■ 刊登於《ACE 科創教育》創刊號 - Dec 2020

AI 教育的挑戰

人工智能快速發展,滲透日常生活,各行各業都正在探索如何應用人工智能。教育界方面,越來越多教育工作者意識到普及人工智能教育的重要性。現時,無論國內外都正在研究如何將人工智能教育引入校園,讓學生可以學習 AI 的基礎知識,認知 AI 的能力和限制,希望學生具備使用 AI 解決問題的能力。人工智能博大精深,有好些領域甚至是頂尖科學家的研究題目,並不適合在課堂上教授。作為教育工作者,一方面我們要跟上時代發展,另一方面我們又要面對「教什麼」和「怎樣教」的挑戰。

學生應該學什麼?「人工智能五大理念」

目前,北美及歐洲許多教育單位正在推動人工智能教育。其中,以 AI4K12 組織提倡的「人工智能五大理念」(Five Big Ideas in AI)最為人熟悉。五大理念為 AI 課程訂立框架,說明學生應該學什麼及有能力做到什麼。

「人工智能五大理念」包括:

  • 理念一:戚知(Perception)一 電腦利用傳威器(Sensors)來戚知這個世界
  • 理念二:表示與推理(Representation & Reasoning) 一 電腦可以認出物品的抽象表徵,並運用它們來推理
  • 理念三:機器學習(Learning)一 電腦透過數據進行學
  • 理念四:人機互動(Natural Interaction)一 智能裝置需要不同類型的知識才能與人類有自然和暢的互動
  • 理念五:社會影響(Societal Impact)一人工智能對社會造成正面及負面的影響

如何評核學習成果? AI 能力框架

我們可以利用 AI 素養框架來評核學生對A―的認識,及教導他們如何在日常生活中應用 AI。AI 素養(AI Literacy)框架由美國喬治亞理工學院學者所提出,他們指學生在學習 AI 時可獲取171頁能力(Competency),包括辨別 AI 計算及編程能力、道德規範等……因版位所限,我不能在此逐一介紹每種能力,有興趣的讀者可以參閱 What is AI Literacy?Competencies and Design Considerations 一文。

無人車與 AI 五大理念

隨著 STEM 教育的盛行,市面上有看各式各樣的 AI 教學工具,例如:Teachable Machine, Machine Learning for Kids 等等 ...這些工具的確可以將 AI 的概念形象化呈現出來。可是,由於 AI 始終還是一個剛起步的學科,暫時這些工具只能零碎地將 AI 某部份的特質展示出來,缺乏以統一主題有延續性地去探究 AI 各方面可供學習的概念以及與日常生活連上關係。

在此,我希望分享以無人駕駛車作為主題,結合「人工智能五大理念」去教授人工智能的經驗。

首先,我們可以講解無人車透過鏡頭接收影像,從而戚知車外的環境(理念1),例如:無人車戚知到一個路牌。電腦在接收到路牌影像時,到底需要抽取哪些抽象表徵,才能推斷出路牌的意義(理念2)。另外,無人駕駛車需要先手動駕駛收集數據,才能用數據訓練出自動駕駛的機械學習模型(理念3)。當學生成功訓練到自動駕駛模型後,老師可以與他們討論無人車在現實生活中行駛,會出現甚麼狀況,例如:當無人車在斑馬線上遇到行人,它可以如何告知人類現在可以安全通過(理念4)。

最後,老師還可以與學生討論一些道德議題,例如:無人車遇到特殊緊急情況時,電腦應該優先考慮司機的安全還是行人安全(理念5)?當無人駕駛車技術成熟,我們會否因為效率而全面放棄人手駕駛?如果發生交通意外,責任誰屬?

開源項目一 Donkey Car

我亦想在此分享一個美國的無人駕駛車開源方案一 Donkey Car。Donkey Car 是 Github 上其中一個最受歡迎的無人駕駛車的開源項目,它透過機械學習(Machine Learning)的方式訓練出一個無人駕駛模型。過程中,學生甚至可以修改程式以達致不同的目的,例如:遇上彎路便減速·遇上「Stop」路牌便暫停。Donkey Car除了可以用模型車駕駛,還可以用模擬器來駕駛。

我們亦曾經為學生及老師舉行 Donkey Car 工作坊及 AI 課程。在工作坊中,大家都享受訓練無人駕駛車的過程,亦從中學到與人工智能相關的知識,例如:監督式學習是需要有標籤的。有老師認為 Donkey Car 能以手機應用程式來控制,而非輸入編程指令,能令學生更容易使用。而學生亦認為 Donkey Car 相對地富趣味,訓練無人車的過程就如玩遊戲般,但同時仍在學習 AI 知識。

結語

適著 AI 教育市場的發展,市面將會有推陳出新的 AI 教育工具。我認為只要能配合「人工智能五大理念」都是好的主題,無人車只 是其中一個可行的主題。如果老師們發現有更好的主題,歡迎彼此交流分享,一同為周教育努力。


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