高中信息技术必修一第四单元项目九《了解手写数字识别——体验人工智能》说课稿.docxVIP

高中信息技术必修一第四单元项目九《了解手写数字识别——体验人工智能》说课稿

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设计思路

结合高中信息技术必修一第四单元项目九《了解手写数字识别——体验人工智能》的内容，本节课的设计思路如下：首先，通过引入手写数字识别的实际应用场景，激发学生的兴趣和好奇心；接着，讲解手写数字识别的基本原理和方法，让学生了解人工智能在手写数字识别中的应用；然后，通过案例分析和实践操作，让学生动手体验手写数字识别过程，培养其解决问题的能力；最后，总结本节课所学内容，布置相关作业，巩固所学知识。整个教学过程注重理论与实践相结合，提高学生对人工智能的认识和应用能力。

核心素养目标

1.信息意识：培养学生主动获取、处理和应用信息技术知识的意识，通过手写数字识别案例，提高学生对信息技术在日常生活中的重要性的认识。

2.计算思维：训练学生运用计算思维分析问题、设计算法，通过手写数字识别过程，培养学生的逻辑思维和创新能力。

3.信息伦理：教育学生在使用信息技术时遵循伦理道德，尊重他人隐私，培养良好的信息素养。

4.合作交流：鼓励学生在课堂上与同伴积极交流，分享学习心得，提高沟通协作能力。

5.信息创新：激发学生探索人工智能领域的兴趣，培养学生运用信息技术解决实际问题的创新能力。

教学难点与重点

1.教学重点

-手写数字识别的基本原理：本节课的核心内容是让学生理解手写数字识别的基本原理，包括图像处理、特征提取和模式识别等。例如，讲解如何将手写数字图像进行灰度化、二值化处理，以及如何提取数字的特征，如边缘、形状等。

-人工智能在手写数字识别中的应用：强调人工智能算法在手写数字识别中的重要作用，如使用神经网络进行模型训练和预测。通过实例展示神经网络的结构和工作原理，让学生掌握其核心概念。

2.教学难点

-神经网络模型的建立与训练：学生可能难以理解神经网络的复杂结构和训练过程，例如权重的调整和激活函数的作用。需要通过详细的案例分析，逐步解释神经网络每层的功能和参数调整方法。

-特征提取的技巧：如何从手写数字图像中提取有效的特征，对学生来说是一个挑战。例如，讲解HOG（方向梯度直方图）等特征提取方法，并指导学生如何在代码中实现这些方法。

-实践操作中的细节处理：在实际操作中，学生可能会遇到各种问题，如数据集的选择、模型参数的调整等。例如，讲解如何选择合适的训练数据集，以及如何通过调整学习率、批量大小等参数来优化模型性能。

教学方法与策略

1.采用讲授与案例研究相结合的方法，首先通过讲授介绍手写数字识别的基本原理和人工智能的应用，然后通过案例分析具体的应用场景和实现方法。

2.设计实验和项目导向学习活动，让学生动手实践，如使用Python和TensorFlow库实现一个简单的手写数字识别模型，增强学生的实际操作能力和问题解决能力。

3.利用多媒体教学资源，如视频演示和在线互动平台，帮助学生直观理解神经网络的工作原理，同时使用PPT和代码示例来辅助教学，提高信息传递的效率。

教学过程

1.导入新课

同学们好，今天我们将开始学习一个新的项目——《了解手写数字识别——体验人工智能》。在日常生活中，我们经常会遇到需要识别手写数字的场景，比如在银行存取款时，ATM机会识别我们填写的支票金额。那么，计算机是如何实现这一功能的呢？接下来，我们将一起探究这个问题。

2.讲解手写数字识别的基本原理

首先，让我们来看看手写数字识别的基本原理。手写数字识别主要分为以下几个步骤：

（1）图像预处理：将手写数字图像进行灰度化、二值化处理，去除噪声。

（2）特征提取：从处理后的图像中提取数字的特征，如边缘、形状等。

（3）模式识别：使用机器学习算法，如神经网络，对提取的特征进行分类，识别出手写数字。

同学们，你们能理解这个基本原理吗？如果有任何疑问，请随时提问。

3.案例分析

（1）展示案例代码：我会将案例代码投影到屏幕上，同学们可以跟随我的步骤一起操作。

（2）解释代码原理：在代码中，我会逐一解释每个关键步骤，如数据加载、模型构建、模型训练等。

（3）学生实践：同学们可以尝试在电脑上运行这段代码，观察模型的训练过程和识别结果。

4.实践操作

现在，让我们亲自动手实践，实现一个手写数字识别模型。

（1）分组：同学们分成若干小组，每组一台电脑，共同完成实践任务。

（2）任务分配：每组同学需要完成以下任务：

-准备数据集：从MNIST数据集中下载手写数字图像数据。

-构建模型：使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型。

-训练模型：使用数据集训练模型，观察训练过程和结果。

-测试模型：使用测试数据集评估模型的识别准确率。

（3）指导与反馈：在同学们实践过程中，我会巡回指导，解答同学们遇到