《老师来了之人脸识别》教案-2020-2021学年粤教B版七年级信息技术下册.docxVIP

《老师来了之人脸识别》教案 教材分析 粤教版《信息技术》学科初中学段未涉及“人脸识别”课程，本节课是自行设计开发，课程由实践演练+理论探索两部分组成。 实践演练部分：搭建人脸识别系统，系统由Python编写，采用TensorFlow、OpenCV开源框架。 部分操作截图如下： 理论探索：通过带领学生实践，体验人脸识别完整过程，理解每个过程所做的具体操作及其意义。梳理出人脸识别的流程如下: 学情分析 现如今生活中有很多人脸识别的应用场景，比如：校门口的测温装置兼具人脸签到、小区门禁的刷脸开门、超市的人脸支付、车站入口的人脸验证等。 这是一节八年级人工智能的普及课，着重人脸识别领域。八年级的学生具有一定的生活实践经验，熟悉人脸识别在现实生活中的某些应用场景。但零零后作为互联网的“原住民”对于人工智能的应用司空见惯，缺乏对其背后实现原理的深入思考。 人脸识别作为人工智能的一个具体分支应用，其背后的实现涉及到一定的高等数学（如定积分、求导等），而八年级学生目前最多也只学习了三角函数、二元一次函数等初等函数。但该阶段的学生已经拥有了“函数”意识，对于初步理解深度学习背后的原理有了一定的数学基础。 教学目标 知识与技能：初步理解人脸识别的实现流程；掌握各个步骤的意义；对人工智能这个“黑盒子”有初步理解。 过程与方法：带领学生实践操作人脸识别的整个过程，让学生在过程中发现、总结出人脸识别的流程，培养学生善于发现问题，解决问题的能力。 情感态度价值观：客观全面看待人脸识别等AI技术在生活中的应用；培养学生的隐私意识；激发学生好学求知欲望。  教学重难点 重点：人脸识别的实现流程、各个步骤的意义、人脸识别原理。 难点：人脸识别的原理。 教学过程 教学 环节 教师 活动 学生 活动 设计 意图 活动时间 情景剧导入 师：引导学生演“老师拉了！”情景剧。 生：先挑选“老师”、“哨兵”、“学生”3名演员，扮演上课前哨兵喊“老师来了！”，教室恢复安静的场景。 贴近学生实际，以情景剧的方式激发学生兴趣，引导学生参与。 3min 授新知 实践环节 师：假如有一个帮我们实现监测老师来了的机器就好了，我们今天就来实现这个愿望，大家希望这个机器能有哪些功能？ 师：下面老师就带领大家实现这样的愿望，同样需要3位演员的配合。引导学生依次录入人脸数据、训练数据、人脸识别。 生：（功能分析）1、能够识别老师。如果老师靠近就给出提示。 2、对其他学生靠近不给出提示。 生：录入人脸数据，等待人脸识别系统学习后，再次请各位学生上台表演，检验人脸识别系统是否成功识别。 学生参与， 功能分析。 参与人脸识别系统的完整流程：人脸录入、特征监测、系统学习、人脸识别。 12min 授新知 理论环节 师：请同学们回顾刚刚人脸识别系统的实现过程，包括了哪些环节。 师：非常棒，这个过程就是人脸识别系统认识大家的过程，以天气预测为例，维度、地形、洋流等自变量影响天气因变量，找出各个系数从而得出预测函数。同理，可以将人脸照片分成一个个像素点，将各个像素点看做自变量，预测结果看成因变量，得到人脸识别系统的识别函数。 师：其实在系统学习识别之前，系统还对人脸照片进行了预处理，对比录入的原始照片和系统学习的照片，发现照片经过了尺寸归一化、灰度处理等。 生：首先是拍摄照片（教师引导学生回答“录入数据”，同时板书）。 生：然后经过了一段时间的等待，之后人脸识别系统就能认出大家了。 逐步和学生一起整理出人脸识别流程。 以天气预测函数为例，讲解人脸识别预测函数。 引导学生发现预处理过程（此过程往往被学生忽略）。 15min 讨论 师：观看人脸识别被非法利用的视频，引导学生讨论。 师：播放利用人脸识别抓获逃犯、找回失散儿童的案例。 生：人脸数据作为我们的生物信息，也是我们的隐私。 生：科技的进步缺确实给我们生活带来了很大进步，特别是疫情之下，刷脸无疑是减少了接触机会，降低了传染。 通过视频和学生身边的案例，引导学生客观全面看待AI技术。 8min 小结 师：在与学生对话中回顾知识点 巩固新知 2min 教学板书 教学反思 人工智能包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等多个应用领域，本节课“老师来了之人脸识别”以监测老师行踪为切入口讲授图像识别中的人脸识别。 本节课充分考虑了八年级学生拥有丰富人脸识别的应用经验，但缺乏深入理解其背后原理的数学基础知识。所以将实践和理论相结合，先通过实践充分感知其实现流程，再以“函数”思想初步理解深度神经网络获得分类函数的过程。实践部分课堂气氛活跃，理论部分融合了数学、地理、生物等学科知识，很好地跨学科融合。 但本节课亦有待改进之处： 未预想到系统在训练阶段耗时较长，所以在此过程中有几分钟的空档。改进方法：请学生认识准备好的陌生人照片（3个陌生人，每人10张照片），模拟系