【摘    要】 在当今数字化时代，人工智能（AI）正迅速成为技术革新的核心。为了培养下一代创新者，高中教育必须适应这一变革，将AI融入课程中。本课程设计旨在通过项目式学习，激发学生的探究精神，培养他们解决实际问题的能力，为未来的技术挑战做好准备。

【关键词】 高中;人工智能课程;项目式学习

项目式学习（Proiect-Based Learning，简称PBL）是一种以学生为中心的教学方法，它从真实世界的问题出发，构建学习环境，提供关键素材，借助信息技术手段，让学生以小组的形式，通过在一定的时间内解决一个开放式问题的经历来学习并形成成果。

一、根据教学内容，选择项目式学习类型

1.1基于某一知识点/主题的深入探究

在高中人工智能课程中，选择基于某一知识点或主题的深入探究作为项目式学习类型，意味着学生将对特定的AI概念或应用进行深入研究。这种学习方式鼓励学生通过实践活动来探索和理解AI领域的深层次概念，从而增强他们的理解力和分析能力。例如，学生可以进行一个关于“机器学习算法在图像识别中的应用”的项目。在这个项目中，学生需要学习机器学习的基本原理，然后选择一个图像识别的具体问题进行研究。他们可能需要收集和预处理数据，选择或设计一个合适的机器学习模型，训练模型，并评估其性能。通过这个过程，学生不仅能够理解机器学习算法的工作原理，还能掌握如何将这些算法应用于解决实际问题。这种深入探究有助于学生建立起对AI技术的深刻认识，为将来的学习和职业生涯打下坚实的基础。

1.2学科内知识的统整与延伸

选择学科内知识的统整与延伸作为项目式学习类型，旨在促进学生将不同学科的知识点进行整合，以促进跨学科的理解和应用。这种学习方式鼓励学生发现不同领域之间的联系，并将知识应用于更广泛的场景，从而培养他们的综合思维能力和创新能力。例如，学生可以开展一个将数学、计算机科学和艺术设计相结合的项目。项目的主题可能是“利用计算机图形学创建数字艺术”。在这个项目中，学生需要学习计算机图形学的基本原理，如向量图形、变换矩阵和颜色理论。然后，他们应用数学知识来构建图形模型，使用编程技能来实现图形的生成和变换，并结合艺术设计的原则来创造美观的数字艺术作品。通过这个项目，学生不仅能够将数学和计算机科学的知识应用于艺术创作，还能培养他们的创造力和审美能力。这种跨学科的项目有助于学生看到不同学科之间的联系，为他们未来的学习和工作提供更广阔的视野。

1.3跨学科的问题解决

采用跨学科的问题解决作为项目式学习类型，可以激发学生运用多学科知识解决实际问题的能力。这种学习模式鼓励学生跨越传统学科界限，整合不同领域的理论和实践，以创新的方式应对复杂挑战。例如，学生可以参与一个关于“智能交通系统优化”的项目。在这个项目中，学生需要融合计算机科学、城市规划、环境科学和经济学等多个学科的知识。他们可能需要分析城市交通流量数据，设计算法优化交通信号灯的控制策略，考虑环境影响和经济效益，最终提出一个综合性的智能交通解决方案。通过这个项目，学生不仅能够深入理解人工智能在交通管理中的应用，还能培养他们解决现实世界问题的综合技能。这种跨学科的问题解决方式有助于学生发展批判性思维和团队合作能力，为他们未来的学术和职业生涯奠定坚实的基础。

二、创设真实情境，聚焦问题解决

2.1以情境为依托，营造浸入式的环境

在高中人工智能课程中，创设真实情境并聚焦问题解决是至关重要的。通过以情境为依托，可以营造一个浸入式的学习环境，使学生能够更加深入地体验和理解学习内容。这种环境模拟了现实世界中的问题和挑战，使学生能够在一个安全且支持性的氛围中探索、实验和学习。例如，教师可以设计一个关于“智能家庭安全系统”的项目，让学生在一个模拟的家庭环境中工作。在这个项目中，学生需要考虑如何利用传感器、机器学习算法和网络通信技术来监测和保护家庭安全。他们将面临如何收集和分析数据、设计用户界面、确保系统安全等实际问题。通过解决这些问题，学生不仅能够学习到相关的技术知识，还能够体验到将理论应用于实践的过程，从而增强他们的实践能力和创新思维。此外，这种浸入式学习环境还能够帮助学生建立对人工智能技术在日常生活中应用的认识，激发他们对技术的兴趣和热情。通过亲身参与和体验，学生能够更好地理解人工智能的潜力和局限性，为他们未来的学习和职业发展打下坚实的基础。

2.2聚焦问题解决，引发持续性的学习

在高中人工智能课程中，创设真实情境并聚焦问题解决是激发学生持续性学习的关键。第一，问题必须紧密结合真实情境，如设计一个“智能农业监测系统”，学生需要考虑如何在一个模拟的农场环境中应用AI技术来监测作物生长状况和预测天气变化。第二，通过设置结构不良的问题，学生被迫跳出常规思维模式，探索多种可能的解决方案。这些问题通常涉及多个变量和不确定性，要求学生进行深入的分析和创造性思考。第三，开放式问题的设计鼓励学生从不同角度进行思考，促进了广泛的研究和讨论。例如，学生可以探讨如何利用AI技术提高农作物的产量，同时减少对环境的影响。第四，问题的递进性确保了学生在项目过程中不断面临新的挑战，从而促进了深度学习和技能的逐步提升。从基础的数据收集和分析，到复杂的模型构建和系统优化，学生的能力在解决一系列递进问题的过程中得到锻炼。第五，关注问题的有效解决是项目的核心。教师应引导学生如何评估不同解决方案的可行性，如何实施最佳方案，并如何根据反馈进行调整，以确保问题得到有效解决。通过这种方法，学生不仅能够深入理解人工智能的原理和应用，还能培养解决现实世界问题的能力，为他们未来的学习和职业生涯奠定坚实的基础。

三、结语

通过本课程的深入学习，学生们不仅掌握了人工智能的核心知识，还通过实际项目锻炼了解决问题的能力。他们学会了如何在真实情境中应用AI技术，并通过跨学科合作，培养了创新思维和团队协作精神。随着技术的不断进步，期待学生们能够将所学应用于更广阔的领域，成为未来技术革新的领军人物。

参考文献

[1]叶依薇.基于项目式学习的高中人工智能课程的设计与开发[J].中国信息技术教育，2024，（08）：49-51.

[2]刘江岳，马静.培养计算思维的高中人工智能课程项目式学习活动设计[J].计算机教育，2023，（12）：361-366.