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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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教学内容

教材章节：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）

内容列举：高一信息技术同步精品课堂（沪科版2019必修1）

本节课主要介绍手写数字识别的基本原理和过程，内容包括：

1.人工智能基本概念及其在手写数字识别中的应用；

2.手写数字识别系统的组成；

3.手写数字识别的预处理方法；

4.特征提取与分类算法；

5.实际案例分析与操作。

核心素养目标

培养学生信息意识，提高运用信息技术解决问题的能力；通过手写数字识别的学习，发展学生的计算思维，增强对人工智能技术的理解与应用；同时，激发学生的创新意识，鼓励其在实际生活中探索人工智能的更多应用可能性。

教学难点与重点

1.教学重点

①手写数字识别系统的基本原理及组成；

②手写数字识别的预处理方法和特征提取技术；

③常见手写数字分类算法的介绍与理解；

④通过案例操作，实践手写数字识别过程。

2.教学难点

①手写数字识别中预处理方法的选择与实现；

②特征提取过程中关键特征的选择和提取方法的掌握；

③分类算法的理解及其在手写数字识别中的应用；

④结合实际案例，进行手写数字识别系统的调试与优化。

学具准备

Xxx

课型

新授课

教法学法

讲授法

课时

第一课时

步骤

师生互动设计

二次备课

教学方法与策略

1.采用讲授与讨论相结合的方式，介绍手写数字识别的原理和过程，通过问题引导讨论，激发学生思考。

2.设计案例研究教学活动，让学生通过分析真实的手写数字识别案例，理解理论知识在实际中的应用。

3.利用项目导向学习，让学生动手实践，构建简单的手写数字识别系统，增强实际操作能力。

4.使用多媒体教学，展示手写数字识别系统的操作流程和效果，提高学生的学习兴趣和参与度。

教学过程设计

1.导入环节（用时5分钟）

-创设情境：向学生展示手写数字识别软件的界面，让学生体验将手写数字输入系统后，系统自动识别数字的过程。

-提出问题：询问学生这个过程中涉及到了哪些技术？他们对于手写数字识别系统有什么初步的理解和疑问？

2.讲授新课（用时20分钟）

-介绍人工智能基本概念，让学生了解手写数字识别是人工智能的一个应用实例。

-讲解手写数字识别系统的组成，包括预处理、特征提取和分类算法三个主要部分。

-通过图示和实际案例，详细解释预处理方法，如归一化、去噪等，并展示其作用。

-介绍特征提取的重要性，以及如何从手写数字图像中提取特征，如笔画方向、边缘等。

-讲解常见的分类算法，如K-近邻、神经网络等，并说明它们在手写数字识别中的应用。

3.巩固练习（用时10分钟）

-分发练习题，让学生根据所学知识，识别和处理一组手写数字图像，提取特征并使用分类算法预测结果。

-学生互相讨论，分享自己的处理过程和结果，教师巡回指导，解答学生的疑问。

4.师生互动环节（用时5分钟）

-教师选取几个学生的练习成果进行展示，询问其他学生是否有不同的处理方法和见解。

-针对学生的处理结果，引导学生讨论如何改进特征提取和分类算法，以提高识别准确率。

5.课堂总结与作业布置（用时5分钟）

-教师总结本节课的重点内容，强调手写数字识别系统的核心技术和应用价值。

-布置作业：要求学生结合本节课所学，设计一个简单的手写数字识别算法，并在下一次课堂上分享。

注意：在教学过程中，教师应随时关注学生的反应，根据学生的理解程度调整教学节奏和难度，确保教学内容的适当性和学生的参与度。同时，教师应鼓励学生提出问题，积极回应学生的疑问，促进师生之间的有效互动。

教学资源拓展

1.拓展资源

-人工智能的发展历程：介绍人工智能从诞生至今的发展脉络，以及各个时期的重要成果和代表性人物。

-手写数字识别技术在不同领域的应用：例如在教育、医疗、金融等行业的具体应用案例。

-常见机器学习算法简介：包括监督学习、无监督学习和强化学习等，以及它们在手写数字识别中的应用。

-深度学习在手写数字识别中的优势：介绍卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在图像识别领域的应用。

-手写数字识别的挑战与未来发展：探讨手写数字识别技术面临的挑战，如手写风格的多样性、识别速度等，以及未来的发展趋势。

-实际案例分析与讨论：提供一些手写数字识别的实际案例，如手写数学公式识别、手写笔记整理等，让学生分析并讨论其技术实现和优化方法。

2.拓展建议

-阅读拓展：推荐学生阅读《人工智能：一种现代的方法》、《深度学习》等书籍，以加深对人工智能和深度学习的理解。

-实践操作：鼓励学生使用Python等编程语言，结合TensorFlow