第1章人工智能概述1.2工智能发展历程和现状 教案（表格式）-高中教学同步《信息技术-人工智能初步》(教案）（人教-中图版2019）

《信息技术-人工智能初步》教案
课 题 第1章人工智能概述1.2工智能发展历程和现状 课 型 班课 课 时 1
授课班级 高一1班
学习目标 了解人工智能的发展历程，包括三个主要阶段和每个阶段的关键事件和技术进展。 掌握人工智能从早期尝试到符号推理、从专家系统到知识工程、再到大数据与深度学习的发展脉络。 认识人工智能发展中的重要人物、理论和模型，如艾伦·纽厄尔、赫伯特·西蒙的“逻辑理论家”及“通用问题求解机”，弗兰克·罗森布拉特的感知机模型，以及深度学习的突破性算法。 理解人工智能的现状，包括智能接口技术研究、大规模并行计算、大数据和深度学习等领域的最新进展。 探讨人工智能的未来发展趋势，包括技术融合、人机协作增强和自主智能系统的创建。 思考人工智能对社会、经济、文化等方面的影响，以及在解决复杂问题中的潜在作用和挑战。
学习重难点 教学重点： 人工智能的起源与发展：重点讲解达特茅斯会议的历史意义，以及人工智能发展的三个主要阶段：从早期尝试到符号推理、从专家系统到知识工程、从大数据到深度学习。 关键技术和里程碑：介绍在人工智能发展过程中的关键技术和里程碑事件，如搜索算法、逻辑理论家、专家系统DENDRAL、LISP和PROLOG编程语言、MACSYMA等。 深度学习的兴起与影响：阐述深度学习如何成为人工智能领域的重要突破，以及它在图像识别、自然语言处理等领域的应用和影响。 人工智能的现状与趋势：讨论当前人工智能技术在智能接口、大规模并行计算、大数据和深度学习方面的最新进展，以及人工智能发展的三大趋势。 教学难点： 理解和掌握人工智能的历史脉络：学生需要理解人工智能发展的不同阶段及其背后的技术和社会背景，这需要较强的历史和技术综合理解能力。 深度学习原理的理解：深度学习是当前人工智能的核心技术之一，其复杂的网络结构和学习机制对学生的理解构成挑战。 人工智能伦理和未来展望：探讨人工智能对社会的影响、潜在的风险以及如何构建负责任的人工智能，这涉及到跨学科的知识和对未来趋势的洞察力。 人工智能与其他学科的交叉融合：人工智能的发展不仅仅局限于技术层面，它与哲学、心理学、经济学等多个学科有着紧密的联系，理解这种交叉融合对于学生来说是一个挑战。
教学方法 历史回顾法：通过回顾人工智能的发展历程，从达特茅斯会议开始，讲述了人工智能从初期到现代的各个发展阶段。这有助于学生理解人工智能的发展脉络和技术进步。 案例分析法：介绍了多个重要的人工智能项目和研究成果，如逻辑理论家、感知机模型、MYCIN系统等，以及这些成果背后的科学家和他们的贡献。这种方法可以加深学生对人工智能技术和理论的理解。 图表辅助教学：使用图表（如图1.2.2）来直观展示人工智能发展的关键节点和重要人物，帮助学生更好地记忆和理解课程内容。 技术演进讲解：详细解释了从早期的基础算法到现代的深度学习和大数据处理技术的演进过程。通过讲解技术的逐步发展和改进，学生能够明白当前技术是如何基于以往技术建立起来的。 趋势预测与展望：分析了人工智能的未来发展趋势，包括混合增强人工智能和自主无人系统的发展前景。这不仅增加了课程的前瞻性，也能激发学生对未来技术的兴趣和思考。 交叉学科关联：强调了人工智能与其他科学领域的交叉融合，说明人工智能不是一个孤立发展的领域，而是与多个学科相互影响和促进的。 实际应用示例：通过介绍人工智能在图像识别、自然语言处理等领域的应用，使学生能够看到理论知识在实际中的应用，增强学习的实践意义和职业相关性。
课前准备 明确教学目标 让学生了解人工智能（AI）的基本概念、发展历程和现状。 使学生理解AI发展过程中的重要里程碑和转折点。 培养学生对于AI未来发展趋势的认识和思考能力。 教学资源准备 收集与AI发展历程和现状相关的历史资料、图片、视频等。 准备演示文稿、多媒体设备等教学辅助工具。 准备小测验和课后作业的素材和模板。
教学媒体 幻灯片演示：制作包含文字、图片、图表和时间线的幻灯片，用于展示人工智能的发展阶段、关键人物、重要事件和里程碑技术。 视频资料：播放关于人工智能历史和现状的纪录片片段，或者介绍关键技术的动画视频，以增强学生的视觉体验和理解。 图表和时间线：使用图表来展示人工智能技术的演变，例如专家系统的进化、深度学习的发展等。时间线可以帮助学生直观地理解人工智能的历史脉络。 互动软件：利用互动软件或在线平台，让学生参与到人工智能相关的模拟实验或小游戏中，如简单的神经网络训练、搜索算法模拟等。 实物展示：如果有条件，可以展示早期的计算机硬件、编程书籍或人工智能相关的老式设备，增加课程的实感性。 案例分析：提供人工智能在不同领域应用的案例，如医疗诊断、自动驾驶汽车等，通过实际案例分析加深学生对人工智能实际应用的理解。 讨论平台：利用在线讨论平台或社交媒体群组，鼓励学生在课后继续讨论和分享有关人工智能的话题，促进深入学习和思考。 文献资料：提供相关的学术论文、书籍章节或其他阅读材料，供学生进一步研究和探索。
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 导入：简要介绍人工智能（AI）的定义和应用领域，引起学生兴趣。 展示图片或视频：展示AI在实际应用中的例子，如AlphaGo、智能机器人等。 提问：你们对人工智能了解多少？它的发展历程是怎样的？现在有哪些主要的研究方向？ 观看图片或视频，了解AI的应用实例。 思考并回答老师的问题，分享自己对AI的理解。 激发学生的学习兴趣，引导学生思考AI的概念和应用。 通过提问，了解学生对AI的已有认知，为后续教学做铺垫。
活动二： 调动思维 探究新知 介绍AI发展历程的第一阶段，包括标志性成果和事件。 展示相关图片或案例，如逻辑理论家、LISP语言等。 讲解这一阶段的主要特色、成就与局限。 听讲并观看展示内容，理解AI第一阶段的发展历程。 思考并讨论这一阶段AI技术的主要贡献和存在的问题。 让学生了解AI发展的历史脉络，理解早期AI技术的特点。 培养学生的分析和批判性思维能力。
活动三： 调动思维 探究新知 分别介绍AI发展历程的第二、三阶段，包括标志性成果和事件。 对比不同阶段的特点，突出AI技术的进步和变革。 讲解当前AI的发展现状和主要趋势。 听讲并观看展示内容，理解AI第二、三阶段的发展历程。 思考并讨论不同阶段AI技术的异同点和发展趋势。 预测未来AI技术可能的发展方向和应用领域。 加深学生对AI发展历程的理解，认识AI技术的变革和创新。 培养学生的未来视野和创新意识。
活动四： 巩固练习 素质提升 设计练习题目，如选择题、填空题、案例分析题等，考查学生对AI发展历程和现状的掌握程度。 提供相关资料和参考书籍，鼓励学生自主学习和深入研究。 组织小组讨论或班级分享会，让学生展示自己的学习成果和观点。 完成练习题目，检验自己的学习成果。 查找相关资料和参考书籍，自主学习和深入研究AI技术。 参与小组讨论或班级分享会，分享自己的学习心得和观点。 通过练习巩固所学知识，提高学生的记忆和理解能力。 培养学生的自主学习能力和研究精神。 通过分享和交流，提高学生的表达能力和沟通能力。
课堂小结 作业布置 课堂小结 在今天的课程中，我们深入探讨了人工智能（AI）的发展历程及其现状。我们从1956年的达特茅斯会议开始，追溯了AI从确立为一门学科到成为当今科技发展前沿的轨迹。我们了解到，AI的发展经历了三个主要阶段：从早期的符号推理到专家系统，再到当前的大数据和深度学习时代。 在第一阶段，我们见证了诸如LISP和PROLOG等编程语言的诞生，以及感知机模型的提出。然而，这一时期的繁荣伴随着对计算复杂性的认识和对人工智能研究的质疑，导致了第一次“寒冬”。 进入第二阶段，专家系统和知识工程成为焦点，MYCIN和PROSPECTOR等系统的出现标志着AI在特定领域内的实用性。尽管如此，这一时期也暴露出了知识表示和推理机制的局限性。 第三阶段，随着互联网的兴起和计算能力的飞速提升，大数据和深度学习引领了AI的复兴。深度学习不仅在传统领域取得突破，如图像识别和人机博弈，也在新兴领域，如自动驾驶和自然人机交互，展现出巨大的潜力。 目前，AI正朝着更高的自主性和智能性发展，同时人类的角色也在不断演变，从单纯的制造者转变为智能系统的共同创造者和引导者。 作业布置 为了加深对人工智能发展历程和现状的理解，请同学们完成以下作业： 选择人工智能发展历程中的一个阶段，撰写一篇短文，概述该阶段的关键技术和成就，以及它对后续发展的影响。 调研当前AI在某个特定领域（如医疗、教育、交通等）的应用实例，分析其带来的变革和面临的挑战。 思考并讨论人工智能未来发展的三大趋势对你所学专业或未来职业规划的可能影响。 请在下周一之前提交作业，字数不少于800字。期待你们的深入分析和独到见解！
板书设计 1.2 人工智能发展历程和现状 一、人工智能的起源与早期发展 1956年达特茅斯会议：人工智能作为一门学科的确立，为后续发展奠定基础。 早期成果： 智能搜索算法（深度优先、广度优先） 逻辑理论家与通用问题求解机 感知机模型 DENDRAL专家系统 LISP和PROLOG编程语言 MACSYMA数学推理程序 吴氏方法 二、人工智能的起伏与发展 第一阶段：符号推理时代 基于数理逻辑的符号知识表示与推理 自然语言处理、专家系统、定理自动证明与自动推理的成就 神经网络与贝叶斯方法的萌芽 明斯基与佩珀特的《感知机》对神经网络研究的冲击 计算复杂性理论的建立与人工智能的第一次“寒冬” 第二阶段：专家系统与知识工程 导入人类专家知识，解决更复杂问题 新型专家系统的涌现（概率、模糊、演化、神经专家系统） MYCIN、EMYCIN、PROSPECTOR等代表性系统 基础研究进步，如神经网络、统计学习、并行信息处理 第五代计算机系统计划与人工智能的第二次发展浪潮 第三阶段：大数据与深度学习 互联网普及与新一代计算基础架构
教学反思 在本次课程中，我带领学生们一同走进了人工智能的发展历程，从达特茅斯会议的萌芽，到符号推理的兴起，再到知识工程的繁荣，直至如今深度学习的大放异彩。我们探讨了人工智能在不同阶段的核心技术、代表性成果以及面临的挑战。 回顾整个教学过程，我认为自己在以下几个方面做得比较好： 脉络清晰：我按照时间顺序，将人工智能的发展划分为三个阶段，并为每个阶段提炼了关键点，帮助学生建立起对人工智能发展历程的整体认识。 案例丰富：通过引入大量的实际案例，如早期的弈棋程序、专家系统MYCIN、深度学习算法AlexNet等，我使得抽象的概念变得具体而生动，有助于学生的理解和记忆。 互动良好：在授课过程中，我鼓励学生提问和发表见解，及时给予反馈和评价。这种互动不仅活跃了课堂气氛，也提高了学生的参与度和学习效果。 然而，我也意识到在教学过程中存在一些不足之处： 深度不够：由于课时限制，我在讲解某些知识点时可能过于表面化，未能深入剖析其背后的原理和机制。对于学有余力的学生来说，这可能无法满足他们的求知欲。 缺乏实践：人工智能是一门实践性很强的学科，但受限于实验条件和课时安排，我未能为学生提供足够的实践机会。这可能会影响到学生对所学知识的理解和应用。