人工智能教育教学案例（人工智能教育教学案例范文）

## 人工智能教育教学案例：图像识别与垃圾分类### 一、 简介随着人工智能 (AI) 技术的飞速发展，AI 教育逐渐走进课堂，成为培养学生创新能力和解决问题能力的重要途径。本案例将介绍如何利用图像识别技术，设计一个生动有趣的垃圾分类教学活动，帮助学生理解 AI 基本原理，并提升他们的环保意识。### 二、 教学目标

知识目标:

了解人工智能和图像识别技术的基本概念；

掌握使用图像识别工具进行垃圾分类的基本方法。

能力目标:

能够利用图像识别技术解决实际生活中的垃圾分类问题；

提升自主学习、合作探究和解决问题的能力。

情感态度与价值观:

体验 AI 技术为生活带来的便利；

增强环保意识，养成垃圾分类的良好习惯。### 三、 教学对象小学高年级或初中生### 四、 教学准备

教师：

准备关于人工智能和图像识别的课件；

选择合适的图像识别工具，例如 Teachable Machine (https://teachablemachine.withgoogle.com/)、百度 EasyDL 等，并提前熟悉操作方法；

收集各类垃圾图片，用于模型训练和测试；

设计课堂活动方案和评价 rubric。

学生：

每组一台可联网的电脑或平板电脑；

提前了解人工智能和垃圾分类的相关知识。### 五、 教学过程

1. 导入新课 (5 分钟)

教师播放一段关于垃圾分类的新闻视频，引导学生思考：

垃圾分类的重要性是什么？

垃圾分类过程中存在哪些困难？

如何利用科技手段解决这些困难？

引出人工智能和图像识别的概念，激发学生的学习兴趣。

2. 探索学习 (20 分钟)

教师讲解图像识别技术的原理，并演示如何使用 Teachable Machine 等工具进行简单的图像分类：

创建项目，设定分类类别 (例如：可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾)。

上传不同类别垃圾的图片，训练模型。

测试模型的准确率，并进行优化。

学生分组合作，利用所学知识和工具，训练自己的垃圾分类模型。鼓励学生尝试不同类型的垃圾图片，探索模型的识别效果。

3. 实践应用 (15 分钟)

将学生分组，每组扮演不同的角色，例如：

“智能垃圾桶”小组：展示自己训练的垃圾分类模型，并进行现场演示。

“垃圾分类小能手”小组：准备各种垃圾，对“智能垃圾桶”进行测试，并记录识别结果。

“环保宣传员”小组：根据测试结果，分析模型的优缺点，并提出改进建议。

通过角色扮演和模拟体验，加深学生对图像识别技术应用的理解，并提升他们的环保意识和行动能力。

4. 总结评价 (5 分钟)

教师引导学生回顾学习内容，总结图像识别技术在垃圾分类中的应用价值。

学生分享学习心得体会，并对课堂活动进行评价。### 六、 教学延伸

课后作业：

学生可以收集更多垃圾图片，进一步优化模型的识别精度。

学生可以设计和制作简版的“智能垃圾桶”模型，例如使用 Arduino 等开源硬件平台。

跨学科融合：

与信息技术课程结合，学习编程和算法知识，开发更复杂的图像识别应用。

与美术课程结合，设计“智能垃圾桶”的外观和交互界面。

社会实践：

学生可以走进社区，向居民宣传垃圾分类知识，并推广自己开发的“智能垃圾桶”应用。### 七、 教学反思本案例将抽象的人工智能概念与生活化的垃圾分类问题相结合，通过实践操作、角色扮演等环节，激发了学生的学习兴趣，培养了他们的创新意识和解决问题的能力。同时，也增强了学生的环保意识，引导他们将科技应用于实际生活，为社会创造价值。在实际教学过程中，教师需要根据学生的年龄特点和认知水平，灵活调整教学内容和方法，并关注学生的个体差异，提供个性化的学习支持。此外，还需要引导学生树立正确的科技伦理意识，避免人工智能技术被滥用。

人工智能教育教学案例：图像识别与垃圾分类

一、 简介随着人工智能 (AI) 技术的飞速发展，AI 教育逐渐走进课堂，成为培养学生创新能力和解决问题能力的重要途径。本案例将介绍如何利用图像识别技术，设计一个生动有趣的垃圾分类教学活动，帮助学生理解 AI 基本原理，并提升他们的环保意识。

二、 教学目标* **知识目标:** * 了解人工智能和图像识别技术的基本概念；* 掌握使用图像识别工具进行垃圾分类的基本方法。 * **能力目标:** * 能够利用图像识别技术解决实际生活中的垃圾分类问题；* 提升自主学习、合作探究和解决问题的能力。 * **情感态度与价值观:** * 体验 AI 技术为生活带来的便利；* 增强环保意识，养成垃圾分类的良好习惯。

三、 教学对象小学高年级或初中生

四、 教学准备* 教师：* 准备关于人工智能和图像识别的课件；* 选择合适的图像识别工具，例如 Teachable Machine (https://teachablemachine.withgoogle.com/)、百度 EasyDL 等，并提前熟悉操作方法；* 收集各类垃圾图片，用于模型训练和测试；* 设计课堂活动方案和评价 rubric。 * 学生：* 每组一台可联网的电脑或平板电脑；* 提前了解人工智能和垃圾分类的相关知识。

五、 教学过程**1. 导入新课 (5 分钟)*** 教师播放一段关于垃圾分类的新闻视频，引导学生思考：* 垃圾分类的重要性是什么？* 垃圾分类过程中存在哪些困难？* 如何利用科技手段解决这些困难？ * 引出人工智能和图像识别的概念，激发学生的学习兴趣。**2. 探索学习 (20 分钟)*** 教师讲解图像识别技术的原理，并演示如何使用 Teachable Machine 等工具进行简单的图像分类：* 创建项目，设定分类类别 (例如：可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾)。* 上传不同类别垃圾的图片，训练模型。* 测试模型的准确率，并进行优化。 * 学生分组合作，利用所学知识和工具，训练自己的垃圾分类模型。鼓励学生尝试不同类型的垃圾图片，探索模型的识别效果。**3. 实践应用 (15 分钟)*** 将学生分组，每组扮演不同的角色，例如：* “智能垃圾桶”小组：展示自己训练的垃圾分类模型，并进行现场演示。* “垃圾分类小能手”小组：准备各种垃圾，对“智能垃圾桶”进行测试，并记录识别结果。* “环保宣传员”小组：根据测试结果，分析模型的优缺点，并提出改进建议。 * 通过角色扮演和模拟体验，加深学生对图像识别技术应用的理解，并提升他们的环保意识和行动能力。**4. 总结评价 (5 分钟)*** 教师引导学生回顾学习内容，总结图像识别技术在垃圾分类中的应用价值。 * 学生分享学习心得体会，并对课堂活动进行评价。

六、 教学延伸* **课后作业：** * 学生可以收集更多垃圾图片，进一步优化模型的识别精度。* 学生可以设计和制作简版的“智能垃圾桶”模型，例如使用 Arduino 等开源硬件平台。 * **跨学科融合：** * 与信息技术课程结合，学习编程和算法知识，开发更复杂的图像识别应用。* 与美术课程结合，设计“智能垃圾桶”的外观和交互界面。 * **社会实践：** * 学生可以走进社区，向居民宣传垃圾分类知识，并推广自己开发的“智能垃圾桶”应用。

七、 教学反思本案例将抽象的人工智能概念与生活化的垃圾分类问题相结合，通过实践操作、角色扮演等环节，激发了学生的学习兴趣，培养了他们的创新意识和解决问题的能力。同时，也增强了学生的环保意识，引导他们将科技应用于实际生活，为社会创造价值。在实际教学过程中，教师需要根据学生的年龄特点和认知水平，灵活调整教学内容和方法，并关注学生的个体差异，提供个性化的学习支持。此外，还需要引导学生树立正确的科技伦理意识，避免人工智能技术被滥用。