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基于深度学习的项目式学习活动设计与实践

中图分类号：G434文献标识码：A论文编号：1674-2117（2024）18-0036-03

本项目的目标设定为：

①能按要求合理正确地使用展品，并简述其背后图像识别的工作流程。

②能类比人类学习过程，理解机器学习的过程；通过分析典型的人工智能应用场景，了解数据、算法和算力是人工智能的三大技术基础。

③能够识别出场馆及生活中的图像识别应用，能发现生活中的问题并提出基于图像识别技术的创想。

④能借助网络资料利用二哈识图AI视觉传感器进行人脸识别等实践，解决实际生活中的问题。

本项目的大概念为“数据存在多种形式，通过一定的规则可以对数据进行组织和呈现”和“机器学习是计算机从大量的数据中去学习规律并改善自身进行预测的过程”。这两个大概念就像是一个可以归纳各种具体概念的“柜子”，清晰展现了这些具体概念的位置。学生在这个柜子里可以精准找到解决问题所需要的“工具”。

创设项目式学习情境

在活动过程中，项目组以当下生活中的人脸识别技术为情境，引导学生理解关键点检测技术就是找到关键区域的技术，即检测人脸五官与轮廓的关键点及位置（如图1）。

教师接着引导学生理解人可以通过学习并根据以往经验去绘制关键轮廓，机器可以通过机器学习去查找关键点（如图2）。机器学习是计算机从大量的数据中去学习wGf4Rx2kj2Ij0quBXWT/+jsema3x8gm75Ba3IwS6Wy8=规律并改善自身进行预测的过程，其过程可以理解为三步：①数据准备：采集大量人脸数据，并对数据进行关键特征点标注；②训练模型：选好合适的算法使用数据集训练面部关键点识别模型，模型会学习如何从输入的图像特征中预测出关键特征点的位置。③应用模型：用训练好的模型对新的图像进行关键特征点识别。

构建项目式学习评价反馈体系

在项目学习过程中，学生要在模拟真实的情境中完成各种任务，教师通过学生完成任务时的表现，推测和判断学生是否真正掌握了相关知识、是否具有了相应的能力、是否进行了深度学习。可见，反馈有助于促进项目式学习活动中深度学习的产生。

在设定评分规则表时，教师应充分考虑自评和他评。自评就是自我反馈，学生对比自己的表现和评分规则表，可以清楚地知道自己现在所处的学习层次，明白下一步学习的重点。连续的自评变化，可以增强学生的学习信心，提高学习兴趣，增加成功的可能性。他评就是同伴评价，同伴在评价他人时，要了解评分规则，增强目标达成意识。在进行他评时同伴既在评价他人，也在学习他人。在本项目中，教师和学生共同设定了右上表所列的评分标准。该评分标准从四个维度进行评价，引导学生关注图像识别的工作流程，加深他们对机器学习过程以及数据、算法和算力的原理理解，并引导其发现现实生活中的图像识别技术，从“惰性知识”走向专家思维。

将深度学习作为项目式学习的主线，围绕这条主线开展的项目式学习能够把学生从传统的重复操作、简单编程、知识点罗列的教学模式中解放出来，使其深度理解大概念，形成知识迁移图谱，解决现实生活问题。深度学习、深度投入、深度体验已经成为未来学习的主要方向，基于深度学习的项目式学习活动设计与实践为提升学生的信息技术学科核心素养提供了一条可供参考和实践的清晰路径。

[1]赖格卢特，卡诺普.重塑学校：吹响破冰的号角[M].方向，译.福州：福建教育出版社，2015：15.

[2]奥苏贝尔.意义学习新论：获得与保持知识的认知观[M].毛伟，译.杭州：浙江教育出版社，2018：21.

[3]刘向永.从理念走向现实：项目式学习在信息科技课程中的实践路径[J]，中国信息技术教育，2024（15）：4.