第3章人工智能领域应用3.1计算机视觉-高中教学同步《信息技术-人工智能初步》(说课稿）（人教-中图版2019）.docx

第3章人工智能领域应用3.1计算机视觉-高中教学同步《信息技术-人工智能初步》(说课稿）（人教-中图版2019）

一、教学内容分析

本节课的主要教学内容为第3章人工智能领域应用中的3.1节计算机视觉，选自高中教学同步《信息技术-人工智能初步》(人教-中图版2019)。本节课将介绍计算机视觉的基本概念、工作原理以及在现实生活中的应用。

教学内容与学生已有知识的联系主要体现在：本节课将运用学生在之前学习中掌握的信息技术基础知识，如计算机硬件、软件以及算法等，来解释计算机视觉的实现原理。同时，通过实际案例分析，让学生了解计算机视觉在人工智能领域的应用，为后续深入学习人工智能打下基础。

二、核心素养目标

培养学生的人工智能思维，使其能够理解计算机视觉的基本原理，学会运用所学知识分析实际问题；提升学生的信息处理能力，通过案例学习，培养学生解决复杂问题的能力；增强学生的创新意识，激发其在人工智能领域的探索兴趣，为未来社会发展贡献自己的智慧和力量。

三、重点难点及解决办法

重点：

1.计算机视觉的基本概念。

2.计算机视觉在现实生活中的应用案例。

难点：

1.计算机视觉的技术原理。

2.计算机视觉算法的复杂性和实现过程。

解决办法：

1.对于计算机视觉的基本概念，通过多媒体教学展示具体的图像识别和场景理解过程，让学生直观感受计算机视觉的工作方式。

2.通过分析具体的应用案例，如人脸识别、自动驾驶等，让学生理解计算机视觉的实际应用，并讨论其带来的社会影响。

3.针对技术原理的难点，采用图示和动画演示，将复杂的算法分解为简单的步骤，帮助学生逐步理解。

4.对于算法的复杂性和实现过程，可以组织小组讨论，引导学生通过合作学习，共同探讨并尝试简化算法的数学模型，以加深对算法的理解。

四、教学资源

1.软硬件资源：计算机实验室、投影仪、互动白板、学生用计算机。

2.课程平台：学校教学管理系统。

3.信息化资源：多媒体教学课件、网络教学资源库、在线教学视频。

4.教学手段：小组讨论、案例分析法、互动式教学、演示法。

五、教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对计算机视觉的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

-开场提问：“你们知道计算机视觉是什么吗？它与我们的生活有什么关系？”

-展示一些关于计算机视觉的图片或视频片段，如人脸识别、自动驾驶汽车等，让学生初步感受计算机视觉的魅力和特点。

-简短介绍计算机视觉的基本概念、应用领域及其在人工智能中的重要性，为接下来的学习打下基础。

2.计算机视觉基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解计算机视觉的基本概念、组成部分和原理。

过程：

-讲解计算机视觉的定义，包括其主要任务如图像识别、目标检测等。

-详细介绍计算机视觉的组成部分，如摄像头、图像处理算法、特征提取等。

-通过实例，如手机拍照识别物体，让学生更好地理解计算机视觉的实际应用。

3.计算机视觉案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解计算机视觉的特性和重要性。

过程：

-选择几个典型的计算机视觉案例进行分析，如人脸识别系统、智能监控等。

-详细介绍每个案例的背景、技术实现和实际应用，让学生全面了解计算机视觉的多样性。

-引导学生思考这些案例对实际生活的影响，以及如何应用计算机视觉解决实际问题。

-小组讨论：让学生分组讨论计算机视觉的未来发展或改进方向，并提出创新性的想法或建议。

4.学生小组讨论（10分钟）

目标：培养学生的合作能力和解决问题的能力。

过程：

-将学生分成若干小组，每组选择一个与计算机视觉相关的主题进行深入讨论，如“计算机视觉在医疗领域的应用”。

-小组内讨论该主题的现状、挑战以及可能的解决方案。

-每组选出一名代表，准备向全班展示讨论成果。

5.课堂展示与点评（15分钟）

目标：锻炼学生的表达能力，同时加深全班对计算机视觉的认识和理解。

过程：

-各组代表依次上台展示讨论成果，包括主题的现状、挑战及解决方案。

-其他学生和教师对展示内容进行提问和点评，促进互动交流。

-教师总结各组的亮点和不足，并提出进一步的建议和改进方向。

6.课堂小结（5分钟）

目标：回顾本节课的主要内容，强调计算机视觉的重要性和意义。

过程：

-简要回顾本节课的学习内容，包括计算机视觉的基本概念、组成部分、案例分析等。

-强调计算机视觉在现实生活和学习中的价值和作用，鼓励学生进一步探索和应用计算机视觉。

-布置课后作业：让学生撰写一篇关于计算机视觉的短文或报告，以巩固学习效果。

六、教学资源拓展

1.拓展资源：

-拓展阅读材料：《计算机视觉原理与应用》、《人工智能：一种现代方法》。

-在线课程：Coursera上的“计算机视觉”课程，edX上的“深度学习与计算机