中小学人工智能教育展示活动 || 探秘图像识别（上）

探秘图像识别

文_李　婷／北京第一师范学校附属小学

教学背景分析

教学内容

北京市东城区骨干教师在高校专家指导下自主开发编写了区域校本指导用书《小学人工智能基础》，本课程选自该教材第3单元“机器理解”。课程设计的指导思想来自《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》，关注4个学科核心素养，把握数据、算法、人工智能等6条逻辑主线，充分挖掘课程核心内容，将与图像识别相关的数据、机器学习等关键点进行整合，力求在教学中构建清晰的知识结构框架；通过多个活动开展体验、合作、探究性学习。结合课程标准，本单元核心内容涉及数据、算法和人工智能等。课程重点聚焦图像识别技术背后原理的探究。学生的学习方式、思维方式也将为后续的学习提供方法和策略。

学生情况

本课程面向的是小学5年级学生，这个年龄段的孩子被称为“数字原住民”，对于人工智能的学习有极高的兴趣，对于探究活动喜闻乐见。生活中，他们接触过人工智能的应用，并且对图像识别已有初步的认识，但对于技术背后的原理一知半解，缺乏深入的探究；思维上，他们正处于由具体形象思维主导向抽象逻辑思维主导的质变阶段，这是培养学生抽象、分解、建模能力的关键时期。因此，本课采取小组合作开展探究的学习方式，让学生结合自己已有的生活与学习经验建构新知识。

教学目标及重点、难点

本课的教学目标由信息科技的4个核心素养为抓手展开。

教学目标

● 理解机器通过比对物品的颜色、形状、纹理等特征进行图像识别（计算思维）；

● 利用恰当的数字化工具和平台开展活动，在“合作、交流、质疑与解惑”的过程中，理解数据对机器学习结果的影响（信息意识，计算思维，数字化学习与创新）；

● 能够列举生活中的图像识别应用，感受人工智能及科技的发展为人类社会带来的深远影响（信息意识，信息社会责任）。

教学重点、难点

重点：理解机器通过比对物品的颜色、形状、纹理等特征进行图像识别。

难点：理解数据对机器学习结果的影响。

教学准备

● 硬件设备：计算机、摄像头、平板电脑、颜色传感器、全彩灯。

● 软件工具：万物识别软件、在线机器学习平台。

● 活动用具：教师自制盲盒、多个水果、6组特别设计的用具（西瓜与西瓜纹路的杯子、苹果与苹果图案的靠垫、车轮与车轮图案的杯子、垃圾桶与垃圾桶样式的杯子、魔方与魔方样式的杯子、足球与足球样式的容器）。

教学过程

开盲盒——探究人识别物品的方法

教师准备了3种相同颜色的水果，分别标示为1号（梨）、2号（柠檬）和3号（苹果）。其中，1号和3号从形状到颜色都非常相似，这是教师特别设计的问题情境。将3个水果提前放在自制盲盒里（图1），引导学生根据教师提供的线索猜出水果种类，方能开启盲盒。

图1　盲盒中的水果

线索1：教师用颜色传感器识别盲盒内水果的颜色，识别结果通过全彩灯显示出来，得出3种水果均为黄色。

预设：学生根据颜色无法确定水果种类。

线索2：教师用手电筒照亮盲盒内部，使盲盒正面呈现出水果的影子，引导学生根据颜色及形状2个特征继续猜一猜（图2）。

图2　盲盒中水果的影子

预设：学生通过观察影子形状能够推断出2号水果为柠檬，但1号和3号水果的影子非常相似，学生可能误以为都是苹果。

教师先揭晓答案，并追问：“盲盒中的苹果和梨颜色识别结果相同，从形状上看也有些相似，那么，除了颜色、形状这2个特征，还能从什么特征区分呢？”

预设：学生能说出苹果和梨表皮上的斑点、纹路等特征不同。

教师打开摄像头，引导学生仔细观察2种水果的表皮特征。

教师提问：“我们已经知道了3种水果，你是依据水果的哪些特征猜出来的？”

随着师生交流，总结出人们依据颜色、形状、纹理等特征辨认出一个物品，并初次梳理板书（图3）。

图3　板书（人们依据颜色、形状、纹理等特征辨认物品）

设计意图：通过有趣的开盲盒游戏，导入课程，激发学生学习兴趣。通过猜水果的过程，逐步揭示物品的3个特征，引导学生总结“从视觉角度，人能通过观察物品的颜色、形状、纹理等特征辨认出一件物品”，为后面探究机器识别图像的原理作铺垫。

识别大挑战——探究机器识别图像的原理

教师：人可以通过观察到颜色、形状、纹理等特征识别出一件物品，机器可以吗？这项技术叫什么？

教师出示生活中应用图像识别技术的图片，引导学生交流图片的内容并提问：“你还知道生活中哪些地方应用了图像识别技术？”在交流中揭示本课课题“探秘图像识别”。

教师按顺序出示图片，引导学生猜一猜图片中是什么物品。先出示第1张（图4a）图片，只显示了物品的局部，请学生猜测，接着依次出示第2张（图4b）、第3张（图4c）图片，逐步扩大物品的显示区域，直到呈现出物品的全貌，最终揭晓答案。

图4　教师按顺序出示图片，引导学生猜物品

教师提问：“猜图的过程中你的答案为什么发生了变化？机器能将这些物品准确识别出来吗？我们一起探究一下吧！”

教师引导学生参与“识别大挑战”活动，并准备6组类别不同但特征相近的物品，供学生探究使用（图5）。

图5　“识别大挑战”环节使用的6组物品

教师出示活动要求：①使用“万物识别”软件，分别识别每组的2种物品，尽可能识别出正确的结果。②记下出现频率较高的错误结果，小组讨论产生错误结果的原因。

学生分别在小组中进行“识别大挑战”活动，教师巡视指导，引导学生在小组中相互启发，在拍照时采取一定的策略，尽量凸显物品的特征。

学生可能采取的识别苹果图案靠垫的策略：①把靠垫放在自己的头下面拍照识别；②利用靠垫与人的体积大小关系拍照识别；③把靠垫放在椅子上拍照识别；④利用真的苹果与靠垫的体积大小关系拍照识别（图6）。

图6　学生可能采取的识别苹果图案靠垫的策略

学生可能采取的识别垃圾桶杯子的策略：①俯视角度拍摄，尽量露出杯口和杯把儿；②侧面拍摄，尽量露出杯口和杯把儿；③盖上杯盖拍摄，尽量露出杯盖和杯把儿；④将杯盖放在杯子一侧拍摄，尽量露出杯盖、杯口和杯把儿（图7）。

图7　学生可能采取的识别垃圾桶杯子的策略

教师引导各个小组围绕如下问题进行交流：“是否识别出正确结果？为了识别出正确结果，你们都采取了哪些策略？出现频率较高的错误结果是什么？为什么？”

随着师生的交流与分享，总结出机器也是根据物品的颜色、形状、纹理等特征进行识别的。

随着探究活动的进行，学生的思维也愈发深入，产生新的问题：“除了特征外，还有哪些因素会影响图像识别的结果呢？”

教师出示1号机器和2号机器在学习杯子这类物品时的训练数据对比图（图8），并提问：“观察图片，说一说‘魔方杯子’在1号机器和2号机器中可能出现的识别结果是什么？说一说原因。”

图8　1号机器（左图）与2号机器（右图）的训练数据

预设1：学生能分析出1号机器针对杯子这个类别的训练数据中有魔方杯子这样的数据，因此1号机器能将魔方杯子正确识别为杯子。

预设2：学生能分析出若要准确识别出各种各样的杯子，那么针对杯子这类物品，训练数据的种类和数量一定要足够多。

设计意图：通过给学生提供“西瓜、西瓜纹路的马克杯”等这样的物品，激发学生的好奇心，让学生带着问题进行图像识别的探究，总结机器识别图像的大致原理；并且通过教师出示的1号、2号机器的对比，知道数据对图像识别结果的影响，从而有效落实本课的教学重点。

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来源 | 《中国科技教育》2024-08，文章编辑：毕晨辉

编辑、排版 | 孟想