-粵教版（2019）高中信息技術必修一6.1認識人工智能教學設計科目授課時間節(jié)次--年—月—日（星期——）第—節(jié)指導教師授課班級、授課課時授課題目（包括教材及章節(jié)名稱）-粵教版（2019）高中信息技術必修一6.1認識人工智能教學設計課程基本信息1.課程名稱：粵教版（2019）高中信息技術必修一6.1認識人工智能

2.教學年級和班級：高一年級

3.授課時間：2023年10月25日星期三第2節(jié)課

4.教學時數(shù)：1課時核心素養(yǎng)目標1.培養(yǎng)學生的信息意識，使學生認識到人工智能在現(xiàn)代社會中的重要性。

2.增強學生的計算思維，通過案例分析和實踐操作，提升學生分析和解決問題的能力。

3.培養(yǎng)學生的創(chuàng)新精神，鼓勵學生在人工智能領域進行探索和嘗試，激發(fā)學生的創(chuàng)新潛能。

4.強化學生的社會責任感，引導學生正確看待人工智能的發(fā)展，關注其對社會的影響。學習者分析1.學生已經(jīng)掌握的相關知識：在進入本節(jié)課之前，學生可能已經(jīng)具備一些基本的計算機操作知識，如文字處理、表格制作等。部分學生可能對計算機科學的基礎概念有所了解，如二進制、數(shù)據(jù)結構等。

2.學生的學習興趣、能力和學習風格：高一年級學生對新知識充滿好奇，對信息技術課程有較高的興趣。學生的學習能力差異較大，部分學生具備較強的邏輯思維和動手操作能力，能夠快速理解和掌握新技能。學習風格上，有學生偏好理論學習，而另一些學生則更傾向于實踐操作。

3.學生可能遇到的困難和挑戰(zhàn)：由于人工智能是一個相對較新的領域，部分學生可能對其概念和原理感到陌生，理解上存在困難。此外，學生在實際操作中可能會遇到編程困難、算法復雜等問題。為了克服這些困難，教師需要提供清晰的講解和逐步的實踐指導，幫助學生逐步建立對人工智能的認識。教學資源-軟硬件資源：計算機實驗室，配備多媒體教學設備，包括投影儀、計算機等。

-課程平臺：學校信息平臺，用于發(fā)布教學資料和作業(yè)。

-信息化資源：人工智能相關的教學視頻、在線課程、案例研究文檔。

-教學手段：PPT演示文稿，教學軟件（如編程學習平臺、人工智能模擬軟件），實物教具（如人工智能模型或示例設備）。教學實施過程1.課前自主探索

教師活動：

-發(fā)布預習任務：通過在線平臺或班級微信群，發(fā)布預習資料（如PPT、視頻、文檔等），明確預習目標和要求。例如，要求學生預習人工智能的基本概念和發(fā)展歷程。

-設計預習問題：圍繞“人工智能的基本概念”，設計一系列具有啟發(fā)性和探究性的問題，如“人工智能的定義是什么？”“人工智能與機器學習的區(qū)別是什么？”等。

-監(jiān)控預習進度：利用平臺功能或學生反饋，監(jiān)控學生的預習進度，確保預習效果。例如，通過查看學生提交的預習筆記或思維導圖來評估預習情況。

學生活動：

-自主閱讀預習資料：按照預習要求，自主閱讀預習資料，理解人工智能的基本概念和發(fā)展歷程。

-思考預習問題：針對預習問題，進行獨立思考，記錄自己的理解和疑問。例如，學生可能會記錄下對“人工智能如何實現(xiàn)智能決策”的疑問。

教學方法/手段/資源：

-自主學習法：引導學生自主思考，培養(yǎng)自主學習能力。

-信息技術手段：利用在線平臺、微信群等，實現(xiàn)預習資源的共享和監(jiān)控。

作用與目的：

-幫助學生提前了解人工智能的基本概念，為課堂學習做好準備。

-培養(yǎng)學生的自主學習能力和獨立思考能力。

2.課中強化技能

教師活動：

-導入新課：通過展示人工智能在實際生活中的應用案例，如智能家居、自動駕駛等，引出“人工智能”課題，激發(fā)學生的學習興趣。

-講解知識點：詳細講解人工智能的核心概念，如機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等，結合實例幫助學生理解。例如，通過講解圖像識別的原理，展示如何通過神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)人臉識別。

-組織課堂活動：設計小組討論，讓學生探討人工智能的倫理問題，如隱私保護、就業(yè)影響等。

-解答疑問：針對學生在學習中產生的疑問，如“如何訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡？”進行及時解答和指導。

學生活動：

-聽講并思考：認真聽講，積極思考老師提出的問題。

-參與課堂活動：積極參與小組討論，分享自己對人工智能的理解和看法。

教學方法/手段/資源：

-講授法：通過詳細講解，幫助學生理解人工智能的核心概念。

-實踐活動法：設計小組討論，讓學生在實踐中應用所學知識。

-合作學習法：通過小組討論等活動，培養(yǎng)學生的團隊合作意識和溝通能力。

作用與目的：

-幫助學生深入理解人工智能的核心概念，掌握相關技能。

-通過實踐活動，培養(yǎng)學生的動手能力和解決問題的能力。

-通過合作學習，培養(yǎng)學生的團隊合作意識和溝通能力。

3.課后拓展應用

教師活動：

-布置作業(yè)：布置與人工智能相關的編程練習，如設計一個簡單的智能推薦系統(tǒng)。

-提供拓展資源：提供與人工智能相關的書籍、在線課程和學術論文，供學生進一步學習。

-反饋作業(yè)情況：及時批改作業(yè)，給予學生反饋和指導，如指出代碼中的錯誤或提出改進建議。

學生活動：

-完成作業(yè)：認真完成編程練習，鞏固課堂所學知識。

-拓展學習：利用老師提供的拓展資源，進行進一步的學習和思考，如閱讀相關論文或觀看在線課程。

教學方法/手段/資源：

-自主學習法：引導學生自主完成作業(yè)和拓展學習。

-反思總結法：引導學生對自己的學習過程和成果進行反思和總結。

作用與目的：

-鞏固學生在課堂上學到的知識點和技能。

-通過拓展學習，拓寬學生的知識視野和思維方式。

-通過反思總結，幫助學生發(fā)現(xiàn)自己的不足并提出改進建議，促進自我提升。知識點梳理1.人工智能概述

-人工智能的定義：人工智能是指使計算機系統(tǒng)具備類似人類智能的能力，包括感知、推理、學習和決策等。

-人工智能的發(fā)展歷程：從早期的符號主義到連接主義，再到目前的深度學習。

-人工智能的應用領域：包括圖像識別、語音識別、自然語言處理、自動駕駛等。

2.機器學習基礎

-機器學習的定義：機器學習是一種使計算機系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學習并做出決策或預測的方法。

-機器學習的基本類型：監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、強化學習。

-機器學習的主要算法：線性回歸、邏輯回歸、支持向量機、決策樹、隨機森林、K-最近鄰、神經(jīng)網(wǎng)絡等。

3.人工智能倫理

-人工智能倫理的定義：人工智能倫理是指在人工智能設計和應用過程中，關注人類利益和價值，確保人工智能的合理使用。

-人工智能倫理的主要問題：隱私保護、算法歧視、安全性、就業(yè)影響等。

-人工智能倫理的指導原則：公平、透明、可解釋、可控、以人為本等。

4.人工智能技術

-計算機視覺：圖像識別、目標檢測、人臉識別、圖像分割等。

-自然語言處理：文本分類、情感分析、機器翻譯、語音識別等。

-語音識別：語音合成、語音識別、語音喚醒等。

-機器人技術：機器人控制、路徑規(guī)劃、機器人感知等。

5.人工智能開發(fā)與應用

-人工智能開發(fā)平臺：TensorFlow、PyTorch、Keras等。

-人工智能應用案例：智能客服、智能推薦、智能駕駛、智能家居等。

-人工智能產業(yè)趨勢：智能化、自動化、個性化、跨界融合等。

6.人工智能的未來發(fā)展

-人工智能的挑戰(zhàn)：計算能力、數(shù)據(jù)質量、算法優(yōu)化、安全性等。

-人工智能的發(fā)展方向：人機協(xié)同、智能化、泛在化、個性化等。

-人工智能對社會的影響：經(jīng)濟、教育、醫(yī)療、交通、娛樂等領域。

7.人工智能教育與普及

-人工智能教育的意義：培養(yǎng)學生的創(chuàng)新思維、計算思維和問題解決能力。

-人工智能教育的內容：編程、算法、機器學習、人工智能倫理等。

-人工智能教育的普及：開展人工智能競賽、舉辦講座、組織實踐活動等。

8.人工智能與法律法規(guī)

-人工智能相關法律法規(guī)：數(shù)據(jù)保護法、網(wǎng)絡安全法、個人信息保護法等。

-人工智能監(jiān)管政策：人工智能發(fā)展規(guī)劃、人工智能倫理規(guī)范等。

-人工智能與知識產權：專利、商標、著作權等。

9.人工智能與國家戰(zhàn)略

-人工智能在國家戰(zhàn)略中的地位：創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略、智能制造戰(zhàn)略等。

-人工智能產業(yè)政策：支持人工智能產業(yè)發(fā)展、鼓勵創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等。

-人工智能國際合作：參與國際人工智能標準制定、推動人工智能技術交流等。典型例題講解1.例題一：線性回歸模型訓練

-題目：某公司收集了員工的工作時長和月收入數(shù)據(jù)，使用線性回歸模型預測員工的月收入。已知訓練數(shù)據(jù)如下表所示：

|工作時長（小時/周）|月收入（元）|

|-------------------|-------------|

|40|8000|

|45|8500|

|50|9000|

|55|9500|

|60|10000|

-解答：首先，使用最小二乘法計算線性回歸模型的參數(shù)。計算過程如下：

-計算平均值：$\bar{x}=\frac{40+45+50+55+60}{5}=50$

-計算平均值：$\bar{y}=\frac{8000+8500+9000+9500+10000}{5}=9200$

-計算斜率：$m=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$

-計算截距：$b=\bar{y}-m\bar{x}$

-答案：計算得到的線性回歸模型為$y=mx+b$。

2.例題二：決策樹分類

-題目：使用決策樹算法對以下數(shù)據(jù)集進行分類：

|特征A|特征B|類別|

|-------|-------|------|

|A1|B1|類別1|

|A1|B2|類別1|

|A2|B1|類別2|

|A2|B2|類別2|

-解答：首先，根據(jù)特征A對數(shù)據(jù)進行分割，得到兩個子集：

-子集1：|特征A|特征B|類別|

|-------|-------|------|

|A1|B1|類別1|

|A1|B2|類別1|

-子集2：|特征A|特征B|類別|

|-------|-------|------|

|A2|B1|類別2|

|A2|B2|類別2|

-答案：根據(jù)特征A的分割結果，可以構建一個決策樹，其中節(jié)點A1和B1對應類別1，節(jié)點A2和B2對應類別2。

3.例題三：支持向量機分類

-題目：使用支持向量機算法對以下數(shù)據(jù)集進行分類：

|特征1|特征2|類別|

|-------|-------|------|

|1|2|類別1|

|3|4|類別1|

|5|6|類別2|

|7|8|類別2|

-解答：首先，將數(shù)據(jù)集轉換為二維空間，并找到最優(yōu)的超平面。計算過程如下：

-計算均值：$\bar{x}_1=\frac{1+3+5+7}{4}=4$

-計算均值：$\bar{x}_2=\frac{2+4+6+8}{4}=5$

-計算斜率：$m=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_{1i}-\bar{x}_1)(x_{2i}-\bar{x}_2)}{\sum_{i=1}^{n}(x_{1i}-\bar{x}_1)^2}$

-計算截距：$b=\bar{x}_2-m\bar{x}_1$

-答案：計算得到的超平面方程為$y=mx+b$。

4.例題四：K-最近鄰分類

-題目：使用K-最近鄰算法對以下數(shù)據(jù)集進行分類：

|特征1|特征2|類別|

|-------|-------|------|

|1|2|類別1|

|3|4|類別1|

|5|6|類別2|

|7|8|類別2|

-解答：首先，確定K的值，例如K=3。然后，對于每個測試樣本，計算它與訓練集中每個樣本的距離，并選擇距離最近的K個樣本。最后，根據(jù)這K個樣本的類別，預測測試樣本的類別。

-答案：根據(jù)K-最近鄰算法，可以預測測試樣本的類別。

5.例題五：神經(jīng)網(wǎng)絡預測

-題目：使用神經(jīng)網(wǎng)絡算法對以下數(shù)據(jù)集進行預測：

|特征1|特征2|類別|

|-------|-------|------|

|1|2|類別1|

|3|4|類別1|

|5|6|類別2|

|7|8|類別2|

-解答：首先，構建一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，包括輸入層、隱藏層和輸出層。然后，使用訓練數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，調整網(wǎng)絡權重和偏置。最后，使用訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡對新的數(shù)據(jù)進行預測。

-答案：根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡算法，可以預測新的數(shù)據(jù)樣本的類別。板書設計①人工智能概述

-人工智能定義

-發(fā)展歷程

-應用領域

②機器學習基礎

-機器學習定義

-基本類型

-主要算法

③人工智能倫理

-人工智能倫理定義

-主要問題

-指導原則

④人工智能技術

-計算機視覺

-自然語言處理

-語音識別

-機器人技術

⑤人工智能開發(fā)與應用

-開發(fā)平臺

-應用案例

-產業(yè)趨勢

⑥人工智能的未來發(fā)展

-挑戰(zhàn)

-發(fā)展方向

-社會影響

⑦人工智能教育與普及

-教育意義

-教育內容

-普及方法

⑧人工智能與法律法規(guī)

-相關法律法規(guī)

-監(jiān)管政策

-知識產權

⑨人工智能與國家戰(zhàn)略

-國家戰(zhàn)略中的地位

-產業(yè)政策

-國際合作作業(yè)布置與反饋作業(yè)布置：

1.完成課后練習題：根據(jù)教材內容，完成課后練習題，包括選擇題、填空題和簡答題，以鞏固對人工智能基本概念和原理的理解。

2.編程實踐：選擇一個簡單的機器學習任務，如使用線性回歸模型預測數(shù)據(jù)集，編寫代碼實現(xiàn)該任務，并提交代碼和執(zhí)行結果。

3.撰寫小論文：針對人工智能在某一領域的應用，如醫(yī)療健康、交通出行等，撰寫一篇小論文，分析人工智能在該領域的潛力和挑戰(zhàn)。

4.觀看并總結視頻資料：觀看一段關于人工智能發(fā)展的視頻，總結視頻中的關鍵信息，并思考人工智能對社會的影響。

5.小組討論報告：分組討論人工智能倫理問題，如隱私保護、算法歧視等，撰寫一份討論報告，提出自己的觀點和建議。

作業(yè)反饋：

1.對課后練習題的反饋：及時批改學生的練習題，針對錯誤進行糾正，并解釋正確答案的原理。對于學生的疑問，及時給予解答。

2.對編程實踐的反饋：檢查學生的代碼質量，包括代碼結構、注釋、運行結果等。對于代碼中的錯誤，給出具體的修改建議，并鼓勵學生自行修復。

3.對小論文的反饋：評估學生的論文結構、論點、論證和語言表達。針對論文中的不足，提出改進建議，如增加數(shù)據(jù)支持、深化分析等。

4.對視頻資料總結的反饋：檢查學生對視頻內容的理解和總結能力，對于總結中的偏差或不足，給予糾正和補充。

5.對小組討論報告的反饋：評估學生的團隊合作能力、觀點