在人工智能技术蓬勃发展的时代浪潮中，提升中学生的工程实践能力与创新能力，以契合未来人工智能领域对高素质人才的需求，已然成为教育改革亟待探索与实践的关键方向。然而，当前高中阶段的人工智能教育仍面临诸多挑战，如何通过科学合理的课程设计有效提升高中生人工智能素养，成为教育工作者亟待攻克的重要课题。江苏省无锡市立人高级中学以提升高中生工程学习志趣为切入点，以培养工程人才为目标，构建以“工程机器人”智能应用课程为核心的工程教育校本化选修课程体系，以期为这一议题提供具有实践价值的样本。

搭建“选—适—优”课程体系

学校秉持“阳光悦纳，优选适合”的课程设计宗旨，构建起“因能分层、因志分类、因趣分群”的“选—适—优”课程体系。在已有的无人机、创意编程、3D打印等一系列富含科技元素的选修兴趣课程基础上，学校持续拓展学生的前沿科技视野，积极组织开发人工智能领域的操作与运用项目。这些项目不仅进一步满足了学生对科技探索的浓厚兴趣与强烈好奇心，更有助于培养学生的创新精神和实践能力，为学生未来进入相关领域继续深造奠定坚实基础。在课程模块搭建过程中，学校立足自身实际条件、充分发挥产教融合的优势，巧妙利用地处胡埭镇智能制造产业集聚区的区位优势，构建了以“工程机器人”智能应用课程为核心的教育培养体系。通过打造具有地方特色的课程，激发学生对本土文化的认同感和自豪感，同时为学生未来的职业发展开辟新的路径。

课程体系划分为四大模块，全面覆盖从理论学习到实践操作的全链条学习过程。基础理论模块包含机器人学原理、Python编程基础、传感器与执行器技术等内容，教师通过理论授课与案例分析相结合的方式，帮助学生夯实知识基础。实践操作模块，教师借助Arduino、树莓派等开源硬件，指导学生完成机器人机械结构搭建、电路连接以及基础功能编程，有效强化学生的动手实践能力。创新应用模块，紧密结合智慧城市、智能医疗等真实场景设计跨学科项目，如“智能垃圾分类机器人”项目，要求学生融合计算机视觉与机械控制技术，有效锻炼学生的技术迁移能力。职业规划模块，邀请行业专家举办讲座，介绍人工智能与机器人领域的职业前景，帮助学生建立清晰的职业认知。

为满足因材施教的个性化学习需求，课程还设置了不同层次的体系模板。普及类课程面向全体学生，侧重于普及基础知识、激发学生学习兴趣，如“机器人入门工作坊”等；提高类课程针对该领域兴趣浓厚的学生，增加深度学习、计算机视觉等进阶内容；精英类课程则选拔具有潜力的学生参与科研项目，如参与省级机器人竞赛、进行原创性应用开发等。同时，课程开发遵循动态更新机制，确保学习内容紧跟技术前沿。课程内容每学期进行更新，一方面及时引入新的技术和应用场景，如人工智能在教育领域的最新应用成果，让学生及时了解行业前沿动态；另一方面根据学生的反馈和实际教学效果，对课程内容进行针对性调整和优化，通过问卷调查收集学生意见，优化教学案例与实验设备配置，以确保课程的实用性和吸引力。

设计“学—做—创”学习路径

教学过程中，教师通过创设真实生动的情境引入课程内容，有效激发学生的学习兴趣。例如，在讲解智能搬运机器人时，教师播放京东物流仓库中机器人自动分拣货物的视频，让学生直观感受“工程机器人”在实际应用中的价值。同时，引导学生思考如何运用所学知识解决实际问题，培养学生的工程思维和问题意识。这种情境化教学方式将抽象的理论知识与现实问题紧密结合，能够迅速点燃学生的探索热情。

课程采用项目式学习（PBL）模式，学生以小组为单位完成综合性任务。以“智能物流机器人”项目为例，学生须经历以下4个阶段。

一是需求分析阶段。启动“智能物流机器人”项目后，学生深入调研校园快递站的运作流程，通过实地蹲点详细记录包裹送达、暂存、分拣及派送的各个环节，掌握工作日、周末以及学期内不同时段包裹量的波动情况，如开学季和购物节期间包裹量会大幅度增加。学生还与快递站工作人员进行访谈问答，了解到人工分拣存在包裹量大、标识不清易出错、寻找特定包裹耗时费力等痛点问题。基于以上调研结果，学生明确智能物流机器人须具备自动分拣功能，借助图像识别技术解析收件人信息并搬运包裹，同时要具备路径规划功能，利用传感器实时感知周围环境，规划最优路线以避开障碍物。

二是方案设计阶段。学生开始绘制机械结构草图，在设计过程中充分考虑功能需求、快递站空间布局和项目预算。机械臂的设计尤为关键，学生需要精准计算关节的活动角度和行程，确保机械臂既可以灵活抓取包裹，又具备足够的承载能力。在传感器选择上，选用高精度二维码扫描传感器识别包裹信息，同时组合使用红外传感器和超声波传感器实现对远近障碍物的有效检测。在算法选择上，学生运用A*算法实现快速路径规划，通过训练卷积神经网络（CNN）等机器学习算法提升包裹识别分类的准确率，并根据实际需求合理搭配算法。

三是硬件搭建与编程阶段。硬件搭建的核心是3D打印机械臂。学生依据机械结构草图，使用3D建模软件构建模型，仔细调整部件尺寸等参数，选用ABS或PLA材料进行打印，并严格控制打印参数以保证精度。打印完成后，学生对照图纸进行组装，在安装电机等组件后进行调试。编程环节则使用Python语言，学生学习电机控制原理，编写代码控制机械臂的动作，利用库函数与传感器进行通信获取数据，将路径规划和分拣算法融入代码，使机器人能够依据获取的数据自主完成作业。

四是测试迭代阶段。学生设置模拟校园快递站场景，准备多种不同类型的包裹，布置货架、通道和障碍物。在测试过程中，通过改变包裹数量、位置以及障碍物分布等条件，记录机器人完成任务的时间、分拣错误数量以及是否发生碰撞等情况。针对分拣错误，学生及时调整图像识别算法参数、优化训练集。对于因路径规划不佳导致的碰撞问题，学生调整算法启发函数或校准传感器，通过不断测试和改进持续提升机器人的性能。在整个过程中，教师担任引导者角色，通过阶段性评审与反馈，帮助学生掌握迭代开发思维，培养其团队协作能力。

完成基础项目后，教师要鼓励学生进行功能拓展。例如，在完成“语音控制机器人”项目后，教师可以引导学生集成人脸识别功能，打造个性化交互体验。这类创新实践活动不仅提升了学生的技术应用能力，还强化了学生的批判性思维和问题解决能力。

采用“评—诊—促”动态评价

学校采用“课堂表现+项目成果+竞赛成绩”的综合评价体系。课堂表现方面记录学生的提问质量、实验操作规范性以及在小组合作过程中的贡献度。项目成果方面从技术难度、创新性、完成度三个维度进行量化评分。同时将省级机器人竞赛成绩纳入评价体系，通过竞赛激励激发学生的竞争意识和荣誉感，全面、多维地刻画学生的能力发展情况。同时，学校每学期开展一次诊断性测试，测试内容涵盖编程能力、硬件设计等维度，并根据测试结果为不同学生制订个性化能力提升计划，如为编程能力不足的学生开设Python强化班，为硬件设计能力薄弱的学生提供3D建模专项训练，实现精准教学干预。

在学习过程中，教师要帮助学生建立“评价—反馈—改进”的闭环学习模式。在项目答辩环节邀请校外工程师参与专家评审，为学生提供专业的技术改进建议。利用线上平台实时记录学生的学习进度，参照数据为学生提供个性化学习资源。同时鼓励学生进行自评，通过撰写反思日志梳理学习过程中的收获与不足，培养学生的自主学习能力，实现学习路径的闭环优化。

（作者单位均系江苏省无锡市立人高级中学）

《中国教师报》2025年06月11日第14版

作者：席 佳 李 榕