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【摘 要】我们努力为人工智能教育提供人才培养，让孩子们为智能时代的到来做好生活、就业和能力的准备是当今教育的重要命题。在中小学设置人工智能相关课程，推进普及教育，大力实施全民智能教育，是当今教育改革和发展的必然趋势。随着人工智能技术的发展，现今众多领域已经开始应用人脸识别技术， 这些应用大大方便了人们的生活。本文通过课程实例详细阐述了中小学人工智能课程内容的设计，并提出课程目标及实施策略。
【关键词】人工智能;人脸识别;教学案例;活动;游戏
随着信息技术及人工智能技术的不断发展，2017年7月， 国务院印发的《新一代人工智能发展规划》（以下简称“《规划》”）明确提出：实施全民智能教育项目， 在中小学阶段设置人工智能相关课程， 逐步推广编程教育， 鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。《规划》的颁布为我国在基础教育领域布局“人工智能教育”提供了政策上的保障， 并指明了发展方向。如何进行有效的人工智能课程设计，在充分调动学生学习兴趣的同时，提升学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任等核心素养，是一个非常值得探讨的课题。
课前分析及目标阐述
1.研究背景分析
本课教学内容出自《小学人工智能基础（上册）》第三单元“机器理解”，本单元共包含“像素、图像的简单编码、图像识别”等几部分内容。“认识人脸识别”一课是第8课“你画‘我’猜”一课中的拓展内容，通过“人机类比”初步了解机器识别人脸的过程。
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通过摄像头捕捉人脸进行采集，并且将人脸图像存储于数据库中，再经过人脸提取五官特征后，对人脸进行匹配识别。随着人工智能技术的不断发展，目前人脸识别产品已广泛应用于金融、军队、公安、教育、医疗等领域。我们在生活中常见的面容解锁、刷脸支付、人脸识别认证等，都为我们的生活带来了便捷，也大大提高了我们的工作效率。
本节课通过一系列有趣的体验活动，让学生在观察、讨论、交流中认识人脸识别，了解机器识别人脸的过程，感受人脸识别在生活中的重要作用。引导学生在原有的知识经验上主动建构，以知识和经验为基础，深入拓展，形成新的理论知识结构的过程。
2.学生特征阐述
著名心理学家皮亚杰指出：“真正的学习不是由教师传给儿童，而是出自儿童本身，这是一个主动的发展过程。”教师通过多种途径唤醒学生的自主意识，启发学生从被动接受学习中走出来，引导他们积极思索，自主实践，学会学习，生动活泼地健康发展。
本次教学对象是五年级学生，在此之前，学生初步知道什么是人工智能以及它在生活中的重要作用，学习了像素、简单图像编码等基础知识。他们对人工智能有一定的了解，能够列举一些人脸识别在生活中的应用。一部分学生在生活中体验过人脸识别。但是对于人脸识别的过程、原理并不清楚，教学中，可以针对学生年龄特点，采用适合学生年龄特点的活动进行学习，教师用浅显的语言、生动的内容、边讲边实操的模式，来引发他们对人脸识别探索的兴趣。
3.教学目标
了解机器进行人脸识别的过程，初步认识人脸识别;知道人脸识别的两种用途，从活动中感悟人脸识别技术的特点;小组合作参与挑战人脸识别的活动，找出干扰人脸识别技术的影响因素，总结识别成功或失败的原因;质疑人脸识别技术的安全性问题，渗透信息安全意识。
课程实践探索
人脸识别技术属于人工智能技术范畴，是目前计算机领域热点的技术。现今，“刷脸”已经悄悄地走进我们的生活中，无论是上班刷脸，支付刷脸都在影响每个人，让学生了解前沿动态，有助于培养他们获取信息的能力。
在本课的教学中，利用平板电脑、人脸识别门禁等移动终端智能设备，让学生在课堂上就能体验到人脸识别的技术，在体验中得到知识的乐趣。培养学生发现身边技术，引发思考和探究的能力，提升敏锐的信息洞察力，有助于他们信息素养的提升。
1.活动一：猜猜我是谁
在这个游戏活动中，学生通过教师展示的部分人脸特征，能够快速说出同学的姓名，从而知道了人们在识别人脸的过程中往往是通过眼睛对人的面部特征进行观察，然后将人脸的特征进行提取后，与人脑记忆库中的人脸信息进行对比，从而达到识别人脸的目的。通过这一活动，学生能够总结出人类识别人脸的过程（图1）。
2.活动二：AI体验
随着人工智能技术的发展，现今众多领域已经开始应用人脸识别技术，如人脸闸机系统，通过人脸识别作为门禁开启的钥匙，免去了忘带钥匙或者卡的烦恼;人脸支付系统，通过人脸特征识别的方式，轻松结账，省去手机支付的过程。现在火车站、机场也同样增设了“人脸识别 证件”双认证系统，通过用户拍照以及在线上传身份证，直连公安大数据，比对用户的姓名、身份证号，核验用户身份真伪。这些应用大大方便了人们的生活，也同时体现了人脸识别技术便捷、安全、智能的特点。
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通过摄像头捕捉人脸进行人脸采集，并且将人脸图像存储于数据库中，再经过提取五官特征后，对人脸进行匹配识别。
为了让学生更加了解机器进行人脸识别的过程，我让学生通过平板电脑体验人脸属性和人脸搜索两个App小程序，在体验的过程中思考机器识别人脸的过程（图2）。
（1）图像采集
学生在体验活动后，能够说出机器进行人脸识别时，首先需要拍照人像进行上传，这就是人脸图像采集。当用戶在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。利用各种数字媒体设备，采集人脸图像，建立人脸数据库，将采集的照片放在指定的库中。
（2）人脸图像特征提取
在人脸属性App中，机器可以将采集后的人脸图像进行属性分析，如性别、年龄、魅力等。这些属性信息都是机器根据人脸图像的面部特征推断的结果。通过观察，学生可以发现机器在识别的过程中，人脸图像上出现了一些小蓝点，这些小蓝点就是自动定位出的面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等。该步骤的主要任务是用数据将人脸图像进行描述或表示。数据包含脸上的主要器官的形状、彼此间的距离等，甚至毛孔的位置、皱纹的深浅等都会记录在内。机器识别人脸的过程，就是通过获取人脸五官的形状和位置信息的过程。 （3）人脸图像匹配识别
在人脸搜索App中，学生先将自己的照片上传至人脸库中，此时，数据库中就有了我们的脸部数据，在人脸库中搜集与目标图像相似度高的结果，就是人脸图像匹配识别。
機器在人脸识别时，会将新收集到的数据与已有的数据进行对比，当相似度超过某个特定的数字时，则认为匹配成功。如学生在体验人脸对比这个活动时，会分别上传两名学生的照片，通过人脸匹配识别，得出两张照片的相似度，如果相似度达到一定的数值，则认定两张照片可能是同一个人。
人脸识别系统会提前录入相关人员的脸部信息，当陌生人使用人脸识别系统时，由于他的脸部数据并没有被保存在系统里，从而无法识别人脸。
（4）输出结果
人脸识别后的输出结果是与数据库中的人脸对比后的相似度，通过比对两个人脸的特征，衡量两个人脸之间的相似度（相似度越高，同一个人的概率越大），得到一个具体的百分数，当这个相似度的数值达到设定的数值后，就可以判断是同一个人。
学生通过以上体验活动，总结出机器进行人脸识别的过程，分为人脸采集、特征提取、匹配识别和输出结果四个步骤。
3.活动三：人脸识别大比拼
人脸识别技术在日常生活中主要有两种用途，一种是用来进行人脸验证（又叫人脸比对），即1∶1模式，验证“你是不是某某人”;另一种用于人脸识别，即系统采集了“我”的一张照片之后，从海量的人像数据库中找到与当前使用者人脸数据相符合的图像，并进行匹配，找出来“我是谁”，即1∶N模式。
（1）百里挑一
人脸识别有强大的搜索功能，它可以针对一个指定的人脸，在已有的人脸库中与N个人脸比对，在短时间内锁定目标，即1∶N的人脸搜索技术。
为了让学生能够更加直观地感受人脸识别快速搜索的特点，我为学生提供了100张陌生学生的照片。学生以6人为一个小组合作完成，在规定的时间内快速找出和教师手中相同的照片，并且说出照片所对应的号码。
学生在查找的过程中，发现有的照片相似度很高，需要仔细甄别才能够识别准确。在这之后，我向学生播放一段关于人脸识别的视频，视频中“御眼重明”系统对入场的100名观众做了人脸信息的采集，然后在黑暗的灯光下进行扫描，可以快速找到目标人物，被大家称为是“1秒识人”。这种海量搜索技术目前应用于公安系统、银行系统、机场安检核对身份等领域，利用人脸识别技术大大提高了工作效率，体现了人脸识别的特点——迅速。
（2）张冠李戴
人脸识别1∶1的比对，是计算机对当前人脸与人像数据库进行快速人脸比对，并得出是否匹配的过程，可以简单理解为证明“你”就是“你”。
在生活中，有些人的长相很相似，尤其是同卵双胞胎，他们的长相几乎一模一样，就连家人都有可能认错，那么针对这种情况，人脸识别技术可以准确地识别他们吗？我出示这样一组照片（图3）——四位造型统一、长相相似的同卵四胞胎，学生以组为单位根据自己的判断进行连线，将上下两组照片一一对应。
活动中，学生们纷纷表示同卵四胞胎的长相太像了，根本无法区分，最终，他们只能凭借直觉进行判断，每个组所提交的答案也各有不同。随后，我带领学生观看视频，在视频中“蚂蚁佐罗”系统能够准确地识别四胞胎，并且一一对应。
其实，双胞胎对于人脸识别技术是一项世界难题，从图像角度来说相似度是非常高的，对人脸识别是一个很大的挑战。虽然同卵四胞胎的长相极端相似，不过每个人都有独一无二的眼纹特征。眼纹识别就是针对眼白上的血管排布进行识别，相较其他维度的生物识别技术，在误识率和精准率方面表现更为优秀。通过这个活动，体现了人脸识别的第二个特点——准确。
4.活动四：挑战人脸识别
（1）超级变变变
在实际应用中，人脸识别技术对识别的准确度有很高的要求，哪些因素会影响人脸识别的效果呢？学生在讨论后，可以列举一些可能会影响人脸识别的干扰因素，如遮挡、发型、表情、角度、光线……接下来，每个小组分别从中选择一种干扰因素进行挑战，每组选出一个代表，由小组的其他人员一起来装扮或改变造型后，再去体验人脸门禁，看是否成功识别，并分析原因。通过反复试验学生得出结果，像发型、微表情、光线这些因素是可以识别成功的，而戴口罩、面具等这些遮挡比较严重的情况会导致人脸识别失败，从而得出结论，影响人脸识别的原因主要在于机器所提取的人脸特征的信息是否足够支撑系统进行匹配识别，如果所提取的特征信息太少，则无法实现。
（2）以假乱真
随着人脸识别技术的成熟，我们似乎已经进入了一个“刷脸时代”，人脸解锁、刷脸取款、刷脸支付、刷脸坐高铁等，越来越多的生活环节与“刷脸”形成了紧密联系。不过，在这个“刷脸”时代，人脸识别真的安全吗？如果有人想利用照片、视频甚至3D模型来操作，是否能识别成功呢？由此可见，人脸识别技术在应用同时，也给我们带来了诸多安全挑战。
当我向学生抛出这个问题后，引起了他们激烈的辩论，随后我在课上和学生们现场进行验证。首先，我请一名学生在手机里录入面容信息，然后通过刷脸检验是否可以解锁成功，紧接着，我再拿出提前打印好的学生照片进行解锁实验，结果验证失败。通过这一活动，学生知道了手机在录入信息时采集的是3D人脸模型，而照片是2D的，所以无法识别成功。
为了提高安全性，系统会根据人的各项生物数据来判断是否是真人。人脸识别技术无论是照片、3D照片、视频都是无效的，是无法通过人脸识别的。当然，任何新技术在刚开始的时候都会有各种各样的问题，这些都还需要不断地更新与改进。
课后反思
人工智能是一门综合交叉性学科，课程涉及面广、概念抽象、不利于理解，讲授式的教学模式不适合，需要改进教学模式来提高教学效果，让每位学生都参与进来。在教学中，应尽量使用浅显的语言、生动的内容、边讲边实操的模式，引发学生对人工智能探索的兴趣，提高学生的学习积极性。
人脸识别涉及一些抽象和专业的概念，对于小学生而言理解起来有一定难度。学生难以通过讲授和演示直接理解课程内容。因此本课教学中就是利用学生已有的知识与经验，将任务与情境相结合，引导学生在观察、实践中认识和学习面部识别。教学中，我采用“做中学”的方法，以学生为主体、以任务为驱动的教学思路，充分调动学生学习兴趣，发挥其学习主动性，从而主动去发现问题，探究解决的方法，获取知识，掌握技能。借助活动、游戏、竞赛的形式，为学生提供丰富、有趣的学习内容，帮助学生增强学习的体验感，对人工智能技术形成直观、形象的理解，提高学习者在活动中的参与率。因而，将情境的创设与游戏化学习相结合，有利于增强人工智能课堂教学的趣味性、个性化。课堂上，通过多个活动层层递进，逐步深层次地认识人脸识别、挑战人脸识别。教学内容涉及一些抽象概念，我是通过实例、视频、活动、游戏等形式呈现，潜移默化地渗透抽象概念的知识，使学生能够在不断的实践学习过程中，逐步将其内化成自己的学习能力。
聂璐，公茂杰，汪星明.《探秘人脸识别》教学设计与实践[J]. 中小学信息技术教育，2019（Z1）.
范洁. 义务教育阶段人工智能课程开发的思考与探索[J]. 中国信息技术教育，2018（19）.
杨文刚. 大班化教学中开展小学“人工智能”课程的实践与探索——以“我认识你——人脸识别技术的运用”为例[J]. 科学咨询（教育科研），2020 （2）.
【关键词】人工智能;人脸识别;教学案例;活动;游戏
随着信息技术及人工智能技术的不断发展，2017年7月， 国务院印发的《新一代人工智能发展规划》（以下简称“《规划》”）明确提出：实施全民智能教育项目， 在中小学阶段设置人工智能相关课程， 逐步推广编程教育， 鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。《规划》的颁布为我国在基础教育领域布局“人工智能教育”提供了政策上的保障， 并指明了发展方向。如何进行有效的人工智能课程设计，在充分调动学生学习兴趣的同时，提升学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任等核心素养，是一个非常值得探讨的课题。
课前分析及目标阐述
1.研究背景分析
本课教学内容出自《小学人工智能基础（上册）》第三单元“机器理解”，本单元共包含“像素、图像的简单编码、图像识别”等几部分内容。“认识人脸识别”一课是第8课“你画‘我’猜”一课中的拓展内容，通过“人机类比”初步了解机器识别人脸的过程。
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通过摄像头捕捉人脸进行采集，并且将人脸图像存储于数据库中，再经过人脸提取五官特征后，对人脸进行匹配识别。随着人工智能技术的不断发展，目前人脸识别产品已广泛应用于金融、军队、公安、教育、医疗等领域。我们在生活中常见的面容解锁、刷脸支付、人脸识别认证等，都为我们的生活带来了便捷，也大大提高了我们的工作效率。
本节课通过一系列有趣的体验活动，让学生在观察、讨论、交流中认识人脸识别，了解机器识别人脸的过程，感受人脸识别在生活中的重要作用。引导学生在原有的知识经验上主动建构，以知识和经验为基础，深入拓展，形成新的理论知识结构的过程。
2.学生特征阐述
著名心理学家皮亚杰指出：“真正的学习不是由教师传给儿童，而是出自儿童本身，这是一个主动的发展过程。”教师通过多种途径唤醒学生的自主意识，启发学生从被动接受学习中走出来，引导他们积极思索，自主实践，学会学习，生动活泼地健康发展。
本次教学对象是五年级学生，在此之前，学生初步知道什么是人工智能以及它在生活中的重要作用，学习了像素、简单图像编码等基础知识。他们对人工智能有一定的了解，能够列举一些人脸识别在生活中的应用。一部分学生在生活中体验过人脸识别。但是对于人脸识别的过程、原理并不清楚，教学中，可以针对学生年龄特点，采用适合学生年龄特点的活动进行学习，教师用浅显的语言、生动的内容、边讲边实操的模式，来引发他们对人脸识别探索的兴趣。
3.教学目标
了解机器进行人脸识别的过程，初步认识人脸识别;知道人脸识别的两种用途，从活动中感悟人脸识别技术的特点;小组合作参与挑战人脸识别的活动，找出干扰人脸识别技术的影响因素，总结识别成功或失败的原因;质疑人脸识别技术的安全性问题，渗透信息安全意识。
课程实践探索
人脸识别技术属于人工智能技术范畴，是目前计算机领域热点的技术。现今，“刷脸”已经悄悄地走进我们的生活中，无论是上班刷脸，支付刷脸都在影响每个人，让学生了解前沿动态，有助于培养他们获取信息的能力。
在本课的教学中，利用平板电脑、人脸识别门禁等移动终端智能设备，让学生在课堂上就能体验到人脸识别的技术，在体验中得到知识的乐趣。培养学生发现身边技术，引发思考和探究的能力，提升敏锐的信息洞察力，有助于他们信息素养的提升。
1.活动一：猜猜我是谁
在这个游戏活动中，学生通过教师展示的部分人脸特征，能够快速说出同学的姓名，从而知道了人们在识别人脸的过程中往往是通过眼睛对人的面部特征进行观察，然后将人脸的特征进行提取后，与人脑记忆库中的人脸信息进行对比，从而达到识别人脸的目的。通过这一活动，学生能够总结出人类识别人脸的过程（图1）。
2.活动二：AI体验
随着人工智能技术的发展，现今众多领域已经开始应用人脸识别技术，如人脸闸机系统，通过人脸识别作为门禁开启的钥匙，免去了忘带钥匙或者卡的烦恼;人脸支付系统，通过人脸特征识别的方式，轻松结账，省去手机支付的过程。现在火车站、机场也同样增设了“人脸识别 证件”双认证系统，通过用户拍照以及在线上传身份证，直连公安大数据，比对用户的姓名、身份证号，核验用户身份真伪。这些应用大大方便了人们的生活，也同时体现了人脸识别技术便捷、安全、智能的特点。
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通过摄像头捕捉人脸进行人脸采集，并且将人脸图像存储于数据库中，再经过提取五官特征后，对人脸进行匹配识别。
为了让学生更加了解机器进行人脸识别的过程，我让学生通过平板电脑体验人脸属性和人脸搜索两个App小程序，在体验的过程中思考机器识别人脸的过程（图2）。
（1）图像采集
学生在体验活动后，能够说出机器进行人脸识别时，首先需要拍照人像进行上传，这就是人脸图像采集。当用戶在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。利用各种数字媒体设备，采集人脸图像，建立人脸数据库，将采集的照片放在指定的库中。
（2）人脸图像特征提取
在人脸属性App中，机器可以将采集后的人脸图像进行属性分析，如性别、年龄、魅力等。这些属性信息都是机器根据人脸图像的面部特征推断的结果。通过观察，学生可以发现机器在识别的过程中，人脸图像上出现了一些小蓝点，这些小蓝点就是自动定位出的面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等。该步骤的主要任务是用数据将人脸图像进行描述或表示。数据包含脸上的主要器官的形状、彼此间的距离等，甚至毛孔的位置、皱纹的深浅等都会记录在内。机器识别人脸的过程，就是通过获取人脸五官的形状和位置信息的过程。 （3）人脸图像匹配识别
在人脸搜索App中，学生先将自己的照片上传至人脸库中，此时，数据库中就有了我们的脸部数据，在人脸库中搜集与目标图像相似度高的结果，就是人脸图像匹配识别。
機器在人脸识别时，会将新收集到的数据与已有的数据进行对比，当相似度超过某个特定的数字时，则认为匹配成功。如学生在体验人脸对比这个活动时，会分别上传两名学生的照片，通过人脸匹配识别，得出两张照片的相似度，如果相似度达到一定的数值，则认定两张照片可能是同一个人。
人脸识别系统会提前录入相关人员的脸部信息，当陌生人使用人脸识别系统时，由于他的脸部数据并没有被保存在系统里，从而无法识别人脸。
（4）输出结果
人脸识别后的输出结果是与数据库中的人脸对比后的相似度，通过比对两个人脸的特征，衡量两个人脸之间的相似度（相似度越高，同一个人的概率越大），得到一个具体的百分数，当这个相似度的数值达到设定的数值后，就可以判断是同一个人。
学生通过以上体验活动，总结出机器进行人脸识别的过程，分为人脸采集、特征提取、匹配识别和输出结果四个步骤。
3.活动三：人脸识别大比拼
人脸识别技术在日常生活中主要有两种用途，一种是用来进行人脸验证（又叫人脸比对），即1∶1模式，验证“你是不是某某人”;另一种用于人脸识别，即系统采集了“我”的一张照片之后，从海量的人像数据库中找到与当前使用者人脸数据相符合的图像，并进行匹配，找出来“我是谁”，即1∶N模式。
（1）百里挑一
人脸识别有强大的搜索功能，它可以针对一个指定的人脸，在已有的人脸库中与N个人脸比对，在短时间内锁定目标，即1∶N的人脸搜索技术。
为了让学生能够更加直观地感受人脸识别快速搜索的特点，我为学生提供了100张陌生学生的照片。学生以6人为一个小组合作完成，在规定的时间内快速找出和教师手中相同的照片，并且说出照片所对应的号码。
学生在查找的过程中，发现有的照片相似度很高，需要仔细甄别才能够识别准确。在这之后，我向学生播放一段关于人脸识别的视频，视频中“御眼重明”系统对入场的100名观众做了人脸信息的采集，然后在黑暗的灯光下进行扫描，可以快速找到目标人物，被大家称为是“1秒识人”。这种海量搜索技术目前应用于公安系统、银行系统、机场安检核对身份等领域，利用人脸识别技术大大提高了工作效率，体现了人脸识别的特点——迅速。
（2）张冠李戴
人脸识别1∶1的比对，是计算机对当前人脸与人像数据库进行快速人脸比对，并得出是否匹配的过程，可以简单理解为证明“你”就是“你”。
在生活中，有些人的长相很相似，尤其是同卵双胞胎，他们的长相几乎一模一样，就连家人都有可能认错，那么针对这种情况，人脸识别技术可以准确地识别他们吗？我出示这样一组照片（图3）——四位造型统一、长相相似的同卵四胞胎，学生以组为单位根据自己的判断进行连线，将上下两组照片一一对应。
活动中，学生们纷纷表示同卵四胞胎的长相太像了，根本无法区分，最终，他们只能凭借直觉进行判断，每个组所提交的答案也各有不同。随后，我带领学生观看视频，在视频中“蚂蚁佐罗”系统能够准确地识别四胞胎，并且一一对应。
其实，双胞胎对于人脸识别技术是一项世界难题，从图像角度来说相似度是非常高的，对人脸识别是一个很大的挑战。虽然同卵四胞胎的长相极端相似，不过每个人都有独一无二的眼纹特征。眼纹识别就是针对眼白上的血管排布进行识别，相较其他维度的生物识别技术，在误识率和精准率方面表现更为优秀。通过这个活动，体现了人脸识别的第二个特点——准确。
4.活动四：挑战人脸识别
（1）超级变变变
在实际应用中，人脸识别技术对识别的准确度有很高的要求，哪些因素会影响人脸识别的效果呢？学生在讨论后，可以列举一些可能会影响人脸识别的干扰因素，如遮挡、发型、表情、角度、光线……接下来，每个小组分别从中选择一种干扰因素进行挑战，每组选出一个代表，由小组的其他人员一起来装扮或改变造型后，再去体验人脸门禁，看是否成功识别，并分析原因。通过反复试验学生得出结果，像发型、微表情、光线这些因素是可以识别成功的，而戴口罩、面具等这些遮挡比较严重的情况会导致人脸识别失败，从而得出结论，影响人脸识别的原因主要在于机器所提取的人脸特征的信息是否足够支撑系统进行匹配识别，如果所提取的特征信息太少，则无法实现。
（2）以假乱真
随着人脸识别技术的成熟，我们似乎已经进入了一个“刷脸时代”，人脸解锁、刷脸取款、刷脸支付、刷脸坐高铁等，越来越多的生活环节与“刷脸”形成了紧密联系。不过，在这个“刷脸”时代，人脸识别真的安全吗？如果有人想利用照片、视频甚至3D模型来操作，是否能识别成功呢？由此可见，人脸识别技术在应用同时，也给我们带来了诸多安全挑战。
当我向学生抛出这个问题后，引起了他们激烈的辩论，随后我在课上和学生们现场进行验证。首先，我请一名学生在手机里录入面容信息，然后通过刷脸检验是否可以解锁成功，紧接着，我再拿出提前打印好的学生照片进行解锁实验，结果验证失败。通过这一活动，学生知道了手机在录入信息时采集的是3D人脸模型，而照片是2D的，所以无法识别成功。
为了提高安全性，系统会根据人的各项生物数据来判断是否是真人。人脸识别技术无论是照片、3D照片、视频都是无效的，是无法通过人脸识别的。当然，任何新技术在刚开始的时候都会有各种各样的问题，这些都还需要不断地更新与改进。
课后反思
人工智能是一门综合交叉性学科，课程涉及面广、概念抽象、不利于理解，讲授式的教学模式不适合，需要改进教学模式来提高教学效果，让每位学生都参与进来。在教学中，应尽量使用浅显的语言、生动的内容、边讲边实操的模式，引发学生对人工智能探索的兴趣，提高学生的学习积极性。
人脸识别涉及一些抽象和专业的概念，对于小学生而言理解起来有一定难度。学生难以通过讲授和演示直接理解课程内容。因此本课教学中就是利用学生已有的知识与经验，将任务与情境相结合，引导学生在观察、实践中认识和学习面部识别。教学中，我采用“做中学”的方法，以学生为主体、以任务为驱动的教学思路，充分调动学生学习兴趣，发挥其学习主动性，从而主动去发现问题，探究解决的方法，获取知识，掌握技能。借助活动、游戏、竞赛的形式，为学生提供丰富、有趣的学习内容，帮助学生增强学习的体验感，对人工智能技术形成直观、形象的理解，提高学习者在活动中的参与率。因而，将情境的创设与游戏化学习相结合，有利于增强人工智能课堂教学的趣味性、个性化。课堂上，通过多个活动层层递进，逐步深层次地认识人脸识别、挑战人脸识别。教学内容涉及一些抽象概念，我是通过实例、视频、活动、游戏等形式呈现，潜移默化地渗透抽象概念的知识，使学生能够在不断的实践学习过程中，逐步将其内化成自己的学习能力。
聂璐，公茂杰，汪星明.《探秘人脸识别》教学设计与实践[J]. 中小学信息技术教育，2019（Z1）.
范洁. 义务教育阶段人工智能课程开发的思考与探索[J]. 中国信息技术教育，2018（19）.
杨文刚. 大班化教学中开展小学“人工智能”课程的实践与探索——以“我认识你——人脸识别技术的运用”为例[J]. 科学咨询（教育科研），2020 （2）.