2025-2026学年小学信息科技（清华版贵州2024）六年级上册教学设计合集

2025-2026学年小学信息科技（清华版·贵州2024）六年级上册教学设计合集文档说明：适配贵州2024审定清华版小学信息科技六上，依据《义务教育信息科技课程标准2022版》，落实信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四大核心素养；教材主题：人工智能图像识别项目式学习。

教材单元总目录

第一单元图像分类

第二单元人脸识别一、全册教材整体分析1.教材概况本册为贵州2024清华版信息科技六年级上册，以人工智能图像识别为项目主线，采用项目式教学。学生体验AI模型的数据采集、模型训练、模型预测、评估反思完整流程，认识人工智能的优势、局限与伦理风险。

全册共2个单元，合计8课时，配套单元项目、课堂实践、拓展探究、课堂评价。2.全册核心素养总目标信息意识：能发现生活中图像分类、人脸识别应用；懂得高质量数据对AI模型的重要性；能辨别AI应用场景的利弊。计算思维：了解机器学习的基本思路：采集数据→标注数据→训练模型→测试预测；能简单分析模型误识别的原因。数字化学习与创新：使用AI在线平台完成图像采集、训练、测试，完成小项目作品；小组协作完成项目探究。信息社会责任：认识人脸识别带来隐私泄露风险；知道采集人脸图像需要征得他人同意，遵守个人信息保护相关要求。3.教学重难点✅教学重点：体验机器学习完整流程；理解训练数据对AI模型识别效果的影响。

❌教学难点：理解“训练”的含义；辩证看待人工智能技术优势与风险，树立数据隐私保护意识。4.教学建议项目式驱动教学，以真实生活案例引入；重视小组合作，分组完成图像采集、标注、模型测试；强化信息伦理，人脸图像采集必须强调知情同意；落实教—学—评一体化，采用过程性评价。第一单元图像分类（共4课时）单元主题：图像分类，认识机器学习，体验图像分类模型训练全过程

单元核心素养目标

信息意识：发现生活图像分类应用；理解数据是AI模型基础。

计算思维：掌握图像分类项目流程：采集图像→标注→训练→预测。

数字化学习与创新：在线AI平台完成图像分类小项目。

信息社会责任：知道采集图像素材要尊重版权。第1课初识图像分类——图像分类在生活中的应用课时：1课时

教学目标知识：了解生活图像分类应用（垃圾识别、植物识别、证件识别）；知道图像分类属于人工智能。能力：能举例说出图像分类场景；能区分普通程序和机器学习。素养：感受AI带来便利，激发探究兴趣。

教学重难点

重点：认识生活里图像分类应用。

难点：简单区分传统程序与机器学习。

教学准备：多媒体课件、AI图像识别演示网页。

教学过程情境导入：演示拍照识别花草、垃圾分类识别，引出图像分类。新知探究：生活图像分类案例；图像分类的作用。小组讨论：想一想还有哪些图像分类场景。课堂小结：图像分类是人工智能，依靠大量数据学习识别物体。

作业：回家寻找生活图像识别例子，下节课分享。

板书：初识图像分类｜生活应用｜人工智能图像分类第2课图像分类的实现——体验训练模型与应用全过程课时：1课时

教学目标知识：了解图像分类四大步骤：采集图像、标注、训练、预测。能力：分组使用在线AI平台，上传图片，完成简单图像分类模型训练与测试。素养：体会数据数量、清晰度影响识别准确率。

教学重难点

重点：体验模型训练完整流程。

难点：理解标注的含义。

教学过程复习导入：回顾图像分类生活案例。新知讲解：采集图像、标注（给图片打标签）、训练、预测。实践任务：小组创建分类项目，上传两类物品图片，标注，训练模型并测试。探究思考：图片数量少，识别效果怎么样？小结：数据越多、图片越清晰，模型识别效果越好。

作业：完善本组图像素材。第3课优化图像分类模型——探究提升识别准确率方法课时：1课时

教学目标知识：知道影响模型识别准确率因素：图片数量、清晰度、背景干扰。能力：对比测试，调整数据集，优化图像分类模型。素养：学会通过实验对比，分析问题。

教学重难点

重点：探究影响识别准确率因素。

难点：设计简单对比实验。

教学过程导入：展示模型识别出错案例，思考为什么识别错误。小组探究：改变图片数量、背景，对比识别效果。小组汇报实验发现。总结：充足、清晰、多样的数据，可以提高模型准确率。

作业：记录本组模型测试结果。第4课单元项目成果展示与评价课时：1课时

教学目标展示小组图像分类项目作品。开展自评、互评、师评；梳理单元知识点。

教学过程项目展示：各组演示图像分类模型，介绍项目思路。多元评价：自评、互评。单元知识点梳理。拓展思考：图像分类有哪些不足？

单元小结。第二单元人脸识别（共4课时）单元主题：人脸识别应用，体验人脸识别模型，探究人脸识别优势与隐私风险

单元核心素养目标

信息意识：认识人脸识别在校园、门禁、支付场景；了解人脸属于敏感个人信息。

计算思维：了解人脸识别也是图像分类的延伸；知道人脸识别流程：人脸检测、特征提取、比对。

数字化学习与创新：体验人脸识别演示平台，完成探究任务。

信息社会责任：核心：人脸属于敏感个人信息，采集人脸必须征得本人同意；知道人脸识别存在隐私泄露风险。第1课初识人脸识别——人脸识别在实际中的应用课时：1课时

教学目标知识：了解人脸识别常见应用场景；知道人脸识别属于AI图像识别。能力：能够列举人脸识别应用；区分便利与潜在风险。素养：辩证看待技术，建立隐私保护初步意识。

教学重难点

重点：人脸识别生活应用。

难点：初步感知人脸识别隐私隐患。

教学过程情境导入：校园刷脸门禁、手机人脸解锁、人脸支付。新知：人脸识别是什么，工作简单原理。小组辩论：刷脸给我们带来哪些方便？拓展提问：随意采集人脸照片合适吗？

小结：人脸识别很方便，人脸信息是重要个人隐私。

作业：记录身边人脸识别场景。第2课人脸识别的实现——体验数据采集、训练与预测全过程课时：1课时

教学目标知识：人脸识别流程：人脸检测→提取人脸特征→比对识别。能力：体验人脸识别演示平台，观察识别过程。

⚠️课堂红线：禁止采集学生真实人脸照片用于训练。只用演示素材。

教学重难点

重点：体验人脸识别识别原理。

难点：理解人脸特征比对。

教学过程复习导入：回顾人脸识别应用。新知：人脸检测、提取特征、比对。演示体验：教师演示平台，观察识别效果。强调：不采集本班同学人脸。讨论：人脸照片如果被非法收集会有什么后果。

小结：人脸信息属于敏感信息，不可随意收集。第3课人脸识别模型的测试与分析课时：1课时

教学目标知识：了解人脸识别会受光线、角度、遮挡（口罩、帽子）影响识别结果。能力：观察不同条件下人脸识别效果差异，分析识别失败原因。素养：认识人工智能不是万能，AI存在识别局限。

教学重难点

重点：探究影响人脸识别效果因素。

难点：理解AI识别存在误差。

教学过程导入：戴口罩无法刷脸，引出问题。探究：光线强弱、人脸角度、遮挡物对识别影响。小组交流，汇总发现。

小结：人脸识别受环境影响，会出现识别错误。AI不是百分百可靠。第4课人脸识别再思考——人脸识别的优势与挑战课时：1课时

教学目标知识：归纳人脸识别优势；掌握人脸识别隐私安全风险。能力：小组讨论，辩证分析人脸识别利弊。素养：树立信息社会责任，懂得保护个人生物信息。

教学重难点

重点：人脸识别的优势与风险。

难点：建立个人生物信息保护意识。

教学过程回顾单元学习内容。小组研讨：人脸识别优势；人脸识别带来风险。伦理重点：人脸属于生物信息，采集人脸必须征得当事人同意；不能随意上传他人人脸照片。课堂总结：技术本身没有好坏，使用技术要遵守法律，保护隐私。

作业：写简短感悟：如何安全使用人脸识别技术。二、学期教学进度表（16周安排）周次教学内容课时第1周第1课初识图像分类1第2周第2课图像分类的实现1第3周第3课优化图像分类模型1第4周第4课图像分类单元项目展示评价1第5周第5课初识人脸识别1第6周第6课人脸识别的实现1第7周第7课人脸识别模型的测试与分析1第8周第8课人脸识别再思考，全册总结1第9周期中复习、课堂项目测评1第10-15周拓展实践：AI创意小项目、信息科技伦理主题活动6第16周期末综合评价1三、单元评价量表（核心素养评价）评价维度：信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任；自评、互评、教师评价。

评价要点：能说出AI图像识别应用。能够理解机器学习数据训练流程。能参与小组项目，完成平台操作。懂得保护人脸隐私，不随意采集他人生物信息。四、配套课堂练习题（期末复习用）判断题图像分类属于人工智能。（√）AI模型训练时，图片数量越多，识别效果一定越好。（×，图片质量也很关键）人脸信息属于普通信息，可以随便采集。（×，