基于问题的学习（Problem-Based Learning, PBL）

基于问题的学习是一种强调让学生体验问题解决过程并在问题解决中获取知识的学习方式，它是以问题为核心，关注问题解决的一种教学策略。

基于问题的学习（PBL）的基本要素：以问题为学习的起点；学生的一切学习内容是以问题为主轴所架构的；问题必须是学生在专业领域可能遇到的“真实”的非结构化的问题，没有固定的解决方法和过程；偏向于小组合作学习和自主学习，较少讲述的教学；学习者能通过社会交往发展能力和协作技巧；以学生为中心，学生彼此分工且必须担负起学习的责任；教师的角色是在学习过程中提供脚手架与辅导陪伴等。

基于问题学习的教学设计

1.问题的质量：PBL中问题的结构（良构和非良构问题）和复杂性决定了学生解决问题的难度以及他们解决问题的意愿。并且问题必须是学生在专业领域可能遇到的“真实”的非结构化问题，没有固定的解决方法和过程。

2.脚手架：PBL中的脚手架能帮助学习者把握非良构问题，同时温和的引导学习者学习内容，完成推理目标。教师可以通过提出开放性问题并实施一系列策略来完成大部分的脚手架支持。

3.自主学习：PBL的学习过程需要学生明确自己的知识漏洞、计划研究，以处理学习要点和评价学习结果。这一过程需要使用自我监控的学习策略，从而促进自主学习的发生。

4.协作：协作要求学生在讨论其发展性理解和假说的时候，将想法可视化，从而使其能够公开讨论与修订。 5.对学习与转化的反思：教师要鼓励学生持续地对其所发展的理解进行反思，反思过程能够帮助学生进行推理、明确知识漏洞，以及为把问题解决策略、自主学习策略和知识迁移到新的情景而做准备。

基于问题的学习要求学习者面对一个结构不良的问题并在问题解决过程中扮演积极的角色，在开发问题解决策略的同时，获得学科基础知识与技能。学习者必须完成的学习任务有：  确定是否存在某一问题； 创设一种精确的问题陈述； 识别为理解问题所必需的信息； 确定可用于收集信息的资源；  产出可能的解答。

基于问题学习的教学案例解析：初中人工智能课堂教学实践——《揭秘人脸识别》

本案例以《义务教育信息科技课程标准 (2022 年版)》为依据，以“该作品为什么能识别人脸进行支付，背后的原理是什么”为核心驱动性问题，拆解形成“人如何识别人脸→机器如何识别人脸→机器在训练过程中如何提取特征”的递进式问题链，围绕问题链设计全流程教学活动，形成“体验—认知—分析”的认知闭环。

一、课前准备阶段

本阶段为课堂问题探究与活动实施做好前置铺垫，核心完成学情适配、情境搭建、工具与素材筹备工作：

学生前置任务：开展生活实践调查，发现超市购物结账排队过长、消费体验不佳的真实痛点，为课堂真实情境创设提供现实依据。

教师筹备工作：

（1）制作可实现人脸识别支付功能的教具“AI智荐果坊”，搭建课堂核心探究情境；

（2）设计学习任务单、人脸步骤排序卡片、人脸特征标记素材、核心素养评价量表、思维导图模板；

（3）调试全流程数字化工具链：英荔人工智能训练平台、讯飞星火大模型、Visage Technologies面部追踪和分析平台；

（4）准备配套教学素材：班级学生人脸照片、哪吒或者花木兰人脸标注图像、人脸识别技术伦理相关微课视频。

二、课堂教学核心实施流程

本课总时长45分钟，围绕驱动性问题与子问题链，设计5个递进式教学环节，实现问题探究与活动实践的深度融合：

环节一：作品演示问题激趣。

核心目标：创设真实情境，抛出核心驱动问题，锚定整节课的探究主线，激发学生学习兴趣。具体活动内容：（1）教师结合学生课前调查的超市结账痛点，演示教具AI智荐果坊的人脸识别支付功能，邀请学生上台亲身体验，近距离感受人脸识别技术的真实应用场景。（2）教师提出本节课核心驱动性问题：该作品为什么能识别人脸进行支付，背后的原理是什么？明确本节课将通过拆解问题、分步探究的方式，揭秘人脸识别的完整原理与实现过程。（3）教师简要铺垫学习路径，引导学生带着核心问题进入后续探究环节。

环节二：探究体验技术感知。

核心目标：通过两个递进式活动，依次解决子问题一人如何识别人脸、子问题二机器如何识别人脸，搭建人类识别到机器识别的认知桥梁，让学生完整体验人脸识别的全流程，完成从感性体验到理论认知的初步转化。

活动一：人脸识别活动体验——人如何识别人脸

（1）教师展示班级5位学生的照片，提出基础探究问题：你能找出指定的小明同学吗？你是通过什么步骤认出来的？（2）学生独立思考，在学习任务单上对人识别人脸的步骤进行排序，完成后在小组内交流讨论排序依据。（3）教师邀请学生上台分享成果，板书梳理并确认人识别人脸的核心步骤：①看人脸→②辨别外貌特征→③判断人脸→④确认人脸。（4）教师引导学生开展类比迁移，小组讨论并猜想机器识别人脸的过程，邀请学生进行口头汇报分享，为后续机器识别的探究搭建认知脚手架。

活动二：人脸验证活动模拟——机器如何识别人脸

本活动分为“平台实操全流程体验和生成式AI理论解析两个模块，实现操作与理论的双向落地：

平台实操：（1）任务示范与讲演结合：以学生为主体、教师为主导，师生共同在英荔人工智能训练平台完成基础人脸识别任务。教师在平台创建分类任务，拍摄自己与示范学生的正面照，标注标签后导入平台数据集；学生通过平台可视化界面，实时观察数据预处理→特征提取→模型训练的进度条与输出变化，直观理解机器从图像中学习特征、识别人脸的过程。（2）教师提出进阶思辨问题：当输出值为90%时，说明模型识别准确率如何？若增加20张侧面照，可能对结果产生什么影响？，引导学生建立数据多样性与模型泛化能力的关联认知。（3）同伴合作与实践操练：小组合作完成升级任务，每组拍摄3名成员的多角度照片，每组至少采集20张图像扩充数据集，自主完成模型训练与人脸验证实操，记录模型识别准确率。

生成式AI互动：（1）工具赋能，理论转化：教师向学生提供提示语示例，学生根据自身认知调整提示语，与讯飞星火大模型对话，获取符合初中生认知水平的人脸识别原理解析，弥补操作体验中的理论空白，将碎片化的操作体验整合为系统化知识。（2）回顾活动，凝练原理：教师提出核心总结问题“通过刚才的活动体验，同学们知道机器是怎样进行人脸识别的吗？”，学生小组讨论后分享成果，教师归纳并板书机器人脸识别的三大核心步骤：数据采集→模型训练→模型推理，完成从实践经验到理论知识的转化，落实本节课教学重点。

环节三：特征展示深研解析

核心目标：通过人脸特征提取深度活动，解决子问题三机器在训练过程中如何提取特征，将抽象的特征提取过程可视化，破解传统教学中特征提取黑箱的教学难点。

具体活动内容：（1）教师提出核心探究子问题，示范操作Visage Technologies面部追踪和分析平台，展示平台对人脸关键点的实时标注功能，以及用线条连接形成的“面部几何图”，讲解机器如何通过识别眼角、鼻尖等关键特征点，计算特征点之间的距离和角度，量化面部差异、提取人脸关键特征。（2）学生分组自主体验平台，上传人脸图像，实时观察机器对人脸特征点的识别、标注与量化过程，直观理解机器“看人脸、辨特征”的底层逻辑。（3）学生完成学习任务单进阶任务：在哪吒和花木兰的图像上，手动标记眼睛、鼻子、嘴巴等部位的关键特征点，对比机器自动识别的特征点，深化对特征提取核心逻辑的理解。（4）邀请小组上台汇报分享探究成果，教师总结机器特征提取的核心逻辑：将人脸的视觉特征转化为可计算的几何参数，通过量化差异实现人脸的精准识别。

环节四：视频感悟技术反思

核心目标：引导学生辩证看待人脸识别技术，落实信息社会责任核心素养，完善对人工智能技术的全面认知。

具体活动内容：（1）教师提出拓展思辨问题：人脸识别技术为生活带来了诸多便利，但在使用过程中应如何保护信息安全？学生带着问题观看人脸识别技术滥用、违法作案的微课视频，思考技术应用边界与信息安全保护方案。（2）学生开展小组思辨讨论，分享“使用人脸识别技术的注意事项”“个人人脸信息安全保护方法”等观点。（3）教师总结强调：人脸数据采集必须获得当事人的知情同意，需严格遵守相关法律法规，合法合规使用人脸识别技术，树立个人隐私与数据安全保护意识，坚守技术应用的伦理底线。

环节五：归纳总结表现评价

核心目标：梳理本节课知识体系，完成学习闭环，通过多元评价检验教学目标与核心素养的达成度。

具体活动内容：（1）学生借助流程图或思维导图，自主梳理本节课的知识要点，构建人脸识别原理的完整知识体系，回顾从核心驱动问题到子问题破解的全探究路径。（2）学生结合本节课课堂表现，利用配套评价量表，从学科核心素养、小组协作两大维度7个细分项，完成自评与互评。（3）邀请学生上台分享本节课的学习收获与感悟，教师补充总结，升华学习主题，引导学生将课堂所学迁移到真实生活的问题解决中。

三、课后延伸

课后拓展任务：让学生寻找生活中人脸识别技术的其他应用场景，分析其应用优势与潜在风险，完成一份简短的探究报告，深化对技术的辩证认知。

拓展资源：基于问题学习的实践应用

（1）在武汉大学口腔医学院教学中心的PBL教室内，8名学生围绕一份复杂病案热烈讨论：有人梳理口腔疾病与全身联系，有人分析经济可行的口腔修复方案，有人查阅最新文献。一旁的教师观察记录，适时引导。这是学院推行“以问题为中心的学习”（PBL）模式的生动缩影。摒弃早期单学科、浅层化病例，创新开发“多学科融合型PBL病案”。每个病案都是跨章节的“患者故事”，涵盖基础医学、临床诊疗、医学人文、社会心理等多维度内容。设计遵循“逐步展开、激发提问、预留空间”原则，分“三幕”呈现（3-3-3课时），模拟临床。组建学科专家与非专家结合的案例撰写小组，依托真实病例，经PBL核心小组筛选、学生试用反馈、持续修改，建成高质量、动态更新的病案库。评价显示，超93.0%的学生认为PBL显著提升自学能力，94.7%认可其提高解决实际问题能力的价值，90.5%表示PBL有助于培养知识获取和终身学习习惯。学生实现从“要我学”到“我要学”转变，批判性思维、团队协作、沟通表达得到全方位锤炼。

（2）苏州大学《儿科护理学》课程的PBL案例包括支气管肺炎观察案例：教师给出现场病例场景，提出驱动问题：“如何根据该病例，观察肺炎患儿的缺氧变化？”以引导学生探讨呼吸系统疾病。先天性心脏病案例：课前要求学生自主搜集先天性心脏病的相关图像（如心血管解剖图、血管造影图等）。课上结合病例，探讨并解释先天性心脏病的形成机制。新生儿发育照护案例：引入课本上未详细提及但具有重要临床意义的“新生儿发育照护”情境，要求学生结合病例进行护理问题分析，扩展知识面。

（3）雨生百谷，且惜春光教学案例（广东省中山市东区水云轩小学袁老师） ：《雨生百谷，且惜春光》属于《二十四节气》绘本系列课程围绕“二十四节气”这一中华优秀传统文化主题，利用中山市东区水云轩小学信息化2.0工程资源，围绕“二十四节气”这一中华优秀传统文化主题，融合语文、美术、音乐和信息，实现跨学科教学模式。

其教学理念贯彻基于问题的学习（PBL）： （1）本次二十四节气-谷雨课程聚焦于问题，学生通过三个任务单问题启动学习。 （2）课程的学习内容和学生获得的知识技能是围绕问题来组织，而不是等级的形式排列。 （3）知识与问题之间存在相互转化的关系，例如美术的问题就是请采用喜欢的艺术形式表达你心中的谷雨节气，注意构图饱满、色彩和谐、形式新颖，学生绘画获得的知识与创作就是问题给出的答案。 （4）在二十四节气-谷雨课程中，问题激发知识的学习，知识的学习反过来被用于问题的解决。 （5）本次课堂以学生为中心的，学生自我导向的，以独立或者协作的方式学习问题。

教学设计链接：https://mp.weixin.qq.com/s/FsFddxQ4MRDtAlAeG1XK6Q

具体视频案例详见学习元-资源部分。

第二小组汇报链接：https://musk-online.fbcontent.cn/pub-musk-ai-studio/workflow/file/document/T6yNzmcFtmBHhDaXxmLuuU.htm

思考与讨论： “科学只能从问题开始”（卡尔·波普）。问题意识和问题解决能力是现代社会持续发展的动力，也是现代人自主发展的动力。融进现代理念的问题化教学适应社会和个人发展的需要，适应在信息技术环境中学习的需要，是现代重要的教学模式。培养学生的问题意识应该是教育的永恒主题之一，但在现行评价和考试制度短期内不可能有重大改变的情况下，我们应该怎样运用基于问题的学习与问题化教学来培养学生的问题意识呢？

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