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课例名称
自然生态守护者——植物自动识别算法
年级
五年级
章节
六单元
课时安排
本单元共3个课时
执教教师
学校
一、教学内容分析
五年级学生已掌握基础的计算机操作技能,也掌握了像Mind+这类简单编程工具的使用方法,但对人工智能的认知较为零散,仅限于日常生活中的“扫一扫识别植物”“语音助手”等表层应用。他们对动手实践兴趣浓厚,尤其对可视化编程和即时反馈的实验活动充满热情,但在抽象概念理解上存在困难,例如“特征提取”“专家数据库”等术语需要结合具体案例和类比才能有效吸收。部分学生编程经验不足,可能在调试代码时遇到困难,影响实验进度;此外,小组合作中可能存在分工不均、沟通效率低的问题。因此,教学中需通过生活化情境、分步操作指南(如微课视频)、直观的数据可视化工具(如散点图)降低理解门槛,同时设计明确的角色分工(如记录员、操作员、汇报员)确保全员参与,逐步引导学生从“工具使用者”向“问题解决者”过渡。
二、教学对象分析
活动二《植物自动识别算法》作为本单元“自然生态守护者”的核心技术应用环节,它承接了活动一“水域面积计算”中培养的数据处理能力,借助人工智能技术解决生态保护中的动植物识别难题。这不仅有助于深化学生的计算思维,让他们理解算法逻辑,还为活动三“外来物种危害评估”中递推算法的学习奠定了坚实的技术基础。本活动通过“使用程序识别→编程实现识别→理解算法逻辑”三个步骤,将抽象的人工智能原理转化为可操作的实验任务。这既体现了信息科技与生态保护的跨学科融合,又能引导学生理解“数据质量决定技术效能”的信息意识,最终培养学生“科技向善”的社会责任,为实现单元主题“守护生态”提供技术支持和价值观引导。
三、教学目标
信息意识:
1.让学生深刻认识到数据质量在AI识别中的关键作用,在实践中养成规范采集数据的良好习惯。
2.了解人工智能在动植物识别中的应用场景,了解智能识别的基本原理(特征提取与专家数据库对比)。
计算思维:
1.理解智能识别的算法逻辑,能用自然语言描述识别过程(输入→特征提取→数据库比对→输出)。
2.能够通过编程识别动植物,初步感知编程与AI的结合。
数字化学习与创新:
1.体验使用程序识别动植物,引导学生在数字化学习过程中尝试运用AI解决问题
2.指导学生通过编程调用AI模块完成动植物识别操作,体验简单的图像识别过程
信息社会责任
1.组织学生深入讨论AI技术对生态保护的积极作用,让学生树立“科技向善”的责任意识,激发学生运用技术保护生态的热情。
2.引导学生思考AI技术在生态保护应用中可能存在的潜在风险,培养学生对技术应用的批判性思维和社会责任感。
四、教学重点与难点
教学重点:深入理解智能识别的算法逻辑,包括特征提取的方法和数据库比对的原理。
教学难点:帮助学生理解“特征提取”与“专家数据库”之间的内在关联性,以及它们如何协同工作实现准确识别。
五、教学环境(软、硬件)
计算机/平板设备、编程平台(Mind+)、动植百度识图别APP(百度识图)、动植物图片
六、教学过程
教学环节
教师活动
学生活动
设计意图
课题导入
1.情境导入:通过展示湿地生态系统的图片或视频,引出维护生态系统多样性对湿地保护的重要性,强调对保护区动植物进行识别、追踪和记录是日常重要工作。
2.问题引导:“同学们,如果你在湿地发现一只受伤的小鸟,如何快速知道它的种类?”组织学生进行小组讨论,分享各自的想法。
3.引出课题:总结学生讨论结果,指出传统仅靠肉眼观察识别动植物的方法依赖专业经验,效率低且容易出错。介绍人工智能技术在快速准确识别动植物方面的优势,引出本节课主题——植物自动识别算法。“同学们,东洞庭湖的保护员每天需要识别大量动植物,如果仅靠肉眼观察识别动植物需要丰富的经验,效率低且容易出错,人工智能技术能帮助我们快速地完成此项任务。今天,我们要像科学家一样,用AI工具快速完成任务!——植物自动识别算法”
1.认真观看湿地生态相关资料,分享自己对维护湿地生态多样性的理解和认识。
2.思考并交流传统识别方法(如查阅图鉴、请教专家等)的可行性与局限性。
3.初步感受AI技术在动植物识别领域应用的必要性,对AI识别植物算法产生探究兴趣。
通过直观的情境展示和实际问题,激发学生的学习兴趣和好奇心,让学生快速进入学习状态。
引导学生主动思考传统方法的不足,凸显AI技术的优势,为后续教学内容做好铺垫,培养学生发现问题和分析问题的能力。
建构新知
一、使用程序识别动植物
1.信息链接:使用人工智能软件有哪些信誉好的足球投注网站图片或使用手机APP扫一扫,可以识别动植物种类。除此之外,人工智能还可以帮助我们识别其他物品,我们可以利用它来快速识别农作物病虫害,从而找到防治方法,提高产量。
2.探究实践:指导学生打开百度识图APP,使用图片有哪些信誉好的足球投注网站功能确
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