高中人工智能教育中存在的问题

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高中人工智能教育中存在的问题

1.问题一：缺少问题简化环节，学生解决问题的思路不流畅

在普通高中人工智能课堂中缺少问题简化环节，部分教师可以做到引导学生总结情境问题，但是却忽视了对问题的分解。现实情境中不乏劣构与复杂的问题，而计算思维是解决他们的完美武器。在解决他们的过程中，理解是解决这类问题的关键，主要体现在学习者按照自身已有的知识结构，将问题分解为自己易于处置的小问题，并建立各小问题之间的关联及逻辑顺序，形成解决问题的思路。如若缺失这一环节，更易使学生在后续解决问题的过程中出现思路不畅，甚至不知道应该解决什么问题的现象。因此对问题进行简化、分解是有必要的。 2.问题二：缺少将抽象代码变成具体模型的环节，不利于学生认知的发展

一堂完整的人工智能课程的时长为45分钟，教师为了加快学生的学习速度，认为学生只需可以利用代码解决问题即可，没有启发学生自己绘制表示解决方案与算法设计的流程图。这种做法对于学生思维的发展是无益的，高中阶段的学生抽象思维发展迅猛，且他们的抽象思维正在经历由经验型向理论型的过渡。由于抽象建模环节的缺失，学生在将抽象代码转换为具体形象化的解决方案的过程会有困难，他们不能愈加深刻地理解代码，就导致在他们编写代码的过程中可能会出现思路混乱的状况，这就会造成学习时间的浪费，学生学习的信心也会大大受挫，最终很难高效的达成计算思维的培养。为了规避这种不好的现象出现，就需要在常规的人工智能课程中添加抽象建模环节，促进学生将抽象化的算法代码转换为易于学生理解的流程图。

3.问题三：缺失反思评估程序的环节，不利于学生深入理解代码

在常规的人工智能课堂中，学生只需通过编写代码顺利解决情境问题即可，并不需要对所编写的代码进行反思与评估，部分教师认为学生能够编写代码实现功能就意味着学生掌握了所学知识，对代码进行分析评估的过程会造成有限课时的浪费，因此没有存在的必要。由于缺失反思评估程序的环节，学生尽管能够实现问题的解决，但是并不能对效率不高的解决方案进行检测、识别和修复，不能进行思维过程的自我评判，因此常规课程中不易实现高阶的计算思维的养成。为了实现高阶计算思维的培养，就需要在常规的人工智能课堂中添加反思程序的环节，学生在对程序的可行性和最优性进行评估的过程，找到最为有效的解决方案，


使得学生在日后的学习中也能够主动地评估反思程序，通过调试和验证，提高学生识别、修复错误的能力，并在此过程中发现自己的长处和不足。 4.问题四：忽视了迁移解决问题的重要性，学生领会知识的方式单一

教师在常规课堂中很少会启发学生将所学的知识进行迁移应用，学生知识获得的渠道较为单一，学生无法对自己所学的知识进行总结升华，也无法对自身学习情况进行检测。2017版新课标中将计算思维水平划分为四个等级，其中水平三的要求为：学生能够将通过信息技术解决问题的过程迁移应用到学习、生活中遇到的其他问题的解决过程之中。由此可见，常规课堂虽然也可以实现编程知识的学习，但是却不利于高阶的计算思维的培养。迁移问题解决的过程是计算思维培养过程中重要的环节，情境问题的解决是课程的初级目标，将解决问题的过程进行良好的迁移，才能够将所学知识进行再次的升华，才能真正实现将教师的知识变成“自己的知识”，达成课程的终极目标。

总之，针对当前的人工智能课程在培养高中学生计算思维方面的缺陷与不足，需要对人工智能课程的教学过程做出改变，设计出更利于学生计算思维培养的学习活动，从而达成培养高中生计算思维的目标。

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