高中信息技术_探识人工智能教学设计学情分析教材分析课后反思

《探识人工智能》教学设计
一、教学设计思想
《探识人工智能》是新课程标准中选择性必修《人工智能初步》的第一节课，本节课让学生通过人工智能的相关实验认识人工智能，了解人工智能的广泛应用，同时了解人工智能的发展历程，以及人工智能合理使用的信息社会责任意识，整体上引发学生对人工智能产生浓厚的学习兴趣和整体认识，为后续人工智能课程的学习做铺垫。

二、教学目标
1.知识与技能
（1）理解人工智能的概念；
（2）根据需求选择合适的人工智能工具对信息进行加工；
2.过程与方法
（1）通过实验吸引学生的学习兴趣，了解人工智能的大致工作原理；
（2）通过自主探究，了解信息的智能化加工类型和主要用途；
3.情感态度与价值观
（1）能体验人工智能技术在加工信息中的优势与局限；
（2）通过体验式学习，激发学生对于人工智能的学习热情；
（3）通过体验人工智能技术，正确认识人工智能软件的应用价值和意义。

三、教学重点及难点
重点：引导学生了解人工智能的概念和体验人工智能，思考其实
际应用价值；
难点：提升学生对人工智能的认识，培养正确的人工智能应用观；
四、教学方法
自主探究、任务驱动、小组合作交流；
五、教学辅助
软件：专家系统软件、重力四子棋软件、八数码难题求解程序；
资源：在线翻译网站资源、教学内容演示文稿、专题网页；
教学环境要求：计算机教室；
六、教学过程
七、教学评价
过程性评价：对课堂上学生参与讨论和发言进行及时评价，并根据实际情况进行引导和帮助；
学生自我评价：通过自我评价阶段的问题反思，自我检测课堂内容掌握情况；
总结评价：通过课堂练习和探讨阶段总结发言，检查学生对人工智能的理解程度。

学情分析
教学对象为高一下学期的学生，通过日常生活，学生已经知道人工智能这一词汇，对于什么是人工智能也有着自己的看法，但对人工智能的真正概念比较模糊，学生对人工智能既感到神秘，又充满好奇，教师需要引导学生探讨人工智能的含义以及体验应用，学会用一些人工智能的工具软件解决实际问题。

因此，本节课知识的传授避免有过深的理论概念，设计四个典型的人工智能实验让学生来体验，教师正好利用学生的好奇心激发他们进行本节课的探索，通过几个生动有趣的实验体验让学生感受人工智能的魅力，从而消除对该模块课程的神秘感，对后续学习起铺垫性作用。

通过本节的学习，整体力图做到激发学生兴趣，认识人工智能，对人工智能形成着整体的理解与把握。

效果分析
学生通过这几个体验感悟类的人工智能实验，体验到了人工智能给学习和生活带来的诸种便利和优势，在使用体验的过程中学生学会了观察和分析各种人工智能技术的基本工作原理或流程，使学生体验了人工智能相关工具并了解其工作原理和应用价值，本节课紧扣新课
标，遵循“技术”在“做中学”的学习认知规律，提升了学生信息素养与能力，但在课堂中学生讨论还不够深入。

教材分析
本节是教育科学出版社主编的信息技术选修《人工智能初步》模块第一单元的内容，是人工智能模块的第一节课，对后续人工智能课程有着引领的作用，教材内容主要涉及人工智能的含义、发展和应用领域，本节旨在帮助学生了解人工智能相关应用领域与工具，激发学生对人工智能的学习兴趣。

通过自主学习、自主体验、交流、讨论等形式，了解人工智能在社会生活中的广泛应用，拓展学生对人工智能的形态和内涵的认识，让学生们建立人工智能的概念。

人工智能涉及的领域很多，本节课挑选了具有典型代表性的模式识别、专家系统、机器翻译、人机博弈实验让学生体验，在实践中全面理解人工智能的含义。

本节课没有局限于教材，引入了生动有趣的四个实验内容，以丰富的实例充实教学内容，避免了单纯的理论介绍，并根据实际教学内容将原教材题目《初识人工智能》变为《探识人工智能》，突出本节课探究体验的特点。

评测练习
一、学习目标
1.了解人工智能的概念；
2.了解人工智能在生活中的典型应用；
3.学会根据需要选择合适的人工智能工具进行使用；
4.学会科学的使用人工智能技术为人类的发展做出贡献。

二、解决问题
三、自我反思
1、人工智能的主要应用有哪些？请列举说明。

2、说出模式识别的的基本工作原理。

四、练习题
1、人工智能的英文缩写是（）
A．IT B．AI C．IC D．AT
2、日照市多家超市都已经可以刷脸支付，刷脸支付主要体现的是（）
A．人脸识别 B．机器翻译 C．专家系统 D．自然语言处理
3、以下不属于人工智能具体应用的是（）
A．百度翻译 B．小区车牌识别 C．汽车自动驾驶 D．同声传译
4、以下不属于人工智能范畴的是（）
A．深度学习 B．智能客服 C．机器学习 D．人工降雨
5．住户把手指纹对着门的微电脑锁上，门就自动打开了，这其中主要应用了人工智能中的（）
A．图像识别技术 B．指纹识别技术 C．语音识别技术 D．字符识别技术五、课外讨论
2016年，主持人杨澜带领团队制作了“探寻人工智能”系列纪录片，为大众展现了当时最前沿的科技。

那时，有个问题始终萦绕在她脑中想去证实：我的工作会不会被取代？
请讨论：“人工智能”会抢了主持人的饭碗吗？
六、拓展阅读
1. 人工智能（Artificial Intelligence）——为机器赋予人的智能
人工智能在1956年由约翰·麦卡锡（John McCarthy）首次定义，涉及可以执行人类智能特征任务的机器。

虽然这很普遍，但它包括规划，理解语言，识别物体和声音，学习和解决问题等内容。

科学家将人工智能分为两类，一般和狭义。

人工智能，即能够做任何人类能力的计算机。

这与人工智能的局限性形成了鲜明对比。

在人工智能中，计算机可以做人类能做的事情，但只能在很窄的范围内 - 本·汤普森（Ben Thompson），战略研究员。

根据machinelearnings.co给出的定义，一般人工智能具有人类智能的所有特征，包括上述能力。

狭窄的人工智能展示了人类智慧的一些方面，并且可以做得非常好，但在其他方面缺乏。

一台擅长识别图像的机器，但没有别的东西，就是狭窄AI的一个例子。

2. 机器学习——一种实现人工智能的方法
机器学习的核心只是实现人工智能的一种方式。

阿瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）将其定义为“没有明确编程就能学习的能力。

”
您可以在不使用机器学习的情况下获得AI ，但这需要使用复杂的规则和决策树来构建数百万行代码。

因此，机器学习不是手动编码具有特定指令的软件例程来完成特定任务，而是一种“训练”算法的方式，以便它可以学习如何。

“训练”涉及向算法提供大量数据并允许算法自我调整和改进。

举一个例子，机器学习已经被用来大大改进计算机识别图像或视频中的对象的能力。

你收集了数十万甚至数百万张图片，然后让人类标记它们。

例如，人类可能会标记其中包含猫的图片与不包含猫的图片。

然后，该算法尝试构建一个模型，该模型可以准确地将图片标记为包含猫或不包含人类。

一旦准确度达到足够高，机器现在就“学会”了猫的样子。

3. 深度学习——一种实现机器学习的技术
深度学习是机器学习的众多方法之一。

其他方法包括决策树学习，归纳逻辑编程，聚类，强化学习和贝叶斯网络等。

深度学习的灵感来
自大脑的结构和功能，即许多神经元的互连。

人工神经网络（ANN）是模拟大脑生物结构的算法。

在人工神经网络中，存在“神经元”，其具有离散层和与其他“神经元”的连接。

每个图层都会选择要学习的特定要素，例如图像识别中的曲线/边缘。

正是这种分层深度学习了它的名称，深度是通过使用多个层而不是单个层来创建的。

课后反思
整个课堂是基于人工智能实验与体验的学习：在教师引导下开展实践探索；通过操作体验实践的过程，培养了学生的自主学习能力及大胆探索、相互协作的精神；整个教学设计遵循导学生成为实验的主动者、探索者，在自主实践中掌握双基、在合作中解决问题、在探究。