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自然生态守护者——植物自动识别算法
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：使用人工智能软件搜索图片或使用手机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，使用图片搜索功能确定课前准备的小鸟图片的名称。要求学生记录识别结果，并观察识别过程中出现的问题，如识别不准确或无法识别的情况。3.小结：组织学生分享识别过程中的发现，总结智能识别的准确性受拍摄环境（光线、角度等）、拍摄质量（清晰度、完整性等）和识别技术等因素影响，虽然目前准确率难以达到100%，但随着技术发展在不断提高。二、体验通过编程识别动植物1.原理讲解：编写程序，调用预先编制好的人工智能（AI）识别模块，可以实现简单的智能识别功能。输入（拍照或扫一扫）→调用AI→输出（显示结果）2.教师演示：打开 Mind + 编程平台，输入鸟类图片，展示调用AI模块输出识别结果的过程，详细讲解代码中关键部分的含义和作用。3.探究实践：
①参考范例程序，通过编程实现图像智能识别。
②鼓励学生导入不同清晰度（高清、模糊、部分遮挡）的植物图片，运行程序并记录识别结果。③组织小组讨论影响识别准确性的原因。④举例说明影响识别准确率的因素（如拍摄角度、光线等）。
4.小结：“AI不是万能的，它的‘聪明’离不开清晰的数据和科学的算法。接下来，我们一起来了解以下智能识别的简单算法！” 1.认真倾听软件应用介绍，了解人工智能在动植物识别及病虫害防治中的实际应用场景。2.动手操作识别软件，输入教师提供的鸟类图片，获取识别结果。3.思考影响识别准确率的因素，积极与同学交流看法。4.理解编程调用AI实现识别的原理。5.跟随教师演示步骤，参考范例编写程序，成功实现图像智能识别功能。6.导入不同清晰度（高清、模糊、部分遮挡）的植物图片，运行程序并记录识别结果。 让学生通过实际操作，亲身体验AI技术在日常生活中的应用，增强对AI的感性认识和学习兴趣。培养学生的观察能力、动手实践能力和信息分析能力，引导学生发现数据质量对AI识别结果的影响，渗透信息意识。帮助学生理解编程实现智能识别的内在逻辑，提升编程实践能力和计算思维。
巩固提高 智能识别的简单算法1.智能识别基本原理①引导学生回顾之前使用程序和编程识别动植物的过程，揭秘AI识别动植物的一般过程：输入图片→提取特征→对比数据库→输出结果。②结合教材内容，详细讲解“专家数据库”和“特征提取”的概念。通过类比人类识别事物的方法，如通过羽毛颜色辨别鸟类、通过叶脉形状判断植物种类，帮助学生理解特征提取的意义和方式。2.智能识别基本过程探究实践：用一个简单的算法模型来模拟实现自动识别的过程（区分A树与B树）①首先由植物学家分别寻找一些A树和B树，测量树高和分叉位置高度，并做好标签，建立专家数据库。②展示教材中的专家数据库表格（树高、分叉高度），解释“特征”含义。
③用散点图表示专家数据库：横轴为树高，纵轴为分叉高度，标注A树（蓝色）与B树（红色）分布区域。④新增测试数据（树高5.1米，分叉2.9米），讨论分类依据。⑤在散点图中画出该未知树对应的点。⑥以该点为中心画圆，圆圈中红点更多，判断未知树为B树。
讨论：“如果这个点落在两色区域交界处，AI会如何判断？这和人类判断有什么相似之处？”过渡语：“AI的‘思考’就像我们在人群中找朋友——通过特征快速匹配，但遇到‘模糊地带’时，也需要更复杂的算法支持。”3.算法小结：①这个算法模型的基本思想可以理解为“物以类聚”，体现了人工智能自动识别的基本原理。但在实际应用中，人工智能相关识别算法要更加复杂。②师生共同绘制智能识别流程图：输入图片 → 提取特征（如颜色、形状） → 与专家数据库对比 → 输出最匹配结果 1.跟随教师回顾AI识别过程，积极参与总结，加深对整体流程的理解2.结合生活类比，深入思考“专家数据库”和“特征提取”的概念。3.认真学习建立专家数据库的方法和步骤，理解数据收集和整理的重要性。4.模拟实现智能识别的过程，观察散点图，思考植物特征与数据分布的关系，判断未知树的品种。5.积极参与绘制智能识别流程图，补充完善流程细节，理解算法的整体逻辑和运行机制。 通过系统总结和实例讲解，帮助学生深入理解智能识别的基本原理，突破抽象概念的学习难点，构建完整的知识体系。 借助建立数据库、分析散点图、分类判断等实践操作和讨论活动，将抽象的算法原理转化为具体的实践任务，强化学生的计算思维和逻辑推理能力。引导学生参与流程图绘制，培养学生的归纳总结能力和系统思维，让学生从整体上把握智能识别的过程。
总结延伸 1.课堂总结
“同学们，今天的课程我们体验了人工智能的强大——从用APP快速识别动植物，到动手编程优化识别参数，再到理解‘特征提取’和‘专家数据库’的算法逻辑。大家不仅学会了如何用科技解决生态问题，更明白了数据质量对AI的重要性。记住，清晰的图片、精准的数据，才能让技术真正守护自然。课后请完成‘校园植物识别手册’，用AI记录身边的绿色生命。科技不仅是工具，更是责任，希望你们既能成为技术的小能手，也能做生态的小卫士！期待下次课分享大家的创意成果！”2.开拓视野人工智能应用于农业：利用人工智能图像识别和机器学习等技术，对农作物的生长状态和成熟度等特征进行分析，可以帮助农民管理农作物和控制农作物的品质。例如，通过对水稻、小麦、玉米等主要粮食作物进行图像识别，可以及时发现和处理病虫害、营养缺乏、杂草生长等问题；通过对水果、蔬菜等经济作物进行图像识别，可以精准评估其成熟度、品质等指标。 1.积极参与知识回顾，跟随教师梳理本节课知识脉络，强化对重点内容的记忆和理解，构建系统的知识框架。2.了解人工智能技术在农业中的运用。增强学生对AI技术社会价值的认识，强化生态保护的信息社会责任意识。 帮助学生巩固所学知识，加深对核心概念和关键技术的理解，强化知识记忆，形成完整的认知结构。以拓展问题激发学生的创新思维和想象力，引导学生将所学知识迁移应用到更广泛的领域。
七、板书设计
八、教学反思
21世纪教育网 www.21cnjy.com 精品试卷·第 2 页 （共 2 页）
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