云算力助我开展ai实验教学
【云算力平台为人工智能教学提供了强大支持，有效解决了学习环境难以统一、技术门楷过高等难题。学生仅通过浏览器，无需复杂的本地环境搭建，就能直接开展复杂的模型训练任务。
关键词：人工智能；模型训练；云算力
随着时代的发展与技术的进步，人工智能技术在图像识别领域的应用日益广泛。然而，在涉及处理图像问题尤其是复杂图像分类问题的课程中，存在诸多阻碍课程落地的难题。一方面，学生的学习环境难以统一，不同学生的设备配置、软件版本参差不齐，这使得在开展人工智能实践教学时，难以确保每个学生都能在相同的条件下进行学习和实验，增加了教学的难度和不确定性；另一方面，人工智能技术的专业性强，技术门槛高，从搭建编程环境、理解复杂的算法原理到实际操作模型训练，这些对于中小学生而言都极具挑战性，很多学生在入门阶段就产生畏难情绪，从而严重制约了人工智能课程在中小学的有效开展。
OpenHydra云算力平台为人工智能教学提供了强大支持，有效解决了学习环境难以统一、技术门楷过高等难题。学生仅通过浏览器，无需复杂的本地环境搭建，就能直接开展复杂的模型训练任务。基于此平台的优势，笔者在设计《昆虫分类模型的训练》一课的教学方案时，全方位考量各个教学要素，规划教学内容、明确教学目标、确定教学重难点并选用合适的教学策略，为整个教学活动的顺利开展奠定了坚实基础。
1教学要素设计
教学要素是教学活动的关键组成部分，它们相互关联、相互影响，共同决定着教学效果。在《昆虫分类模型的训练》一课中，对教学要素进行精心设计，有助于提升学生对人工智能知识的理解与实践能力。
1.教学内容分析
本课以生活中识别玉米虫的问题为切入点，依托云算力平台展开教学。学生通过训练昆虫分类模型，理解图像识别过程，掌握机器学习实现图像分类的方法，为后续模型部署奠定基础。此前，学生已学习使用LeNet骨干网络对手写体数字进行模型训练，具备一定理论知识，为本次课的学习做好了铺垫。
2.教学目标
（1）通过自主学习了解彩色图像分类模型训练的一般过程，具备利用图像识别技术解决现实生活中问题的意识。
（2）通过云算力平台进行分组实验，探究数据集、算力、算法等因素对模型训练的影响，提升计算思维和合作学习能力。
图1Openhydra云算力平台首页图2Openhydra控制台图3Openhydra实验环境
（3）熟练运用平台调整训练轮次和超参数，建立昆虫分类模型，并使用模型推理代码对模型的准确性进行检测，提高数字化学习资源的应用能力。
（4）在使用平台解决人工智能问题的过程中，培养对平台、技术工具的判别和评价意识，认识到人工智能技术发展中的社会问题，培养负责任的信息社会参与意识。
3.教学重难点
4.教学策略与手段
课堂伊始，以真实昆虫识别故事引入，创设生活情境，将抽象的人工智能知识与实际生活紧密相连；在教学过程中，借助云算力平台，为教学提供有力支撑。学生仅需打开浏览器，就能轻松开启模型训练之旅。同时，教师设计了四个探究实验，学生分组在云算力平台上开展实验，并将结果记录在导学单上，直观感受不同因素对模型训练的影响。此外，注重培养学生自主学习能力。学生需学习微视频了解实验操作步骤、阅读材料获取模型训练知识、探索平台功能并调整参数建立模型，进而提升独立思考和解决问题的能力。
图4平台算力选择
算力平台支撑
在以往的教学实践中，搭建模型训练环境常常让师生们头疼，不仅需要安装各种库，还得确保硬件设备满足要求，稍有差错就可能导致训练无法进行。而OpenHydra云算力平台只要打开浏览器，就能快速进入该平台开展学习和实践。上页图1所示为OpenHydra云算力平台首页。
点击进入控制台，可以查看学习工具，里面包含了实验环境、边学边玩和经典课程三个模块；也可以进行学校管理，查看账单明细，对上课成员、实验设备、课程和数据集等进行管理。上页图2所示为Openhydra控制台页面。
在实验环境中，选择开启XEdu实验环境，即可进入模型训练界面。在开启实验环境时，可根据需求选择不同的算力类型，满足多样化的计算资源需求。界面左侧是文件资源管理器窗口，展示项目文件目录结构，界面右侧是代码编辑窗口，显示“昆虫分类模型的训练”文件的代码内容，上页图3所示为Openhydra实验环境。
1.课堂引入：开启人工智能的神秘之旅
通过讲述真实故事，提出关于昆虫识别的问题，如寻找虫子繁殖地、确定虫子名称等，引发学生兴趣。介绍故事中涉及的人工智能技术，引导学生思考利用人工智能制作昆虫识别系统的可能性。明确本节课重点是利用Openhydra云算力平台进行昆虫分类模型训练，帮助学生厘清学习思路。
2.基本任务：探究实验的初步探索
教师提出如何快速训练出优秀模型的问题，引导学生头脑风暴，提出数据集、算力、算法等影响因素。教师借助OpenHyd