导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能课程如何上课的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
小学人工智能普及课程建设与实施
机器学习正在重塑人类的胜任力(competence)，人工智能已经成为现代 社会 一种非常重要的变革力量。国外针对K-12所做的人工智能教育指南中曾指出，在不久的将来，几乎每个人都需要对支持机器学习和人工智能的技术有一个基本的了解。
对于所有学生来说，掌握在人工智能驱动的世界中行走所需的基本知识是必不可少的。
2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中明确指出“人工智能成为国际竞争的新焦点”，我国应“实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育”“建设人工智能学科”。
2018年，教育部印发《教育信息化2.0行动计划》，明确要求要完善课程方案和课程标准，使中小学人工智能和编程课程内容能充分适应信息时代、智能时代发展需要 。
那么，人工智能大班额教学面临什么样的问题？现有教材在哪些方面需要改进？人工智能课程该如何普及和落地实施？
一、破解人工智能大班额教学难题-寻求变革之路
目前，许多学校都在人工智能装备方面投入了大量资源，但在全面铺开人工智能课程方面，仍然面临着许多实际问题。
1.师资力量不足
目前，教授人工智能课程的教师主要为信息技术或综合实践教师，但这两类教师都各自承担着本学科的教学任务，要再担起人工智能课程教学，不仅时间和精力上存在困难，更有诸多新的专业知识需要进一步学习。因此，学校需要建立起专门的人工智能教师团队，才能推动人工智能普及课程的顺利开展。
2.课堂组织混乱
由于人工智能课程的动手实践环节相对复杂，动手实践时间较长，一位教师要组织大班教学，带领五十余名学生同时动手实践，具有很大的挑战。一旦组织和管理不利，就会直接影响课程的教学效率。
因此，学校要建立起人工智能普及课程的课堂组织机制，才能更好地推动课程的深入开展。
3.课程设计零散
现有人工智能教材存在的主要问题：一是以技能目标为主线进行设计，弱化了 情感 与道德品质的培养；二是以多个单一小任务为学习主题，缺乏项目整体设计；三是以信息技术学科为主，缺乏对学生多学科融合应用能力的培养；四是课程以案例呈现为主，缺乏应用迁移与创新的培养。
因此，学校要确定好每个年级的人工智能研究项目，才能推动人工智能普及课程的系列化开展。
4.学生差异较大
人工智能普及课程的开展面临的最大问题就是学生间的差异。由于学生家庭背景和学习基础不同，对人工智能的理解与学习存在很大的差异。如何让存在认知差异的学生在每节课中都能有所收获、携手进步是教师面临的一项巨大考验。因此，教师要 探索 人工智能普及课程教学模式，才能促进其良好开展。
5.作品分享形式化
在学生制作作品的过程中，教师一般都忙于解决学生的各种问题，没精力用照片或视频记录每组学生制作的过程。制作完成后，受时间和设备的限制，课堂上也无法让每组学生都上台分享，一般最多只有一至两组学生可以展示，其他学生只能在不舍中拆掉作品。
此外，有时候还会因为学生准备不充分而导致分享的质量和效率不佳，过程性评价落实不到位。因此，教师要优化课堂评价模式， 探索 全员分享的途径，才能推动人工智能普及课程长久开展。
面对以上问题，笔者迎难而上， 探索 推动人工智能普及课程深入开展的有效策略，在教材基础上，结合校情学情，重构优化课程，开发出适合大班额教学的项目式学习人工智能普及课程。笔者带领学生放慢研究的脚步，加快实践的节奏，开展了基于学科核心素养培养的人工智能课程建设与实施。
二、小学人工智能普及课程设计
1.找准课程目标 提升学科核心素养
笔者所在学校开设了AI课程•爱生活课程，其目标定位为：通过主题探究活动，培养学生做智能 社会 的合格公民。课程旨在提高学生的创新能力、综合设计能力和实践动手能力，强调学生在直接经验和亲身经历的基础上，通过直接体验人工智能技术的应用获得丰富的学习体验，培养学生能够在生活中发现问题、在实践中解决问题、在活动中获得知识的能力。
2.重整课程内容 建立项目主题
笔者基于华东师范大学出版的“AI上未来智造者”丛书进行了人工智能课程项目的整合改进，设置了每个学期开展的项目，融入了主题探究与生活应用，解决了原有教材重技能、轻研究的问题，兼顾了学科融合与人文素养，并进行了“长程”设计，丰富了课程内容。
以第一册《AI上神奇动物》为例，在主题方面，将教材中原有的18个主题，压缩为3个，将12种动物的搭建和探究浓缩成3种，分别是鳄鱼的大嘴巴、大象的长鼻子、小鸟的翅膀；在技能方面，设计教学从设备的熟悉到舵机的深入探究再到传感器的应用，逐步推进；在计算思维方面，从单一程序到条件程序再到解决问题的综合编程，循序渐进。
此外，主题活动还结合了动物仿生学知识的学习、科学原理的探究、家乡动物的考察等实践体验活动，丰富了项目式学习的内容，整合了语、数、英、音、体、美等学科知识的应用，实现了项目式学习的有效落实。
三、小学人工智能普及课程的实施
1.组建“同心圆”智能团队-增强师资力量
教师团队是人工智能普及课程顺利实施的重要条件，笔者以“同心圆”的方式建立了我校人工智能教师队伍。
以信息技术和综合实践两学科的教师为圆心；以数学、科学两学科的骨干教师以及人工智能相关企业的助教团队为第二环，通力协作；以语文、音乐、美术、道德与法治、心理 健康 等学科的年轻教师为第三环，定期开展交流，研究如何应用学科知识解决人工智能学习中遇到的问题，这是课程师资力量的重要补充，能有效推动项目式学习的顺利开展。
2.巧设连堂课 保障探究时间
课时安排是人工智能普及课程顺利实施的有力保障。
开学初，我校教务处优先考虑人工智能普及课程的课时，安排为每周两节连堂课，为学生深入探究提供了充足的时间，保障学生的项目实践能深入开展，而不是“走过场”。连堂课安排在上午的第三、四节，方便学生完成学习后，有充分的时间整理设备，并让没有完成的学生可以利用放学时间改进，促进学习效率的提升。
3.开展项目式学习 促进深入探究
项目式学习是人工智能普及课程顺利实施的催化剂。笔者采用了以学生为中心、项目式、能发挥学生主动性、创造性和合作精神的学习方法。笔者设计的人工智能普及课程通过项目式活动开展，以项目的确定、发现问题、提出问题、制订解决方案、实践验证、再提出问题、改进方案、再实践验证、解决问题等为环节，全过程培养学生的工程思维，促进实践探究的深入开展。
以动物仿生学探究大项目为例，开展了“神奇的大象”和“与鸟交朋友”两个项目推进学习。学生从大象和鸟的仿生学知识起步，从大象和身边的鸟类入手，将大象的鼻子和鸟的翅膀作为重点，在结构和功能改进上进行探究，通过搭建和编程实现创意物化。
4. 探索 同课同构教学法 推动互助合作
同课同构是人工智能普及课程实施的有效模式，即两名(或两名以上)教师共同备一节课，并在同一个班级同台上课，发挥各自特长。
我校的人工智能课堂上最常见的就是信息技术和综合实践两个学科教师的同课同构。这一方式很特别，在连堂课中，教师会根据自身特长分工组织课堂教学；当发现学生在实践中出现问题需要及时反馈时，就直接上台组织大家讨论。
信息、综合、数学、科学四个学科的教师以及企业的助教团队每周会围绕一个主题开展研讨活动，根据项目式学习的推进，确定相应主题环节的任课教师。任课教师则针对同一个教学内容共同备课，并根据各自特长确定同课同构的具体组合。
5.建立“5EX”教学模型 扎实课堂实施
华南师范大学教授李克东提出的“基于项目的跨学科学习活动设计模型 — 5EX模型”，为人工智能学习方式变革提供了方向和指引。
笔者将其所涉及的知识通过创设真实应用场景引入课堂教学，通过小项目的方式引导学生进行体验与探究。如在“神奇的大象”项目中，项目组教师带领学生经历了5个环节、10个任务，具体为：
6.设计“行动者”学生手册 提供学习支架
“行动者”学习手册为人工智能学习提供了学习支架，笔者根据项目进行设计手册，学生根据手册任务开展活动和学习，记录过程。学习手册的设计弥补了原有人工智能教材主题零散、目标单一等问题，为项目式学习提供了学习支架。笔者在学生手册中建立的学习支架主要包括10个项目：主题分解、课外探究、搭建实践、编程探究、问题解决、学科探究、应用创新、拍摄分享、展示评价、收获拓展。
7.借助“人人通”网络空间 落实形成性评价
国家教育资源公共服务平台为人工智能课程资源分享与学生评价提供了有力支撑。平台可为学生推送学习资源，方便学生在家预习，在课堂上开展个性化学习。可利用“人人通”空间中的学生评价模块进行活动积分评价记录，让学生拍摄分享制作过程照片和作品视频。此举可以使得每一份作品在拆卸前都能得到充分展示和记录，学生和家长随时随地可以查看全班学生的分享视频，互相学习和点评。
网络空间中记录着学生人工智能学习的过程照片和视频，以及每个小组活动的积分情况，缓解了由于时间不足而使人工智能普及课程中的形成性评价无法落实的现象。
学生智能素养的提升，人工智能普及课程的建设和发展，成为新时代中小学校和教师面临的挑战，人工智能普及课程建设应更具有普遍性和前瞻性。教育主管部门和学校应对人工智能普及课程的落地与实施提供保障与支持，新时代教师应努力带领学生在人工智能浪潮中奋勇向前。
来源丨《中国现代教育装备》
作者丨郑雅芬，福建省厦门市思明区教师进修学校
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松鼠AI智适应教育平时是怎么上课的？
上课之前会有一个先行测试，找出孩子不会的知识点，然后进行高效学习，真人老师针对他有疑惑的部分再一次进行讲解，最后进行一个综合测试，也就是他的结课报告，报告中对他这一节课所学的所有内容还有他的掌握情况做了一个详细的分析，这样孩子的进步就显而易见了。
人工智能专业主要采用的是什么样的教学模式?
全部采用名师面授加视频辅助教学，为了让学员更好地掌握人工智能基础内容，在教学过程中，采用了企业环境和企业实战项目，完全搭建和企业项目一致的人工智能操作环境，把学习内容融会贯通并在实际项目中加以应用。
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