种植园AI哨兵：基于计算机视觉的智慧农业实践

一、案例背景 本项目以「计算机视觉」为切入点，以「橙子疾病检测」这一真实智慧农业场景为载体，直面中学生人工智能课程中「原理理解难、实践融合浅」的痛点。围绕「如何让机器自动识别橙子病害」这一驱动性问题，将素养目标转化为可操作、可探究的系列学习活动，培养「人智观念、技术实现、智能思维、伦理责任」四大核心素养。 二、驱动问题与阶梯式学习路径 课程遵循「发现问题—剖析案例—项目实践闭环」三阶递进逻辑：在「发现问题」阶段经历认知冲突与需求界定；在「剖析案例」阶段通过「橙」伪辨真、「橙」以类聚、「橙」察秋毫三个阶梯贯通从规则驱动到数据驱动的技术图谱；在「项目实践闭环」阶段通过「课堂案例验证→种植园真实迁移」完成从数据采集到模型部署的实战，实现从「技术学习者」到「方案设计者」的角色跃迁。 三、特色与亮点 · 以「数据-算法-算力」大概念统摄知识体系，突破零散技术点教学； · 以「橙子疾病检测」真问题驱动，从技术操作走向创造性问题解决； · 构建「课堂标准化案例验证→种植园真实场景迁移」的双阶实践闭环，实现从「技术学习者」到「方案设计者」的转变； · 自主研发 Feelink（飞令）深度学习工具集（已获国家计算机软件著作权），支撑数据采集、模型训练、评估、部署全流程。 四、教学应用与成效 课程共五节 8 课时，面向高一年级实施，贯穿「前置学习—课中探究—课后迁移」全过程。学生借助 TensorFlow Playground、Feelink 平台与生成式 AI 工具，完整经历「数据标注→模型训练→评估→部署」工程实践，深度学习检测准确率（约 95%）较传统方法（约 65%）显著提升。项目已在校本课程、跨区同课异构、跨市示范课及国培计划交流中推广，形成「AI+农业」「AI+劳动教育」深度融合的可复制范式。 五、课程资源与学习空间 1. 国家中小学智慧教育平台（劳动导航 / 劳动智慧）：https://basic.smartedu.cn/labourEdu/navigation 2. 央馆AI科学实验（科学教师助手）：https://stem.ncet.edu.cn/science-edu-web/ 3. TensorFlow 神经网络原理演示（Playground）：https://playground.tensorflow.org 4. 飞令深度学习工具集（自主研发，本地离线运行，已获国家计算机软件著作权） 5. 超参数探究实验网站（自主研发） 6. 科创研学社教育博客（学习空间）：https://www.steamforfun.cn/ 六、生成式AI与「AI学伴」 本项目将生成式人工智能从「辅助工具」拓展为「学情智能诊断与个性化指导的学伴」：课堂中借助 AIGC 对话工具开展前置预习对话与概念探究；借助 TensorFlow Playground 实现神经网络原理可视化；依托 Feelink（飞令）平台的实时运行反馈，精准捕捉学生模型训练中的共性卡点（如过拟合、参数配置错误），支持教师分层指导与个性化反馈，构建「师—机—生」三元协同教学新范式。 七、推广与应用情况 1. 校内校本课实施； 2. 市内联合跨区学校开展同课异构教学； 3. 跨市人工智能示范课； 4. 参与「国培计划」——青海省新时代中小学名师培养计划（2025-2027）交流。