赣科版九年级全一册信息科技 第4课 人工智能的三大技术基础 教案.docxVIP

课题

人工智能的三大技术基础

单元

第二单元

学科

信息科技

年级

九年级

教材分析

本课《人工智能的三大技术基础》是理解人工智能核心要素的关键一课，它深入浅出地介绍了数据、算法和算力这三大基石，并阐释了它们之间的紧密联系。通过本课的学习，学生将能够把握人工智能的基本特征，为后续深入学习人工智能的原理与应用奠定坚实基础，同时培养对科技发展的敏锐洞察力和创新思维。

学习

目标

信息意识：学生将增强对数据、算法和算力作为人工智能核心要素的信息敏感度，理解它们在人工智能发展中的关键作用，培养对信息科技动态变化的敏锐洞察力。

计算思维：通过深入探索数据、算法和算力之间的联系，学生将锻炼逻辑思维和问题解决能力，学会运用计算思维方法分析人工智能技术的运作原理。

数字化学习与创新：学生将利用数字化资源和工具，深入学习人工智能的三大技术基础，尝试通过编程实践或案例分析，探索这些技术在解决实际问题中的应用，培养数字化时代的创新能力和实践能力。

信息社会责任：在了解人工智能三大技术基础的过程中，学生将认识到信息科技对社会的重要性，思考其在实际应用中的伦理和社会影响，培养负责任使用科技的态度，为构建安全、和谐的信息社会贡献力量。

重点

认识数据、算法和算力。

难点

理解三大技术基础之间的联系；了解人工智能的三大基本特征。

教学过程

教学环节

教师活动

学生活动

设计意图

导入新课

通过展示一段人工智能在实际生活中应用的视频（如智能家居、自动驾驶汽车、人脸识别等），引发学生的兴趣。

提问：“这些智能应用是如何实现的？它们背后有哪些关键技术支撑？”引导学生思考，进入新课主题。

观看视频，感受人工智能的神奇与魅力。

利用视频素材，直观展示人工智能的应用，激发学生的学习兴趣。

讲授新课

环节一：初步认识数据、算法和算力

情境设置：通过展示一段智能机器人与人对话的视频或演示一个简单的AI程序（如图像识别软件），吸引学生的注意力，引发他们对背后技术的好奇心。

问题引导：提出问题：“这个机器人是如何理解人类的语言的？”、“它为什么能准确地识别出图片中的物体？”引导学生思考支持这些功能的技术基础。

概念介绍：简要介绍人工智能的三大技术基础——数据、算法和算力。解释这三者的基本含义，如数据是AI的燃料，算法是解决问题的方法论，而算力则是执行这些算法所需的计算资源。

互动讨论：邀请学生分享他们对这三个概念的初步理解，教师适时补充和纠正，确保每位学生都能正确理解。

环节二：深入了解数据的重要性

知识点讲解：详细解释数据对于训练AI模型的重要性，包括数据的类型（结构化数据、非结构化数据）、数据的质量（准确性、完整性、时效性）以及数据的来源（传感器、网络爬虫、用户生成内容等）。

案例分析：通过具体的例子，如AlphaGo的围棋对弈、人脸识别系统的训练过程，展示大量高质量的数据是如何帮助AI系统提升性能的。

解释数据的概念，强调数据在人工智能中的核心作用。

展示不同类型的数据（如文本、图像、音频等），并说明它们在人工智能中的具体应用。

通过案例分析，让学生理解数据如何被收集、处理和分析，以支持人工智能的决策和预测。

实践操作：组织一个小组活动，让学生尝试从网上收集一些公开数据集，然后使用简单的数据分析工具（如Excel）进行初步的数据清洗和预处理，亲身体验数据准备的过程。

环节三：探究算法的作用

算法概述：介绍算法的基本概念，强调它是解决特定问题的一系列指令。解释不同类型的算法（监督学习、无监督学习、强化学习）及其适用场景。

阐述算法的概念，解释算法在人工智能中的关键作用。

介绍几种常见的算法（如决策树、神经网络、支持向量机等），并简要说明它们的工作原理。

通过互动游戏，让学生亲身体验算法的运行过程，感受算法的魅力。

算法示例：选取几种常见的机器学习算法（如决策树、支持向量机、深度神经网络）进行简单介绍，通过图表和流程图帮助学生直观理解这些算法的工作原理。

编程实践：如果条件允许，可以安排一次简单的编程活动，让学生使用Python等编程语言实现一个简单的分类算法，如K-近邻算法，实际感受算法的设计和调试过程。

环节四：探讨算力的影响

算力介绍：解释算力是指计算机处理数据的能力，包括CPU、GPU等硬件资源。说明随着数据量的增长和算法复杂度的提高，算力成为制约AI发展的关键因素之一。

解释算力的概念，强调算力在人工智能中的关键作用。

介绍不同类型的计算平台（如CPU、GPU、TPU等），并说明它们在人工智能中的具体应用。

通过模拟实验，让学生亲身体验不同算力平台下的计算速度和效率差异。

技术发展：讲述近年来算力技术的发展趋势，如云服务、专用AI芯片的出现，以及这些技术如何降低了AI应用的成本和门槛。

案例研究：分享一些依赖强大算力支持的AI项目案例，如大型语言模型的训练、自动