《“图书自推送系统”之图像识别技术》教学案例

郑洁 浙江省乐清市乐成第一中学

全志敏 浙江省乐清市教育研究培训院

●教学内容分析

《图像识别技术》选自浙教版信息技术八年级下册“第三单元人工智能基础”。本单元以人工智能模拟人类器官的功能为主线，重点介绍感知智能，围绕“听说读写”四个方面展开人工智能的学习。笔者将本单元的学习内容改编为项目制作“图书自推送系统”。项目驱动问题为：新冠疫情期间，为减少在公众场所的停留时间，请结合人工智能技术，设计一个“图书自推送系统”，让每个进入图书馆的读者，马上收到一份推荐的书单，并锁定图书的位置。项目流程如图1所示，核心概念和内容如图2所示。本课是实现项目流程中“实施方案1 根据借阅记录推荐同类别书籍”中的子任务“人脸识别读者身份”，核心概念是图像识别技术。

图1 “图书自推送系统”项目流程

图2 项目核心概念和内容

项目共分为6课时，分别是入项课、图像识别、推荐算法、语音播报、语音查询、展示分享。每课时的内容安排如下页表所示。本课为第2课时，主要实现通过人脸搜索识别读者身份，旨在让学生理解图像识别过程，感知图像识别技术提取和比对的数字化特征，并为单元目标理解模式识别奠定基础。

●学习对象分析

本课的学习对象是八年级的学生。通过问卷调查可知，39%的学生在小学接触过人工智能课程；七下学过图像数字化，八上学习了一学期的Python编程，能熟练使用图形化编程软件。八年级的学生，观察细节的感受力、辨别事物差异的准确率、抽象逻辑思维能力均在迅速发展。本课处于项目式学习初期，学生尚不具备长时间横向对话的能力，问题拆解、小组合作需在教师的牵引下推进。

●教学目标

①通过过程迁移、获取支持材料自主学习和合作探究，归纳出图像识别的过程。②通过实验观察、分析数据中所承载的信息、问题归因，感知图像识别技术提取和比对的数字化特征。③在问题拆解、编程实现人脸识别、思考优化策略的过程中，能自主动手解决问题，逐步形成乐于探究前沿技术及依据法律法规保护个人隐私的意识。

●教学重难点

重点：理解图像识别的过程。对策：通过在“人类识图模式”基础上的迁移调整、学生的自主探究、对环节的转述和澄清、编程验证来达成。

难点：感知图像识别技术提取和比对的数字化特征。对策：通过关键问题“启思”、动手实验“践行”、观察记录“剖析”、师生“提炼”增智四阶学科实践达成。

●教学准备

①完成项目入项：上一节入项课，通过明确目标、目标拆解、概念设计，最后生成了“根据借阅记录推荐同类别书籍、直接查询书目”两个解决方案。

②搭建探究、编程平台：学生端安装Python、Mind+编程环境；Python安装模块baidu_aip、numpy、opencv、matplotlib、skimage。

③设计学生支持材料：在线课堂、小组协作单、人脸识别半成品.sb3（Mind+编程）、“图像识别过程-分步骤展示程序.py”（验证识别过程）、显示人脸72个特征点并识别.py（探究特征提取）。

●教学策略

采用项目教学法、实验教学法。项目线：实施方案的精细化设计，生成本课核心任务“人脸识别读者身份”；编程测试，实施项目，生成体验；系统改进，形成迭代方案。知识线：通过人类识图心智模式的迁移，学生自主探究，形成人工智能图像识别过程；感知数字化特征，理解图像识别过程。5个环节，设计5个关键问题以及问题链（如图3），将概念的探究学习内嵌于核心任务生成、实施、迭代过程中，帮助学生形成系统性思维、批判性思维。

图3 项目环节、关键问题、问题链

●教学过程

1.方案1精细化设计，生成本课核心任务

回顾项目驱动问题及实施方案。关键问题：“根据借阅记录推荐同类别书籍”如何分步实施？问题链：①实施方案1需要解决哪些问题？②生活中有哪些方法可以识别人的身份？③新冠疫情期间哪一种方法更具有优势？头脑风暴生成本课核心任务“人脸识别读者身份”。推荐算法留待下节课实施。

设计意图：精细化设计生成本课核心任务。通过对刷卡、人脸识别等识别方式的分析，对比计算机传统方法和人工智能方法处理同类问题的效果。

2.探究图像识别过程

（1）激活经验，提取人类识图过程

学生体验互动游戏“猜猜我是谁”：学生“摘掉眼镜、天黑闭眼”，让一位学生上台戴上3D打印的个性眼镜，再让其他学生“天亮睁眼”，猜这位同学是谁。关键问题：人类识图的过程是怎样的？问题链：①人如何接收图像信息？（看见）②为什么需戴眼镜观察？（看清）③你是根据什么识别出这位同学的？（观察五官特征）④为什么本班同学能识别，其他学段同学无法识别？（记忆库-比对特征）

项目课时内容安排

设计意图：激活“人识别人脸的经验”，提取以此经验为基础的心智模型，为新知迁移做好准备。

（2）过程迁移，构建图像识别过程

关键问题：人工智能图像识别过程是怎样的？活动1：小组填写图像识别过程，描述各环节的功能作用。学生阅读在线课堂支持材料，进行合作学习、组间互评。在活动反馈中，两个小组上台用板贴展示不同的识别顺序，说明观点进行辩论。针对识别过程的认知偏差，教师开发了“分步展示过程”Python程序，引导学生观察“识别程序”对曝光不足的照片阶段性处理的结果，验证识别过程如图4所示。最后，学生体验用识花APP识别人，辨析分类的必要性，也体会人工智能的能力边界。

图4 图像识别过程分步骤展示.py

设计意图：通过在“人类识图模式”基础上的迁移调整、学生的自主探究、对环节的转述和澄清、构建“图像识别过程”，落实本课重点。

3.实施项目，编程测试

活动2：编程实现人脸识别读者身份——输入百度人脸识别账号；人脸注册、人脸识别；录入（名字拼音）、识别自己人脸，识别双胞胎。拓展任务：显示人脸特征线条，输出左眼眉、右眼眉的X、Y坐标。在活动反馈中，学生先尝试用人眼分辨双胞胎，并进行投票，再展示用程序识别的结果。

设计意图：实现人脸比对，感知人脸库。通过对比人眼识别结果的不一致、程序识别结果的唯一，感受人工智能在相似人脸分辨上扩展了人类智能。

4.感知数字化特征

活动3中：围绕关键问题“人脸识别是依据什么识别双胞胎的”，学生先运行“显示人脸72个特征点并识别Python程序”生成并观察特征点坐标及两点间距，再阅读在线课堂支持材料，由浅入深地分析：哪个是小明特征脸；你是根据什么识别的；特征点坐标对区分双胞胎有什么帮助。

在活动反馈中，学生展示问题探究结果。师生共同提炼：特征线表征形状特征，是模仿了人类识图的规则；图像识别技术能提取特征点坐标，可计算精确距离、角度、弧度，形成数字化特征，从而精准识别双胞胎，扩展人类智能。教师引导学生进一步深挖：不同的人脸识别算法，往往提取的特征点数不同（18个、72个、200多个特征点）。讨论：哪一种准确率更高？我们编写的人脸识别程序使用了多少个特征点？（72个）为什么不使用200多个点？学生结合“编程实现人脸识别”拓展任务中的“特征线条显示滞后”现象，讨论得出点数越多对算力的要求也越高。最后指出，企业图像模型库中不能保留人脸照片底库，存储的是数字化特征。

设计意图：学生经历关键问题“启思”、动手实验“践行”、观察“剖析”记录、师生提炼“增智”四阶学科实践。通过分析数据中所承载的信息，判断数据指向的目的性，突破“感知数字化特征”的教学难点。通过对图像模型库中只能存储数字化特征的澄清，形成依据法律法规保护个人隐私的意识。

5.系统改进及图像识别技术应用讨论

着重从算法（设置唯一ID，避免注册使用名字拼音重名）、人工智能安全挑战方面（使用活体检测防止人脸被盗刷），反思优化解决问题的方案，留待下节课实施。讨论图像识别技术在生活中其他领域的应用。

●教学反思

本课围绕焦点概念（特征）提出关键问题，通过实验操作、观察分析记录单、提炼深挖，开发以问题为牵引、以身体参与和亲身经历为过程、以理解为导向、以理解深度为表征的“启思、践行、剖析、增智”四段式信息科技实验。整个实验遵循从体验观察到探索原理再到抽象形成概念的螺旋上升的深度学习路径。

点 评

《图像识别技术》一课选自浙教版信息技术八年级下册第三单元“人工智能基础”。整个单元以人工智能模拟人类器官的功能为主线，重点介绍感知智能，围绕“听说读写”四个方面展开人工智能的学习。执教教师将本单元的学习内容改编为项目——制作“图书自推送系统”，试图以项目为明线，以学科本质问题为暗线，探讨初中段开展人工智能教育的一般范式。纵观本课，有以下几个特点：

1.准确定位教学目标，以体验引发学生知识迁移。初中段的人工智能教育不应再局限于对人工智能技术的感知，更要透过现象看人工智能技术背后的实现过程、原理及进行简单的自动化实现。基于这样的定位，把“归纳图像识别过程、感知其识别中的数字化特征、编程实现人脸识别”作为本节的知识目标。鉴于从具象到抽象的学习过程，对初中学生有一定的难度，教师创设了互动游戏“猜猜我是谁”，学生在体验“人识别人脸的过程”中，提取“图像识别”的心智模型，实现了从“人的图像识别”到“人工智能图像识别”的知识迁移。

2.制造识别冲突，引导学生在比对中内化教学难点。为了让学生感知图像识别中的数字化特征，教师故意制造了一个识别冲突——识别双胞胎。通过人眼识别的模糊性与人工智能识别的准确性对比，引发学生探究人工智能图像识别的原理。再通过运行程序，观察记录人脸的数字化特征，学生在猜测、实验、观察、提炼中完成了对本节难点——“感知图像识别技术数字化特征”的内化。

3.创新教学方式，实现学科育人价值。《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》倡导真实性学习。本课以解决“新冠疫情期间，减少在公众场所（图书馆）的停留时间”为真实驱动问题，进行项目化学习。学生在制作“图书自推送系统”项目过程中，经历运用计算思维从大到小进行项目分解，逐步细化，实现原理运用、编程实现的过程，并通过这个过程完成学科知识建构，提升问题解决能力，发展“分析、评价、创造”等高阶思维。

本课探索了初中段人工智能教学的模式，努力打破人工智能应用“黑箱”。通过迁移心智模式，助力过程建构；实施积木编程，明确识别过程；实验观察、问题探究，开发信息科学实验，指向概念的深度理解。通过项目线、知识线双线并行，理念上以概念建构与高阶思维养成为价值取向，过程中采用项目实施做中学、实验观察思中学、小组合作互评学，开展科学实践，发展数字素养和跨学科素养，实现学科育人价值。