人工智能课程实践探索

人工智能课程实践探索

姜旭

哈尔滨信息工程学院

黑龙江省哈尔滨市  150431

摘要：随着人工智能技术的不断进步，它在全球的经济、社会及文化进步中所扮演的角色变得日益关键。人工智能时代下，培养学生良好的信息技术核心素养已成为教育改革的必然要求。核心素养体现了人工智能课程的教育价值，它帮助学生在学习过程中逐渐塑造出正确的价值观、必要的性格和实际应用技能。学生的核心素养体现在信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任这四个方面，它们共同推动了学生在数字素养和技能方面的全面提升。

关键词： 计算思维；实践课程；跨学科；科学探究；数字素养

引言

经过对人工智能课程教学活动的详细整理和分析，从促进学生全面素质发展的视角出发，构建了一个全面的教学评价体系。这一体系强调了过程性评价和实践探究的重要性，有助于推动学生高级思维能力的成长，并为未来教育和教学改革提供了有价值的参考。将人工智能技术与教学评价体系紧密结合，可以有效地促进教学评价指标的多样化和教学评价手段的科学化，这对于推动我国教育教学现代化的创新进程具有至关重要的影响。

1人工智能课程构建原则

1.1遵循教学目标导向

构建人工智能课程的核心教学目标是培养学生的核心素养。在这个过程中进行教学评价，可以直观地反映出学生在不同阶段的核心素养培养情况，从而体现出教学评价的过程性、实践性和发展性。为了确保课程评价能够为日常的教育和教学活动提供有效的指导，教育工作者在人工智能课程的教学过程中需要进行全方位和分阶段的评估。这包括根据学生的实际学习情况来构建一个明确的教学评价框架，并对课程教学的总体目标进行细致的划分。结合学习阶段设定的逐步目标，对过程性评价进行了详细的整理，旨在构建一个既全面又能满足学生个性化发展需求的教学评价体系。

1.2基于学生学习方式

结合信息技术和教学评估，教育者需要重视情境评估和整体评估，确保评估方法和实施评估的工具都能为学生提供数字化问题的答案。在实际教学中，教师应当通过创设良好的教学氛围来激发学生的兴趣，提升课堂教学效率，促使其形成科学有效的学习策略，并养成积极的学习态度，从而推动学生全面发展。自主学习和合作学习是帮助学生增强学习能力的关键途径，它们可以鼓励学生独立、自主和个性化地解决问题。为了确保这一学习过程的高效性，教育者需要融合过程性评价与整体性评价，从而构建一个全面的教学评价体系，进一步激发教学评价的潜能，实现“以评促学”的教学理念”。在开展教学活动时，教师应注重创设相应的情境，通过多种教学方式调动起学生的积极性，促使其积极主动地投入到学习活动中，培养良好的数学素养。教师有责任鼓励学生积极地融入任务场景，为自己的学习旅程做好规划，主动地丰富和完善自己的知识体系，并强调与同学间的紧密合作。在完成各项学习活动之后，学生要及时反思并总结学习成果，提升综合素质。在这段时间里，教师可以灵活地运用各种评估工具，从教学内容、学习标准等多个方面对学生进行全面的评价，从而加强评价体系的作用。

2人工智能课程教学实践策略

2.1评价情景分析，促进决策推理

在这一教学环节中，教师有能力根据各种不同的学习需求来设计出具有针对性的教学策略和方法。其中，在提问陈述的过程中，教师应当引导学生通过对所学知识进行梳理、归纳和总结，形成完整清晰的思路，从而更好地完成任务目标。在提出问题的过程中，教师应具备在不断变化和复杂的生活环境中总结人工智能应用场景的能力，并能从这些场景中提炼出相应的教学素材。因此，教师应当注重创设真实、丰富、有趣的课堂情景，以此为基础引导学生主动地开展探究式学习，从而使其掌握更多的知识。此外，教师在教学过程中还需深入探讨情境教学环节的各个方面和技巧，并从鼓励学生从多个视角进行思考和评估的视角出发，旨在全方位地提高和发展学生的决策和思考能力。在问题解答的阶段，教师要注重将实际情况与预设目标进行对比，以此为基础开展后续教学活动。在问题解决的过程中，有必要通过一系列详细的操作步骤来协助学生建立明确的认知逻辑和解决方案，从而有助于他们构建完整的知识体系。在完成相应学习任务后，还要针对学生的学习效果进行科学的评估，从而为进一步深化教育改革提供可靠依据。在这一评估流程中，评价的内容已经变成了一个关键的工具，帮助学生更深入地探索问题，这包括了问题的提出、应用场景的深入分析以及预期的成果等多个方面。

2.2评价知识梳理，实现监管调节

在解决问题的过程当中，学生在理解和应对问题的方法上都会受到多重因素的作用，这导致了他们之间存在明显的个性差异。数学学科具有较强的逻辑性以及抽象性，如果不能很好地引导学生发现并提出问题，将导致学生思维僵化，无法深入思考问题产生的原因及解决办法，进而造成学习效果低下甚至丧失的结果。然而，不管解决问题的方式如何，我们的最终学习目标都应当是高度集中和专注的。为了达到这一目的，教师必须要重视学生自主发展水平的测评工作，并根据实际情况及时调整教学策略。这意味着教师需要针对核心议题对教学评估内容进行梳理，并增强学生的自我调整技巧。在这一评估流程中，核心的评估主题包括：对问题的深度洞察、为问题设计的解决方案、学习资源的整合，以及应用理论知识和分析技巧。为了实现这一目的，教师需要设计一些具体的教学活动以帮助学生建立知识框架、发展认知技能、培养自主探索精神。通过这些详细的评估活动，学生能够清晰地判断自己是否已经达到了预期的学习水平，并据此调整他们的学习习惯。在这个过程当中，教师需要注意到学生所掌握的知识深度与广度，并根据不同层次学生之间存在的差异来实施针对性的教学活动。在这一教学过程中，评定学生是否能够准确地识别人工智能的关键信息成为了一个至关重要的测试环节。

2.3评价项目落实，形成智能思维

在教学和实践两个环节中，学生不仅是解决问题的关键环节，同时也是引导理解人工智能如何解决实际问题的标准流程。通过对一个真实的智能产品研发项目进行分析，提出了在这一阶段开展以“学习—体验”为中心的教学模式，即基于人工智能的课程开发与实施。在学生执行实践项目时，教师应鼓励学生从信息技术和人工智能的视角去深入体验和理解实践过程，让明白应用人工智能所需遵循的标准推理路径，并对信息技术的持续更新有所了解，同时鼓励对相似设备的建模、技术等方面进行总结。在这个基础上，可以培养学生发现问题、分析问题、解决问题的综合思维模式及创新能力。因此，在这一评价环节中，应以学生的设计观念和能力为中心，全面考察学生在实践流程设计、核心算法构建以及程序代码执行等多个方面的表现。同时还需结合学生对不同智能硬件的认知程度和需求情况来确定相应的评价指标。这种过程性的评估方法，可以帮助学生初步培养利用人工智能技术来解决日常生活中的实际问题的意识。

结束语

简而言之，从传统的学习模式向高级人工智能的思维方式的转变，意味着从被动地吸收知识转向主动地进行探索和创新，从简单的线性学习方式转向更加个性化的学习体验，并从单纯的教师指导转向学生与教师之间的合作与共同成长。它要求改变原有的教育观念，以全新的视角来看待教与学过程中出现的各种问题，从而为实现新时代对人才的培养目标提供了一条切实可行的途径。这样的变革旨在培育学生的创新思维、批判性分析和问题解决技巧，帮助更好地满足未来社会的要求。

参考文献

[1]神崎洋治.从零解说智能机器人—结构原理及其应用.化学工业出版社.2018（10）

[2]唐聃.白宁超.冯暄.自然语言处理—理论与实战.中信工业出版社.2018（6）