Code.org

Code.org 是专门针对中小学生的编程网站，至今已经有 10 年历史。

Code.org 以项目为核心，非常适合“喜欢鼓捣”的人士进行探索。登陆后，点击右上角账户名，再点击“我的项目”，就进入了项目页面。目前，已经有超过 2 亿个项目。

进入项目页面后，可以“查看项目创意”，“创建新项目”。还可以看到“我的项目”中的自己的所有历史项目。

项目分为两种：一种是类似 Blockly 的，一种是手机应用。新建一个“应用实验室”项目后，进入 项目工作室 ，就可以进行可视化编程。

本课程基于“应用实验室”项目，能够在手机上运行。可以首先查看 “项目创意”，通过练习页面下方提供的项目项目，熟悉手机应用的开发。

我们开发的应用，能够很方便地分享给整个世界，满足大家想要”做出来能够让全世界看到的东西，让同伴、同学、亲人都能看到”的需求。

具体的做法是：在项目工作室的页面，点击“分享”，会弹出一个二维码。用手机扫描这个二维码，就会在手机浏览器中打开项目的手机应用。然后，点击页面下方的提示：“你要不要把这个应用的图标，加到你的手机主界面上？”就可以给这个应用起一个名字，然后在手机的主页面上加上这个程序的图标。这样，就可以像运行手机程序似的，点击这个图标，就运行这个程序。我们也可以把这个二维码发送给朋友，让整个世界体验我们设计的程序。

我们下面介绍 AI 课程。

注册 Teacher 账户，登陆后，点击右上角的“三根横杠的图标”，然后点击“教学”，就可以看到从小学到高中的系列课程。

按照大家的喜好，点击不同的课程，比如“高中”，就会列出相关课程。其中就有“人工智能”课程。

AI 课程 主要有两个，适合初中以上的人士。

介绍性课程

首先是介绍性的课程：人工智能的工作原理。它包括如下模块：

• 什么是机器学习？
• 计算机视觉
• 神经网络
• 聊天机器人和大型语言模型的工作原理
• 人工智能有创造力和想象力吗？图像生成
• 训练数据和偏差
• 伦理与人工智能：平等机会和算法偏见
• 伦理与人工智能：隐私与工作的未来

从这些模块可以看出，它的广度是非常可以的。

该课程分长短两个版本。长版本分 7 课。每课观看一个视频，并且会让学生尝试一些手机 APP 小游戏，练一练视频中讲解的知识。比如，在介绍神经元网络时，为了让同学们对输入的“权重”有直观的理解，就设计了一个小 APP，让同学设定自己对不同明星的“喜爱”程度，然后基于这个喜爱程度，对同学的喜好，进行加权，得到综合权重，然后进行推荐。通过这样的练习，同学们就理解这个输入“权重”的意义了。

下面是每一课的具体内容

• 机器学习简介
  • 了解一种称为机器学习的人工智能，以及他们如何使用问题解决过程来帮助训练机器人解决问题。参与机器学习活动，机器人正在学习如何检测鱼类中的模式。
• 计算机视觉
  • 了解计算机视觉的工作原理。观看解释计算机视觉以及计算机如何 “看见” 的视频。然后设计一种算法，该算法使用网络来决定七段显示屏显示的数字并对其进行测试。
• 神经网络
  • 了解神经网络的工作原理。使用小部件以亲身体验的方式探索神经网络。观看解释神经网络的视频。最后，讨论在创建推荐系统时需要多元化的视角。
• 聊天机器人和大型语言模型
  • 了解什么是大型语言模型 (LLM) 及其工作原理，然后使用 LLM 与 AI 共同创建文本。最后，讨论一下法学硕士是聪明的还是有创造力的。
• 生成图像
  • 了解 AI 如何生成图像，然后探索扩散 AI 小部件，讨论这些模型是否具有创造力。
• 算法偏差
  • 练习裁剪图像以发现Twitter裁剪算法背后的偏见，然后阅读并观看有关发现这种有偏见的算法的视频。最后，讨论识别和减少算法偏差的方法。
• 我们的 AI 道德准则
  • 使用揭露自己选择的人工智能领域的道德陷阱的文章和视频进行研究。为世界各地的人工智能创作者和立法者收集全班的 “我们的人工智能道德准则” 资源。
• 人工智能在一天之内是如何运作的
  • 只有一天时间？也可以选择在一天之内向学生介绍整个系列。非常适合任何想要向学生介绍人工智能的学科领域老师，甚至可以作为客座老师的课。

如果时间有限，该课程还有一个短版本的课程计划，在 85 分钟内，连续看完所有的视频。这套视频本身制作精良，比如其中一集是微软 CEO 萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）制作的。整套视频由 Code.org，ETS，ISTE，Khan 这四个顶尖的教育机构联合推出。

专业课程

第二个课程是专业课程：AI 和机器学习。

该课程的内容非常充实，包括 22 节课，通过各种项目，系统、专业地让我们掌握机器学习基本概念，特征工程，数据集打标，分类和回归的预测模型，最后通过基于真实世界的数据，尝试用人工智能，解决现实社会中的问题。其专业程度，让我钦佩。

课程具体内容如下：

• App Lab
• 机器学习的 Problem Solving Process
• 机器学习类型：有监督、无监督
• AI Innovation：视觉障碍人士
• 分类预测
  • 数据模式：鞋推荐器
  • 分类：水果、推荐
• 模型 Bias
  • Model card 提供相关信息，揭示 Bias
• 特征过程，数据打标：动物园预测
• 数值预测
• 项目
  • 真实世界数据
  • 问题定义、数据收集、解决社会问题

活动

除了上面两个成体系的课程，还有四个时长 1 小时的兴趣和研讨活动。

其中的兴趣活动，对小学 3 年纪的孩子就适用，内容包括：

• 保护海洋的人工智能 (AI for Oceans)
  • 训练人工智能检测垃圾，帮助它清理海洋！了解训练数据和偏差，以及 AI 如何解决世界问题。
• 舞会：AI 版
  • 了解人工智能 (AI) 概念，创建自己的虚拟舞会，展示当今的顶级艺术家。有数十首歌曲可供选择，无论学生的音乐品味如何，都能吸引他们。是时候大放异彩了！

研讨活动则适合初中的孩子，内容包括：

• 人工智能与伦理
  • 反思人工智能的伦理影响，然后共同为世界各地的人工智能创作者和立法者创建 “人工智能道德准则” 资源。
• 生成式 AI 的社会影响
  • 从不同的角度调查生成式人工智能的影响，然后作为一个团队合作，制定满足所有参与者最大需求的指导方针。

软件工程课程

除了上述专门针对 AI 的课程，在它的面向高中生的 软件工程与计算机视觉 课程中，也包括了一个简单的机器视觉项目。该课程主要是 Java 编程。计算机视觉部分用的 Teachable Machine。

总结

所有这些课程，都可以在 Code.org 网站上完成。注册完教师账号后，可以创建课堂，然后把学生加入课堂，就能够进行课堂状态管理，非常方便。