2017版《普通高中信息技術課程標準》與舊版本相比大幅增加了人工智能內容的比重。目前，高中人工智能教學處于起步階段，如何選擇人工智能資源用于教學，是當前教學亟待探索解決的問題，筆者就此談一些教學工作體會。
精選體驗式資源，推進AI教學
教學資源是一切能用于教育教學的物質條件、自然條件、社會條件以及媒體條件。本文所指的體驗式教學資源主要指在線資源，這種資源易搜集，也能使學生體驗AI技術、激發(fā)學習興趣。
目前一線教師容易獲取的在線體驗教學資源主要有以下3種：在線微視頻、具有AI功能的APP和微信小程序。
在網上尋找專業(yè)團隊制作的在線微視頻教學，有助學生準確迅速了解AI基礎知識。如華東師大出版社《人工智能基礎（高中版）》第一章第二節(jié)“光輝歲月”中有關圖靈測試的知識，選擇Knowing AI團隊制作的“圖靈測試——機器會思考嗎？”視頻，一分鐘就能闡釋清楚圖靈測試基本原理。又如第五章“冰雪聰明：看懂視頻的引入，利用“一分鐘看懂計算機視覺”Knowing AI微視頻，能幫助學生快速了解圖像分類、物體檢測、語義分割、視頻分析四種計算機視覺核心概念。生動形象的微視頻引入，引起學生高度興趣，為后期學習做好鋪墊。
當前，AI基礎知識介紹的微視頻資源廣泛集成在各類AI開放平臺上。如百度AI開發(fā)平臺的教學視頻。建議老師根據課程和教材要求精選并整理后用于教學。
在人工智能教學中使用有AI功能的APP，引導學生感性直觀體驗，激發(fā)探究AI技術好奇心和旺盛探索欲。
以科大訊飛語音識別APP為例，通過體驗訊飛聽見、聽歌識曲及訊飛留聲等程序，學生能夠直觀了解語音識別技術與語音合成技術，引導歸納理解語音技術工作原理。
再如美圖秀秀APP具有將人像照片繪制成動漫形象的AI功能，此功能可運用在課堂中幫學生體驗人臉識別與AI數據分析，激發(fā)探索AI學習能力的好奇心。
各類具有AI功能的APP，形式新穎、內容生動，合理使用能夠調動學生探究興趣、滿足人工智能體驗教學要求，值得嘗試。
用騰訊AI微信小程序進行人臉識別教學。在線體驗：打開微信，掃描屏幕上的二維碼，進入小程序體驗。仿照例子畫出開心、悲傷和吃驚三種表情對應圖形，之后體驗“人臉分析”，兩人一組拍攝三種表情，判斷識別是否準確。
通過在線體驗及教師講解，學生可了解機器如何通過特征點描述并識別人臉；通過對不同表情識別，加深對機器通過特征點進行人臉識別的理解。借助五官猜人、同桌“畫像”，體驗微信AI 開放平臺活動，幫助學生理解人臉識別機制。
利用騰訊AI、百度AI等微信小程序，體驗并剖析，有助于啟發(fā)學生理解人工智能原理，發(fā)現人工智能應用設計點，了解智能信息處理的進步之處。
AI體驗式教學資源貼近學生的生活與學習，鮮活生動、簡便易得。精選的AI體驗資源，能夠提升學習興趣，引起課堂共鳴，事半功倍。同時用這類資源進行教學也能培養(yǎng)學生計算思維、數字化學習與創(chuàng)新能力，是培養(yǎng)核心素養(yǎng)的好方法。
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遴選專業(yè)化平臺，實現AI作品夢
眾里尋他千百度，專業(yè)內容要遴選專業(yè)工具。精心挑選專業(yè)化AI開發(fā)平臺，多角度整合教學內容，協助實現AI作品創(chuàng)作夢想。
EasyDL定制工具，集成于百度AI平臺，無需機器學習專業(yè)知識，通過模型創(chuàng)建→數據上傳→模型訓練→模型發(fā)布，全流程可視化便捷操作，最快15分鐘可獲得一個高精度AI模型。
以第六章“區(qū)分鳶尾花”內容為例，選用EasyDL定制檢測變色鳶尾花和山鳶尾花的圖像識別分類模型。
在定制中把花瓣長度和寬度作為特征向量表示在坐標系中，結合介紹最鄰近規(guī)則分類算法KNN，使學生理解監(jiān)督學習和KNN算法。從數據集構成發(fā)現監(jiān)督學習既有輸入數據，又有對應的輸出數據，進而認識到預測量真實值反饋的重要性。通過校驗不同數據量的模型，了解有監(jiān)督學習中數據量的重要性。
通過EasyDL定制，了解“模式識別”技術應用的基本過程，初步體會圖像“模式識別”的實現原理。在課堂內，經歷監(jiān)督學習過程，創(chuàng)造發(fā)布識別模型。
除了圖像識別定制外，EasyDL工具也可創(chuàng)作有關文本分類、聲音識別的高精度AI模型。老師們可以根據課程和教材，多角度創(chuàng)新使用EasyDL工具服務教學。
以第六章“無監(jiān)督學習”[ 2]內容二次開發(fā)課為例，選擇利用Codemao源碼編輯器（https://ide. codemao.cn）積木實驗室中的GameAI搭建監(jiān)督模式體驗環(huán)境，創(chuàng)作AI游戲。
游戲規(guī)則：Flappy Bird穿越障礙水管，只要遇到上下水管、邊緣或地面就死亡。以上下水管與游戲主角Flappy Bird距離作為特征向量，搭建（有/無）兩種AI監(jiān)督學習。教師提供源碼半成品，學生分析神經網絡結構并搭建。在IDE環(huán)境完善半成品，對比有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習模式程序設計，對比向后傳播算法和遺傳算法，掌握兩類模式區(qū)別。
在Codemao IDE環(huán)境完善AI半成品，既有圖形化編程內容對比，也有兩種模式作品對比，在感受AI編程中，體驗不同AI算法對程序影響。機器訓練完成后，師生共同歸納GameAI有/無監(jiān)督模式的異同。在Codemao IDE環(huán)境中創(chuàng)作，具有良好遷移性（即模塊可轉化為JavaScript/Python代碼），為主題模型、詞袋模型學習埋下“有趣”的伏筆。
目前各類人工智能IDE環(huán)境異彩紛呈，可謂“亂花漸欲迷人眼”，建議在使用時考慮作品遷移性，采用模塊化或Python語言為基礎的開發(fā)平臺和工具。
利用開源資源，搭建AI應用
利用豐富的開源人工智能應用框架資源，搭建面向實際生活的應用場景。使學生在模仿中習得，在創(chuàng)造中創(chuàng)新。
如在第三章第一節(jié)“溫故知新：基于手工特征圖像分類基礎上，二次開發(fā)的“卷積神經網絡”一課旨在讓學生了解人工智能前沿算法和技術的發(fā)展歷程及其概念，通過開發(fā)簡單的智能技術應用模塊，如手寫數字識別、物體識別等，親歷設計、實現（訓練及測試）并可視化簡單智能系統(tǒng)的基本過程與方法，增強利用智能技術服務人類發(fā)展的責任感。
教學可先用騰訊AI開放平臺黑盒，然后剖析其基本原理，搭建簡單“手寫數字識別”卷積神經網絡（CNN）。之后使用開源人工智能框架和API，如Keras，組合CNN五個基本模塊，搭建自己的“手寫數字識別”卷積神經網絡。也可借用“百度大腦”AI服務在線搭建各類識別模型，創(chuàng)建PaddlePaddle訓練。
通過CNN架構探究，了解神經網絡應用系統(tǒng)的開發(fā)工具和平臺。通過案例了解這些工具的特點、應用模式及局限性，培養(yǎng)自主學習與探究學習能力，激發(fā)學生創(chuàng)新思維。
例如，用開源硬件Microbit（外形小巧，內置了多種傳感器，還可以外接硬件設備）制作隨亮度改變而變化音調的蜂鳴器。讓光亮傳感器朝向不同的光亮，試聽音調的變化。軟件用離線漢化版Makecode模塊化編程。
開源硬件模塊化編程，學生能夠快速掌握，課堂實踐效果好。在類似的軟硬件平臺下，還可為學生提供更多的應用項目學習，如調速風扇、計步器、遙控小車等。
通過開源硬件及人工智能應用框架，搭建簡單AI應用，根據實際需要配置適當的環(huán)境、參數及自然交互方式等，提升了學生數字化學習與創(chuàng)新能力。
為了更有效遴選AI教學資源，建議對AI教學資源進行多元評價。如借助學生訪談，調整教學；通過測驗，了解課堂學生收獲和教學資源不足等。
選擇AI教學資源是新課標下高中信息技術教師迫切需要解決的教學難題。儲備人工智能教學資源是新課標的要求，也是人工智能發(fā)展在教育上的體現。通過教學實踐，發(fā)現選擇使用簡便易得的在線體驗式資源、簡便易遷移的專業(yè)化平臺和開源軟硬件是符合目前新課標人工智能部分對教學改革新要求的。
作者單位：新疆烏魯木齊市第八十中學
