2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一4.docxVIP

2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一4.1《了解手写数字识别——体验人工智能》说课稿

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教学内容

本章节内容为2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一第4.1节《了解手写数字识别——体验人工智能》。本节内容主要围绕人工智能的应用展开，具体内容包括手写数字识别的原理、应用场景以及如何通过编程实现手写数字识别功能。通过本节学习，学生能够了解人工智能的基本概念，体验人工智能的强大功能，为后续学习人工智能相关技术打下基础。

核心素养目标

1.培养学生信息意识，认识到人工智能在生活中的应用价值。

2.增强学生计算思维，通过编程实践理解算法原理。

3.提升学生问题解决能力，学会运用人工智能技术解决实际问题。

4.培养学生创新精神，激发对人工智能领域的探索兴趣。

教学难点与重点

1.教学重点：

-核心内容：手写数字识别的工作原理。

-具体细节：通过实例演示如何利用机器学习算法实现手写数字的识别，包括特征提取、模型训练和预测步骤。

-举例解释：以一个简单的手写数字识别项目为例，展示如何通过编程实现数字的识别，使学生理解算法的核心流程。

2.教学难点：

-难点内容：手写数字识别的编程实现。

-具体细节：学生可能难以理解如何将图像数据转换为计算机可以处理的格式，以及如何设计有效的特征提取方法。

-举例解释：在编程实现部分，学生可能面临如何处理图像像素数据、如何选择合适的机器学习模型等问题。教师需要指导学生如何使用编程库（如OpenCV）来处理图像数据，以及如何选择和调整模型参数以优化识别效果。

教学方法与策略

1.采用讲授法结合案例研究，讲解手写数字识别的基本原理和算法流程。

2.设计实验活动，让学生通过实际操作体验图像处理和机器学习的过程。

3.利用项目导向学习，引导学生分组完成手写数字识别的小项目，培养团队协作能力。

4.运用多媒体教学，展示手写数字识别的实际应用案例，增强学生的直观理解。

5.组织讨论环节，鼓励学生提出问题，分享学习心得，促进知识内化。

教学过程

【导入新课】

（教师）同学们，大家好！今天我们要一起探索一个令人兴奋的话题——人工智能。在我们日常生活中，人工智能已经无处不在，比如智能语音助手、推荐系统、无人驾驶汽车等等。今天，我们将聚焦于手写数字识别，这是一项人工智能的基础应用，它不仅在我们日常生活中有着广泛的应用，也是计算机视觉领域的一个重要研究方向。那么，什么是手写数字识别呢？它又是如何实现的呢？接下来，我们将一起揭开这个神秘的面纱。

【新课导入】

（教师）同学们，刚才我们提到了手写数字识别，那么，大家有没有想过，当我们在手机上用笔迹输入数字时，背后到底隐藏着怎样的技术呢？今天，我们就来一起探究这个奇妙的世界。

【讲授新课】

（教师）首先，让我们来了解一下手写数字识别的基本原理。手写数字识别，简单来说，就是让计算机能够识别和解析人类手写的数字。这个过程通常包括以下几个步骤：

1.图像采集：通过摄像头或其他设备采集手写的数字图像。

2.图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、二值化、倾斜校正等。

3.特征提取：从预处理后的图像中提取有助于识别的特征，如边缘、形状等。

4.模型训练：利用已知的标签数据训练机器学习模型，使其能够识别手写数字。

5.预测与识别：将新的手写数字图像输入模型，进行预测并识别出相应的数字。

（教师）接下来，我们来详细探讨每个步骤的具体内容。

【图像采集】

（教师）首先，我们需要采集手写的数字图像。这可以通过摄像头或者扫描仪等设备完成。同学们，你们在家里是否尝试过用手机拍照输入数字呢？这个过程实际上就是图像采集。

【图像预处理】

（教师）采集到的图像可能存在噪声、倾斜等问题，我们需要对这些图像进行预处理。例如，我们可以通过去噪算法去除图像中的噪声，通过二值化算法将图像转换为黑白图像，以及通过倾斜校正算法纠正图像的倾斜。

【特征提取】

（教师）在提取特征之前，我们需要将图像转换为计算机可以处理的数据格式。比如，我们可以将图像中的每个像素点表示为一个数字，这样计算机就可以对这些数字进行操作。接下来，我们需要从这些数字中提取出有助于识别的特征，如边缘、形状等。

【模型训练】

（教师）有了特征之后，我们需要利用这些特征来训练一个机器学习模型。这个过程通常需要大量的已标注数据，以便模型能够学习到如何识别手写数字。常用的机器学习模型包括神经网络、支持向量机等。

【预测与识别】

（教师）训练好的模型可以用来预测新的手写数字图像。当我们将一个新的图像输入模型时，模型会根据学到的特征进行预测，并给出一个识别结果。

【实验演示】

（教师）为了让大家更好地理解这些步骤，我将演示一个简