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项目九了解手写数字识别——体验人工智能（第1课时教学设计）-高一信息技术同步精品课堂（沪科版2019必修1）

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教材分析

《项目九了解手写数字识别——体验人工智能》是沪科版2019必修1的内容，旨在让高一学生初步了解人工智能在手写数字识别领域的应用。本章节通过实际操作，使学生掌握基础的数据预处理、模型训练和评估方法，加深对机器学习原理的理解。课程内容与课本紧密结合，以手写数字识别项目为载体，引导学生探索人工智能技术的魅力，培养其信息技术素养和创新能力。

核心素养目标

学习者分析

1.学生已掌握了基本的计算机操作技能，理解编程的基本逻辑，对数据处理和算法有初步的认识，这些都为学习手写数字识别打下基础。

2.高一年级学生对新鲜事物充满好奇，对人工智能这一前沿领域有较高的学习兴趣。他们思维活跃，具备一定的创新能力，但学习风格差异较大，有的擅长理论分析，有的偏好实践操作。

3.在学习过程中，学生可能会在数据预处理、模型训练和评估等方面遇到困难，尤其是对数学基础要求较高的算法理解上。此外，对编程语言的熟练程度和实际操作能力也可能成为他们面临的挑战。

教学方法与策略

四、教学方法与策略：针对本节课的教学目标和学生特点，采用项目导向学习法，结合讲授、讨论和实验等多种方式。1.通过讲授法为学生提供手写数字识别的基本概念和理论，以案例研究深化理解；2.设计小组讨论和实验活动，如数据预处理实践、模型训练与评估，让学生在互动中掌握知识，提高解决问题的能力；3.利用互动式教学媒体，如电子白板、编程软件等，辅助教学，提高学生的学习兴趣和参与度。

教学过程设计

1.导入环节（5分钟）

-创设情境：通过展示生活中的人工智能应用，如自动驾驶、人脸识别等，引发学生对人工智能的兴趣。

-提出问题：引导学生思考人工智能是如何识别手写数字的，激发学生的求知欲。

2.讲授新课（15分钟）

-理论讲解：简要介绍手写数字识别的基本原理，如机器学习、神经网络等。

-案例分析：以具体的手写数字识别项目为例，讲解数据预处理、模型训练和评估等关键步骤。

-互动提问：在讲解过程中，穿插课堂提问，了解学生对知识点的掌握情况。

3.巩固练习（10分钟）

-小组讨论：学生分组，针对手写数字识别项目进行讨论，分析可能遇到的问题和解决方案。

-实践操作：学生在老师的指导下，进行数据预处理和模型训练的实践操作，巩固所学知识。

4.课堂提问与解答（5分钟）

-学生提问：鼓励学生针对课堂内容和实践操作中遇到的问题进行提问。

-老师解答：针对学生的疑问，进行解答和引导，帮助学生理解和掌握重难点。

5.创新教学（5分钟）

-角色扮演：学生扮演人工智能助手，帮助老师完成手写数字识别任务，提高学生的参与度和创新能力。

-游戏互动：设计一个简单的手写数字识别游戏，让学生在游戏中运用所学知识，提高解决问题的能力。

6.核心素养能力拓展（5分钟）

-分组讨论：学生就手写数字识别项目在实际生活中的应用进行讨论，如购物结账、银行支票识别等。

-思维导图：学生利用思维导图工具，总结本节课所学知识，培养信息技术素养和创新能力。

7.总结与反馈（5分钟）

-学生总结：邀请学生分享本节课的收获和感受，了解他们对知识点的掌握程度。

-老师反馈：针对学生的总结，给予积极的反馈，鼓励他们继续探索人工智能领域。

总计用时：45分钟。教学过程紧扣实际学情，注重师生互动，旨在培养学生的核心素养和创新能力。

教学资源拓展

1.拓展资源：

-推荐阅读：引导学生阅读与手写数字识别相关的经典教材章节，深入了解机器学习的基本概念和原理。

-相关论文：鼓励学生查阅在手写数字识别领域有影响力的学术论文，了解前沿技术和研究动态。

-实践项目：提供一些手写数字识别的开源项目，如MNIST数据集的识别任务，让学生在课后进行深入研究和实践。

-视频教程：推荐一些讲解清晰、内容丰富的手写数字识别视频教程，帮助学生巩固和拓展课堂所学知识。

2.拓展建议：

-学生可以通过编程实践，尝试优化课堂上学到的手写数字识别模型，提高识别准确率。

-鼓励学生参加信息技术竞赛，如人工智能挑战赛，将所学知识应用于实际问题的解决中。

-建议学生关注人工智能领域的企业和专家，了解手写数字识别技术在行业中的应用和发展趋势。

-组织学生进行小组研究，选择一个与手写数字识别相关的主题，深入探讨并撰写研究报告，提升团队协作和科研能力。

内容逻辑关系

①知识点梳理：

-手写数字识别的基本原理

-数据预处理方法

-模型训练与评估流程

-人工智能在生活中的应用案例

②重点语句：

-手写数字识别是机器学习中的经典问题，通过训练神经网络模型，实现对数字图像的