《第 28 课 人脸识别》 教学设计2026-2027学年人教版初中信息科技人工智能专册

该初中信息科技教学设计聚焦人脸识别技术，涵盖应用场景、检测与识别概念区分、四步工作原理及隐私保护。通过校园刷脸门禁等生活情境导入，设置“计算机如何分辨人脸”等问题，构建从生活经验到技术原理的学习支架。 以核心素养为导向，拆解技术流程培养计算思维，借助线上平台实践提升数字化学习与创新能力，辩论活动强化信息社会责任。如学生测试戴帽、侧脸等条件下的识别结果，直观理解环境影响，助力教师突破重难点，促进学生知识与能力协同发展。

第 28 课 人脸识别 科目 信息技术 教材 人教版 核心素养目标 信息意识：发现人脸识别在生活中的应用，认识人脸数据属于私密生物信息。计算思维：拆解人脸检测、特征提取、比对匹配步骤，建立算法处理问题的模型。数字化学习与创新：借助简易 AI 平台体验人脸识别，尝试分析优化识别条件。信息社会责任：客观看待技术利弊，遵守法律法规，自觉保护个人面部隐私。 教学重难点 教学重点：掌握人脸识别检测‑特征提取‑比对识别的完整流程，熟悉日常应用场景，树立人脸数据保护意识。 教学难点：理解机器提取面部特征向量的内在原理；分清人脸检测和人脸识别的区别；理性评判人脸识别隐私隐患，辩证看待人工智能技术发展。 教学过程——主要思路 一、创设生活情境，引出本课课题 教师活动：教师展示校园刷脸门禁、手机人脸解锁、商场刷脸支付、车站人脸检票的现实案例素材，向学生抛出问题。我们人区分同伴依靠五官特点，那计算机是怎么分辨不同人脸？用照片能不能骗过刷脸设备？黑夜当中人脸识别还可以正常工作吗？结合学生日常接触的实例，继续追问学生说一说自己还见到过哪些人脸识别场景。最后引出本节课课题，告诉同学们本节课我们就要揭开人脸识别的内部原理，学会辩证看待这项人工智能技术。 学生活动：结合自身生活经历踊跃发言，说出日常见到的人脸识别场景，针对老师提出的问题大胆猜想答案。小组之间相互交流，说出自己对于刷脸解锁的看法，部分学生认为刷脸十分便捷，也有同学担心自己面部信息泄露。学生跟随教师引导，明确本节课的学习内容，带着疑问开启新知学习。 设计意图：依托学生熟悉的现实场景，唤醒学生的信息意识，把抽象的人工智能知识生活化。通过设置疑问制造认知冲突，调动学生探究积极性，自然引出本节课学习任务，为后面原理探究做好铺垫。 二、自主阅读教材，区分基础概念 教师活动：教师组织学生阅读教材文本内容，重点勾画人脸检测与人脸识别两个概念。随后出示图片素材，图片当中包含人物、花草、建筑物。讲解人脸检测的任务：机器先在整张图片里找到人脸所在区域，判断画面里到底有没有人脸；人脸识别是在检测完成之后，对比人脸信息确认这个人是谁。教师举例进行通俗讲解，人脸检测相当于在人群里看到一张脸；人脸识别就是认出这是谁，二者有先后顺序，检测在前识别在后。随后出示课堂练习题，让学生判断哪些操作属于人脸检测，哪些属于人脸识别，教师巡视查看学生答题情况，针对学生理解错误的地方细致讲解纠正误区。 学生活动：认真阅读课本内容，划出关键词句，区分两个概念的不同内涵。独立完成课堂判断习题，做完之后小组内部互相核对答案。对于自己理解模糊的地方做好标记，主动向老师提出疑问。听完教师举例讲解之后，用自己的话语复述人脸检测和人脸识别的区别，夯实基础概念。 设计意图：立足课本内容落实基础知识，由浅入深降低学习门槛。通过举例辨析的方式，引导学生把复杂问题进行拆分，初步锻炼分解问题的计算思维。夯实概念基础，突破本节课难点之一，防止学生混淆两个核心概念。 三、分步拆解流程，探究技术原理 教师活动：教师把人脸识别完整过程分为人脸检测、图像预处理、特征提取、特征比对四个步骤，分步开展教学。 第一步讲解人脸检测：计算机依靠 Haar 分类器或者深度学习 CNN 模型，扫描整张图片，划定人脸方框，过滤掉背景物体，只留下面部区域。教师演示示意图，告诉学生机器会识别眼睛、嘴巴、轮廓这些明显区域判断人脸位置。 第二步讲解图像预处理：摄像头拍摄出来的图片会存在光线昏暗、脸上有阴影、佩戴口罩刘海遮挡等情况。机器会完成灰度化、去除噪点、调整图片亮度，把图片统一尺寸，减少外界环境对于识别结果带来的干扰。教师展示原图和预处理之后的图片，让学生直观观察变化。 第三步讲解特征提取，这是本课最难理解的环节。人类观察五官，机器会提取上百个面部关键点，包括眼角距离、鼻梁高度、颧骨宽度、嘴唇轮廓等，把这些数据转化成一串数字，也就是特征向量。每个人的特征向量都是独一无二的，相当于计算机版本的人脸身份证，双胞胎特征向量也会存在细微差别。 第四步特征比对：把实时采集生成的特征向量和数据库里提前录入的数据做相似度计算，当相似度高于设定阈值，系统判定是同一个人，完成识别；相似度不足就判定识别失败。教师用通俗的例子类比，数据库相当于花名册，特征向量就是花名册里面的档案信息，新来的人脸和档案比对完成确认身份。讲解结束之后组织小组讨论：为什么戴着厚厚的口罩之后人脸识别经常失败；夜晚红外摄像头为什么依旧可以识别人脸。教师收集各组观点之后进行总结：口罩遮挡关键特征点，可用特征变少识别成功率下降；红外摄像头依靠红外成像采集面部数据，不受可见光限制。 学生活动：跟随教师分步学习四个步骤，认真观看示意图，理解每一步机器完成的工作。在课本当中记录特征向量、相似度阈值等关键名词。小组内积极开展讨论，结合本节课学到的原理分析问题。学生思考机器识别人脸和人类看人有什么异同，人类依靠主观印象，计算机依靠数据计算。学生理清整个技术逻辑，在草稿纸上梳理人脸识别流程框架。 设计意图：将复杂的 AI 技术拆解为 4 个简单步骤，落实计算思维里分解、抽象、建模的核心要求。借助图片、生活化类比化解本节课难点，让学生明白人工智能本质就是数据加上算法，引导学生学会用计算机科学的思维看待智能技术。通过小组讨论加深知识理解，培养学生分析问题的能力。 四、实践体验操作，加深知识运用 教师活动：教师打开课前准备好的线上人脸识别体验平台，给学生分发操作任务。任务一：学生依次完成人脸采集，建立自己的人脸档案；任务二：正常状态下进行人脸识别，查看识别结果；任务三：学生调整实验条件，分别测试戴帽子、轻微侧脸、光线偏暗时的识别情况，把识别结果记录下来。教师巡回指导学生操作，提醒学生只在课堂平台上传人脸照片，不要随意在陌生小程序提交面部信息。拓展任务：学有余力的同学观察教师提供的半成品简易代码，看懂录入人脸‑提取特征‑比对结果的基础逻辑，不需要完整编写代码。操作结束之后组织学生交流实验体会，提问学生：哪些情况会降低人脸识别准确率？我们可以怎样改善识别效果？教师汇总学生答案：补充灯光、提高摄像头清晰度、增加样本图片都可以提升识别效果。 学生活动：按照任务顺序完成数字化实践操作，认真记录不同条件下识别结果。在操作过程当中体会机器采集人脸、提取特征、数据比对的全过程。学有余力的学生浏览代码片段，理解代码对应的人脸识别步骤。学生结合自己实验情况进行回答，总结环境因素对于人脸识别的影响。小组之间交流实践收获，互相提醒不要随意泄露自己人脸数据。 设计意图：依托数字化平台开展实践探究，落实数字化学习与创新素养。学生亲身感受人工智能工作过程，把书本理论知识和实操体验结合起来，加深对知识的理解。同时在实操过程当中渗透安全提醒，为后面隐私伦理部分做好铺垫。 五、辩证分析利弊，树立社会责任 教师活动：教师组织全班开展辩论探讨，分为正方和反方，正方观点：人脸识别利大于弊；反方观点：人脸识别弊大于弊。教师给出思考方向，便利方面：提升通行速度、减少人工值守、帮助警方搜寻失踪人员；弊端方面：人脸数据遭到黑客盗取，不法分子利用人脸照片冒充本人、过度监控侵犯个人隐私。教师补充现实案例，部分不法网站非法收集人脸信息用来办理虚假业务；国家出台法律明确规定人脸信息属于敏感生物信息，企业收集人脸必须经过本人同意。教师继续进行拓展讲解，现在科学家研发活体检测技术，通过眨眼、摇头判断是不是真人，防止静态照片骗过识别设备；国家也在不断完善人工智能相关法规约束技术使用。最后教师总结：人脸识别本身没有对错，合理规范使用就可以造福大家，如果滥用技术就会侵害个人权益，我们既要享受科技红利，也要守护自己的隐私安全。 学生活动：学生结合本节课所学知识和日常见闻发表自己的看法，正方同学阐述刷脸带来的便捷；反方同学说出自己对于隐私泄露的担忧。认真倾听教师讲解相关法律常识，知道人脸信息属于重要隐私。学生思考作为中学生我们应该怎样保护自己面部信息：不在不明平台上传自拍照片，谨慎使用刷脸小程序，发现违规采集人脸的行为及时告诉家长和老师。学生形成客观理性看待人工智能的观念。 设计意图：通过辩论交流引发学生深度思考，跳出只学习技术原理的局限，立足当下时代背景培养信息社会责任。结合法律条文和现实案例，让学生明白人工智能技术既要发展，又要遵守道德和法律，树立数字时代合格公民应该具备的责任意识，完成育人目标。 六、课堂归纳梳理，拓展课后任务 教师活动：教师带领学生整体回顾本节课所学内容，梳理本节课知识框架。先是人脸识别的应用场景，接着人脸检测与人脸识别的区别，然后人脸识别四步工作原理，最后人脸识别利弊与隐私保护。教师再次提炼核心要点：机器识别人脸本质就是采集图像‑提取特征‑数据比对。布置课后分层任务：基础任务，画出人脸识别流程图；提升任务，查阅资料了解除了人脸识别以外还有哪些生物识别技术；拓展任务，撰写简短感想，说一说未来人脸识别还可以应用在哪些领域，同时写出自己对于隐私保护的看法。教师最后寄语同学们：人工智能飞速发展，希望大家努力学好科学知识，将来研发更加安全可靠的智能技术，用科技造福社会。 学生活动：跟随教师梳理本节课全部知识点，查漏补缺完善笔记。按照自身学习情况挑选课后任务，课后借助网络查阅相关资料，独立完成课后作业。认真领会教师的寄语，树立认真学习科学知识的信念。 设计意图：梳理本节课全部内容，帮助学生构建完整知识体系，巩固本节课重难点。分层作业照顾不同学习水平的学生，继续锻炼数字化学习能力，把课堂学习延伸到课后，拓宽学生知识面，升华课堂主题。 1 / 2 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 $