NLP助力小学低年级 AI体验教学的实例研究.docx

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1、自然语言处理（N1.P）是人工智能领域的一个分支，是一门涵盖了语言学、计算机科学、概率统计、机器学习、数据挖掘等内容的新兴交叉学科。在信息化时代，语文被视作信息的载体，语言文字信息的输入、理解和创作等成为学生语文能力发展的核心素养。在人工智能广泛应用的时代，汉语言与人工智能的跨学科应用已成为研究的热点，也成为小学课堂教学应用的实验地。在N1.P的跨学科应用中，Al汉语言部分的研究意义和实践需求可见一斑。AI汉语言与学习1 .低年级学生的认知特点、学情分析低年级的学生好奇心强，对新鲜事物充满学习兴趣，他们对AIN1.P是有认知需求和学习冲动的，但他们的知识基础较弱，学习能力的发展也处于初级阶段,

2、学习以知识本身及学习习惯为主。在缺乏应用或拓展的情况下，学生难免会觉得枯燥，影响长期学习兴趣的培养。2 .AI自然语言的体验教学体验式教学法创建的是一种互动的交往形式，重视师生的双边情感体验。教学过程既是师生信息的交流过程，也是师生情感的交流过程。对于低年级的学生来说，体验式教学是一种必要的教学方式，是从AI生活体验到AI课堂教学体验的进阶。体验活动注重交互，能引导学生主动参与，让学生在真实的情境下进行学习，激发学生的深层兴趣；恰当的体验活动能帮助学生理解Al的相关概念和结构，学生的学习经历参与体验一感知概念一作品呈现一分享所得的过程，逐步形成学习思维，培养学习能力。3 .A1汉语言与学科学习

3、对于N1.P而言，汉语言的理解、处理、创作被认为是一种高级的能力，是人工智能发达的重要指标。其中文本摘要、自动分词、词性分析和文本情感分析等，属于自然语言理解的基本技术，与学生汉语言的学习息息相关。在N1.P语义分析的基础上，引导学生对句子进行分析，如运用合理的想象对句子主干进行扩展，或有新的创作，以此培养学生对汉语言的学习能力。Al自然语言创作1.Al智能语音2011年，IBMWatSOn在电视问答秀中成功战胜人类的两名冠军选手，这不仅是因为庞大的服务器支撑了其巨量知识的学习，更是因为它进阶的学习能力：双关语、脑筋急转弯等这些特殊语言都能理解。在AlN1.P的课堂教学中，当教师与学生分享Wa

4、tson的故事时，适当地引入“数据挖掘”和“机器学习”的概念，让学生理解AIN1.P的工作原理。再结合“春游”体验活动一一与小度、小爱同学进行日期、天气、导航等问询类对话，让学生体验到Al智能语音的应用、科技的神奇。4 .A1会作诗教师出示下面两首以“春天”为主题的绝句，让学生参与文字对比的体验活动，尝试判断哪首是人写的，哪首是人工智能写的。学生结合自己的语文知识进行讨论并识别。A.竹外桃花三两枝，春江水暖鸭先知。篓蒿满地芦芽短，正是河豚欲上时。B.万里春天一线长，东风吹绿满池塘。小窗睡起无人语，独倚栏干看夕阳。教师在活动总结时，提出生成诗歌的人工智能系统。例如，诗歌创作系统“九歌”，是在学习

5、了几千位诗人的近30万首古诗的基础上，通过深度学习掌握了什么是押韵等知识，能创作出绝句、词、藏头诗等作品，这再次证明了大数据和深度学习对人工智能的重要作用。在文字对比分析的体验之余，学生使用“九歌”诗歌创作系统创作藏头诗。此时，学生的收获已不只是停留在好玩层面，而是多了对知识的理解和生成，多了结合主题的情感教育，此为N1.P体验教学的积极成果。5 .A1语言艺术对于语言学习来说，朗读是必要的学习内容，字正腔圆、流畅通顺是基本要求；而充分分析文本内容，感情饱满地诵读，则是散发语言魅力的关键。诵读是汉语言学习的组成内容，是语言视听的重要表现形式。对于AIN1.P来说，语言艺术是个大难题，但也是个值

6、得挖掘的研究主题。在小蝌蚪找妈妈一课中，教师带领学生运用N1.P语音合成技术进行段落朗读，体验不同声音的朗读效果。结合N1.P文本情感分析，选择合适的角色、语调、语速进行朗诵展示。在体验活动中，学生体会到特色朗读的趣味性，也在对比中学会判断语言艺术效果的优与劣，进而亲身体验，或模仿或创造，再进行成果展示及效果评价。整个体验教学学习情境突出，既有作品产出，又有学习思维的习得，培养了学生的深层兴趣，便于其进一步地创造。AI汉语言表达可视化“小蝌蚪找妈妈一一用SCratCh创编故事”是小学跨学科主题项目课程，结合语文、信息技术、美术、科学等学科知识进行融合教学。1 .原文学习，建立语言数据对原文进行

7、再阅读，逐段逐句分析文本，使用N1.P文本摘要，获得文本主要信息。依据N1.P自动分词及词性分析，抽取所需的名词、动词等关键词语，形成角色间的动作变化，并整理、归纳角色间形成的对话，建立需要可视化的文本数据，为汉语言可视化做好准备。在此过程中提高学生的信息意识和信息能力，培养学生的信息素养。2 .自主创编，培养创造性思维“小蝌蚪在找妈妈的过程中还可能遇到谁？”学生进行合理创编，教师在教学过程中用思维导图引导学生的思维发展与提升,，通过信息的归纳培养学生的语言建构能力和创造力，进而培养语文核心素养中的联想创作思维能力。3 .编程可视，增强语言画面感编程语言工具与汉语言可视化相结合，碰撞出的火花，

8、是柔和的、有艺术感的。针对创编后的角色及动态呈现，教师组织学生进行路线设计和对话设计，并用图形化编程语言呈现故事，运用动画效果阐释语言的美，培养学生对语言的画面感。4 .智能录音，展示语言艺术魅力课文里分别有小蝌蚪和鲤鱼、乌龟、青蛙的对话，结合文本情感分析，获得各个角色的特点及情感。运用配音师、配音变声器等APP进行个性化录音，如小蝌蚪的声音可使用“童声”配音员，用较快的语速演绎，乌龟的声音可使用“男声”配音员，用较慢的语速演绎，这样既能展示角色特点，又能呈现语言情感，增强语言画面的视听效果。对小学人工智能启蒙教育而言，N1.P跨学科应用成为研究的热点，不同年段可选择不同的教学方法和策略。笔者

9、相信，在未来，AIN1.P应用将进一步发展及成熟，不断影响我们的生活和工作，自然融入学习及课堂。以“会说话的数据”一课为例，着重研究小学阶段人工智能普及教育课程的实践与探索，以上海教育出版社人工智能小学版课程读本为蓝本，结合学生学情进行校本化的人工智能课程实施，并以该课程模块二“智能背后”中“会说话的数据”一课为例，阐述人工智能普及教育的具体实施方法和内容设计。【案例背景】为适应新时代背景下的发展需要，诸多学校已开始布局人工智能相关课程。我校在审视了较多现有相关读本、课程的基础上，选用由任友群主编、上海教育出版社出版的人工智能小学版作为我校人工智能拓展型课程的设计蓝本，并根据学校的实际情况、条

10、件和学生学情对该课程进行了校本化的改进与实施。经过一段时间的实践，我校取得了较好的效果。目前，该课程主要由以下内容组成，详见下表Io夫标数内容I畏为辱，你是傲主超：人工誓鸵是“么以我不是我人工*鸵的正世今生政手化生存人工管鸵的发要受程智堂的“送代”人工智鸵与蛀季化技裳的关系自我测正与智鸵体验模接2智钞后主我：人工智鸵的俎成兹森是人工看鸵芝襄的首类超级计翼力泞算力是人工智鸵及展的基比算.云是人工雪鸵的灵烹自我测铲与智空体验模W慈溺乏主理：人工智鸵的功能智鸵忆整务人工智鸵让我（的王W更野遭人工智程提芭主产效W知=品品类Ii人工普锄更多侬自我测钟与智能性模发4学会对金主题：/兴与人工智眩的关系你宏！

11、我吗人工智通但领会人类的*35创量的表达人类三样赵E程发士漕令人机关或长人机交立中的W典决思达自我测评号智鸵体验接彩狗挎未来主超：我们鸵做什么室垫“学”麴“习”人工智初较彳的以支寻找主台密礴”人工智鸵号主令X字的演立於智的代迎的f曲代的手东我测日号智鸵嗨在充分考虑我校学生学情之后，我们将该课程的学习对象设置为本校四、五年级学生。由于在学习该课程之前，学生需要具有一定的信息技术基础知识，也需要具备解决问题的基本能力，还需要了解一定的道德规范。而按照上海市教委颁发的教学计划，小学三年级学生会进行一学年的“信息科技课程学习。因此，从四年级开始学习该课程，是符合学生的认知规律的。以下就该课程模块二“智

12、能背后,中“会说话的数据”一课为例，阐述在小学阶段进行人工智能课程实践和探索的一些心得体会。【案例描述】模块二“智能背后主要讲述的是人工智能的三大法宝，即数据、计算力和算法，也就是人工智能实现的技术路径。数据是人工智能发展的基础，计算力是驱动，算法是核心，三者互相支持，缺一不可。模块二是在学生初步了解人工智能的发展历程和巨大影响，激发学习兴趣的基础上，帮助学生进一步深入了解人工智能技术背后的秘密，为其在后续模块中体验人工智能应用，并乐观思辨地对待人工智能建立认知基础。其中，”会说话的数据”是模块二的第一课。基于对学生情况的分析，我们仔细梳理“会说话的数据”一节内容，以评价为导向，整理了双向细目

13、表。模块二仍属于“人工智能”课程基础入门阶段的学习，考虑到学生对人工智能的认知还处于低层次水平，因此，在知识点能力水平的制订上，我们以知道和理解为主。在课的导入环节，首先通过播放一个人工智能介绍视频，引出人工智能发展的三件法宝数据、计算力、算法。然后，通过师生互动、举例说明的方式使学生初步了解数据有哪些具体的表现形式。根据小学四年级学生的实际情况，用生活中最常见的数字（电话号码、速度、数量等）来举例是最恰当也最容易理解的一种方法。之后，学生就可以进一步学习“除了数字以外，数据还包括很多其他形式的东西，如文字、图形、图像、视频、音频等，从而为本节后续的学习做好准备。理解数据的作用是本节课的难点之

14、一。为此，在观看视频和充分讨论的基础上，我们引入了一个“猜同学游戏”APP（详见图1、图2）进一步说明数据的作用：请一位学生在同学中找个好朋友，不要说出他的名字，老师来提问，学生来回答，看一看老师能不能猜出他是谁。这是教师在事前收集整理上课班级的学生数据后，通过决策树算法来实现的一个弱人工智能的应用实例，所采用的数据大多是一些表现学生显性特征的客观数据，例如学生的性别、职务等；同时，为了增加区分度，我们也引入了一些主观数据，例如学生的身材（偏瘦、一般、偏胖），主观数据的引入有助于减少出现相同特征学生的概率，但同时也降低了筛选学生的正确率。因此，在这一部分,我们还进行了程序代码优化，以保证在学生

15、使用的过程中，尽可能多地减少猜错的情况。“猜同学游戏”一共只有七个问题，让学生们一起玩，看看有多少人被猜中了，多少人没有被猜中。从实际使用的效果来看，学生们对于贴近他们生活的游戏非常感兴趣，课堂气氛非常活跃，而且游戏的猜中率也很高，基本稳定在90%以上。教师适时引导学生讨论“小游戏为什么会猜对，又为什么会猜错呢”，进而引导学生理解有效数据的重要性，让他们知道如果在问答过程中，提供了不正确的数据，人工智能就会反馈出错误的结果；同样，如果小游戏本身掌握的数据有错误，也会反馈出错误的结果。学生只有在理解数据的基础上，才可能进一步理解什么是大数据。然而，要让四年级学生理解大数据的5V特征，即VOIUme（大量）、VeIOCity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,显然是不可能完成的任务,这也是本课的第二个难点。由于多样性的特征在学习数据表现形式的时候学生已经基本了解，因此，在这里我们只选择让学生知道大量、真实性这两个特征，回避了高速、低价值密度和多样这三个目前学生还难以理解的特征。教师出示“猜同学游戏”所采用的所有数据，每个学生采用了8条数据，全班40名学生，一共320条数据，但这能不能被称为大数据呢？为什么不能呢？学生回答因为数据量不够多。教师则适时总结“只有当有效数据非常多的情况下，才能被称为大