龌龊网近日，由中国人工智能学会、中国自动化学会和中国科学院大学人工智能学院联合举办的“全国中小学人工智能探究性学习训练营（2022秋季）”（以下简称“2022秋季AI探学营”）举办了中学组和小学组的分组项目汇报。

　　“全国中小学人工智能探究性学习训练营（2022秋季）”由中国人工智能学会、中国自动化学会和中国科学院大学人工智能学院联合主办，中国人工智能学会中小学工作委员会和中国自动化学会普及工作委员会联合承办，未来基因（北京）人工智能研究院协办，北京布局未来教育科技有限公司（东方创科）支持。“AI探学营”希望能发现一些在人工智能领域有天赋的孩子，在其他课程学有余力的情况下做一些提前培养，以期未来他们能在人工智能领域有所建树，成为AI领军人才，为中国和人类的人工智能事业做出更大贡献。

　　受疫情影响，“2022秋季AI探学营”继续以线秋季AI探学营”共有数千名中小学生报名，经过线上答卷和面试两个环节后，最终中学组选拔出60名同学、小学组选拔出40名同学，共100名中小学生入选为期3个月的“2022秋季AI探学营”。本次“AI探学营”依然为公益活动，所有中小学生免费参加学习。

　　“2022秋季AI探学营” 于8月15日正式开营。第一阶段五天的集中授课环节升级为”全国中小学人工智能探究性学习训练营（2022秋季）——人工智能基础知识专家公开课”，除了入选本期探学营的100名同学外，所有对人工智能有兴趣的同学和老师都可以收看直播，听课学习。五天来，累计参加专家公开课学习的同学约4000人次。

　　在5天的“人工智能基础知识专家公开课”中，众多人工智能领域的专家带领同学们进行人工智能概念、原理、应用以及课题方向需要的人工智能基本知识的学习。专家讲座的师资团队非常豪华，有中国科学院大学人工智能学院副院长、博士生导师肖俊教授，中国科学院大学人工智能学院缪青海副教授，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室高级工程师、中国自动化学会普及工作委员会副主任委员刘希未博士，复旦大学计算机科学技术学院的赵卫东副教授，北京市十一学校人工智能课程首席教师、北京大学信息科学技术学院郑子杰博士，中国科学院自动化研究所研究员、中国科学院大学人工智能学院岗位教师、博士生导师张家俊。

　　5天的集中学习，让这些选拔出来的有一定编程基础的中小学生们夯实了人工智能通识和专业知识，为他们提供一个深入了解人工智能、接触人工智能领域课题研究的机会。

　　从9月到12月，中学组和小学组按课题方向划分成几个小组，进行课题探究的项目式学习。多位中小学人工智能课程的骨干教师带领同学们从理论到实操、从数据到代码来实践一些人工智能项目。

　　2023年1月7日 “2022秋季AI探学营”进行了中学和小学的分组项目汇报，以此来检验同学们3个月来的所学所获，以及展现出的创造力。

　　小学组的课题方向是计算机博弈和机器学习，导师是中国科学院人工智能学院肖俊教授、中国科学院人工智能学院缪青海副教授、和中国科学院人工智能学院博士生导师姜海勇，指导教师是未来基因（北京）人工智能研究院首席研究员仇鼎宸老师和未来基因（北京）人工智能研究院中级研究员张鹏宇老师。

　　计算机视觉方向的导师是中国科学院自动化研究所杨戈研究员、中国科学院自动化研究所刘希未高级工程师，指导教师是中国人民大学附属中学丰台学校科技创新中心主任金鑫。

　　计算机博弈方向的导师是中国科学院自动化研究所尹奇跃副研究员，指导教师是北京市十一学校人工智能课程首席教师郑子杰。

　　机器学习方向的导师是复旦大学计算机科学技术学院赵卫东副教授和中国科学院大学卢政达老师，指导教师是未来基因（北京）人工智能研究院首席专家、清华大学日本研究中心主任助理龚超博士。自然语言处理方向的导师是中国科学院自动化研究所张家俊研究员，指导教师是广东省深圳市龙华区未来教育研究院院长、广东省信息技术学科带头人黄秉刚和华南师范大学附属中学信息技术备课组长霍颖怡。

　　中学组在汇报中更是展现出后生可畏的超强实力。在选题上，中学组的同学们贴近社会生活，结合自己的兴趣，选定了多个计算机视觉、计算机博弈、机器学习和自然语言处理方向的课题。

　　自上次AI探学营结束后，我就一直在期待新一期的开营。本次营地覆盖了更多的学生，拉长了营地时间，给了学生和老师更多的交流和成长机会。上期营地结束前，我在我带的学生中做了小范围的调研，发现学生们最感兴趣的人工智能应用方向是棋类AI与游戏AI，这也是本次营地选择“计算机博弈”为题的原因之一。本次营地中，学生主要的任务是设计黑白棋的AI对弈算法。虽然项目难度提高了，但是因为这批学生的自主学习能力、探究精神以及代码实现能力都比较强，所以项目在实施上比上一期更加轻松了。尤其是几位参与过第一期营地的学生，他们在本次的小组学习中起到了引领作用。

　　本次营地中，除了小组内的沟通，组间的交流也十分频繁。在每周的营地活动中，小组间会分享上一周的项目进度、新总结出的黑白棋游戏策略、遇到的挑战和问题等等。在保持组间竞争关系的同时，也在相互激励、共同进步。我期待下一期“AI探学营”的开展，也希望能有机会和各位专家以及同学们进行线下交流。

　　我在本期AI探学营中和10名热爱学习、想要探索人工智能的小学生们共同度过了将近四个月的学习时光。根据这些同学的年龄和基础，结合新发布的信息科技课程标准，我们确定了营地课程的核心内容：机器学习基础知识，数据的收集与分析处理，KNN算法的组成与应用，跨学科式主题探究。

　　营期活动开始后，每个小组都能在生活中发现自己感兴趣的分类问题：植物叶片分类小组测量并记录了192片树叶的长、宽、有无叶齿等特征；空气质量分类小组在网站上收集了北京市2013年到2022年的空气质量数据；手写数字识别小组让身边的同学和老师书写数字，并将书写的数字转化为了数值化的数据。有了数据后，通过老师的讲解示范，同学们都能理解并掌KNN握算法的应用，并基于KNN算法实现了所研究主题的分类过程。

　　在汇报阶段，各小组的同学合作完成了答辩PPT的制作与项目论文的撰写。有的同学为了提高分类的准确率，晚上还在思考并调试代码。每个小组在汇报前也进行了多次的练习，所以在最终的汇报中，机器学习小学组的汇报较为流畅和严谨，同学们面对专家的提问时，也能轻松应答。

　　在本次AI探学营的指导中，我不仅感受到了同学们优秀的逻辑思维与编程能力，也感受到了他们自主的学习能力、良好的沟通能力和积极的实践能力，我也相信这些品格会帮助他们走向更远的道路！

　　聚是一团火，散是满天星，希望各位同学在今后的学习生活中能够继续深入探索人工智能，也希望AI探学营能够辐射全国，吸引各地的老师和同学参与，让人工智能这颗种子在更多青少年的心中扎根，生长！

　　一、双师指导。黄秉刚和霍颖怡两位老师分工合作，黄秉刚老师负责在探究项目选题和技术的指导，霍颖怡老师实施在线上小组合作学习的教学组织。线上和线下的教学组织有较大差异，学生平时是在学校学习，只有周末的时候才能够共同在线上开展合作探究。因此每一次教学活动的组织都要提前做好精心的安排，根据不同小组的特点及项目研究内容来设计好学习活动的组织过程，让同学们紧密联系起来，开展有效的对话，共同参与到探究学习活动里面。

　　二、小组合作。来自北京、上海、苏州、武汉、广州、深圳等地的同学进行了首次完全线上的小组合作学习。小组合作需要有领导力的组长，需要有高效的资源共享工具，需要有过程节点的督促和进程的把控策略。秦子麟同学的小组学习活动频率高、有效率，一位雷厉风行的组长在指挥和协调组员的学习活动。指导教师在小组合作过程中深度介入小组的研讨，及时提供技术支持和帮助，确保小组合作学习能够顺利推进。

　　三、项目选题。自然语言处理是人工智能中重要的研究领域，应用范围广，初中生受限于学习时间和知识储备，开展起项目来有不小的难度。基于小组合作学习的项目选题可以较好的突破前置学习的限制，让学得快的同学带着刚入门的同学往前跑。选题要基于真实问题而来，三个项目的选题是学生感兴趣的生活中的问题，为项目学习探究的推进保温。李宸翰所带领的小组设计了一个青少年视频的推荐系统，有一定的实用性和后续推广性。韦浩宇同学从网络攻防安全的角度来开展实验设计，研究思路和过程清晰，实验结果有说服力。

　　通过本次秋季营的活动，我们完整而真切地体验了一次面向未来的“教与学”的活动，成长的不止是学生，教师从中得到了对未来教学方方面面的启迪。学生通过探究学习接触到科技前沿，通过小组合作体会到新时代的学习方式，通过师生的对话深化对未来科技的理解。感谢中国人工智能学会和中国科学院大学的专家提供一次如此难能可贵的机会。

　　再次作为导师参加本次探学营活动，对于我来说又是一次全新且深刻的体验。这次的项目与以往不同的是时间跨度上面的调整。这无论对于学生和老师来说都是一次学习的深度探索之旅。

　　我和黄秉刚老师负责的是自然语言处理小组的指导，学生们来自五湖四海，大家的兴趣浓厚，积极主动，不能忽视的是同学们的学习基础不一致。所以我们分析学情后采用项目式学习和小组合作的方式引导学生开展本次项目探究。其中，秦子麟、李宸翰、韦浩宇三位同学主动承担组长一职，并且在项目过程中积极主持小组会议，引导组员按时完成任务，主动承担最难的技术部分。在他们的带领下，组员们能高效完成阶段任务，并且形成了阶段小组会议的模式，这让我的教学更顺畅和高效。

　　除了人员的组织上给给予我惊喜，这次项目还在主题的选择上让我深受这班初中孩子的震撼。《探究中国电影市场的观影取向——基于第35届金鸡奖提名获奖电影的弹幕情感分析》的提出是有同学提出金鸡奖刚过去，她对电影很感兴趣，想知道什么样的作品更能迎合大众口味，获得高票房，什么作品能得到专家青睐，专家评选结果和国人的观影取向有何异同。基于自然语言处理的视频评论情感分析和推荐系统设计》的提出是因为同学在看视频网站的时候发现很多不利于青少年价值观形成的视频，希望通过学习能筛选出青少年模式下的视频。《基于开源算法解决网络爬虫对网页验证码的有效识别》是韦浩宇同学在家里发现妈妈在工作的时候经常需要输入验证码，工作效率低，他希望可以同学学习解决自动识别网页验证码的难题。

　　以上的主题都是学生在基于真实情境中提出的，同学们研究热情高涨，再结合导师的正确引导和技术教学支持，三个项目基本上初步得到实现。

　　与其说我是导师，其实是孩子们在引导着我一步一步打开他们的A.I.潘多拉盒子，让我总是能在每个环节、每个成果中连连赞叹，充满惊喜。令我最开心的是，三个项目的孩子都表示会继续完善优化，因为本次项目激发了他们的研究热情。

　　苏格拉底曾经说过：头脑不是一个需要装满的水桶，而是一束需要点燃的火把。我相信，这次的训练营对孩子和我来说都是宝贵的人生财富。

　　这次的探学营，同学们利用所学知识与技能完成了从选题、收集数据、分析数据到利用机器学习算法解决实际问题的全过程，着实不易。硕果累累的背后是同学们的辛勤付出，作为他们的指导老师感悟颇深。

　　首先是同学们勤奋好学的精神。参加这次机器学习小组的同学都是来自于全国各地的初中生，小组里甚至还有小学生，对于这种情况，尽管在指导的时候做到了尽量规避一些晦涩难懂数学、编程知识，然而仍有一些是不得不提及的。面对这些全新的内容，同学们并不畏惧，在课后都去查阅了相关的书籍与资料，尽最大的可能去理解。在指导的过程中，有少数同学因为一些事情无法同步参与，也向老师提出录制视频当天回看补课的要求。在指导探学营过程中，尽管督促他们劳逸结合，保障睡眠，然而晚上11点仍然在请教问题的事情时有发生，这种刻苦求学的精神值得点赞。

　　其次，同学们在选题的过程中做到了大胆假设、小心求证。在了解了机器学习原理的基础上，不少同学开始对自己感兴趣的问题有了更加深入的思考，充分的发挥想象力，提出了想要研究的具体内容。在这个环节上，既有天马行空又有脚踏实地，在不断交流讨论与大量的阅读已有相关文献中逐步确定了最终的研究内容，当然，这些相关文献的总结也是他们最终成果的部分内容。

　　再次，同学们也体会到了研究的艰辛不易，历练了坚韧不拔、吃苦耐劳的优良品质。巧妇难为无米之炊，机器学习离不开数据，这次探究营中同学们所需要的数据都是自己获取并整理的。一些同学利用爬虫获取了海量的数据，一些同学则是查阅各种统计年鉴及相关资料一点点收集，当数据获取后，还要对展开数据清洗、数据探索分析等各种工作。在这些环节中，同学们做到耐住性子、静下心，一条条数据在他们的努力下百汇成川、积土成山。

　　最后，同学们勇于挑战的精神也值得钦佩。考虑到机器学习的一些算法相对复杂，因此要求同学们能在理解原理的基础上调用一些相关的库解决问题即可。尽管已经通过机器学习算法得出了研究结果，但是一些同学并不满足于此，他们要挑战在了解原理的基础上通过编程一步一步来实现一些机器学习算法。挑战的成功带给他们的是无比的兴奋与喜悦，也更加夯实了他们应对未来复杂问题的信心。

　　这里还要感谢参与答辩的几位大学教授，他们分析解决问题的思路，严谨治学的风格不但进一步拓宽了同学们的思路，增加了知识面，更让他们提前感受到做研究时应有的一丝不苟。

　　当然，能够利用机器学习算法解决一些问题还是远远不够的，这次的研究也暴露出一些问题，比如选题不够新颖，问题研究不够深入，模型单一没有比较等，这些问题也有待同学们在以后的学习中去逐步攻克。相信他们只要保持着在探学营的这种积极上进的求学精神，以及坚韧不拨勇于拼搏的品质，他们未来一定能够创造出更好的成绩。

　　时光荏苒，转眼间探学营为期半年的教学活动已经告一段落。伴随着学生们的精彩答辩，机器视觉组的成果展示完美落幕。一改第一届探学营紧张集中的教学进度，本次探学营给予了充足的时间让学生学习新知和完成项目。

　　经过前期考核，这些从众多学生中脱颖而出的学生接受了更高阶的人工智能教育。在机器视觉小组中，同学们对于知识学习的渴望、对于技术攻关的执着、对于人工智能的热爱，深深打动了我。每周末的教学都能深刻地感受到学生的快速成长，每次的答疑解惑都能真切地体会学生的刻苦勤奋。孩子们最后的答辩也为他们近半年的努力提交了一份满意的答卷。看到孩子们一步步的成长，作为老师的我，尤为欣慰。

　　人工智能技术教育在中小学的开展任重而道远，探学营为全国中小学人工智能教育的普及奠定了基础。本次活动已经落幕，期待2023年的探学营活动更加精彩。

　　非常感谢主办方提供这个机会，组织AI探学营，能让我跟学生一起做一些与AI相关的项目。我指导的组的主题是计算机博弈。与其说是指导，不如说是共同探讨、交流、合作。同学们经历了大概一个月左右的时间进行选题，每位同学都选择了自己的（博弈类）游戏，并每周进行一次交流，大家互相启发思路。最终，每位同学均选择了自己最感兴趣的游戏进行理论模型建立、算法研究和代码实现。同学们能够在此项目中很好地实现游戏效果，同时，也能够在数学原理和算法设计上进行深入挖掘。

　　基于我在年龄和经验上的优势，可以在数学模型和算法设计上给同学们提出一些可能的改进建议。从选题到实现过程再到最后的论文撰写和PPT答辩，主要靠各位同学去自主实现。我能感受到参加探学营的同学们对于AI的热情、对知识的渴望以及完成一个科研项目的毅力。希望他们能够保留这份热情，在AI相关的研究领域越走越远。

　　“2022秋季AI探学营”划上了圆满的句号，但是我们的交流群会继续，师生间、同学间的情谊会继续，我们在人工智能上的交流和探索也会继续。希望各位同学在今后继续深入探索人工智能，也希望AI探学营能吸引到全国各地更多老师和同学参与，让人工智能这颗种子在更多青少年的心中扎根，生长！