教案1授課章節(jié)及主題6.2建立人工智能技術規(guī)范與秩序

學習模塊教學項目授課學時2授課對象授課地點課程類型教學目標知識目標理解人工智能倫理的核心概念（機器人道德、隱私保護、透明度等），能列舉3個以上倫理風險案例。掌握人工智能安全的基本要求（技術防護、監(jiān)管責任），區(qū)分“可評估”“可溯源”等治理原則。識記我國人工智能相關法律法規(guī)（如《數據安全法》《個人信息保護法》）的核心條款。能力目標能結合“電車問題”“加拿大航空聊天機器人糾紛”等案例，分析AI決策中的倫理困境。能結合專業(yè)知識設計“AI安全使用小貼士”，通過小組協作完成“AI倫理辯論賽”。素養(yǎng)目標通過我國《新一代人工智能治理原則》等政策案例，培養(yǎng)民族自豪感與科技創(chuàng)新意識。在案例討論中樹立“技術向善”的職業(yè)價值觀，強化數據安全與法治意識。通過團隊協作活動，培養(yǎng)溝通能力與責任擔當，激發(fā)服務社會的職業(yè)使命感。學情分析知識基礎中職生已初步掌握人工智能的基本概念和常見應用場景，但對技術背后的倫理風險、安全規(guī)范缺乏系統認知。學生特點具象思維為主，對理論知識的理解依賴具體案例和實踐操作，注意力集中時間約15-20分鐘。動手能力較強，喜歡互動式、任務驅動的學習方式，對貼近生活的案例興趣更高。教學內容人工智能倫理基礎：倫理準則（機器人道德、隱私保護、透明度）、典型倫理問題（算法偏見、自主決策風險）。AI使用安全：數據安全（泄露風險、脫敏技術）、算法安全（對抗性攻擊）、瑞萊智慧安全平臺案例。3.技術規(guī)范與法律法規(guī)：我國《數據安全法》《生成式人工智能服務管理暫行辦法》要點，AI行業(yè)標準。4.社會秩序影響：人機協作中的責任劃分（如醫(yī)療AI誤診追責）、規(guī)范對產業(yè)發(fā)展的推動作用。教學任務理解人工智能倫理的核心準則（機器人道德、隱私保護、透明度），能分析典型倫理問題（如算法偏見、自主決策風險）。掌握AI使用安全的常見風險（數據泄露、算法對抗性攻擊）及防護措施，能使用簡易工具進行數據脫敏實驗。了解我國《數據安全法》《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等法律法規(guī)的基本要求，能分析AI換臉詐騙、自動駕駛事故等案例中的合規(guī)問題。通過案例分析、角色扮演等活動，樹立數據安全意識，培養(yǎng)責任擔當，激發(fā)服務社會的職業(yè)使命感。教學重點人工智能倫理的核心準則及現實案例分析。我國AI相關法律法規(guī)的基本要求與應用場景。常見AI安全風險的識別與防護措施教學難點理解“AI決策不透明性”與“人類監(jiān)管責任”的矛盾關系。分析復雜案例中的責任劃分（如自動駕駛事故中開發(fā)者、用戶的法律歸屬）。引導學生將技術規(guī)范與職業(yè)素養(yǎng)結合，培養(yǎng)合規(guī)意識。教學環(huán)境硬件環(huán)境教學做一體化教室高速校園網絡軟件環(huán)境智慧職教平臺信息化資源微課視頻、案例視頻、政策文件截圖等教學方法1.情境教學法：通過“華爾街AI操盤事故”“喪親票價糾紛”等真實案例，創(chuàng)設問題情境。2.任務驅動法：布置“AI安全偵察兵”任務，要求學生收集生活中的AI違規(guī)案例并分析。3.角色扮演法：設計“AI倫理法庭”角色扮演，學生分組辯論AI犯錯的責任歸屬。4.小組合作法：4-5人一組完成“AI治理政策手抄報”，整合信息并匯報。課前準備教師準備教學PPT、微課視頻6.2.1人工智能倫理.mp4、倫理框架圖示、法律法規(guī)條文截圖、案例視頻等學生準備在智慧職教平臺完成互動測試，記錄錯誤選項。4人一組，推選出組長、記錄員、匯報員角色。教學過程設計環(huán)節(jié)教學內容教師活動學生活動設計意圖（含思政）課前自主探索（5分鐘，課前完成）智慧職教平臺發(fā)布預習資源：任務單《我的AI安全觀察》，要求填寫1個生活中遇到的AI失誤案例。微課視頻6.2.1人工智能倫理.mp4，記錄不清楚的知識點。發(fā)布資源并設置預習截止時間，在線解答學生基礎問題。填寫任務單，舉例說明AI失誤案例（如“某APP未經允許讀取通訊錄”），上傳至平臺。觀看微課視頻。通過前置任務收集學生認知起點，為課堂互動提供真實案例素材，培養(yǎng)自主學習能力；案例中滲透“技術需規(guī)范”的意識，為課程思政埋下伏筆。項目導入：AI靠譜嗎？（15分鐘）一、情景創(chuàng)設：1.播放2010年華爾街“閃電崩盤”新聞片段：交易員用普通軟件5分鐘導致美股蒸發(fā)1萬億美元市值。2.展示事故現場數據圖表，提問：“AI操盤為何會失控？如何避免類似風險？”二、項目啟動：宣布“AI合規(guī)小衛(wèi)士”項目：任務1：調查AI應用中的倫理與安全漏洞；任務2：制定“校園AI使用規(guī)范”提案（如人臉識別考勤的隱私保護措施）。播放視頻時暫停講解關鍵細節(jié)，用“AI并非萬無一失”引發(fā)思考。介紹項目背景與評價標準，展示優(yōu)秀提案范例。觀看視頻并記錄事故關鍵點（如“軟件算法缺陷”“缺乏人工復核”）。小組快速討論AI失控的可能原因，派代表分享。3.領取項目任務單，記錄初步探索方向。通過震撼的真實案例引發(fā)興趣，直觀呈現AI失控的現實影響，建立“技術需規(guī)范”的感性認知；項目任務將抽象概念與生活結合，激發(fā)探究熱情，同時滲透“科技安全關乎國家經濟”的思政理念模塊一：人工智能倫理基礎（20分鐘）一、定義講解：1.用“相機誤對焦”比喻AI倫理——“就像拍照需對焦清晰，AI行為也需符合道德準則”。2.延伸希爾勒強AI觀點：即使強AI也需倫理約束，展示“雪山加噪聲誤判為狗”案例。二、核心準則分析：1.機器人道德：講解阿西莫夫三定律，延伸至“AI不得傷害人類尊嚴”，舉例深度偽造技術濫用的危害。2.隱私保護：播放“APP過度索取權限”動畫，解讀《個人信息保護法》對數據收集的限制。3.透明度：用“不透明的黑箱洗衣機”比喻算法暗箱，強調AI決策需可解釋。用“盲人摸象”比喻數據不完整導致的倫理風險，演示噪聲干擾實驗。展示“智能音箱錯誤回答”截圖，引導學生分析：“算法偏見為何產生？責任在誰？”1.記錄定義關鍵詞，填寫《倫理準則記錄表》。2.分組討論：“人臉識別門禁是否侵犯隱私？”派代表用“是/否+理由”發(fā)言。通過生活化比喻降低抽象概念理解難度，結合直觀實驗展示倫理風險的技術根源；案例討論中滲透“個人信息保護”意識，引導學生樹立正確的數據安全觀，強化法治思維。模塊二：AI使用安全與風險防護（25分鐘）一、安全風險分類：1.數據安全：講解某醫(yī)院AI診斷系統數據泄露案例，分析后果。演示數據脫敏技術：對“張三，138XXXX1234”進行姓名匿名化、號碼屏蔽處理。2.算法安全：回顧Uber自動駕駛事故，播放傳感器識別延遲分析動畫。展示對抗性攻擊實驗：給“停車標志”圖片添加噪聲后，AI誤判為“限速標志”。二、防護措施實踐：小組任務：每組抽取1個場景（校園人臉識別、AI作業(yè)批改），討論風險及防護建議。1.展示醫(yī)學影像對比圖，強調“AI診斷需醫(yī)生復核”的重要性。2.指導學生使用脫敏工具，巡視并記錄典型操作問題。3.播放雨天自動駕駛測試視頻，提問：“環(huán)境因素如何影響AI安全性？”1.觀看數據泄露案例視頻，填寫《風險分析表》。動手操作脫敏工具，提交脫敏后的數據樣本。2.小組討論后繪制“風險-防護”思維導圖，派代表展示。通過醫(yī)療、交通等領域的真實案例，直觀展示安全風險的嚴重后果；實驗操作培養(yǎng)實踐能力，強化“安全第一”的職業(yè)意識；小組討論中滲透“團隊協作解決問題”的理念，同時通過我國AI安全技術案例，培養(yǎng)民族自豪感。模塊三：我國AI技術規(guī)范與法律法規(guī)（20分鐘）一、政策解讀：1.時間線梳理：用圖表展示我國AI治理重要政策：2019年《新一代人工智能治理原則》（八大原則）；2023年《生成式人工智能服務管理暫行辦法》（備案要求）。2.對比分析：國內外AI治理重點——我國強調“發(fā)展與安全并重”。二、法律實踐情景模擬：呈現“AI換臉詐騙”案例：騙子用AI偽造老人聲音騙錢，引導學生思考：1.根據《數據安全法》，平臺是否需為換臉工具濫用擔責？2.普通人如何用《個人信息保護法》維權？1.播放“中美貿易戰(zhàn)”視頻片段，講解我國AI產業(yè)自主創(chuàng)新的重要性。2.組織“AI犯錯誰之過”辯論：正反方圍繞“法律該制裁機器還是人”展開辯論。1.填寫《政策時間線表》，標注關鍵節(jié)點。2.分組辯論，正方觀點：“開發(fā)者需擔責，因算法設計缺陷”；反方觀點：“用戶需謹慎，因未核實信息”。3.角色扮演“法律顧問”，為“換臉詐騙受害者”撰寫維權建議。通過政策對比突出我國AI治理的“以人為本”理念，培養(yǎng)民族自豪感與科技創(chuàng)新意識；法律辯論活動提升法治素養(yǎng)，引導學生認識到“技術發(fā)展需在法律框架內進行”，強化職業(yè)責任意識。課堂小結（5分鐘）用思維導圖梳理“倫理準則→安全風險→法律規(guī)范→社會秩序”的邏輯鏈條。播放我國AI治理成就視頻，強調：“規(guī)范不是束縛，而是AI健康發(fā)展的護航艦。”引導學生共同復述3項倫理準則、2個安全風險案例、1部核心法律名稱，表揚課堂表現突出的小組。作業(yè)布置（5分鐘）智慧職教平臺完成測試題繪制“AI安全防護知識圖譜”（含風險類型、防護措施、法律依據）完成題庫中的相應練習題課后拓展調研我國2025年最新AI政策，撰寫200字簡報。教學反思教學目標達成：通過課堂觀察和測驗數據，80%以上學生能準確描述3項倫理準則，70%學生能分析

AI案例中的合規(guī)問題，知識目標基本達成；60%小組能設計出包含技術措施與法律依據的“安全提案”，能力目標初步達成。90%學生能表達民族自豪感，80%能在討論中體現“技術向善”的責任意識，素質目標達成。改進方向：引入2025年最新AI倫理事件，保持教學時效性。思政滲透：加“AI與鄉(xiāng)村振興”案例，體現技術規(guī)范服務國家戰(zhàn)略的價值。教學評價過程性評價（占比70%）課堂參與（30%）：積極回答問題（至少2次）、參與小組討論（如“