人工智能基础教育范文
时间：2023-08-23 16:11:01
导语：如何才能写好一篇人工智能基础教育，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
不知不觉，又是一年结束了。在同志们的支持下,我不仅圆满地完成了教学任务,还在思想业务水平上有了很大的提高。现将有关方面总结如下:
一、思想品德方面
热爱并忠诚于教学事业，教学态度认真，教风扎实，爱岗敬业，工作积极，团结同志。工作中尽职尽责，做到教书育人，为人师表，自觉遵守学校的规章制度。认真完成教育教学工作任务，取人之长，补己之短。在今后的工作中，我会不断严格要求自己。
二、教学方面
本学期，我担任的是《机床电气控制》和《电工技术基础与技能》的教学工作。为了能更好的提高他们的学习成绩，在工作中认真学习新课程标准,使自己的教育教学水平不断创新，不断提高。
1、认真备课
课上的是否成功，很大程度上取决于课备得是否精彩，因此每节课我都认真作好课前备课。认真钻研教材，对教材的基本内容都弄清楚，了解教材的结构，重点与难点，掌握知识的逻辑，能运用自如，知道应该补充哪些资料，怎样才能教好。了解学生原有的知识技能及他们的兴趣、需要、学习方法、学习习惯，学习新知识时可能会有哪些困难，采取相应的预防措施。仔细考虑教法，解决如何把教材的内容传授给学生，如何组织教材、如何拓展教材，如何安排每节课的活动。甚至细化到自己的每句话应该怎么说，以便能调动起学生的积极性和求知欲，让他们对所教课程感兴趣，为能更好的学习打下基础。
2、积极上课
备课充分，能调动学生的积极性，上课效果就会好。但同时又要有驾驭课堂的能力，因为学生在课堂上的一举一动都会直接影响课堂教学。因此一定要组织好课堂教学，关注全体学生，注意信息反馈，调动学生的有意注意，使其保持相对稳定性，同时，激发学生的情感，使他们产生愉悦的心境，创造良好的课堂气氛，课堂语言简洁明了，克服了以前重复的毛病，课堂提问面向全体学生，注意引发学生学数学的兴趣，课堂上讲练结合，作业少而精。教师是每节课的组织者，所以，老师每天都要有充足的精神，让学生感受到一种自然气氛。这样，授课就事半功倍。
3、精心批改作业
要提高教学质量，一定要做好课后辅导工作，本年度由于疫情利用钉钉在线教学。在教学中，我有针对性的对一些学生尤其是后进生进行辅导，从最基本知识点着手，然后是电路结构和原理，每讲完一节课，我都要利用钉钉软件在线布置作业，讲解知识点，当天的内容当天完成，不让学生欠债。不断地给他们鼓励，经常询问他们学习上的困难，帮助他们解决问题，在批改作业方面，每一次都能做到全批全改，对个别学生错的地方、不会的地方，认真讲解，从不放任自流。
三.教育工作方面
爱学生是对老师最最基本的要求。老师爱学生，可以弥补家庭和社会教育的不足，使教师的影响长久地保存在学生的内心深处。要做一个合格的人民教师，还要爱学生。不论在生活上，还是在学习上，都要给予必要的关心和帮助。我还抽时间给学生谈心、交流，和学生共同活动，缩短了师生距离。由于我爱学生，关心学生，处理问题及时，方法得当，注意和学生沟通，所以，学生就信任我，喜欢我，也喜欢上我的课。热爱学生，还表现在教师对学生的尊重和信任，以及对学生的严格要求。尊重学生的人格，了解学生的个性，相信学生，关心学生，既统一严格要求，又注意学生的个体差异，区别对待。对程度、水平不同的学生，采取不同的教育方法,因材施教。关爱每一个学生，特别是差生，使每一个学生都学有所得，不让一个学生掉队，把每一个学生都培养成社会有用的人才。一个教师能得到学生的信任，使自己的工作顺利进行，使学生能健康活泼的成长，是自己最大的成功和欣慰。
篇2
一、深度学习概念的提出
深度学习的概念，源于30多年来计算机科学、人工神经网络和人工智能的研究。上世纪八九十年代，人们提出了一系列机器学习模型，应用最为广泛的包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和逻辑回归（Logistic Regression，LR），这两种模型分别可以看作包含1个隐藏层和没有隐藏层的浅层模型。计算机面对较为复杂的问题解决训练时，可以利用反向传播算法计算梯度，再用梯度下降方法在参数空间中寻找最优解。浅层模型往往具有凸代价函数，理论分析相对简单，训练方法也容易掌握，应用取得了很多成功。①随着人工智能的发展，计算机和智能网络如何基于算法革新，模拟人脑抽象认知和思维，准确且高清晰度地进行声音处理、图像传播甚至更为复杂的数据处理和问题解决等，在21世纪来临的时候成为摆在人工智能领域的关键问题。
30多年来，加拿大多伦多大学计算机系辛顿教授（Hinton，G.）一直从事机器学习模型、神经网络与人工智能等问题的相关研究，并在机器学习模型特别是突破浅层学习模型，实现计算机抽象认知方面取得了突破性的进展。2006年，他在《Science》上发表了《利用神经网络刻画数据维度》（Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks）一文，探讨了应用人工神经网络刻画数据的学习模型，首先提出了深度学习（Deep Learning）的概念和计算机深度学习模型，掀起了深度学习在人工智能领域的新。这篇文章的两个主要观点是：第一，多隐藏层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或分类；第二，深度神经网络可以通过“逐层初始化”（Layer-wise Pre-training）来有效克服训练和优解的难度，无监督的逐层初始化方法有助于突破浅层学习模型。②基于深度置信网络（DBN）提出非监督逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。③2012年，辛顿又带领学生在目前最大的图像数据库ImageNet上，对分类问题取得了惊人的结果，将计算机处理图像数据问题时排名前五的错误率（即Top5错误率），由最高26%大幅降低至15%，大大提高了人工智能图像数据处理的准确性和清晰度，这是早先计算机仅仅依赖数学模型的表层学习和单层学习根本无法实现的水平。
在人工智能领域，深度学习其实是一种算法思维，其核心是对人脑思维深层次学习的模拟，通过模拟人脑的深哟纬橄笕现过程，实现计算机对数据的复杂运算和优化。深度学习采用的模型是深层神经网络（Deep Neural Networks，DNN）模型，即包含多个隐藏层（Hidden Layer，也称隐含层）的神经网络（Neural Networks，NN）。深度学习利用模型中的隐藏层，通过特征组合的方式，逐层将原始输入转化为浅层特征、中层特征、高层特征直至最终的任务目标。深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务的建模能力。训练深层模型是长期以来的难题，近年来以层次化、逐层初始化为代表的一系列方法的提出，为训练深层模型带来了希望，并在多个应用领域获得了成功。
人工智能学者们认为计算机和智能网络的这一深层的自动编码与解码过程，是一个从数据刻画、抽象认知到优选方案的深度学习的过程。由于人脑具有深度结构，认知过程是一个复杂的脑活动过程，因而计算机和人工智能网络模拟从符号接受、符号解码、意义建立再到优化方案的学习过程也是有结构的；同时，认知过程是逐层进行、逐步抽象的，人工智能不是纯粹依赖于数学模型的产物，而是对人脑、人脑神经网络及抽象认知和思维过程进行模拟的产物。应该说，到目前为止，深度学习是计算机和智能网络最接近人脑的智能学习方法。近几年来，深度学习进一步尝试直接解决抽象认知的难题，并取得了突破性的进展，AlphaGo的问世，便是明证。2013年4月，《麻省理工学院技术评论》（MIT Technology Review ）杂志将深度学习列为2013年十大突破性技术之首。④深度学习引爆的这场革命，将人工智能带上了一个新的台阶，不仅学术意义巨大，而且实用性很强，工业界也开始了大规模的投入，一大批产品将从中获益。二十世纪八九十年代以来，随着学习科学的不断发展，深度学习的概念和思想不断在教育中得到应用。
二、深度学习在教育中的兴起与发展
来自脑科学、人工智能和学习科学领域的新成就，必然引起教育领域研究者的深刻反省。计算机、人工智能尚且能够模拟人脑的深层结构和抽象认知，通过神经网络的建立开展深度学习，那人对知识的学习过程究竟应该是怎样的一个脑活动过程和学习过程？学生的学习有表层和深层等层次之分吗？从作为符号的公共知识到作为个人意义的个人知识究竟是怎样建立起来的？知识学习过程究竟是一个怎样的抽象认知过程？信息技术环境支持下深层次的学习如何实现？近十多年来，这些问题引起了许多教育研究者特别是教育技术学研究者的浓厚兴趣，深度学习、深度教学的研究日益引起人们的重视。也正是在辛顿的“深度学习”概念明确提出后，教育学领域特别是教育技术学领域的深度学习研究日益活跃起来。
其实，早在1956年布鲁姆在《教育目标分类学》里关于“认知领域目标”的探讨中，对认识目标的维度划分就蕴含了深度学习的思想，即“学习有深浅层次之分”，将教学目标分为了解、理解、应用、分析、综合、评价六个由浅入深的层次。⑤学习者的认知水平停留在知道或领会的层次则为浅层学习，涉及的是简单提取、机械记忆符号表征或浅层了解逻辑背景等低阶思维活动；而认知水平较高的深层理解、应用、分析、综合和评价则涉及的是理性思辨、创造性思维、问题解决等相对复杂的高阶思维活动，属于深层学习。1976年，美国学者马顿（Marton，F.）和萨尔约（Saljo，R.）在《论学习的本质区别：结果和过程》（On Qualitative Difference in Learning： Outcome and Process）一文中，明确提出了表层学习和深层学习的概念。⑥这被普遍认为是教育学领域首次明确提出深度学习的概念。他们在一项关于阅读能力的实验研究中，明确探讨了阅读学习的层次问题。通过让学生阅读文章并进行测验，发现学生在阅读的过程中运用了两种截然不同的学习策略：一种是试图记住文章的事实表达，揣测接下来的测试并记忆，即表层学习（Surface Learning）；另一种是试图理解文章的中心思想和学术内涵，即深层学习（Deep Learning），也被译为深度学习。深度学习的学习者追求知识的理解并且使已有的知识与特定教材的内容进行批判性互动，探寻知识的逻辑意义，使现有事实和所得出的结论建立联系。浅层学习和深层学习在学习动机、投入程度、记忆方式、思维层次和迁移能力上有明显的差异。深度学习是一种主动的、高投入的、理解记忆的、涉及高阶思维并且学习结果迁移性强的学习状态和学习过程。之后 ，拉姆斯登（Ramsden，1988）、英推施黛（Entwistle，1997）以及比格斯（Biggs，1999）等人发展了浅层学习和深度学习的相关理论。⑦随着信息技术的发展，近十年来，国外学者对信息技术支持下的深度学习及其在各学科领域、各类教育中的应用研究日渐广泛。
2002年以来，从技术支持高等教育的深度学习、虚拟环境中的深度学习、形成性评估对深度学习的影响、学习环境对学生进行深度学习的影响、技术支持下的深度学习设计等方面研究成果日益丰富，但绝大部分是基于教育技术学视野的研究成果。2006年，辛顿教授关于深度学习的成果发表，进一步推动了深度学习在教育中的研究与应用。近十年来，在中小学深度学习研究方面最有影响的当属加拿大西盟菲莎大学（Simon Fraser University）艾根（Egan， K.）教授领衔的“深度学习”（Learning in Depth，简称LID）项目组所进行的研究，其成果集中体现在《深度学习：转变学校教育的一个革新案例》（Learning in Depth： A Simple Innovation That Can Transform Schooling）等著述之中。⑧该研究探讨了深度学习的基本原则与方法，分析了深度学习对学生成长、教师发展和学校革新的价值与路径，并在加拿大部分中小学进行实验研究。其核心成果聚焦课堂学习和教学问题，即使是关于教师教育中深度学习的研究，也聚焦于教师的学习过程和学习方式。⑨艾根所开展的深度学习研究项目超越了单一教育技术学视野的研究，不仅仅是关于教学设计、学习技术和学习环境开发的研究，而是基于建立新的学习观和知识观，对教学活动与学习过程作出了新的阐释。
总体上看，国内关于深度学习的研究最近十年才刚刚起步。2005年，我国学者黎加厚教授在《促进学生深度学习》一文中，率先介绍了国外关于深度学习的研究成果，同时探讨了深度学习的本质。他认为深度学习是指在理解学习的基础上，学习者能够批判性地学习新的思想和事实，并将它们融入原有的认知结构中，能够在众多思想间进行联系，能够将已有的知识迁移到新的情境中，作出决策和解决问题的学习。⑩此文被认为是国内较早介绍并论及深度学习的研究成果，此后，关于深度学习的探讨，特别是基于信息技术环境下的深度学习的相关研究论文逐渐增加。2006年10月，笔者在前期研究的基础上，与台湾成功大学教育研究所所长李坤崇教授联合发起“海峡两岸能力生根计划”，推进能力导向的深度教学的理论研究与实验研究，主张以价值观、知识观、学习观、过程观的重建为基础，以发展学生的学科能力为宗旨，实施深度教学，克服课堂教学改革过于注重教学程序、教学技术、教学时间的浅层次改革和表层学习的局限性，深化课堂教学改革。2014年后，中国教育科学院院长兼教育部课程教材研究与发展中心主任田慧生研究员基于深化课程改革的需要，带领一个团队开始启动深度学习的项目研究。直至今日，基于核心素养追求背景下的深度学习研究项目，如雨后春笋般涌现，“深度学习”成为教育研究中的一个热词。
尽管计算机、人工智能领域与教育学领域都提出了“深度学习”概念，但不难看出二者显然具有本质差异。计算机与人工智能领域的深度学习是建立在机器模拟人脑深层结构的基础之上的，是基于人脑结构的一种计算机算法思维和问题解决模型，是对人脑和认知结构的模拟。而教育学领域的“深度学习”概念，无论是布鲁姆还是马顿和萨尔约，都指向了“知识”和“学习”两个核心，是关于知识学习的目标和过程的问题。布鲁姆在教育目标分类学认知领域的目标构设中，认为认知目标是由了解、理解、应用、分析、综合、评价六个不断加深的层次构成的。这一目标明显是关于知识学习和认知过程的目标，在2001年修订版中，这一目标被精确表述为知识学习和认知过程两个维度。马顿和萨尔约在关于阅读的研究中，基于学生对文本理解的层次和理解的深度提出了“深度学习”的概念，并认为学习的本质区别在于过程而不是学习的结果，是学生对文本知识学习的深刻程度决定了其学习结果的差异性。
艾根的研究实现了从深度学习向深度教学的转向。艾根的深度学习（Learning in Depth）研究更明确地指向了学生对知识的学习所到达的深度，以及教师通过对知识的处理引导学生逐步到达一定的学习深度。这一深度学习的过程是一个逐步深化的学习过程，要求教师在教学过程中引导学生着眼于知识的深层次理解和深度处理。该项研究表明，深度学习的研究开始从单一的学习技术研究转向了对教学过程的关注，注重深度学习与深度教学的关联性和一致性，深度学习的研究呈现出向深度学习与深度教学相结合的转向。
三、深度学习的核心理念
从深度学习走向深度教学，一方面是教与学的一致性决定的，另一方面是当前中小学课堂教学普遍存在的局限性Q定的。教与学的关系既不是对立关系，也不是对应关系，而是一种具有相融性的一体化关系，离开了教无所谓学，离开了学也无所谓教。学生真正意义上的深度学习需要建立在教师深度教导、引导的基础之上。从本质上看，教育学视野下的深度学习不同于人工智能视野下的深度学习，不是学生像机器一样对人脑进行孤独的模拟活动，而是学生在教师引导下，对知识进行的“层进式学习”和“沉浸式学习”。“层进”是指对知识内在结构的逐层深化的学习，“沉浸”是指对学习过程的深刻参与和学习投入。离开了教师的教学和引导，学生何以“沉浸”？因此，深度学习只有走向深度教学才更具有发展性的意义和价值。同时，我国新一轮基础教育课程改革以来，课堂教学改革依然存在着诸多表层学习、表面学习和表演学习的局限性，“学习方式的转变”往往演变成了教学形式的改变，诸如教与学在程序上的简单翻转和在时间上的粗暴分配。其所体现出来的知识观、价值观、教学观、过程观依然陈旧落后，以学科知识、学科能力、学科思想和学科经验的融合为核心的学科素养依然未能得到实质性的渗透。
深度教学的“深度”是建立在完整而深刻地处理和理解知识的基础之上的。艾根在深度学习的研究中，首次从知识论的角度，论述了深度学习的“深度”（Depth）的涵义。他认为“学习深度”具有三个基本标准，即知识学习的充分广度（Sufficient Breadth）、知识学习的充分深度（Sufficient Depth）和知识学习的充分关联度（Multi-Dimensional Richness and Ties）。这三个标准，也是深度学习的核心理念。
第一，知识学习的充分广度。充分的广度与知识产生的背景相关，与知识对人生成的意义相关，与个体经验相关，也与学习者的学习情境相关。如果教学把知识从其赖以存在的背景、意义和经验中剥离出来，成为纯粹的符号，便成为无意义的符号、无根基的概念知识。知识具有强烈的依存性，无论是自然科学的知识还是社会科学或人文学科的知识，都是特定的社会背景、文化背景、历史背景及其特定的思维方式的产物。离开了知识的自然背景、社会背景、逻辑背景，前人创造的知识对后人而言几乎不具有可理解性。随着深度学习的兴起，旨在以广度促进理解的“无边界学习”日益引起人们的重视。可见，知识的充分广度，其实是为理解提供多样性的支架，为知识的意义达成创造了可能性和广阔性基础。
第二，知识学习的充分深度。知识的充分深度与知识所表达的内在思想、认知方式和具体的思维逻辑相关，深度学习把通过知识理解来建立认识方式，提升思维品质，特别是发展批判性思维作为核心目标。所以说，深度学习是一种反思性学习，是注重批判性思维品质培养的学习，同时也是一种沉浸式、层进式的学习。深度学习强调学习过程是从符号理解、符号解码到意义建构的认知过程，这一过程是逐层深化的。
第三，知R学习的充分关联度。知识的充分关联度，是指知识学习指向与多维度地理解知识的丰富内涵及其与文化、想象、经验的内在联系。知识学习不是单一的符号学习，而是对知识所承载的文化精神的学习。同时，通过与学生的想象、情感的紧密联系，达到对知识的意义建构。从广度，到深度，再到关联度，学生认知的过程是逐层深化的。所谓意义建构，即从公共知识到个人知识的建立过程，都需要建立在知识学习的深度和关联度之上。
①Y.LeCun and Y.Bengio.Convolutional networks for images，speech，and time-series.In M.A.Arbib，editor，The Handbook of Brain Theory and Neural Networks.MIT Press，1995.
②Geoffery E.Hinton and Salakhutdinov R.R.，Reducing the dimensionality of data with neural networks. Science.2006 Jul 28；313（5786）：504-7.
③Geoffrey E.Hinton，Simon Osindero，Yee-Whye Teh. A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets. Neural Computation.2006（7）.
④余凯等.深度学习的昨天、今天和明天[J].计算机研究与发展，2013，9.
⑤安德森.布卢姆教育目标分类学（修订版）[M]. 北京：外语教学与研究出版社，2009：78-80.
⑥Marton，F. and Saljo，R.，On Qualitative Difference in Learning：Outcome and Process. British Journal of Educational Psychology，1976，46：4-11.
⑦安富海.促进深度学习的课堂教学策略研究[J].课程・教材・教法，2014，11.
⑧Kieran Egan. Learning in Depth： A Simple Innovation That Can Transform Schooling. London， Ontario： The Althouse Press， 2010.
篇3
记 者：李主任，您好。很高兴地看到，2016年初采访您时，您提到的一些设想，现在正在一步步地走向现实。比如去年4月启动的北京市中小学教师开放型教学实践活动、11月启动的双师服务试点。北京市教委通过供给侧结构性改革，让优质的教育资源穿越了学校和区域的边界。您能给我们介绍下这两个项目实施的过程及取得的成效吗？
李 奕：是的，当时计划的“教师走网”，已经通过“北京市中小学教师开放型教学实践活动”在全市范围的教师继续教育领域里成功地“走”了起来。教师通过自主选课并在课堂中听课研修，改变了传统继续教育“讲大课”的方式，实现了教师选择的自主性和实践性。该项目自2016年4月启动以来，已经在上半年和下半年各完成了一轮培训活动。
第一轮培训，我们将市级以上骨干教师的1482门课程名录挂到网络平台上，听课教师在线自助选择自己喜欢的课，充分尊重了听课教师的自主选择权。只要教师自己喜欢，就可以跨年级，甚至跨学科选择授课老师的课。线上选定听课对象以后，听课教师们就可以根据时间安排，到线下授课点听课，并参与教研和备课。这一系列活动完成后，教师们将照片、任务单上传到平台，平台就会给授课老师和听课老师双向计学分。由于这个平台对接北京市教师MIS系统，所计学分与教师的继续教育、晋级密切相关。
在开展第二轮培训时，又实现新的突破――我们把上传授课目录的教师扩展到年轻的骨干教师。只要教师具备独特的内容或擅长的方面，就可以上传。由于上传行为本身是没有成本的，只有实际发生听课行为了，才有成本，所以我们继续扩大供给侧的结构和数量，供给越多，教师们选择的范围就越大。此外，还有一个变化就是，民办教育机构的教师也首次尝试进来，量虽不大，但是一种类型，或许不输给公办学校的教师。“北京市中小学教师开放型教学实践活动”是典型的利用互联网思维来运作的一个项目，它的特点是自选、开放、后付费。形式上，它与初一、初二的开放性科学实践活动相似，不同的是，这次是教师“走网”，骨干教师、特级教师的优质资源属性开始在网上流动了。
为了保障培训质量，让学员之间能够有充分的讨论和互动，我们要求每位授课教师每学期最多开放两次课，并且每次课最多接纳10个学员听课。所以，有的授课教师大家抢得厉害，而有些授课老师的课型挂上网以后，没有人选他的课，形成潜在的压力。
记 者：在实际的操作过程中，真的会出现这种情况吗？那不被选的教师岂不是很尴尬？
李 奕：当然有。第一轮1482门课程挂上去后，只有1375门课程选满了，另外100多课程情况很复杂了。有的授课教师已经脱离教学一线，有的是对开放自己的课程压力大等。中央提出，要更多地用市场的机制决定资源的配置。这就是由市场机制来决定，拿事实来说话。包括以后我们评价一位教师的影响力，就要看他的受众到底有多少？通过互联网的行为数据，能查出每年到底有多少个区县、多少个教师选他。选的人多了，他自然就是骨干，因为他已经用实际的影响力证明他就是这个领域的“骨”和“干”了。假如还有另外一位教师，他一年教了200节课，发表了10篇论文，但只是面向自己教的这两个班的学生。那他是一位优秀、敬业的好老师，可是他在骨干引领作用的发挥上，就不充分了。
这些都是在互联网思维下的市场机制和优质资源属性配置。这个项目运行后还有个“副产品”：来听课的10位学员之前可能完全不认识，但在听完课离开的时候互相加了微信，建了微信群，形成了一个备课交流圈子。有了这个圈子，教师们以后的讨论会延伸下去。这就是运用互联网思维建立起了教育系统内人与人之间“跨界”的连接。
在通州区启动的双师服务工程只是一个试点，将来有可能扩展到全市。一旦全面启动，将会比“北京市中小学教师开放型教学实践活动”的工程大，因为它属于教育的基本公共服务范畴。
“智慧学伴”将让学生的交往超越学校和学区边界
记 者：您刚才提到教师参加开放型教学实践活动后，会结成一个个社交的小圈子。这个圈子超越了地区和班级的界限。这种边界的超越，会发生在孩子们身上吗？
李 奕：实际上已经发生了。北京市初中开放性科学实践活动计划带来的宝贵“财富”是：一个实践活动班内30个来自不同学校的孩子聚在一起搞科学实践活动，从互相不认识，到在一起做事，再到分手时合个影、留个联系方式，后续还会有联络。这是任何一所学校靠自身力量，再怎么走班教学，也提供不了的教育服务。等这拨孩子2018年中考时，每个人的通讯录里都有五个以上非本区、本校的同学，而且他们在一起合作学习：做过飞机、拆过鼠标或捣鼓过中医药、护手霜，到现在还有联系。这就是在孩子们身上真实发生的实践活动。这个项目给教育系统留下来的是他们选课的记录，告诉我们为什么学生喜欢选这个，不选那个。所以，这个项目最大的价值就是让孩子独立选择，而且班级的组合是开放的，是有意做到“无组织、有纪律”，不再需要“带队老师”，不再是和“本班的同学”一起做了。
北京市教委2017年从教育信息化角度重点推进的一个项目就是“智慧学伴”。互联网给人带来的是相互交往能力的跃升。这时候，人与人之间的交流就不仅是可以穿越边界，还能实现跨越角色的交往。无论是成年人还是孩子，都可以通过互联网参与到社会实践中，找到与自己志同道合的学伴。就拿“双师工程”来说，其实它背后更可能吸引孩子的，不是双师，而是学伴。在参与活动的过程中，一个学生可能在这儿找到几个跨区的、有相同兴趣爱好的同学，建立起定向的联系，分享自己的成果和成长的经历。这是我们所乐见其成的，因为这实际是从底层，用互联网思维来支持和帮助孩子。从这个意义上来说，它就是“学伴工程”。
我们现在给学生配双师，目的是增加学生的实际获得，但同时也要考虑未来，特别是伴随着人工智能时代的到来，学生从教师那里直接获得的知识比例会进一步降低，而且还会更精准，更符合每个孩子的个好和实际需求。通过互联网也可以掌握大量的关联知识。就像我们现在在工作过程中利用搜索引擎了解讯息、学习新知那样，随时随地会有个资源库、智能系统支持我们的工作与成长。
人工智能时代将会深刻影响学习行为，但不会颠覆学校
记 者：人工智能是2016年的热词。尤其是AlphaGo与李世石的“人机大战”，让人们见识到了人工智能的“过人”之处。相信对于人工智能在教育中的应用，您也有很多思考。我们想听听您对此的见解。
李 奕：基础教育实践中的人工智能，并不像理论界、科研领域那样高深到非得有个机器学习或者专家系统等。“人工智能”就在我们身边。人工智能是一种理念，在教育中的另一种拓展应用就是助力于学生学习方式的改变。它对我们中小学的教师和学生来说，都有重大的影响。如果善于驾驭人工智能，现在我们所倚重的教室、专业器材、教材等，都将不再是最核心的资源。
我们关注同学和老师、同学与同学之间的互动与交流，以及在此过程中产生的新学习资源，即智慧学伴工程。北京师范大学未来教育高精尖创新中心就是在打造这样一个新平台，让学生与学生、学生与教师之间的活动丰富起来，对行为数据记录和问题收集进行有效处理，形成对每个孩子的个性支持。
我们认为，一个人从中小学到走上社会，他都需要智慧学习和学伴。想想看，我们的微信群里有没有圈子？其实，你的圈子就是你的智慧学伴，这是自然而然形成的。生活中为什么两个人总是联系，就是因为你发的东西我爱看，我发的东西你爱看，我的生活你关注，你的生活我关注，所以人之间的连接越来越丰富。处在这种丰富连接中的人，知识与信息的获得是持续增长的。当然，这其中要有教师的正确引导和影响。
新的资源观和环境观下的数字校园
记 者：确实在现实生活中，基于微信、QQ等互联网技术建立的圈子，就相当于给人重新划分了学习的社群。
李 奕：在这种情形下，就涉及新的学习材料的提取和萃取，我们将不再仅仅依靠专家编选资源，让学生去学，而是在原有基础上尝试由市场机制决定谁是优质教育资源。我们也期待学生和教师，在新的资源观和环境观下，开始进入一种新的学习状态。现在，有不少学校已经开始用手持设备和移动互联网进行日常的教育教学的活动，就是一个例子。
如北京市教委数字校园实验校中，有的从上个学期9月份开始，就将校园网由PC版升级为移动端APP。升级后，学生每天都要回家完成四项作业：英语的口语、语文的朗读、数学的速算、每天的日记。孩子每天花5分钟做完作业以后，可以给同学点赞，看谁获得的“点赞”多，学生们写的日记可以互相评论和留言。
用手机的方式做四项作业，是一个进步――教师以前检查不了英语的口语、听力，现在通过这种方式能检查了。但这是一个浅层次的提升，更为核心、深层次的提升是：学生学会欣赏了、学会倾听了，与此同时，他的阅读量随着交流的增多也越来越大。这就实现了在一个班、一所学校这样一个小环境里信息的流动和互动。
现在学校在三年级又开展了作业阅读，鼓励学生们自己上传作业内容。小孩子都爱往上传，因为对他来说很容易，就像聊天一样。比如上传一句名言“书山有路勤为径，学海无涯苦作舟”作为班级作业。只要他上传了作业，教师就会组织全班50个孩子都念一遍，这个过程中就产生了大量数据，上传作业的学生还有权利给其他学生做点评。
这样一来，新的教学方式出现了。在这样的作业过程中，学习是跨学科的，对象和学伴是互换的，学习的内容是不断增长更新的。
数字校园真正升级在孩子的交往能力上
记 者：据我们了解，北京也有一些学校正在做这样的尝试，比如北京十一学校亦庄实验小学，利用“一起作业网”的平台，进行作业的提交、点赞和评价，在此过程中潜移默化地培养学生的社交能力。
李 奕：数字校园真正的升级换代，体现在对孩子们的交往能力的提升上。当然，这只是一所学校范围的尝试。如果一个学区有这个意识，像东城和海淀这类有条件的学区，要拓展到学区里去做，效果会更好。比如东城的某些学校在使用“作业盒子”以后，你会发现孩子们交往的朋友圈和视野，比传统名校的孩子更棒。
这种棒是从教育的角度来看资源和环境，这是将来信息化发展的重要方向。什么是数字原住民？数字原住民不是只玩玩游戏，而是他对信息很敏锐，能提取、筛选信息，而且善于交流，有包容心，会给别人点赞，而不是很嫉妒、焦虑或者压抑。从社会大背景来看，利用信息技术能不能实现这种升级和超越？我认为能。
所以，看待一件事，一定要发掘这件事背后的价值取向和给孩子带来的变化。
记 者：我们也发现，教学中技术的使用门槛虽然降低了，但对教师的驾驭能力要求更高了。教师不能只做“教书匠”，而是既要想办法将信息技术成为学生手里学习的工具，还要善于组织学生的交流、讨论和活动。
李 奕：是这样的，有了APP，教师要善于去用，不只是善于用它布置作业，而是善于捕捉行为记录，以确定第二天在课堂上该关注谁、该如何因材施教等。将来理想的状态是，教师未必有学生知道得多，但是会比学生更敏锐。
篇4
创客、人工智能、机器人竞赛活动”创客现场赛
活动方案
“创客竞赛”项目设置、竞赛方式、评比指标及有关要求
“创客竞赛”是指在电脑辅助下设计和创作，体现多学科综合应用和创客文化的作品。
（一）项目设置
小学组（四年级及以上）：创意智造
中学组：创意智造
（二）竞赛方式
采用现场制作的方式。参赛学生在规定时间内按现场公布的主题，通过电脑编程、硬件搭建、造型设计等创作智能实物作品，如趣味电子装置、互动多媒体、智能机器等。鼓励学生在智能制造机器人、智能家居、智能穿戴、智能医疗等方向实现创意创新。
（三）竞赛流程：
（1）公布命题：专家评委现场公布本次竞赛的任务主题和制作要求。
（2）现场创作：参赛学生根据公布的命题，通过团队分工协作，共同创作完成一件作品。
（3）团队展示和答辩：参赛学生可以通过多种形式向专家评委和其他参赛学生展示其作品，并回答专家评委提出的问题。
（4）综合评定：由专家评委综合现场竞赛各个环节表现情况确认获奖等级。
（三）评比指标
1．思想性、规范性
（1）作品契合主题，内容健康向上
（2）设计方案完备，有作品功能、结构、相关器件使用等内容
（3）制作过程中工具和相关器材使用规范；有详细的器材清单、作品源代码注释规范
（4）各功能实现的有效程度；作品的成品化程度，包括外观、封装，及整体的牢固程度、人机交互等界面友好等
2．创新性
（1）功能、结构等具有新意，有一定的实用价值
（2）功能细节实现方法有新意；功能设计能突破原有元器件的应用习惯
3．艺术性
（1）设计具有美感，并能将美学与实用性相结合
（2）作品具有一定想象力和个性表现力，能够表达作者的设计理念
4．技术性
（1）整体结构设计合理；具有一定的功能性和复杂性
（2）使用相关元器件等实现的硬件功能具有一定的科学性、复杂性，有技术含量
（3）软件设计功能明确、结构合理、代码优化、易于调试
5．团队展示与协作
（1）能够很好的展现出作品的设计思路、制作过程和功能实现情况
（2）团队协作分工明确、合理；团队成员充分参与、协作配合
（四）有关要求
1．竞赛报名
以学校为单位统一报名，每校必报1组，最多报3组、每组3人，每组参赛队伍限报1名指导教师，于2021年8月1日至9月15日登录（aliwork.com/s/wzck）报名。联系人：张蕴豪，联系电话：65659038．18626116324。
2．竞赛时间
待定
3．竞赛地点
待定
4．竞赛器材
参照“全国中小学生信息素养提升实践活动”中创客类所提供的器材，当天比赛器材由参赛队员自备。
附件二：
“2021年第三届吴中区中小学
创客、人工智能、机器人竞赛活动”人工智能、机器人竞赛活动方案
“人工智能竞赛”是指中小学生按照比赛命题要求利用相关人工智能设备完成相关任务。
“机器人竞赛”是指中小学生按照比赛命题要求搭建、编程，使智能机器人完成相关任务。各类机器人产品均可参加。
（一）项目设置
小学组：
1．轮式机器人综合技能现场赛
2．人形机器人技能现场赛
3．飞行机器人技能现场赛
4．钢铁机甲机器人擂台赛
5．机器人舞蹈赛
6．机器人竞速现场赛（3-5年级）
7．人工智能现场赛（小学）
中学组（初中、高中）：
1．轮式机器人综合技能现场赛
2．人形机器人技能现场赛
3．飞行机器人技能现场赛
4．钢铁机甲机器人擂台赛
5．机器人舞蹈赛
6．人工智能现场赛（初中）
（二）竞赛规则及办法
1．竞赛规则：
轮式机器人综合技能现场赛、人形机器人技能现场赛、飞行机器人技能现场赛、机器人竞速现场赛（3-5年级）、人工智能现场赛任务和规则由比赛当天公布，机器人舞蹈及钢铁机甲机器人擂台赛规则见附件3。
2．轮式机器人综合技能现场赛、人形机器人技能现场赛、飞行机器人技能现场赛、机器人竞速现场赛（3-5年级）、人工智能现场赛竞赛办法：
（1）竞赛时间：轮式机器人综合技能现场赛、人形机器人技能现场赛、飞行机器人技能现场赛、机器人竞速现场赛（3-5年级）、人工智能现场赛上午为制作、编程、调试时间（3-4小时），下午开始比赛，比赛开始后不能再对作品进行修改和调试。
（2）设备材料：参赛队所带材料不限。
（3）现场搭建、编程和调试：参赛队员使用自带的电脑和参赛机器人材料，在规定时间内根据要求进行现场搭建、编程和调试。
（4）竞赛：参赛队按照赛程安排和竞赛规则参加比赛，决出优胜队。
（5）综合评定：由组委会综合比赛情况、竞赛名次等情况确认获奖等级。
（三）有关要求
1．参赛名额
轮式机器人综合技能现场赛、人形机器人技能现场赛、飞行机器人技能现场赛、机器人竞速现场赛（3-5年级）、人工智能现场赛每组限报2名队员，每个组限报1名指导教师。机器人舞蹈赛、钢铁机甲机器人擂台赛每组限报3名队员，每个组限报1名指导教师。
2．报名程序
以学校为单位统一报名，每校每项目最多报3组，参赛队员不得兼项，每组参赛队伍限报1名指导教师，于2021年8月1日至9月15日登录（aliwork.com/s/wzck）报名。联系人：张蕴豪，联系电话：65659038．18626116324。
3．竞赛场地及器材
参赛所需设备（人工智能、机器人、计算机及程序软件等）由参赛选手自备。
竞赛场地及相关器材组委会统一提供。
附件三：
“2021年第三届吴中区中小学
创客、人工智能、机器人竞赛活动”机器人舞蹈、钢铁机甲机器人擂台赛规则
机器人舞蹈赛规则
（一）比赛分组
比赛分小学组、中学组
（二）队伍组成
每队1‐3人。人机一一对应，即参赛队伍必须是每名队员拥有一台机器人。
（三）比赛场地
1．尺寸
舞蹈场地是10mx5m的平坦区域，要求机器人在标明的3x3m的矩形区域内表演。表演区域的边界将会用50mm宽黑色胶带标志出来，周围用20mm宽的红色胶带围起来。这可以使用程序让机器人自己判断处于边界的哪边。赛场提供的地面是平坦的（非光泽）。
2．场景
参赛者可携带表演所需要的场地布景，但不能损坏比赛场地或对随后的参赛队伍造成影响，架设场地布景时间应在控制在6分钟以内，撤除场地布景应在3分钟内。在比赛中如果出现意外而使比赛场地受损，主办方将提供备用场地。主办者将尽力提供投影屏和放映设备，在表演区域的后面各队应使用数码资源（如计算机）放映图片。这将作为他们表演的一部分。
3．灯光
没有直射的光线照在场地上。各队在设计机器人时要能适应灯光的各种变化，如在比赛的一个地点到另一个地点的自然照明的变化等。各队应根据需要调试自己的机器人适应比赛场地的照明条件。
4．音乐
各队需自备机器人表演所需音乐文件（MP3）。文件标明参赛队队名，在比赛之前交给主办方音乐播放工作人员。
（四）比赛时间
机器人舞蹈时间应不少于二分钟但不能超过五分钟。
（五）机器人技术要求
1．构造
机器人构造为任意形式（鼓励使用人形机器人），参赛者可以根据情况自由设计，为增加比赛的公平性、合理性，以及创造良好的学术氛围，激发学生的自主创新意识，鼓励参赛上场的机器人在购买的整套成品机器人基础上进行改进,根据改进情况酌情加一次分。
2．重量、体积
单个机器人重量不得超过5公斤，体积小于60cmX60cmX60cm(包括展开部分)。
3．外形服饰
自主设计服饰，材料不限。
4．控制
机器人舞蹈动作必须是完全自主的，开机启动时可用遥控等各种方式，但表演开始后不得有人为遥控、干扰或引导机器人。参赛队机器人最好在音乐响起6秒内启动机器人。
（六）比赛操作
1．机器人由手动或遥控启动，机器人与音乐的协调有各队参赛人员自行掌握。
2．在机器人启动后的表演过程中，机器人不应与参赛队员有任何接触(其中包括遥控)，机器人出现故障时可由一名队员上前处理，同时将对该队成绩给予扣分。如有带视觉系统或有“人机互动的环节”等的机器人,完成全部表演内容(表演时间按本组规则规定),给予一次加分(5分)。
3．参赛者不得蓄意影响机器人或损害比赛场地，否则将取消该队比赛资格。
4．机器人在比赛过程中如果出现故障，参赛队员可以重新启动机器人，但将对该队成绩给予扣分。
5．舞蹈表演总时间（从机器人开始表演算起）不得超过规定时间，比赛前可有1分钟的陈述时间。
6．参赛者在比赛过程中不得干扰评委，违者将对该队给予扣分，严重者将取消该队比赛资格。
7．在比赛后如有队伍认为某机器人不符合上述条件，可以向组委会提出申请（须有证据），机器人所属队伍应该做出解释，若属实，则视情况扣分。
8．在表演过程中，舞台上同队的不同机器人之间可能进行相互通讯。队员应格外小心使用红外通讯装置不要干涉其他队伍。
（七）、评分标准
1．总体设计、创意和创新。10分
2．机器人技术实现与结构构造。10分
3．舞步编排，动作复杂、协调程度，技术难度等。15分
4．舞蹈和音乐的协调。15分
5．比赛场地的利用。10分
6．娱乐价值。10分
7．机器人外型与服饰。15分
8．人机互动（以机器人为表演主体）15分
钢铁机甲机器人擂台赛规则
一、队伍组成：每队3名选手和2台机器人。
二、赛制：本项比赛以小组循环赛的方式进行，对战队伍抽签决定，如遇轮空则自然晋级，每场比赛为三局两胜。
三、竞赛规则：
1．比赛：比赛将在规定的赛场进行。参赛选手使用自备的机器人进行比赛。
2．比赛采用预赛、决赛的方式，比赛结果将根据比赛规则由裁判员当场进行裁定并公布。
3．赛场的规格及环境：
3-1．赛台为机器人擂台赛专用正方形赛台，边长为400cm(包含区划线)。
3-2．赛台图示如下(单位:cm)
3-3．赛场环境：
赛场对普通观赛者、有关报道人员，比赛有关人员使用的摄影机器等不做特别的限制。因此，如果在机器人出场时受到照相机、录像用红外线、闪光、摄影用照明等影响时，请参赛者预先做好各种对策，同时也要考虑有关室内照明、太阳光等影响。
四、机器人规格：
1-1．移动方式：遥控轮式移动机器人。
1-2．机器人规格：
1-2-1．机器人尺寸：长：50cm宽：50cm高：50cm。包含伸展部分。
1-2-2．机器人动力：电池电压≤12V放电倍率≤30C。但必须有硬质保护外壳。严禁使用燃料型，非电动型动力装置。
1-2-3．整车总重量≤8KG。
1-2-4．电机数量≤4个（含伺服电机），动力电机使用的直流有刷或直流无刷电机。
1-2-5．遥控方式：运动员自选无线控制方式，避免同频干扰。
1-2-6．在该回合比赛中选手不得中途更换机器人,同一回合比赛中只能使用同一台机器人。
1-2-7．比赛中机器人主要部件（如铲板、车轮等）发生散落、解体，裁判员将判定出局淘汰。
1-2-8．机器人轮胎不能有粘性的物品。
1-2-9．严禁有脱离机器人身体框架之外的装置使用（如抛洒，射击等）。
1-2-10、除上述以外，如果裁判员判断了违反比赛的精神时以外的规则。
五、比赛流程：
1．预赛时，由参赛选手遥控机器人，展示该机器人所有可作出的动作。（带有对比赛场地和具有一定危险性动作时，裁判员有权要求运动员对机器人作出整改，或者直接取消比赛资格）。
2．决赛时，由计算机的自律操纵、由人的手动操纵都可以。如果是用无线(无线、红外等)手动操纵时，请考虑比赛环境(光、声音、电波)、对对方使用同样的系统操纵时必须没有干扰，再有用小电力、微弱无线电操纵时，请自带8ch以上频率的无线系统。同时使用无线电操纵系统时，应准备8个晶振。
3．说明:
使用无线时请使用以下频率:
a.27MHz频段:26.975-27.255MHz(频段:01-12);
b.40MHz频段:40.61-40.75MHz(频段:61,63,65,67,69,71,73,75);c.AD频段:(25MHz微弱20频段);
d.被认可的无线LAN,Bluetooth,Zigbee等也可使用。e.在国内没被技术认可的无线控制将禁止使用。
4．禁止事项：
4-1．禁止装载有伤害对方和赛场的物品，禁止使用刀、旋转切割等危险物品。
4-2．禁止对脚底设置吸引、吸着装置(含有粘着物)。
4-3．干扰电波发生装置、激光、闪光灯等。
4-4．禁止损害场地，禁止造成污染的物品。
4-5．禁止包藏液体、粉末、气体的装置。
4-6．禁止包藏点火装置和能脱离本体的弹射装置。
5．比赛方法：
5-1．比赛采用三局二胜制。
5-2．预赛时出场者将遵从组委会决定的顺序，进行机器人的预赛。
5-3．决赛时此项目参赛运动员，每轮有三次比赛机会，三局二胜制。允许一个队伍使用最多二台机器人参与比赛，但每一回合比赛中间不允许更换机器人。比赛2分钟1回合。机器人比赛过程中出现零件散落将被判负，被掀翻或者不能移动将采取数“点数”的办法，规定时间内不能重新移动位置将被判负。
5-4．机器人任何部分超出比赛场地，将被判负。
5-5．每回合结束后，运动员有1分钟维护或者更换机器人时间，1钟后继续下一回合比赛。
5-6．若出现平局情况，裁判员将根据机器人的重量判断胜负，重量轻者获胜。相同重量时以电池容量判断胜负，电池容量数少者获胜。
5-7．此规则最终解释权归组员会所有。
附件四：
“2021年第三届吴中区中小学
创客、人工智能、机器人竞赛活动”教学创客
作品评选活动方案
一、评选范围和评选条件
（一）评选范围：
遵循中小学各学科课程标准，作品要求能在中、小学各学科（不含特殊教育康复训练器材、虚拟作品、以及不能体现学科教学性的工程类发明创造作品，以下同）教学中使用的，由教师自己设计制作，未参加过苏州大市评选的教学创客作品，特别是实行新课程标准、推进STEM教育以来研制的教学创客作品（含虽参加过评选但近期又有重大改进的作品）。
（二）作品分类：
1．按教学段分为小学作品、中学作品。
2．按所应用的领域段划分（1）小学：语文、数学、科学；音乐、美术、体育、综合实践活动；（2）中学：语文、数学、科学、物理、化学、生物、地理、通用技术、信息技术、综合实践活动、音乐、美术、体育；（3）其他(如：特教、外语，通用设备等)。
（三）教师教学创客作品评选条件：
（1）教学性。符合基础教育课程改革的基本理念，有利于推进STEM和创客教育，培养创新精神和实践能力，有利于实验教学、提高师生的综合素质。
（2）科学性。作品展示内容应符合科学原理，体现科学知识和科学过程相统一的原则，有利于学习科学知识，树立科学意识，掌握科学方法和实验操作技能。
（3）创新性。作品设计新颖，构思巧妙，体现新的实验活动方式、方法和内容；应用新技术、新材料、新工艺方面有创新和发展；在信息技术与传统实验的整合方面有所创意。
（4）启发性。引发学习兴趣和思考，适于探究式教学，有利于学生主动参与、互动、合作交流。
（5）实用性。取材容易，结构简单，易于操作，性能稳定，安全可靠，造价低廉，外形美观，便于自制推广；有助于环保和可持续发展。
（6）安全性。作品在教学中使用要确保无安全隐患。
二、申报程序和评选办法
（一）申报程序：
1．各单位在自评的基础上，至少选送1件教师作品参加评选，最多不超过3件。
2．送评作品的制作人必须按要求填写《“2021年第三届吴中区中小学创客、人工智能、机器人竞赛活动”教学创客作品评选活动申报表》一式三份，《“2021年第三届吴中区中小学创客、人工智能、机器人竞赛活动”教学创客作品和自制玩教具评选活动参评作品汇总表》一式一份。
3．参赛教师于2021年9月15日前登录吴中区评优评先系统（py.szwzedu.cn）上进行申报，并通知校管理员（校教技室主任）进行审核送审。联系人：张蕴豪，联系电话：65659038．18626116324。（二）评选办法：
1．为保证评选工作公开、公平、公正，吴中区教育局将成立由各学科专家组成的评审小组进行评比。评选分二轮进行，第一轮为文字材料初评，评选出进入第二轮的作品；第二轮为作品演示操作。
2．本次评选各设一、二、三等奖。评选工作结束后，公布2021年第三届吴中区中小学创客、人工智能、机器人竞赛活动获奖名单并颁发证书，进行表彰奖励。
附件五：
“2021年度幼儿园优秀自制
玩教具评选”活动方案
一、活动目的
（一）贯彻《中国儿童发展纲要（2011-2021年）》《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2021年）》《国务院关于当前发展学前教育的若干意见》（国发〔2010〕41号）精神，落实《幼儿园教育指导纲要（试行）》《3-6岁儿童学习与发展指南》相关要求，全面推进素质教育。
（二）充分发挥自制玩教具在幼儿园教育与游戏活动中的作用，鼓励和提倡利用自然材料和日常生活材料开展教育活动，设计制作简单、发展价值大、游戏功能强的玩教具。
（三）调动广大幼教工作者因地制宜开展自制玩教具活动的积极性与创造性，宣传和推广低投入高质量地利用玩教具材料，有效开展游戏和教育活动的经验，搭建广大教师相互学习、相互借鉴的平台，推动学前教育工作的改革与发展。
二、评选范围、分类
（一）申报的作品须为幼儿园教育教学活动中正在使用，由幼儿园教师、学前教育工作者自己设计并简单制作，或对工业化产品进行改造的玩教具，还包括运用无须制作能体现教育与游戏功能的自然材料和日常材料。工业化生产的玩教具不在本次评选范围之内。申报的作品需真正贴合儿童学习生活，具有切实可玩性且能够符合幼儿园本身的空间要求。
（二）在往届全省市幼儿园自制玩教具展评活动曾获得一、二、三等奖的自制玩教具作品不得申报。
（三）以“落实《3-6岁儿童学习与发展指南》，倡导游戏活动”为主题。申报的作品按所应用的领域分类为：①运动类（YD），②科学类（KX），③建构类（JG），④语言阅读类（YUY），⑤美工类（MG），⑥表演类（BY），⑦角色类（JS），⑧益智类（YZ），⑨音乐类(YY)，⑩其他类（QT）。作品类别由申报者按照作品的应用领域在以上10类中自行选择，每件作品只能申报一个作品类别。作品类别由申报者按照作品的应用领域在以上10类中自行选择，每件作品只能申报一个作品类别。
三、申报程序和申报要求
（一）申报材料及程序：
1．各单位在自评的基础上，至少选送1件教师作品参加评选，最多不超过5件。
2．送评自制玩教具的制作人必须按要求填写《“2021年度幼儿园优秀自制玩教具评选活动申报表》一式三份，《“2021年度幼儿园优秀自制玩教具评选活动”教学创客作品和自制玩教具评选活动参评作品汇总表》一式一份。
3．参赛教师于2021年9月15日前登录吴中区评优评先系统（py.szwzedu.cn）上进行申报，并通知校管理员（校教技室主任）进行审核送审。联系人：张蕴豪，联系电话：65659038．18626116324。
（二） 评选办法：
1．为保证评选工作公开、公平、公正，吴中区教育局将成立由各学科专家组成的评审小组进行评比。评选分二轮进行，第一轮为文字材料初评，评选出进入第二轮的作品；第二轮为作品演示操作。
2．本次评选各设一、二、三等奖。评选工作结束后，公布2021年第三届吴中区中小学创客、机器人竞赛活动获奖名单并颁发证书，进行表彰奖励。
附件六：
“2021年第三届吴中区中小学创客、机器人竞赛活动”教学创客作品评选活动申报表
申报人(单位):
申报日期:
教学创客作品名称
使用学科
制作人
制作日期
联系电话（手机）
电子邮箱
使用的主要材料
作品简介(包括原理、特点、使用说明、图片等，可另附页）
演示视频或照片上传专题申报网站即可
作品的创新点或在原有作品上的改进点说明（可另附页）
作品STEM体现
（可另附页）
描述作品在“科学、技术、工程、数学”方面的体现
教学中使用效果说明（可另附彩页或盘片）
演示视频或照片上传专题申报网站即可
制作人单位意见
（盖章）
年
月
日
市、（区）及相关主管部门推荐意见
（盖章）
年
月
日
评委会意见及结果
评委签名：
年
月
日
附件七：
“2021年度幼儿园优秀自制
玩教具评选活动”申报表
作品名称：
申报单位：
申报者:
作品类别：请在所选定的类别内划“√”（每件作品只能申报一个作品类别）
运动类（YD）科学类（KX）建构类（JG）
语言阅读类（YUY）美工类（MG）表演类（BY）
角色类（JS）益智类（YZ）音乐类(YY)
其它类（QT）
2021年度幼儿园优秀自制玩教具评选活动工作组制
填表说明
1．作品名称
在一个展评作品名称下只能是一件玩教具或围绕某一具体教学内容的一组玩教具。
2．申报单位
申报单位应为第一作者所在幼儿园或学前教育机构。
3．申报者
申报者应是幼儿园教师或其他幼教工作者，可以以个人或多人合作的名义申报。多人合作作品应确定第一作者，其他为署名作者，总人数不得超过三人。作者姓名、次序和名称等各种信息资料，一经上报不得更改，不能增加新成员。
4．作品类别
由申报者按照作品的应用领域在所列的10类中自行选择，每件作品只能申报一个作品类别。
5．作品外形和结构
用图示、照片等方法介绍该作品的基本结构、整体造型、主要材料、外形尺寸。
6．作品主要功能和特点
介绍该作品适合领域、适用年龄、基本使用方法和主要作用。
7．作品制作方法
介绍该作品的制作过程，关键要领，可附图示说明。
8．使用案例
选择最能反映该作品功能价值的典型活动，内容包括活动目标、玩教具教育策略及实施过程等，可附活动录像（时间不超过10分钟）。
9．表格不够可另加附页
参评作品申报表
申报单位概况
园所名称
办园类型
地址
邮编
园所规模
托班数
小班数
中班数
混龄班数
负责人姓名
电话
邮箱
申报者概况
第一作者
姓名
民族
职称/职务
申报者
免冠照片
学历
性别
年龄
邮箱
手机
单位名称
单位电话
单位地址
邮编
第二作者
姓名
民族
职称/职务
申报者
免冠照片
学历
性别
年龄
邮箱
手机
单位名称
单位电话
单位地址
邮编
第三作者
姓名
民族
职称/职务
申报者
免冠照片
学历
性别
年龄
邮箱
手机
单位名称
单位电话
单位地址
邮编
作品外形和结构（附彩色照片）
作品主要功能和特点
作品制作方法
使用案例
申报者确认事宜
本申报者对所申报材料的作者署名负责，同意主办单位根据需要公开、采用或出版所申报的材料。
申报者签名：
年
月
日
申报单位意见
单位盖章
单位负责人签名：
年
月
日
市(区)装备部门意见
同意上报该作品参加2019年度苏州市幼儿园优秀自制玩教具评选活动。我们已要求该作者所在单位及其上级主管部门对该作品做了资格审定，申报内容属实。
主管领导签名：市(区)装备部门盖章
年
月
日
备注
篇5
在古希腊时代，逻辑和语言学是同根同源的。当时的逻辑和语言学均建立在古希腊文的基础上，逻辑的理论术语跟语法的理论术语很难区分。古希腊时代逻辑上和语法上都把一个句子分为主词和谓词两部分，这是逻辑分析和语言分析互动的结果。“逻辑之父”亚里士多德的著作《解释篇》致力于研究语言中的名词、动词和语句同逻辑命题之间的关系。历史延续到近现代，逻辑和语言学越走越近，逐渐交织融合，其典型代表就是美国逻辑学家蒙太格创立的蒙太格语法。蒙太格语法基于理论语言学家乔姆斯基的转换生成语法和逻辑学家塔斯基的模型论语义学，采用逻辑方法研究语言。蒙太格语法之后的广义量词理论、话语表述理论、类型逻辑语法和组合范畴语法等都是跟语言学密切关联的逻辑理论。
2.从逻辑学视角看语言的特性
从逻辑学视角看语言，语言至少具有三大特征：普遍性的特征、个案个例的特征、句法和语义对应的特征。（1）普遍性的特征：语言构造表现为“由小到大”的生成过程，词条生成词组短语，词组短语生成句子……生成依据普遍性的规则。蒙太格语法确立了这样的规则，反复运用规则可以生成无穷多的语句，这也是语言的无穷递归机制。如语言中的复杂长句：
a.Thatthatsomethingiswrongispossibleisknowntothepublic.
b.Marylovesamansuchthathehasadaughtersuchthatsheadmiresaboy.
a是反复运用主语从句镶嵌规则的结果，b是多次引入定语从句的结果，二者都是语言无穷递归机制的产物。人脑先天具有生成构造语言的机制，人就能够说出从来没有听过的句子，也可以理解从来没有见过的句子，这就是语言的普遍性特征。（2）个案个例的特征：作为真实文本的实际语言总是具体语境下的语言，同一个词条或词组在不同的语境下呈现出多种多样的具体用法和语义。如清华大学和微软亚洲研究院合作开发的汉语组合范畴语法语料库的统计表明，汉语动词“学”在7类不同语句的语境中有7种不同的用法，因而被赋予7个不同的范畴，这是针对语言真实文本的研究，也凸显出语言的个案个例特征。（3）句法和语义对应的特征，也叫作组合原则。在蒙太格语法看来，句法形式引领语义模式。如英语句“JohnlovesMary”，句法上是主谓宾形式，谓语“loves”对应逻辑谓词“LOVE”，主语“John”对应逻辑常项“j”，宾语“Mary”对应逻辑常项“m”，整句对应逻辑公式“LOVE（j，m）”，这就是逻辑语义的谓词-论元模式。句子的逻辑语义直接依赖句子的句法形式而确定，此所谓句法生成引领语义组合的特征。
3.从逻辑学视角看语言的演化
语言分为自然语言和人工语言：自然语言指各国各民族在长期共同生活中形成的语言（国际辅助语协估计有2500—3500种），人工语言主要指数学和逻辑的符号语言和计算机的程序语言（主流的编程语言也有上千种）。中国著名数理逻辑学家莫绍揆先生指出：“事实上，程序设计或者就是数理逻辑，或者是用计算机语言书写的数理逻辑，或者是数理逻辑在计算机上的应用。”可以说程序语言是在计算机领域内的逻辑语言，逻辑语言作为人工语言的代表对自然语言的影响是很大的。逻辑对自然语言的分析能够揭示其演化的某些内在规律，在逻辑看来，自然语言中的动词和介词都被翻译成谓词，这恰恰揭示了动词和介词在语言演化史上的同根同源，其逻辑语义功能是类似的，或許今后不再区分动词和介词了。再则，逻辑的广义量词理论对自然语言量化表达式的态度是，保留其中体现纯粹量化意义的部分，如汉语“每个（人）”中的“每”，“三匹（马）”中的“三”，而抽象掉其中与量化意义无关的部分，如“每个（人）”中的单位词“个”，“三匹（马）”中的“匹”。逻辑对汉语量化表达式的分析显示出汉语言演化的规律：古汉语的量化表达式中基本上没有与数量词搭配的单位词，说“三人行必有我师焉”，而不说“三个人行必有我师焉”。近现代汉语开始出现含有单位词的“一头牛”“一只猫”和“一尾鱼”之类的量化表达式。虽然有些单位词也有特定量化意义，如说“一碗水”和说“一桶水”是不一样的。然而单位词夹杂在量化表达式中明显弊大于利，使得在网络上常见到暗藏思维混乱的搞笑段子：1元=1元×1元=10角×10角=100角=10元。逻辑和计算机程序语言对单位词的态度是否定的，当今汉语量化表达式中的单位词有弱化减少的趋势，说“选出一人做代表”，而不必说“选出一个人做代表”。可以预见，汉语量化表达式中的大量单位词在将来会逐渐消亡。
当今国家科技发展的重大战略是在2030年占领计算机人工智能制高点，计算机人工智能的核心就是算法，算法的表述离不开程序语言。作为博弈机器人的AlphaGo完胜所有人类围棋高手，其秘诀是：思考不过你，但算死你！表述算法的编程语言强势影响自然语言的演化。从动态逻辑视角看，编程语言采用的变项赋值等式“x=x+1”，右边的“x”加“1”更新为左边的“x”，两个“x”的所指是不同的。自然语言也有类似的动态表述，如“张三认为李四不喜欢他，李四也认为张三不喜欢他”，前一句中的“他”不同于后一句中的“他”，两个“他”的所指发生了变化。当今人工智能发展一日千里，新的“智慧物种”即将诞生。新物种的产生将极大颠覆人类社会现存的方方面面，同时该物种所具有的程序语言的特征也将极大影响人类的自然语言。
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一、培养学生的综合应变能力
一个完整、能够完成任务的机器人，往往要用光、声、电、机械等各种器件，机器人因涉及多门类、多学科的知识和原理，通过教学可以拓展学生各学科的专业知识，又可将各学科的知识横向联系起来，对各学科所学知识起到巩固作用。首先，机器人教学实践活动中，学生按照图形要求或设想将几十种、甚至上百种各种零配件搭建成一个完整的能执行任务的机器人，每一个搭建步骤都必须自己或小组协同完成，这大大提高了学生应用各种工具的技巧和灵活的动手能力、空间想像能力。其次，在搭建前要构思巧妙完成的方式、方法和途径，对可行性要进行分析，得出最佳方案。在这一过程中，学生的观察能力、思维能力、分析问题和解决问题的能力都得到了培养。例如，我上课伊始就出示了事先搭好地红绿灯，让它进行闪烁，从而激发学生兴趣。至于怎样搭建红绿灯的方法并没有教授，而是让学生分组，通过小组协作、自主尝试的方式完成搭建任务。
二、培养学生处理信息的能力
智能机器人工作过程完全是靠各部件，如触发器，灰度检测卡、红外发射与接收器等来接收信息，然后对信息进行分析并作出反映。信息收集已经成为这个活动发展过程中非常重要的一环。对于机器人能够收集――处理――反馈信息的过程，学生充满了好奇和无限的激情，他们渴望能把设想变成现实。因而，机器人教学能很好的培养学生的信息意识和收集、分析、处理信息的能力。在本课一开始，我让学生交流收集到的有关红绿灯的信息，不仅为学生自主搭建红绿灯埋下伏笔，而且培养了学生良好的信息意识和收集、交流信息的能力。
编写程序是以智能电脑机器人为平台的学习内容之一，在编程序的过程中学生要了解智能电脑机器人的结构功能、工作原理，并根据机器人要完成的某项任务来编写程序。学生要充分了解机器人的各种传感器，通过程序来控制传感器，使机器人感知外界的环境，并对接受的信息做出感应。学习为机器人编写程序的过程可以用拟人的方法循序渐进的进行。例如：可以将机器人的硬件看作一个刚刚出生的孩子，而学习为机器人编程序的过程是学生赋予机器人行走、避障、避碰、说话、听话、观察等人类行为功能的过程。学生在学习的过程中始终感受着失败的遗憾和成功的喜悦，对遗憾和喜悦的感受必然形成学习的动力和兴趣。
三、培养学生的创新能力
机器人技术具有科技含量高，综合性强、创新性强的特点。在教学过程中，一方面，教师要调动学生的主观能动性，鼓励学生勇于探索，使用与众不同的方法、思路进行搭建，按照自己的策略编写程序。另一方面，学生会根据自己的实践和认知，认真思考，提出各种设想，创造性地搭建各种机器人。学生为实现自己的梦想，会充分挖掘自己的能力，将自己的设想付诸实践，想尽各种办法检验自己的创意和设计。因此，机器人教学可以培养学生创新能力。例如，在学生实践中，学生为了完成红绿灯发光的任务，通过不断地研究和调试程序，有的小组而创新性实现的几种不同的红绿灯的闪烁方式，问他们为什么要这样做，他们的回答是“我们认为这样的红绿灯的闪烁方式比较有效，更利于指挥马路交通”。不得不佩服其实学生的创新能力是无限，就看我们的老师给学生怎样一个发挥、想像的空间，他们一定会给我们一个大大的惊喜。
四、培养学生的合作能力
青少年学生由于受到自身学识和能力的局限，往往要采用小组形式教学。小组共同分析、探讨策略的可行性，共同设计、改装机器人；协同完成机器人部件的搭建；一起设计、调试程序，一起观察、探讨、纠正机器人运行过程中出现的各种问题。小组成员既要分工又要合作、既合作又竞争往往会形成了一个很好的团队，他们的团队精神就得到了培养。在机器人课堂，你看不到以往传统的教学模式，课堂里的主角不再是老师，老师在这里只起辅导、帮助的作用。我们都知道，在积极主动的参与过程中所获取的信息留给学生们的印象是最深的。当他们全身心投入创作过程中时，他们进入了最佳的学习状态。学习机器人的学生们，首先是他们对学习的内容充满了兴趣；其次是一些概念的东西经过他们自己的实践总结出来并上升到理论高度的，因而，不需死记硬背；再次是学生们以组为单位，有负责设备管理的，有负责搭建机器人模型的，有负责编制程序的，大家分工合作，依靠集体的力量完成自己本组机器人的设计工作。 例如，我设计了搭建红绿灯比赛的这一环节，让学生通过分两人一组合作完成搭建任务，看哪个小组用时最短，就是优胜，通过这样的形式学生的学习兴趣高涨了，团队精神也得到充分的培养。
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[关键词]高中阶段 机器人 教学法
在大力推广素质教育的今天，高中机器人技术课程的有效实施在提高学生的科学兴趣，推动社会发展方面起着积极的作用，同时《国家教育事业发展第十二个五年规划》中也指出要开好普通高中各种选修课，研究开发大学先修课程，探索建立高中学生大学先修制度，鼓励有条件的高中阶段学校和高等学校、科研院所、企业联合培养拔尖创新人才[1]。机器人技术涉及学科很广泛，在高中开展机器人课程教学有利于创新教育在高中与大学的衔接，有利于激发学生的工程意识，有利于促进学生对科学技术产生兴趣。但由于各种原因当前我国机器人相关教学体系仍需完善，进一步进行机器人教学研究已势在必行，今天的中国青少年才能在未来的世界先进行列中谋得一席，才能在未来的人才竞争、科技竞争、综合国力竞争中立于不败之地。
一、机器人课程在高中开展的必要性和优越性
分析我国当代的学校教育制度的入学年龄和修业年限可以知道，我国高中生的年龄大部分集中在16～18周岁之间，同时从心理学角度根据埃里克森的人格发展理论，我们知道12～18岁主要发展任务之一是是获得角色统一性，即在职业的选择、性别角色的形成等方面获得同一性，如果个体在这一时期把这些方面很好的整合起来则是发展顺利的表现，当然这些方面的顺利整合，需要有一个良好的学习环境。应然状态的高考旨在考察学生能力，避免学生高分低能，避免定势思维，提倡创新思维和培养学生的创造能力培养。机器人是一门跨专业高度综合的学科，它不仅综合了语文、数学、物理、生物等众多学科，而且有利于学生理解科学、工程学和技术领域的抽象概念，以机器人为载体的课程教学，若能在高中课堂运作的很好，它能较好的培养高中生的学习兴趣，为以后大学的继续深造学习打下良好的基础，也能在此阶段为高中生构建良好的人际关系，锻炼其思维批判能力和创新能力。
二、机器人课程教学法的研究
机器人学科的教学方法很多，一般是由教学目标要求、教学内容难度、教学对象的基础和教学条件来决定的[2]。机器人教学为科学技术教育提供了更为先进的教学资源，为科学技术教育带来了更新更广的发展前景。天津职业技术师范大学是天津市机器人科普基地，国家八六三计划智能机器人主题产业化基地，在机器人教育师资培养和机器人课程教学方法方面积累了一些实用的经验。
（一）教学平台的开放性
在面向如何有效开展机器人课程教学的进程中，我校积极探索多样化的机器人教学视角，教学不再仅仅依靠课堂教学，通过多种途径构建有效的平台，如我校自动化学院以大学生科技实践中心为基地，学生科技社团为载体，综合开放机器人实验室为平台，创建大学生科技实践体系，激励学生开展各类科技活动及科技竞赛[3]。通过开放的机器人实验室，学生们近距离和机器人接触，遇到的问题也可以及时得到反馈和解决，这样学生综合素质普遍提高，由于我校是师范类院校，学校定期组织高年级学生到中学进行教育实习（如学生到天津第四中学、天津第十三中学进行教育实习），在不断交流中深化了机器人教学法的进展。
（二）两种教学法的实践策略
反哺教育教学法：为了促进中学教育和大学教育之间的交流和沟通，培养创新型人才，有效地衔接高中和大学教育，在到中学实习的过程中，大学生将自己动手制作科学模具及教育机器人带到中学，这些模具都是大学生平时制作的十分典型的数字化益智玩具，适用于中学阶段的学生对基础机器人技术进行学习，并且能够从不同角度、通过多样的形式发挥其教育功能，达到在益智娱乐学习目的[4]。中学生和大学生一起教学相长的过程中，也将创造发明的理念传承下来，让中学生知道所有令他们爱不释手的玩具也可以自己来制造的，这种把新知识、新技能带到中学的理念和执行力，不断进行下去，将使未来中国少年儿童的求生能力、自我创造能力不断提高、变强，这对于一个民族的科学发展是十分有利的。由于自我组装、制造机器人不但会提升中学生的科学兴趣，同时也会培养他们养成凡事自己动手的良好生活习惯，所以学校尽最大努力为发挥中学生的优点和潜力创造机会，帮助中学生发现自己的兴趣和爱好。
探究性课题教学法：以机器人为载体的教学，教师会有计划有目的的布置课程设计，课程设计的内容可以根据教学需要而定，可以是理论研究，也可以是实物应用，学生通过探究性学习，对课题的一个主题或者一个部分做较深入的学习，比如学生在进行太极机器人制作课题研究时，在对机器生命和自然生命的比较中，会遇到这样的问题，用于户外的机器人安装有激光测距仪摄像头、声呐传感器以及无线以太网相当于自然生命的眼睛、耳朵、神经系统[5]。如何进行有效的迁移，这里的信息量很大，若要理解它们之间的联系，就需要翻阅大量的资料，收集相关的信息，发现问题的所在，学习有关的技能，思考要解决的问题，并进行假设验证，然后做实验、写报告，应对质疑和答辩，在此过程中，不仅对未知的领域进行了探索，而且锻炼了文笔，培养了口才和思辨能力。所学的知识大大超出了教科书的范围。由于每个学生的精力有限，不可能对所有的主题都做深入探究，重要的是通过探究，自主学习、批判性思维和创新能力得到了锻炼和培养。探究性学习的目的不是为了最终的分数，而是为了应用和创新。理论联系实际的教学才会以最快的速度收到成果，联系实际教学法要做到知识与技能并重，理论与实际并行！反馈效果是学习是否有效的关键因素之一，这个过程中，老师会和学生及时的沟通，甚至在早期，为了克服学生的惰性，教师会主动与学生交流，监督课题完成的情况，一方面，体现老师对学生的重视，另一方面，学生能和老师及时反馈学习情况，获得解疑。在教学反馈的过程中，学生要敢于质疑书本和前辈的论点，老师要给予支持，当然再给与支持的同时，老师要鼓励通过实验观察、调查问卷等来收集资料给出充分的证据，正如哈佛的校训一样：“与柏拉图为友，与亚里士多德为友，更与真理为友”。做学问要应用、要创新、要追求真理。研究用教学方法帮助学生去解决设计中的技术问题，让学生亲身感受先进技术和相关教学方法的优越性，使学生在“技术与设计”中习得知识、技能和方法，在寓乐于学中锻炼学生的意志，激发学生的创新精神。
三、促进机器人课程教学推广的途径
第一：以政府为主导，引起人们对机器人课程教学的重视[6]。高中机器人教学的有效推广首先要树立正确的观念，制定相关政策，主导机器人研发、教育、竞赛等活动的开展，教学并不是为学生安排好人生轨迹，而是从国家和社会的长远发展考虑，在日常教学中，要注意提高学生的动手、实践、协作和创新能力，培养其独立思考和团结协作的能力，为其创新能力、创造能力的培养有意识地提供健康的发展环境。
第二：如何教，如何学——教学活动平台的建立。1989年联合国教科文组织北京会议提出：“21世纪最成功的劳动者将是全面发展的人….”。成立科技社团，运用综合开放实验室为教学需求搭建开放学习平台，在这样一种多样化的教学平台中学生能明确自己的爱好所在，同时能得到更多更及时的指导，有助于培养有较好的人际关系，有利于其进一步学习深造，在机器人课程教学中可以通过开放教学活动平台对高中生这一阶段的特点进行因势利导，促进学习的发生。改变传统教学模式的“教”，逐步走向“学”，在中学组织机器人教学第二课堂。由于大家在一起学习交流的机会多了，遇到问题便不再是退缩，而是进行探讨，寻找解决问题的方法。
第三：加强对在职教师培养和培训。机器人教学活动是一项学科覆盖面广、涉及多学科专业知识和能力的一项综合性教育活动。能够从事机器人教育、指导机器人教学活动的教师必须有较高的计算机、人工智能、物理、机械、通信等方面的基础知识，具有较强的动手能力和创新能力。据大量调查资料表明，信息技术课教师和机器人课外活动教师往往达不到这个要求，机器人教育方面存在严重师资不足，相关教师所学专业也离机器人教育相距甚远。大部分学校没有专职教师，更没有机器人教育专业的教师，这是影响机器人教学活动可持续发展的非常重要因素，政府和学校可以选派一些优秀的中青年骨干教师到国内外机器人重点建设培训基地或大学进修和培训，提高响应的教学素质。
第四：通过组织竞赛提高学生自身对机器人课程的认知程度。在青少年中进行机器人制作教育，能够激发青少年对机器人的兴趣。有效运用机器人比赛作为提升教学质量的一个组成部分，也将是促进学习的一个极大的动力源。探索机器人的活动与竞赛的运行机制，并将其应用于机器人技术教师培训和机器人教育教学中，在推动我国机器人教学健康、规范、可持续发展方面，起着积极的推动作用[7]。
第五：通过多种途径进行有效宣传。在校园文化建设中，定期组织各种形式的简易机器人展览会。同时也可与机器人生产商的合作，提供机器人产品在学校试运行。媒体可以制作专题节目介绍机器人制作技术及趋势，吸引大众眼光，让中学生及其家长开始注意到这一新生事物。各级各类比赛中，做好宣传策划，使科技潮流深入人心。当机器人课程理念深入人心了，支持的声音高了，才能真正实现机器人教育的普及，才能进一步促使机器人教育资源的整合，提高教学质量。
四、结束语
以机器人为载体的课程教学，要遵循学生的年龄特点，因材施教，使中学机器人教育教学成为青少年能力、素质培养的智能平台。如果机器人教育课程内容都是建立在数字运算和英文符号的理论基础上，内容晦涩难懂，那么与高中生心理特点便不相适应，这就需要更好的教法，紧密结合生活实际，生动形象地讲述了什么是人工智能，人工智能在人类生产、生活中所起的作用，将课堂教学与社会需求和中学生身心特点结合起来使得神秘的机器人变得平易近人，进而提升教学课堂质量。
总的来说，运用机器人作为载体来进行教育教学，可以培养学生对科技的兴趣，可以提高他们的创新能力、合作能力、动手实践能力，但是高中机器人教学要想深入开展，达到预期效果，需要不断的创新与探索，还需要社会各界通力配合和支持，使机器人教育教学之路走得更长远更坚定。
本文系国家社会科学基金“十二五”规划教育学一般课题“以机器人教育为载体的高中与大学创新教育有效衔接的实践研究”（课题批准号为BFA110049）的阶段性成果。
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中医医家师承授受，师者言传身教，因材施教，学者体悟心会，成为古代中医药人才培养的主要模式，使中医中药在漫漫历史长河中得以延续、发展。然而，千年传承，百年困惑，当古文化与新文明发生了对接，当元阴元阳碰撞了0和1代码，中医药学的教育传承如何从原始的手工作坊体系走向机器化批量生产道路，古代自然哲学式、思辨式的中医论述如何换装为强大的现代科学体系，变成用现代科学语言表达的唯象理论，便成为一直以来的核心论题。
1 现代中医教育体系及思维模式
目前，中医教育以学院教育为主，采用基础教育、专业教育、临床实习三段式教学模式，以及理性思维为主导的思维导向，以系统性、完整性的学科分科教育为基础，突出了课堂、教师、教材的中心地位。现代中医已经实现了从师承教育到学院教育的转变，重视教育目标和培养模式的共性，注重学生扎实的理论基础和自主学习的能力，以及辨证论治理论思想的培养，使得现代中医师的培养走向规模化。
然而，审视规模化教育体制下的教育模式，并不能让我们高枕无忧，因为，我们所期待的“秀才学医，如笼抓鸡”并没有出现，取而代之的则是枯燥、抽象，甚至晦涩难懂的尴尬处境，很多想往中医的初学者，才触皮毛，便生退却之心，因为“不协调”，玄妙晦涩的理论论述与人工智能化的机器识别，浩如烟海的古籍与海量数据便捷检索的自动化体系，古代自然哲学式的思辨方式与现代严谨缜密的逻辑推理，加之系统化微观化高精密仪器化的西医学导向的医疗体制体系与整体性宏观性四诊合参式的中医辅助医疗地位，让很多学子望而却步，而即使高学历中医学子，无论在临床治疗水平与中医学术造诣上也很少有人能望老中医项背。2 全脑思维契合中医教育传承模式探索2.1 全脑开发的理论基石
1981年美国加州理工学院罗杰·史培利博士提出了左右脑理论，并因此获得诺贝尔医学奖。这项理论将大脑分为左半球和右半球，认为左右脑有着不同的智能。左脑操纵语言，偏重概念思维，具有逻辑思维功能；右脑知觉空间关系，欣赏音乐绘画，偏重直觉思维，具有形象思维功能。哈佛大学心理学博士詹姆斯·怀特研究发现，一般人只用了大脑潜能的10%，甚至更低；而95%的人荒废了右脑，即仅仅使用一半的大脑，另一半的大脑被闲置起来。如果我们能够充分地运用左右脑，则会产生意想不到的效果。
全脑学习就是充分调动左右脑多元智能参与学习活动，双管齐下，平衡发展，最大限度发挥大脑潜能。全脑学习由知识、方法技能的学习和情感态度的学习3个方面构成，让学习者左右脑互动，音乐、图像等于大脑互动，学习者与知识互动。
2.2 当前的教育大环境需要全脑教育
我们国家所实行的应试教育所开发的是左脑，实际上大脑左半脑是辅助的，右半脑是主要的，深层次的思考，深层次的创意，深层次永久性的记忆靠右脑，而我们恰恰忽视了右脑的开发，目前国家所倡导的素质教育，就是要我们开发右脑，多用右脑，多训练右脑可以事半功倍，甚至可以提高几百倍。英国哈莫尔曾说过：“右脑的图像思维能力是惊人的，调动右脑思维的积极性是科学思维的关键所在。”就大部分天才来说，他们能够很有效地使用大脑，取得杰出的成就，原因是他们大多能够充分协调、合理地使用大脑。爱因斯坦就曾说过：“我思考问题时，不是用语言进行思考，而是用活动的跳跃的形象进行思考。”此外，瓦特看到火炉上的水烧开后壶盖不停地动，发明了蒸汽机；鲁班被草划破了手，发明了锯；世界著名画家达·芬奇从画鸡蛋开始，成为一代巨匠等，均是左右脑协调发展的典范。
2.3 古代中医教育传承体系中的全脑式教育
就全脑式教育而言，我国有先天的优势，因为汉字是象形文字，而运用象形文字本身就是用的右脑。此外，在传统中医教育中，我们意外发现全脑式教育竟然无处不在。首先，在古代特定的社会同构体中，传统的中医药学以其特定的思维方式，即形象思维为主导，采用形象思维下的形象比较、倒果求因、类比推理等思维方法，成为当时社会的主导；其次，传统中医药的望、闻、问、切四诊合参以及经络铜人等多感官、多知觉体验式的医疗、传承手段，不仅强化了感性认识，而且不自觉地早已运用、挖掘了右脑潜能；第三，古代中医是古代自然科学与中国传统文化相结合的产物，具有多学科的特点，因此，历代名医多博览群书、吸纳百家，通晓佛、道、儒等学说，这种文理兼通的多元思维模式使得中医理论在形成之初就成为形象思维与逻辑思维完美结合的经典之作；第四，古代中医师承教育的最大特点是强调教学的实践性，重视临床能力的培养。而将课堂与临床合二为一，理论学习与临证实践融为一体，恰恰又是抽象思维与形象思维、左脑与右脑的有效契合。
2.4 现代互联网高速经济时代下的全脑思维新模式
1989年，美国率先推出了全国性的脑科学计划，把1990－2000年命名为“脑的十年”，并制定了以开发右脑为目的的“零点工程”。之后，国际脑研究组织(IBRO)和许多国家的相应学术组织纷纷响应。欧洲出台了“欧洲脑的十年”计划，日本启动了为期20年的“脑科学时代”计划和“脑科学与教育”研究项目，全脑教育已经呈现出“全民普及”的态势。
在现代互联网高速经济时代，中医教育更应抓住这次革命性、全球性脑风暴的机遇，综合应用数据挖掘、人工智能、虚拟仿真等现代多媒体、数字信息技术，增加内在知觉体验，平衡开发大脑潜能，将整体思维嵌入机器代码，将临床搬进课堂。
2.4.1 音乐冥想
音乐诱导具有集中注意力、提高记忆力、增强想象力、开发智力等多种效应。接受这种有节奏的声波振荡，可以使人体各部分本能地、协调一致地按照规定的节奏、旋律、情感进行细微振荡，促使细胞正常分裂，加强新陈代谢，使人的心跳、血流、肌肉收缩、肠胃蠕动得到最好的、最统一的节奏调整。右脑被称为“音乐脑”，经常进行音乐诱导，能改变右脑的劣势地位，转换脑的能量平衡，从而使脑电波发生变化，达到使右脑活化的目的[1]。因此，基于中医五行理论开发五行音乐，将成为身体平衡与右脑活化的高效粘合剂。
2.4.2 多感官、多知觉体验
迄今为止，许多人没有意识到自己还有其他5种知觉可以用来想象。时常练习用多种知觉来想象，可以增加图像的清晰度和鲜明度，从而刺激右脑思维活性。不管你的目的是什么，能运用越多的感官来引起强烈的图像，成功的机会就越大。能够运用越多知觉创造一个鲜丽的内在经验，你的想象就会变得越有意义，收获也就越多。
2.4.3 虚拟化、智能化体验式传承体系
国际著名传播学家、教育新秩序的倡导者余也鲁教授指出：“文字发明前，人类多用右脑；文字普遍使用后，我们多用左脑……现在电视出现，重心又移到右脑，这会引发一些什么变革呢？”这里实际上提出了一个平衡用脑，运用全脑学习的问题。天津普教系统就曾进行过一个颇具影响的教学科研课题，即运用多媒体教学，提供形象教材，引导学生交替使用左右脑，从而使形象思维与抽象思维的交织上升为灵感思维与创造思维，达到平衡用脑目的[2]。
中医理论的形成并不是从实验中来的，而是象控制论的黑箱论那样，通过无数的信息反馈得出的[3]，而这种反馈信息就是各种知觉信息构成的形象素材，并结合逻辑思维判断所形成的阶段式螺旋上升式的思维创造。因此，应运用虚拟化、智能化的辅助手段实现多感官、多知觉的信息体验，建立虚拟课堂、虚拟实验、虚拟临床，甚至虚拟“药物园”、虚拟针灸铜人等仿真交互环境，加强感性认识，增加辨证施治方法、药物性味归经以及方剂组成等理论的理解、记忆和运用，以虚拟医院为实验室，以虚拟患者或病历作为实验课的素材，进行完全虚拟化的临床科研设计、临床诊疗、临床观察及临床总结。
此外，可以利用情感暗示教学调动大脑无意识领域潜能，以培养学生的直觉思维、发散思维，以及对知识接受的自觉性；利用情景联想、脑力激荡、灵感捕捉来培养创造思维等等。
这种全新的多感官、多知觉体验式教学模式，一方面寓教于乐，化抽象为形象，化复杂为简洁，融知、情、意、趣与一体，以有效调动学生主体性学习热情，充分体现“教师主导，学生主体”的双边作用；另一方面，形象思维与抽象思维反复交替印证的过程，也即思维启发、灵感创造的过程，虚拟化整体教学实现了课堂教学与临床教学的实时交互，温故而知新，继承后创新，更使因材施教、差异教学成为主体选择下的水到之渠。在此，主体性、交互性、启发性、创造性、差异性的教育教学新模式得到综合体现。
3 结语
全脑思维，新模式古用，既是新时代传统教育的活性剂，也可以说是传统中医思维的复古。互联网时代经济、现代思维节奏决定了中医教育现代化步伐，抽象思维与形象思维，情景教学与实战演练，多感官刺激与全脑学习，师承教育与规模化、现代化学院教育的全方位结合，将为中医的教育传承事业搭建起一座传统与现代、现代与未来的教育桥梁。
【参考文献】
[1] 王世群.全脑学习势在必行[J].山东教育，2001，14(2)：7－8.
[2] 王家缘.谈运用全脑学习[J].中国电化教育，1995，12(2)：15－17.
篇10
高中新课标规定了课程的总目标是提升学生的信息素养，但信息素养具体体现在哪些方面？一些教师由于新课标培训不够及时和不到位等原因，对教材内容的理解存在偏颇，对于信息技术课程核心价值、技术内涵及能力培养的理解也不是很到位，这些都是课程的定位问题。因此有些教师会把必修模块的有些教学内容作简单处理，没有往课程的深度去挖掘，而是停留在“教软件”和“学软件”的层次上，并没能体现出“用软件解决问题”这一学以致用的基本出发点上。
由于根据2000年教育部《中小学信息技术课程指导纲要（试行）》编写的义务教育阶段教材已无法很好地适应高中新课标的教学要求，我省于高中课改开始后的第三年，即2007年初制订了《江苏省义务育教信息技术课程指导纲要（试行）》，并根据此纲要重新开发了江苏省义务教育阶段《信息技术》教材，在当年的秋季学期开始使用。这一举措较好地解决了高中阶段和义务教育阶段的教学衔接问题，弥补了高中课标因不再迁就零起点问题而导致的学时不足或重复教学等问题。但是不可否认，由于各地区实施的差异太大而导致的不均衡性，造成了某些学校或班级的“多起点”问题严重，即学生的差异过大，给教师的教学带来了不小的挑战。因此，如何实现高中和义务教育阶段的有效衔接，成了摆在我们面前的一个更大难题。
不难发现，随着义务教育阶段信息技术课程的有效实施，高中必修模块存在的必要性随之受到质疑，原因在于高中阶段的许多教学内容和义务教育阶段存在低层次的重复，教师教学中简单的低水平重复，导致高中必修模块的教学水平无法得到提高，学生的信息素养也得不到应有的提升，这和新课标设置必修模块的初衷背道而驰。所以，如何调整高中教学的内容，尤其是与义务教育阶段课程进行有效的衔接，成了我们必须直面的一个现实问题。
二、课程的开设问题，即能否真正的落实教学计划，开齐开足课程
这个问题始终困扰着有些学校和教师。按高中新课标规定的课程计划，高中三年开设信息技术应不少于72学时。一般按每周1学时来计，要学满4个学期，即高一和高二每学期都应该正常开设信息技术课。但有的学校在高一上学期并不开设，只是从高一下学期才开始每周2学时的教学，到高二上学期的12月下旬的学业水平测试结束之后就终止信息技术教学。不难发现，实际学时仅64学时左右，真正用于新课学习的不过50学时，教材每个模块是按照36学时来编写的，所以教师普遍反映“时间太少，内容太多”。
另外，新课程的一个显著特点就是设置了选修模块，鼓励学生根据各自的兴趣爱好和特长特点选学选修模块，但因为学校师资有限或是地区统一要求而变成了教师选、学校选或地区选。尽管高中新课标设置了算法与程序设计、多媒体技术应用、网络技术应用、数据管理技术和人工智能初步这5个选修模块，但目前这5个模块都能开设并由学生自选的学校寥寥无几，许多学校和地区往往只选择“网络技术应用”和“算法与程序设计”。对于“多媒体技术应用”、“数据管理技术”和“人工智能初步”这3个选修模块，学生和教师并非不感兴趣，尤其是多媒体技术应用模块，曾经在课改之初有不少地区和学校选择开设，之后却几乎绝迹，这不得不说是个遗憾。究其原因，是由于学校对于课程计划的执行力度不够，规范操作的意识不够，同时，教育行政部门对于学校课程实施的督导力度也还不够。
三、教学的评价问题，即是否能正确对待高中学业水平测试
江苏在新课改之后制定了新的高考方案，信息技术成为了高中学业水平测试的一个科目，取代了之前的等级考试，并和高中学生的升学毕业有了一定程度的挂钩。因此，学校对这门考试的要求很高，对合格率有明确的要求，教师迫于压力，教学中采取“考什么，就教什么；怎么考，就怎么教；不考的就不教”的对策，课堂上实行机械训练和题海战术。为了考试，学校会在课时安排上普遍采取集中开设的办法，这样做的教学效率似乎很高，但对于高中教学的持续性却有极大影响。高二上学期12月份学业水平测试一结束就绝少会再有学校开设选修模块的，因而对选修模块教学的真正实施也造成了不小的冲击。
新课程提倡教学的多元评价，学业水平测试不该是评价的全部，尤其是信息技术这门课程，更要体现其过程性、操作性。基于题库的机考模式，虽然每年都在进行考题的更新，考题的质量也在逐年提高，但碍于这种做法在评价方式上的局限性，也由于现在的机考软件在操作题和主观题评价上存在着先天不足，无法对学生的实际能力做出准确的评测，而且在短时间内还较难弥补，所以对学生信息素养的提升有限。因此，如何加强日常教学中的教学评价？如何做好总结性评价和过程性评价的有机结合？这些成了我们必须认真思考和正确处理的问题。
四、教学研究的问题，即能否切实解决教学中“穿新鞋，走老路”的问题
虽然高中新课程已在江苏实施了7年有余，但从刚开始的满腔热情和充满干劲，到后来的回归常态和继而出现的略显疲态，有些一线教师或许是因为对新课程的实施已经了然，或许是因为迫于考试的现实压力，或许是因为对自身成长的目标缺失，开始出现“穿新鞋，走老路”的趋向。这些问题主要体现在教学模式的传统、单一，教学方法的陈旧、落后，教学评价的低效、片面等方面。尤其是在平时的教学中，教师们由于学校比较看重学业水平通过率的指标，也就渐渐忽视了对学生实际能力的培养和信息素养的提升。
