“会学习的相机”开发与教学应用
问题背景
自2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》,要求广泛开展人工智能科普活动,中小学开展人工智能教育已超过六年。其间,《普通高中信息技术课程标准(2017年版2020年修订)》《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》为中小学实施人工智能教育提供了政策依据和课程标准。当前,人工智能教育的重要性、必要性已然成为社会共识,但人工智能教学还存在一系列问题:一是对人工智能教育认识不完整、不充分,仅仅是学习人工智能科普知识、使用特定人工智能工具,而没有把人工智能教育的核心定位在AI模型上;二是人工智能模型的学习和应用一般基于Python环境,受制于学生认知能力,在义务教育阶段实施面临困难;三是即使有一些图形化编程软件、学习平台能够胜任模型训练,一般应用于创新竞赛,无法常态化应用于真实的生活场景。因此,在人工智能教育生机勃勃的义教阶段,无法体现学生的人工智能知识和能力——训练AI模型。
要改善这些人工智能教学现状,首先要从学生视角理解AI模型,使用通俗的形式表达智能设备“推理”“预测”等能力的产生过程,即为什么设备会具有智能功能;其次要开发一种学习工具式的智能设备,通过某种技术实现智能功能,并能应用在生活中;最后在学习和应用中要操作简单、模型部署便捷,要易于推广、普及。
当前人工智能教育聚焦于以机器学习为代表的模型训练,和“图灵测试”相比较,“会学习”能体现人工智能与人的联系。人的智能来源于学习,这更能让中小学生理解人工智能是“模拟、延伸和扩展人的智能”的科学。同时,人工智能视觉应用比较成熟,在生活中十分常见;图像数据也比较直观,符合学生认知特点,能相对直观地判断人工智能推理效果。因此,这个学习工具式的智能设备(以下简称“相机”)以相机作为形态,以“会学习”作为特点,给相机学习特定的图像数据,相机就具有特定的功能;给相机部署不同的模型,相机就具有不同的功能,如人脸检测、头盔识别等。本文以“会学习的相机”开发来试图破解上文所谈的人工智能教育困境。
“会学习的相机”设计与开发
1.设计原则
“会学习的相机”在设计与开发时应遵循以下原则。
(1)衔接原则
一是面向内容衔接。基于义教阶段学段分层结构,为了避免人工智能教育知识割裂,特别是实现“体验、训练、应用”等不同学习阶段目标时,以学习工具为媒介实现无缝衔接。如在一、二学段,在相机上部署不同的AI模型让学生体验各种人工智能。在三、四学段又可以在相机上部署自学习(预训练)模型,让学生体验相机是怎么学习的,甚至应用图形化编程开发人工智能应用项目。二是面向其他学习工具衔接。多年的人工智能教育积累了丰富的经验,也有一些比较优秀的工具、软件,如Mind+、Kittenblock、掌控板等。借助这些成熟工具及其生态,能更好地开展人工智能教育。
(2)便捷原则
一是便于教学,把各类传感器、主控、执行器等融于一体,像掌控板一样高度集成,方便教学管理和操作,实现大班教学。二是便于应用,包括模型部署和项目开发、使用。如在模型部署与体验等方面向“无门槛”“零基础”靠近,项目应用时能脱离电脑直接使用等。三是便于分享和学习交流。如同学们发布的个人AI模型能无差别地重新部署在相机上,分享模型、分享成果、分享快乐。
(3)拓展原则
虽然相机是为普及人工智能教育设计的,面向所有学生,让每个学生都能有自己的AI模型,但这些模型是最基础的,是培养全体学生人工智能素养。模型同时要兼顾到优秀学生的学习需要,为他们提供创新发展的环境,所以相机既要面向全体学生,也要面向创新人才培养。
2.功能设计
(1)育人功能
义教阶段共分为四个学段,虽然学生认知能力差异较大,但也有共同特征。如好奇性强、实践时间多,乐于在游戏中学习、在活动中学习。相机能激发学生学习兴趣、操作简便、随时可以使用、可玩性强。因此,选择图像分类与检测作为相机的人工智能功能定位。把摄像头作为图像采集的工具,借助开放平台算力训练模型,使用图形化编程完成项目实现。
(2)实践功能
“会学习的相机”支持人工智能学习成果实践,简化了学习步骤和学习时间,被称为“1320”实践机制,即对于已有AI模型,1分钟就能完成部署,体验效果。对于预训练模型,拍几下就能完成分类学习,3分钟教会相机学习。对于新模型,使用MaixHub在线训练平台或离线训练软件,20分钟掌握训练新模型,这些模型均能在生活中实践应用。就实践操作层面来说,1分钟完成部署,是把模型作为一种文件,把相机作为一种移动存储(如U盘),部署模型等于在电脑中进行复制、粘贴操作;重新启动相机就能运行AI模型。3分钟教会相机学习,是针对预训练分类模型(如二分类),可以拍摄两张不同类型的图片,然后拍摄一组属于这两类特征的照片作为训练数据,相机自动完成训练,具有分辨这两类照片(物品)的能力。20分钟学会训练新模型,是指通过在线平台掌握模型训练的原理、步骤及工具,能应用资源和工具训练出新模型,包括分类和检测两类AI模型。
(3)技术功能
依托国内开源生态,相机参考基于全志V831、MaixPy3的M2dock和基于乐鑫ESP32的掌控板开发原型,保留了M2dock人工智能特性和掌控板物联网主控功能。相机由人工智能模块和物联网控制模块组成,两个模块使用串口传输数据,实现了人工智能推理结果的拓展和应用,并和“过程与控制”融合,满足了信息科技课程的技术要求。相机保持了开源精神,把原型方案发布到开源平台,任何教师都可以制作或改良。
“会学习的相机”教学应用
1.课程规划
由于义教阶段信息科技课程标准的学段划分和内容安排,无法开展常规的、独立教学的人工智能教育,给中小学人工智能教育实施带来了挑战。但从第一学段开始,信息科技课程标准中就有人工智能教育相关的描述,如学段目标中有“体验文字、图符、语音等多种输入方式的表达与交流效果,有意识地使用数字设备处理文字、图片和声音”等表述;学段内容中有“语音输入、拍照识图、点读笔、智能语音助手、刷脸进门、智能可穿戴设备、数字化学习工具,扫码支付、扫码下载,依靠数据和大数据,因果关系、预测结果及以数据、算法、算力、传感器”等描述。可见人工智能教育可以融入不同学段的信息科技课程中。同时由于新课标面向全国,对于教育发展质量较高的地区,人工智能教育的目标和内容可能高于标准,因此,开展针对不同地区、不同学段的案例教学更符合当前实施人工智能教育的实际。
基于以上分析,结合相机特征,针对人工智能学习可以划分为以下四个阶段。第一阶段:认知体验。了解生活中的人工智能,认识人工智能工具,体会人工智能在学习、生活和工作中的作用和优点。第二阶段:辨别分析。知道数据在人工智能中的作用。在生活场景中理解人工智能的推理、预测和生成。第三阶段:实践应用。应用人工智能相关工具,经历生活、学习活动中的问题解决过程,体会过程中的科技与伦理。第四阶段创新部署:面对生活问题能采集数据、训练模型、部署模型、应用模型来创造性地解决问题,提升创新意识和能力。
以上这四个阶段的教学过程与策略,取决于学校实施人工智能课程的形式和安排。从第一学段至第四学段,独立教学的学段为三年级至八年级,可以根据四个阶段建设若干个教学案例,结合校情覆盖各学段,案例的实施也可以根据学校的课程内容动态调整。
2.课例开发
基于以上规划,在认知体验阶段,可以设计人脸关键点检测、身体检测等课例,学习部署已经完成的AI模型,体验效果。在辨别分析阶段,可以设计口罩检测、眼镜检测、数字识别等课例,了解模型推理的原理。在实践应用阶段,可以设计二分类学习、多分类学习课例,通过部署自学习(预训练)模型,体验机器是怎样“学习”的,知道数据、训练、推理等概念,并使用模型解决生活中的问题。在创新部署阶段,可以设计性别检测(分类)、文具检测(识别)、头盔检测(识别)等课例,掌握AI模型训练的一般步骤,独立训练新模型并部署到生活中解决问题。
课题:安全出行——头盔检测。
学段:第三、四学段。
时长:3课时。
目标:知道交通安全的重要性,自觉遵守交通规则;使用人工智能工具检测交通场景中的信息,知道人工智能推理原理,能让相机认识更多交通信息,如头盔、红绿灯、方向指示牌等。训练出多种关于交通安全的AI模型。
(1)项目导入活动
根据当前学生上下学期间交通事故易引起重大人身伤害的情况,学校要求乘坐电动自行车的同学上学时须戴好安全头盔。为了保障学生安全,对没有佩戴头盔的同学发出安全警示、提醒下次必须佩戴头盔。
(2)项目实施过程
活动一:分析问题、形成方案。在校门外安装头盔检测装置,具体功能为:发现电动车经过时,如果学生没有佩戴头盔,警示红灯,并播放蜂鸣声5秒;如果学生佩戴头盔,则绿灯提示,播放蜂鸣声1秒。
活动二:模型训练与测试。为了让装备识别出头盔,根据AI模型训练的方法,通过互联网采集100张含有头盔的图片。登录训练平台,导入50张图片,并为每张图片中的所有头盔部分打好标签。在线训练完成后,部署到相机,使用余下的50张照片进行推理测试,看是否能识别出头盔。
活动三:程序设计。根据场景模拟,如果家长驾驶电动自行车,学生乘坐,检测到两个头盔才符合安全要求。所以,当相机检测到两个头盔时亮绿灯,播放蜂鸣1秒钟;少于两个头盔时,亮红灯,播放蜂鸣5秒钟。
活动四:分享与交流。模拟校门外道路场景,项目组展示智能检测效果,看能否实现预定功能。分享项目实施过程的知识学习、能力提升和情感状态。
活动五:优化与拓展。通过采集数据,应用在线训练平台,我们让相机学会了识别头盔。其实道路上还有许多重要的交通信息,如“红绿灯”“方向牌”等,请学生尝试让相机学会识别(模拟场景的)红绿灯。
“会学习的相机”减轻了学校开展人智能教育的经济负担,可以快速形成校本化人工智能课程;课堂中,节省了AI模型训练和部署时间,降低了操作难度,使学生的创意不受工具条件限制,快速变成现实,培养了学生人工智能素养。
思 考
两年来,生成式人工智能的广泛应用,刷新了社会对人工智能的认知。人们不再像过去一样把人工智能当成“刷脸”应用,也不会像自动驾驶一样觉得既遥远又不成熟。大家讨论的焦点也从过去技术视角的“数据、算法、算力”转向普通大众能理解甚至应用的AI模型或“大模型”。而人工智能教育也越来越贴近生活,并在人工智能原理的基础上,向使用模型、训练模型转变,真正向延展人的智能发展。“会学习的相机”正好扮演这样一个角色,让学生从知识和概念中呈现生活化的人工智能,通过使用模型、训练模型发展人工智能素养。
作者单位 │ 江苏常州市天宁区教师发展中心内容来源 │ 《中小学信息技术教育》2024年第4期
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