智能大數(shù)據(jù)時(shí)代的信息技術(shù)學(xué)科核心素養(yǎng)培養(yǎng)摘要：人工智能和大數(shù)據(jù)分析等先進(jìn)技術(shù)正改變?nèi)藗兊纳睿矠橹袑W(xué)信息技術(shù)學(xué)科教學(xué)工作提出了新挑戰(zhàn)。本文面向智能大數(shù)據(jù)學(xué)科領(lǐng)域，調(diào)研了當(dāng)前中學(xué)智能學(xué)科研究現(xiàn)狀，詳細(xì)討論了當(dāng)前中學(xué)智能大數(shù)據(jù)教學(xué)瓶頸。繼而深入分析智能教學(xué)的技術(shù)特點(diǎn)，綜合探析智能大數(shù)據(jù)在中學(xué)階段的教學(xué)過程，形成一種培養(yǎng)目標(biāo)內(nèi)核化(Kernelization)、培養(yǎng)內(nèi)容典型化(Typicalization)和培養(yǎng)方案牽引化(Traction)的新型核心素養(yǎng)培養(yǎng)路徑，稱為KTT路徑，為智能大數(shù)據(jù)在中學(xué)階段的教學(xué)工作提供方關(guān)鍵詞：人工智能，大數(shù)據(jù)分析，高中，計(jì)算機(jī)，信息技術(shù)，核心素養(yǎng)引言：隨著人工智能、大數(shù)據(jù)分析等計(jì)算機(jī)前沿技術(shù)的發(fā)展，智能大數(shù)據(jù)時(shí)代已悄然到來。技術(shù)的革新不僅改變了人們的生活方式，也逐漸成為民眾的學(xué)習(xí)熱點(diǎn)，使得智能技術(shù)的學(xué)習(xí)趨向普世化和基礎(chǔ)化。在此背景下，教育部于2018年公布了高中信息技術(shù)課程教學(xué)的新標(biāo)準(zhǔn)，強(qiáng)調(diào)在對(duì)學(xué)生進(jìn)行課程素養(yǎng)培養(yǎng)的過程中，應(yīng)當(dāng)貼合當(dāng)前信息技術(shù)數(shù)據(jù)化應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)，將人工智能等新興技術(shù)納入課程教學(xué)內(nèi)容中。毫無疑問，面對(duì)智能大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的出現(xiàn)，中學(xué)信息技術(shù)教育理念及培養(yǎng)方式的調(diào)整和改革勢(shì)在近年來，我國(guó)很多地區(qū)開展了中學(xué)階段的人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)普及教育，這類教育大多以課外活動(dòng)或課堂補(bǔ)充等形式為主，雖然取得了一定的教學(xué)成果，但尚未形成統(tǒng)一的學(xué)科核心素養(yǎng)培養(yǎng)路徑，使得教學(xué)成果的持續(xù)性和復(fù)用性大打折扣。目前來看，在智能大數(shù)據(jù)背景下，系統(tǒng)化的信息技術(shù)學(xué)科培養(yǎng)路徑建設(shè)仍存在以下挑戰(zhàn)。首先，如何在原有信息技術(shù)學(xué)科體系之上合理兼容智能數(shù)據(jù)分析等新興領(lǐng)域?qū)W科的理論深度和實(shí)操素養(yǎng)較之傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域研究方向有很大不同。牽涉到概率論、機(jī)器學(xué)習(xí)、分布式計(jì)算、智能算法等諸多領(lǐng)域內(nèi)容，對(duì)于中學(xué)信息技術(shù)學(xué)習(xí)而言難度難以把控，容易造成內(nèi)容過深過廣，與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)編程、邏輯算法銜接不當(dāng)?shù)葐栴}。其次，如何針對(duì)智能大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)特點(diǎn)，科學(xué)制定學(xué)科培養(yǎng)目標(biāo)以合理提升學(xué)生學(xué)科核心素養(yǎng)。根據(jù)智能大數(shù)據(jù)的技術(shù)特點(diǎn)，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)課程的學(xué)科培養(yǎng)目標(biāo)難以適用。一方面，傳統(tǒng)的以計(jì)算機(jī)編程和邏輯思考為主的培養(yǎng)目標(biāo)并不能覆蓋智能大數(shù)據(jù)時(shí)代的知識(shí)學(xué)習(xí)需求，需要從計(jì)算思維逐步演化為智能思維。另一方面，考慮到智能大數(shù)據(jù)技再者，如何面向?qū)W科核心素養(yǎng)需求確立合理可行的培當(dāng)前，針對(duì)人工智能在中學(xué)課程培養(yǎng)目標(biāo)及路徑的調(diào)查和研究逐步興起。其中，彭結(jié)合中學(xué)信息技術(shù)及人工智能教育現(xiàn)狀，著力分容和目標(biāo)，提出一種新的智能大數(shù)據(jù)中學(xué)核心素養(yǎng)培養(yǎng)路徑(簡(jiǎn)稱KTT路徑),涵蓋近年來，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)學(xué)科迎來了智能大數(shù)據(jù)時(shí)代。人工智能及大數(shù)據(jù)分析涵蓋的內(nèi)容廣泛而深刻，包含計(jì)理、虛擬現(xiàn)實(shí)、推薦系統(tǒng)、云計(jì)算、機(jī)器人智能等諸多學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、分布式系統(tǒng)、智能搜索、模式識(shí)等相關(guān)計(jì)算機(jī)技術(shù)，連接概率論、線性代數(shù)、圖論、離散數(shù)學(xué) 3包含了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)編程中自動(dòng)化程式的內(nèi)涵，更表示讓機(jī)器主動(dòng)計(jì)算和學(xué)習(xí)，產(chǎn)生符合析的關(guān)鍵。在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，智能分析預(yù)測(cè)的成功往往伴隨著合理的數(shù)據(jù)集收集和處理、先進(jìn)的模型選擇與設(shè)計(jì)、細(xì)致的實(shí)現(xiàn)與調(diào)試手段。結(jié)合實(shí)際應(yīng)用需求場(chǎng)景，需要首先收集相關(guān)數(shù)據(jù)集(往往是大規(guī)模的),利用分布式、云計(jì)算、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)將數(shù)據(jù)按照一定格式組織起來，對(duì)于有監(jiān)督分析還需要收集或制作標(biāo)簽數(shù)據(jù)，并利用一定清洗手段去除于圖像處理問題往往選擇或改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)模型，而對(duì)于自然語(yǔ)言相關(guān)的時(shí)序問題卻傾向于應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變種模型，此過程需要對(duì)模型本身和背后的科學(xué)原理和應(yīng)用場(chǎng)景有較深的掌握。再者，模型的實(shí)現(xiàn)需要借助面向?qū)ο蟪绦蛘Z(yǔ)言、智能學(xué)習(xí)代滿意的預(yù)測(cè)分析結(jié)果。智能大數(shù)據(jù)涉及的知識(shí)原理眾多、模型繁雜、調(diào)試?yán)щy，但核心技術(shù)特點(diǎn)相對(duì)明晰。對(duì)于中學(xué)階段的智能大數(shù)據(jù)課程及相應(yīng)的學(xué)科素養(yǎng)培養(yǎng)，應(yīng)當(dāng)圍繞其核心技術(shù)特點(diǎn)鋪陳展開，這也是容易被當(dāng)前中學(xué)人工智能教育忽略的重點(diǎn)。2.1教師團(tuán)隊(duì)的理論實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)有待改善當(dāng)前中學(xué)人工智能教師團(tuán)隊(duì)主要從傳統(tǒng)信息技術(shù)學(xué)科教師隊(duì)伍發(fā)展而來，由于教師們普遍具備良好的計(jì)算思維、計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)理論和編程能力基礎(chǔ)，因此掌握基本的人工智能原理和技術(shù)較為容易。然而，由于工作環(huán)境等因素的制約，教師知識(shí)能力提升渠道仍然集中于課余的培訓(xùn)、進(jìn)修、自學(xué)，加之實(shí)驗(yàn)環(huán)境、硬件支持、數(shù)據(jù)獲取等方面的限制，難以對(duì)人工智能整體知識(shí)框架進(jìn)行系統(tǒng)性掌握，理論實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)尚顯不足。教學(xué)過程中，多數(shù)圍繞既有經(jīng)典理論進(jìn)行簡(jiǎn)單講解，對(duì)現(xiàn)有案例和數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)現(xiàn)，少有面向?qū)W科核心素養(yǎng)培養(yǎng)的發(fā)散和拓展。2.2學(xué)科影響力有待增強(qiáng)信息技術(shù)學(xué)科在中學(xué)階段的學(xué)科影響力相較于語(yǔ)數(shù)外等學(xué)科仍處于弱勢(shì)地位，雖然現(xiàn)階段經(jīng)歷了新課改，包括大數(shù)據(jù)人工智能在內(nèi)的計(jì)算機(jī)學(xué)科重要性日益凸顯，但其在升學(xué)考試中的占比仍然不高，家長(zhǎng)和學(xué)生容易忽略或選擇性放棄，這樣直接影響了學(xué)科教學(xué)目標(biāo)的達(dá)成和教學(xué)水平的提升。在大數(shù)據(jù)人工智能飛速發(fā)展的大環(huán)境下，中學(xué)信息技術(shù)學(xué)科的學(xué)科影響力仍有待增強(qiáng)，這一方面依靠國(guó)家層面的方針政策，更重要的是需■ 4要提升家長(zhǎng)學(xué)生的整體認(rèn)識(shí)，普及學(xué)科內(nèi)容對(duì)學(xué)生整體素質(zhì)和長(zhǎng)期能力提升的重要性。2.3教學(xué)經(jīng)費(fèi)和設(shè)施有待提升由于人工智能大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域特殊性，需要一定的教學(xué)經(jīng)費(fèi)和硬件設(shè)備支持，這與傳統(tǒng)的以軟件或網(wǎng)絡(luò)編程為主的教學(xué)模式有所區(qū)別。首先，在實(shí)現(xiàn)一些深度學(xué)習(xí)算法和大數(shù)據(jù)分析算法時(shí)，傳統(tǒng)個(gè)人計(jì)算機(jī)難以滿足訓(xùn)練性能，需要具備高性能顯卡的服務(wù)器以及分布式集群的支持。其次，一些框架軟件和數(shù)據(jù)的獲取需要購(gòu)買相關(guān)版權(quán)。而現(xiàn)階段中學(xué)信息技術(shù)學(xué)科少有這樣的設(shè)備支撐和經(jīng)費(fèi)支持，一定程度限制了人工智能等新興計(jì)算機(jī)技術(shù)的教學(xué)效果和拓展范圍。結(jié)合人工智能及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)特點(diǎn)以及現(xiàn)階段中學(xué)信息技術(shù)教學(xué)現(xiàn)狀，本文圍繞新背景下的中學(xué)信息技術(shù)學(xué)科核心素養(yǎng)培養(yǎng)，探析合理有效的培養(yǎng)路徑。T深度系統(tǒng)編程語(yǔ)言：法3.1培養(yǎng)目標(biāo)內(nèi)核化(Kernelization)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)學(xué)科旨在培養(yǎng)學(xué)生的計(jì)算思維、計(jì)算機(jī)編程、軟件使用等能力，將現(xiàn)實(shí)問題抽象為計(jì)算機(jī)模型，再通過計(jì)算機(jī)算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來設(shè)計(jì)解決方案，利用計(jì)算機(jī)編程實(shí)現(xiàn)方案并自動(dòng)化運(yùn)行和測(cè)試。然而傳統(tǒng)的信息技術(shù)培養(yǎng)目標(biāo)難以覆蓋智能大數(shù)據(jù)的技術(shù)特點(diǎn)。首先，智能大數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)計(jì)算思維基礎(chǔ)上增加了智能的概念，即讓機(jī)器理解數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)甚至生成數(shù)據(jù)。其次，智能大數(shù)據(jù)的程序運(yùn)行機(jī)制、方法與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)思路相異，相較于算法編程，智能學(xué)習(xí)更注重機(jī)制的理解、模型選擇和方法設(shè)計(jì)。由于智能大數(shù)據(jù)涉及到的全新的技術(shù)特點(diǎn)和廣泛的知識(shí)原理，對(duì)于中學(xué)教學(xué)而言，其培養(yǎng)目標(biāo)不宜分散，既要覆蓋智能大數(shù)據(jù)的核心機(jī)制，也要契合學(xué)生的接受能力，即實(shí)現(xiàn)5培養(yǎng)目標(biāo)的內(nèi)核化。如圖1所示，旨在1)提升學(xué)生的智能思維能力，重在培養(yǎng)學(xué)生深刻理解智能大數(shù)據(jù)的作用和來源。2)理解智能機(jī)制，重點(diǎn)培養(yǎng)學(xué)生如何讓大數(shù)據(jù)智能從理論上可行。3)掌握智能方法，培養(yǎng)學(xué)生如何實(shí)現(xiàn)智能大數(shù)據(jù)的模型和任務(wù)。3.2培養(yǎng)內(nèi)容典型化(Typicalization)和劃分培養(yǎng)內(nèi)容，即技能、模型和方法(如圖1所示)。技能指的是學(xué)習(xí)智能大數(shù)據(jù)所3.3培養(yǎng)方案牽引化(Traction)發(fā)學(xué)生思考和對(duì)相關(guān)知識(shí)的學(xué)習(xí)和理解；2)任務(wù)驅(qū)動(dòng)，以多樣任務(wù)類別為牽引，如分類、回歸、博弈等，激發(fā)學(xué)生思考學(xué)習(xí)相應(yīng)的模型和技能；3)模式驅(qū)動(dòng)，提煉智能大四、結(jié)語(yǔ)首先詳細(xì)總結(jié)了智能大數(shù)據(jù)學(xué)科領(lǐng)域的技術(shù)特點(diǎn)，繼而分析了當(dāng)前中學(xué)智能大數(shù)據(jù)教學(xué)的現(xiàn)狀和問題，并具體探析了合理可行的培養(yǎng)路徑，為提升中學(xué)階段學(xué)生在智能大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的核心素養(yǎng)提供了方法支撐。參考文獻(xiàn)[1]彭瑋麗.新課標(biāo)理念下高中人工智能課程模式構(gòu)建研究