基于AI开放平台的人工智能教学初探
基于人工智能的课堂教学智能监控系统
基于人工智能的课堂教学智能监控系统一、背景近年来人工智能技术的兴起，为教育信息化、个性化、智能化的发展提供了一个全新的思路，该场景需求围绕人工智能技术服务于课堂教学，尝试建立一套基于人工智能的课堂教学智能监控系统，为促进学生个性化成长，辅助改进课堂教学，打造智能高效、富有智慧的课堂教学环境提供一条新的探索之路。
传统教学缺乏量化的分析手段，无法及时发现“教”与“学”过程中存在的问题。
利用AI人工智能相关技术，聚焦人脸识别、表情分析、行为识别、大数据技术与教学目标的深度融合，实现基于行为、人脸面部表情识别的学生兴趣度识别，借助大数据技术对学生的行为反馈，对上课的教学效率进行针对性智能分析，从而使教学管理、教学方法等过程更加智能化，让人才培养更加信息化、个性化、智能化。
场景需求中包括视觉识别和数据分析两部分，其中视觉识别主要包括人脸识别、表情识别、行为识别，上述视觉信息的实时识别抓取，为课堂教学的智能化监控提供了数据来源，从而将视觉识别和数据分析形成有机的整体。
二、技术方案2.1 整体技术框架基于人工智能的课堂教学智能监控系统包含如下内容：1、基于AI人脸识别的无感化考勤（学生、老师）2、基于AI的学生行为分析3、基于AI的面部表情识别4、基于大数据分析的学生兴趣度及教学质量分析系统整体框架如下图所示，包括前端摄像头采集、AI智能盒子，AI算法运行在AI智能盒子上，可降低计算成本，也便于部署。
最后对统计结果进行展示。
人脸检测识别表情识别行为识别大数据分析AI 算法听讲举手起立趴桌子玩手机低头正常开心生气惊讶悲伤恶心害怕课堂活跃度分析课堂行为与成绩兴趣度模型构建图 基于人工智能的课堂教学智能监控系统整体框架2.2 技术路线2.2.1 基于AI 人脸识别的无感化考勤（学生、老师）为提高学校的考勤效率，减轻教师负担，防止代考勤，走班，同时也方便学校、家长对老师、学生考勤情况的了解，采用基于AI 的智能人脸无感化考勤，包括：➢ 学生的无感化考勤学生人脸库的注册管理，包括注册、删减、更改注册等；人像的抓拍验证比对，包括学生实到人数统计，未到人员通知，补签等功能； ➢ 老师的无感化考勤老师人脸库的注册管理，包括注册、删减、更改注册等；老师代课、迟到、早退的考勤识别。
人工智能时代计算机课堂教学模式探究
人工智能时代计算机课堂教学模式探究随着人工智能技术的发展，计算机课堂教学模式也发生了变革。
本文将探究人工智能时代计算机课堂教学模式的特点和优势。
人工智能时代的计算机课堂教学模式强调个性化学习。
传统的课堂教学往往是一种统一教学的方式，老师在黑板上讲解知识，学生跟着做笔记。
而在人工智能时代，利用人工智能技术可以根据学生的个性化需求和学习进度，提供定制化的教学内容和学习路径。
通过学习管理系统和智能教育平台，可以根据学生的学习情况和兴趣偏好，推荐适合的学习资源和学习活动。
这种个性化学习的方式可以更好地满足学生的学习需求，提高学习效果。
人工智能时代的计算机课堂教学模式注重学生的参与和互动。
传统的课堂教学往往是以老师为中心的，学生被动地接受教师的讲解。
而在人工智能时代，教师可以利用人工智能技术创建互动式的教学环境，鼓励学生积极参与课堂。
教师可以通过在线互动平台进行课堂讨论和问题解答，让学生更加积极地思考和提问。
教师还可以利用虚拟实验室和模拟实践平台等技术，让学生在课堂上进行实际操作和实验，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。
人工智能时代的计算机课堂教学模式强调跨学科和综合能力培养。
传统的计算机课堂往往是以教授专业知识为主，很少注重与其他学科的融合和综合能力的培养。
而在人工智能时代，计算机已经成为了各个学科和行业的基础工具和核心技术。
计算机课堂教学也应该注重与其他学科的融合，培养学生的综合能力。
可以结合数学、物理等学科，引导学生通过编程实现数学模型和物理实验的模拟。
这样的学习方式，不仅可以提高学生的计算机技术水平，还可以培养学生的综合能力和解决问题的能力。
人工智能时代的计算机课堂教学模式强调实践和项目驱动的学习。
传统的计算机课堂教学往往偏重于理论知识的传授，学生很少有机会进行实际操作和项目开发。
而在人工智能时代，计算机技术在各个领域的应用也越来越广泛，因此学生需要具备实际操作和项目开发的能力。
人工智能技术可以提供丰富的实践和项目驱动的学习资源和工具，例如虚拟实验室、开放式实验平台等，让学生在课堂上进行实际操作和项目开发，提高他们的实践能力和创新能力。
人工智能辅助的智能教育平台开发
人工智能辅助的智能教育平台开发随着科技的不断进步，人工智能（AI）在各个领域都开始发挥着重要的作用。
其中，教育领域也逐渐开始利用人工智能技术来改进传统的教育方式，并建立起人工智能辅助的智能教育平台。
这样的平台不仅可以提供个性化教学和学习支持，还可以为教师和学生提供更高效的教学和学习体验。
一、智能学习和评估人工智能辅助的智能教育平台可以利用机器学习算法来分析学生的学习数据，并根据学生的特点和需求提供个性化的学习建议和指导。
通过分析学生在平台上的学习行为和表现，平台可以快速识别学生的学习强项和薄弱点，并根据这些分析结果为学生提供相应的学习资源和练习题目。
同时，平台可以根据学生的学习进度和理解程度，自动调整难度和内容，从而提供最合适的学习体验。
此外，平台还可以利用人工智能技术自动评估学生的学习成果，为学生提供即时的反馈和评估结果，帮助学生更好地了解自己的学习状况并进行调整和提高。
二、教师辅助和教学资源支持人工智能辅助的智能教育平台可以帮助教师提高教学效率和教学质量。
平台可以自动分析教师的教学过程和教学材料，根据学生的学习状况提供相应的教学建议和指导。
例如，在教学内容方面，平台可以根据学生的学习情况推荐适合的教材和教学资源，帮助教师更好地准备教学材料。
同时，平台还可以提供一些辅助工具，如智能批改系统，帮助教师更快地批改作业和评估学生的学习成果。
此外，平台还可以提供教师专业发展的支持，例如提供教师培训课程和教学经验分享平台，帮助教师不断提升自己的教学能力和专业水平。
三、互动社交和学习支持人工智能辅助的智能教育平台可以提供互动社交和学习支持，帮助学生在学习中建立学习社区和合作学习的机会。
平台可以提供在线讨论和学习群组的功能，为学生提供一个交流和互动的平台，让学生可以相互协作、交流学习经验和解决问题。
此外，平台还可以利用人工智能技术来解决学生在学习过程中遇到的问题。
例如，平台可以提供智能问答系统，帮助学生回答问题和解决疑惑。
基于人工智能的智能化智能教育平台设计与开发
基于人工智能的智能化智能教育平台设计与开发智能教育平台是基于人工智能技术的创新教育方式，致力于提供个性化、自主学习和智能辅导的教育环境。
在这篇文章中，我将探讨基于人工智能的智能化智能教育平台的设计与开发。
首先，智能教育平台的设计需要考虑学生个体差异和学习需求的多样性。
通过人工智能技术，平台能够根据学生的学习情况、兴趣和能力等数据来个性化地推送学习资源和教材。
例如，平台可以根据学生的兴趣偏好给予适合的学习材料，或者根据学生的学习进度和掌握程度给予相应的教学建议。
这种个性化推送的方式能够激发学生的学习积极性，促进学习效果的提升。
其次，智能教育平台的设计还应包括智能化的学习辅导功能。
通过人工智能技术，平台可以提供智能化的学习辅导，如智能答疑、错题分析等。
学生可以在平台上随时提交问题，系统能够快速识别并给出准确的答案或解答方案。
同时，平台还可以根据学生的答题情况进行错题分析，给学生针对性的学习建议。
通过智能化的学习辅导，学生可以更好地理解和掌握知识，提高学习效果。
另外，智能教育平台的设计还需要注重学习过程的监测与评估。
平台通过人工智能技术能够对学生的学习过程进行全方位的监测和评估。
它可以记录学生的学习时间、学习行为和学习动态，分析学生的学习风格和学习习惯。
同时，平台还可以结合教师的评价和反馈，对学生的学习情况进行评估和分析，帮助教师更好地了解学生的学习进展和问题所在，并提供相应的教学支持。
在开发智能教育平台时，需要优先考虑人工智能技术的应用。
首先，需要建立一个庞大的学习数据库，以收集和存储大量的学习材料、习题和学生学习数据。
这个数据库是智能教育平台的核心，能够为学生提供丰富的学习资源和个性化的学习方案。
其次，需要利用机器学习和数据挖掘等技术，对学生的学习数据进行分析和挖掘。
通过对学生的学习行为和学习数据的分析，平台能够更好地了解学生的学习特点和需求，并提供相应的学习支持。
此外，智能教育平台的开发还需要注重用户体验。
人工智能引领教育的创新教学模式与策略探索
人工智能引领教育的创新教学模式与策略探索在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了推动各个领域变革的重要力量，教育领域也不例外。
AI 的出现为教育带来了前所未有的机遇，引领着教育走向创新的教学模式和策略。
传统的教育模式往往是以教师为中心，学生被动接受知识的灌输。
这种模式在一定程度上限制了学生的主动性和创造性，难以满足现代社会对人才培养的需求。
而人工智能的融入，则为打破这种局限提供了可能。
一种创新的教学模式是个性化学习。
AI 可以通过对学生学习数据的分析，了解每个学生的学习特点、优势和不足，从而为其量身定制个性化的学习方案。
例如，通过分析学生在在线学习平台上的做题情况、学习时间、知识点掌握程度等，AI 系统能够准确判断学生的学习进度和问题所在，并推送相应的学习资源和练习题目。
对于那些在某个知识点上存在困难的学生，系统可以提供更多的解释和案例，帮助他们加深理解；对于已经熟练掌握的学生，则可以推送更具挑战性的内容，以进一步拓展他们的知识和能力。
自适应学习系统也是 AI 引领下的重要创新。
它能够根据学生的实时表现和反馈，动态调整学习内容和难度。
如果学生在某个环节遇到困难，系统会自动降低难度，提供更多的引导和支持；当学生表现出色时，系统则会提高难度，推动学生不断进步。
这种自适应的学习方式能够更好地适应学生的个体差异，提高学习效果。
此外，智能辅导系统为学生提供了随时随地的学习支持。
无论是在家中还是在学校，学生都可以通过智能辅导系统获得问题的解答和指导。
与传统的辅导方式相比，智能辅导系统能够更快速、准确地响应学生的需求，并且不受时间和空间的限制。
在教学策略方面，AI 可以辅助教师进行教学设计。
教师可以借助AI 工具分析教学目标、教学内容和学生的特点，从而制定出更加科学合理的教学计划。
同时，AI 还能够为教师提供丰富的教学资源，包括多媒体素材、教学案例等，帮助教师丰富教学内容，提高教学质量。
虚拟学习环境的创建也是 AI 的一大应用。
基于AI技术的幼儿园课堂教学艺术创新探究
基于AI技术的幼儿园课堂教学艺术创新探究作者：张小梨罗以浛柯诗诗来源：《成才之路》2024年第16期摘要：在AI技术不断发展和迅速普及的背景下，幼儿园应积极构建以幼儿为中心、兼具理论教学和AI实践的课堂，提高幼儿的综合素养，促进学前教育水平的提高。
文章对AI技术的概念、发展，以及在幼儿园课堂教学中的适应性展开讨论，结合AI技术在幼儿园课堂教学中的应用现状，提出一系列结合AI技术创新幼儿园课堂教学策略的方法，以期为我国学前教育事业的发展提供启发和助力。
关键词：AI技术；幼儿园；学前教育；课堂教学艺术；创新中图分类号：G612文献标志码：A文章编号：1008-3561（2024）16-0057-04幼儿园教育是儿童早期教育的重要阶段，其课堂教学的方式和教育理念正在不断变革。
只有持续不断地创新教学方式、提高教学质量、促进学前儿童的身心发展，兼顾当代儿童的认知能力、语言表达、逻辑思维、肢体协调、大运动能力及细微运动能力的全面开发，结合德、智、体、美、劳“五育并举”的人才培养理念，注重对学前儿童的精神世界建设，才能发挥发挥现代化AI技术在幼儿园教学中的积极作用，促进幼儿的早期全面发展，进而推动整个学前教育行业的创新发展。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机程序和算法模拟人类的智能行为和思维过程，使机器能够完成类似于人类智能的任务。
AI技术是一种集计算机科学、数学、心理学、哲学等多学科于一体的综合性技术，其应用范围广泛，包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理等，为现代社会的发展带来了革命性的影响[1]。
自20世纪50年代以来，AI技术经历了从初步发展到大面积应用的高速发展阶段。
目前，AI技术已经应用于医疗、金融、制造业、交通运输、教育等多个领域。
在教育领域，AI技术主要应用于在线教育、智能辅助教学、教育管理等方面，为学校和教师提供了更加智能化、个性化的教育服务。
人工智能在教育中的应用：创新教学方式和平台
Introduction人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 是当今世界的热门话题之一，无论是在生活中还是在商业领域，其应用正变得越来越广泛。
而教育领域也不例外。
人工智能在教育中的应用给教学方式和教育平台带来了巨大的变革。
本文将探讨人工智能在教育中的应用，特别是在创新教学方式和平台方面的发展和前景。
创新教学方式个性化学习人工智能为教育带来了个性化学习的机会。
传统的课堂教学一直是按照一个标准的教学计划进行，忽视了每个学生的独特需求和潜能。
然而，有了人工智能，教师可以根据学生的学习风格、兴趣和能力来定制个性化的教学计划。
通过分析大量的学习数据，人工智能可以挖掘出学生的学习习惯和优势，并提供个性化的学习资源和反馈，以帮助学生更好地学习和成长。
智能辅助教学人工智能可以成为教师的助手，为他们提供智能辅助教学。
在传统的课堂教学中，教师常常需要花费大量的时间和精力来批改作业、评估学生的学习成果。
然而，有了人工智能，这一切都可以变得更加高效和智能化。
人工智能可以自动批改作业、评估学生的学习成果，并根据学生的表现提供有针对性的反馈和建议。
这样，教师可以更加专注于教学过程本身，提供更好的教学效果。
虚拟实境教学人工智能还为教学带来了虚拟实境教学的创新方式。
虚拟实境技术结合了人工智能的能力，可以为学生提供身临其境的学习体验。
通过虚拟实境头盔和交互设备，学生可以亲身体验历史事件、科学实验等各种场景，加深对知识的理解和记忆。
虚拟实境教学通过激发学生的兴趣和主动性，提高了学习的积极性和效果。
AI 教育平台在线学习平台人工智能也推动了在线学习平台的发展。
随着互联网的普及和人工智能的应用，越来越多的在线学习平台涌现出来。
这些平台利用人工智能的技术，提供了更加丰富和便捷的学习资源和学习体验。
学生可以随时随地地进行学习，而不再受制于时间和地点的限制。
同时，人工智能可以通过学习数据的分析，为学生提供个性化的学习计划和指导，提高学习效果。
人工智能助力教育的创新教学模式及策略探讨
人工智能助力教育的创新教学模式及策略探讨在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，教育也不例外。
AI 为教育带来了前所未有的机遇，创新了教学模式，也为教育策略的制定提供了新的思路。
一、人工智能在教育领域的应用现状近年来，我们可以看到越来越多的教育机构和学校开始引入人工智能技术。
例如，智能辅导系统能够根据学生的学习情况提供个性化的学习方案；自动化的评估工具可以快速准确地批改作业和试卷，为教师节省大量时间；虚拟学习环境让学生能够身临其境地参与学习过程，增强学习的趣味性和参与度。
然而，尽管人工智能在教育中的应用取得了一定的成果，但仍存在一些问题。
比如，部分技术的应用还不够成熟，可能会出现错误或不准确的情况；一些教师和学生对新技术的接受程度较低，导致应用效果不佳；此外，由于地区发展不平衡，一些地区的学校可能无法享受到先进的人工智能教育资源。
二、人工智能助力的创新教学模式1、个性化学习模式人工智能通过对学生的学习数据进行分析，包括学习进度、知识掌握程度、学习习惯等，为每个学生量身定制个性化的学习计划。
这种模式能够满足不同学生的学习需求，让每个学生都能按照自己的节奏和方式进行学习，提高学习效果。
比如，一个学生在数学中的几何部分学习较为困难，系统就会为他推送更多关于几何的练习题和讲解视频，并调整后续课程的难度和进度，以确保他能够扎实掌握这部分知识。
2、智能辅导模式借助人工智能技术，开发出智能辅导工具，如智能学习助手。
这些工具可以随时回答学生的问题，提供即时的帮助和指导。
无论是在课堂上还是课后，学生都能得到及时的支持，不再受时间和空间的限制。
例如，学生在做作业时遇到难题，只需向智能辅导工具提问，就能得到详细的解答和思路引导，帮助他们独立完成作业，培养自主学习能力。
3、虚拟与增强现实教学模式利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术创建沉浸式的学习场景。
学生可以通过佩戴相关设备，仿佛置身于历史事件现场、科学实验环境或艺术创作空间，更加直观地感受和理解知识。
基于人工智能的智能教育与在线学习平台设计
基于人工智能的智能教育与在线学习平台设计随着科技的不断进步，人工智能技术在教育领域的应用逐渐受到重视。
基于人工智能的智能教育与在线学习平台的设计与发展已经成为教育行业的热点话题。
这种平台结合了人工智能技术和教育教学的需要，通过智能化的方式为学生和教师提供更高效、个性化的学习和教学体验。
一、智能教育与在线学习平台的需求分析1.1 学生个性化学习需求学生在学习过程中具有不同的学习风格、能力水平和学科需求。
智能教育与在线学习平台需要根据学生的不同特点，为他们提供个性化的学习资源和学习支持。
这包括智能出题、智能推荐、自适应学习路径等功能，以帮助学生提高学习效果和学习动力。
1.2 教师辅助教学需求教师在教学中需要通过科学的数据分析和评估，了解学生的学习状态和学习进展。
智能教育与在线学习平台应该为教师提供丰富的数据分析工具和自动化的评估系统，帮助教师更好地进行个性化教学和提供精准的教学反馈。
1.3 教育管理和决策需求智能教育与在线学习平台的设计也应考虑到教育管理和决策层面的需求。
通过对学生、教师和学校之间数据的整合和分析，可以帮助管理者了解整体教育水平和教学效果，为教育决策提供科学依据。
二、智能教育与在线学习平台的设计原则2.1 用户中心设计原则智能教育与在线学习平台应该将用户体验放在首位，以学生和教师为中心进行设计。
平台界面友好、操作简便，符合用户习惯，并提供个性化的学习和教学环境。
2.2 数据驱动的学习和教学平台应具备数据收集、管理和分析的能力，通过学习者的行为数据和学习成果，进行个性化学习和教学策略的设计和调整，提高学习者的学习效果和教师的教学效果。
2.3 智能化的学习资源和学习支持智能教育与在线学习平台应提供多样化、高质量的学习资源，同时能利用人工智能技术为学生提供个性化的学习支持，如自适应学习路径、智能推荐和智能辅导等。
2.4 教师辅助教学与精细化评估平台应该具备教师辅助教学和评估的功能，通过对学生学习情况的精准分析和反馈，帮助教师进行个性化教学和提供精细化的评价。
基于人工智能的智能教育在线学习平台设计
基于人工智能的智能教育在线学习平台设计随着科技的发展和人工智能的应用，智能教育在线学习平台成为了现代教育的重要组成部分。
这种基于人工智能技术的智能教育平台为学生提供了更个性化、灵活和高效的学习方式。
本文将就基于人工智能的智能教育在线学习平台的设计进行探讨和分析。
首先，一个完善的基于人工智能的智能教育在线学习平台应该具备智能化的学习内容推荐系统。
该系统通过分析学生的学习习惯、兴趣和能力水平，为学生提供个性化的学习资源和课程推荐。
例如，系统可以根据学生的测验成绩和学习进度，自动推荐适合学生能力水平的学习材料和习题，使学习过程更加贴合学生的需求。
其次，智能教育在线学习平台应该支持在线辅导和答疑功能。
通过集成语音识别和自然语言处理技术，学生可以透过平台随时随地向教师提问问题，得到实时的解答和指导。
当系统无法解答问题时，可以自动将问题转发给相关的专家或其他学生，实现学生之间的互助和合作。
此外，智能教育在线学习平台还应该提供智能评估和反馈机制。
通过分析学生的学习数据和答题情况，系统能够对学生的学习进步进行评估，及时给学生提供个性化的学习建议和反馈。
这种个性化的反馈可以帮助学生更好地了解自己的学习情况，发现自身的问题和不足，并及时调整学习策略。
另外，智能教育在线学习平台还可以利用人工智能技术提供虚拟实验和模拟实践的环境。
这种虚拟实验室可以为学生提供更加真实的学习体验，让他们在虚拟环境中进行实验和实践操作，提高学生的动手能力和实践能力。
例如，学生可以通过虚拟化学实验室进行化学实验，在虚拟环境中研究和观察各种化学现象，而无需真实实验室的设备和化学品。
此外，智能教育在线学习平台还可以通过人脸识别和情感识别技术来监控学生的学习状态和情绪变化。
例如，系统可以通过摄像头识别学生的表情和动作，分析学生的注意力和专注度，及时发现学生是否存在学习困难或焦虑情绪，并给予相应的干预和支持。
在智能教育在线学习平台的设计中，用户界面和交互体验也是非常重要的方面。
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基于AI开放平台的人工智能教学初探
作者：任昕
来源：《中国信息技术教育》2019年第08期
摘要：人工智能教学是目前教育领域的热点议题，随着《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》的发布，人工智能教学在高中阶段如何开展也引发了强烈的关注和讨论。
本文以新课标中人工智能学习要求为基础，基于百度AI开放平台实施人工智能的项目学习，探讨高中信息技术课程中人工智能教学的展开形式，并进行反思。
关键词：人工智能教学；高中信息技术教学；项目学习
中图分类号：G434 文献标识码：A 论文编号：1674-2117（2019）08-0052-04
人工智能是当今社会的热点议题，它的一举一动都牵动着全世界的神经，很多国家已将人工智能的相关研究提升到国家战略层次。
2017年7月，国务院印发并实施了《新一代人工智能发展规划》，文件中指出要实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。
在《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》中，除了人工智能的内容在必修模块有所体现之外，“人工智能初步”也作为选择性必修模块出现。
由此可见，在高中阶段开展人工智能的教学是时代发展和科技进步的必然趋势，但人工智能的课程在高中阶段该用一种什么样的形式开展，值得每位一线教师思考。
新课标中人工智能学习的要求
在《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》中，人工智能出现在必修的“数据与计算”模块，并单独作为选择性必修的模块之一。
要设计适合高中阶段的人工智能教学课程，首先需要仔细解读新课标中对人工智能学习的要求。
必修模块中的人工智能学业要求是：了解人工智能技术，认识人工智能在信息社会中的重要作用。
在选择性必修中，对人工智能模块的学业要求除了了解人工智能的特征、发展进程之外，还需借助人工智能的开源平台和框架，来自主搭建简易的智能系统，并在学习和生活中能恰当加以运用，对人工智能的发展能保持客观理性的态度。
根据课标对人工智能学业要求的描述，可以发现必修模块注重的是学生在各种场景中对人工智能技术的体验，并从中形成自己对技术发展的看法。
选择性必修模块则将这种体验过程上升到更为理性的理论层面和更为具体的实践层面，学生需要了解人工智能的核心算法，并借助一定的平台搭建人工智能的应用模块，实现知识和方法层面的内容，亲历开发智能系统的过程。
AI开放平台有助于人工智能教学的开展
学习人工智能不是一味地引发对技术的膜拜，而是要学生了解场景中的应用如何从技术中来，知道在热闹的表象背后蕴含着哪些基本原理，要通过自己的体验去感受技术之间的联系。
深入地学习人工智能需要很多的专业知识，如特征提取、神经网络、深度学习等，同时，也需要一定的数学知识，如线性代数、微积分、概率统计等。
但是，以上这些知识对大部分高中生而言要求偏高，因此在教学中深究人工智能的算法和模型的建立、训练及改进过程对学生而言难度较大。
基于上述原因，需要找到恰当的切入点来使人工智能的学习活动得到有效的开展。
现在，很多互联网公司都有AI开放平台，提供了支持不同功能的API开放接口，用户在开发智能应用时，直接调用平台的代码就可以实现相应的人工智能技术。
因此，在教学中，教师可以通过项目学习的方式，基于一定的编程语言，结合具体的案例，如开发语音识别程序、开发人脸匹配程序等，让学生体验把人工智能变成现实的过程。
学生在这一过程中，并不需要掌握人工智能部分的算法，只需将API接口的开源代码放在自己设计的程序的合适位置即可。
教师还可以提供给学生半成品代码，学生通过修改和完善功能模块的代码，体验开发人工智能应用的过程，理解不同模块间的逻辑关系，了解技术背后的生成过程。
项目案例——情感倾向分析项目
1.学情分析
学生在本项目之前，已具备一定的Python学习基础，已习得Python的主要数据类型（数值、文本、列表、字典），以及选择结构、循环结构的用法。
学生在本項目中，将基于Python 编程语言，通过修改和完善百度AI开放平台的开源代码模板，体验开发智能程序的过程。
2.项目学习活动过程
（1）项目情境
R教师在进行人工智能教学后，请全班学生用记事本程序写下本节课的学习反馈，目的是通过阅读这些反馈，了解学生对这节课的评价情况。
现在R教师遇到一个问题，如果逐个打开文件去查看反馈太耗费时间，而且每个学生的反馈倾向也不同，不利于分类了解情况。
R教师急需一个智能程序，批量读取学生的反馈，并根据文本内容的情感倾向，自动对内容进行分类，方便了解上课效果。
（2）理论介绍
教师引入自然语言处理技术，简介情感分析技术：情感分析是一种常见的自然语言处理方法的应用，特别是在以提取文本的情感内容为目标的分类方法中，可以利用情感得分指标来判断一段文本的情感倾向是积极还是消极。
学生在了解基本的理论知识后，对如何获得情感倾向分析产生探究兴趣。
（3）剖析项目，在半成品基础上初步搭建模块
①剖析项目模块需求。
引入百度AI平台介绍，引导学生在平台建立相应的应用，并阅读情感倾向分析接口的技术说明文档，分析项目需要的数据和关键参数，确定程序中的不同功能模块，如上页表1所示。
②思考并完善get_token（）模块代码。
百度的技术文档提供了获取access_token的代码样例，这一环节将半成品提供给学生，学生只需将自己建立的智能应用的API Key与Secret Key 替换进去即可。
同时，在调试过程中，引导学生观察返回值result的详细结构，确定需要从中提取的键名称，进一步完善代码，详细代码如上页图1所示。
③思考并完善judge_sentiment（）模块代码。
获得情感倾向分析数据模块的搭建过程，也采取提供半成品的方式，学生通过观察技术文档的返回示例（如上页图2），查看返回结果，发现返回的是一个字典数据。
教师引导学生观察示例说明，发现items键的值就是情感分析的结果数据，数据中的sentiment的值表示情感的极性分类（值为2表示积极，值为1表示中性，值为0表示消极），positive_prob的值表示内容正面的概率，negative_prob的值表示内容负面的概率。
如返回示例所示，该文本是一个情感倾向积极的内容，且积极概率为0.73，消极概率为0.27。
因此，在返回数据中取出items键的数据，就获得了情感倾向分析的详细数据，学生据此将judge_sentiment（）模块的代码补充完整，详细代码如P53图3所示。
（4）进一步搭建项目模块——批量分析多个文本的情感倾向
搭建好以上两个模块后，引发学生思考如何将数据与主函数联系起来。
如表2所示，教师引导学生先将问题细化，再思考代码如何实现，详细代码如上页图4所示（假设收到的学生评价文件是10个）。
运行程序，效果如上页图5所示，引发学生思考：这样虽然能看见每一个评价内容的详细参数，但是作为用户，更希望看到按照情感倾向分类后的结果，该如何解决？
（5）完善项目——基于情感倾向对文本内容分類
为了使程序满足用户的需求，学生需要进一步完善项目，解决对评价进行分类的问题。
教师引导学生按照表3的思路，对问题进行分析，并思考相应的解决方法。
学生将思路整理出来后，完善代码实现功能，详细代码如上页图6所示，程序运行的最终效果如上页图7所示。
（6）理论升华与讨论
程序运行成功后，引导学生思考：在此基础上还可以如何优化本项目？例如，统计积极反馈的百分比，或按照置信度对反馈进行排序等。
同时，引发学生讨论：情感倾向分析还可以在哪些领域发挥作用？可能会存在什么样的问题？
反思
由于学生平时接触开发人工智能程序的机会不多，为了降低学生的认知难度，本次项目学习活动的情境与生活实际相联系，对原理的简介也都围绕着项目中发散出的问题进行，从感性经验自然过渡到理性提升。
本项目学习活动重在让学生体验人工智能程序的实现过程，并不涉及人工智能建立模型的算法，在模块中代码较为复杂的部分，以半成品的方式提供给学生，适当降低探究过程的难度，使学生易于理解和掌握人工智能的相关知识，有助于提升学生学习的成就感。
由于完成本项目需要一定的Python语言基础，所以在开展项目活动前，教师要先对项目中需要哪些Python知识了如指掌，同时也要充分了解学生的Python学习情况，这样才可以确定在项目活动中要为学生提供哪些学习支架资源。
本项目为学生提供了Python语法学件，主要用于帮助学生回顾知识，如字典数据和列表数据的特点，以及几种控制结构的特点。
需要注意的是，项目活动的重点是学生体验人工智能程序开发的过程，而不是Python编程的教学，Python编程在这里只是一种手段，所以在项目开展的过程中，重点要放在引导学生思考和理解每个模块的作用，以及模块间的逻辑关系上。
结语
人工智能教学已经向课堂走来，在当前课程资源并不丰富的情况下，一线教师要不断学习新的知识与技术，更新与提升自身的专业知识水平，积极设计与实践人工智能教学的项目案例，以此培养学生独立思考的习惯和问题解决的能力，从而使其在未来可以积极并理性地用技术去探索世界。