第4章走进智能时代4.1认识人工智能 教案（表格式） 高中教学同步《信息技术-数据与计算》（人教-中图版2019）

《信息技术-数据与计算》教案
课 题 第4章走进智能时代4.1认识人工智能 课 型 班课 课 时 1
授课班级 高一1班
学习目标 知识与技能 人工智能的基本概念 理解人工智能的定义及其发展历程，包括“三盘对弈”事件和达特茅斯会议。 学习人工智能技术在中国的发展历程，了解吴文俊院士的贡献及国内外技术差异。 人工智能技术的应用 认识人工智能技术在日常生活中的应用，如人脸识别、语音识别等。 理解人机交互、图像和生物特征识别、自然语言处理等技术原理。 人工智能的未来趋势 分析人工智能技术的新特征，包括深度学习、跨界融合、人机协同等。 探讨人工智能对未来社会和经济发展的影响。 二、过程与方法 批判性思维 鼓励学生评价不同人工智能技术的优势和局限性。 促进学生通过案例学习，理解人工智能技术在解决实际问题中的应用。 创新与实践 激发学生通过项目或小组讨论，设计简单的人工智能应用方案。 引导学生运用学到的知识，进行人工智能领域的简单实验或编程实践。 三、情感态度与价值观 科技伦理意识 通过讨论人工智能的伦理问题，培养学生的科技伦理意识。 强调人工智能技术在改善人类生活中的积极作用，同时警惕可能带来的问题。 社会责任与创新精神 倡导学生积极参与人工智能知识的学习和探索，提高对未来技术的适应能力。 鼓励学生思考如何利用人工智能技术为社会作出贡献，培养创新精神和责任感。
学习重难点 教学重点 一、人工智能的产生与发展 人工智能的历史进程 “三盘对弈”事件及其对人工智能发展的影响。 达特茅斯会议及人工智能术语的提出。 人工智能技术在中国的发展，包括吴文俊院士的贡献。 人工智能技术的应用与特征 人工智能在智能网络、智能设备、智能软件等方面的应用。 深度学习、跨界融合、人机协同等新特征。 人工智能的未来趋势 人工智能作为未来经济发展的新引擎和产业变革的核心驱动力。 人工智能对未来社会和生活的潜在影响。 二、感受人工智能的魅力 人机交互技术 语音交互、情感交互、体感交互等技术原理和应用。 图像与生物特征识别 图像识别技术基础。 生物特征识别技术及其在安全认证中的应用。 自然语言处理与机器学习 自然语言处理在机器翻译、语义理解、问答系统中的应用。 机器学习和深度学习在人工智能中的核心作用。 教学难点 一、人工智能概念的深入理解 复杂理论的简化 如何将复杂的人工智能理论以浅显易懂的方式呈现给学生。 历史与现实的联系 帮助学生理解人工智能的发展历程与其现状之间的联系。 二、技术应用的多样性 跨学科技术的理解 理解人工智能技术在不同领域（如医疗、教育、交通）的应用。 技术实现的复杂性 解释机器学习和深度学习的技术细节，特别是算法和模型训练。 三、伦理与社会影响 科技伦理意识的培养 讨论人工智能的伦理问题，如隐私保护、数据安全等。 社会责任感的培养 培养学生对人工智能技术在社会中承担责任的认识。
教学方法 一、讲授法与演示法结合 理论讲解 系统性地讲解人工智能的定义、发展历程和未来趋势。 解释人工智能技术如机器学习、深度学习的原理及其应用。 案例演示 通过实际案例（如阿尔法围棋、智能监控等）展示人工智能的应用。 利用多媒体资料（如视频、图表）直观呈现人工智能技术的实际效果。 二、互动式教学 问题引导 提出开放性问题，激发学生对人工智能的兴趣和思考。 鼓励学生提问，形成师生互动，加深理解。 小组讨论 学生分组探讨人工智能的伦理问题、技术难点等。 通过讨论，培养学生的批判性思维和创新能力。 三、实践操作 实验环节 安排学生使用简单的人工智能工具或平台进行实验。 指导学生完成基本的机器学习模型训练。 项目设计 鼓励学生设计并实施小型人工智能项目。 提供必要的技术和资源支持，培养学生的实践能力。 四、案例分析法 成功案例分析 分析人工智能在不同领域（如医疗、教育、交通）的成功应用。 讨论这些案例的技术实现和社会效益。 失败案例剖析 研究人工智能项目中的失败案例，总结经验教训。 引导学生思考如何避免类似问题，提高项目成功率。 五、跨学科教学 整合知识 将计算机科学、数学、哲学等多个学科的知识融合。 帮助学生从不同角度理解人工智能的影响和应用。 邀请专家讲座 定期邀请人工智能领域的专家进行专题讲座。 通过专家的经验分享，拓宽学生的视野。
课前准备 教学准备 一、教材与资源准备 教材研读：深入理解教材内容，包括人工智能的发展历程、技术原理及其应用。 资料收集：搜集相关的案例、最新研究成果，以便丰富课堂内容。 二、教学设计 教学目标明确：确定学生应达到的知识理解和技能应用水平。 教学流程规划：设计课程的导入、发展、高潮、总结各阶段，确保教学内容的逻辑性和连贯性。 三、教学工具与方法选择 教学工具准备：准备多媒体设备、教学软件、实物展示等。 教学方法选择：决定采用讲授、互动、实践等教学方法的比例和顺序。 四、学生准备 了解学生情况：了解学生的背景知识和兴趣点，调整教学内容。 预习指导：提供预习材料，指导学生如何进行有效的课前准备。 五、环境与氛围营造 教室布置：确保教室布局适合交流和实践操作。 氛围营造：创造积极、开放、鼓励创新和提问的学习氛围。 知识点准备 一、人工智能基础理论 定义与特点：掌握人工智能的定义、核心特点和发展历程。 技术原理：深入了解机器学习、深度学习等技术的工作原理。 二、人工智能应用领域 行业案例：收集人工智能在医疗、教育、交通等领域的应用案例。 技术前沿：了解最新的人工智能技术进展和趋势。 三、人机交互技术 交互方式：熟悉语音交互、图像识别、生物特征识别等人机交互技术。 技术实现：了解这些交互技术背后的实现逻辑和关键技术。 四、伦理与社会影响 伦理问题：思考人工智能带来的伦理挑战和社会问题。 责任与担当：引导学生思考如何作为未来的技术开发者和使用者承担社会责任。
教学媒体 一、多媒体演示设备 投影仪：展示课程PPT、视频资料和重要图表。 电子白板/智能黑板：用于实时绘图、标注和解释复杂概念。 二、计算资源 电脑/平板：教师用于控制教学内容展示和学生互动环节。 云平台/在线协作工具：提供实验环境，支持大型数据处理和模型训练演示。 三、音频设备 麦克风和音箱：确保语音交互演示和课堂讨论的声音清晰传达。 四、互动工具 投票器或手机互动软件：进行课堂调查或即时反馈。 虚拟现实(VR)头盔：用于展示人工智能在虚拟现实中的应用（如有条件）。 五、实验与模拟软件 机器学习软件平台：如TensorFlow、PyTorch等，用于演示简单的机器学习模型训练。 仿真软件：模拟复杂的人工智能系统操作，帮助学生理解技术实现。 六、录播设备 视频录制设备：记录整堂课的教学内容，方便学生课后复习。
教学过程
教学环节 教师活动设计 学生活动设计 设计意图
活动一： 创设情境 生成问题 展示与解释考纲中关于人工智能的基本定义、发展历程和关键技术的要求。 使用PPT呈现考纲要点，强调考试的重点和难点。 记录教师展示的关键考纲内容。 提出疑问，尤其是对考纲中不明确或难以理解的部分。 使学生明确学习目标和考试要求，有针对性地准备。 通过互动解疑，增强学生对复杂概念的理解。
活动二： 调动思维 探究新知 使用多媒体工具回顾人工智能的基础概念，如机器学习、深度学习等。 通过图解和实例加深学生对重要概念的理解。 积极参与课堂讨论，回答教师提出的相关问题。 在小组内分享自己对这些概念的理解和疑问。 加强学生对核心概念的掌握，为深入理解和应用打下坚实基础。 促进同学之间的知识共享和互助学习。
活动三： 调动思维 探究新知 分发近年的真题，并引导学生分析题型和解题策略。 现场演示一道题的完整解答过程，包括思路梳理和答题技巧。 独立尝试解决一部分真题，然后在小组内讨论答案和解题思路。 向教师提问自己在解题过程中遇到的具体问题。 通过实战训练，提高学生的应试能力和解题速度。 让学生了解考试常见的题目类型和难度，提前适应考试环境。
活动四： 巩固练习 素质提升 提供针对性的练习题，涵盖本节课讲解的关键点。 走动课堂，即时回应学生在做练习时遇到的问题。 独立完成练习题，并自我检查答案。 与同伴互相检查对方的练习成果，进行讨论和修正。 通过即时练习巩固学生对知识点的掌握。 培养学生的自主学习能力和批判性思维能力。
课堂小结 作业布置 课堂小结 人工智能的产生与发展：从1956年达特茅斯会议提出概念，到“三盘对弈”引发的三次发展高潮，再到我国在AI领域的显著进展。 人工智能的定义与应用：利用数字计算机或其控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，具备感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的能力。 人工智能的特征：深度学习、跨界融合、人机协同和自主操控等新特征。 人工智能技术的广泛应用：人脸识别、语音识别、机器翻译等日常生活中的应用，以及人机交互、图像识别、自然语言处理等技术领域的发展。 核心概念复习：机器学习和深度学习作为人工智能继续前进的核心技术。 作业布置 思考题：结合本章内容，简述人工智能的定义及其对你生活的影响。 实务操作：选择一个生活中常见的人工智能应用（如智能语音助手、自动驾驶等），描述其工作原理并分析其背后的技术。 案例分析：阅读《人工智能标准化白皮书（2018版）》的相关部分，总结中国在人工智能领域的研究和应用现状。 小组讨论：每组选择一种人工智能技术（如自然语言处理、图像识别等），讨论其优势、局限及未来发展趋势，并分享给全班。
板书设计 4.1 认识人工智能 4.1.1 人工智能的产生与发展 定义及背景 人工智能（AI）术语在1956年美国达特茅斯会议上提出。 中国电子技术标准化研究院《人工智能标准化白皮书（2018版）》定义AI。 发展阶段 国际跳棋程序中的“机器学习”概念。 深蓝结合知识库和搜索算法。 阿尔法围棋推动深度学习。 我国进展 吴文俊院士的“吴氏方法”。 语音识别、视觉识别等世界先进水平。 特征与应用 深度学习、跨界融合、人机协同、自主操控。 中文信息处理、智能监控、生物特征识别等实际应用。 4.1.2 感受人工智能的魅力 人机交互技术 键盘、鼠标、话筒、操纵杆等人机交互设备。 语音交互、情感交互、体感交互、脑机交互等。 图像与生物特征识别 以图像主要特征为基础进行识别。 生物特征识别技术（指纹、虹膜、人脸等）。 自然语言处理 机器翻译、语义理解、问答系统。 实现人与计算机之间用自然语言有效通信。 机器学习与深度学习 训练数据，预测模型，指导预测。 深度神经网络学习，提升分类和预测准确性。
教学反思 在本次课程中，我带领学生们走进了智能时代，重点认识了人工智能的发展以及其在生活中的应用。通过互动讨论和实例分析，我努力使学生们不仅理解人工智能的基本概念，而且能够感受到人工智能技术在日常生活中的真实影响。 课程设计及实施情况： 人工智能的产生与发展：我以“三盘对弈”作为引入，详细讲述了人工智能从简单机器学习到深度学习的发展历程，并强调了中国在人工智能领域的贡献和进步。这部分内容引起了学生们极大的兴趣，特别是提到吴文俊院士的“吴氏方法”时，学生们表现出了浓厚的国家自豪感。 人工智能的应用领域：在介绍人工智能应用时，我利用了图像识别和生物特征识别技术的例子，如指纹签到，让学生们直观地了解了人工智能技术的实际应用。通过这些生动的案例，学生们能够更清晰地看到人工智能技术如何具体影响我们的生活。 交互与反馈：在讲解人机交互技术时，我设置了一个小环节，让学生们使用智能手机体验语音识别功能，实践操作帮助学生们更好地理解了语音交互的过程。此外，我还鼓励学生们在课堂上提问和发表自己的见解，增加了课堂的互动性。 存在的问题及改进措施： 技术理论深度：由于时间限制，对于一些技术原理我只能进行简略的介绍，未能深入讲解。未来可以考虑分专题进行深入研究，或者增加课外学习资源，如推荐相关书籍、研究文章等，以便学生能有更多的自学机会。 学生参与度：尽管课堂上有一定的互动，但仍有部分学生在课堂上表现较为被动。今后可以通过小组合作项目或实际编程练习来提高学生的参与度和兴趣。 实际应用演示：虽然使用了手机的语音识别功能作为演示，但更多元化的AI工具和平台的展示会更有助于学生理解。计划在未来的课程中集成更多类型的AI演示，如简单的机器学习模型训练，以增强学生的实践经验。 总结： 通过本次课程，学生们对人工智能有了基本的认识，并激发了他们对科技的兴趣。他们开始思考如何将所学知识应用于未来的学习和职业生涯中。作为教师，我也深感责任重大，需要不断更新自己的知识体系，以引导学生们在快速发展的人工智能领域中不断探索和前进。