新课标视域下的小学人工智能教学策略研究

任伟

摘要：本文结合UbD教学理论，以“人脸识别”教学为例，探索三大教学环节在人工智能教学中的实践路径：引导学生用信息意识观察生活，促进人脸应用场景分析；激发学生用计算思维思考问题，探索人脸识别运行原理；鼓励学生用创客行为表达想法，实现人脸识别应用迁移。整个教学过程辅之以学习性评价方式，以期通过“教-学-评”一致性实施促进学生信息技术核心素养提升，为一线教师在人工智能教学中践行新课标教学理念提供有益参考。

关键词：课程标准；UbD教学理论；人脸识别

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2023）08-0033-04

在《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》中，人工智能教学成为信息科技课程的重要内容。面对顶层指导理念从“信息技术课程指导纲要”到“信息科技课程标准”的升级变迁，如何在新课标的引领下借助人工智能教学促进学生数字素养和技能提升，成为亟待研究的问题。基于此，笔者尝试以“人脸识别”一课为载体，以UbD教学理论为指引，引导学生在“场景分析—原理认知—应用迁移”三大课堂教学环节中完整地经历人脸识别知识技能的输入和输出，让提升学生信息科技核心素养的目标在教学中落地生根。

明确预期结果，预设评估标准

Understanding by Design教学理论（UbD教学理论）中的UbD，意为追求理解的教学设计。它强调以终为始，逆向设计，即从学习结果预期出发，在厘清“为什么教”“教什么”的基础上思考“如何教”的问题。

1.明确教学预期结果

笔者在了解学生“已经知道”的基础上确定了“人脸识别”一课的教学内容预期结果和相对应的评估任务标准（如下页表1），为本课教学目标真实、有效、可达做好铺垫。

2.预设任务群评估标准

任务群是引领学生理解新知、习得技能的重要载体，它的关键是精准预设相关任务的评估标准，通过任务的完成程度验证学生学习达成情况。笔者在人脸识别应用场景、原理和过程以及应用三大活动开展模块中设计了由八个小任务构成的任务群（如下页图）。

活动有序开展，素养扎实落地

1.场景分析，问题提炼——指向用信息意识观察生活

（1）情境创设，发现生活中的信息问题

新课程标准注重创设真实情境，提倡以真实问题或项目驱动学生产生疑问，发起真实探究。因此，笔者创设了学生每天都会遇到的人脸识别入校签到的场景（任务1），让学生说说是用什么技术实现的、生活中哪些场景也用到了人脸识别技术，引导学生养成常用信息意识观察生活、发现问题的习惯。

（2）问题提炼，从情境导向到问题导向

笔者借助UMU平台讨论提问和关键词云功能，引领学生展开问题序列化梳理（任务2）。分析得出人脸识别的两个重要问题：实现的原理和过程、怎样应用人脸识别。

2.线上线下，原理认知——指向用计算思维思考问题

（1）画图厘清流程，计算思维简约化

画图厘清流程是培养学生计算思维的有效方法，当学生面对复杂问题不知道从何入手时，笔者首先让学生根据任务2梳理的关键问题对人脸识别的运行有整体的理解，然后通过画图的方式进行简约化表达，最后采用“小任务”的方式培养学生计算思维渐进式发展。

第一步：人脸识别，初识大致流程。学生根据日常生活观察，对人脸识别的过程进行画图，大多数学生表示可以分为图像采集、人脸定位、输出结果三步。学生的生活基础是学习的起点和过程，他们的思考由浅入深，习惯形象思维，但这并不妨碍他们表达计算思维，教师稍加提炼即可。

第二步：步骤细化，再识关键环节。这一环节旨在让学生用计算思维对关键步骤进行深入细化，笔者在关键处点拨：为什么人脸定位时会有蓝色的激光条来回扫描？为什么扫描以后能够输出结果？为了便于学生理解，笔者设计了“认一认他们是谁”的游戏，利用“人眼识人”的过程引导学生迁移至机器识人，让学生对“人脸扫描”过程中蕴含的特征提取和对比有初步感知。

（2）借助在线AI平台，计算思维可视化

笔者采用线上模拟实践的方式进一步强化人脸识别关键步骤的理解，让学生通过亲身体验突破难点。即通过在线AI训练平台，学生对人脸特征提取和人脸资源库比对有了直观的认识和理解，提升了数字化学习能力。

（3）梳理人脸识别流程图，计算思维抽象化

从仅凭生活经验初步归纳到“认一认他们是谁”游戏体验再到线上亲身体验，学生对人脸识别的原理和过程有了清晰的理解。在解决了认知难点后，教师与学生一起整理人脸识别的流程图，并采用贴标签的游戏，让学生进一步梳理各个步骤，再次培养学生计算思维的整体性和有序性。

（4）辩证思考技术应用，深化信息责任意识

批判性思维是学生信息素养的重要组成部分，在探索人脸识别的流程中就有学生提出如果用他人的照片来冒充该怎么处理。教师通过引发学生辩论，让学生体会到合理利用人脸识别技术的伦理问题，认识到面对大量新兴技术的推广引导不轻信，不盲从，用科学的方法做出正确的判断，在此过程中，学生的计算思维和信息社会责任等能力均得到了有效提升。

3.项目实践，应用迁移——指向用创客行为表达想法

（1）确定主题，制订可行方案

通过上一课时的学习，学生对人脸识别的流程和原理有了深入的了解，本课时笔者引导学生走向技术应用，思考“人脸识别技术如何改變我们生活”，引导学生设计项目方案，其中包含整个项目的实现步骤、小组分工、作品结构、汇报展示等，这时可以引导学生逆向思维，即先思考最终汇报时要呈现怎样的作品，再设计实现各功能的程序模块。

（2）方案实施，小组协作共进

在确定主题后，学生综合利用所学的人脸识别基础和编程等知识，小组分工合作，有负责编写程序的，有负责摄像头等设备调试的，还有撰写展示发言稿的，等等。在方案实施阶段，笔者没有过多干涉学生活动，让学生在自主学习中犯错纠错，不断调整尝试，直至完成展示作品。

（3）作品展评，激发创意思维

此阶段既是学生展示自我创意的环节，也是学生之间互相学习的大好时机。学生根据教师提供的评价细则，从作品设计本身和小组汇报两个方面进行客观的评价，同时也针对同学在项目中的表现给出自己的评价。通过评价细则（如表2）的引导，帮助学生总结编程过程中存在的问题，提升小组合作的效能。

有效评价，“教-学-评”一体化

在课前逆向确定教学目标的基础上，笔者坚持将过程性评价和终结性评价相结合，采用学习性评价对学生的课堂表现进行全域评价。

1.评价目标指向明确

依据“教-学-评一体化”原则，笔者按照逆向设计“评价设计早于教学活动”理念，在课前明确了各个任务的评价指向，避免无效评价的发生。教学过程中的八大学习任务评价均指向核心素养落地。任务1、2评价主要指向学生信息意识的培养，通过评价引导学生有信息意识地观察生活。任务3、4、5评价主要指向学生计算思维的可视化，通过评价引领学生用计算思维理清解决问题的思路。任务6评价主要指向学生信息社会责任，通过评价引导学生辩证地使用新兴技术。任务7、8评价主要指向学生数字化学习和创新能力的培养，通过评价提升学生借助信息科技改变生活的能力。

2.评价内容嵌入全程

有效的课堂评价并不局限于“低层次”地评价学生学习成果，而是放眼于学生的整个学习过程，立足多层次的评价内容，既有对学习成果的评价，也有对学习过程的评价以及对小组合作的评价。本文的教学案例中包含学生回答问题时的信息意识表达、梳理流程时的计算思维阐述、探索实践时的互动记录，以及最后学习成果合作展评等评价内容，多层次的评价内容有利于学生学会运用标准评价全方位地审视他人和自己。

3.评价形式动静结合

新课标视域下的课堂评价形式包含但不局限于教师口头点评。教师评价不失为一种激发学生学习的有效评价，当学生有精彩的表现时教师的口头点评及时又有效。除此以外，笔者借助信息科技课堂的学科优势，设计了学生平台留言互评和小组间评分表互评的方式。学生登录UMU学习平台后，可以在分享观点和创意的同时，对其他同学的观点和作品进行留言评价，极大地加强了学生之间的互动。另外，课堂上，笔者利用学习平台的“拍照”功能，实时将学生的作品上傳至大屏幕共享展示，创作小组上台展示讲解，其余小组根据下发的评价表格进行点评互动。通过多样的评价形式，学生不仅成为思考者、探索者，更是学习者、受益者。

结束语

本文以“人脸识别”一课为例，在UbD理论引领下，课前逆向设计目标、内容和评估标准，确保学生能有目的地学，教师能精准地评；课中以“场景分析—原理认知—应用迁移”为基本框架，匹配素养目标与任务评估标准设计，以任务群活动推进课堂教学，着力提升学生对人脸识别概念体系的深度理解，促进学生将所学知识在生活情境中迁移运用。

参考文献：

[1]中华人民共和国教育部.义务教育信息科技课程标准（2022年版）[S].北京：北京师范大学出版社，2022.

[2]何聚厚.中小学人工智能教育大单元设计的意蕴、困境和路径[J].中国电化教育[J].2022（02）：30-37.