基于计算思维为培养核心的小学人工智能课程的实践研究

随着人工智能技术的迅速发展和广泛应用，培养学生的人工智能素养和计算思维能力成为教育领域的一个关键任务。小学时期是孩子形成学习态度和思维习惯的关键时期，因此，小学阶段的人工智能教育尤为重要。然而，目前在小学人工智能教育领域的研究和实践仍相对较少，缺乏系统性和实证性的研究支持。

在实践研究前，笔者思考更多的是：什么是适合小学生的基于计算思维的人工智能课程？如何设计和组织相关教学活动和材料？通过基于计算思维的小学人工智能课程，学生能否提高他们的计算思维能力和人工智能素养？课程的实施对小学生的问题解决能力、创造性思维和合作精神有何影响？在课程实施过程中会遇到哪些挑战？有哪些解决方案和改进措施？

实践研究旨在通过基于计算思维为培养核心的小学人工智能课程，挖掘适合小学生的教学方法和内容，设计和实施一个基于计算思维的小学人工智能课程，培养学生的计算思维能力和人工智能素养，以及提升学生的问题解决能力、创造性思维和合作精神。

以下是笔者本人基于计算思维为培养核心的小学人工智能课程的实践研究的经验分享。

一、课程设计应该建立在以下理论基础和原则上。

1. 计算思维：计算思维是一种解决问题、设计系统和理解人工智能等方面的基本能力。课程设计应该围绕计算思维的概念和原则展开，培养学生的问题解决、创造性思维、逻辑思维和合作精神等核心能力。

2. 普遍性和适应性：课程设计应尽可能普及和适应各个年龄段和不同背景的学生。它应该提供灵活性和可扩展性，以满足学生的个体需求和学习风格。

3. 教学资源和工具支持：课程设计应考虑使用适当的教学资源和工具来支持学生的学习和实践。这些资源和工具可以包括计算编程环境（图形化编程）、机器人、电子积木等，并鼓励学生通过实践和探索来应用所学的知识和技能。

4. 深化理解和应用：课程设计应该旨在帮助学生深化对人工智能概念和原理的理解，并能够将其应用于实际问题解决中。通过实际项目和案例研究等活动，学生可以将所学的计算思维方法与实际场景相结合。

5. 跨学科整合：小学人工智能课程设计可以与其他学科进行整合，如数学、科学、语言艺术等。通过跨学科的教学活动，可以帮助学生将计算思维与其他学科的知识和技能相结合，提升综合能力和创新思维。

6. 实践和反思：课程设计应该促进学生的实践和反思，通过参与实际项目和团队合作等活动，学生可以将所学的计算思维技能应用于实际情境中，并反思学习的过程和成果。基于这些理论基础和原则，课程设计可以结合小学学生的年龄特点和学习需求，设计有趣、富有挑战性和能够培养核心能力的小学人工智能课程。

二、课程实施规划与组织的考虑。

1. 课程目标和学习目标：明确课程的长期和短期目标，以及学生应该在课程中达到的具体学习目标。这些目标应该与计算思维、人工智能素养和核心能力的培养相关。

2. 课程纲要和内容：制定课程纲要，包括各个模块的内容、学习任务和活动等。确保涵盖计算思维的基础概念、算法思维、数据分析和解决实际问题等方面的内容。

3. 教学方法和策略：选择适合小学生的教学方法和策略，如探究式学习、合作学习和项目驱动学习等，以培养学生的计算思维能力。通过直接指导、示范、案例研究和实践活动等方式加强学习效果。

4. 教学资源和工具：选择适当的教学资源和工具，如图形化编程、机器人等，支持学生学习计算思维和人工智能概念。确保教师和学生能够理解和有效使用这些资源和工具。

5. 课时和时间管理：根据教学计划和学校的课时安排，合理安排每个课时的活动和时间分配。确保充分利用时间并平衡课程的深度和广度。

6. 评估和反馈：制定适当的评估方法和标准，评估学生在计算思维和人工智能方面的学习成果。及时提供反馈和指导，以帮助学生进一步发展和改进。 通过合理的规划和组织，基于计算思维的小学人工智能课程的实施可以最大程度地激发学生的学习兴趣和学习能力，并培养他们的核心能力和创造性思维。

三、课程开展选定教学材料和工具。

1. 图形化编程：可以选择 Scratch、kitten、coding、mind+ 等。这些软件都是一种视觉化编程语言和编程环境，适合小学生学习编程和计算思维的起点。学生可以使用图形化积木块创建动画、游戏和交互式应用。

2. 机器人：机器人是培养小学生计算思维和人工智能意识的有力工具。例如，mblock 机器人可以帮助学生基于编程操纵物理机器人，设计和解决问题。

3. 电子积木：电子积木是用来构建和编程电子设备的模块化组件，如Micro:bit、Arduino等。通过这些电子积木，学生可以进行电路连接和编程实验，创造自己的电子发明和交互式作品。

4. 数据分析工具：为学生提供一些简单易用的数据分析工具，如Excel，用于收集、整理和分析数据，并帮助学生理解数据分析的原理和应用。

5. 开放学习资源：选择合适的开放学习资源，如在线教程、视频教程和互动学习平台，为学生提供自主学习和探索的机会，并丰富教学内容和参考资料。

选择教学材料和工具需要考虑到学生的年龄和能力水平，以及教师的教学经验和技术支持。这些材料和工具可以帮助学生建立实际的项目和应用，激发他们的创造力和解决问题的能力，进一步培养他们的计算思维和人工智能素养。

四、参与学生和教师的选择与培训。

1. 参与学生的选择：小学人工智能课程可以为全班学生提供学习机会，因为计算思维和人工智能素养对于所有学生都有益处。课程可以针对不同年级的学生进行适当的调整和细化，以满足他们的理解能力和学习需求。

2. 参与教师的选择：教师在小学人工智能课程中起着关键的作用。他们应该具备一定的计算思维和人工智能教育知识，并有兴趣和热情去引导学生。教师需要有一定的技术能力，以有效地使用教学工具和技术资源。

3. 教师培训：为了支持教师在小学人工智能课程中的教学，相关的教师培训是至关重要的。培训可以包括介绍计算思维和人工智能的基本概念、教学方法和策略的分享，以及教学资源和工具的使用培训。

4. 学生和教师的培训资源：为学生和教师提供适当的培训资源，如在线课程、学习指南、教学手册、示范课程等。这些资源可以帮助学生和教师更好地理解和应用计算思维的概念和技术工具。

5. 合作与支持：推动学校和教育机构之间的合作，共享和共同开发教学资源和培训工具。提供教师间的相互支持和经验分享的机会，以促进教师之间的专业发展和合作。

通过选择合适的学生和教师，并提供适当的培训和支持，可以确保小学人工智能课程顺利实施。这样，学生可以从中获得积极的学习体验，教师可以适应并有效地引导学生的学习。

五、课程实施过程和活动设计。

1. 引导学习：在课程开始时，引导学生理解计算思维的概念和原则，介绍人工智能的基本概念和应用领域。

2. 计算思维活动：设计和组织一系列的计算思维活动，包括问题解决、抽象化、算法设计和评估等。例如，让学生分析和解决现实生活中的问题，设计算法来实现特定的任务。

3. 创意项目：鼓励学生进行创造性的项目设计和实施。学生可以使用编程和其他工具来构建自己的项目，如创作一个动画、游戏、机器人控制等。

4. 学习小组或合作项目：促进学生之间的合作，组成小组进行学习任务的解决和项目的实施。这有助于培养学生的团队合作和沟通能力。

5. 实践和应用：鼓励学生将所学的计算思维和人工智能概念应用于实际情境中。例如，通过数据收集和分析，让学生发现和探索机器学习和数据分析的应用。

6. 项目展示和反思：学生在项目完成后进行展示，并进行反思和讨论，分享他们的思考、决策和成果。这有助于学生进一步思考和加深对课程内容的理解。

在课程实施过程中，教师扮演着指导和支持的角色，通过提供相关的指导和资源，引导学生思考、探索和解决问题。实施过程应注重培养学生的计算思维能力、合作能力和创造力，通过实践和反思来加深对人工智能的理解和应用。课程活动可以结合学生的兴趣和实际情境，使学生能够通过实践和合作实现学习的目标。

六、学生通过课程学习可以获得的学习成果

1. 计算思维能力的培养：学生能够通过学习和实践了解和运用计算思维的概念、原则和方法。他们能够通过分析问题、抽象化、算法设计和评估等步骤来解决问题。

2. 问题解决能力的提升：学生能够使用计算思维的方法和工具来解决问题。他们能够分析问题并设计算法来实现特定任务，培养独立思考和解决问题的能力。

3. 人工智能概念的理解：学生能够了解人工智能的基本概念和应用领域，包括机器学习、数据分析和人工智能伦理等。他们能够理解人工智能对日常生活和社会的影响。

4. 创造性思维的发展：学生通过设计和实施创意项目，运用计算思维和人工智能概念

新的解决方案和作品。他们能够通过发散和多样化的思考来展示创意和创新的能力。

5. 合作和沟通能力的培养：通过小组合作项目和课堂讨论，学生能够与他人合作、沟通和分享观点。他们能够有效地与他人合作，解决问题并实现共同目标。

通过这些学习成果，学生将能够发展出系统思维、创新能力、合作精神和解决问题的能力，这些都是他们未来学习和职业发展所需的重要技能。同时，他们还可以建立对人工智能的理解和应用，为未来科技时代做好准备。

七、教师和学生的反馈与评估

（一）教师的反馈与评估：

1. 教师观察和记录：教师可以观察和记录学生在课堂上的参与度、合作能力、问题解决能力和创造性思维等方面的表现，并根据自己的专业判断给予反馈。

2. 课堂活动的反馈：教师可以通过课堂讨论、小组合作项目或个人任务的评价等方式，收集学生对课程活动的反馈意见。

3. 课程评估：教师可以设计问卷调查或进行访谈，收集学生对课程内容、教学方法和资源的评估和建议。

4. 作业和项目评估：教师可以评估学生完成的作业、项目和任务等，了解学生的学习成果和技能发展。

（二）学生的反馈与评估：

1. 反馈和自我评估：学生可以通过口头和书面形式，给予课程、教学方法和资源的反馈意见。他们可以自我评估自己的学习成果和能力发展。

. 课堂活动的反馈：学生可以参与讨论、分享观点和经验，并提供针对课堂活动的回馈。

3. 项目和作品展示：学生可以展示他们的项目和作品，并接受同伴和教师的评价和反馈。

4. 问卷调查和访谈：学生可以参与问卷调查或访谈，表达对课程和教学的看法、观点和体验。 这些反馈与评估可以通过定性和定量数据的收集和分析，帮助教师了解课程的效果，了解学生的学习成果和体验，并根据反馈进行相应的调整和改进，提高课程的质量和学习效果。同时，学生的反馈和自我评估也可以帮助他们意识和反思自己的学习情况，提高自主学习的能力和意识。

八、课程的实施面临的问题和改进方案：

1. 教师自我提升：人工智能一日千里，发展飞快，需要教师不断学习，自我提升，才能更好地更新迭代课程内容。

2. 计算资源和技术设备：学校和功能室中可能缺乏足够的计算资源和技术设备。解决方案是争取学校提供更多的资源，或采取创新的方法利用现有资源，如合作使用设备和利用网络资源。

3. 学生理解和认知难度：小学生可能对计算思维和人工智能概念缺乏直观理解，难以掌握复杂的算法和思维模式。改进方案可以是通过使用图形化编程环境和故事化案例，以更具体和有趣的方式呈现概念，帮助学生理解和应用计算思维。

4. 跨学科整合困难：将计算思维与其他学科整合起来可能存在困难，学生可能在应用计算思维解决实际问题时难以将其与其他学科知识相结合。改进方案可以是设计课程项目和活动，以促进跨学科的学习和应用。

5. 课程评估和学习成果的量化：评估学生在计算思维和人工智能方面的学习成果和能力往往具有一定的主观性，难以进行量化评价。改进方案可以是制定明确的评估指标和标准，结合学生的作品展示和项目实践等进行综合评估。

不同的学校和教育环境可能面临不同的问题和挑战，在实施的过程中需不断进行反思和改进。通过与教师、学生和家长的积极合作，参与讨论和反馈，可进一步改进课程设计和实施策略，提供更好的教学体验和学习成果。

参考文献：

[1]Resnick, M., Maloney, J., Monroy-Hernández, A., Rusk, N., Eastmond, E., Brennan, K., ... & Kafai, Y. (2009). Scratch: programming for all. Communications of the ACM, 52(11), 60-67.

[2]Bers, M. U. (2008). Blocks to robots: Learning with technology in the early childhood classroom. Teachers College Press.

[3]Yadav, A., Hong, H., & Stephenson, C. (2016). Computational thinking for all: Pedagogical approaches to embedding 21st century problem solving in K-12 classrooms. TechTrends, 60(6), 565-568.

[4]Grover, S., & Pea, R. (2013). Computational thinking in K-12: A review of the state of the field. Educational researcher, 42(1), 38-43.

[5]Brennan, K., & Resnick, M. (2012). New frameworks for studying and assessing the development of computational thinking. Proceedings of the International Conference of the Learning Sciences, 2012(1), 75-82.