科学教育背景下小学信息科技实验教学实践策略探究

中图分类号：G434文献标识码：A论文编号：1674—2117（2025）09-0054-06

研究背景

2021年10月18日，习近平总书记在中共中央政治局第三十四次集体学习中强调：“要提高全民全社会数字素养和技能，夯实我国数字经济发展社会基础。”在这一背景下，从青少年阶段人手，培养其数字素养与技能成为关键所在，各级中小学成为主战场和前沿阵地。为实现这一目标，信息技术课程必须向未来公民传递数字素养，明确数字时代信息技术课程的新使命。2]《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》（以下简称“新课标”）提出从“技术”到“科技”的跨越，传递了一种新的课程理念，即课程不应再局限于如编程训练、软件操作、设备应用等层面的技术操作，而应当融入科学原理的内容3，追求“科"与“技"并重的教学目标，让学生在运用信息科技工具解决实际问题的过程中，深刻理解信息科技的知识、原理和方法，促进学科思想的深化与融合。科学教育不仅关乎科学知识的获取与科学概念的形成，更注重培养学生领悟科学、运用科学的能力，其中包括理解科学事实、概念、原理、定律和理论，进行科学推理，以及运用科学解决个人和社会问题的能力。]因此，从科学教育的视角审视信息科技课程的实施与实践，无疑具有深远的意义。科学本质上是对周围世界的探索与发现[]，信息科技课程若要彰显其科学属性，科学实验便成为不可或缺的一环。通过科学实验，学生得以亲历探究过程，感受抽象科学原理的实际应用，从而在主动探究中构建起对抽象知识的认知框架，逐步领悟并理解科学原理和概念。综上所述，要实现学生对抽象科学原理和概念的真正理解与掌握，信息科技实验教学无疑是一条关键路径。

信息科技实验教学实践案例：识花知语——探索图像识别的原理

信息科技实验教学，旨在通过计算机、网络平台、系统软件和应用软件等信息科技工具，帮助学生学习信息科技的知识、原理与方法，进而发现或验证规律，解决问题，实现创意，并逐步提升其核心素养。实验教学可分为作品导向类和知识导向类两类，其中知识导向类又可细分为体验感悟类和科学探究类：体验感悟类实验侧重于帮助学生形成感性经验和知识，科学探究类实验重在帮助学生主动建构理性知识。因而，在信息科技课程中纳入科学探究类实验尤为重要。

在教学中，笔者基于新课标提出的六条逻辑主线之一的人工智能，以切实帮助学生真正建构起机器识别图像原理的认知图示为主要目标，按照实验问题发现、实验原理认知、实验活动探究、实验应用迁移四个模块，设计了《识花知语——探索图像识别的原理》这一探究类实验教学课例。

1.教学内容

选定省内教材：川教版五年级下册第二单元第1节“初识人工智能”。

研读新课标： ① 人工智能内容包括应用系统体验、机器计算与人工智能的异同、伦理与安全挑战。② 在单元学业要求上进行了认识层和理解层两个层面的分析。在认识层上，学生需认识身边人工智能应用的技术基本特征，初步了解人工智能常见的实现方式，如机器学习。在理解层上，学生需理解人工智能与现实社会的联系是普遍存在的，理解人工智能是存在安全问题的。

形成复合课程内容观：结合新课标中第四学段第三模块“人工智能与智慧社会”的内容要求、学业要求、教学提示三方面的理解形成复合课程内容观指导实验教学设计。

重构大单元框架：重构了人工智能课程学习单元，将主题确定为人工智能体验，其中分为四个小单元，分别为探索人工智能图像识别原理、探索人工智能语音识别原理、探索人工智能文字识别原理、探索生成式人工智能原理。

项目式学习方式：在新课程教学理念的影响下，采用项目式学习的方式，让学生在项目实践和问题解决过程中主动建构新知。

2.学情分析

① 学科知识：学生对生活中的人工智能有一定的了解和体验，但其对背后的原理尚不清楚，未进行过相关的实验探究活动。 ② 学科能力：学生有一定的解决简单问题并进行验证的能力。学习由被动到主动，学习出现分化现象，学生对学习探索的积极性较高。 ③ 学科动机：学生对教学内容的兴趣与对教师的认同有关，动机不稳定，需要教师在内容上进行引导和趣味化处理。

3.教学目标 （如表1）

4.教学重难点

重点：在问题意识自主激发下，通过先验认知建立猜想，直观感受并认识理解机器图像识别的过程。

难点：在真实问题情境中，基于实验支架展开实践，具身体验并实践验证机器图像学习的原理。

5.教学活动具体设计

本案例重点探索科学原理与实践并重的探究性实验的实施步骤和有效策略，在实验探究基本精神和实验探究“三化”思想的指导下形成教学模式（如图1）。

（1）情境导入

通过魔术变花、茶花辨识、拍照识花三个环节引入，与学生共同打造真实的问题情境，并引出中心问题“拍照识花的秘密是什么”，引导学生自主思考，提出解决问题的具体方法，感知信息科技带来的便利。

（2）问题探究

以花为活动载体，聚焦“人类是如何识别图像的”这一问题，引导学生通过分解问题进行逐步探究，从而梳理出人类识别图像的三个阶段，即观察图像特点、回忆相关信息、对比得到结果，借此帮助学生更好地理解机器是如何识别图像的。

（3）新知迁移

对比人类识别图像的过程，进行知识迁移，引导学生通过对比法，掌握机器识别图像的过程，并结合生活案例—拍照识花应用来验证猜想，再一次加深学生对机器图像识别过程的理解（如图2）。

（4）合作实践

为帮助学生更好地完成实验，教师首先对实验步骤进行演示（如图3），然后通过小组合作的方式开展机器学习识花实验，以此激发学生的小组合作意识。在团队进行实验的过程中，学生通过实验探索与应用具身体会新知，再一次加深对机器学习的理解。

实验课程创新点：探索科学原理与实践应用并重的探究性实验教学模式 10ETPA

实验探究基本精神观察 认识 体会 分析 理解 比较 讨论情境 问题究 >》> 先移 》 实作 示流 ＼> 聚售 学结实验问题发现 实验原理认知 实验活动探究 实验应用迁移01 基于实情境 02 基于先验认知 03 基实验支架 04 基忠维论移1.1结合生活经验发现潜在问题2.1唤醒相关经验提供猜想依据 3.1闻述实验过程厘清实验步骤 4.1链接生活场景回归教育本质1.2激发问题意识主动提出间题2.2联结已学内容提出合理假设 3.2借助实验支架锻炼实践能力 4.2验证自身猜想主动建构新知3.3自主设计实验培养创新精神3.4注重过程记录提供论证依据

实验探究“三化”实验探究过程项目化 实验探究效果可视化 实验探究设计一体化鼓励学生交流分享，积极提交团队作品进行测试，并汇报实验数据和实验成果，借此培养其科学实验的精神，锻炼其表达能力。

（5）展示交流

教师引导学生关注身边的图像识别技术应用，在享受人工智能技术便利生活的同时，也认识到其可能带来的安全和隐私问题。

（7）聚焦生活

学习总体效果，对学生问卷进行数据统计。 ② 课程问卷分析结论（如图5）。

经验总结

（8）学习总结

1.真实问题情境创设，启发学生真正思考

结合图形化程序设计中的顺序、判断、循环三种基本算法及组合，导人已训练好的模型，进行作品的完善和验证。

（6）作品完善

教师引导学生回顾总结，理清思路。学生通过完成问卷自行判断对本课知识的掌握水平，教师根据问卷结果掌握全班整体学习情况。

本案例以学生视角为主体，以贴近学生真实生活的情境（野外游玩遇到花朵，充满兴趣，但不知道是什么花）激发学生对未知事物的好奇心，以此问题情境创设推动实验教学思路创新。

6.教学评价

（1）学习过程评价

设计任务驱动形式的课程导学单，进行表现性评价，如图4所示。

（2）实验过程评价

设计实验过程评价表（如下页表2），从参与实验、记录数据、分析数据、反思迁移四个维度进行学生自评、互评、师评。

2.跨学科融合促进学生深度学习

（3）课程总结评价

① 问卷数据呈现。为调查学生

跨学科教学是促进学生深度学习的必然要求，有利于促进学生理解和问题意识的形成，其本身也是一种高阶思维的表现。]本课以科学内容（这是什么花）为起点，以信息科技人工智能内容（机器是如何识别图像的）为落脚点，贯穿书面表达、口头语言组织能力的培养（语文），让平面问题立体化，丰富问题求解思路，教会学生在面对科学问题（这是什么花）时，不仅可以从科学角度（研究花朵分类标准）去思考和解决，还可以借助现代化的信息科技工具帮忙解决，切实提高学生在真实生活中运用信息科技解决问题的意识与实际技能。不仅如此，本课作为信息科技课，不仅要教会学生如何使用信息科技工具，还在此基础上更进一步地引导学生思考信息科技工具背后的原理（机器是如何识别图像的），并在带

06实验效果评价 10ETPA《识花知语一探索机器图像识别的原理》课程问卷分析结论通过学习，你了解了器 01 过以记， 02 在的， 03器识花的实验 干净、不同角度的照片根据数据表格显示，参与调查的人中有根据数据表格显示，参与在线训练平台的小 根据数据表格显示，所有参与者选择了“对”的选项，

97.67%表示了解机器进行图像识别的原理， 组中，所有人都愿意配合完成训练机器识花 占比为100%。可以得出结论：在机器识花实验的过程仅有2.33%表示一般了解，没有人表示不了 中，学生意识到拍损时需要更多地选择背景干净、不的实验，占比达到100%。解。可以看出大多数人对机器进行图像识别 同角度的照片是正绩的法。的原理有一定了解。时，在们04 你期待以后继续上这样的 05安全隐患，你认同吗？ 人工智能课程吗？根据数据表格量示，针对人工智能图象识别技术在 根据数据表格显示，参与调查的所有人都期生活中存在信息安全除患的问题，100%的人认同这 待以后继续上人工智能课程，占比达到一观点。可以得出结论学生的确都认为人工智能图。