让机器认识我的手
课堂学习单 彭望@长沙市望城区雅礼丁江学校信息组
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💡 全部点一点就行，不用打字。
你在哪个班、第几组？👋
班级（点一下）
小组（点一下）
点错了就重点一下，老师靠它看你的记录。
🎬 课前预学 · 翻转微课
📺 观看微课：机器是怎样认识手势的？
请认真观看微课视频，了解机器识别手势的奥秘，为接下来的实验探究做好准备！
💡微课思考锦囊（边看边想）：
1. 机器如何看手？
需要先通过摄像头采集大量手部图像，告诉机器“这是什么手势”。
2. 21个骨骼关键点？
算法在手上标注21个特征坐标，把复杂的图像简化为空间数据。
3. 为什么多角度重要？
如果只录1张，换个角度或换个人就会认错；样本越多样越聪明！
前测 · 3 题
上课前，你怎么想？
凭感觉点，没有对错。
环节二 · 追根溯源
我当「关键点检测器」 🔍
模拟机器检测手部关键点，探索机器是如何处理手部特征的
任务 1
🟡 课堂小任务：给同桌贴圆点贴
模拟机器提取手部特征
拿出 5 张黄色圆点贴 贴在同桌手指尖，模拟机器检测「手部关键点」，数一数伸直了几根：
✊
握拳时
伸直了几根手指？
根
🖐
张开手掌时
伸直了几根手指？
根
问题 2
💬 机器需要认识「手」吗？（可多选）
💬 想自己写两句？（点此展开）
★ 想一想
机器拿到数字 0 和 5，它怎么知道 0 是握拳、5 是张开？
💬 想自己写两句？（点此展开）
环节三 · 第一轮实验
第一次训练：又少又单一 🏋️
按照最简单的方式录制并训练模型，看看它能识别得准吗？
规则指引
⏱️ 第一轮操作规则与流程
按住 1 秒 ⏱ 手不许动 🚫
不换角度 · 不换远近 · 不换手（只录入极少量、单一角度的照片）
1命名两类手势
➔
2按住 1 秒录制
➔
3点【模型训练】
➔
4自己测 & 同桌测
任务记录
📝 第一轮实验数据记录台
张
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/ 10 次
问问 AI · 寻找原因
为什么认不出同桌的手？🤔
带入第一轮实验真实数据，向 AI 请教，再进行思辨！
📊 带入你第 1 轮实验数据：
样本约 3 张 · 同桌互考成功 0 / 10 次
探究 1
🤖 呼唤小向导雷小锋：探讨为什么认不出同桌
遇到困难不用怕！小向导雷小锋已经准备好了，带入你第一轮的实验数据向他请教吧：
问题 2
🤔 结合第一轮实验，你怎么看？
💬 想自己写两句？（点此展开）
环节四 · 第二轮实验
再训练一次：又多又变 🔄
通过「加长时间 + 连续变换」增加样本数量与丰富度，再次训练并检验！
规则指引
⏱️ 采集核心口诀与操作流程
按住 5 秒 ⏱ 手一直动 🔄
换角度 · 换远近 · 换左右手（建议每类录制 15~30 张）
1按住 5 秒边按边动
➔
2点【模型训练】
➔
3看数据图表
➔
4同桌互考测 10 次
策略思考
💡 制定采集策略：怎样采集才能让模型更准？（可多选）
根据上一轮的反思，你打算在第 2 轮实验中采取哪些新办法来训练模型？点选下方短语卡片：
💬 想自己写两句？（点此展开）
💡 缺少灵感？可以随时点击右下角小向导雷小锋问问：“怎样改进才能让同桌也能识别？”
任务记录
📝 第二轮实验数据记录台
张
/ 10 次
/ 10 次
成效检验
📊 成效验证与两轮对比
环节五 · 挑战 AI ⚔️
AI 这句话，对吗？
用你在两轮实验中记录的真实数据说话，敢于向 AI 的断言提出质疑！
观点靶子
🎯 审视 AI 的主张：这句话完全对吗？
🧐 思考背景：许多人或某些 AI 常断言上面这句话。但回想你在环节三（1秒单一姿势）与环节四（5秒连续变换）的实验数据对比，你赞同这句话吗？
我的判断
🗳️ 用你的实验数据说话，做出你的判断
根据你两轮训练的真实效果，你认同它的话吗？
💬 想自己写两句？（点此展开）
环节五 · 诊断与优化
让它更准一点 🔧
除了多采集和变换手势，还有哪些提升模型准确率的实战妙招？
问题 1
❓ 它什么时候会认错？（可多选）
问题 2
🛠️ 老师给的优化办法，试过的点上：
效果检验
📊 镜像增强前 vs 后的误判次数记录
/ 5 次
/ 5 次
后测 · 3 题
上完课，想法变了吗？
还是那 3 道题。
🎉
学习单完成啦！
回头看看这堂课：
设计与执教：彭望 @ 长沙市望城区雅礼丁江学校信息组
