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如何自信地开启“人工智能教育” | 头条

发布于:自主招生网 发布人:百学 人气:0 发布时间:2019-07-02
摘要:作者 | 杨晓哲 来源 | 教育技术 人工智能听上去很神秘,人工智能人才甚至成为了社会追捧的对象。自然而然,人工智能教育成为了大家关注的焦点。从新版本的普通高中信息技术课程标准中,在课程模块上来看,人工智能教育渗透到必修课程中,同时又单独开设了《

  作者 | 杨晓哲

  来源 | 教育技术

  人工智能听上去很神秘,人工智能人才甚至成为了社会追捧的对象。自然而然,人工智能教育成为了大家关注的焦点。从新版本的普通高中信息技术课程标准中,在课程模块上来看,人工智能教育渗透到必修课程中,同时又单独开设了《人工智能初步》选择性必修模块。

  在几个月的时间里,我们组织了一个小型项目,来自38所学校的教师一起学习研究“编程与计算思维”,在与老师们更进一步地研讨中,产生了大量新的想法与新的创意。感谢老师们的金点子与活力,这也让我对人工智能教育有更进一步的理解与思考。

  如何自信从容,循序渐进地开展人工智能教育呢?

  以下分享几个案例与思考。

  1

  知道·新闻中的人工智能

  我们都知道,也总是听说,新闻里的人工智能。无所不知,无奇不有,连学生也多少了解一些。他们也在谈论人工智能与人类工作的关系。

  2

  领会·生活中的人工智能

  从新闻的“远距离”,到生活的“近距离”,我们发现生活中已经有非常多的人工智能能够直接接触到。比如,每一次用人脸解锁智能手机屏幕。家里的扫地机器人。还有,那有点有趣,可以对话的语音音响。它们都或多或少地运用到人工智能。

  3

  评价·可以体验的人工智能

  再进一步,我们不仅体验人工智能应用,还可以更多维度地通过评价,来进一步解析人工智能。

  现在,在路边遇到花花草草,拿起手机里的“形色”软件,发现它特别万能,什么植物,哪怕就是远远地拍一张照片都可以识别出准确的植物名称。这个软件的人工智能真是太强大了。

  但有意思的是,如果你自拍,或上传一张人脸照片,奇怪的事情发生了。例如,我根本不是某个植物,可是软件还是尽可能地猜。这个软件告诉我,我可能是柿子。

  为什么,形色会出现这个缺陷呢?从中我们又可以思考什么?

  弱人工智能与强人工智能?

  想通过图灵测试并不容易?真的有必要都通过图灵测试吗?

  这个缺陷真的不可以修复吗?如果可以修复,你将如何实现?

  4

  分析·人工智能的惊奇一刻

  再进一步,我们开始尝试整个人工智能的关键步骤。

  有这样一个网站平台,在这个平台上,你只需要跟着网站给出的文字,照着念出来。大约朗读了几段文字,5-10分钟之后,网站就开始为你的声音建模。之后,你输入你从未说过的话的文字,网站可以模拟你的声音,说出你从未说过的话语。这是多么让人惊奇的一刻。

  从而,我们也进一步地理解了给人工智能喂养“数据”,通过数据生成模型的过程。

  这个网站也通过各种渠道告诉其他人,我们的平台具备这样的人工智能技术。但你不能用它来做坏事。这就是需要强调的人工智能伦理,加强信息社会责任的培养。

  5

  应用·打开人工智能的“黑箱”

  这个时候,学生们已经越来越期盼打开人工智能的“黑箱”。

  进入应用层面,非常依赖多维度大量的数据集。这方面的数据集并不容易找到。典型的几个数据集被反反复复地使用。其中一个,泰坎尼克号全体成员的数据集与最终是否幸存结果的完整数据,成为一个典型的可以应用的案例。

  在这个数据集中,每个人的数据包括了性别,年龄,身高,体重,购买船票的仓位等级,家庭收入金额等等。这些数据集与是否幸存这个结果数据同时提供。你可以用数据集的其中一部分用来创建计算模型(例如使用5000个人的数据集作为来源)。仅仅使用,决策树的算法来构建模型作为第一次的尝试。然后,对该模型进行预测准确度的验证,给该模型500人的多维度数据,让这个人工智能进行这些人的幸存预测。结果,预测的准确率竟然非常的高(超过90%)。

  在这个实战的例子中,是一个完整的通过数据,建构模型,进行预测的全过程。学生们完整的实践这个案例之后,就可以迁移到其他案例中。学生们就可能想到,如果我收集到不同的数据集,我是不是可以预测一个人什么时候生病?或是预测一个人的财富收入?幸福指数?

  当预测不准确的时候,是数据的问题,还是算法的问题,还是哪里出了问题?

  当然,需要学习的还有很多,学生们可以跳出一个个的算法,不至于迷失其中,去学习更多的算法和模型,甚至一步步深入到更综合的应用之中。

  6

  创造·人工智能赋能

  并非,非得到最后一步才想到创造,可以在过程中穿插。人工智能赋能我们每一个人,学生们完全有能力站在全新的角度面对问题,思考问题,解决问题。

  最近,上海市开始了大力推行垃圾分类。一看垃圾分类的规则,不正是所谓的固定规则,重复操作的成熟领域吗?这不正是人工智能最擅长的领域吗?为什么需要人来垃圾分类,而不是机器?

  我们是否站在人工智能的视角去面对社会问题?

  当然,市场也反应迅速,大量小程序与应用程序应运而生。例如,用语言说出你要扔的垃圾,自动帮你想好分类。

  但是,这还远远不够。结合外置的硬件,传感器,开源硬件,难道就不能进行全自动化的垃圾实物分类吗?

  未来充满想象,将人工智能运用在新的领域内不断尝试,综合应用,创新实践,也是重要的一个环节。

  普通高中信息技术课程标准2017版本中,信息技术学科的核心素养为:信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任。信息技术的核心素养,作为信息技术学科培养一个人的育人价值所在。其背后隐藏的学科核心大概念:数据、算法、信息系统、信息社会。

  人工智能教育的本身不仅仅是编程教育,技能教育,而是意识层面、思维层面、实践层面、责任层面的教与学历程。

  第一步总是艰难的,

  只有深入才有意思,

  只有实践才能去伪存真。

  期待,我们更加自信,可持续地与学生们开展人工智能教育。于此同时,在教学互动中,迭代更新,可持续发展。

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