小学信息科技课程开展人工智能教学的实践研究

摘要：本文以浙教版小学信息科技教学实际情况为依据，阐述了在教学过程中开展人工智能教学的实践路径。教师在新课标强调核心素养培养的背景下，通过设计具体教学案例“智能垃圾分类系统”，分析了人工智能教学对于提升学生信息意识、计算思维等核心素养的重要意义。总结了人工智能与小学信息科技课程融合的具体方式，并提出了与之相适应的过程性、动态性和多元化评价体系，旨在为小学信息科技课程中人工智能教学的有效开展提供更多参考与支持。

关键词：小学信息科技；人工智能教学；核心素养；评价体系

前言：当今时代科技水平飞速提升，人工智能已逐渐渗透至社会生活的各个领域，对未来社会的发展产生了深远影响。在此背景下，教育部出台的《义务教育信息科技课程标准（2022 年版）》明确提出，教师需要引导学生形成适应未来发展的正确价值观、必备品格和关键能力，保障学生树立正确的世界观、人生观、价值观。在小学信息科技课程中开展人工智能教学，不仅能顺应时代发展趋势，也能培养学生核心素养，值得相关教育工作者深入探索。

一、小学信息科技课程开展人工智能教学的具体案例

为保障人工智能合理有效融入小学信息科技课堂，教师需要合理设计教学案例，为后续顺利融合奠定基础。本次案例以学生日常生活中常见的“垃圾分类”为切入点，设计了“智能垃圾分类系统”的教学案例，旨在为小学信息科技课堂合理融入人工智能元素提供新思路。

（一）明确教学目标，融合人工智能

本项目主题为“智能垃圾分类系统”，旨在引导学生了解人工智能在生活中的实际应用，通过设计和制作简单的智能垃圾分类系统，培养学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力、信息社会责任等核心素养[1]。学生需要通过项目学习学会识别常见垃圾类型，掌握图像识别的基本原理，学会运用图形化编程工具实现垃圾分类功能，并在项目过程中提升团队协作和问题解决能力。

（二）做好教学准备，深化人工智能

知识储备：在项目开展前，学生已经学习了数据收集、数据整理、基础编程等相关知识，为本次人工智能项目学习奠定了基础。教师也提前准备了对应教学资料，包括垃圾分类的科普视频、图像识别的简单动画演示、图形化编程软件的操作指南等。

硬件与软件：硬件准备涉及简易的图像采集设备（如摄像头模块）、小型的分类垃圾桶模型。软件方面需要准备适合小学生的图形化编程软件，相关软件应当具备操作简单、可视化程度高的特点，便于学生编程操作。

（三）落实教学过程，理解人工智能

1.项目引入（1 课时）

教师播放一段城市垃圾堆积的视频，展示垃圾对环境造成的危害，引出垃圾分类的重要性。此后展示现实生活中智能垃圾分类设备的应用案例，如迪士尼乐园中与游客对话的智能垃圾桶等，激发学生的兴趣和好奇心。最后提出引导问题：“我们能否利用所学知识，设计一个简单的智能垃圾分类系统呢？”组织学生思考并讨论，为后续教学打基础。

2.知识讲解（2 课时）

教师先讲解图像识别的基本概念和原理，通过简单的动画演示使学生理解计算机通过识别图像特征来区分不同物体的原理。例如将苹果和橙子作对比，教师需要介绍计算机如何通过分析颜色、形状等特征来识别两种水果。同时也需要讲解垃圾分类的标准和常见垃圾类型，使学生熟悉可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾的分类标准。

3.项目实施（6 课时）

第一个环节为数据收集与整理。学生以小组为单位，利用图像采集设备收集各类垃圾的图像数据。每组收集至少20张不同类型垃圾的图片，并标注图片，注明垃圾类别。此后将收集的数据整理到电子表格中，为后续使用提供便利。

第二个环节为模型构建。教师可借助图形化编程软件引导学生搭建图像识别模型，学生需要通过拖曳、组合编程模块等操作设置识别规则。例如当图像中出现特定颜色、形状特征时，程序能判断出垃圾的类别，并输出相应的分类结果。在此过程中，学生不断调试和优化模型，提高识别的准确率。

第三个环节为系统整合。学生需要整合图像识别模型与分类垃圾桶模型，当图像识别模型识别出垃圾类别后，通过编程控制，使相应的垃圾桶盖子打开，模拟实际的垃圾分类过程。

4.项目展示与评价（2 课时）

在展示环节，各小组需要依次展示自己设计的智能垃圾分类系统。小组选派一名代表详细介绍项目的设计思路、实现过程以及遇到的问题和解决方法。在展示过程中，可运用视频、图片等资料辅助说明，增强展示的效果[2]。

在评价环节，可采用多元评价方式。教师根据学生在项目过程中的表现，针对团队协作、问题解决能力、知识运用等方面给出评价；学生则需要完成自评，反思自己在项目中的收获和不足；小组之间完成互评，互相学习和借鉴。例如在互评中，小组成员可提出“你们小组的图像识别准确率较高，但在系统的稳定性方面还可以进一步优化”等客观意见。

二、人工智能与小学信息科技课程的融合策略

（一）课程内容融合

教师需要将人工智能的基础知识和应用案例融入小学信息科技课程的各个模块。例如在“智能垃圾分类系统”项目中，项目涉及①数据的收集与整理，此内容可关联“数据与编码”模块；②图像识别模型的构建和编程实现，此内容可关联“算法与程序设计”模块。通过组织项目实践活动，学生能相应在学习信息科技知识的过程中了解人工智能基本原理和应用场景，达到课程内容与人工智能技术有机融合的效果。

（二）教学资源整合

具体教学过程中，教师也需要整合线上线下教学资源，为人工智能教学提供支持[3]。线上教学资源方面可利用教育类网站中的人工智能科普视频、在线编程学习平台等资源，使学生在课外也能自主学习人工智能知识。线下教学资源中，校方可配备相关硬件设备，如机器人套件、传感器等，为教学实践活动顺利落实提供支持。在此基础上，教师也可编写校本教材，结合本校学生实际情况对人工智能教学内容做好补充和完善，如“智能垃圾分类系统”项目中，线上的图像识别原理讲解视频可与线下的图形化编程软件操作指导手册相结合，为学生的学习提供全方位支持。

（三）教学活动设计

教师需要设计多样化教学活动，如人工智能竞赛、科普讲座、实践项目等，以此激发学生的学习兴趣和参与度。例如在完成“智能垃圾分类系统”项目后，学校可组织人工智能垃圾分类竞赛，鼓励各组在规定时间内提高系统的识别准确率和稳定性，通过竞赛的方式进一步提升学生的实践能力和创新思维。也可邀请人工智能领域的专家学者来校举办科普讲座，介绍人工智能的最新发展动态和应用案例，以此拓宽学生视野。

（四）丰富教学评价

教师可采取动态评价方法，根据学生的学习进度和能力水平及时调整评价标准和方式。在项目初期，评价重点置于学生对基础知识的掌握和项目规划能力方面；随着项目推进，评价逐渐侧重于学生的实践操作能力和创新思维。例如在“智能垃圾分类系统”项目初始环节，教师可评价学生对垃圾分类知识和图像识别原理的理解；在项目实施过程中，则需要评价学生的编程实现能力和团队协作能力；在项目后期，重点评价学生对系统的优化和创新改进能力。

结语：综上所述，通过“智能垃圾分类系统”具体项目教学实践，人工智能教学对于培养学生核心素养的显著成效得到了较为全面的展示，充分说明在小学信息科技课堂中融入人工智能教学可引导学生掌握相关基础知识和应用技能，同时也可提升学生信息意识、计算思维等关键能力。在后续教学过程中，教师需要持续强化自身职业素养，丰富教学资源，不断完善教学方法和评价体系，以推动小学信息科技课程中人工智能教学水平进一步提升，为培养具有创新精神和实践能力的高素质人才奠定坚实基础，使学生更适应未来社会发展需求。

参考文献：

[1]支琴. 小学信息科技AI人工智能教学策略分析 [J]. 读写算, 2024, (22): 137-139.

[2]刘智斌. 小学“翻转式”人工智能教学设计与实施 [J]. 上海教育, 2024, (18): 61.

[3]黄丰扬. 跨学科统整下小学人工智能项目式学习的理论与实施 [J]. 基础教育研究, 2024, (12): 41-45+59.