初中阶段是学生信息科技素养奠基的关键时期，传统教育模式存在一定局限性，如过于注重知识传授、缺乏对学生创新能力和实践能力的培养等。创客教育理念强调实践、创新和分享，注重培养学生的跨学科解决问题能力、团队协作能力和创新思维能力，与人工智能教育相结合，能够更好地满足现代教育对创新人才培养的需求
［1］。
1 人工智能创客教育的内涵及融合意义
1.1 内涵解析
人工智能创客教育是一种创新型教育模式，具有丰富内涵。它强调跨学科整合，融合人工智能、编程、电子、机械、数学、艺术设计等多学科知识，能让学生构建全面的知识体系来应对复杂智能产品的创作需求；注重赋能初中生的创新思维能力，让他们勇敢面对人工智能项目中的技术难题与功能优化挑战，引导他们自主探索、查阅资料、调试改进，逐步积累解决问题的经验与策略。同时，强调团队协作精神，在项目开发中成员各司其职、相互配合，共同攻克难题。例如，完成大型智能场景模拟项目，需软件编程、硬件搭建、测试优化等多方面人员协同合作，通过交流协作实现资源共享与优势互补，全面提升学生的综合素质与未来竞争力。
1.2 融合意义
（1） 助力学生创新思维能力养成。传统信息科技教学侧重知识记忆与操作模仿，而人工智能创客项目充满不确定性与开放性。以设计智能垃圾分类助手为例，学生需构思独特识别方式，优化分类决策算法，突破既有思维定式，挖掘新颖解决方案，在反复试错改进中，创新思维火花不断迸发，养成敢想敢试的创造习惯。
（2） 强化学生实践动手能力。从电路搭建、传感器安装到代码编写、设备调试，每个环节都是对学生动手实操的锤炼。如制作简易智能温室控制系统时，需经历焊接线路、连接温湿度传感器、编写控制风扇与灌溉设备的程序等过程。学生亲身体验完整制作流程，精准把握硬件安装规范与编程技巧，其实践动手能力稳步提升，实现了“知”与“行”的深度融合。
（3） 推动跨学科知识整合运用。人工智能创客涉及计算机科学、数学、物理等多学科知识。如在构建智能生态监测站时，要运用数学统计分析传感器数据、依据物理原理校准设备、借助生物学知识解读生态指标，打破学科壁垒，促使学生融会贯通多学科内容，构建综合知识网络，拓宽知识视野与应用范畴。
（4） 培养学生团队协作意识与问题解决能力。复杂智能项目常需团队分工，如设计智能校园导览机器人，要有人负责机械组装、有人专注软件编程、有人把控外观设计。在协作中，学生交流互补、共克难题，在面对机器人导航偏差、语音交互故障等问题时，要合力排查根源、研讨对策，锤炼团队协作与解决问题的能力。
2 实践策略面临的问题剖析
在初中信息科技教学领域引入人工智能创客教育，旨在培育学生的创新与实践能力，契合时代科技发展需求，但实际推行过程中暴露出了诸多问题，其成因复杂多元，亟待剖析梳理。
2.1 教学资源适配困境
当前，教学资源与初中学生学情严重脱节。一方面，市面上教材多移植高校或专业培训内容，理论知识晦涩难懂，充斥着复杂数学模型、代码逻辑，初中生尚未系统学习高等数学，在面对深度学习算法、专业编程架构时，认知负荷远超其承受能力，学习热情迅速降温；另一方面，开源硬件设备的配套资料也不尽如人意，使用手册满是专业术语，操作说明复杂，初中生电子电路知识储备近乎空白，自行组装、调试硬件困难重重，实操受阻。
资源更新滞后也是一大瓶颈。科技飞速发展，人工智能领域新技术、新应用每月都有更迭，可教材编写与出版流程冗长，耗费一到两年实属常态，致使教材刚问世便已落后于行业前沿。学校采购硬件同样面临难题，审批流程烦琐、预算限制严苛，老旧设备服役多年无法及时更换，难以满足教学对新型传感器、智能模块的需求。
2.2 教学方法与师资短板
传统灌输式教学模式积重难返。不少信息科技教师受应试教育思维束缚，课堂上过于讲解理论，学生被动接受，小组讨论、项目实践沦为点缀，动手及思考时间被大幅压缩。情境创设缺失，教学远离生活实际，学生看不到人工智能的日常应用，学习动力匮乏，知识难以内化。
师资队伍专业素养不足更是关键制约因素。多数教师毕业于传统计算机专业，求学期间人工智能课程占比小，缺乏实操经验与前沿知识储备，且在职培训体系不完善，短期培训内容缺乏深度，难以系统提升教师教学能力，导致教学停留在知识表层，无法精准答疑、深挖难点。
2.3 项目设计与实施难题
项目难度把控失衡现象普遍。许多教师在设计项目前，未充分调研学情，仅凭主观臆断确定难度。对于基础薄弱学生，复杂编程、多硬件协同项目遥不可及，会打击其自信心；而学优生面对简单项目则“吃不饱”，潜能难以释放，分层教学的落实困难重重。
跨学科融合流于形式。初中各学科教学相对独立，信息科技与物理、数学间缺乏有效联动机制。在设计智能机器人项目时，信息教师不懂物理力学优化结构，物理教师不熟悉编程算法，联合备课、授课难以落地；课程安排紧凑，跨学科融合教学仅停留在表面。
2.4 教学评价与成果转化障碍
现行评价体系弊端凸显，过于侧重结果，主要关注的是项目成品功能、知识考核成绩，忽视学生创意萌发、团队协作磨合、问题攻坚的过程，打击了学生的创新积极性。评价主体单一，教师主导话语权，学生自评、互评缺失，无法汲取多元反馈的益处。
在成果转化层面，校内支持力度微弱，缺展示平台与课后指导，学生作品一经完成便束之高阁；家校沟通不畅，家庭学习氛围缺失，难以延续学生学习热情与探索精神。唯有深挖这些问题背后的成因，方能突破瓶颈，让人工智能创客教育在初中信息科技教学中真正落地生根。
3 实践策略探索
3.1 重塑课程体系架构
以项目为主线贯穿课程始终，依据学生认知规律设计梯度项目。从入门级“智能感应台灯”（聚焦简单传感器应用、基础编程逻辑）项目，进阶到“智能安防监控系统”（涉及图像识别、复杂算法设计与多硬件协同）项目，再到高阶“自主巡航智能小车挑战赛”（融合深度学习、机械自动化与团队对抗）项目，层层嵌套，知识逐步深化。同时，基于学生学业水平、学习能力分层设置课程目标与内容，其中基础层学生夯实编程语法、电路常识；提高层学生拓展智能算法优化、创意产品设计；精英层学生探索前沿技术应用、开展创新竞赛项目。
3.2 革新教学方法运用
情境教学法创设真实问题情境，模拟“未来智慧农场”运营，抛出农作物病虫害智能监测防治难题，激发学生的代入感与求解欲，引导其运用所学知识设计解决方案。用合作学习法组建异质小组，分工负责智能宠物喂食器的机械、电子、软件部分，定期开展组内研讨、组间互评，共享创意灵感。以问题导向教学法设置系列启发性问题，如“智能健康手环如何精准监测睡眠质量”，引导学生拆解问题、追根溯源，在探究中掌握知识、提升能力。
3.3 强化师资专业发展
学校定期组织教师参加人工智能创客教育培训，内容涵盖理论研修、实践操作、项目开发等模块，邀请高校专家、企业工程师讲学，分享前沿技术与行业案例；鼓励教师参与线上学术社群、开源项目，拓宽专业视野、积累实践经验；建立校内师徒结对机制，骨干教师帮扶新手教师，打造双师型教师队伍，以胜任创新教学需求。
3.4 多元拓展教学资源
在硬件购置上，争取专项资金，引入3D打印机、激光切割机、新型机器人套件等设备，充实智能创客实验室；在软件资源方面，与软件企业合作获赠正版编程软件，整合优质在线课程平台（如慕课、网易云课堂相关专题）供师生免费学习；搭建校园高速无线网络，优化资源访问环境，同时鼓励师生自制教具、开发校本课程资源，丰富教学素材库。
4 教学实施案例分析
4.1 案例背景
东光县第三中学在信息科技课程中开展了“智能垃圾分类助手”的人工智能创客教育项目。该项目旨在让学生利用人工智能技术设计一款能够识别不同垃圾种类并进行分类提示的设备，以提高学生对垃圾分类的认识和实践能力，同时培养他们的人工智能应用技能。
4.2 教学实施过程
（1） 情境导入与知识铺垫。教师首先播放一段关于垃圾围城的视频，展示垃圾处理不当对环境造成的严重危害，引出垃圾分类的重要性。接着，介绍人工智能图像识别技术的基本原理和应用领域，为学生后续的项目开发提供理论基础。
（2） 项目分组与任务分配。将学生分成若干小组，每组4~5人。各小组明确分工，包括硬件工程师负责搭建设备框架和连接硬件传感器
［2］，软件工程师负责编写图像识别算法和控制程序，数据采集员负责采集不同垃圾种类的图像数据并进行标注，测试员负责对设备进行功能测试和性能优化。
（3） 项目开发与实践。在教师的指导下，学生开始进行项目开发。硬件工程师选用合适的摄像头、微控制器等硬件设备搭建起垃圾分类助手的硬件平台；软件工程师利用深度学习框架，如Tensorflow，基于采集到的垃圾图像数据训练图像识别模型，并将模型部署到硬件设备中；数据采集员通过实地拍摄、网络搜集等方式获取大量垃圾图像数据，并进行分类标注；测试员对开发完成的设备进行反复测试，记录出现的问题并反馈给团队成员进行修改完善。
（4） 项目展示与评价。各小组完成项目后，进行成果展示。展示内容包括项目设计思路、技术实现方案、设备功能演示等。教师组织学生进行多元评价，从项目的创新性、实用性、技术难度、团队协作等方面进行打分和点评。例如，有的小组在图像识别算法上进行了创新优化，提高了识别准确率；有的小组设计的设备外观精美，具有良好的用户体验。
（5） 核心素养达成情况分析。可以根据
表1所示的内容分析学生核心素养达成情况。
（6） 学生参与度分析。对学生参与度进行分析的结果如
表2所示。
从
表2可知，在情境导入环节，新奇画面迅速抓住学生眼球，学生学习积极性高涨，但参与深度有限；在讲授知识时，因理论稍显枯燥，学生参与热情有所回落；在小组协作阶段，学生讨论热烈、分工明确，参与度直线上升；在成果展示环节，怀揣分享成果的期待，学生积极性、参与深度均达到高位。
4.3 教学效果与学生成长
通过本次人工智能创客项目的教学实践，取得了显著的教学效果。在知识与技能方面，学生深入理解了人工智能图像识别技术的原理和应用，熟练掌握了硬件搭建和软件编程技能；在创新思维方面，学生在项目中提出了许多新颖的想法和解决方案，如采用多模态数据融合提高识别准确率、设计智能语音交互功能方便用户操作等；在团队协作方面，学生学会了如何在团队中发挥自己的优势，相互沟通协作，共同解决问题。此外，该项目还增强了学生的环保意识和社会责任感。
5 实践策略成效评估
5.1 知识与技能的掌握
评估指标：理论知识层面，设定单元测试、期中期末考试，考查学生对人工智能基础概念、编程语言语法规则、数据处理流程等知识点的熟悉程度；实操部分，以编程任务完成率、代码准确率，以及硬件组装的规范性、功能性为指标，观察学生能否精准实现程序设定、硬件设备间的协同运作。
成效说明：教学实践前后对比，理论平均分提升约20 分，反映学生对知识的吸收效果良好；编程任务一次性通过率从不足40%跃升至75%，代码错误量减少60%，在硬件搭建环节，元件损坏率由10%降低到2%以内，组装成品一次性调试成功比例达85%，彰显出学生实操技能过硬。
5.2 核心素养培育
评估指标：创意设计维度，关注作品新颖度、实用性与拓展性，核查设计方案能否融合多学科知识；团队协作表现从成员沟通频率、分工合理性、矛盾解决效率等方面进行评估；问题解决能力主要看遇到技术故障、算法瓶颈时学生自主探究与变通的能力。
成效说明：近75%的学生作品含独特创意，像智能安防系统结合生物识别与地理围栏技术；在小组协作中，沟通效率提升40%，冲突化解时间缩短2~3 d；超80%学生遭遇难题时能通过多元渠道在1~2 d内攻克。
5.3 学习态度与兴趣
评估指标：课堂活跃度通过主动发言次数、参与讨论深度衡量；课后学习投入时长借助线上学习平台数据等进行统计；主动提问频次以周、月为周期记录并分析。
成效说明：课堂主动发言人次增长50%，讨论话题从浅层次延伸至技术实现细节；课后超65%学生每周投入 3 h以上钻研拓展知识；主动提问数量月均增长30~40 条，凸显出学生学习热情高涨、求知欲强。
6 实践策略反思与展望
6.1 教学资源与方法优化
教学资源的适配度直接影响学生的学习体验。当前不少开源硬件资料专业性过强、编程语言教程烦琐，与初中生知识储备、认知水平脱节，抬高了学习门槛。教学方法也有待革新，理论灌输多、实践演练少，小组讨论、项目协作指导不够精细，导致课堂活跃度低、参与感不均衡。后续需教师二次开发教学资源，制作生动案例；创新教学手段，融入游戏化、情境化教学，激发学生学习兴趣。
6.2 项目设计与分层管理
项目难度缺乏精准分层，容易挫伤不同层次学生的积极性。基础薄弱学生面对复杂项目无从下手，丧失信心；学优生做简单项目则“吃不饱”，动力不足。同时，项目规划时跨学科融合生硬，未能深挖物理、数学与信息科技的内在联系，限制了学生综合能力的提升。往后要设计梯度化项目，匹配基础、进阶、拓展版任务；加强学科联动，邀请多学科教师参与指导，拓宽项目的知识延展性。
6.3 教学成果巩固与拓展
课程结束往往意味着学生创作热情随之熄灭，教学成果难以为继。校内缺乏持续性激励机制与展示平台，学生没机会迭代作品、分享经验。家校沟通不足，家长不了解孩子学习成果，难以在家提供支持。学校应搭建线上线下作品展示区，定期举办科技活动；教师应加强家校联动，引导家长参与学生项目，一同激发学生长期探索的热情，让教学成效得以延续与升华。
人工智能创客教育融入初中信息科技教学
［3］，已迈出探索步伐且初见成效，这对培育学生创新实践能力、推动教育革新意义深远。经实践检验，优化课程、创新教学、强化师资等策略切实可行，精准施策，持续完善课程、革新方法、强化师资等，定能激活课堂、培育创新人才。
6.4 展望
课程设计要更具前瞻性与灵活性，紧密跟踪人工智能前沿成果，如脑机接口、量子计算辅助智能等新兴领域，要巧妙拆解、适度融入初中教学，确保课程内容“保鲜”，契合时代脉搏；构建跨校、跨区域课程共享联盟，汇聚优质课程资源，缩小校际差距，让更多学生受益。要借助5G、虚拟现实等技术，打造沉浸式智能教学环境，让学生能远程操控前沿设备，协同全球伙伴创新，拓宽国际视野。师资培养应打造分层分类进阶体系，让新手教师夯实基础、骨干教师攻坚前沿，设立教师创新奖励基金，激励其投身教学改革与科研创新。学校要深挖校本潜力，形成多元供给生态，全方位促进人工智能创客教育在初中信息科技教学中的发展。
2024年河北省教育技术研究规划人工智能创客教育专项课题“初中人工智能创客教育县域协同发展的实践研究”(hbdjzx202458)
京公网安备11010202008535号
PDF
(481KB)
