中小学生AI必修课：深度学习框架与图像识别实践

以下是为中小学生设计的AI必修课方案：深度学习框架与图像识别实践，结合中小学教育场景需求及可行性设计，涵盖理论基础、实践项目与教学框架，重点参考了国内中小学AI教育实践案例与技术资源： 一、课程设计理念 核心目标 认知层面：理解机器学习基本逻辑（数据→训练→预测） 技能层面：掌握图像分类任务的全流程（数据采集→模型训练→应用测试） 素养层面：培养计算思维与社会责任感（如AI助盲技术应用） 适配学段 小学阶段：以游戏化任务为主（如水果识别盲盒挑战） 初中阶段：引入基础编程与模型优化概念 高中阶段：结合跨学科项目（如自动驾驶感知系统） 二、实践项目设计（以“水果识别器”为例） . 项目流程 步骤 操作内容 技术/工具 教学目标 数据采集 学生用平板拍摄苹果/柠檬多角度照片，标注标签 平板摄像头、标注工具 理解数据质量对AI的重要性 模型训练 使用百度AI平台/昇腾处理器，上传数据训练CNN分类模型 百度EasyDL/昇腾MindSpore Lite 体验“训练-测试”闭环 挑战测试 用未训练的黄苹果测试模型，分析误判原因（颜色干扰） 自建测试集、结果可视化工具 理解数据偏差与模型泛化能力 应用扩展 设计“AI助盲”场景：模型识别物体并语音播报 Python语音合成库 培养技术人文关怀 . 技术简化方案 免代码平台：百度AI开放平台（支持图形化训练与API调用） 轻量硬件：OrangePi AI Pro开发板（TOPS算力，支持实时识别） 预训练模型：使用MobileNetV等轻量模型迁移学习，缩短训练时间 三、教学实施策略 情境导入 用“超市自助结账机识别水果”引出图像识别价值 播放AI助盲短片激发学习兴趣 探究式学习 关键问题： 为什么机器会把黄苹果认成柠檬？（训练数据缺失） 如何让模型识别戴口罩的人？（数据增强策略） 跨学科融合 学科 关联知识点 案例 生物 生物特征提取（水果纹理/形状） 比较人眼与AI的识别差异 物理 光学传感器原理 分析摄像头如何“看见”物体 伦理 数据隐私与AI偏见 讨论人脸识别的争议性 四、教师支持体系 师资培训 高校合作：浙江大学AI研究所教师培训课程（含教案设计） 开源资源：CSDN博客《史上最简单的图像识别教程》 课程资源包 数据集：开源水果图像数据集（Kaggle-Fruits ） 课件：图像识别工作纸（含数据采集表、错误分析模板） 五、评估与拓展 多维评价 作品评估：模型准确率、应用创意性 报告评估：《AI如何改变我们的生活》短文 进阶方向 初中：用YOLO模型实现象棋识别（OrangePi开发板部署） 高中：探究自动驾驶中的车道线检测（OpenCV+深度学习） 教育价值总结：通过“做中学”将抽象AI概念具象化，如北京附小学生通过黄苹果误判案例 理解数据代表性，杭州初中校将AI课纳入必修课程 ，体现从技术认知到思维培养的进阶路径。建议教师优先选用图形化AI平台降低门槛，逐步过渡到硬件编程实践。