生成式人工智能在高中人工智能教学中的应用研究

本研究探索了生成式人工智能在高中人工智能教学中的应用,构建了生成式人工智能在高中人工智能教学中的应用策略。以“探秘课堂智慧之眼——体验人脸检测”教学为例,本研究验证了生成式人工智能在教学中的实际应用效果。研究结果显示,生成式人工智能工具能有效辅助人工智能教学,它们不仅可以作为教师的智能助手,协助教师准备教学资料、解决教学难点及评价学生作业,还可以作为学生的智能学伴,帮助学生进行课前预习、课堂互动学习和课后创新实践。研究表明,科学、有效地应用生成式人工智能能够极大地推动高中人工智能教学的创新与发展。

基于YoloV8开展高中人工智能项目教学——以“疲劳驾驶检测”项目为例

在人工智能时代背景下,中小学开展人工智能教学是时代所需、国家所需。但受制于教师的知识储备、教学资源与工具等因素,教师在开展高中人工智能教学过程中,常常难以引领学生利用所学人工智能知识去解决真实问题。YoloV8作为一种目标检测算法,具有低门槛、高界限的特点,适用于解决各种计算机视觉任务。本文以“疲劳驾驶检测”项目为例,展示了基于YoloV8进行人工智能项目开发的具体步骤与优势,其有利于提升学生的核心素养,也为教师在高中开展人工智能项目教学提供了一个新的视角。

基于STEAM项目式学习的高中人工智能课程设计与实施——以“人脸识别门禁”项目为例

本文结合“人脸识别门禁”项目教学实践,开展了基于STEAM项目式学习的高中人工智能课程设计与实施,希望能启发一线教师将人工智能课程设计与实施向深处走、向实处做,助力高中人工智能教育的落地推广。

高中人工智能课程项目案例资源设计与开发

随着新版《普通高中信息技术课程标准(2017年版)》的发布,案例教学资源尤其是具有情境性、复杂性、综合性、实践性等特点的项目案例教学资源的建设成了一项亟须解决的任务。面对目前项目案例资源严重不足的现状,文章在相关研究基础上,基于大数据时代背景下人工智能应用的视角,提出了基于大数据的人工智能应用开发框架,阐述了该开发框架所包含的网络爬虫应用开发和基于大数据的人工智能应用开发流程的设计。基于该开发框架并结合新版《普通高中信息技术课程标准(2017年版)》中的“人工智能初步”模块要求,构建了高中信息技术课程的人工智能应用设计框架。基于该设计框架,使用Python语言开发了有声小说、教育故事文本分析、人脸检测与人脸识别三个人工智能应用项目案例。这些项目案例融合了大数据、人工智能应用的典型特征,具有较好的迁移性,不但可以在高中信息技术课程中的“人工智能初步”模块以及其他模块中使用,其设计框架也为基于学科核心素养的高中信息技术课程教学的落地提供了一种解决思路。

高中人工智能教育应该教什么和如何教——基于四本《人工智能初步》教材的内容分析

作为基础教育阶段开展人工智能教育的主要载体和《普通高中信息技术课程标准(2017年版)》落地的重要依托,《人工智能初步》教材为人们理解人工智能教育提供了代表性样本。文章使用内容分析法,对目前完成的四本《人工智能初步》教材从知识内容、篇章结构、活动设计、评价方式和技术载体五个维度进行了全面分析。研究发现:教学内容方面,教材覆盖了人工智能概念、特征、发展历程、核心算法、典型应用、模块开发、伦理与安全等学科大概念及知识点,各有侧重和拓展;篇章结构方面,四本教材风格各异,章节流程明晰;活动设计方面,主要通过研究性、项目式、探索式活动引导学生拓展思维,具有丰富性、趣味性和协作性等特点,兼顾了知识建构的深度和广度;评价方式方面,均以基于项目的学习评价为主、知识测试为辅,将学生高阶能力发展置于首位;技术载体方面,主要选用国产人工智能开放平台和Python语言。受多种因素的影响,每本教材也各有不足,文章讨论了可能的改进思路。

高中人工智能课程项目资源包的设计与实现

人工智能与课程融合迫在眉睫,但相关的课程资源相对缺乏,迫切需要人工智能教育方面的课程设计与教学创新。基于此,文章围绕信息技术学科核心素养,结合人工智能学科特点及ADDIE教学设计模型,构建了高中人工智能项目资源包的设计框架,并依此框架从项目主题确定、内容设计与开发、项目实施与项目评价等环节开发了一套面向高中的人工智能课程资源包——“校园新时尚,垃圾分类我先行”,以期为一线信息技术教师开展人工智能教育及其课程资源开发有所借鉴。

高中人工智能课程实验教学资源建设探索

高中人工智能课程实验教学资源建设探索是一个全新的研究领域.首先梳理当前国内外相关研究的进展情况及存在的问题,然后在分析高中信息技术新课标内容的基础上,提炼出人工智能实验类别和典型应用场景,最后提出高中人工智能实验教学资源的建设方案.

高中人工智能课程的表现性评价框架设计与分析

人工智能教育有其特殊性,这也决定了它的评价方式不能只取决于纸笔测验,“唯分数论”。通过分析高中人工智能课程的特点,试图探索符合高中人工智能课程特点的有效课程评价模式,并结合表现性评价框架,设计高中人工智能课程的评价方案,旨在更深层地培养学生的设计思维、计算思维等高阶思维能力,为教师开展人工智能课程提供有价值的参考。

聚焦“抽象”和“建模”的高中人工智能教育实践--以“监督学习中的预测和分类”教学为例

衔接贯通大学与中学人工智能拔尖创新人才培养的高中人工智能课程侧重于对问题的“抽象”与“建模”。本研究分别以“监督学习中的线性回归预测”与“监督学习中的感知器分类”教学实践为例,详细探讨如何在教学实施过程中针对问题分析开展“抽象”,并在“抽象”的基础上实现“建模”,最终培养和发展学生的计算思维,完成对相关人工智能应用核心原理的理解,并在一定程度上反作用于数学关键能力的培养,让学生对知识也能够有更多角度的理解,以推进拔尖创新人才培养的持续、健康发展。

指向计算思维的高中人工智能课程设计与实践研究

本研究探讨了计算思维在高中人工智能课程中的具象化设计与实践,并结合实例将计算思维的核心要素——问题界定、抽象特征、建立模型、组织数据、设计算法、制订方案等,有效地融入并体现在高中人工智能课程教学过程中,进而提升学生的计算思维能力和创新能力,为其未来的学习和工作打下坚实的基础。

探索AI普及课程 发展学生计算思维

《新一代人工智能发展规划》《普通高中信息技术课程标准(2017年版)》和《教育信息化2.0行动计划》等为我国人工智能教育的发展提供了重要指引,明确了高中人工智能教育的目标定位和内容框架。上海市卢湾高级中学在日常教学任务中加入了针对高一学生的人工智能普及教学。文章总结了在AI普及课程校本教程编写方面进行的一些探索,对教程的知识内容、框架结构、实验平台、活动设计等多个维度进行了全面分析,探讨如何在实践中引导学生发展计算思维。