基于深度学习的普通高中通用技术课程设计与实践

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2020年11月1日18:47:05来源:创新人才教育 评论 3 5486字

基于深度学习的普通高中通用技术课程设计与实践

苏晓静    王曦廷

【摘 要】人工智能的发展为中学通用技术课程提供了丰富的技术与实践资源,而开源深度 学习框架为学习和应用人工智能技术提供了便利。在高中通用技术课程中,教师尝试基于树莓派开 源硬件与深度学习开源模型,通过深度学习算法部署、开源硬件交互调试及项目化设计研究,将人工 智能中的机器视觉与机器人自动化控制相结合,进行相关课程设计与实践。这一尝试为探讨将人工 智能作为教学内容嵌入中学通用技术课程提供了有益参考。

【关 键 词】人工智能;深度学习;普通高中通用技术课程

【作者简介】苏晓静,中国人民大学附属中学教师,一级教师(北京 100080);王曦廷,北京中医 药大学博士研究生(北京 100029)。

在新课程改革背景下,通用技术课作为一 门提高学生技术素养、培养创新能力和团队协作 能力的新型课程,在全国各地得到了良好的发 展。2017 年 7 月,国务院正式印发《新一代人工 智能发展规划》,确立了新一代人工智能发展三 步走的战略目标。至此,人工智能的发展上升到 国家战略层面。2018 年 4 月,教育部发布关于 印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通 知。该计划提出,未来将形成"人工智能 +X"的 复合专业培养新模式,并对中小学、高校等多层 次教育体系提出要求,将在中小学阶段引入人工 智能普及教育。

在当今科技飞速发展的社会背景下,通用 技术课程更应该发挥其培养学生创造性思维与 实践能力的作用。《普通高中通用技术课程标准

(2017 年版)》的基本理念之一就是选择体现时 代特点,与生活紧密联系的课程内容。因此,通 用技术课程内容选择应与时俱进。笔者在高中 通用技术课程设计中,尝试嵌入人工智能教学内 容,取得较好的实践效果。

一、技术基础:深度学习与开源框架

近年来,以机器学习为代表的人工智能技 术取得极大进步,正在对人类社会产生着深刻影 响。人工智能在推动新技术变革、产业发展方面 发挥着突破性作用。同时,人工智能带来的教育 变革也方兴未艾,人工智能与智慧教育引领教育 教学的创新,已成为教育信息化发展的必然趋 势 [1]。目前,中学人工智能教育仍处于初期探 索阶段,对于人工智能教育的理论研究与实践经 验都比较匮乏。从学科特点来看,人工智能学科 具有学科交叉性强、涉及知识面广且有深度的 特点,对于中学生的知识水平而言难度偏大。 开源深度学习框架降低了人工智能教育实践难 度。由于简单易用、性能强大、集成化成熟,以 TensorFlow[2]、Caffe[3] 等为代表的开源深度学 习框架受到广泛认可。因此,基于开源深度学习 框架进行中学生人工智能课程设计,将是中学生 体验与学习人工智能的优势途径。

(一)深度学习

机器学习在人工智能领域具有举足轻重的 地位,如果一个智能系统不具有学习能力,那就 不能称为一个真正的智能系统 [4]。人工神经网 络(Artificial Neural Networks,ANNs)是计 算智能和机器学习研究领域内非常活跃的分支 之一。深度学习算法是近年来在人工神经网络 领域的一项重大突破,是机器学习研究中的一个 新领域 [5],其通过组合低层特征形成更加抽象 的高层特征来发现数据的分布式特征。2006 年, 加拿大多伦多大学教授、机器学习领域领军人物 辛顿(G.Hinton)及其学生在《科学》上发表的 文章中提出深度网络和深度学习概念 [6],开启 了深度学习的研究热潮。经过多年快速发展,深 度学习已经在计算机视觉、语音识别和自然语言 处理等研究领域有杰出表现。同时,以深度学习 为核心的人工智能技术在教育领域的广泛应用, 为传统学校教育注入新的活力,推动了教学、学 习与管理模式的变革 [7]

(二)深度学习开源框架简介与应用

深度学习在科研与工业领域的卓越表现,使得 机器智能开始加速走进人类生活。同时,一些深度 学习开源框架亦随之发展起来。目前,深度学习开 源框架主要有 Caffe、TensorFlow、Theano、Keras、 MXNet、CNTK 等。其中,Caffe 与 TensorFlow 具有 较好灵活性、较强可移植性的特点。

Caffe 是一个清晰而高效的深度学习开源 框架,核心语言是 C++,支持命令行、Python 和 MATLAB 接口。Caffe 提供了一套完整的工具包, 用来训练、测试、微调和部署模型,可以应用 在视觉、语音识别、机器人、神经科学和天文

学领域 [8]

TensorFlow 是 谷 歌 公 司 基 于 DistBelief 进行研发的第二代开源人工智能学习系统,其 命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量) 意味着 N 维数组,Flow(流)意 味着基于数据 流图的计算。TensorFlow 表达了高层次的机 器学习计算特征,其具备高度灵活性,支持 C++、 Python、Java 等语言,可被用于语音识别或图 像识别等多项机器深度学习领域 [2]

二、课程整体设计思路

基于深度学习的高中通用技术课程设计思 路是将机械工程、人工智能、物联网等多个学科 知识进行融合,基于成熟的开源硬件和深度学习 框架对课程难易程度、接受度、趣味性和实用性 进行优化,将 STEAM 教育理念和项目式学习理念 贯穿在课程设计过程中(见图 1)。对于中学生 来说,人工智能相关的复杂算法理解起来有些难 度。结合高中通用技术课程要求,该课程设计选 用智能机器人作为载体,围绕搭建智能机器人来 实现人工智能技术和机器人技术的学习。课程 实施主要分为四个阶段:第一阶段是让机器人 "看世界",即以图像识别技术与应用为主要教 学内容;第二阶段是让机器人"听得懂",即以自 然语言处理相关应用为主要内容,让机器人能够 实现语音识别;第三阶段是让机器人"动起来", 即让机器人实现自动化控制;第四阶段是综合 应用,即智能算法与硬件的交互,将机械运动 与智能算法相结合来完成智能追踪和智能抓 取的任务。

基于深度学习的普通高中通用技术课程设计与实践

图 1 基于深度学习的高中技术课程设计框架

该课程所用的机器学习算法通过 Caffe 及 TensorFlow 开源深度学习框架完成,并进行二次 开发降低课程难度,提高应用能力。为了实现 深度学习开源框架与开源硬件之间实时有效的 信息交互,受"物联网"思维启发,课程将开源 硬件与计算机建立无线通信,同时以 Python 编 程语言为基础将深度学习算法与硬件控制进行 交互设计。部署深度学习开源框架的计算机相 当于"大脑",开源硬件相当于信息交互的"中 继站",摄像头、传感器等相当于收集信息的"五 官",舵机等相当于执行命令的"四肢"。

课程方案包括教学内容分析、过程实施与评 价三个方面。该课程旨在让学生通过一系列案 例实践了解深度学习的基本内容,掌握树莓派交 互控制,激发学生兴趣,提升学生的动手实践能 力和工程思维。

(一)案例实施

1. 局域网的构建

首先,利用树莓派的无线网功能构建局域 网,设置相应的局域网名称、密码和 IP 地址。其 次,在电脑上安装 VNC Viewer 客户端,由客户端 登录机器人的树莓派系统。通过树莓派的无线 网功能构建局域网,将树莓派设置为 AP 热点, 设置相应的局域网名称、密码和 IP 地址,再开 启树莓派的 VNC 模式。最后,在电脑上安装 VNC Viewer 客户端并连接树莓派的热点,利用客户端 登录机器人的树莓派系统。局域网的连接中,教 师应注意电脑代理服务器为取消状态,这样便可 以实现从电脑端对树莓派自身系统的远程操作。

2. 人脸检测与物体检测

在这一阶段,要导入已编写好的人脸识别 文件,实现人脸检测;导入物体检测模型文件以 及相关处理来实现物体检测。本模型可以检测 20 类物体,包括人类,动物(鸟、猫、牛、狗、马、 羊),交通工具(飞机、自行车、船、公共汽车、小 轿车、摩托车、火车),室内物品(瓶子、椅子、餐 桌、盆栽植物、沙发、电视)等。物体检测网络会 识别待检测物体,并返回目标的判别概率值与 位置坐标信息,其 结构化数据表示 为(Label, Probability,X1,Y1,X2,Y2)。其中,Label 为所判别的物体分类信息,由阿拉伯数字 0-19 组成;Probability 为判别概率,设值为 0-1;X1、

Y1 是目标检测框的左上角的坐标值,X2、Y2 是 目标检测框右下角的坐标值。

3. 机器人的智能追踪与智能抓取

通用输入 / 输出口(General Purpose Input Output,GPIO)是 MCU 芯片内资源的一种。芯片 上有很多金属引脚,其中一部分只能用于输入输 出电平信号的引脚称为 GPIO,我们可以利用这 些 GPIO 来控制机器人的运动。

在执行动作时,以树莓派为控制系统的机 器人需要依靠"通用输入 / 输出"进行,代码执 行参见 GPIO 控制的 Python 语言实现方法。机 器人智能抓取的流程控制思路见图 2,主要根据 物体在机器人摄像头获取的成像中的位置来判 断其位置,进而调整机器人运动的姿态以及机械 抓手的动作。智能追踪和智能抓取是通过物体 检测模型来判断是否检测到目标,把结果返回给 电脑,从而决定是否执行相应的动作。

基于深度学习的普通高中通用技术课程设计与实践

图 2 智能抓取的流程图

(二)教学案例效果

基于深度学习的高中通用技术课程,将人 工智能技术应用于"动手做"的实践课程中,受 到学生的极大欢迎。从课程设计到实现耗时一 年多,随着课程的开展,诸多想法在课程中得以 不断完善。学生在课堂中学习到人工智能的基 本知识,对于 Python 基本语言及机器人的设计 建立了初步认识。课程实践取得了较好的效果, 但是也存在一些问题。尽管 Python 语言通俗易 懂,学生较容易接受,但学生对于 Python 语言掌 握的程度不一,导致部分学生在模型调用时会出 现一些问题。因此,在课程前期融入翻转课堂及

微课等方式是一个不错的选择。

设置基于深度学习的智能机器人平台,是 为了让学生了解和体验新技术并在创新实践中 经历设计的过程,体验技术与设计带来的快乐 与便利。本课程融入了设计的基本知识以及作 品物化的过程,可以激发学生对技术的浓厚兴 趣,培养他们的创新能力,在后续课程及其他 相关课程的设计中将增加学生研究的内容。此 外,教师在内容设计上也可以发挥想象力,开发 更多贴近学生生活的案例。

基于深度学习的普通高中通用技术课程设计与实践

参考文献:

[1] 余明华,冯翔,祝智庭 . 人工智能视域下机器学习的 教育应用与创新探索 [J]. 远程教育杂志,2017(3):11-21.

[2] 石磊 . 开源人工智能系统 TensorFlow 的教育应 用 [J]. 现代教育技术,2018(1):93-99.

[3] 杨楠 . 基于 Caffe 深度学习框架的卷积神经网络 研究 [D]. 石家庄:河北师范大学,2016.

[4] 丁世飞.人工智能 [M].北京:清华大学出版社 . [5] 郭丽丽,丁世飞 . 深度学习研究进展 [J]. 计算机

科学,2015(5):28-33.

[6]HINTON G E,SALAKHUTDINOV R R.Reducing the

dimensionality of data with neural networks[J]. Science,2006,313(5786):504-507.

[7] 吴晓如,王政 . 人工智能教育应用的发展趋势与 实践案例 [J]. 现代教育技术,2018(2):5-11.

[8] 王茜,张海仙 . 深度学习框架 Caffe 在图像分类 中的应用 [J]. 现代计算机 ( 专业版 ),2016(5):72-75.

Design and Practice of General Technology Course in High School Based on Deep Learning

SU Xiaojing 1    WANG Xiting2

( 1.The High School Affiliated to Renmin University of China, Beijing 100080, China;

2.Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 100029, China )

Abstract: The development of artificial intelligence provides abundant technical and practical resources for general science and technology courses in middle schools. Open source deep learning framework provides convenience for learning and applying AI technology. In the general technology course of high school, teachers try to design and practice the relevant courses based on Raspberry Pi open-source hardware and deep learning open-source model, through deep learning algorithm deployment, open-source hardware interactive debugging and project-based design research, combining machine vision in artificial intelligence with robot automation control. This attempt provides a useful reference for the discussion of embedding artificial intelligence as teaching content into the general technology curriculum design of middle school.

Key words: artificial intelligence; deep learning; high school general technology course

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