案例来源教育部基础教育教学指导委员会于2025年发布《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》，提出初中阶段人工智能教育培养应侧重理解技术逻辑，强调实际问题解决。原文描述如下：

• 认知方面侧重理解技术逻辑。掌握机器学习基本流程与监督学习概念，认知数据特征与算法选择的关系。
• 技能方面强调实际问题解决。通过项目式学习等方式完成简单数据整理和分析等任务。
  

基于上述要求，我们选取并设计了人工智能教学案例——《字符识别的秘密：关键像素与图像识别之旅》。
本案例以识别手写字符为课程出发点，以图像分类中的“字符识别”技术为核心，通过对于传统印刷字符和手写字符识别方法的对比，引导学生分析思考不同类型数字数据的特征和解决算法的特点，了解人工智能算法解决问题的基本原理。

下表是对标案例设计

初中阶段培养目标（指南原文）	《智能就餐之人脸学习和识别》案例对应设计	硬件与课程亮点
认知方面侧重理解技术逻辑	通过字符识别生活案例、模板匹配体验和机器学习识别体验，引导学生理解字符识别的基本技术逻辑。	从应用到原理，层层递进。
掌握机器学习基本流程与监督学习概念	通过带标签的手写数字识别任务，帮助学生建立“数据—训练—应用”的基本流程认识。	用具体任务理解监督学习。
认知数据特征与算法选择的关系	通过对比模板匹配与机器学习识别两种方式，使学生理解不同数据特点需要选择不同方法。	两种方法对比鲜明，便于理解。
技能方面强调实际问题解决	围绕“如何识别字符”“如何提升识别灵活性和准确性”组织学习活动，让学生在问题解决中完成体验。	问题驱动，任务明确。
通过项目式学习等方式完成简单数据整理和分析等任务	学生在活动中记录识别结果，比较不同输入条件下的效果，并分析原因。	有记录、有比较、有分析。

教学设计
本课以真实问题为起点，以操作体验为桥梁，以方法比较为主线，以技术逻辑理解为落点。遵循“应用引入—方法体验—原理提升—比较归纳”的教学路径展开。整体结构与学习活动安排如思维导图所示。

关键活动展示
在实际教学中，学生将完成如下实践活动：

• 体验模板匹配识别文字。初步认识字符识别实现过程，理解传统字符识别的局限性。活动操作演示如下：
  
  

• 体验并观察机器学习实现字符识别的过程。通过查看实现的数据集合模型文件夹，了解机器学习识别字符的一般过程。功能演示视频如下：
  
  

• 查看数据集图片，总结实现过程，分析识别错误的原因
  

模型数据集

对应数字手写字体图片

生活中的文字识别：从观察到理解(1).zip