由表及里，初识人工智能

魏鹏飞

“简单人工智能应用模块开发”是高中信息技术课程选择性必修模块4“人工智能初步”中的重要组成部分。根据新课标的要求，我通过设计制作简单的人工智能项目，让学生亲历利用人工智能解决问题的过程。

本文以“图片文字提取工具”的设计与实现过程为例，提出“高中人工智能项目制作教学策略”（以下简称“策略”）：以解决现实情境中的真实问题为导向，采用项目式学习模式，增加学习的探究性与趣味性;通过调用百度接口，使学生绕过人工智能核心算法的学习，降低学习难度;弱化学生对核心算法的学习，强调学生解决问题的思路和方法，有利于学生问题解决能力、计算思维能力以及创新能力的培养。

一、创设问题情境，引发思考

创设真实的问题情境引发学生深度思考，是开展项目式学习的首要环节，也是尤为重要的一步。设定的问题情境应贴近学生的现实生活，能引发学生思考，激发学生的学习兴趣，继而以兴趣为驱动，主动开展探究活动。

人们时常需要提取图片中的文字，但目前使用专业的图片文字提取工具大多需付费，百度、科大讯飞等免费使用接口缺乏统一的用户界面，只得依靠其提供的代码调用接口。这种缺乏界面的操作方式对普通用户不太友好。

基于此，我让学生通过所学的Python知识并结合百度接口框架，设计制作了一款用于解决上述问题的工具。创设问题的理由如下：

1.文字识别是人工智能应用的一个领域，符合教育主题;

2.提取图片中的文字是学生在学习和生活中经常遇到的问题，易激发学生的学习兴趣;

3.学生在提取图片中的文字失败的情况下，若能利用自己制作的工具成功提取文字，能增强自信心和荣誉感。

二、聚焦问题情境，功能可视化

项目的功能通常隐含于真实的问题情境中，教师应引导学生通过分析问题、剔除无关项、保留关键点，最后形成可视化项目功能思维导图。

结合本项目的教学案例，围绕问题情境组织学生开展探究活动，最后将可视化项目功能分为选择图片类型、打开图片、加载图片、识别文字、显示文字、提取文字，形成图片文字提取工具的思维导图。

三、提供学习支架，扫清盲区

“策略”以项目式学习为主，教学活动的开展以学生为中心，教师是教學活动的组织者、引导者和帮助者。在开展项目式学习中，由于项目具有开放性、综合性和复杂性等特点，学生在实践过程中难免会遇到知识盲区，需要教师为学生提供相关的学习支架（包括学习资料和技术指导），保证项目的有序开展。

以“图片文字提取工具”项目为例。在开展项目式学习前，学生首先需熟练掌握Python编程语言中的内置库Tkinter，因为它是制作用户交互界面必须具备的基础知识。然而Tkinter库中方法繁多，且每种方法都有诸多属性，学生易混淆或遗忘。这时，我会教学生“Lable”（标签）、“Entry”（输入框）、“Button”（按钮）、“Text”（多行文本框）等使用方法。我还提供了包括注册、登陆、选择文字识别、创建应用以及自动生成账号等调用百度接口的方法，其中自动生成的账号包含AppID、APIKey、Secret Key三部分内容，其账号列表具体内容如图2所示。

四、参考简单项目，突破难点

在项目界面设计与实现中，如何设定与获取输入类控件的值也是难点之一。我在教学中发现，学生经常在此类问题上犯错。可基于控件的使用方法制作一个简单的项目，以学习资源的形式提供给学生，让学生在反复学习与使用过程中，逐渐熟练其具体用法，从而达到知识的学习与重构，实现教学难点上的突破。

比如：简单项目“用户登录界面”的实现过程就要用到文本框值的绑定、初始值的设定、输出值的提取等知识。将该项目以学习支架的形式提供给学生，方便其在使用相关控件时查找资源，这不仅有利于培养学生的自主能力，还能减少教师的工作量。

以“图片文字提取工具”为例，学生根据教师提供的学习支架，结合项目要实现的功能，设计制作主界面。用到的控件及其功能如下：“Lable”（标签）——用于显示静态的文本信息及其图片的显示信息;“Combobox”（下拉列表框）——用于显示要选择的图片类型;“Button”（按钮）——用于人机交互，发送和接受交互信息;“Text”（多行文本框）——用于识别文字的显示。

五、面向算法设计，培养思维

高中阶段，基于程序设计培养学生的计算思维应聚焦在算法设计上，而并非某种语言或程序设计上。利用计算机解决问题，编程语言只是工具，程序设计只是手段，而算法才是灵魂。

一个好的算法不仅需要有强大的可读性和可移植性，还应考虑其时间和空间的复杂性，即程序的执行效率。这种高度不是设计几个算法或编制一个程序就能达到的，需在教师的指导下通过长期训练形成。

六、依据算法设计，指导编程

如果说算法是解决问题的方法和步骤，那么编程就是通过某种编程语言将算法转化为程序，实现某种特定功能的过程。两者最大的区别在于，算法不能直接被计算机执行，而程序可以。

以“图片文字提取工具”的编程实现过程为例，将整个项目封装在一个名叫“Image_recognition”的类中，类方法又包含“openfile_path（self）”（打开图片）、“get_file_content”（读取图片）、“showidentify_result”（文字识别）、“copy_text”（文字提取）等功能模块。

七、运行测试程序，迭代优化

项目采用单元测试与集成测试结合的测试方法。

在程序编制过程中采用单元测试，即对每个函数及其实现的功能进行测试。这是在编制程序早期发现语法和语义错误的较好办法。

程序编写完成后，采用集成测试的方法对系统的运行及其识别情况进行测试。在具体测试过程中，分别选取5张图片，对每一种识别类型进行测试用例，其文字识别率超过90%，基本达到使用要求。

然而，项目在实现基本功能的情况下还存在一些缺陷：系统每次只能加载一张图片进行识别，对多张图片的识别效率较低;由于项目文字识别部分是调用百度接口来实现的，受网络或其他使用限额的限制，时常出现识别错误的情况。这些都是我后期需要改进的地方。

（栏目编辑  方郁芝）