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AI赋能环保教育中小学教案:AI环境监测培养环保意识

一、教案背景与设计理念

在“双碳”目标和生态文明建设的大背景下,环保教育已成为中小学素质教育的重要组成部分。随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,科技正深度融入环境保护领域。本教案以“AI赋能环保”为核心理念,通过引导学生了解并参与AI环境监测实践,将抽象的环保意识具象化、数据化、智能化,帮助学生在真实情境中理解科技如何服务社会可持续发展,从而激发其社会责任感与创新思维。

二、教学基本信息

课程名称:AI环境监测与环保意识培养

适用学段:小学高年级至初中(5-8年级)

课时安排:2课时(每课时45分钟)

学科融合:科学、信息技术、综合实践活动、道德与法治

核心素养目标:科学探究、信息素养、社会责任、合作创新

三、教学目标

认知目标:

了解人工智能在环境监测中的典型应用;

认识常见环境指标(如PM2.5、噪音、温湿度、水质)及其意义;

理解传感器、数据采集与AI分析的基本流程。

能力目标:

能够使用简易设备或模拟平台采集环境数据;

能通过图表分析数据趋势,发现环境问题;

能结合AI技术提出环保改进建议,完成小组项目设计。

情感与价值观目标:

增强环境保护的紧迫感与责任感;

激发对科技创新的兴趣,树立“科技向善”的价值观;

培养绿色生活习惯,争做生态文明的践行者。

四、教学重难点

重点:理解AI如何通过数据监测助力环保决策。

难点:将抽象的AI算法概念转化为学生可理解的实践过程;引导学生从数据中提炼环保行动方案。

五、教学准备

教师准备:

多媒体课件(含AI环保案例视频、数据可视化图表);

环境监测工具包(如便携式空气质量检测仪、噪音计、温湿度传感器,或使用模拟数据);

AI数据分析平台(推荐使用教育版AI工具,如百度AIStudio、腾讯扣叮、Mind+等);

小组任务卡、数据记录表、环保行动方案设计模板。

学生准备:

预习“我们身边的环境问题”主题资料;

分组(4-6人/组),推选组长、记录员、汇报员等角色。

六、教学过程

第一课时:发现环境问题,认识AI力量

情境导入(5分钟)

播放对比视频:同一城市十年前与现在的空气质量、河流状况;

提问:“环境变化是如何被发现的?我们能否提前预警?”引发思考。

知识讲授(15分钟)

介绍AI在环保中的三大应用:

智能感知:无人机巡河、卫星遥感识别污染源;

实时监测:城市空气质量监测站+AI预警系统;

预测分析:AI模型预测未来雾霾趋势,辅助政府决策。

图解“数据采集—传输—分析—预警”流程,强调“用数据说话”。

实践体验:校园环境“体检”(25分钟)

各小组领取任务:在校园不同区域(教室、走廊、操场、食堂)测量空气质量、噪音等数据;

使用设备或模拟平台记录数据,上传至AI平台生成热力图或趋势图;

讨论:哪些区域污染较重?可能原因是什么?

第二课时:分析数据,设计AI环保方案

数据分享与分析(20分钟)

小组展示数据图表,汇报发现;

教师引导分析:“数据告诉我们什么?AI能做什么?”

引入“异常检测”“趋势预测”等AI功能,说明其在环保中的价值。

项目式学习:设计“AI环保小卫士”方案(20分钟)

任务:为校园或社区设计一个AI环保监测方案;

要求:

明确监测对象(如噪音、垃圾溢出、水质);

说明使用什么传感器和AI技术;

提出预警或改善措施;

示例:

“智能垃圾桶满溢监测系统”:当垃圾桶满80%,AI自动通知保洁;

“校园噪音AI提醒器”:课间噪音超标时,广播提示“请降低音量”。

总结升华(5分钟)

教师总结:AI是“眼睛”和“大脑”,但行动靠“我们”;

发起“绿色承诺”:每位学生写下一条环保行动承诺(如“随手关灯”“垃圾分类”);

鼓励将优秀方案提交学校或社区,参与“小小环保创新奖”评选。

七、作业与延伸活动

基础作业:

撰写一篇《AI如何帮助保护地球》的科普短文(300-500字);

记录家庭一周用电、用水数据,提出节能建议。

拓展项目(可选):

使用Scratch或Mind+编程,模拟一个AI环境监测小程序;

开展“家庭环保周”活动,用数据记录家庭碳足迹;

组织“AI环保创意展”,展示学生设计方案。

八、教学评价

评价维度

评价方式

知识理解

课堂问答、数据记录表、作业完成质量

实践能力

小组数据采集准确性、方案设计创新性

合作与表达

小组协作表现、汇报清晰度

情感态度

参与积极性、环保承诺践行情况

九、教学反思建议

是否根据学生认知水平合理简化AI技术概念?

实践环节是否具备可操作性?是否需增加模拟替代方案?

如何与学校科技节、综合实践课程联动,形成长效教育机制?

十、推荐资源

中国环境监测总站官网()——权威数据来源

教育部“智慧教育平台”AI科普课程模块

开源平台:Arduino、Mixly、Mind+、腾讯扣叮

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