第4章走进智能时代4.2利用智能工具解决问题 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4.2利用智能工具解决问题 课 型 班课 课 时 1
授课班级 高一1班
学习目标 4.2.1 人工智能平台中的智能工具 知识理解：学生能够描述人工智能平台的重要性以及我国在人工智能领域的发展规划和目标任务。 技能应用：学生能够登录人工智能平台，探索并使用其中的智能工具来解决实际问题。 分析能力：学生能够通过实例分析，理解不同人工智能平台（如自动驾驶、城市大脑等）的研发成果如何帮助解决特定领域的问题。 批判性思维：学生能够评估人工智能工具的有效性和局限性，并提出可能的改进措施。 4.2.2 编程开发智能工具 编程知识：学生能够理解使用Python语言开发人工智能工具的基本过程，包括安装必要的库和语料库。 实践操作：学生能够通过实际操作，使用Python调用ChatterBot库来创建简单的对话机器人。 创新思维：学生能够思考并实现如何训练对话机器人以响应特定语言（如中文）的输入，增强机器人的语言处理能力。 问题解决：学生能够自主发现在使用智能工具过程中遇到的问题，并利用已有的资源和信息寻找解决方案。 技术应用：学生能够展示如何将开发的智能工具应用于解决现实生活中的具体问题，比如客户服务自动化、信息查询等。
学习重难点 4.2.1 人工智能平台中的智能工具 教学重点： 认识人工智能平台： 强调我国在人工智能领域的发展规划，包括《新一代人工智能发展规划》的主要目标和任务。 平台上的智能工具： 介绍各类人工智能开放创新平台（如自动驾驶、城市大脑等）及其功能和应用领域。 实际应用案例： 通过实例展示如何使用这些平台上的智能工具解决具体问题，增强学生理解和应用能力。 教学难点： 技术理解： 学生可能难以理解人工智能平台中各种复杂技术的概念和运作机制。 实际应用联系： 将抽象的平台技术与实际可操作的应用场景相联系，使学生能够理解技术的实际应用价值。 4.2.2 编程开发智能工具 教学重点： Python在AI开发中的应用： 讲解Python语言在人工智能开发中的优势和广泛应用，例如多平台运行和丰富的库支持。 实战操作： 指导学生实际操作使用Python调用ChatterBot等库来创建和训练简单的对话机器人。 编程实践与理论结合： 通过具体的编程示例，帮助学生理解机器学习和语料库在开发智能工具中的重要性。 教学难点： 编程技能： 初学者可能对Python编程及人工智能库的使用感到陌生，需要从基础讲起。 机器学习概念的理解： 学生可能难以把握机器学习模型的训练过程及其逻辑。 调试与问题解决： 在实际编程过程中，学生可能遇到各种错误和问题，教师需要引导学生学会自主调试和解决问题。
教学方法 讲授法：通过教师的讲解来介绍人工智能平台的发展背景、国家规划以及各类智能工具的功能和应用。 案例分析法：使用具体的实例（如自动驾驶、城市大脑等平台）来展示人工智能技术在解决实际问题中的应用，帮助学生理解抽象概念。 实践操作法：指导学生实际操作编程开发对话机器人的过程，包括安装库、编写代码和训练模型，使学生通过动手实践来深化理解。 互动教学法：在编程实践环节中，鼓励学生提出问题并积极参与讨论，教师根据学生的反馈进行适时指导。 任务驱动法：通过设定具体的编程任务（如开发一个对话机器人），激发学生的学习动机，培养学生解决问题的能力。 自主学习法：鼓励学生在课后继续探索其他人工智能工具或库的使用，培养自主学习和持续学习的能力。 多媒体教学法：利用幻灯片、视频演示等多媒体工具，直观展示人工智能工具的运作和效果，增强教学的生动性和趣味性。 小组合作学习：在实践操作环节中，鼓励学生分组合作，共同完成任务，通过团队合作来提高解决问题的效率和质量。 反思与总结：在课程结束时，引导学生进行反思和总结，巩固学到的知识，思考如何将所学应用于未来的学习和生活中。
课前准备 课程设计： 制定教学目标，明确学生通过本节课需要掌握的知识点和技能。 设计教学流程，包括讲授、示例展示、实操练习和互动讨论的时间分配。 教材和资源准备： 准备教学PPT，详细介绍人工智能平台的发展历程、平台功能以及智能工具的应用实例。 搜集和整理相关的国家政策文件，如《新一代人工智能发展规划》。 准备自动驾驶、城市大脑等人工智能平台的案例研究材料。 编程环境搭建： 确保教学用的计算机已经安装Python环境以及所需的库（ChatterBot和ChatterBot Corpus）。 准备安装指南和故障排除文档，以帮助学生在安装过程中遇到的问题。 实际操作演示： 编写和测试一个简单的对话机器人示例代码，确保无错误，并可用作课堂演示。 准备详细的代码解析和注释，帮助学生理解每一步的功能和目的。 练习和项目作业： 设计相关的练习题，让学生探索不同人工智能平台的使用。 准备一个小型项目作业，例如让学生使用特定平台解决一个实际问题或开发一个简单的对话机器人。 互动和评估： 设计课堂互动环节，如提问、小组讨论和思考题。 准备评估标准，以便课后对学生的练习和项目进行评估。 备份计划： 准备在线资源的链接，以防教室技术设备出现问题时可以采用在线教学方式。 设置问答时间，解答学生在学习和操作过程中的疑问。
教学媒体 投影仪和屏幕： 教师通过投影仪展示教学内容，包括《新一代人工智能发展规划》的关键点、人工智能平台的示例以及编程开发智能工具的步骤。 计算机和编程环境： 学生使用的计算机需安装Python环境及相关的库（如ChatterBot和ChatterBot Corpus），以便进行实际的编程操作和开发对话机器人。 教学PPT： 详细制作的教学PPT用于辅助讲解理论概念、技术细节和操作步骤，帮助学生更好地理解和吸收知识。 代码编辑器： 如Notepad++、PyCharm等，用于编写和编辑Python代码，开发对话机器人。 命令行工具： 在安装Python库时使用命令行工具执行pip命令，学生需要了解如何在实际环境中安装和使用Python库。 互动工具： 如问答环节、小组讨论或在线调查工具，用于增加课堂互动性，促进学生思考和交流。 实例演示： 教师提前准备的对话机器人示例代码，可以在课堂上直接运行，展示实际效果。 教学平台或资源链接： 提供相关的教学视频、文档和在线资源的链接，供学生课后参考和学习。 数据库： 默认创建的SQLite数据库用于存储对话机器人的训练数据和对话记录。 操作系统： 由于Python的跨平台特性，macOS、Windows、Linux等操作系统均可用于本节课的编程实践部分。
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 通过一个引人入胜的故事或情境，展示人工智能在日常生活中的应用，如自动驾驶汽车在复杂交通中的决策过程。 提出问题，引导学生思考人工智能如何在该情境下解决问题，例如：“自动驾驶汽车是如何使用智能工具来避免交通事故的？” 聆听故事或观看情境演示，理解人工智能技术的应用背景。 讨论并回答教师提出的问题，思考人工智能技术的实际应用。 通过创设情境，激发学生的兴趣和好奇心，让学生认识到人工智能技术的实际价值和应用前景，为后续的学习打下基础。
活动二： 调动思维 探究新知 介绍《新一代人工智能发展规划》的主要内容，强调国家对AI技术的重视和发展目标。 讲解人工智能开放创新平台的五大方向，如自动驾驶、城市大脑等，并展示这些技术如何转化为实际应用。 听取教师对《新一代人工智能发展规划》的介绍，理解国家层面的战略部署。 观看视频或案例分析，了解人工智能平台的具体应用和技术创新。 使学生了解人工智能技术的发展背景和国家战略，认识AI技术的广泛应用，增强学习的目的性和实用性。
活动三： 调动思维 探究新知 解释Python语言在AI开发中的优势，包括多平台运行和丰富的库支持。 演示如何使用ChatterBot库和ChatterBot Corpus库创建一个简单的对话机器人。 记录Python在AI开发中的优势，理解为什么Python适用于AI开发。 观察教师演示的对话机器人编程过程，理解代码的基本结构和功能。 通过具体示例，让学生了解编程开发智能工具的过程，提高学生对AI技术的实践能力和兴趣。
活动四： 巩固练习 素质提升 安排学生进行编程实践，指导学生使用Python和ChatterBot库开发自己的对话机器人。 提供额外的挑战任务，如改进对话机器人的响应质量或添加新的功能。 独立编写代码，创建属于自己的对话机器人，并进行测试和调试。 尝试完成挑战任务，提升对话机器人的功能和性能。 通过实际操作，巩固学生对编程和AI技术的理解，提高学生的创新能力和解决问题的能力。
课堂小结 作业布置 课堂小结 智能工具的发展：我们了解了人工智能技术的快速发展及其在多个领域的应用，包括自动驾驶、城市大脑、医疗影像等。这些技术展示了AI如何帮助解决复杂问题，并提高生活质量和工作效率。 《新一代人工智能发展规划》：强调了中国政府对AI技术的高度重视，以及推动AI科技创新和应用的决心。这一规划为AI的未来发展方向提供了明确的指导。 Python与AI开发：探讨了使用Python语言在AI开发中的优势，如多平台兼容性和强大的数据处理及机器学习库支持，使它成为AI开发的首选语言之一。 实战案例：通过创建一个简单的对话机器人，“Candice”，我们学习了如何使用ChatterBot和ChatterBot Corpus库。这不仅展示了编程开发智能工具的过程，也让我们体验了从零开始构建和训练AI模型的过程。 作业布置 编程实践： 使用Python和ChatterBot库，尝试开发另一个对话机器人。这次，请尝试使用中文数据集进行训练（chatterbot.corpus.chinese）。 确保测试你的机器人能够理解并适当响应不同的输入。 思考题： 在开发对话机器人的过程中，你遇到了哪些挑战？你是如何解决的？ 你认为未来智能工具会怎样进一步发展，尤其是在改善人机交互方面？ 拓展阅读： 阅读关于其他智能工具的文章，例如推荐系统、图像识别工具等，并简要概述其工作原理。
板书设计 4.2 利用智能工具解决问题 4.2.1 人工智能平台中的智能工具 发展背景: 人工智能技术快速发展 智能工具日益增多，使用便捷 国家规划: 2017年《新一代人工智能发展规划》 构建开放协同的AI科技创新体系 建设安全便捷的智能社会 构建高效智能化基础设施体系 军民融合、智能经济、重大科技项目布局 开放创新平台: 2018年公布，包括自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音、智能视觉等 主力方向：大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能、自主智能系统 系统性、前瞻性任务布局：基础理论、支撑体系、关键技术、创新应用 4.2.2 编程开发智能工具 编程语言选择: Python：多平台运行、强大的数据处理库、丰富的第三方库 优势: 可以自主开发智能工具，提高灵活性 示例: 开发对话机器人 安装ChatterBot库和ChatterBot Corpus库 创建对话机器人“Candice” 训练数据：英文（chatterbot.corpus.english）或中文（chatterbot.corpus.chinese） 实践操作: 编写、运行chat.py程序 与“Candice”进行对话 理解对话机器人的工作原理和训练过程 作业布置： 尝试使用Python和ChatterBot库开发一个新的对话机器人，并进行中文数据集的训练。 思考并回答：在开发过程中遇到哪些挑战？如何解决这些挑战？ 拓展阅读：查阅关于其他智能工具的文章，如推荐系统、图像识别工具等，并撰写简要报告。
教学反思 4.2 利用智能工具解决问题 4.2.1 人工智能平台中的智能工具 在本章的教学过程中，我注意到学生对人工智能平台中智能工具的多样性和实用性表现出极大的兴趣。通过介绍我国《新一代人工智能发展规划》的核心内容，学生们认识到了国家对AI技术的重视和发展的宏观战略。讨论2018年国家公布的新一代人工智能开放创新平台时，学生们对自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音、智能视觉等领域的应用前景感到兴奋，这为他们未来的学习和职业规划提供了新的视角。 通过展示这些平台已经发布的研发成果和应用案例，学生们了解到人工智能技术如何解决实际问题，激发了他们探索和使用这些智能工具的兴趣和动力。 4.2.2 编程开发智能工具 在介绍Python语言在AI开发中的优势时，我强调了其多平台运行能力、强大的数据处理库和丰富的第三方库，这有助于学生理解为何Python成为AI开发的首选语言之一。通过实际演示如何使用Python调用ChatterBot库和ChatterBot Corpus库来创建对话机器人，学生们不仅学会了编程技能，还体验了从零开始构建和训练AI模型的过程。 然而，我也发现教学中存在一些挑战。由于人工智能工具的开发和使用通常需要大量的前期数据训练，一些学生在理解和操作过程中感到困惑。我意识到在未来的教学中，需要更多地关注学生的个别差异，提供更个性化的指导和支持。 教学改进建议 增加实操环节: 在理论讲解的基础上，增加更多实践操作的机会，让学生亲手体验智能工具的开发和训练过程。 个性化教学: 根据学生的学习进度和兴趣，提供不同难度和方向的编程任务，确保每个学生都能在自己的节奏中学习。 拓展阅读材料: 为感兴趣的学生提供额外的阅读材料，包括AI技术的最新发展、高级应用案例等，帮助他们拓宽知识视野。 促进交流与合作: 鼓励学生之间进行知识分享和项目合作，以培养他们的团队协作能力和解决实际问题的能力。 通过本次教学反思，我认识到在教授人工智能平台和编程开发智能工具时，需要平衡理论知识与实践操作，注重学生的个性化需求，并提供更多互动和合作的学习机会。这将有助于提高学生的技术技能，同时激发他们对人工智能领域的持续兴趣和探索。