第7课 图像识别技术 教学设计 2025-2026学年浙教版初中信息科技八年级下册

初中信息科技课时备课 课 时 概 况 课 题 八年级下册第7课 图像识别技术 课时序号 教师 备课时间 年 月 日 上课时间 年 月 日 教 学 设 计 学习内容分析 课标相应内容要求：《信息科技课程标准》要求学生能举例描述人工智能的常见应用，理解人工智能技术的基本工作逻辑，能辩证分析人工智能技术对个人生活和社会发展的影响，落实信息意识、信息社会责任等核心素养。 主要内容：本课主要讲解图像识别技术的概念、常见生活应用、基本工作流程，引导学生辩证认识图像识别技术的优势与潜在风险。 望远镜思维——纵向联系：本课是在学生已经学习了人工智能基本概念、机器学习基础之后的具体应用类课程，是从通用人工智能概念到细分领域技术探究的过渡，也为后续学习语音识别、自然语言处理等其他人工智能技术打下认知基础，帮助学生迁移理解人工智能的通用逻辑。 放大镜思维——横向逻辑：本课遵循“生活现象体验→核心原理建构→实际应用分析→辩证认知梳理”的逻辑主线，从学生熟悉的场景入手，逐步深挖技术本质，落实课标中“体验人工智能应用、理解人工智能原理、理性看待人工智能”的分层要求，各环节层层递进，符合学生从具象到抽象的认知规律。 学习对象分析 1. 心理和思维特点：八年级学生思维活跃，对人工智能类新鲜技术有强烈的探究兴趣，具象思维正向抽象思维过渡，偏向于在动手体验中建构知识，反感纯理论灌输。 2. 已有知识基础和生活经验：作为数字原住民，学生日常频繁接触图像识别应用，比如人脸解锁手机、扫码支付、拍照搜题、地铁刷脸进站，已经对人工智能有初步概念，具备基础的移动设备操作能力，能完成简单的体验任务。 3. 典型认知误区：①认为图像识别就是“软件拍照认东西”，本质和人眼看见一样，例如很多学生认为扫码就是软件“认出了二维码上的图案”，不知道本质是机器对图像数字化特征的模式匹配；②认为图像识别准确率是100%，不存在误差，例如自己日常人脸解锁从未失败，就默认技术不会出错，不知道换发型、戴口罩、光线变化都可能导致识别失败；③认为图像识别只能识别具体物体，不知道还能识别抽象特征，例如不知道图像识别可以识别医学影像中的早期病变、识别人物情绪，错误将应用范围局限在“认东西”上。 学习目标 1. 能准确说出图像识别技术的概念，列举3个以上生活中图像识别的应用实例，区分图像识别和普通图像查看的本质差异。 2. 能梳理出图像识别技术的基本工作流程，说明训练数据集的规模和质量对图像识别准确率的影响。 3. 能结合真实案例辩证分析图像识别技术的优势与潜在风险，举例说出图像识别带来的便利和需要防范的信息安全问题。 教学重难点 教学重点：图像识别技术的概念、基本工作流程和常见应用 教学难点：理解训练数据集在图像识别中的核心作用，辩证认识图像识别技术的社会影响 教学方法 任务驱动法、体验探究法、对比分析法、小组讨论法 学习资源 硬件环境：多媒体网络教室，每人一台联网计算机，学生可自带智能手机 软件环境：支持HTML5的浏览器，提前打开百度AI开放平台图像识别体验页 教学资源：任务探究单、不同清晰度的二维码案例图、两个真实应用案例文档 教学准备：提前按4人一组分组，将探究单发送到学生端，调试在线体验平台 学习过程 【活动描述】教师开场现场完成两个操作：①用校园人脸门禁系统刷脸开门，②用手机扫描课件上的收款码完成模拟支付，整个过程不超过2分钟，随后提出问题：两个操作都用到了同一种人工智能技术，你能说出是什么吗？请你结合自己的生活，1分钟内说一说你还在哪里用过类似技术。 【学生活动】观看教师演示，思考问题，举手分享自己接触过的类似应用，比如拍照搜题、小区门禁、地铁站刷脸进站等。 【教师活动】将学生分享的应用整理写在黑板侧边，引出本节课课题：这些场景背后的核心技术就是图像识别技术，今天我们就一起探究它的原理和应用。 【设计意图】从学生天天接触的真实场景切入，快速唤醒已有生活经验，聚焦本课主题，激发学生的探究兴趣。 【学习过程-建构】 ★活动1：对比体验，生成图像识别概念 【活动描述】每组发放3张提前准备好的二维码图片：A为完整清晰的二维码，B为缺失一个角（1/8大小）的二维码，C为被涂鸦遮挡一半的二维码。任务要求：每组用手机微信依次扫描3张二维码，记录扫描结果（成功识别/识别失败），5分钟完成后讨论两个问题：①扫码和打开图片直接看有什么本质不同？②为什么有的二维码能识别，有的不能？ 【学生活动】分组动手完成扫码体验，记录实验结果，小组讨论问题，分享结论：一般A全部成功识别，B大部分能成功识别，C几乎都识别失败，总结得出：图像识别是机器要找出图像里的特定信息，不是只显示图像。 【教师活动】巡视指导各组体验，组织小组分享实验结果，总结生成概念：图像识别技术是利用人工智能对图像进行处理、分析，识别出不同模式目标或信息的技术，本质是机器将图像转为数字化特征，再和已知特征进行比对匹配，纠正学生“机器像人一样‘看见’图像”的误区。 【设计意图】通过具体的对比实验，让学生自主生成概念，在体验中纠正原有认知误区，符合建构主义学习规律。 ★活动2：假设探究，理解核心逻辑 【活动描述】假设现在要训练一个识别猫和狗的AI图像识别模型，有三组训练数据集：数据集1：共20张，只有10张猫、10张狗的正面清晰照；数据集2：共2000张，包含1000张不同角度、光线、品种的猫和狗的照片；数据集3：共20000张，包含各种场景、姿态、部分遮挡的猫和狗的照片。任务：小组讨论6分钟，回答两个问题：①三组数据集训练出的模型准确率怎么排序？为什么？②给一张“草地上戴项圈奔跑的猫”的照片，哪个模型识别准确率最高？讨论后打开提前准备好的百度AI图像识别体验页，分别上传清晰猫图、半遮挡猫图、手绘猫图，验证结论。 【学生活动】小组讨论得出排序：数据集3>数据集2>数据集1，结论是训练数据集越大、越全面，训练出的模型准确率越高，适应性越强，随后动手体验在线识别，验证自己的结论。 【教师活动】组织小组分享结论，结合体验结果梳理总结图像识别的基本工作流程：数据采集与标注→训练模型→输入目标图像→提取特征→匹配比对→输出识别结果，点出训练数据集是图像识别效果的核心影响因素。 【设计意图】通过假设情景探究+真实体验验证，让学生理解核心概念的依存关系，突破教学难点。 【学习过程-应用】 【活动描述】呈现两个真实应用案例：案例1：某高铁站改造刷脸进站后，人工检票每通道每分钟可通过3-5人，刷脸进站每分钟可通过10-15人，无需接触纸质车票，疫情防控期间更安全；案例2：某小区刷脸门禁被不法分子用打印的人脸照片破解，多名业主的人脸存储数据被泄露，存在安全隐患。任务：4人一组讨论8分钟，整理出：①图像识别技术的优势有哪些？②图像识别技术存在哪些问题和风险？每组整理1个优势、1个典型风险准备分享。 【学生活动】小组阅读案例，讨论分析，整理观点，全班分享：优势包括效率高、节省人力、使用便捷等；风险包括个人信息泄露、识别准确率不足存在误差、容易被不法分子利用等。 【教师活动】补充拓展：图像识别现在已经应用在医疗领域，AI识别肺部CT影像早期病变的准确率已经超过普通人类医生，但是也存在深度伪造、人脸信息滥用的问题，引导学生理性看待技术。 【设计意图】通过真实案例分析，将建构的知识应用到实际问题分析中，培养学生的辩证思维和信息社会责任。 【学习过程-梳理】 【活动描述】请学生用2分钟时间，填写探究单上的知识梳理框架，梳理本节课的核心知识点，随后邀请1位学生上台梳理，其他学生补充。 【学生活动】自主梳理知识，完成框架填写，上台分享，补充其他同学遗漏的要点。 【教师活动】总结提炼核心内容：图像识别是人工智能的典型应用，核心依赖高质量的训练数据集，我们要合理使用技术，享受便利的同时也要注意保护个人的生物信息安全。 【设计意图】帮助学生将零散的体验和结论整合成结构化的知识体系，强化核心认知。 板书设计 一、图像识别的概念 二、基本工作流程：采集标注→训练模型→特征提取→匹配输出 三、图像识别的利与弊 评价设计 评价维度： 1. 探究参与度：A. 积极参与所有体验和讨论活动；B. 参与大部分活动；C. 很少参与活动 2. 概念理解：A. 能准确说出概念，列举3个以上应用；B. 能说出概念，列举1-2个应用；C. 不能准确说出概念 3. 核心逻辑掌握：A. 能说明数据集对准确率的影响，完整梳理工作流程；B. 能说出影响，梳理大致流程；C. 不能说明影响 4. 辩证分析能力：A. 能准确说出优势和风险，举例恰当；B. 能说出优势和风险；C. 只能说出一方面 评价方式：自评（探究参与度）+互评（案例分析观点）+师评（整体任务完成情况） 教学反思 亮点：1. 从学生熟悉的生活场景切入，所有体验活动真实可操作，学生参与度高，能主动纠正原有认知误区，符合八年级学生的认知特点；2. 整体环节遵循感知-建构-应用-梳理的逻辑，层层递进，较好突破了教学难点，落实了核心素养要求。 改进设想：如果能给学有余力的学生设计拓展任务，比如尝试用AI开放平台的简易接口完成自定义图像识别小项目，就能满足不同层次学生的学习需求，进一步提升探究深度；另外如果增加“课前调研认知误区”的环节，让学生提前梳理自己对图像识别的原有认知，课堂针对性会更强。 学科网（北京）股份有限公司 $