10月22日，苏州市小学信息科技观摩活动暨人工智能教学实践交流活动，在常熟昆承小学顺利开展，来自全市的小学信息科技教师齐聚一堂，共同探讨人工智能教育在小学阶段的实践路径。我校沈老师带来的《智能收银员 ——AI 图像识别探秘》公开课，以生动有趣的情景、沉浸式的实践体验，成为活动焦点，赢得在场教师的广泛好评。

情景导入：“机器人小飞” 引发探究热情

    “教室里来了位想当‘智能收银员’的神秘嘉宾！” 课堂伊始，沈老师用一块布遮住的 “机器人小飞” 迅速抓住了学生们的注意力。随着布被揭开，会说话的 “小飞” 向大家自我介绍：“我想学会认识水果，希望得到同学们的帮助！”

    在沈老师的引导下，学生们率先测试 “小飞” 的认水果能力 —— 它准确认出苹果并说出 “10 元一斤，能补充维生素”，快速识别香蕉并介绍 “8 元一斤，运动后吃能补能量”，可面对梨时却陷入 “卡顿”：“对不起，这种水果我还没学会认。”“我们一起帮小飞学会认梨吧！” 沈老师顺势抛出本节课核心任务，学生们瞬间化身 “小帮手”，探究热情被充分点燃。

实践探究：从 “人类认梨” 到 “AI 认梨” 的认知跨越

    “我们怎么认出梨的？” 为帮学生搭建从生活经验到技术原理的桥梁，沈老师展示了包含多种水果的图片，学生们纷纷分享观察结果：“梨是黄或黄绿色的”“形状椭圆、顶部有点尖”“表皮有小斑点”。沈老师据此总结人类识别水果的逻辑 ——“用眼睛收集特征→靠学习构建知识库→通过比对验证”，并引出本节课核心知识点：AI 图像识别技术。

    随后的验证实验环节，沈老师邀请学生上台协助操作平板，完整演示 AI 认梨的四大步骤：图像采集时，挑选不同角度、颜色的梨图片；特征提取阶段，屏幕上实时生成颜色直方图（黄色占比 80%）、纹理网格图（标记表皮斑点）、形状轮廓图（勾勒椭圆尖顶）；分类训练中，“训练能量条” 从 0% 逐步上涨，模型准确率从 60% 提升至 90%；图像分类时，平板成功识别新梨，准确率达 92%。“为什么不是 100% 准确？” 沈老师的提问引发思考，学生们结合偶尔认错的现象，理解了 “模型质量、训练次数会影响准确率”。

    最让学生兴奋的是小组合作搭建模型环节。每组明确分工，1 人操作平板、其他人摆放水果，采集 30 张以上不同种类、角度、光线的梨图片，随后完成特征提取与模型训练。测试阶段，学生们认真记录每种水果的识别结果，一组代表汇报时分享：“我们拍了 42 张梨的照片，测试 10 次成功 9 次，失败是因为梨和苹果颜色太像了！” 当训练好的模型输入 “小飞”，“小飞” 准确播报 “这是梨，6 元一斤” 时，教室里响起热烈掌声。

认知升华：树立 “人类主导 AI” 的技术观

    “没有人类，AI 能自己学会认梨吗？” 课堂总结环节，沈老师的提问引发学生深度思考。“不能！要我们拍图片、标类别！”“训练步骤也是我们设计的！” 学生们的回答清晰传递出对 AI 本质的认知。沈老师进一步强调：“AI 不是‘魔法’，它的能力来自人类的设计与数据支持，人类永远是技术的主导者，AI 只是我们的好帮手。”

    在创新拓展环节，围绕 “小飞如何成为合格智能收银员”，学生们脑洞大开：“加重量传感器，能称水果算价格！”“装扫码器，扫条形码更方便！”“配麦克风和喇叭，能和顾客说话！” 这些充满创意的想法，不仅展现了学生对 AI 技术延伸应用的思考，更让在场教师看到信息科技课堂对学生创新思维的培养成效。

活动反响：为小学 AI 教学提供实践样本

    这堂公开课以 “生活化情景 + 实操体验” 为核心，将抽象的 AI 图像识别原理转化为学生可感知、可参与的教学活动，既达成了 “理解技术原理、掌握实操方法、树立正确技术观” 的教学目标，也为全市小学信息科技教师提供了可借鉴的 AI 教学实践范本。

    参与活动的教师纷纷表示，沈老师的课堂充分尊重小学生的认知特点，通过 “帮机器人学本领” 的任务驱动，让学生在动手实践中感受 AI 与生活的联系，有效破解了小学 AI 教学中 “原理难理解、实操难落地” 的痛点，为今后开展相关教学提供了宝贵思路。

    星港学校是“央馆人工智能课程”模块化应用试点校、全国青少年人工智能活动特色单位。未来，我校也将继续在园区教发中心的指导下，积极参加此类活动，增强教师教学水平和课堂质量，推动人工智能教育常态化、高质量发展，助力学生提升信息素养，培养适应数字时代的创新能力。

图文：王梦怡

一审一校：沈文彬

二审二校：徐建

三审三校：万秋红