本文介绍了移动终端和App Inventor的概念，探讨了利用App Inventor进行AI教学的优势，呈现了人工智能移动终端编程项目课程的具体案例，包括语音翻译机、水果分类器和文字绘图等应用。作者希望能够通过实施该课程，为教育教学提供借鉴和参考，推动人工智能技术与移动终端编程的融合发展，培养更多具备创造新兴事物的能力和实践能力的人才。

　　人工智能（Artificial Intelligence，缩写AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。在教育部出台的《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》中，AI是课程知识体系的逻辑主线之一，与数据、算法、网络、信息处理和信息安全一起构成了信息科技课程的核心内容。

　　基于App Inventor的人工智能移动终端编程项目课程具备极其重大的研究意义和实践价值。通过这样的课程，学生可以进一步探索人工智能的基础原理和应用领域，同时掌握移动应用开发的技能，培养创新思维和解决实际问题的能力。

　　本文旨在通过探讨基于App Inventor的人工智能移动终端 编程项目课程的设计与实践，为教育教学提供有益的借鉴和参考，推动人工智能技术与移动终端编程的融合发展，培养更多具备创造新兴事物的能力和实践能力的人才。

　　移动应用程序（App）是一种独立的软件程序，提供了丰富的功能，如地图导航、音乐播放、辅助教学、游戏娱乐、网上购物等服务。随着移动技术的快速发展和普及，移动应用程序编程慢慢的变成为一个热门的领域，吸引了慢慢的变多的开发者和学习者。

　　App Inventor是由谷歌公司和麻省理工学院教授共同创建设计的一款编程软件，它是一个直观、可视化的编程环境，也是一个通过构建移动应用程序来学习计算思维的教育教学工具。

　　通过学习移动应用程序的设计，学生能了解常用移动终端的功能和特点，逐步掌握移动应用设计与开发的思想方法，并根据实际的需求设计与人工智能相结合的移动应用，创造性地解决日常学习和生活中的实际问题。

　　教师不需要提前在学生电脑中安装软件，学生只需使用浏览器打开网站就能够直接进行移动应用的编程设计，同时，制作的程序作品会实时保存在云端服务器中。在程序完成以后，只需要拿出手机，扫描一下电脑二维码，就能在手机上看到程序的运行效果。在对程序修改调整后，代码的变更也会自动同步到进行调试的手机中，不必重新安装应用，大幅度的提升教学效率。

　　App Inventor具有可视化的界面设计工具，可以用它设计移动应用程序的外观，还可以像玩拼图游戏一样，将各类程序模块通过拖拽的方式拼接在一起，实现应用的各种功能。

　　App Inventor的可视化界面设计和图形化的编程操作，能够在一定程度上帮助学生快速入门，使其更容易理解编程的过程和程序的作用，进而了解AI是如何通过编程实现的，将创新的想法应用到实际项目中。

　　使用App Inventor进行移动应用程序的设计与开发，学生需要学习和运用计算思维的方法和思维方法，从需求分析、问题拆解、算法设计、程序实现等方面做思考和解决实际问题。这种思维方法培养了学生的逻辑思维、抽象思维和创新思维能力，提高了学生的问题解决能力和创新能力。

　　同时，App Inventor提供了丰富的组件模块，如通信类组件、乐高机器人类组件等，学生能够准确的通过自己的创意和需求，自由选择和组合这些组件，设计出符合自己想法的移动应用程序。这种自主设计和创造的过程，激发了学生的创新意识和创造力，培养了学生的设计能力和实践能力。

　　除了自带的组件模块，App Inventor还支持导入外部拓展组件，学生可以通过你自己的需求，导入适合的外部组件，实现更复杂和高级的功能。例如，可以导入人工智能组件，实现图像识别、语音识别等功能，也可以导入物联网组件，实现与传感器、硬件设备的连接和控制。

　　此外，随着以ChatGPT为代表的生成式人工智能的发展，App Inventor也新增了ChatBot和ImageBot两个生成式人工智能组件，用于生成对话文字和图像。这样，学生可以通过App Inventor进行人工智能、物联网等项目的开发，深入学习和应用相关技术，拓宽自己的知识面和技能。

　　生活中的人工智能主要有机器视觉、语音识别、自然语音处理和推荐系统等方面的应用。学生学习人工智能，可以将语音识别与合成、图像识别和生成式人工智能作为切入点，将教学设计的案例与现实生活中的应用相结合。

　　本教学案例旨在通过制作一款“语音翻译机”APP，让学生体验语音识别技术和语音合成技术在移动终端中的应用。在该应用中，当用户用中文对着手机说话时，它可以将其翻译成英语并朗读出来。

　　教师创设情境：假设同学们准备出国旅游，但目前外语水平有限，想制作一款APP方便与外国人口语交流。

　　引导学生了解语音识别技术和语音合成技术的原理。在App Inventor的多媒体类组件中，包含了语音识别器、文本语音转换器和翻译这三个组件，学生可以使用这些组件来实现从中文语音输入到英文语音输出的功能。鼓励学生思考语音识别和语音合成技术在日常学习和生活中的应用，并分小组尝试绘制程序流程图，明确软件功能和制作方案。

　　通过观察样例程序，学生可以在组件设计中添加一个名为“开始识别”的按钮和两个文本框（分别用于显示原文和译文）。同时还需要添加语音识别器、文本语音转换器和翻译三个非可视组件，如图1所示。

　　在逻辑功能设计过程中，学生可以将程序功能分为语音识别、翻译和语音合成三个部分。程序如图2所示。

　　语音识别部分：当按钮被点击后，调用手机中的语音识别器来识别语音。在识别完成后，将结果存放在原文文本框中。

　　翻译部分：在原文文本框获取到识别结果后，立即调用翻译模块，将原文进行“中文到英文”的翻译。在翻译完成后，将结果存放在译文文本框中。

　　语音合成部分：最后调用文本语音转换器来朗读译文。该组件可以朗读多国语言，设置组件语言为“en”代表使用英语进行文本朗读。

　　学生可以在原有的将汉语翻译成英语的基础上，扩展功能，实现将英语翻译成汉语的功能，并添加更多语种，实现多语种之间的互译。

　　此外，利用语音识别技术和语音合成技术，学生还可以创作各种富有创意的移动应用程序，如语音猜数字、语音计算器、变声器等。这些应用程序可以进一步提升学生的创造力和实践能力。在完成作品后，学生可以进行成果展示和学习交流，分享彼此的创意和经验。

　　图像识别是人工智能的重要组成部分，用于处理、分析和理解图像。在这个案例中，我们将以水果分类为例，创建一个能自动识别和分类各种水果的移动应用程序，同时提供水果的营养价值信息。该应用程序类似于识花君、植物识别等软件，通过基于机器学习的图像分类技术，根据用户拍摄的水果图像进行自动分类和营养价值提示。

　　第一阶段：创设情境，明确任务。教师可以创设情境，如在水果市场购物时，需要了解各种水果的营养价值。学生可以使用手机摄像头对准水果，通过应用程序自动识别水果的种类，并显示出相应的营养价值。学生可以先体验“识花君”APP，尝试识别不同类型的花朵。

　　引导学生了解机器学习的原理。机器学习是指机器模拟人类学习，不断提高自身完成特定任务的能力，是实现人工智能的方式之一。图像分类是机器学习的一个非常重要的组成部分，如自动驾驶汽车需要即时对所见图像进行分类，如行人、交通信号灯等。

　　创建机器学习程序的一种方法是训练它们进行图像分类。例如，如果想让程序分辨一个图像是猫还是狗，可以给它很多猫和狗的图像，标记为猫和狗。通过足够的例子，该程序将被训练“知道”什么类型的图像是狗，什么类型的图片是猫。让学生将人类的学习过程迁移至“让计算机学会学习”，利用实验和已有经验理解并抽象出机器学习的一般过程。

　　学生组成小组，使用App Inventor的图片分类系统，为每个水果类别创建标签，如苹果、香蕉、生梨、橘子、柚子等。学生可以上传各种水果的图像示例，并进行模型训练和测试。小组成员可以轮流担任训练和测试的角色，通过观察测试结果，不断调整和优化模型，直到对测试结果满意，导出模型文件。具体如图3所示。

　　在App Inventor中，学生能够准确的通过样例程序，设计应用程序界面，添加WebViewer组件和一个“开始识别”按钮，并在按钮的下方，插入两个标签，一个用于显示水果名称，另一个用于显示水果介绍。

　　为了实现图像识别的功能，学生需要下载App Inventor拓展库中的“Personal Image Classifier.aix”外部拓展组件，并导入到项目中，然后将之前训练好的模型文件（model.mdl）上传，并在组件属性中选择该模型文件（如图4）。

　　学生可以思考并编写程序：当“开始识别”按钮被点击时，启动图片分类功能。当得到分类结果后，设置水果名称标签的文本为结果的第一项，即置信度最高的水果。同时，通过字典变量查询该水果对应的营养价值，并将结果显示在水果介绍标签中。程序如图5所示。

　　学生能更加进一步拓展应用程序功能，如添加更多的水果类型，实现语音朗读功能，提供双语显示等。此外，还可以引导学生思考图像分类技术在生活中的其他用途，如表情识别、口罩识别、手势识别、课堂考勤机等创意的移动应用程序。在完成作品后，学生能够直接进行成果展示和学习交流，分享彼此的创意和经验。

　　生成式人工智能（Generative AI）是一种新的人工智能技术，旨在通过学习和理解数据的模式和规律，生成新的、原创性的内容，如图像、音频、视频、文本等。

　　在“文字绘图”APP这个案例中，将使用生成式人工智能中的图像生成技术，创建一个能够按照每个用户输入的文字生成相应图像的移动应用程序。

　　用户可以输入不同的文字描述，如“夏天的海滩”“森林中的小屋”等，应用程序将根据这些描述生成相应的图像。通过这个应用程序，学生们可以将自己的想象力转化为图像，并与他人分享。界面如图6所示。

　　教师能创设情境，如让学生想象自己是一位画家，可以根据文字描述创作出对应的图像作品。学生可以先体验类似的文字生成图像应用程序，了解其功能和操作方式。

　　引导学生了解图片生成式人工智能的原理。图片生成式人工智能通过学习文字描述和图像之间的映射关系，生成与文字描述相符的图像。学生可以了解其基本原理和训练过程，理解如何将其应用于文字生成图像。

　　学生可以分组合作，在应用程序中添加文本输入框、2个按钮和图像显示组件。同时，还需要添加语音识别器和ImageBot组件。ImageBot是一个使用DALL-E 2来创建和编辑图像的不可见组件，如图7所示。

　　在逻辑功能设计过程中，学生可以将程序功能分为文字输入、语音输入和图像显示三个部分（如图8）。

　　语音输入部分：当按钮被点击后，先使用语音识别器识别声音，识别完成后，将结果为在文本输入框中，ImageBot再读取识别的文字。

　　图像显示部分：当ImageBot根据文字生成图片后，将结果显示在图像组件中。

　　学生能更加进一步拓展应用程序的功能，如添加保存图像的功能、添加分享功能，让用户可以将生成的图像分享到社交媒体上。此外，学生还可以思考如何优化生成效果，提高图像的质量和与文字描述的符合程度。在完成作品后，学生能够直接进行成果展示和学习交流，分享彼此的创意和经验。

　　利用App Inventor来开发与人工智能有关的移动应用软件，因为采用了模块化的方法，符合中小学生的认知发展规律，而模块封装的利用，降低了对知识领会的难度，激发了学生的创作积极性。

　　开展基于App Inventor的人工智能移动终端编程项目课程的设计与实践，可以为学生提供一个全面的学习平台，帮他们掌握人工智能技术和移动应用开发的技能，培养他们的计算思维和创新意识。

　　丁力民.基于App Inventor的人工智能移动终端编程项目课程设计与实践.[J].中国信息技术教育，2024（02）：78-82.