人工智能教学对初中生计算思维培养的实践探究

           海南省东方市民族中学  文鑫   572600

摘要：随着人工智能技术迅猛发展并深度融入基础教育领域，如何借助AI教学有效培养初中生的计算思维，已成为信息技术教育研究的重要课题。本文从教学实践出发，系统阐述了在初中AI教学中培养学生计算思维的六条路径：以问题分解为起点，引导学生拆解复杂任务；以模式识别为抓手，培养学生发现规律的能力；以抽象建模为核心，训练学生聚焦关键信息；以算法设计为载体，训练学生逻辑思维；以项目学习为主线，在完整实践中综合运用；以反思评价为闭环，促进计算思维的外显和内化。通过具体的教学案例与实践策略，旨在为一线教师提供可操作的教学参考，推动人工智能课程从“技术展示”走向“思维培养”的深层转型。

关键词：人工智能；初中生；计算思维；培养实践

新课标将计算思维列为信息科技课程核心素养的关键要素，但当前初中AI教学存在两种偏差：一是偏重技术操作，沦为“软件培训”；二是止步于应用展示，学生知其然不知其所以然。二者均偏离了计算思维培养的本真目标。事实上，AI与计算思维有着深刻的内在联系——机器学习本身就是计算思维的外化体现。AI并非计算思维之外的新事物，而是其在数据时代的集中表达，AI课堂理应成为培养计算思维的最佳阵地。本文提出的六条教学路径——问题分解、模式识别、抽象建模、算法设计、项目学习、反思评价——构成环环相扣、层层递进的培养体系，共同形成“从分解到建构、从直观到抽象、从局部到整体”的完整思维训练闭环。

一、以问题分解为起点，引导学生拆解复杂任务

教师应引导学生在面对复杂任务时学会“分而治之”。以“设计手写数字识别程序”为例，教师通过提问引导学生将大问题分解为：数据收集、数据标注、特征提取、算法选择、测试评估。经过这样的分解，一个令人生畏的问题变为若干可执行的子任务，这种思维方式可迁移至数学、科学等学科。

在“区分猫狗图片”任务中，教师引导学生讨论：计算机看到的只是像素值，如何帮它找出区别？学生提出耳朵、鼻子等特征差异，将模糊的“区分”任务转化为“寻找特征—建立规则—应用判断”的可操作流程，分解能力在真实问题解决中得到锻炼。

二、以模式识别为抓手，培养学生发现规律的能力

模式识别是从不同事物中找出共同特征和规律的能力。在AI教学中，数据驱动的思维方式天然蕴含着大量的模式识别训练机会。

在机器学习入门教学中，教师可以提供一组数据：天气情况（晴/阴/雨）和对应的情况下学生是否去操场上体育课。请学生观察数据，找出模式。学生发现：晴天基本都去，雨天基本都不去，阴天有时去有时不去。基于这个模式，学生可以“预测”：如果明天是晴天，大概率会去操场；如果是雨天，大概率不会去。这一过程就是最朴素的学习——从历史数据中发现模式，用模式预测未来。学生在这一过程中感受到的“规律发现”的乐趣，正是计算思维的萌芽。

更进一步，教师可以引导学生思考：如果我们想让计算机自动完成这种模式识别，需要给计算机什么指令？学生讨论后总结：需要告诉计算机计算“晴天时去操场的比例”“雨天时去操场的比例”等。一个简单的“模式发现”被转化为可描述的、可编程的算法。学生在这一过程中体会到：人类的“直觉”和“经验”可以被拆解为计算机可以执行的步骤，这是人工智能的底层逻辑，也是抽象化思维的体现。

三、以抽象建模为核心，训练学生聚焦关键信息

抽象化是从复杂现象中抽取出本质特征、忽略无关细节的能力。对于初中生而言，抽象是计算思维中最具挑战性的要素，也是最需要刻意训练的方面。人工智能教学中充斥着抽象建模的机会。

以“垃圾分类”AI模型为例，学生需思考：识别塑料瓶应关注哪些特征？形状（圆柱形）、材质（反光、可压扁）、瓶盖螺纹等是关键，而颜色、品牌、瓶内液体等则可忽略。这一过程训练学生抓住事物本质、舍弃枝节信息。

“水果分类”任务同样有效：给出多种水果，学生设计分类规则。从颜色、形状、大小等属性中选择最有效的分类依据，形成“先按形状、再按颜色”的简易决策树。从具体样本中提炼通用规则，正是抽象建模能力的核心体现。

四、以算法设计为载体，训练学生逻辑思维

算法设计是计算思维的核心，也是逻辑思维的集中体现。教师可通过以下三个活动训练学生将直觉转化为规则的能力。

人脸识别步骤描述：引导学生用自然语言写出算法：捕捉图像→定位人脸→分析特征点（眼距、鼻形等）→与数据库比对→输出匹配结果。重点关注算法的明确性（每步无歧义）、顺序性（步骤能否调换）、可执行性（是否足够具体）。

聊天机器人对话设计：让学生为特定场景（如图书管理员助手）编写“如果-那么”规则。学生需保持逻辑一致性、规则完整性，并预判各种用户输入——这是系统化思维的核心训练。

K近邻算法理解：用“物以类聚”的直观方式：给定已分类的点，新点根据最近K个点的类别判断。学生将这一直觉转化为算法步骤：计算距离→找出最近K个点→统计最多类别→归入该类。

五、以项目学习为主线，在完整实践中综合运用

项目学习整合计算思维各要素，让学生经历“分析问题—设计方案—实施—测试优化”的完整过程。

以“校园植物识别助手”为例：学生分组完成问题分解、数据采集（多角度多光照）、使用低门槛AI平台（如Teachable Machine）训练模型、测试优化（分析错误案例并补充数据）、成果展示。项目涵盖分解任务、处理数据、发现模式、迭代优化的全流程。

项目设计要点：难度适配初中生，使用可视化平台（无需编程），主题贴近生活（识别植物、区分球类、垃圾分类等），让学生聚焦思维本身而非语法细节。

六、以反思评价为闭环，促进计算思维的外显和内化

计算思维是内隐活动，需通过外化反思实现巩固与迁移。

思维复盘：项目结束后，用结构化问题引导学生反思：从何入手？分解为哪些子问题？发现什么规律？保留了哪些信息、忽略了什么？步骤能否调换？如何改进？这些问题将隐性思维显性化。

思维日志：鼓励学生记录“怎么想的”而非“做了什么”。如：“起初用颜色分类，但遇到青苹果后发现不行，改用形状和果蒂区分……”教师通过日志了解学生思维发展，为后续教学提供依据。

以反思评价为闭环，意味着将反思嵌入学习的全过程——不是“任务完成后的点缀”，而是“能力生成的引擎”。通过思维复盘与日志等工具，计算思维得以在表达中澄清、在审视中深化、在迁移中巩固，最终从一次性的问题解决经验，沉淀为稳定、灵活的思维素养。

七、结语

综上所述，人工智能教学与计算思维培养在本质上是深度融合的——AI的内核本身即是计算思维的典型应用。本文提出的六条教学路径（问题分解、模式识别、抽象建模、算法设计、项目学习、反思评价）层层递进、相互支撑，前四条侧重分项突破，第五条实现综合运用，第六条完成内化迁移，共同构成完整的学习闭环。教师在AI课堂中培养计算思维，应把握四个要点：坚持思维优先、工具次之；注重问题真实性与适龄性；善于设置认知冲突；建立包容试错的课堂文化。最终目标是让学生不仅知道AI能做什么，更能理解其背后的思维方式，并将这种可迁移的能力应用于更广泛的学习与生活之中。

参考文献：

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[2]邱敏.基于慧编程图形化编程教学的初中计算思维培养策略分析[J].中小学电教,2024,(06):79-81.

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