第五章 人工智能及应用 项目挑战：“奇点”到来了吗（教学设计）-2024-2025学年《信息技术》高中·必修 1 数据与计算（浙教版）.docx

第五章人工智能及应用项目挑战：“奇点”到来了吗（教学设计）-2024-2025学年《信息技术》高中·必修1数据与计算（浙教版）

科目

授课时间节次

--年—月—日（星期——）第—节

指导教师

授课班级、授课课时

授课题目

（包括教材及章节名称）

第五章人工智能及应用项目挑战：“奇点”到来了吗（教学设计）-2024-2025学年《信息技术》高中·必修1数据与计算（浙教版）

设计意图

核心素养目标

1.数据意识：让学生理解人工智能发展背后的数据驱动原理，提高对数据重要性的认识。

2.计算思维：引导学生运用计算思维分析人工智能技术的发展趋势，培养解决问题的能力。

3.信息观念：帮助学生树立正确的信息观念，认识到人工智能对现代社会的影响，提高信息素养。

4.信息伦理：教育学生在应用人工智能技术时，关注伦理道德问题，遵循法律法规，尊重他人权益。

学情分析

本节课面向的是高中一年级的学生，他们已经具备了一定的信息技术基础，能够理解计算机编程的基本概念，掌握了基本的计算机操作技能。在知识层面，学生对数据与计算的基本原理有一定的了解，但可能对人工智能的深入原理和技术细节较为陌生。在能力层面，学生具备一定的逻辑思维能力和问题解决能力，但可能缺乏将理论知识应用于实际问题的经验。

在素质方面，学生好奇心强，对新技术充满兴趣，但可能缺乏持续深入学习的耐心和毅力。行为习惯上，学生可能习惯于被动接受知识，缺乏主动探索和实践的习惯。这些特点对课程学习既有积极影响，也存在一定挑战。学生对人工智能的兴趣可能激发他们的学习热情，但缺乏主动性和深度学习的习惯可能会影响他们对课程内容的深入理解和应用。因此，本节课的教学设计需要考虑如何激发学生的主动学习兴趣，同时培养他们的实践能力和深度学习习惯。

教学资源

-软硬件资源：计算机实验室、多媒体教学设备、投影仪

-课程平台：学校教学管理系统

-信息化资源：《信息技术》高中·必修1数据与计算（浙教版）课本、教学PPT、相关学术论文

-教学手段：案例分析法、小组讨论、项目实践、课堂演示

教学过程

五、教学过程

1.导入（约5分钟）

-激发兴趣：通过展示人工智能在生活中的应用案例，如智能语音助手、自动驾驶汽车等，引发学生对人工智能的兴趣和好奇心。

-回顾旧知：简要回顾学生在previouschapters中学习的数据与计算的基本概念，如算法、数据结构等，为引入人工智能的概念打下基础。

2.新课呈现（约40分钟）

-讲解新知：详细介绍人工智能的定义、发展历程、主要技术和应用领域。

-举例说明：通过展示人工智能的实际案例，如AlphaGo战胜李世石的事件，帮助学生理解人工智能的强大能力和潜在影响。

-互动探究：将学生分组，每组选择一个与人工智能相关的话题，如机器学习、神经网络等，进行讨论和资料查询，分享各自的学习成果。

3.巩固练习（约20分钟）

-学生活动：让学生利用计算机实验室的资源，尝试编写一个简单的机器学习程序，如线性回归或决策树，以加深对人工智能算法的理解。

-教师指导：在学生实践过程中，教师巡回指导，帮助学生解决编程过程中遇到的问题，提供必要的代码示例和算法解释。

4.拓展延伸（约15分钟）

-展示人工智能在各个领域的必威体育精装版进展，如医疗诊断、金融分析等，让学生认识到人工智能的广泛应用。

-引导学生思考人工智能可能带来的社会伦理问题，如隐私保护、失业问题等，激发学生的批判性思维。

5.总结反馈（约10分钟）

-让学生总结本节课学到的关键知识点，分享个人的学习体会。

-教师对学生的学习情况进行反馈，指出学习中的亮点和需要改进的地方，布置课后作业，要求学生进一步研究和思考人工智能的发展趋势及其对社会的影响。

知识点梳理

1.人工智能的定义与分类

-人工智能的基本概念

-人工智能的主要分类：机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等

2.人工智能的发展历程

-人工智能的起源和发展阶段

-人工智能的重要里程碑和技术突破

3.人工智能的技术基础

-数据处理与数据挖掘

-机器学习的基本算法：线性回归、决策树、支持向量机等

-深度学习的核心概念：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等

4.人工智能的应用领域

-人工智能在生活中的应用：智能语音助手、智能家居、自动驾驶等

-人工智能在行业中的应用：医疗诊断、金融分析、教育辅助等

5.人工智能的数据与计算

-数据在人工智能中的作用

-计算模型在人工智能中的应用：算法、优化方法、计算效率等

6.人工智能的编程实践

-编程语言的选择：Python、R、Java等

-常用库和框架：TensorFlow、Keras、PyTorch等

-简单机器学习项目的实现：数据预处理、模型训练、模