中图人教版（2019）信息技术必修一 4.2 利用智能工具解决问题——人脸识别初探 教案.docx

中图人教版（2019）信息技术必修一4.2利用智能工具解决问题——人脸识别初探教案

授课内容

授课时数

授课班级

授课人数

授课地点

授课时间

课程基本信息

1.课程名称：信息技术必修一4.2利用智能工具解决问题——人脸识别初探

2.教学年级和班级：高中一年级信息技术班

3.授课时间：2023年9月20日，星期三，第4节

4.教学时数：45分钟（1课时）

核心素养目标

1.理解智能工具的工作原理，提升信息素养，培养学生运用信息技术解决实际问题的能力。

2.通过人脸识别技术的研究，增强学生数据安全意识，培养在信息社会中负责任的网络行为。

3.培养学生合作探究、创新思维的能力，激发对人工智能技术的学习兴趣，提高学生的自主学习与终身学习能力。

重点难点及解决办法

重点：人脸识别技术的基本原理及其在生活中的应用。

难点：理解人脸识别技术的算法复杂性和数据安全性问题。

解决办法及突破策略：

1.通过多媒体演示和实例讲解，帮助学生直观理解人脸识别的基本原理，采用互动提问方式加深学生对技术原理的掌握。

2.引导学生通过小组合作，探讨人脸识别在现实生活中的应用案例，分析其优势与局限性，从而加深对重点知识的理解。

3.针对数据安全性难点，设计课堂讨论环节，让学生了解数据保护的重要性，探讨如何在使用人脸识别技术时确保个人信息安全。

4.结合教材中的相关内容，提供拓展阅读材料，鼓励学生在课后自主学习，进一步突破难点，提升信息安全和隐私保护意识。

教学资源准备

1.教材：确保每位学生都准备了《信息技术必修一》教材，提前学习4.2节相关内容。

2.辅助材料：准备人脸识别技术原理讲解视频、人脸识别应用案例图片及流程图，用于辅助讲解和讨论。

3.实验器材：提供计算机及相关软件，以便学生进行人脸识别的模拟实验操作。

4.教室布置：将教室分为讲授区、讨论区和实验区，便于学生进行小组合作和实验探究。确保多媒体设备正常运行，以便展示教学资源。

教学流程

1.导入新课（用时5分钟）

开始于一个与学生生活息息相关的问题：“大家平时在使用手机、电脑等设备时，有没有遇到过需要通过人脸识别来解锁或验证身份的情况？”通过这个话题引起学生兴趣，进而引出本节课的主题——人脸识别技术。

2.新课讲授（用时15分钟）

（1）简要介绍人脸识别技术的发展历程，让学生了解其演变过程及当前的应用现状。

（2）详细讲解人脸识别技术的基本原理，包括人脸检测、特征提取和特征匹配等步骤，结合教材中的相关内容进行深入剖析。

（3）通过案例分析，展示人脸识别技术在生活中的应用，如手机解锁、安防监控、支付验证等。

3.实践活动（用时10分钟）

（1）让学生利用计算机及相关软件进行人脸识别的模拟实验，亲身体验技术原理，加深理解。

（2）组织学生分组讨论，分析实验中遇到的问题，探讨如何优化人脸识别技术。

（3）邀请学生代表分享实验心得，总结实验中的关键点和注意事项。

4.学生小组讨论（用时10分钟）

（1）讨论人脸识别技术的优势与局限性，举例回答，如：优势——方便快捷，提高安全性；局限性——受光线、角度等因素影响，识别效果不稳定。

（2）探讨在使用人脸识别技术时应如何保护个人隐私，举例回答，如：加强数据加密，提高安全意识。

（3）分析人脸识别技术在未来的发展趋势，举例回答，如：结合人工智能、大数据等技术，实现更精准、更智能的识别。

5.总结回顾（用时5分钟）

对本节课的内容进行梳理，强调人脸识别技术的基本原理、应用场景、优势与局限性以及数据安全等问题。通过本节课的学习，让学生深入理解人脸识别技术在现实生活中的重要性，提高他们在信息社会中的安全意识和自我保护能力。

总计用时：45分钟。

教学资源拓展

1.拓展资源：

-推荐学生阅读与人工智能技术发展相关的科普书籍，如《人工智能简史》，以加深对人脸识别技术背景和发展的理解。

-引导学生关注我国在人脸识别领域的研究成果和应用案例，如公安系统、智慧城市等项目。

-鼓励学生了解人脸识别技术在不同行业的应用，如医疗、教育、金融等，拓宽知识视野。

2.拓展建议：

-建议学生利用课余时间，通过查阅相关资料，深入了解人脸识别技术的算法原理，如深度学习、神经网络等。

-鼓励学生关注信息安全领域的动态，了解人脸识别技术在数据保护和隐私方面的挑战及解决方案。

-提倡学生参加学校或社区组织的信息技术相关活动，与他人交流人脸识别技术的学习心得和应用体验。

-引导学生结合教材内容，尝试编写简单的人脸识别程序，培养实际操作能力和编程思维。

重点题型整理

1.题型一：简述人脸识别技术的基本原理及其主要步骤。

答案：人脸识别技术的基本原理是通过计算机技术对采集到的人脸图像进行预处理、特征提取和特征匹配。主要步骤包括：

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