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3.1计算机视觉说课稿2023—2024学年人教中图版(2019)高中信息技术选择性必修4
一、设计意图
本节课的设计意图在于帮助学生理解计算机视觉的基本概念、原理及其在实际应用中的重要性。通过本节课的学习,使学生能够掌握计算机视觉的基本知识,培养他们运用信息技术解决实际问题的能力,为后续学习打下坚实基础。同时,结合2023—2024学年人教中图版(2019)高中信息技术选择性必修4课程内容,注重理论与实践相结合,提高学生的实践操作能力和创新思维。
二、核心素养目标分析
本节课的核心素养目标分析主要包括信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个方面。通过学习计算机视觉,学生将提升对信息技术在生活中的应用意识,培养利用计算机视觉技术解决实际问题的计算思维能力。同时,通过实践操作,学生能够发展数字化学习与创新的能力,提高信息社会责任感,理解并遵循信息安全与伦理规范,为构建数字中国贡献力量。
三、教学难点与重点
1.教学重点
本节课的教学重点是计算机视觉的基本概念、图像处理的基础知识和计算机视觉在实际应用中的案例。具体包括:
-计算机视觉的定义:理解计算机视觉作为一门跨学科领域,它如何使计算机能够“看”和“理解”图像和视频数据。
-图像处理基础:掌握图像的数字化表示、图像格式、以及基本的图像处理技术,如滤波、边缘检测等。
-应用案例解析:通过分析具体案例,如人脸识别、自动驾驶中的计算机视觉应用,让学生理解计算机视觉的实际意义。
2.教学难点
本节课的教学难点在于理解计算机视觉算法的工作原理和实现细节。具体包括:
-算法原理:学生可能难以理解卷积神经网络(CNN)等复杂算法的内部工作机制,例如卷积层、池化层的作用和参数设置。
-实践操作:将理论知识应用到实际编程中,如使用Python和OpenCV库进行图像处理,可能需要学生具备一定的编程基础。
-案例分析:分析具体案例时,如何将抽象的算法与实际问题联系起来,如何评估算法的性能和准确性,这些都是学生需要克服的难点。
四、教学资源
-软硬件资源:计算机实验室、投影仪、白板、高性能计算机、摄像头
-课程平台:学校内部网络教学平台
-信息化资源:人教中图版高中信息技术选择性必修4教材、PPT课件、计算机视觉相关教学视频
-教学手段:案例分析、小组讨论、编程实践、课堂提问
五、教学实施过程
1.课前自主探索
教师活动:
-发布预习任务:通过学校内部网络教学平台发布预习资料,包括本节课的PPT课件和计算机视觉基础概念的视频,明确要求学生预习图像数字化和基本图像处理技术。
-设计预习问题:设计问题如“解释图像的像素概念”和“描述边缘检测在计算机视觉中的作用”等,引导学生思考。
-监控预习进度:通过平台监控学生的资料查看和问题回答情况。
学生活动:
-自主阅读预习资料:学生根据要求观看视频和阅读PPT,理解图像处理的基本概念。
-思考预习问题:针对设计的问题,学生独立思考并记录答案。
-提交预习成果:学生在平台上提交对预习问题的答案和预习笔记。
教学方法/手段/资源:
-自主学习法:鼓励学生自主探索,培养独立学习能力。
-信息技术手段:利用教学平台进行资源的共享和进度的监控。
2.课中强化技能
教师活动:
-导入新课:通过展示自动驾驶车辆中的计算机视觉应用案例,引出本节课的主题。
-讲解知识点:详细讲解计算机视觉算法,如CNN的工作原理,并举例说明。
-组织课堂活动:设计小组讨论,让学生分析不同图像处理算法的优缺点。
-解答疑问:对学生提出的问题进行解答,帮助理解难点。
学生活动:
-听讲并思考:学生认真听讲,对老师提出的问题进行思考。
-参与课堂活动:学生分组讨论,分析算法,并展示讨论结果。
-提问与讨论:学生在讨论中对不理解的部分提出问题,并参与讨论。
教学方法/手段/资源:
-讲授法:详细讲解知识点,确保学生理解。
-实践活动法:通过小组讨论,让学生在实践中学习。
-合作学习法:促进学生之间的交流与合作。
3.课后拓展应用
教师活动:
-布置作业:根据课堂内容,布置相关的编程作业,如使用Python和OpenCV实现简单的图像处理。
-提供拓展资源:提供相关学术论文和在线课程链接,供感兴趣的学生深入学习。
-反馈作业情况:批改作业并提供反馈,指导学生的后续学习。
学生活动:
-完成作业:根据要求完成编程作业,巩固所学知识。
-拓展学习:利用提供的资源进一步学习计算机视觉的进阶内容。
-反思总结:总结学习过程中的收获和不足,为下一步学习制定计划。
教学方法/手段/资源:
-自主学习法:鼓励学生自主完成作业和拓展学习。
-反思总结法:引导学生自我反思,促进学习的深度和广度。
六、学生学习效果
学生
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