摘要: 随着人工智能与移动互联网技术的迅猛发展，智能识别工具在“园林树木学”“园林花卉学”和“园林草坪与地被植物”等园林植物类课程教学中展现出广阔的应用前景，尤其是在园林植物识别实践教学环节发挥了积极作用，为园林植物类课程教学改革提供了新的契机。智能识别工具以卷积神经网络模型和深度学习算法为核心技术，技术架构和工作流程主要包括图像采集、预处理、特征提取、分类推理和结果输出等5个关键环节。当前主流的智能识别工具有“花伴侣”App、“生命观察”App、“形色”App、“iPlant 植物智”信息系统、“iNaturalist”网络平台和“PlantNet”App，在功能和特点方面各具优势。智能识别工具在园林植物类课程教学中的应用可以提升园林植物识别的效率和准确性、突破传统教学的时空限制以及固有教学资源的形态、增强学生的学习兴趣和主动性、促进课程教学考核的多元化和结果的及时准确反馈。智能识别工具在园林植物类课程教学中的应用场景主要包括：①在课堂辅助教学场景，智能识别工具的应用可以直观、生动地呈现教学内容；可以通过小组竞赛等游戏化教学活动，增强课堂互动性以及学习过程的趣味性和挑战性；可以将植物知识查询平台嵌入课堂教学，提升知识获取效率，使学生能够将更多的精力投入到知识的深入理解、分析和综合应用上。②在野外实践教学场景，智能识别工具的应用可以大幅提升野外实践教学的效率和独立性；尤其是在综合性实践中的应用，可以通过强化学生的多感官参与和现场感知，加深学生对植物多样性的直观理解，促进主动探究意识和终身学习能力的养成。③在自主学习与课后拓展场景，智能识别工具的应用为学生实现“处处可学、即时可识”的自主学习提供了支撑，一些配备个人收藏和记录功能的智能识别工具为学生构建个性化的数字植物标本库、形成高效可视化的个人知识管理方式、建立可长期复用的学习成果档案等提供了支持，一些集成了交流互动模块的智能识别工具为形成基于兴趣驱动的小组化学习机制提供了支持。但是，智能识别工具在园林植物类课程教学中的应用实践面临着4方面的挑战：在技术识别方面，存在因技术局限导致的误判以及地方特有物种或稀有物种的数据资源不足等问题；在教学适配性方面，智能识别工具的功能与课堂教学的流程和目标难以完全契合，内容体系与教材内容体系缺乏有效衔接；在师生数字素养方面，教师缺乏将智能识别工具与课程教学有机融合的能力，学生存在“技术万能”的认知偏差；在智能识别工具的应用程度方面，存在“技术替代传统”的倾向，学生过度依赖技术辅助工具完成园林植物识别任务。针对上述问题，提出采取以下措施优化智能识别工具在园林植物类课程教学中的应用。一是制定标准化的图像采集规范，推行多方法结合识别策略，加强本地化物种数据库建设，以提高园林植物识别的准确性和可信度以及物种覆盖率。二是校企协同为智能识别工具开发教学专用模块，并建立符合课程标准要求的智能识别工具选用机制，以提升智能识别工具与课程标准的适配性。三是聚焦智能识别工具的操作技巧与课程教学的整合以及在教学应用中常见误区的分析，加强教师数字素养的培训；在课程教学初期设置专门的工具导学环节，强化对学生应用技术辅助工具的引导。四是明确智能识别工具作为验证手段或拓展教学资源的路径的教学辅助定位；推行“先传统、后技术”的分阶段教学策略，在以实地观察、标本比对和检索表练习等传统教学手段引导学生掌握植物形态和分类逻辑的基础上，引入智能识别工具进行验证或教学拓展；并设计融合型教学活动，实现技能训练与技术增效的有机统一。随着在算法方面深度学习技术的不断突破、在功能拓展方面向多模态融合方向发展、在数据资源建设方面不断扩充覆盖范围，智能识别工具在技术层面正持续进化。基于此，展望智能识别技术在教育教学领域的应用，其创新方向可聚焦以下方面：集成课程管理、作业发布、过程性评估与学习反馈等教学功能，为混合式教学、翻转课堂等现代教学模式的实施提供支撑；基于对多维度学习数据的智能分析，为个性化学习提供技术支撑；通过整合多学科知识库以及真实情境案例，推动跨学科融合以及加强综合能力培养。