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      12月5日，丁玉海名师工作室STEM编程创客项目组推出了一节融合图形化编程与人工智能教育的项目式实践课例——《垃圾分类AI小助手》。该课例由项目组成员邱颖老师设计与主讲，旨在引导学生从真实生活问题出发，运用编程思维与AI技术探索解决方案。

      垃圾分类是建设绿色家园的关键行动，但复杂的分类标准常使公众感到困扰。这不仅是一个环保课题，更是一个能够通过技术优化流程、提升效率的现实问题。本课例严格遵循《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》的要求，强调在真实情境中展开学习。课程以“如何用智能程序帮助人们轻松分类垃圾”为核心任务，引导学生完整经历“发现问题—设计方案—编程实现”的全过程，在实践中掌握“认知AI”图像识别技术，深刻体会科技服务生活的价值。

      在课程导入环节，师生首先共同体验了已完成的《垃圾分类AI小助手》程序。当摄像头对准训练库中的“香蕉皮”时，程序立即语音播报：“这是厨余垃圾”，同时屏幕上对应的垃圾桶图标会高亮、变色并微微放大，给出清晰的视觉指引。该程序能准确识别训练库内的可回收物、有害垃圾和其他垃圾，并进行相应引导。

      通过直观体验，学生迅速理解了项目的核心功能与最终目标。随后，课程引导学生进行系统性思考，共同梳理完成该项目所需的素材与程序运行的内在逻辑。

      项目构建首先需要设定场景，如“社区垃圾分类角”“学校”等作为程序背景。其次，需要创建四个造型区分度高的垃圾桶角色，以及一个作为程序控制核心的“AI助手”角色。

      最重要的是理解程序运行的逻辑框架，可概括为三个关键步骤： 第一步，“看”——通过摄像头和AI模型识别物品； 第二步，“想”——程序根据识别结果进行判断； 第三步，“说”和“指”——同步进行语音播报与视觉高亮指引。 这个清晰的“输入-处理-输出”框架，为后续编程实现提供了蓝图。

      实现“看”的功能，依赖于一个关键的扩展积木——“认知AI”图像识别积木。该积木需手动从“扩展”中添加“AI训练（图像分类）”模块。添加后，其使用方式便与其他积木无异。

      本课例利用其“图像分类”功能，调用一个事先训练好的、专门识别四类垃圾的AI模型。这个模型构成了程序的“感知中枢”，能准确识别训练库中的所有垃圾图片，是项目实现的技术基石。

      在实操环节，课程聚焦于最关键的编程逻辑实现。邱颖老师已预先准备好背景、角色及基础代码，学生主要完成核心逻辑的搭建：

      开启感知：编写代码开启摄像头，并让程序持续调用“认知AI”进行图像识别。

      判断与反馈：使用“如果……那么……”条件判断积木。例如，当识别到“有害垃圾”时，程序并行执行两件事：一是通过“文字朗读”积木播报类别；二是向对应的垃圾桶角色广播一个指令。

      实现动态指引：在垃圾桶角色的代码区，编写接收到指令后执行“变大-变色-恢复原状”的简短动画，用同样的逻辑完善其他三类垃圾的反馈体系。

      测试与优化：完成搭建后，使用不同的垃圾图片进行测试，并精细调整语音与动画的同步性，优化用户体验。

      课程最后展示了完整作品的二维码，供参与者扫码体验。

      本课例成功引导学生完成了一个从真实问题出发、融合AI技术与图形化编程的综合性项目。其“识别-判断-交互”的智能框架具有很强的可迁移性。课程引导学生思考该模式在其他场景的应用。该框架为学生打开了无限的创新可能，鼓励他们以此为范例，观察和发现生活中的其他问题，尝试运用编程与AI思维创造解决方案。

      技术的学习是为了更好地理解和改造世界。丁玉海名师工作室希望通过此类课例，点燃学生们用“编程+AI”创造美好的热情，在探索、创造中共同成长。

直播链接：

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