基于初中信息科技课堂的项目式学习实践研究

摘要：在数字时代下，信息科技课程承担了重要的育人使命，但在具体实施的过程中出现了学生信息素养发展不足的问题。因此，本文秉承《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》的教学理念，构建了基于智能无人车的项目式学习实践设计框架，并依据此框架开展教学研究，以期为初中信息科技课程的教学提供借鉴与参考。

关键词：信息科技；项目式学习；核心素养；智能无人车

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2025）06-0054-04

在互联网时代，信息科技课程的重要地位愈发凸显，其承载着培养未来社会所需人才的核心教育使命，但信息科技课程教学在具体实施中却存在诸多问题，如教学方式与评价方式单一、技能化倾向严重、脱离生活实际等，忽略了学生核心素养的培养。《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》（以下简称“新课标”）倡导课程内容坚持创新导向，注重以真实场景为基础的项目式学习，遴选出科学原理和实践应用并重的课程内容，强化学生核心素养导向的多元评价[1]，为解决信息科技课堂中的问题提供了新思路。因此，本研究以智能无人车的模型训练为例，采用项目式学习的方式，引导学生在真实的情境中发现问题、分析问题并解决问题，以更好地培养学生的学科核心素养，提升其数字核心素养与技能。

项目式学习的内涵与实施流程

项目式学习（Project-based Learning，简称PBL）是一种建构性的教与学方式，教师将学生的学习任务项目化，指导学生基于真实情境而提出问题，并利用相关知识与信息资料开展研究、设计和实践操作，最终解决问题并展示和分享项目成果。[2]它是一种综合性的学习方式，通过创造性学习培养学生的高阶思维能力，主张建构主义学习理念，激励学生进行深度学习，培养学生的科学精神与人文精神，提高学生的学科核心素养水平，促进信息科技学科的改革与发展。目前，在学术界被广泛认可的是刘景福提出的项目式学习流程，其中包括选定项目、制订计划、活动探究、作品制作、成果交流与活动评价。[3]

实践框架设计

笔者以训练智能无人车模型为切入点，基于项目式学习的一般流程，结合信息科技课程内容的优势与特点，构建了基于智能无人车的项目式学习实践设计框架，如下页图1所示。该框架共包括3个阶段，分别是“项目引入阶段”“项目活动探究阶段”“项目成果展示阶段”。其中，“项目引入阶段”包括确定项目与制订计划；“项目活动探究阶段”包括活动探究与作品制作；“项目成果展示阶段”包括成果交流与总结评价。在该模式中，师生主要采用线上线下相结合的方式进行项目式学习的探究活动，以训练出有效的无人车模型，使无人车在赛道中完成竞速任务。

案例实施

在教学实践中，笔者以所在学校八年级学生为实践对象，以“智能无人车”项目为教学内容，创设真实的学习情境，引导学生发现问题、分解问题，并逐步迭代优化，培养学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新和信息社会责任等学科核心素养。在本项目中，3名学生为一组，利用已有的课程资料自主学习奖励函数、动作空间、算法与超参数控制等核心知识点，在“云平台训练无人车模型。

1.项目引入阶段

（1）确定项目

在项目式学习课程中创设真实的学习情境可充分激发学生的学习积极性，培养学生的学科核心素养。本项目创设的真实学习情境如下：在即将举行的某科技教育成果展示大赛中，智能无人车赛项使用与ChatGPT等最新人工智能产品同源的深度强化学习算法，选择自动驾驶这一人工智能的重要应用领域，鼓励大家学习、训练、应用能“实时决策”的赛车模型，并在线上、线下竞技中掌握从虚拟到现实的模型迁移能力，完成无人车竞速任务。同时，提出问题：如何设计智能无人车模型？如何提高智能无人车的速度？

（2）制订计划

在分析问题与制订方案时，师生基于信息科技课堂共同研讨，围绕“智能无人车”项目的目标、方法、实施过程与评价规则等要素，制订可行的项目实施计划流程表，以保障项目的顺利进行。

2.项目探究阶段

（1）活动探究

活动探究阶段需要学生重点理解智能无人车的训练原理——强化学习，即智能无人车发起动作，在云端训练环境中呈现某种状态，同时，环境根据该状态给予智能无人车奖励，如此不断循环，就形成了强化学习过程，如图2所示。

在该项目中，学生需要自学云平台上的课程资料与参数手册，理解并学习设置“奖励函数”“动作空间”与“算法与超参数”，才能训练智能无人车的模型。其中，“奖励函数”是使用编程语言撰写的奖励规则，为训练环境提供判断标准，无人车的行驶主要是依赖于奖励分数自学；“动作空间”是智能无人车可以采取的动作集合，动作是转向角与速度的组合，主要包括离散动作空间与连续动作空间；“算法”决定了模型的基本结构与学习方式，而“超参数”则通过调整来控制模型的性能和效果，通过合理设置，提高模型的准确性与泛化能力。

（2）作品制作

在学生了解基础知识点后，小组合作探究构建智能无人车模型，主要包括以下几点：选择训练赛道——re： Invent 2018；选择赛车的外形；设置训练时长，初始训练时长可设置为30～120分钟；选择Python或者图形化编程设计奖励函数；设置动作空间；调整算法与超参数的数值。在模型训练完成后，小组成员需要分析模型对应的奖励图表、评估结果与评估日志，如图3所示。

智能无人车在强化学习的训练过程中会经历按期迭代，每一代都可以更新行驶策略。奖励图表能展示每一代的平均表现，供学生分析模型训练情况。奖励图表中的绿色线代表每一代训练时拿到的平均奖励分数，蓝色线代表每一代训练时平均完成的赛道百分比，红色线代表每一代训练后运用已有经验评估时的平均完成的赛道百分比。其中，奖励分数线与训练百分比线应呈上升趋势，评估百分比线最高可达到100%，以保证智能无人车稳定跑完全程。评估结果要求智能无人车三圈完成赛道的百分比应达到100%，同时可从中看到智能无人车在理想情况下每圈完成的时间。从评估日志中，可以看到智能无人车在赛道上的速度，颜色显示越深，则速度越快。通过多次训练发现，智能无人车应在弯道降低速度，在直道提高速度，才能使车稳定并快速行驶。

学生可以根据评估结果，调整智能无人车模型的奖励函数、动作空间、算法与超参数，不断进行迭代优化，帮助智能无人车训练出更好的行驶策略。通过引导学生逐步分析智能无人车模型的评估结果，思考训练策略的不足之处，有利于培养学生的问题解决能力与批判性学习思维，渗透“迭代”思想。

3.项目成果展示阶段

这一阶段主要包括成果交流与总结评价两个环节。真实的物理条件复杂且多变，且智能无人车受光线的影响较大，因此，学生可以调整光源，选择稳健的模型，增加实体迁移经验。小组成员分工合作，在云平台中下载智能无人车模型，并通过Wi-Fi上传至车辆。其他学生利用电脑端测试车辆是否正常运行，并采用移动端调试车辆的硬件参数，展示智能无人车在赛道上的行驶过程。

此外，小组成员向大家汇报智能无人车模型的策略，分享训练经验。教师与其他学生从智能无人车的测试速度、小组成员汇报展示效果等方面对其进行评价，以促进学生之间的交流与共同进步。通过多方评价，小组学生探究不同智能无人车模型在线上赛道与线下赛道上的区别，反思模型的训练策略，继续迭代优化其模型。

启示与反思

本研究以训练“智能无人车模型”为例，基于项目式学习理念，构建了实践框架，并依据此设计框架，开展了为期一个学期的教学实践，旨在提高学生的问题解决能力，促进其学科核心素养的发展，解决目前信息科技课堂存在的问题。

1.创设真实情境，以赛促学

新课标强调：“创新教学方式，注重创设真实的多元化教学情境，引入多元化数字资源，促进学生自主、合作、探究地学习，提高课程实施水平。”[4]传统课堂以讲授法为主，且存在满堂灌的现象，不利于培养学生独立思考能力、批判性学习思维与解决问题能力等高阶思维能力。基于此，本研究创建了一个真实的比赛情境——为参加某大赛中的无人车比赛，训练智能无人车模型。真实的比赛情境可以激发学生学习的兴趣，学生为了荣誉，会积极学习智能无人车相关的知识点，训练出稳健的智能无人车模型，达到以赛促学的效果。

2.构建学习支架，培养信心

在组织学生参与项目式学习活动时，教师需要为学生提供合理的学习支架，帮助学生跨越当前发展水平与潜在发展水平之间的“最近发展区”，便于学生探索、解决更加复杂的问题。在训练智能无人车模型前，为学生搭建“脚手架”，有利于减少学生学习的挫折感，培养学生的自主学习能力，提高学习效率。因此，教师鼓励学生利用云平台上的课程，自学奖励函数、动作空间、算法与超参数等核心知识点，并与小组同学进行协作探究，而教师则作为辅助者进行补充说明。通过后期的访谈，得知学生对学习支架的搭建十分满意。

3.开展交流活动，提高效率

在项目式学习的基础上实现学生对信息科技学科的有效学习，仅仅依赖云平台上的课程内容是不够的。教师需要在教学期间组织小组学生进行合作交流，分享近期的学习成果，以完善智能无人车模型，实现高效学习的效果。例如，在奖励函数的设置上，学生会采取如“沿中线策略”“复合策略”与“分区策略”等；在动作空间的设置上，学生会采取“离散动作空间”或者“连续动作空间”。奖励函数与动作空间的搭配是多元化的，因此，智能无人车的训练需要大量的“算力”与资金支持。教师鼓励学生互相交流分享经验，有利于节约算力，提高解决问题的效率。

经过一个学期的教学实践，学生充分掌握了无人车模型的训练方法与技巧。未来，笔者将不断深化并优化项目式学习模式，并以此为基石，积极探索并实践创新的教学方法与前沿的课程设计理念，为初中信息科技教学领域的发展贡献更多力量，推动其持续进步与繁荣。

参考文献：

[1]中华人民共和国教育部.义务教育信息科技课程标准（2022年版）[S].北京：北京师范大学出版社，2022.

[2]杨明全.核心素养时代的项目式学习：内涵重塑与价值重建[J].课程·教材·教法，2021，41（02）：57-63.

[3]刘景福，钟志贤.基于项目的学习（PBL）模式研究[J].外国教育研究，2002（11）：18-22.

[4]王鉴，张文熙.新课标背景下的真实情境教学：内涵、特点及策略[J].教师教育学报，2023，10（06）：78-86.

作者简介：李丽（1996—），女，河南省信阳市人，中学二级教师，硕士研究生毕业，研究方向为项目式学习、游戏化学习;张新颖（1982—），女，江苏省无锡市人，中学一级教师，区教学新秀，本科，研究方向为项目式学习、数据认知。