青少年在科创新活动中受益：人工智能教育开启未来的可能性

随着人工智能技术的快速发展，各行各业都受到了深刻影响，特别是中小学人工智能教育的普及，已经成为当今不可忽视的重要课程。ChatGPT等人工智能技术的出现，让我们看到了人工智能将成为未来推动科技跨越发展、生产力整体跃升的重要驱动力量之一。在这个背景下，中小学教育已经将人工智能作为重要学习内容，并将科技创新活动与科普活动作为跨学科学习活动的代表。未来，人工智能将成为青少年最重要的学习和工作助手之一。因此，融合人工智能技术的科技创新活动将成为未来人工智能教育中不可或缺的一部分。

人工智能是青少年科技创新活动的新研究工具

随着人工智能的发展，机器学习日益成为科学发现的核心工具。科学家认为“机器猜想+科学智能”将成为新的科学发现范式。在青少年科技创新中，注重培养利用人工智能解决问题的能力，可帮助青少年形成全新的未来科学研究认识。人工智能在青少年科技创新中具有广泛潜力，可发挥三个方面的作用。

一、解放人力，辅助处理复杂繁琐的数据处理任务等

数据探究在青少年科技创新活动中备受关注，但数据收集整理是最繁琐的工作之一。利用人工智能能够解放人力，实现自动识别、智能处理等，更好地体现出人工智能的重要价值。

比如，在科学观察实验中用摄像头实现自动识别，在种子发芽实验中用摄像头统计数量，对大量的非结构化数据进行智能处理等。

“科学观察辅助工具”工作流程图

温州中学学生编写了一个能够同步记录图像与传感器数据的信息系统。这个“科学观察辅助工具”可以运行在“行空板”或者“虚谷号”上，使用摄像头采集画面，通过土壤湿度传感器记录土壤信息。当摄像头的画面发生变化（如开花、结果、有害虫等），或者传感器的数值发生变化，则自动保存图像，并在图像上标注相应信息。其中判断是否开花结果与虫害，使用了MMEdu训练的目标识别人工智能模型。借助这类系统，能够将人从繁琐、无聊的观测工作中解放出来。

二、另辟蹊径，通过采集数据解决数学难题

学生在科技创新活动中会遇到需要用数学解决的难题，神经网络可以用来拟合多种物理量之间的关系，有助于培养数据意识和计算思维。

例如，通过使用深度学习模拟数学公式，使小学高年级没有学过三角函数的学生也能完成复杂的障碍物角度计算。通过使用神经网络库BaseNN，只需几层简单的全连接神经网络和少量的训练就能有效地模拟复杂函数，这大大降低了难度，并能够解决小学生难以理解的数学难题。

三：模式识别，简化复杂场景的数据编程

在青少年科技创新活动中，使用多个传感器的编程难度呈指数级别上升，尤其是涉及到时间、空间变化等较复杂的场景。然而，使用机器学习的方式可以大大减低编程的难度。

例如，温州中学学生利用机器学习技术开发了一个能够识别不同手势并实现不同功能的魔法棒，如点燃火把、拉开窗帘。魔法棒的挥动其实是改变加速度的物理量。他们选择掌控板，通过不断重复手势标注过的加速度数据，并用神经网络训练出模型用于识别不同手势。经过测试，他们实现了不错的识别效果。

人工智能是青少年科技创新活动的新研究对象

与其他经典计算机算法不同的是，人工智能模型的训练与数据集的关联特别密切。当面对一个真实的问题情境，即使在最新SOTA模型（SOTA是state-of-the-art的缩写，指在某项研究任务中目前表现最好、最先进的模型）的支持下，也需要微调很多参数，因而人工智能专家会戏称训练人工智能模型为“炼丹”。要训练出一个优秀的模型，得做大量实验，甚至需要对经典模型进行细节处理，值得不断研究。

1、不同算法模型的联合工作

在面对复杂的识别任务时，采用多种不同SOTA模型进行联合工作的做法可以取得很好的效果。例如，在图像中识别特定手势可以采用人体识别模型和图像分类模型的组合，或者采用多目标检测的方式同时识别人体和手势。这种“笨拙”但有效的方法也适用于青少年的科技创新活动，因为人工智能是值得探索的新研究对象。

2、低算力环境下的人工智能算法设计

在中小学阶段算力匮乏是普遍现象。如何在有限的算力中训练模型，或者在有限的算力中实现快速推理，都值得深入研究。相对来讲，一些内置模型的人工智能应用平台运行速度较快，如OpenCV识别人脸，MediaPipe识别人脸特征点、识别手势的速度，比我们自行训练的网络要快，充分利用人工智能应用平台快速识别的特点，在其识别结果的基础上进一步训练模型，是一种可行的低算力解决方案。

人工智能是青少年解决工程问题的新神兵利器

《义务教育科学课程标准（2022年版）》提出“探究实践主要指在了解和探索自然、获得科学知识、解决科学问题，以及技术与工程实践过程中，形成的科学探究能力、技术与工程实践能力和自主学习能力。”可见工程问题是科技创新活动的重要方向。在创客空间借助Arduino、掌控板这些开源硬件，设计各种创客作品是青少年科技创新活动的主要形式之一。现在，人工智能为青少年提供了新的神兵利器，能解决的问题更多了。

以设计一个看到小朋友的笑脸会打招呼的“微笑机器人”为例，除了训练并部署识别微笑表情的模型外，还需要多个相关工具：实时获取摄像头画面的工具，如OpenCV；能够驱动舵机的软硬件工具，如pingpong和掌控板；能够部署人工智能模型的迷你电脑，如行空板；能合成语音的工具，如Pyttsx。

随着人工智能教育的普及，越来越多的地区和学校参与到人工智能科技创新活动中。教育部和上海人工智能实验室也推出了中小学人工智能教育实践研究项目和新一代人工智能师资成长营活动，使中小学人工智能科技创新活动“飞入”了更多寻常学校的课堂中，使人工智能成为了中小学科技创新活动中不可或缺的元素。

备注：文本观点摘自谢作如老师（浙江省温州中学）发表于《中国科技教育》公众号题为“【新技术背景下的人工智能教育】当人工智能遇上青少年科技创新活动” 的文章