tái)優(yōu)化策略

人工智能的學(xué)習(xí)過(guò)程，是一個(gè)持續(xù)建構(gòu)的過(guò)程，因此，人工智能學(xué)習(xí)支持平臺(tái)需要能夠滿(mǎn)足學(xué)習(xí)者的持續(xù)建構(gòu)的學(xué)習(xí)需求。喬納森在研究人的學(xué)習(xí)建構(gòu)的過(guò)程中，對(duì)于支持學(xué)習(xí)建構(gòu)的學(xué)習(xí)環(huán)境有較為系統(tǒng)的研究，提出的建構(gòu)主義學(xué)習(xí)環(huán)境（Constructivist Learning Environments，簡(jiǎn)稱(chēng)CLEs）設(shè)計(jì)模型也較為完善，在學(xué)術(shù)界得到了廣泛的認(rèn)同。

（一）CLEs設(shè)計(jì)模型：為何可以支持人工智能課程的學(xué)習(xí)

設(shè)計(jì)人工智能課程的配套學(xué)習(xí)平臺(tái)，可采用CLEs設(shè)計(jì)模型的理念，從學(xué)習(xí)中涉及的不同要素出發(fā)，以建立既能體現(xiàn)學(xué)習(xí)的一般規(guī)律，又能夠符合課程學(xué)習(xí)目標(biāo)要求的學(xué)習(xí)支持服務(wù)。從教學(xué)方法、學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)結(jié)果等方面來(lái)看，人工智能課程的學(xué)習(xí)和CLEs設(shè)計(jì)模型在以下方面是契合的：

第一，以解決問(wèn)題為核心。人工智能課程技術(shù)性較強(qiáng)，難度較大，不適合傳統(tǒng)的單向灌輸式教學(xué)，更適合應(yīng)用基于問(wèn)題、基于案例、基于項(xiàng)目的教學(xué)模式，而CLEs設(shè)計(jì)模型的核心就是促進(jìn)對(duì)問(wèn)題的解決、概念的發(fā)展和心智模型的建構(gòu)，對(duì)于模型中的第一大要素“問(wèn)題”的設(shè)計(jì)，以假設(shè)問(wèn)題、案例、項(xiàng)目為核心，其他五個(gè)要素的設(shè)計(jì)都要圍繞著問(wèn)題進(jìn)行，注重解決真實(shí)環(huán)境中的問(wèn)題，這和人工智能課程對(duì)教學(xué)方法的需求一致。

第二，高階能力的培養(yǎng)。何克抗教授認(rèn)為，人工智能更加貼近教育是通過(guò)為學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化需求以達(dá)到系統(tǒng)地幫助學(xué)習(xí)者提升思想品質(zhì)、認(rèn)知能力的本質(zhì)[8]，人工智能的教學(xué)目標(biāo)與CLEs設(shè)計(jì)模型均強(qiáng)調(diào)需要加強(qiáng)培養(yǎng)學(xué)生的綜合性能力，如認(rèn)知能力、創(chuàng)新能力、聯(lián)結(jié)能力、意義建構(gòu)能力和元認(rèn)知能力等高階認(rèn)知能力[9]，而非只需要學(xué)生了解其中的基本知識(shí)和基本技能等陳述性知識(shí)或程序性知識(shí)。

第三，促進(jìn)學(xué)習(xí)者的知識(shí)建構(gòu)。人工智能的課程學(xué)習(xí)需要學(xué)習(xí)者了解人工智能在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用及其原理以解決真實(shí)問(wèn)題，而CLEs設(shè)計(jì)模型也強(qiáng)調(diào)解決真實(shí)環(huán)境中的問(wèn)題，創(chuàng)設(shè)真實(shí)的學(xué)習(xí)環(huán)境有助于學(xué)習(xí)者提升知識(shí)層級(jí)，實(shí)現(xiàn)從學(xué)科內(nèi)容的收集、聯(lián)系和整合到分析、評(píng)估和創(chuàng)新的變化[10]，可以幫助學(xué)習(xí)者更好地理解知識(shí)和運(yùn)用技能，能夠?qū)⑷斯ぶ悄芟嚓P(guān)學(xué)科的知識(shí)、概念聯(lián)系起來(lái)，形成一個(gè)完整的知識(shí)體系，培養(yǎng)更合理周全的思維方式，以指導(dǎo)和輔助學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)其他學(xué)科的知識(shí)。

（二）學(xué)習(xí)過(guò)程模型：基于CLEs設(shè)計(jì)模型的平臺(tái)設(shè)計(jì)思想

以學(xué)習(xí)者為中心的建構(gòu)主義學(xué)習(xí)環(huán)境理論來(lái)指導(dǎo)當(dāng)前的人工智能學(xué)習(xí)平臺(tái)設(shè)計(jì)，可以在課堂教學(xué)中最大程度地培養(yǎng)學(xué)生的綜合性能力、提高學(xué)習(xí)效率并增強(qiáng)學(xué)習(xí)效果。CLEs設(shè)計(jì)模型包含六個(gè)基本要素：?jiǎn)栴}、相關(guān)案例、信息資源、認(rèn)知工具、會(huì)話(huà)或協(xié)作工具和社會(huì)境脈支持（如圖1所示）。學(xué)習(xí)過(guò)程可以看作是一個(gè)真實(shí)問(wèn)題的解決過(guò)程，學(xué)習(xí)環(huán)境的設(shè)計(jì)是為了支持學(xué)習(xí)過(guò)程，因此，選取和設(shè)計(jì)問(wèn)題是首要的任務(wù)，是學(xué)習(xí)環(huán)境中的核心和焦點(diǎn)，其他五個(gè)要素的設(shè)計(jì)都要圍繞著問(wèn)題進(jìn)行。

圖1? ?建構(gòu)主義學(xué)習(xí)環(huán)境（CLEs）設(shè)計(jì)模型[11]

第一是問(wèn)題。喬納森認(rèn)為，有意義的學(xué)習(xí)源自問(wèn)題解決[12];Greeno認(rèn)為，問(wèn)題解決是一系列的有目的指向性的認(rèn)知操作活動(dòng)過(guò)程[13];斯滕伯格認(rèn)為，“問(wèn)題解決”的目的在于消除通往解決方法路徑上的障礙[14];張春興指出，“問(wèn)題解決”是指?jìng)€(gè)人在面對(duì)問(wèn)題時(shí)，綜合運(yùn)用知識(shí)技能以期達(dá)到解決目的的思維活動(dòng)歷程[15]。通過(guò)問(wèn)題解決可實(shí)現(xiàn)知識(shí)建構(gòu)[16]，學(xué)生學(xué)習(xí)學(xué)科的內(nèi)容是為了解決問(wèn)題，而不是把解決問(wèn)題作為學(xué)習(xí)的一種應(yīng)用。

CLEs設(shè)計(jì)模型最主要的特征是問(wèn)題驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)。在人工智能的學(xué)習(xí)過(guò)程中，主要的學(xué)習(xí)目標(biāo)都在于解決現(xiàn)實(shí)生活中的問(wèn)題，將學(xué)習(xí)的內(nèi)容生動(dòng)地融入基于問(wèn)題、基于案例、基于項(xiàng)目的真實(shí)情境中，讓學(xué)習(xí)者以解決問(wèn)題的真實(shí)環(huán)境貫穿于學(xué)習(xí)始終，調(diào)動(dòng)學(xué)習(xí)者以最接近真實(shí)面對(duì)問(wèn)題的思維方式去思考并處理。現(xiàn)實(shí)生活中存在的問(wèn)題通常都是開(kāi)放性的劣構(gòu)問(wèn)題，給予學(xué)習(xí)者更大的認(rèn)知處理空間激活思維，嘗試使用不同的方法去解決問(wèn)題，以達(dá)到思慮周全的目的。

第二是相關(guān)案例。在理解和解決問(wèn)題的過(guò)程中需要相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的積累，而新手往往最缺乏的就是經(jīng)驗(yàn)。人工智能作為一個(gè)新興技術(shù)，很多理論知識(shí)和實(shí)踐技能都處于學(xué)習(xí)者的盲區(qū)，解決問(wèn)題過(guò)程中，平臺(tái)提供的相關(guān)案例就至關(guān)重要。與問(wèn)題相似的案例可以幫助學(xué)習(xí)者增加人工智能各個(gè)專(zhuān)題相關(guān)的解決問(wèn)題的方案參考，給學(xué)習(xí)者提供間接經(jīng)驗(yàn)并支撐記憶，不同的案例還可以從不同的角度來(lái)解釋問(wèn)題，提高學(xué)習(xí)者的認(rèn)知彈性。

第三是信息資源。在解決問(wèn)題的過(guò)程中，需要大量的信息資源去幫助學(xué)習(xí)者理解問(wèn)題并且解決問(wèn)題。人工智能的教學(xué)中，在解決一個(gè)問(wèn)題時(shí)，需要考慮存在該問(wèn)題的環(huán)境中還包含了什么其他的相關(guān)信息，通過(guò)讓學(xué)生思考在什么環(huán)境下需要使用該技術(shù)，進(jìn)而讓學(xué)生理解其領(lǐng)域、原理、完成步驟、相關(guān)算法、開(kāi)源庫(kù)和注意事項(xiàng)以完成該技術(shù)的應(yīng)用與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，這些信息資源將會(huì)協(xié)助學(xué)習(xí)者建構(gòu)他們的心智模型、建立假設(shè)并驅(qū)動(dòng)對(duì)問(wèn)題的操作。

第四是認(rèn)知（知識(shí)建構(gòu)）工具。喬納森等學(xué)者認(rèn)為，“認(rèn)知工具是促使學(xué)習(xí)者參與并輔助特定認(rèn)知過(guò)程的計(jì)算機(jī)工具”[17]。人工智能在教學(xué)過(guò)程中，應(yīng)重視培養(yǎng)學(xué)生跨學(xué)科的知識(shí)建構(gòu)能力，在學(xué)習(xí)平臺(tái)中加入認(rèn)知工具，可以幫助學(xué)習(xí)者建構(gòu)心智圖景并使活動(dòng)變得可視化，可以展現(xiàn)知識(shí)之間的邏輯關(guān)系，幫助學(xué)習(xí)者組織和生成知識(shí)結(jié)構(gòu)，有助于學(xué)生更好地理解知識(shí)和運(yùn)用技能，有效地將相關(guān)學(xué)科的概念聯(lián)系起來(lái)，形成完整的知識(shí)體系。目前，基礎(chǔ)教育中此類(lèi)認(rèn)知工具主要應(yīng)用于理科類(lèi)結(jié)構(gòu)性強(qiáng)的學(xué)科當(dāng)中，且基礎(chǔ)教育中各學(xué)科呈現(xiàn)出孤立狀態(tài)，學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中均是單科學(xué)習(xí)，很難將不同學(xué)科的知識(shí)串聯(lián)起來(lái)理解，無(wú)法將概念與概念的理解聯(lián)系起來(lái)，在不同學(xué)科中無(wú)法充分利用曾經(jīng)已學(xué)過(guò)的知識(shí)和認(rèn)知方式，這些情況都會(huì)給學(xué)生增加過(guò)多的認(rèn)知負(fù)荷。

第五是對(duì)話(huà)/協(xié)作工具。“自然狀態(tài)下，個(gè)體學(xué)習(xí)通常是很少發(fā)生的，更多的是以團(tuán)隊(duì)為單位共同尋求問(wèn)題的解決方案?！盵18]在人工智能的發(fā)展中通常需要團(tuán)隊(duì)協(xié)同作戰(zhàn)，所以在人工智能的教學(xué)中也應(yīng)該充分考慮到這個(gè)真實(shí)情境中存在的因素，學(xué)習(xí)平臺(tái)中需要提供同伴交流記錄的功能、知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，讓學(xué)習(xí)者在團(tuán)隊(duì)解決問(wèn)題中共享自己的觀(guān)點(diǎn)并創(chuàng)建知識(shí)建構(gòu)共同體，記錄過(guò)程數(shù)據(jù)以幫助學(xué)習(xí)者組織構(gòu)建分享的知識(shí)，增強(qiáng)學(xué)習(xí)者之間的協(xié)作能力，促使他們從團(tuán)隊(duì)的經(jīng)驗(yàn)中反思提升能力，幫助學(xué)生充分調(diào)動(dòng)自己曾經(jīng)已學(xué)過(guò)的知識(shí)，不斷融入新的思想，從而進(jìn)行多次的提升和創(chuàng)新。

第六是社會(huì)境脈支持。社會(huì)境脈強(qiáng)調(diào)需要體現(xiàn)與整體社會(huì)體系的匹配性。當(dāng)設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)環(huán)境時(shí)，考慮實(shí)施環(huán)境的物理的、組織的、社會(huì)文化的因素是非常重要的，它決定設(shè)計(jì)能否順利推行[19]。當(dāng)前人工智能得到各行業(yè)的廣泛重視，隨著人工智能研究、發(fā)展與應(yīng)用的深入，中小學(xué)和高校都開(kāi)始大力推進(jìn)人工智能教育和人工智能課程建設(shè)研究。當(dāng)前技術(shù)的發(fā)展足以支撐學(xué)校進(jìn)行系統(tǒng)的人工智能教學(xué)，因此，面向全體學(xué)生推行合理且全面的人工智能課程教學(xué)，才能為步入智能時(shí)代做好準(zhǔn)備。

基于CLEs設(shè)計(jì)模型的人工智能課程的基本學(xué)習(xí)過(guò)程模型（如圖2所示），可以使中小學(xué)人工智能課程的目標(biāo)最大程度地實(shí)現(xiàn)。在社會(huì)境脈支持的前提下，解決現(xiàn)實(shí)生活中人工智能相關(guān)的真實(shí)問(wèn)題，通過(guò)學(xué)習(xí)平臺(tái)提供的相關(guān)案例、信息資源幫助學(xué)習(xí)者理解問(wèn)題并且在盡可能全面的思考后解決問(wèn)題。在解決問(wèn)題過(guò)程中，借助認(rèn)知工具和交流協(xié)作工具，幫助學(xué)習(xí)者完成人工智能相關(guān)的一系列知識(shí)的建構(gòu)，提高學(xué)習(xí)者對(duì)于人工智能相關(guān)的基本知識(shí)和基本技能的理解程度、應(yīng)用能力等，增強(qiáng)學(xué)習(xí)者的綜合性能力。

（三）功能聚焦：人工智能課程學(xué)習(xí)平臺(tái)的主要作用

基于CLEs設(shè)計(jì)模型，人工智能課程的學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)該具備五大功能，分別為：結(jié)合社會(huì)境脈支持的問(wèn)題提出、提供相關(guān)案例和信息資源、實(shí)現(xiàn)技能操作、知識(shí)建構(gòu)、交流協(xié)作。下面主要就學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)該具備的功能進(jìn)行分析：

第一，結(jié)合社會(huì)境脈支持的問(wèn)題提出有助于培養(yǎng)學(xué)生的問(wèn)題解決能力與思維能力。平臺(tái)需要能夠便于生成問(wèn)題并能夠支持學(xué)生解決問(wèn)題。人工智能課程中的知識(shí)與技能的學(xué)習(xí)，是為了解決現(xiàn)實(shí)生活中存在的問(wèn)題，這樣的問(wèn)題通常是劣構(gòu)的，需要綜合運(yùn)用不同的知識(shí)與技能才能完成。如果在教學(xué)過(guò)程中過(guò)多設(shè)計(jì)良構(gòu)性的問(wèn)題，容易導(dǎo)致學(xué)生模式化地看待問(wèn)題，導(dǎo)致學(xué)生形成固定的思維模式，限制學(xué)生的思維和創(chuàng)新，而這恰恰違背了人工智能課程的培養(yǎng)初衷。

第二，提供相關(guān)案例和信息資源有助于培養(yǎng)學(xué)生的認(rèn)知與遷移能力。平臺(tái)需要能夠提供更多問(wèn)題相關(guān)案例和信息資源的支持服務(wù)，以幫助學(xué)生解決新問(wèn)題。人工智能涉及的知識(shí)覆蓋面極廣，算法變化快，且每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力不盡相同，教師也不一定能及時(shí)解決所有問(wèn)題，而提供問(wèn)題相關(guān)的案例和信息資源有助于學(xué)生隨時(shí)了解解決該問(wèn)題時(shí)所涉及的相關(guān)知識(shí)和一般過(guò)程，構(gòu)建特定問(wèn)題的解決方法，在模仿的基礎(chǔ)上促進(jìn)學(xué)習(xí)遷移，重復(fù)不同情境下真實(shí)問(wèn)題的解決以鞏固學(xué)生的認(rèn)知，極大地增強(qiáng)學(xué)生的認(rèn)知能力。

第三，實(shí)現(xiàn)技能操作有助于培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)際操作能力。平臺(tái)需要能夠提供實(shí)踐技能體驗(yàn)，便于學(xué)生理解內(nèi)容中所包含的核心思維。人工智能的實(shí)現(xiàn)大多會(huì)依賴(lài)于編輯代碼，所以對(duì)于平臺(tái)而言就需要能夠提供大量的技能操作的機(jī)會(huì)，甚至還需要同時(shí)考慮到協(xié)同編程的技能，滿(mǎn)足學(xué)習(xí)者真正在應(yīng)用中理解課程價(jià)值的需求。

第四，知識(shí)建構(gòu)有助于培養(yǎng)學(xué)生的認(rèn)知及意義建構(gòu)能力。平臺(tái)需要能夠?yàn)閷W(xué)生提供建構(gòu)的機(jī)會(huì)，也要便于展示建構(gòu)的結(jié)果。在習(xí)慣于學(xué)習(xí)單一知識(shí)點(diǎn)的當(dāng)下，人工智能課程的出現(xiàn)可以極大地改變知識(shí)點(diǎn)過(guò)于分散的現(xiàn)象，所以，學(xué)習(xí)平臺(tái)中提供協(xié)助學(xué)生知識(shí)建構(gòu)的功能也是重中之重。在課程的學(xué)習(xí)過(guò)程中，無(wú)論在哪一個(gè)環(huán)節(jié)的學(xué)習(xí)都可以隨時(shí)進(jìn)入知識(shí)建構(gòu)的板塊中，以該節(jié)課的問(wèn)題為核心，記錄相關(guān)的知識(shí)，將其連接成一個(gè)完整展現(xiàn)了知識(shí)之間的邏輯關(guān)系的圖示，并在該節(jié)課結(jié)束后將本節(jié)課的知識(shí)點(diǎn)與該課程之前所學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，形成完整知識(shí)體系的同時(shí)，也培養(yǎng)了學(xué)生的認(rèn)知及意義建構(gòu)能力。

第五，交流協(xié)作有助于培養(yǎng)學(xué)生的交流能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。平臺(tái)需要能夠?yàn)閷W(xué)生開(kāi)展豐富的對(duì)話(huà)與交互行為提供可能。在人工智能課程的學(xué)習(xí)過(guò)程中，除了通過(guò)多種信息資源和表征形式來(lái)豐富和擴(kuò)展學(xué)習(xí)以外，與他人之間的交流協(xié)作也是幫助學(xué)生完成學(xué)習(xí)的有效方式之一。在解決課程問(wèn)題中，可能會(huì)產(chǎn)生不同的解決方案，并且不同的人，其思考問(wèn)題的思維方式和過(guò)程也大不相同。在學(xué)習(xí)過(guò)程中，共同體協(xié)作形成的知識(shí)庫(kù)不僅是來(lái)自教師、學(xué)生的不同觀(guān)點(diǎn)，也包含了交流協(xié)作、觀(guān)點(diǎn)轉(zhuǎn)變的過(guò)程，這不僅支撐了當(dāng)下學(xué)生的反思和多種能力的培養(yǎng)，也是形成新的信息資源，從而為以后的課程學(xué)習(xí)做鋪墊和參考。

與此同時(shí)，在學(xué)習(xí)平臺(tái)的建設(shè)中，更應(yīng)該注重平臺(tái)之間的信息資源共享，避免出現(xiàn)一平臺(tái)一封裝庫(kù)的現(xiàn)象，避免學(xué)生在更換學(xué)習(xí)平臺(tái)或?qū)W生轉(zhuǎn)移到該平臺(tái)以外的編程工具中使用時(shí)就不能安裝使用該庫(kù)，減少學(xué)生不必要的認(rèn)知負(fù)荷，加強(qiáng)學(xué)生學(xué)習(xí)遷移與知識(shí)建構(gòu)的可能性。

五、啟示與建議：能力形成與問(wèn)題解決的雙向促進(jìn)

人工智能教育，既是對(duì)新技術(shù)的價(jià)值認(rèn)同，也是對(duì)新技術(shù)的價(jià)值發(fā)現(xiàn)，其內(nèi)容將會(huì)伴隨著技術(shù)的發(fā)展處于不斷的變化與發(fā)展之中。本課程的學(xué)習(xí)需要兼顧技術(shù)性、設(shè)計(jì)性、思維性等多重屬性，借助于功能完備的學(xué)習(xí)平臺(tái)，引導(dǎo)學(xué)生在建立人工智能能力體系的同時(shí)，還能夠建立問(wèn)題解決體系，實(shí)現(xiàn)兩者的雙向促進(jìn)。

（一）基于技術(shù)但不受制于技術(shù)，注重技術(shù)的生成

為了迎合新政策或時(shí)代進(jìn)程，形式主義地應(yīng)用技術(shù)趨于普遍，許多學(xué)科都在嘗試與先進(jìn)的科技相結(jié)合，但越來(lái)越多的學(xué)科往往受限于現(xiàn)成的模式，過(guò)于關(guān)注技術(shù)本身，而很少考慮學(xué)科本身是否適合模版化的套用。人工智能課程既基于技術(shù)，又以技術(shù)為學(xué)習(xí)內(nèi)容，因此，在對(duì)待技術(shù)的態(tài)度上就更加需要系統(tǒng)思考。喬納森曾說(shuō)過(guò)，教育技術(shù)“一直是一個(gè)技術(shù)驅(qū)動(dòng)的領(lǐng)域而不是學(xué)習(xí)馭動(dòng)的領(lǐng)域。盡管新技術(shù)看起來(lái)似乎能令各類(lèi)學(xué)習(xí)者受益，但是，如果我們以分析技術(shù)而不是分析學(xué)習(xí)為出發(fā)點(diǎn)，那么我們的失敗是不可避免的”[20]。學(xué)習(xí)平臺(tái)是支撐學(xué)習(xí)的條件，學(xué)習(xí)平臺(tái)中嵌入的人工智能技術(shù)體驗(yàn)課程的學(xué)習(xí)結(jié)果，如何適應(yīng)學(xué)生的學(xué)習(xí)需要，讓平臺(tái)中所涉及的各類(lèi)技術(shù)能夠適應(yīng)學(xué)生的學(xué)習(xí)需要，引導(dǎo)學(xué)生在技術(shù)學(xué)習(xí)中發(fā)展技術(shù)，值得平臺(tái)開(kāi)發(fā)者系統(tǒng)思考。

（二）適應(yīng)不同階段，實(shí)現(xiàn)低階能力與高階能力雙側(cè)重

早期的教育受到工業(yè)時(shí)代的影響，培養(yǎng)的學(xué)生可以適應(yīng)機(jī)械性、重復(fù)性工作的需要，但不能適應(yīng)人工智能時(shí)代的人才需求，因此，亟須培養(yǎng)出一批能夠做到人機(jī)和諧共處的“人工智能時(shí)代原住民”[21]。目前，人工智能的教學(xué)更強(qiáng)調(diào)技術(shù)本身，更注重基本知識(shí)與基本技能的教學(xué)，這與人工智能的創(chuàng)新性目標(biāo)還有較大差距。無(wú)論對(duì)于哪一個(gè)年齡層次的學(xué)習(xí)者，都需要形成與其認(rèn)知特點(diǎn)相一致的深層知識(shí)和高階認(rèn)知，著重培養(yǎng)學(xué)生的人工智能思維。對(duì)于人工智能學(xué)習(xí)平臺(tái)，需要能夠支持學(xué)生的低階與高階思維的形成，鼓勵(lì)學(xué)習(xí)者在解決面向真實(shí)世界的問(wèn)題的過(guò)程中，形成交流協(xié)作的能力、多角度思考問(wèn)題的能力、不斷反思與提升創(chuàng)新的能力等，促進(jìn)知識(shí)構(gòu)建的品質(zhì)化。

（三）注重新技術(shù)嵌入，豐富人工智能學(xué)習(xí)平臺(tái)的功能

人工智能課程學(xué)習(xí)平臺(tái)的建設(shè)，不能局限于單一功能。將多功能嵌入同一平臺(tái)，甚至能夠盡可能地覆蓋不同的學(xué)習(xí)階段，有利于促進(jìn)學(xué)生成長(zhǎng)的有序性。人工智能課程學(xué)習(xí)平臺(tái)還應(yīng)當(dāng)注重線(xiàn)上教學(xué)與線(xiàn)下教學(xué)的融合，基于項(xiàng)目、任務(wù)、問(wèn)題等教學(xué)方式，借助于“平臺(tái)+網(wǎng)絡(luò)”的學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)者可以有更多機(jī)會(huì)進(jìn)行體驗(yàn)，并能夠獲得不同的參照體系，從而對(duì)自身做出準(zhǔn)確判斷。

人工智能課程是一門(mén)知識(shí)與技能并重的學(xué)科，同時(shí)又是一門(mén)處于生成之中的學(xué)科，在此過(guò)程中，師生之間對(duì)于技術(shù)的理解及體驗(yàn)感都會(huì)影響到對(duì)課程價(jià)值的判斷，如果平臺(tái)能夠以一種開(kāi)放的姿態(tài)，不斷提供新的案例或資源，不斷生成與真實(shí)的社會(huì)境脈相一致的問(wèn)題，并提供豐富的對(duì)話(huà)機(jī)會(huì)，就可能會(huì)讓學(xué)生突破舊的技術(shù)限制，并能夠選擇合適的教學(xué)方式和學(xué)習(xí)方式，在實(shí)踐與反思中完成課程學(xué)習(xí)目標(biāo)，從而提升學(xué)生的高階認(rèn)知能力，促進(jìn)課程的學(xué)習(xí)效能。

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