反观,STEAM教育的作品输出也好或者人工智能理论知识学习也罢,其实更多的是缺少质疑的环节。
诸如:学生们利用电子积木搭建一个避障小车的物联网应用时,他们会提出自己需要的假设,比如设想,红外检测传感器的检测距离设定多远,检测到障碍物时右转还是左转。
在看似没问题的假设后,开始进行试验,此时他们已在小车前方安置了传感器,并设定好“检测到障碍物时-执行右转的程序”,在正常的条件下进行验证,实际往往会按照预期执行。
由此,他们会终止此项应用的探究。但,这过程其实更有意思的是提出质疑,比如:要是左右两侧、后方,都有其他的小车来撞击自己时,该如何是好,是否考虑全方位安装传感器。比如,障碍物是否太小以致检测不到,障碍物是否透明以致传感器无法进行判断等等,围绕应用进一步探究的问题。
而上述的质疑,其实就是不断提出问题、发现本质问题的过程,这也就是最后一个学习方式。
7. 问题式
如果上述的避障小车应用到实际的自动驾驶汽车上,后果相当严重。可能我们不应该将学生的作品与实际产品对应起来,但想想,如果人工智能的教育是脱离实际场景或实际应用,那人工智能教育的意义是否缺失了?学生们认识到的人工智能仅仅是一个雏形,甚至是一个产品、应用的模型。
那有朝一日,他们实际开发时,会不会按照之前的思维进行设计,设计出缺失可用性、缺失安全性、缺失价值性的产品来。
所以,在实际的教学中,实际的创作过程中,我们应该教授他们将人工智能的知识深入到实际场景中,在实际的环境中发现应用最关键的问题,发现产品最本质的问题。也就是应对每一个项目、每一份作品、每一个应用时,需围绕应用最核心的部分,多多质疑,多多提出问题,多问为什么,以使来反复校正自己的对应用的认知。
正如前面提到,当AI产品越来越多样,越来越杂乱时,学生怎么辨别出哪些东西该学,哪些不该学。我想,此刻的答案应该是,学那些离我们实际场景最近,对实际应用最契合的知识。
反观,现在编程教育、人工智能教育,它们离掌握实际的人工智能技术、应用到底有多远呢?希望引发你的质疑。
作者:林溪成;微信公众号:预见产品,关注STEAM教育、K12教育、AI
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