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STEAM教育 — 谈小学STEAM新发展──AI Thinking

2020-12-14 14:49:18

我在5月写了一篇关于科幻画的文章,今次想跟大家谈谈STEM的另一热门议题──学习AI 。

笔者曾于2017年参与教育局常识科及电脑科课程编订,当时大家都认同小学要引入Computational Thinking ,但后来我们尝试将这想法应用在常识科上,又发觉有点格格不入,最后也打消了两者结合的念头。到今年四月,笔者与教育局的同工到珠海交流,我在车上对其中一位负责人说:「我们之前觉得常识科未必用得上Computational Thinking ,但我觉得可以教AI Thinking。」那知他立刻说:「我也有这种想法呀!」

要学Python吗?

最近有小学标榜教授AI的Python软件,笔者也忍不住上网尝试自学,发觉对小学生来说,学习这个软件并不容易,加上我曾读过一篇文章,当中「深度学习」的巨头 Yan LeCun指出,Python已落后,谷歌、Facebook和其他公司正研发不同的新软件,所以我不赞成小学生一窝蜂地学习Python ,要学,不是先学AI软件,而是先学习AI Thinking,学习简单的概念和方法,有了个大概,等他们上到中学,才学习当时使用的软件。

小学的AI Thinking

那么小学要学什么的AI Thinking?我觉得要和常识科结合,因为学校如只挂着追赶潮流,样样新事物都要教,实在没那么多时间。我认为配合常识科的专题研习,可教授两个AI Thinking 的主要概念,那就是「数据处理」和「机器学习」。

我正尝试在自己学校引入这两个课程,我们预算在四年级的专题研习,以 「健康生活──数据收集与分析」为题,教授学生处理数据。我们会购置两个具记录和分析功能的AI镜头,一个安装在小卖部,一个放置在图书馆,然后记录同学们购买小食(饮食健康)和借阅图书的习惯(精神健康),AI镜头会以Heat Map的形式显示数据,当中我们可教导学生如何收集和分析数据,虽然简单,但过程会有不少得着。

五年级方面,配合常识科的环保专题,我们会在特别室安装一个AI镜头(智能感应器),让学生决定它在多少秒后运作,例如我们设定「当有人进入或离开课室后3秒,感应器便会自动运作,控制光管开关」,有别于智能感应光管,它更人性化,我们可因应房间的设计、大小,进入者的需要、用室安全等不同因素,设定智能感应器的运作时间,学生可透过反覆的设定和比较不同秒数的数据,从而决定最好的节能方案来。以上两个例子,正如AI的深度学习,不过不是由较复杂的Python主导,我们把学习场景简单化,让学生担当电脑,分析数据,不断改善学习,找出最好的答案来。

我们六年级的专题是「未来的智慧城市」,当中老师可教授「机器学习」的概念,让学生明白电脑是如何深度学习的。我们可教授学生「建立特徵」:我们教AI 电脑分辨什么叫「树」,要指出树要有树叶、根、树干等几十至几百个特徵,同学们可透过讨论和分析,尝试为电脑定下物件的特徵和分辨要素,教导电脑深度自学,另一方面,电脑在自我学习时,会收集到大量的数据,如何归纳这些资料,有系统地深度学习?这时,我们亦可简单教授分类(Classification)、集群(Clustering)、回归(Regression)和降维(Dimension Reduction)等演算法和概念,这些方法与我们的「创意十三式」很相近,都是思考和分析资料的方法,透过图像简单说明,能够让学生对「机器学习」有一个初步的认识,对将来学习AI很有帮助!除此之外,我也尝试引入「智慧校园」的概念,在校内装上不同的智能设施,有了这样的环境,才能刺激学生的创意思维和学习动机。

说了一大堆关于 AI Thinking 的学与教,我们老师懂得教吗?我想暂时未能完全掌握,所以我们会和商业机构合作,简化数据分析的内容和技巧,配合常识课程,提供教师培训,教导我们机器学习的概念。

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