第3章人工智能领域应用3.3机器理解与推理-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3.3机器理解与推理-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）

主备人

备课成员

设计思路

本节课以《信息技术-人工智能初步》第三章3.3节“机器理解与推理”为核心内容，针对高中学生的认知水平，设计思路如下：首先，通过引入生活实例，激发学生对机器理解与推理的兴趣；其次，结合教材内容，讲解机器理解与推理的基本概念、方法和技术；接着，通过案例分析，让学生深入理解机器理解与推理在实际应用中的重要作用；最后，布置相关练习，帮助学生巩固所学知识，提高实际应用能力。整个教学过程注重理论与实践相结合，以培养学生的信息素养和创新能力。

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、计算思维和创新意识。通过学习机器理解与推理，培养学生对信息技术发展的敏感性，提升信息意识；通过分析机器理解与推理的原理，锻炼学生的逻辑思维能力和抽象思维能力，发展计算思维；通过探索人工智能在实际生活中的应用，激发学生创新意识，培养他们利用信息技术解决问题的能力。同时，注重培养学生团队协作和沟通能力，使其能够更好地适应未来社会的发展需求。

教学难点与重点

1.教学重点

①机器理解的基本概念及其在人工智能领域的重要性。

②机器推理的原理和方法，包括逻辑推理、概率推理等。

③机器理解与推理在实际应用中的案例分析。

2.教学难点

①逻辑推理和概率推理的具体实现过程，以及它们在机器理解中的应用。

②如何通过实例让学生理解抽象的机器理解与推理概念。

③结合实际案例，引导学生掌握如何将机器理解与推理应用于解决实际问题。

学具准备

多媒体

课型

新授课

教法学法

讲授法

课时

第一课时

步骤

师生互动设计

二次备课

教学方法与手段

教学方法：

1.讲授法，系统地讲解机器理解与推理的理论知识，确保学生掌握基础概念。

2.案例分析法，通过分析具体案例，让学生理解机器理解与推理的实际应用。

3.小组讨论法，鼓励学生分组讨论，促进思维碰撞，加深对知识点的理解。

教学手段：

1.多媒体演示，使用PPT等软件展示图文并茂的资料，增强信息的直观性。

2.教学软件辅助，利用人工智能教学软件，让学生通过模拟实验加深理解。

3.网络资源利用，引导学生查阅相关网络资源，拓宽知识视野，培养自主学习能力。

教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对机器理解与推理的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们知道机器理解与推理是什么吗？它与我们的生活有什么关系？”

展示一些关于人工智能在生活中的应用图片或视频片段，让学生初步感受人工智能的魅力或特点。

简短介绍机器理解与推理的基本概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.机器理解与推理基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解机器理解与推理的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解机器理解与推理的定义，包括其主要组成元素或结构。

详细介绍机器理解与推理的组成部分或功能，使用图表或示意图帮助学生理解。

3.机器理解与推理案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解机器理解与推理的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的机器理解与推理案例进行分析。

详细介绍每个案例的背景、特点和意义，让学生全面了解机器理解与推理的多样性或复杂性。

引导学生思考这些案例对实际生活或学习的影响，以及如何应用机器理解与推理解决实际问题。

小组讨论：让学生分组讨论机器理解与推理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，每组选择一个与机器理解与推理相关的主题进行深入讨论。

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，同时加深全班对机器理解与推理的认识和理解。

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，强调机器理解与推理的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括机器理解与推理的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调机器理解与推理在现实生活或学习中的价值和作用，鼓励学生进一步探索和应用机器理解与推理。

布置课后作业：让学生撰写一篇关于机器理解与推理的短文或报告，以巩固学习效果。

教学资源拓展

1.拓展资源

（1）机器理解与推理的发展历程：介绍机器理解与推理的起源、发展阶段以及重要里程碑，包括符号主义人工智能、