高中信息技術(shù)選擇性必修4人工智能初步《第二章智

能之源:算法與模型》大單元整體教學(xué)設(shè)計(jì)

一、內(nèi)容分析與整合

（一）教學(xué)內(nèi)容分析

浙教版高中信息技術(shù)選擇性必修4《人工智能初步》中的《第二章智能之源：

算法與模型》是人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)性內(nèi)容，旨在幫助學(xué)生理解人工智能背后的

核心原理和技術(shù)。本章涵蓋了類腦計(jì)算、邏輯推理、基于搜索的問(wèn)題求解、決策

樹(shù)、回歸分析、貝葉斯分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)以及混合增強(qiáng)智能等多個(gè)方面，這些

內(nèi)容不僅是人工智能領(lǐng)域的重要理論基礎(chǔ)，也是未來(lái)學(xué)生深入學(xué)習(xí)人工智能其他

分支的基石。

類腦計(jì)算作為本章的開(kāi)篇，介紹了模擬人腦工作原理的計(jì)算模型，幫助學(xué)生

理解人工智能與自然智能之間的聯(lián)系。邏輯推理部分則著重培養(yǎng)學(xué)生嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿?/p>

思維能力和問(wèn)題解決能力，這是人工智能算法設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)?；谒阉鞯膯?wèn)題求解

展示了人工智能在解決復(fù)雜問(wèn)題時(shí)的策略和方法，如深度優(yōu)先搜索、廣度優(yōu)先搜

索等。決策樹(shù)作為一種直觀的分類和回歸方法，幫助學(xué)生理解如何通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

模型構(gòu)建?；貧w分析則進(jìn)一步介紹了如何通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法建立變量之間的關(guān)系模型。

貝葉斯分析引入概率論的思想，為處理不確定性問(wèn)題提供了有力工具。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

學(xué)習(xí)部分詳細(xì)闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理和應(yīng)用，這是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域最

為熱門的技術(shù)之一。混合增強(qiáng)智能探討了人工智能與人類智能的結(jié)合方式，展望

了未來(lái)智能系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)。

（二）單元內(nèi)容分析

類腦計(jì)算：介紹類腦計(jì)算的基本原理和發(fā)展現(xiàn)狀，幫助學(xué)生理解人工智能與

自然智能的異同，以及類腦計(jì)算在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用前景。

邏輯推理：通過(guò)邏輯推理的基本規(guī)則和方法，培養(yǎng)學(xué)生嚴(yán)謹(jǐn)?shù)乃季S方式和問(wèn)

即解決能力，為后續(xù)學(xué)習(xí)復(fù)雜的人工智能算法打下基礎(chǔ)。

基于搜索的問(wèn)題求解：介紹搜索算法的基本原理和類型，如深度優(yōu)先搜索、

廣度優(yōu)先搜索等，幫助學(xué)生理解人工智能在解決復(fù)雜問(wèn)題時(shí)的策略和方法。

決策樹(shù)：闡述決策樹(shù)的基本原理和構(gòu)建方法，通過(guò)實(shí)例展示決策樹(shù)在分類和

回歸問(wèn)題中的應(yīng)用，培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建的能力。

回歸分析：介紹回歸分析的基本原理和方法，包括線性回歸、非線性回歸等，

幫助學(xué)生理解如何通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法建立變量之間的關(guān)系模型。

貝葉斯分析：引入概率論的思想，介紹貝葉斯定理及其應(yīng)用，培養(yǎng)學(xué)生處理

不確定性問(wèn)題的能力。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)：詳細(xì)闡述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、類型和應(yīng)用，包括感知

機(jī)、多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，幫助學(xué)生理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理和

學(xué)習(xí)機(jī)制。

混合增強(qiáng)智能：探討人工智能與人類智能的結(jié)合方式，介紹混合增強(qiáng)智能的

基本概念和應(yīng)用前景，展望未來(lái)智能系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)。

(三)單元內(nèi)容整合

本章內(nèi)容以算法與模型為核心，逐步展開(kāi)人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)和技術(shù)。

從類腦計(jì)算的自然智能模擬，到邏輯推理的嚴(yán)謹(jǐn)思維訓(xùn)練，再到基于搜索的問(wèn)題

求解策略，以及決策樹(shù)、回歸分析、貝葉斯分析等具體算法的介紹，最后到神經(jīng)

網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和混合增強(qiáng)智能的深入探討，形成了一個(gè)完整的人工智能知識(shí)體系。在

教學(xué)過(guò)程中，應(yīng)注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，通過(guò)案例分析、項(xiàng)目實(shí)踐等方式，幫助

學(xué)生加深對(duì)人工智能算法和模型的理解和應(yīng)用能力。

二、《普通高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)(2017年版202()年修訂)》分解

(-)信息意識(shí)

信息敏感度與判斷力：學(xué)生應(yīng)能敏銳感知到人工智能算法與模型在日常生活

和學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，理解其對(duì)個(gè)人和社會(huì)的影響。例如，識(shí)別出智能推薦系統(tǒng)、語(yǔ)

音識(shí)別、圖像識(shí)別等應(yīng)用場(chǎng)景背后的算法原理。

信息安全與隱私保護(hù)：在探討人工智能算法與模型時(shí)，學(xué)生應(yīng)能意識(shí)到信息

安全和隱私保護(hù)的重要性。了解數(shù)據(jù)在人工智能算法中的應(yīng)用和潛在風(fēng)險(xiǎn)，學(xué)會(huì)

合理保護(hù)個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全。

信息社會(huì)責(zé)任：學(xué)生應(yīng)能認(rèn)識(shí)到自己在信息社會(huì)中的責(zé)任，遵守相關(guān)法律法

規(guī)和倫理道德準(zhǔn)則。在使用和分享人工智能算法與模型時(shí)，能夠尊重他人的知識(shí)

產(chǎn)權(quán)和隱私權(quán)。

（-）計(jì)算思維

問(wèn)題抽象與形式化：學(xué)生能夠?qū)?fù)雜的人工智能問(wèn)題抽象為可計(jì)算的模型，

用形式化的方法表述問(wèn)題。例如，將圖像識(shí)別問(wèn)題抽象為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并

用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述其工作原理。

算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：學(xué)生應(yīng)能設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的人工智能算法，解決實(shí)際問(wèn)題。

例如，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于決策樹(shù)的分類算法，對(duì)給定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。

系統(tǒng)分析與優(yōu)化：學(xué)生應(yīng)能對(duì)人工智能系統(tǒng)進(jìn)行全面分析，識(shí)別系統(tǒng)中的瓶

頸和問(wèn)題，并提出優(yōu)化方案。例如，分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程，提出減少過(guò)擬合

和提高泛化能力的方法。

數(shù)據(jù)分析與可視化：學(xué)生應(yīng)能利用數(shù)據(jù)分析工具對(duì)人工智能算法的性能進(jìn)行

評(píng)估和分析，并通過(guò)可視化方式展示分析結(jié)果。例如，繪制決策樹(shù)的分類準(zhǔn)確率

曲線，分析不同參數(shù)對(duì)算法性能的影響。

（三）數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新

數(shù)字化資源獲取與利用：學(xué)生能夠主動(dòng)獲取和利用數(shù)字化資源學(xué)習(xí)人工智能

算法與模型，如在線課程、電子書(shū)籍、開(kāi)源代碼等。

協(xié)作學(xué)習(xí)與知識(shí)分享：學(xué)生應(yīng)能在數(shù)字化環(huán)境中進(jìn)行協(xié)作學(xué)習(xí)，與他人分享

人工智能領(lǐng)域的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。例如，參與在線論壇討論、參加編程競(jìng)賽等。

創(chuàng)新設(shè)計(jì)與實(shí)踐：學(xué)生應(yīng)能運(yùn)用所學(xué)知識(shí)進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)計(jì)，解決實(shí)際問(wèn)題。例

如，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)人工智能應(yīng)用項(xiàng)目，如智能聊天機(jī)器人、自動(dòng)駕駛系統(tǒng)等。

反思與持續(xù)改進(jìn)：學(xué)生應(yīng)能在學(xué)習(xí)過(guò)程中不斷反思和總結(jié)，針對(duì)問(wèn)題提出改

進(jìn)方案，并付諸實(shí)踐。例如，在開(kāi)發(fā)人工智能應(yīng)用項(xiàng)目時(shí)，不斷測(cè)試和優(yōu)化算法

性能。

（四）信息社會(huì)責(zé)任

遵守法律法規(guī)與倫理道德：學(xué)生在學(xué)習(xí)和應(yīng)用人工智能算法與模型時(shí)，應(yīng)嚴(yán)

格遵守相關(guān)法律法規(guī)和倫理道德準(zhǔn)則，不從事任何違法或違背倫理的行為。

尊重知識(shí)產(chǎn)權(quán)：學(xué)生應(yīng)尊重他人的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，不抄襲或盜用他人的算法和模

型。在引用他人成果時(shí)，應(yīng)注明出處并遵守學(xué)術(shù)規(guī)范。

關(guān)注社會(huì)影響：學(xué)生應(yīng)關(guān)注人工智能算法與模型對(duì)社會(huì)的影響，積極參與社

會(huì)公益活動(dòng)，推動(dòng)人工智能技術(shù)的健康發(fā)展。例如，參與人工智能倫理討論、關(guān)

注人工智能對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響等。

促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展：學(xué)生應(yīng)能運(yùn)用所學(xué)知識(shí)促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展，如開(kāi)發(fā)環(huán)保型人

工智能應(yīng)用、推動(dòng)人工智能技術(shù)在教育、醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用等。通過(guò)實(shí)際行動(dòng)為

構(gòu)建和諧社會(huì)貢獻(xiàn)力量。

三、學(xué)情分析

(-)已知內(nèi)容分析

經(jīng)過(guò)必修和選擇性必修課程的學(xué)習(xí)，高中學(xué)生在信息技術(shù)領(lǐng)域已經(jīng)具備了一

定的基礎(chǔ)知識(shí)和技能。對(duì)于人工智能初步這一模塊，學(xué)生在必修課程模塊1”數(shù)

據(jù)與計(jì)算”中學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)與信息的基本概念、數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用、算法與程序?qū)崿F(xiàn)

等內(nèi)容，為人工智能的學(xué)習(xí)奠定了基礎(chǔ)。在選擇性必修3”數(shù)據(jù)管理與分析”模

塊中，學(xué)生進(jìn)一步掌握了數(shù)據(jù)需求分析、數(shù)據(jù)管理以及數(shù)據(jù)分析的方法，學(xué)會(huì)了

使用數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集、處理和分析。這些先修知識(shí)為學(xué)生

理解人工智能中的算法與模型提供了必要的數(shù)學(xué)和邏輯基礎(chǔ)。

具體來(lái)說(shuō)，學(xué)生在先修課程中已經(jīng)掌握了以下內(nèi)容：

數(shù)據(jù)與信息的關(guān)系及基本特征。

基本的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言和算法實(shí)現(xiàn)方法。

數(shù)據(jù)采集、處理和分析的流程與工具使用。

數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作和數(shù)據(jù)查詢方法。

這些基礎(chǔ)知識(shí)為學(xué)生深入學(xué)習(xí)人工智能算法與模型提供了必要的前提條件。

(-)新知內(nèi)容分析

在浙教版高中信息技術(shù)選擇性必修4《人工智能初步》的第二章《智能之源:

算法與模型》中，學(xué)生將學(xué)習(xí)一系列與人工智能核心算法和模型相關(guān)的內(nèi)容，具

體包括：

2.1類腦計(jì)算：了解類腦計(jì)算的基本原理，探索人類大腦與計(jì)算機(jī)在處理信

息上的異同。

2.2邏輯推理：掌握邏輯推理的基本方法，包括命題邏輯、謂詞邏輯等，理

解其在人工智能中的應(yīng)用。

2.3基于搜索的問(wèn)題求解：學(xué)習(xí)搜索算法（如深度優(yōu)先搜索、廣度優(yōu)先搜索、

A*算法等），理解其在解決復(fù)雜問(wèn)題中的應(yīng)用。

2.4決策樹(shù)：掌握決策樹(shù)的基本原理和構(gòu)建方法，了解其在分類和預(yù)測(cè)中的

應(yīng)用。

2.5回歸分析：學(xué)習(xí)線性回歸和非線性回歸的基本原理，理解其在數(shù)據(jù)分析

中的預(yù)測(cè)作用。

2.6貝葉斯分析：了解貝葉斯定理，掌握貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)建方法，及其

在不確定性推理中的應(yīng)用。

2.7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)：掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，了解不同類型的神經(jīng)網(wǎng)

絡(luò)（如全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）及其應(yīng)用領(lǐng)域。

2.8混合增強(qiáng)智能：理解混合增強(qiáng)智能的概念，探索人類智能與人工智能的

結(jié)合方式及其未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

這些內(nèi)容涵蓋了人工智能算法與模型的核心部分，不僅要求學(xué)生掌握理論知

識(shí)，還要求學(xué)生具備將這些知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題的能力。

（三）學(xué)生學(xué)習(xí)能力分析

高中學(xué)生在經(jīng)過(guò)必修和選擇性必修課程的學(xué)習(xí)后，已經(jīng)具備了一定的信息技

術(shù)素養(yǎng)和邏輯思維能力。他們能夠獨(dú)立或合作完成一些簡(jiǎn)單的程序設(shè)計(jì)任務(wù)，能

夠使用數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)分析工具處理和分析數(shù)據(jù)。人工智能算法與模型的學(xué)習(xí)對(duì)學(xué)

生提出了更高的要求：

邏輯思維能力：人工智能算法與模型的學(xué)習(xí)需要學(xué)生具備較強(qiáng)的邏輯思維能

力，能夠理解和應(yīng)用復(fù)雜的數(shù)學(xué)和邏輯公式。

抽象思維能力：學(xué)生需要具備將實(shí)際問(wèn)題抽象為數(shù)學(xué)模型的能力，以便選擇

合適的算法和模型進(jìn)行求解。

編程實(shí)現(xiàn)能力：雖然算法與模型的學(xué)習(xí)重點(diǎn)在于理解其原理和應(yīng)用，但編程

實(shí)現(xiàn)能力也是必不可少的，因?yàn)橹挥型ㄟ^(guò)編程實(shí)踐，學(xué)生才能更深入地理解算法

和模型的工作原理。

自主學(xué)習(xí)能力：人工智能領(lǐng)域發(fā)展迅速，新知識(shí)、新技術(shù)層出不窮。學(xué)生需

要具備自主學(xué)習(xí)能力，能夠不斷跟進(jìn)領(lǐng)域內(nèi)的最新進(jìn)展。

（四）學(xué)習(xí)障礙突破策略

針對(duì)學(xué)生在學(xué)習(xí)人工智能算法與模型過(guò)程中可能遇到的學(xué)習(xí)障礙，我們可以

采取以下突破策略：

強(qiáng)化基礎(chǔ)知識(shí)：

在開(kāi)始學(xué)習(xí)新內(nèi)容之前，對(duì)先修課程中的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行復(fù)習(xí)和鞏固，確

保學(xué)生具備必要的前置知識(shí)。

通過(guò)練習(xí)題和測(cè)試等方式，檢查學(xué)生對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)的掌握情況，及時(shí)查漏補(bǔ)缺。

循序漸進(jìn)地引入新概念：

在教學(xué)過(guò)程中，遵循由易到難、由淺入深的原則，逐步引入新概念和新知識(shí)。

通過(guò)實(shí)際案例和生活中的例子，幫助學(xué)生理解抽象的概念和原理。

加強(qiáng)編程實(shí)踐：

鼓勵(lì)學(xué)生通過(guò)編程實(shí)踐來(lái)加深對(duì)算法和模型的理解。可以設(shè)計(jì)一些與實(shí)際問(wèn)

題相關(guān)的編程任務(wù)，讓學(xué)生在實(shí)踐中學(xué)習(xí)和掌握算法與模型的應(yīng)用。

提供豐富的編程資源和工具支持，如開(kāi)源代碼庫(kù)、在線編程平臺(tái)等，方便學(xué)

生進(jìn)行編程實(shí)踐。

采用多樣化的教學(xué)方法：

結(jié)合講授、討論、案例分析、項(xiàng)目實(shí)踐等多種教學(xué)方法，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興

趣和積極性。

利用多媒體教學(xué)資源（如視頻、動(dòng)畫(huà)、演示文稿等）來(lái)直觀展示算法和模型

的工作原理和應(yīng)用場(chǎng)景。

建立學(xué)習(xí)小組：

鼓勵(lì)學(xué)生組成學(xué)習(xí)小組，通過(guò)合作學(xué)習(xí)和交流討論來(lái)共同解決問(wèn)題。學(xué)習(xí)小

組可以促進(jìn)學(xué)生之間的知識(shí)共享和經(jīng)驗(yàn)交流，提高學(xué)習(xí)效果。

教師可以定期組織小組展示和分享活動(dòng)，讓學(xué)生展示自己的學(xué)習(xí)成果和心得

體會(huì)。

提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)支持：

針對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)差異和需求，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)支持和輔導(dǎo)?？梢酝ㄟ^(guò)課后

輔導(dǎo)、在線答疑等方式來(lái)幫助學(xué)生解決學(xué)習(xí)中的困難和問(wèn)題。

鼓勵(lì)學(xué)生根據(jù)自己的興趣和特長(zhǎng)選擇相關(guān)的學(xué)習(xí)資源和項(xiàng)目實(shí)踐方向，發(fā)揮

他們的主觀能動(dòng)性和創(chuàng)造力。

關(guān)注學(xué)科前沿發(fā)展：

引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注人工智能領(lǐng)域的最新進(jìn)展和熱點(diǎn)問(wèn)題，通過(guò)閱讀學(xué)術(shù)論文、參

加學(xué)術(shù)講座等方式來(lái)拓寬視野和增長(zhǎng)見(jiàn)識(shí)。

鼓勵(lì)學(xué)生參與相關(guān)的科研項(xiàng)目和競(jìng)賽活動(dòng)，通過(guò)實(shí)踐鍛煉來(lái)提高自己的創(chuàng)新

能力和綜合素質(zhì)。

四、大主題或大概念設(shè)計(jì)

本大單元的主題設(shè)計(jì)為“智能之源：探索算法與模型在人工智能中的應(yīng)用”。

通過(guò)本單元的學(xué)習(xí)，學(xué)生將深入理解算法與模型在人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)作用，掌

握類腦計(jì)算、邏輯推理、基于搜索的問(wèn)題求解、決策樹(shù)、回歸分析、貝葉斯分析、

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)以及混合增強(qiáng)智能等核心概念與技術(shù)，從而培養(yǎng)學(xué)生的信息意識(shí)、

計(jì)算思維、數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力和信息社會(huì)責(zé)任。

五、大單元目標(biāo)敘寫(xiě)

（一）信息意識(shí)

學(xué)生能夠認(rèn)識(shí)到算法與模型在人工智能領(lǐng)域中的重要性，理解它們?nèi)绾斡绊?/p>

信息處理和決策過(guò)程。

學(xué)生能夠敏銳地察覺(jué)到算法和模型在日常生活中的應(yīng)用，如智能推薦系統(tǒng)、

語(yǔ)音識(shí)別等，并意識(shí)到這些應(yīng)用背后潛在的信息價(jià)值。

學(xué)生能夠根據(jù)信息需求和問(wèn)題場(chǎng)景，主動(dòng)尋求合適的算法和模型來(lái)解決問(wèn)題,

提升對(duì)信息的敏感度和價(jià)值判斷力。

（-）計(jì)算思維

學(xué)生能夠運(yùn)用計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的思想方法，理解并抽象人工智能問(wèn)題，形成

結(jié)構(gòu)化的解決方案。

學(xué)生能夠掌握多種算法和模型的基本原理和實(shí)現(xiàn)方法，包括類腦計(jì)算、邏輯

推理、基于搜索的問(wèn)題求解等，并能夠運(yùn)用這些算法和模型解決實(shí)際問(wèn)題。

學(xué)生能夠通過(guò)分析、綜合和評(píng)價(jià)不同算法和模型的優(yōu)缺點(diǎn)，選擇最優(yōu)方案來(lái)

解決問(wèn)題，并能夠遷移這些經(jīng)驗(yàn)到其他相關(guān)問(wèn)題的解決中。

（三）數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新

學(xué)生能夠適應(yīng)數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境，利用數(shù)字化資源和工具（如編程軟件、模擬

平臺(tái)等）進(jìn)行算法與模型的學(xué)習(xí)和實(shí)驗(yàn)。

學(xué)生能夠創(chuàng)造性地運(yùn)用算法和模型解決實(shí)際問(wèn)題，設(shè)計(jì)出具有創(chuàng)新性的智能

系統(tǒng)或應(yīng)用。

學(xué)生能夠通過(guò)數(shù)字化學(xué)習(xí)平臺(tái)與他人協(xié)作，共同探討算法與模型在人工智能

中的應(yīng)用，分享學(xué)習(xí)成果和創(chuàng)新思路。

（四）信息社會(huì)責(zé)任

學(xué)生能夠認(rèn)識(shí)到算法和模型在人工智能應(yīng)用中的社會(huì)影響和責(zé)任，遵守信息

法律法規(guī)和倫理道德準(zhǔn)則。

學(xué)生能夠在使用算法和模型時(shí)考慮到其潛在的風(fēng)險(xiǎn)和局限性，如數(shù)據(jù)隱私、

算法偏見(jiàn)等，并采取相應(yīng)的措施來(lái)降低這些風(fēng)險(xiǎn)。

學(xué)生能夠積極關(guān)注人工智能領(lǐng)域的最新進(jìn)展和社會(huì)熱點(diǎn)問(wèn)題，如算法倫理、

人工智能安全等，并具備理性判斷和負(fù)責(zé)行動(dòng)的能力。

六、大單元教學(xué)重點(diǎn)

算法與模型的基礎(chǔ)理論：重點(diǎn)講解類腦計(jì)算、邏輯推理、基于搜索的問(wèn)題求

解等算法與模型的基本原理和實(shí)現(xiàn)方法，幫助學(xué)生建立扎實(shí)的理論基礎(chǔ)。

算法與模型的實(shí)踐應(yīng)用：通過(guò)案例分析、項(xiàng)目實(shí)踐等方式，讓學(xué)生親身體驗(yàn)

算法與模型在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用，如使用決策樹(shù)進(jìn)行分類、使用回歸分析進(jìn)行

預(yù)測(cè)等。

算法與模型的優(yōu)化與創(chuàng)新：引導(dǎo)學(xué)生分析不同算法和模型的優(yōu)缺點(diǎn)，探索優(yōu)

化算法和模型的方法，鼓勵(lì)學(xué)生發(fā)揮創(chuàng)新思維，設(shè)計(jì)出具有創(chuàng)新性的智能系統(tǒng)或

應(yīng)用。

七、大單元教學(xué)難點(diǎn)

算法與模型的抽象與理解：由于算法與模型涉及較多的數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)概

念，對(duì)于學(xué)生來(lái)說(shuō)可能比較抽象和難以理解。教師需要采用多種教學(xué)手段(如圖

表、動(dòng)畫(huà)、實(shí)例等)來(lái)幫助學(xué)生理解和掌握這些概念。

算法與模型的實(shí)踐應(yīng)用：將算法與模型應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題解決需要學(xué)生具備一

定的編程能力和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。對(duì)于編程基礎(chǔ)較弱的學(xué)生來(lái)說(shuō)，這可能是一個(gè)難點(diǎn)。

教師需要提供足夠的實(shí)踐機(jī)會(huì)和指導(dǎo)，幫助學(xué)生提升編程能力和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

算法與模型的優(yōu)化與創(chuàng)新：優(yōu)化算法和模型需要學(xué)生具備深厚的理論功底和

實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)還需要具備一定的創(chuàng)新思維和問(wèn)地解決能力。這對(duì)于學(xué)生來(lái)說(shuō)是

一個(gè)較大的挑戰(zhàn)。教師需要引導(dǎo)學(xué)生積極思考、勇于嘗試，并提供必要的指導(dǎo)和

支持。

以下是對(duì)以上教案結(jié)構(gòu)的詳細(xì)展開(kāi)：

四、大主題或大概念設(shè)計(jì)

智能之源：探索算法與模型在人工智能中的應(yīng)用

本大單元圍繞“智能之源”這一主題，深入探索算法與模型在人工智能領(lǐng)域

的基礎(chǔ)作用和應(yīng)用。通過(guò)系統(tǒng)學(xué)習(xí)類腦計(jì)算、邏輯推理、基于搜索的問(wèn)題求解、

決策樹(shù)、回歸分析、貝葉斯分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)以及混合增強(qiáng)智能等核心概念與

技術(shù)，學(xué)生將全面理解算法與模型在人工智能中的重要性，掌握其基本原理和實(shí)

現(xiàn)方法，并能夠運(yùn)用這些知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題。

五、大單元目標(biāo)敘寫(xiě)

(-)信息意識(shí)

目標(biāo)1:學(xué)生能夠認(rèn)識(shí)到算法與模型在人工智能領(lǐng)域中的重要性，理解它們

如何影響信息處理和決策過(guò)程。通過(guò)案例分析，讓學(xué)生理解算法和模型在智能推

薦系統(tǒng)、語(yǔ)音識(shí)別等應(yīng)用中的作用和價(jià)值。

目標(biāo)2：學(xué)生能夠敏銳地察覺(jué)到算法和模型在日常生活中的應(yīng)用，并意識(shí)到

這些應(yīng)用背后潛在的信息價(jià)值。通過(guò)實(shí)例展示，讓學(xué)生感受到算法和模型在生活

中的無(wú)處不在和巨大潛力。

目標(biāo)3：學(xué)生能夠根據(jù)信息需求和問(wèn)題場(chǎng)景，主動(dòng)尋求合適的算法和模型來(lái)

解決問(wèn)題，提升對(duì)信息的敏感度和價(jià)值判斷力。通過(guò)任務(wù)驅(qū)動(dòng)，讓學(xué)生在實(shí)際操

作中學(xué)會(huì)選擇和運(yùn)用算法和模型。

（二）計(jì)算思維

目標(biāo)1：學(xué)生能夠運(yùn)用計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的思想方法，理解并抽象人工智能問(wèn)

題，形成結(jié)構(gòu)化的解決方案。通過(guò)理論學(xué)習(xí)，讓學(xué)生掌握算法和模型的基本概念

和原理，培養(yǎng)抽象思維和問(wèn)題解決能力。

目標(biāo)2：學(xué)生能夠掌握多種算法和模型的基本原理和實(shí)現(xiàn)方法，并能夠運(yùn)用

這些算法和模型解決實(shí)際問(wèn)題。通過(guò)實(shí)踐操作，讓學(xué)生熟練掌握算法和模型的應(yīng)

用技巧，提升實(shí)踐能力和問(wèn)題解決能力。

目標(biāo)3：學(xué)生能夠通過(guò)分析、綜合和評(píng)價(jià)不同算法和模型的優(yōu)缺點(diǎn)，選擇最

優(yōu)方案來(lái)解決問(wèn)題，并能夠遷移這些經(jīng)驗(yàn)到其他相關(guān)問(wèn)題的解決中。通過(guò)小組討

論和項(xiàng)目實(shí)踐，讓學(xué)生學(xué)會(huì)比較分析、優(yōu)化選擇和經(jīng)驗(yàn)遷移。

（三）數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新

目標(biāo)1：學(xué)生能夠適應(yīng)數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境，利用數(shù)字化資源和工具進(jìn)行算法與

模型的學(xué)習(xí)和實(shí)驗(yàn)。通過(guò)在線課程和模擬平臺(tái)等資源，讓學(xué)生熟悉數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)

境，提升自主學(xué)習(xí)能力。

目標(biāo)2：學(xué)生能夠創(chuàng)造性地運(yùn)用算法和模型解決實(shí)際問(wèn)題，設(shè)計(jì)出具有創(chuàng)新

性的智能系統(tǒng)或應(yīng)用。通過(guò)創(chuàng)新項(xiàng)目設(shè)計(jì)，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新思維和實(shí)踐能力，培

養(yǎng)創(chuàng)新意識(shí)和實(shí)踐能力。

目標(biāo)3：學(xué)生能夠通過(guò)數(shù)字化學(xué)習(xí)平臺(tái)與他人協(xié)作，共同探討算法與模型在

人工智能中的應(yīng)用，分享學(xué)習(xí)成果和創(chuàng)新思路。通過(guò)團(tuán)隊(duì)合作和在線交流等方式,

培養(yǎng)學(xué)生的協(xié)作精神和交流能力。

（四）信息社會(huì)責(zé)任

目標(biāo)1:學(xué)生能夠認(rèn)識(shí)到算法和模型在人工智能應(yīng)用中的社會(huì)影響和責(zé)任，

遵守信息法律法規(guī)和倫理道德準(zhǔn)則。通過(guò)案例分析和社會(huì)熱點(diǎn)問(wèn)題討論，讓學(xué)生

理解算法和模型的社會(huì)責(zé)任和法律要求。

目標(biāo)2：學(xué)生能夠在使用算法和模型時(shí)考慮到其潛在的風(fēng)險(xiǎn)和局限性，如數(shù)

據(jù)隱私、算法偏見(jiàn)等，并采取相應(yīng)的措施來(lái)降低這些風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和隱私

保護(hù)等實(shí)踐活動(dòng)，培養(yǎng)學(xué)生的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和安全意識(shí)。

目標(biāo)3：學(xué)生能夠積極關(guān)注人工智能領(lǐng)域的最新進(jìn)展和社會(huì)熱點(diǎn)問(wèn)題，如算

法倫理、人工智能安全等，并具備理性判斷和負(fù)責(zé)行動(dòng)的能力。通過(guò)時(shí)事追蹤和

專題研討等方式，引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注行業(yè)動(dòng)態(tài)和社會(huì)熱點(diǎn)問(wèn)題，培養(yǎng)理性思維和負(fù)責(zé)

行動(dòng)能力。

六、大單元教學(xué)重點(diǎn)

算法與模型的基礎(chǔ)理論

重點(diǎn)講解類腦計(jì)算、邏輯推理、基于搜索的問(wèn)題求解等算法與模型的基本原

理和實(shí)現(xiàn)方法。通過(guò)理論講授、圖表展示和動(dòng)畫(huà)演示等方式，幫助學(xué)生深入理解

這些算法和模型的核心概念和特點(diǎn)。

引導(dǎo)學(xué)生分析不同算法和模型的適用場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn)，培養(yǎng)學(xué)生的分析能力和

選擇能力。

算法與模型的實(shí)踐應(yīng)用

通過(guò)案例分析、項(xiàng)目實(shí)踐等方式，讓學(xué)生親身體驗(yàn)算法與模型在人工智能領(lǐng)

域的應(yīng)用。例如，使用決策樹(shù)進(jìn)行分類、使用回歸分析進(jìn)行預(yù)測(cè)等。

提供豐富的實(shí)踐機(jī)會(huì)和指導(dǎo)，幫助學(xué)生提升編程能力和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。鼓勵(lì)學(xué)生

積極參與實(shí)踐操作和項(xiàng)目設(shè)計(jì)，將所學(xué)知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題解決中。

算法與模型的優(yōu)化與創(chuàng)新

引導(dǎo)學(xué)生分析不同算法和模型的優(yōu)缺點(diǎn)，探索優(yōu)化算法和模型的方法。例如,

通過(guò)調(diào)整參數(shù)、改進(jìn)算法結(jié)構(gòu)等方式來(lái)提升算法的性能和效率。

鼓勵(lì)學(xué)生發(fā)揮創(chuàng)新思維，設(shè)計(jì)出具有創(chuàng)新性的智能系統(tǒng)或應(yīng)用。通過(guò)創(chuàng)新項(xiàng)

目設(shè)計(jì)、競(jìng)賽等方式激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新熱情和創(chuàng)造力。

七、大單元教學(xué)難點(diǎn)

算法與模型的抽象與理解

由于算法與模型涉及較多的數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)概念，對(duì)于學(xué)生來(lái)說(shuō)可能比較

抽象和難以理解。

教師需要采用多種教學(xué)手段（如圖表、動(dòng)畫(huà)、實(shí)例等）來(lái)幫助學(xué)生理解和掌

握這些概念。通過(guò)生動(dòng)形象的圖表和動(dòng)畫(huà)演示將抽象概念具體化、直觀化；通過(guò)

實(shí)例分析讓學(xué)生感受到算法和模型的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值；通過(guò)互動(dòng)問(wèn)答和小組討論等

方式激發(fā)學(xué)生的思考和交流。

算法與模型的實(shí)踐應(yīng)用

將算法與模型應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題解決需要學(xué)生具備一定的編程能力和實(shí)踐經(jīng)

驗(yàn)。

教師需要提供足夠的實(shí)踐機(jī)會(huì)和指導(dǎo)，幫助學(xué)生提升編程能力和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

通過(guò)編程練習(xí)、項(xiàng)目實(shí)踐等方式讓學(xué)生親自動(dòng)手編寫(xiě)代碼、調(diào)試程序和應(yīng)用算法;

通過(guò)個(gè)別輔導(dǎo)和小組合作等方式為學(xué)生提供個(gè)性化的指導(dǎo)和支持；通過(guò)分享交流

和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)等方式讓學(xué)生相互學(xué)習(xí)和借鑒經(jīng)驗(yàn)。

算法與模型的優(yōu)化與創(chuàng)新

優(yōu)化算法和模型需要學(xué)生具備深厚的理論功底和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)還需要具備

一定的創(chuàng)新思維和問(wèn)題解決能力。

教師需要引導(dǎo)學(xué)生積極思考、勇于嘗試，并提供必要的指導(dǎo)和支持。通過(guò)案

例分析和專題研討等方式培養(yǎng)學(xué)生的分析能力和創(chuàng)新思維；通過(guò)項(xiàng)目設(shè)計(jì)和競(jìng)賽

等方式激發(fā)學(xué)生的實(shí)踐熱情和創(chuàng)造力；通過(guò)個(gè)別輔導(dǎo)和小組合作等方式為學(xué)生提

供個(gè)性化的指導(dǎo)和支持；通過(guò)分享交流和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)等方式讓學(xué)生相互學(xué)習(xí)和借鑒

經(jīng)驗(yàn)。教師還需要關(guān)注學(xué)生的心理健康和情緒變化，及時(shí)給予鼓勵(lì)和支持，幫助

學(xué)生克服困難和挑戰(zhàn)。

八、大單元整體教學(xué)思路

根據(jù)《普通高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017年版2020年修訂）》的要求，結(jié)合

浙教版高中信息技術(shù)選擇性必修4《人工智能初步》第二章《智能之源:算法與模

型》的教學(xué)內(nèi)容，我將設(shè)計(jì)一個(gè)大單元整體教學(xué)思路。本單元旨在通過(guò)系統(tǒng)性地

學(xué)習(xí)算法與模型在人工智能中的應(yīng)用，培養(yǎng)學(xué)生的信息意識(shí)、計(jì)算思維、數(shù)字化

學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力和信息社會(huì)責(zé)任。

一、教學(xué)目標(biāo)設(shè)定

(-)信息意識(shí)

信息敏感度與獲?。簩W(xué)生能夠識(shí)別與人工智能算法和模型相關(guān)的信息源，主

動(dòng)獲取并篩選有價(jià)值的信息。

信息分析與判斷：學(xué)生能夠?qū)κ占降男畔⑦M(jìn)行合理分析和判斷，理解不同

算法和模型在人工智能中的作用及其對(duì)社會(huì)的影響。

信息共享與交流：學(xué)生能夠在團(tuán)隊(duì)中有效共享和交流關(guān)于算法與模型的信息,

提升信息利用效率。

(-)計(jì)算思維

抽象與建模：學(xué)生能夠針對(duì)具體問(wèn)題，運(yùn)用計(jì)算思維進(jìn)行抽象處理，建立相

應(yīng)的算法模型。

算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：學(xué)生能夠設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的算法，理解算法在求解問(wèn)題中

的核心作用。

問(wèn)題分析與優(yōu)化：學(xué)生能夠?qū)λ惴ê湍Ｐ瓦M(jìn)行性能分析，識(shí)別并優(yōu)化算法中

的不足，提高問(wèn)題解決效率。

(三)數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新

數(shù)字化資源利用：學(xué)生能夠利用數(shù)字化資源和工具進(jìn)行算法與模型的學(xué)習(xí)，

提升學(xué)習(xí)效率。

創(chuàng)新思維培養(yǎng)：通過(guò)算法與模型的學(xué)習(xí)，學(xué)生能夠激發(fā)創(chuàng)新思維，嘗試將所

學(xué)知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題解決中。

作品創(chuàng)作與分享：學(xué)生能夠利用所學(xué)知識(shí)創(chuàng)作與人工智能算法和模型相關(guān)的

作品，并在平臺(tái)上進(jìn)行分享和交流。

(四)信息社會(huì)責(zé)任

倫理道德意識(shí)：學(xué)生能夠理解人工智能算法與模型應(yīng)用中的倫理道德問(wèn)題,

遵守相關(guān)的法律法規(guī)。

隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)安全：學(xué)生能夠認(rèn)識(shí)到隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全的重要性，在算

法與模型的應(yīng)用中注重用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。

社會(huì)責(zé)任與貢獻(xiàn)：學(xué)生能夠理解人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)的積極影響和潛在風(fēng)險(xiǎn),

積極為社會(huì)貢獻(xiàn)自己的力量，推動(dòng)人工智能技術(shù)的健康發(fā)展。

二、教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)

教學(xué)重點(diǎn)

算法的基本概念與分類。

類腦計(jì)算、邏輯推理、基于搜索的問(wèn)題求解、決策樹(shù)、回歸分析、貝葉斯分

析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)等核心算法的原理與應(yīng)用。

算法模型的建立、評(píng)估與優(yōu)化方法。

教學(xué)難點(diǎn)

如何將復(fù)雜的算法原理轉(zhuǎn)化為易于學(xué)生理解的形式。

如何引導(dǎo)學(xué)生將所學(xué)知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題解決中，提升計(jì)算思維和創(chuàng)新能力。

如何培養(yǎng)學(xué)生的信息社會(huì)責(zé)任意識(shí)，確保人工智能技術(shù)的健康發(fā)展。

三、教學(xué)思路與策略

(-)教學(xué)思路

本單元的教學(xué)將圍繞“智能之源:算法與模型”這一主題展開(kāi)，通過(guò)系統(tǒng)性地

學(xué)習(xí)算法與模型在人工智能中的應(yīng)用，培養(yǎng)學(xué)生的信息意識(shí)、計(jì)算思維、數(shù)字化

學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力和信息社會(huì)責(zé)任。教學(xué)過(guò)程中將注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，通過(guò)案

例分析、項(xiàng)目實(shí)踐等方式，引導(dǎo)學(xué)生深入理解算法與模型的原理和應(yīng)用。

(-)教學(xué)策略

情境導(dǎo)入：通過(guò)創(chuàng)設(shè)與算法和模型相關(guān)的情境，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和求知

欲。

案例分析：選取典型的算法和模型案例進(jìn)行分析，幫助學(xué)生理解算法和模型

的原理及應(yīng)用。

項(xiàng)目實(shí)踐：設(shè)計(jì)基于算法和模型的項(xiàng)目實(shí)踐任務(wù)，引導(dǎo)學(xué)生將所學(xué)知識(shí)應(yīng)用

于實(shí)際問(wèn)題解決中，提升計(jì)算思維和創(chuàng)新能力。

合作學(xué)習(xí)：鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)行小組合作學(xué)習(xí)，共同探討算法和模型的應(yīng)用問(wèn)題,

提升團(tuán)隊(duì)協(xié)作和溝通能力。

評(píng)價(jià)反饋：采用多元化的評(píng)價(jià)方式，及時(shí)給予學(xué)生反饋和指導(dǎo)，幫助學(xué)生不

斷改進(jìn)和提升。

四、教學(xué)內(nèi)容與活動(dòng)設(shè)計(jì)

2.1類腦計(jì)算

教學(xué)內(nèi)容：介紹類腦計(jì)算的基本概念、原理及在人工智能中的應(yīng)用。

活動(dòng)設(shè)計(jì)：通過(guò)案例分析，引導(dǎo)學(xué)生理解類腦計(jì)算的工作原理及其在圖像處

理、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域的應(yīng)用。組織學(xué)生開(kāi)展小組討論，探討類腦計(jì)算的未來(lái)發(fā)展

趨勢(shì)。

2.2邏輯推理

教學(xué)內(nèi)容：講解邏輯推理的基本概念、方法及其在人工智能中的作用。

活動(dòng)設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)基于邏輯推理的謎題或游戲，讓學(xué)生在實(shí)踐中體驗(yàn)邏輯推理

的過(guò)程。引導(dǎo)學(xué)生利用邏輯推理解決實(shí)際問(wèn)題，如智能問(wèn)答系統(tǒng)中的問(wèn)題回答等。

2.3基丁搜索的問(wèn)題求解

教學(xué)內(nèi)容：介紹基于搜索的問(wèn)題求解方法，包括深度優(yōu)先搜索、廣度優(yōu)先搜

索等。

活動(dòng)設(shè)計(jì)：通過(guò)編程實(shí)踐，讓學(xué)生實(shí)現(xiàn)基于搜索的算法，解決迷宮問(wèn)題、八

皇后問(wèn)題等經(jīng)典問(wèn)題。引導(dǎo)學(xué)生分析不同搜索策略的性能特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景。

2.4決策樹(shù)

教學(xué)內(nèi)容：講解決策樹(shù)的基本概念、構(gòu)建方法及其在分類和回歸問(wèn)題中的應(yīng)

用。

活動(dòng)設(shè)計(jì)：通過(guò)案例分析，引導(dǎo)學(xué)生理解決策樹(shù)的工作原理及其在信用評(píng)估、

醫(yī)療診斷等領(lǐng)域的應(yīng)用。組織學(xué)生利用決策樹(shù)算法對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類或回歸

預(yù)測(cè)。

2.5回歸分析

教學(xué)內(nèi)容：介紹回歸分析的基本概念、類型及其在預(yù)測(cè)和解釋變量關(guān)系中的

應(yīng)用。

活動(dòng)設(shè)計(jì)：通過(guò)案例分析，讓學(xué)生理解線性回歸、非線性回歸等不同類型的

回歸分析方法。引導(dǎo)學(xué)生利用回歸分析方法對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。

2.6貝葉斯分析

教學(xué)內(nèi)容：講解貝葉斯分析的基本原理、方法及其在不確定性推理中的應(yīng)用。

活動(dòng)設(shè)計(jì)：通過(guò)案例分析，讓學(xué)生理解貝葉斯定理在垃圾郵件過(guò)濾、疾病診

斷等領(lǐng)域的應(yīng)用。組織學(xué)生利用貝葉斯分析方法對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和預(yù)測(cè)。

2.7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)

教學(xué)內(nèi)容：介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、類型及其在模式識(shí)別、圖像處理等領(lǐng)

域的應(yīng)用。

活動(dòng)設(shè)計(jì)：通過(guò)編程實(shí)踐，讓學(xué)生實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如感知機(jī)、多

層感知機(jī)等。引導(dǎo)學(xué)生利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸預(yù)測(cè)。

2.8混合增強(qiáng)智能

教學(xué)內(nèi)容：講解混合增強(qiáng)智能的基本概念、原理及在人機(jī)協(xié)作中的應(yīng)用。

活動(dòng)設(shè)計(jì)：通過(guò)案例分析，讓學(xué)生理解混合增強(qiáng)智能在智能制造、智能家居

等領(lǐng)域的應(yīng)用。組織學(xué)生探討混合增強(qiáng)智能的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)及其對(duì)社會(huì)的影響。

五、學(xué)業(yè)評(píng)價(jià)

本單元的學(xué)業(yè)評(píng)價(jià)將采用多元化的評(píng)價(jià)方式，包括課堂表現(xiàn)、作業(yè)完成情況、

項(xiàng)目實(shí)踐成果、小組合作表現(xiàn)等。具體評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)如下：

課堂表現(xiàn)：評(píng)價(jià)學(xué)生在課堂上的參與度、思考深度、回答問(wèn)題情況等。

作業(yè)完成情況：評(píng)價(jià)學(xué)生作業(yè)的完成情況、質(zhì)量及創(chuàng)新性。

項(xiàng)目實(shí)踐成果：評(píng)價(jià)學(xué)生在項(xiàng)目實(shí)踐中的問(wèn)地解決能力、算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)能

力、作品創(chuàng)作與分享情況等。

小組合作表現(xiàn)：評(píng)價(jià)學(xué)生在小組合作中的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、溝通表達(dá)能力及貢

獻(xiàn)度等。

通過(guò)多元化的評(píng)價(jià)方式，旨在全面、客觀地反映學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，促進(jìn)學(xué)生

全面發(fā)展。教師將根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果及時(shí)調(diào)整教學(xué)策略和方法，以適應(yīng)學(xué)生的學(xué)習(xí)需

求和發(fā)展水平。

九、學(xué)業(yè)評(píng)價(jià)

一、教學(xué)目標(biāo)設(shè)定

根據(jù)《普通高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)(2017年版2020年修訂)》的要求，結(jié)合

浙教版高中信息技術(shù)選擇性必修4《人工智能初步》第二章《智能之源:算法與模

型》的教學(xué)內(nèi)容，設(shè)定以下教學(xué)目標(biāo)，旨在全面培養(yǎng)學(xué)生的信息意識(shí)、計(jì)算思維、

數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力和信息社會(huì)責(zé)任。

(-)信息意識(shí)

信息感知與理解：學(xué)生能夠感知人工智能在現(xiàn)代社會(huì)中的廣泛應(yīng)用，理解算

法與模型在人工智能中的核心作用。

信息獲取與篩選：學(xué)生能夠主動(dòng)獲取與算法和模型相關(guān)的信息，并能夠從復(fù)

雜的信息中篩選出有價(jià)值的內(nèi)容。

信息評(píng)估與利用：學(xué)生能夠評(píng)估算法與模型在信息處理中的有效性和局限性,

并合理利用算法與模型解決實(shí)際問(wèn)題。

(-)計(jì)算思維

抽象與建模：學(xué)生能夠運(yùn)用計(jì)算思維，將實(shí)際問(wèn)題抽象為可計(jì)算的模型，并

用形式化的方法表述問(wèn)題。

邏輯與推理：學(xué)生能夠運(yùn)用邏輯推理的方法，分析算法與模型的內(nèi)在邏輯，

理解其工作原理。

算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：學(xué)生能夠設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單的算法與模型，并使用編程語(yǔ)言或其他

數(shù)字化工具實(shí)現(xiàn)這些算法與模型。

問(wèn)題求解與優(yōu)化：學(xué)生能夠利用算法與模型求解實(shí)際問(wèn)題，并通過(guò)迭代優(yōu)化

提高解決方案的效率和準(zhǔn)確性。

(三)數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新

數(shù)字化資源利用：學(xué)生能夠利用數(shù)字化資源和工具，如編程環(huán)境、模擬軟件

等，進(jìn)行算法與模型的學(xué)習(xí)與實(shí)踐。

協(xié)同學(xué)習(xí)與交流：學(xué)生能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)與其他同學(xué)進(jìn)行協(xié)同學(xué)習(xí)，共同探

討算法與模型的應(yīng)用與創(chuàng)新。

創(chuàng)新實(shí)踐：學(xué)生能夠運(yùn)用所學(xué)知識(shí)，創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)新的算法與模型，

解決實(shí)際問(wèn)題。

(四)信息社會(huì)責(zé)任

倫理與法律意識(shí)：學(xué)生能夠了解人工智能領(lǐng)域的倫理道德規(guī)范和法律法規(guī)，

自覺(jué)遵守相關(guān)規(guī)定。

信息安全與隱私保護(hù)：學(xué)生能夠認(rèn)識(shí)到算法與模型在信息安全和隱私保護(hù)中

的重要性，采取有效措施保護(hù)個(gè)人和他人的信息安全。

社會(huì)影響評(píng)估：學(xué)生能夠評(píng)估算法與模型在社會(huì)應(yīng)用中的潛在影響，積極面

對(duì)并應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的問(wèn)題和挑戰(zhàn)。

二、學(xué)習(xí)目標(biāo)設(shè)定

(-)信息意識(shí)

學(xué)生能夠列舉出至少三個(gè)算法與模型在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)例，并解釋它

們的工作原理。

學(xué)生能夠利用搜索引擎、學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)等資源，獲取與算法與模型相關(guān)的最新

研究成果和應(yīng)用案例。

學(xué)生能夠?qū)Σ煌瑏?lái)源的算法與模型信息進(jìn)行對(duì)比和分析，篩選出最適合自己

學(xué)習(xí)和研究的資源。

(-)計(jì)算思維

學(xué)生能夠?qū)⒁粋€(gè)實(shí)際問(wèn)題抽象為一個(gè)可計(jì)算的模型，并用形式化的語(yǔ)言(如

偽代碼、流