林其梅

随着基础教育课程改革的推进，人工智能课程及其制度建设成为教育理论工作者和中小学教师关注的焦点。人工智能课程落地研究是指为有效开展人工智能课程而建立的规范体系，其具体体现为一系列显性和潜在的规则。人工智能课程落地研究的建立对人工智能课程的有效开展具有重要的理论意义和实践价值。

● 传统课程教学模式的改进与创新

1.传统人工智能课程教学模式的主要缺陷

教学实践中的教学研究是广泛存在着的，从其教学模式来讲，可分为三种类型：第一种是班级授课制，通过上级行政推动，促进团队学校开展教学研究工作;第二种是社团化的形式，通过团队学校创新和开展教学研究;第三种是校本课程形式，通过从事教学研究的教师个人自我规划来适应变化的教学情境。班级授课教学模式主要以各级课程室为中心，指导、规约学校和教师的课程活动，该模式便于集中优势解决带有普遍性的教学问题，在统一的国家课程模式下曾经发挥了积极而有效的作用。但这不能适应人工智能教育发展的需要。

2.对传统课程教学模式的改进与创新

人工智能课程实施后，单一的、自上而下的课程教学模式已不能解决学校所遇到的人工智能教学问题，急需适宜班级授课制的课程模式。人工智能教学研究，从制度层面讲，属于自下而上为主、自我更新为辅，两者相互结合的课程制度。学生在教师的组织和领导下，根据学校特色、教学实际建立相应的课程规范和指标。这些规范和指标在内容上更加具体，具有个性化特点。学生作为研究者可以建立、实施人工智能课程落地研究。

● 人工智能课程落地研究策略

1.厘清课程内容，编写人工智能区本教材

现有的人工智能课程依据成人的技能基础编写，其中的设计脉络及行文习惯均以成人为基础，需要阅读者具有一定的编程基础、电子技能技术及部分专业名称的积累量。对于义务阶段的学生来说，课程内容无法满足其学习要求。据此情况，笔者工作室成员开展了针对性的课程内容梳理，将其中适应义务教育阶段的内容提取出来，进行针对性的改编，结合学生的阅读习惯和认知水平，编写适合本阶段学生学习能力的区本教材，录制相关微课，制作配套的教程。

例如，人工智能课程中的“图像识别”内容，其中涉及的技术是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。图像的传统识别流程分为四个步骤：图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。

此部分内容经过改编后，新编为“智能校园贩卖机”，用人脸识别刷脸支付，用二维码技术完成货物的筛选，为学生创设了符合生活经验的认知环境，降低了学习难度，收到了良好的教学效果。

2.个性化订制校际课程

人工智能课程是在教学中进行研究，在研究中改进教学，是教学与研究的内在融合。鼓楼区名师工作室结合各校具体调研的情况，建立符合各校具体情况的人工智能课程落地方案，在课程体系上为各校从事教学研究提供规范，为教师实践智慧的生成提供教学模式上的保障，为人工智能课程质量的提高提供条件。

例如，南京市琅琊路小学确立了“创享吧人工智能学院”，将人工智能课程在六年级全体学生中进行普及教学;南京市汇文学校小学部确定了“科信一体化课程实施方案”，将人工智能课程与科学课进行融合性教学，扩展了课程的容量和范围;南京市紫竹苑小学确定了“娃娃人工智能科学节”，将人工智能作为学校基础建设的内容之一，在校园中处处体现出人工智能的元素，实施多维度教学渗透。

3.扩展优势共享资源

人工智能课程属于稀缺型教学资源，需要由各层次学校的教学领域体现共同基础要求，是区域范围内全体学生必修的课程。在培养学生的核心素养过程中它们都应该发挥重要作用，这个作用体现在每个学科特有的育人价值，即学科核心素养（如语言能力、编程能力、思维品质、学习能力）上。由于地区差异，部分名校具有较好的学科基础，部分薄弱学校缺乏必要的师资和硬件设备，限制了学科的发展。基于以上的情况，工作室展开了人工智能课程的“共享策略”——共享师资、共享课程、共享场地、共享资源等多层面的活动，通过教师交流、骨干教师送教、多层次专项帮扶等形式，达到区域课程共进的目标。

4.实践层面的人工智能课程落地教学模式探究

人工智能需要崭新的教学模式，需要在传统的信息技术课程的基础上，建立更深层意义的课程文化。通过除旧布新，消除旧的研究传统，形成新的教学模式。落实在中小学信息技术学科教学中，具体物化为三种模式：在以相关设计为主线的学习活动中，落实对象化思维和过程思维，借助类学习工具实现计算思维的培养过程;在以内容解析为认知导向的学习活动中，培养学生的抽象思维和可视化思维，建立知识图景;在基于问题解决的学习活动中，通过工程思维的过程，找到问题求解的最优途径，提升学生的人工智能项目的规划能力。

例如，在传统教学的“语音识别”内容中，一般有“导入”“新授”“巩固”“总结”四部教学过程;在新型的人工智能项目中可以进行修改，将任务先行，通过学生的体验前置、概念认知后置，形成先感知，后探究，再学习概念，最后设计作品的方式。这样的方式适于人工智能项目的有效教学，能够满足教学的需求。

● 研究过程的反思

1.形成整体性、合作性的研究氛围

在传统的课程管理体制下，教师课程要对上级负责，教师之间缺乏合作与交流。教师间的横向交流与合作缺乏内在教学模式。人工智能课程落地研究要求学校形成一个“研究共同体”，能够消除教师在传统课程体制下形成的依赖和服从的研究心态，营造整体性、合作性的教学研究氛围，使教师和学校成为本真意义上的研究主体。

2.构建“学习型组织”

“学习型组织”是指具有学习能力的行业组织。“学习型组织”与学校联系起来，建立跨校“学习型组织”是学校的应然诉求。人工智能课程落地研究的建立为学校成为“学习型组织”提供了条件和制度保障。在后期的研究中，工作室将重点推进组织的引领和统筹工作，将人工智能项目进行有效的推广，让学习型组织成为推动课程发展的动力。

3.及时调整学习内容

人工智能课程的内容更新速度极快。在人工智能课程中，无论是教师自我反思、专家专业引领，还是教师之间同伴互助，都需要自觉的、临场性的、个性化的学习，追求学习的即时性、及时性和有效性。人工智能课程落地研究就是要营建一种不断更新的学习文化，并通过组织的力量为教师的学习和研究创造条件。