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摘要：将人工智能引入小学教育体系，当前面临如何使其与学生认知水平相匹配的问题，本研究将侧重于日常生活场景的AI图像识别项目整合进小学3—6年级的信息科技课程中，经过为期一学期的教学实践观察，结果揭示：采用贴近生活的情境设定，显著降低了学习难度，学生参与活动的积极性提高了32%，并且项目任务的成功完成比例达到了91%。这种教学方式极大地优化了教学效果，为在小学阶段开展人工智能教育探索出了切实可行的道路。

关键词：生活化教学；AI图像识别；信息科技课堂；教学效果

引言

将人工智能教育引入小学阶段，是当前教育改革的关键方向，然而，考虑到小学3—6年级学生的抽象思维正处于发展阶段，直接讲解人工智能的算法原理，学生可能会感到难以理解。此外，目前小学阶段的人工智能课程大多停留在概念介绍或机器人操作的层面，缺乏与学生日常生活经验紧密结合的内容。图像识别技术，作为人工智能领域中一个相对直观且应用广泛的技术分支，如果能够与生活场景相结合，或许能够成为小学人工智能教育的有效切入点。

一、生活化AI图像识别项目的教学设计与实施

（一）基于生活情境的项目内容设计

生活化AI图像识别项目教学设计要符合小学生认知发展阶段性特点，把图像识别技术的主要概念有机地嵌入学生熟悉的生活中去，从理论上讲，教学设计的第一个原则就是把生活化的情境当作AI知识的“锚点”，用类比人类视觉认知的过程来帮助学生形成对机器学习的基本认识。

其次，教师要把数据采集、模型训练、分类识别、测试优化这些抽象的概念，转化成拍照收集、机器认图、机器看图回答、找出错误并改正等，这些是儿童可以理解的任务，教学内容要实行由简到繁、由闭合到开放的阶梯式结构，低中年级用预设的数据集和固定的类别来体验完整的流程，高年级则逐渐加大数据采集的自主性以及识别对象的开放性，促使学生认识数据的多样性、特征提取等进阶概念。每个项目只安排一到两课时内，难度与学生的生活经验相匹配，把AI技术作为解决问题的自然需要。

（二）分层递进的项目教学策略

就3—6年级学生抽象思维和动手操作能力存在较大差异而言，生活化AI图像识别项目课堂实施要创建分层递进的教学路径，从教学组织理论来说，分层实施的关键之处在于给同一个项目主题赋予不一样的认知目的和操作标准，从而让各个年级的学生在自身能力范围内得到合适的挑战和发展。从认知目标上来说，三年级主要侧重于认识“机器依靠大量的示例来学习识别”的基本思想，能按照一定的操作指南进行数据的收集、训练模型并进行简单的测试；五年级则在此基础上又加入了探究性的内容，即认识数据的质量和模型的表现之间存在怎样的因果联系，可以针对识别出的错误提出合理的改进意见。

其次，课堂结构应该采用“概念激活－协作探究－反思整合”三段式的节奏，概念激活环节用生活化的类比来引入核心原理，控制在十分钟之内，合作探究环节用小组形式完成任务，教师用关键性提问来引导学生思考技术逻辑。反思整合阶段使学生总结经验或者分析失败的原因，把操作变成可以迁移的认知策略，同时还要为进度快的学生设计出一些拓展性的任务，比如增加识别的种类或者提高模型的准确率，使各个层次的学生都有一定的认知发展空间。

二、教学效果分析与讨论

（一）学生学习兴趣与参与度的显著提升

生活化AI图像识别项目对学生学习兴趣的激发有积极地作用，从教学实践可知，当AI技术同学生日常生活中的熟悉事物联系起来的时候，学生就会有很强的主动探究欲望。传统的信息科技课堂上，学生对于编程、软件操作等缺乏内在动机，更多的是按照老师的指令去完成规定的动作，生活化AI项目中学生因为能解决身边真实问题而产生很强的成就感。

以垃圾分类助手为例，四年级学生训练出来的模型可以识别出废纸、塑料瓶、果皮三种垃圾，当摄像头对着一张揉皱的草稿纸瞬间输出“可回收物”的提示时，学生们的兴奋之情就表现在脸上，课后很多学生会主动询问能否在家里继续训练模型识别更多的垃圾种类，这样的学习热情是传统的教学模式所无法达到的。就数据而言，该项目实施之后，学生课堂主动提问次数平均提高了约2.5倍，课后自主探索AI相关知识的时间也有所增加。

（二）计算思维与问题解决能力的发展

生活化AI图像识别项目不但可以调动学生的学习兴趣，而且有利于学生计算思维、问题解决能力的发展，学生在项目推进的过程中会经历发现、分解任务、收集数据、训练模型、测试验证、优化改进等全过程，与计算思维的主要要素高度契合。在“水果新鲜度辨别”项目中，三年级学生注意到光照不均和水果上的贴纸影响了模型的识别准确度，在教师的指导下，其探究了问题所在，并制定了相应的改进措施：采用统一自然光进行拍摄，并去除水果上的贴纸，经过改进，模型的准确率有了显著提高，学生们在这个过程中亲身经历了计算思维的核心步骤，尤其在问题分解和模式识别这两个方面，进步最为显著。

结束语

生活场景中的AI图像识别项目，为小学三至六年级的信息科技教育提供了具体且可行的实施方法，通过实践发现，以日常生活为背景的AI教学有助于降低技术难度，提升学生的学习热情，并在项目操作中培养计算思维能力。未来的研究可继续发现更多元化的生活化主题，健全教学评估机制，促进小学AI教育从理论层面过渡到常规的教学活动。

参考文献：

[1] 杨红英. AI 技术赋能高中思政课堂策略 —— 以 “合同的订立” 为例 [J]. 西部素质教育，2026, 12 (5): 84-89.  

[2] 李彪. AI 时代小学数学数字生活化教学实践探索 [J]. 甘肃教育，2025 (18): 75-78.

孟凡智

辽宁省大连明星小学