第六章 人工智能及其应用（单元说课稿）-2023-2024学年高一信息技术同步教材配套说课稿+说课稿（粤教版2019必修1）.docx

第六章人工智能及其应用（单元说课稿）-2023-2024学年高一信息技术同步教材配套说课稿+说课稿（粤教版2019必修1）

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授课地点

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课程基本信息

1.课程名称：人工智能及其应用

2.教学年级和班级：2023-2024学年高一信息技术必修1，粤教版

3.授课时间：待定

4.教学时数：1课时

本节课将围绕粤教版2019必修1《信息技术》第六章“人工智能及其应用”展开，旨在让学生了解人工智能的基本概念、技术原理及其在现实生活中的应用，培养学生的信息素养和创新意识。

核心素养目标分析

本节课的核心素养目标主要包括信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个方面。通过学习人工智能及其应用，学生将提升对信息技术的敏感度和认识，增强利用信息技术解决问题的能力；培养逻辑思维和创造性思维，掌握基本的编程思想；学会利用数字化工具进行自主学习，提高信息检索、处理、应用的能力；同时，增强信息安全意识和社会责任感，理解人工智能伦理，正确使用信息技术，促进个人与社会和谐发展。

教学难点与重点

1.教学重点

本节课的教学重点主要包括以下两个方面：

-人工智能基本概念的理解：重点在于让学生掌握人工智能的定义、发展历程、分类及特点。例如，介绍人工智能时，要强调其模拟、延伸和扩展人的智能的核心功能，让学生理解人工智能并非简单的自动化，而是具有学习、推理、自我优化等特征。

-人工智能应用的案例分析：重点在于通过具体案例让学生了解人工智能在现实生活中的应用，如智能语音识别、自动驾驶、智能医疗等。例如，讲解智能语音识别时，可以以科大讯飞的语音识别技术为例，让学生了解其工作原理和应用场景。

2.教学难点

本节课的教学难点主要包括以下两个方面：

-人工智能技术原理的掌握：难点在于让学生理解人工智能背后的技术原理，如机器学习、深度学习、神经网络等。例如，讲解机器学习时，可以以决策树、支持向量机等算法为例，让学生了解其基本原理和应用。

-人工智能伦理与安全问题的认识：难点在于让学生认识到人工智能在带来便利的同时，也可能产生伦理和安全问题。例如，讨论人工智能在自动驾驶中的道德决策问题，让学生思考如何平衡技术进步与伦理道德的关系，以及如何确保人工智能系统的安全性。

教学方法与手段

1.教学方法

-讲授法：通过系统的讲解，使学生理解和掌握人工智能的基本概念和应用案例。

-讨论法：组织学生进行小组讨论，针对人工智能的伦理和安全问题进行深入探讨，培养学生的批判性思维。

-实验法：通过简单的编程实验，让学生亲身体验人工智能的实现过程，提高学生的实践操作能力。

2.教学手段

-多媒体设备：使用PPT展示人工智能的概念、发展历程和应用案例，增强视觉效果，提高信息传递效率。

-教学软件：利用在线编程平台，让学生实时编写和测试代码，增强学习的互动性和即时反馈。

-网络资源：引导学生利用网络资源进行自主学习，拓展知识面，培养独立获取信息的能力。

教学过程

1.导入（约5分钟）

-激发兴趣：通过展示一些生活中的人工智能应用实例，如智能语音助手、人脸识别系统等，激发学生对人工智能的兴趣。

-回顾旧知：简要回顾学生在之前课程中学习的计算机基础知识，如算法、编程语言等，为引入人工智能的概念做好铺垫。

2.新课呈现（约30分钟）

-讲解新知：详细讲解人工智能的定义、分类、发展历程等基本概念，以及人工智能的主要技术，如机器学习、深度学习等。

-举例说明：通过介绍具体的人工智能应用案例，如自动驾驶、智能医疗等，帮助学生理解人工智能的原理和应用。

-互动探究：将学生分组，每组针对一个人工智能应用案例进行讨论，探讨其实现原理和可能面临的挑战。

3.巩固练习（约20分钟）

-学生活动：让学生在计算机上尝试使用简单的编程工具，如Scratch或Python，实现一个简单的人工智能程序，如线性回归、决策树等。

-教师指导：在学生实践过程中，教师巡回指导，帮助学生解决编程中遇到的问题，确保学生能够正确理解并应用所学知识。

4.课堂总结（约10分钟）

-对本节课的主要内容进行总结，强调人工智能的基本概念、技术原理和应用。

-回答学生在讨论和练习中提出的问题，确保学生对所学内容的理解。

5.作业布置（约5分钟）

-布置课后作业，要求学生撰写一篇关于人工智能应用的短文，分析其在特定领域的优势和可能带来的挑战。

-提醒学生预习下一节课的内容，为深入学习人工智能的技术细节做好准备。

教学资源拓展

1.拓展资源

-人工智能发展史：介绍人工智能从1956年达特茅斯会议提出至今的重要里程碑，如专家系统、机器学习、深度学习的兴起和发展。

-人工智能技术概览：详细讲解机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术的