作者

劉 梅

山東省淄博第一中學(xué)

“一口道盡千年事，雙手對(duì)舞百萬兵”，傳統(tǒng)皮影戲因其操作復(fù)雜、對(duì)表演者技藝要求嚴(yán)苛，加之缺乏足夠的交互性，難以與觀眾建立深入的互動(dòng)，阻礙了這一傳統(tǒng)藝術(shù)的傳承與發(fā)展。本項(xiàng)目基于人體姿態(tài)識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)“無接觸式”的皮影戲互動(dòng)表演，旨在利用人工智能技術(shù)創(chuàng)新皮影戲文化。

課程目標(biāo)

課程通過4個(gè)子項(xiàng)目帶領(lǐng)學(xué)生學(xué)習(xí)人體姿態(tài)識(shí)別技術(shù)的原理及應(yīng)用。通過人體姿態(tài)數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、模型調(diào)用、模型優(yōu)化、模型部署等環(huán)節(jié)，帶領(lǐng)學(xué)生親歷完整的人工智能模型訓(xùn)練流程。

學(xué)情分析

本項(xiàng)目授課對(duì)象為高中二年級(jí)學(xué)生，已具備一定的 Python編程基礎(chǔ)與開源硬件操作經(jīng)驗(yàn)，在前期參與過人工智能相關(guān)項(xiàng)目的開發(fā)。

課程設(shè)計(jì)

以“打造多功能人工智能皮影機(jī)器人”為主題，包含4個(gè)子項(xiàng)目，共計(jì)7個(gè)課時(shí)，在真實(shí)的項(xiàng)目情境下，帶領(lǐng)學(xué)生依次完成核心知識(shí)的學(xué)習(xí)，課程安排如圖1所示。

圖 1 課程安排

教學(xué)準(zhǔn)備

軟件工具

XEdu安裝包、半成品代碼。

硬件工具

攝像頭、Arduino板、舵機(jī)、LED小燈、OLED屏、杜邦線。

分組情況

學(xué)生2人1組，每組配備1套硬件器材。

實(shí)施過程

簡單數(shù)學(xué)模型構(gòu)建（以課時(shí)1為例）

思考：如何利用簡單手勢(shì)控制小燈亮滅？

教師首先為學(xué)生表演一段魔術(shù)“空中點(diǎn)燈”，隱藏?cái)z像頭后，通過食指與拇指的開合，控制LED小燈亮滅。學(xué)生結(jié)合手部關(guān)鍵點(diǎn)檢測原理，在教師的引導(dǎo)下，將兩指開合問題抽象成平面中兩點(diǎn)之間的距離問題，并結(jié)合兩點(diǎn)之間的距離公式，通過編程控制LED小燈亮滅（圖2）。

圖 2 學(xué)生利用簡單手勢(shì)控制小燈

設(shè)計(jì)意圖 鑒于后續(xù)項(xiàng)目中“機(jī)器學(xué)習(xí)建?！毕嚓P(guān)內(nèi)容較為抽象，學(xué)生理解起來存在一定困難，因此設(shè)置本節(jié)課作為前置課程。課程聚焦于引導(dǎo)學(xué)生通過“人工搭建簡單數(shù)學(xué)模型”的實(shí)踐過程，助力其深入理解后續(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)流程中復(fù)雜模型訓(xùn)練與建模的內(nèi)在邏輯，從而搭建起從“簡單建?！钡健皬?fù)雜建?！钡恼J(rèn)知階梯，實(shí)現(xiàn)有效過渡。

數(shù)據(jù)集的獲取（以課時(shí)3為例）

思考：在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)集的概念及作用是什么？

在機(jī)器學(xué)習(xí)過程中，數(shù)據(jù)集就如同烹飪所需的原材料，是訓(xùn)練模型不可或缺的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)集的獲取方式有很多，本項(xiàng)目中，需要借助攝像頭采集4種特定的手語手勢(shì)數(shù)據(jù)。學(xué)生依據(jù)分組主題，補(bǔ)全相關(guān)代碼，為采集到的手勢(shì)數(shù)據(jù)添加標(biāo)簽。隨后，利用攝像頭，按照預(yù)先設(shè)定的命名順序，依次采集多種手語姿態(tài)，每種50張，以此構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)集。

設(shè)計(jì)意圖 數(shù)據(jù)采集為模型訓(xùn)練的首要環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量直接影響后期模型訓(xùn)練質(zhì)量。通過本環(huán)節(jié)，學(xué)生可以初步理解數(shù)據(jù)集的概念及其在模型訓(xùn)練中的關(guān)鍵作用，理解標(biāo)簽的含義，并動(dòng)手實(shí)踐，體驗(yàn)自主采集數(shù)據(jù)集的過程與方法。

復(fù)雜模型訓(xùn)練與優(yōu)化（以課時(shí)4為例）

思考：如何搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行復(fù)雜模型的訓(xùn)練？如何調(diào)整關(guān)鍵參數(shù)以提高模型訓(xùn)練質(zhì)量？

數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理完成后，需要搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型訓(xùn)練。本項(xiàng)目使用的是LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)），這是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），被廣泛應(yīng)用于文本分類、姿態(tài)估計(jì)、語音識(shí)別等領(lǐng)域。學(xué)生利用model.add()函數(shù)補(bǔ)全代碼，添加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層，構(gòu)建完整的LSTM模型架構(gòu)。學(xué)生2人1組，對(duì)test_size、epochs等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行差異化賦值，觀察模型訓(xùn)練中不同關(guān)鍵參數(shù)對(duì)loss（損失函數(shù)）與accuracy（準(zhǔn)確率）的影響，并在電子學(xué)案中做好記錄，進(jìn)而理解不同參數(shù)對(duì)模型訓(xùn)練質(zhì)量的影響。核心代碼如圖3所示。

圖 3 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建核心代碼示例

設(shè)計(jì)意圖 本項(xiàng)目旨在幫助學(xué)生理解機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的具體流程及不同關(guān)鍵參數(shù)對(duì)模型訓(xùn)練質(zhì)量的影響。

模型調(diào)用及部署（以課時(shí)6為例）

思考：如何結(jié)合開源硬件部署訓(xùn)練得到的模型，以增加模型的交互性與趣味性？

學(xué)生按照線路圖連接硬件器材，補(bǔ)全半成品代碼，調(diào)用前期訓(xùn)練生成的h5模型權(quán)重文件，結(jié)合分支語句，實(shí)現(xiàn)不同手語手勢(shì)控制不同顏色的小燈亮起、觸發(fā)語音播報(bào)等（圖4）。

圖 4 模型調(diào)用及部署

設(shè)計(jì)意圖 學(xué)生實(shí)現(xiàn)了利用開源硬件部署訓(xùn)練模型的操作，完成了從數(shù)據(jù)獲取到部署應(yīng)用的完整機(jī)器學(xué)習(xí)流程。這一過程不僅讓學(xué)生對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有了更深刻的理解，也讓他們感受到了技術(shù)落地的魅力。

成果展示與總結(jié)評(píng)價(jià)

教師總結(jié)項(xiàng)目內(nèi)容，各小組填寫項(xiàng)目評(píng)價(jià)量表，展示本組作品，分享設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)過程中的心得體會(huì)與收獲，以便在后期進(jìn)一步完善作品。

設(shè)計(jì)意圖 診斷教學(xué)目標(biāo)達(dá)成度，對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。

學(xué)習(xí)成果

在皮影機(jī)器人開發(fā)實(shí)踐中，學(xué)生基于原有功能，創(chuàng)新性地融入語音對(duì)話、環(huán)境溫濕度監(jiān)測等功能，打造出兼具趣味交互與實(shí)用價(jià)值的多功能智能皮影機(jī)器人。在實(shí)踐合作過程中，學(xué)生編程能力顯著提升，掌握了運(yùn)用技術(shù)工具解決實(shí)際問題的技巧，創(chuàng)新精神與動(dòng)手能力得到充分鍛煉，同時(shí)信息社會(huì)責(zé)任感也得以強(qiáng)化。

圖5 學(xué)生作品示例

反思與提高

本項(xiàng)目具有極高的趣味性與交互性，且易于拓展。學(xué)生如想開發(fā)出更多的項(xiàng)目，只需要采集不同類型的人體姿態(tài)，并借助更多的軟硬件工具完成部署即可，如開發(fā)交警手勢(shì)識(shí)別裝置、深蹲檢測裝置等。

模型訓(xùn)練是一個(gè)考驗(yàn)時(shí)間與算力的環(huán)節(jié)，尤其在普通機(jī)房這樣的低算力環(huán)境下，要讓學(xué)生從頭訓(xùn)練得到1個(gè)模型十分困難。本項(xiàng)目中，教師提前訓(xùn)練好1個(gè)完成度約50%的預(yù)訓(xùn)練模型，學(xué)生在此基礎(chǔ)上對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，短時(shí)間內(nèi)即可訓(xùn)練生成新的模型，提高了課堂效率。但學(xué)生采集的人體姿態(tài)必須與教師進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí)采集的姿態(tài)動(dòng)作一致，不利于個(gè)性化訓(xùn)練模型。未來教師可提供多種姿態(tài)的預(yù)訓(xùn)練模型，供學(xué)生選擇使用，從而生成更加多樣化的成果。

本文系淄博市教育科學(xué)“十四五”規(guī)劃課題“基于跨學(xué)科理念的普通高中人工智能項(xiàng)目教學(xué)實(shí)踐研究”（課題批準(zhǔn)號(hào):2025ZJY029）階段性研究成果

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來源 | 《中國科技教育》2025-06

編輯 | 孟想

審校 | 若惜、朱志安