2023-2024學年粵教版（2019）高中信息技術必修一《數據與計算》第六章第一節《認識人工智能》教學設計課題：科目：班級：課時：計劃1課時教師：單位：一、教材分析2023-2024學年粵教版（2019）高中信息技術必修一《數據與計算》第六章第一節《認識人工智能》教學設計，本節課旨在讓學生了解人工智能的基本概念、發展歷程和主要應用領域，通過實例分析，引導學生認識人工智能在現代社會中的重要作用，激發學生對人工智能的興趣和探索欲望。二、核心素養目標培養學生信息意識，認識人工智能在現代社會中的廣泛應用，提升信息處理能力；發展計算思維，通過分析人工智能的原理和應用，培養學生的邏輯推理和問題解決能力；增強創新意識，鼓勵學生探索人工智能的潛在應用，激發創新思維；樹立正確的價值觀，引導學生理解人工智能的倫理和社會責任。三、教學難點與重點1.教學重點

-重點一：人工智能基本概念的理解。例如，通過講解人工智能的定義、發展歷程，使學生能夠準確把握人工智能的核心特征。

-重點二：人工智能應用領域的識別。例如，通過展示人工智能在圖像識別、語音識別等領域的應用案例，幫助學生理解人工智能的實際應用。

-重點三：人工智能與倫理問題的關聯。例如，探討人工智能在隱私保護、就業影響等方面的倫理問題，引導學生形成正確的價值觀。

2.教學難點

-難點一：人工智能技術原理的掌握。例如，在講解神經網絡、深度學習等復雜技術時，學生可能難以理解其工作原理，需要通過簡化模型和實例講解來幫助學生理解。

-難點二：人工智能發展趨勢的預測。例如，在討論人工智能的未來發展方向時，學生可能難以把握其發展趨勢，需要結合當前技術發展和行業動態進行分析。

-難點三：人工智能倫理問題的思考。例如，在探討人工智能倫理問題時，學生可能難以形成自己的觀點，需要通過討論和案例分析來引導學生進行深入思考。四、教學資源-軟硬件資源：計算機實驗室、智能語音識別軟件、圖像處理軟件

-課程平臺：學校信息平臺、在線學習平臺

-信息化資源：人工智能發展歷史資料、人工智能應用案例視頻、相關學術論文

-教學手段：多媒體教學課件、互動式教學軟件、在線討論工具五、教學實施過程1.課前自主探索

教師活動：

-發布預習任務：教師通過學校信息平臺發布《認識人工智能》的預習資料，包括PPT介紹人工智能的歷史和基礎概念，以及相關視頻鏈接。

-設計預習問題：教師設計問題如“人工智能如何改變我們的生活？”和“人工智能在倫理方面面臨哪些挑戰？”引導學生思考。

-監控預習進度：教師通過平臺查看學生的提交情況，確保每位學生都完成了預習任務。

學生活動：

-自主閱讀預習資料：學生閱讀提供的資料，理解人工智能的基本概念和發展趨勢。

-思考預習問題：學生針對預習問題進行思考，并記錄自己的觀點和疑問。

方法/手段/資源：

-自主學習法：學生通過自主學習，為課堂討論打下基礎。

-信息技術手段：利用在線平臺和視頻資源，實現預習的共享和監控。

作用與目的：

-學生能夠提前了解人工智能的基礎知識，為課堂學習做好準備。

-培養學生的自主學習能力和獨立思考能力。

2.課中強化技能

教師活動：

-導入新課：教師通過展示一個關于人工智能在醫療領域的應用案例視頻，引出人工智能的話題。

-講解知識點：教師詳細講解人工智能的基本原理，如機器學習、深度學習等。

-組織課堂活動：教師設計小組討論，讓學生分析人工智能在不同行業的應用。

學生活動：

-聽講并思考：學生認真聽講，積極思考人工智能的原理和應用。

-參與課堂活動：學生積極參與小組討論，分享自己的見解。

方法/手段/資源：

-講授法：教師通過講解，幫助學生理解人工智能的核心概念。

-實踐活動法：通過小組討論，讓學生在實踐中應用所學知識。

-合作學習法：通過小組合作，培養學生的團隊協作能力。

作用與目的：

-學生能夠深入理解人工智能的知識點，掌握其基本原理。

-通過實踐活動，培養學生的分析和解決問題的能力。

3.課后拓展應用

教師活動：

-布置作業：教師布置關于人工智能未來發展的預測性作業，要求學生撰寫小論文。

-提供拓展資源：教師推薦相關書籍和在線課程，供學生課后進一步學習。

學生活動：

-完成作業：學生完成課后作業，鞏固所學知識。

-拓展學習：學生利用教師提供的資源，進行深入的學習。

方法/手段/資源：

-自主學習法：學生通過自主學習，拓寬知識面。

-反思總結法：學生通過撰寫小論文，反思自己的學習過程。

作用與目的：

-鞏固學生在課堂上學到的知識，并通過拓展學習加深理解。

-通過反思總結，幫助學生發現自己的不足，并促進自我提升。六、教學資源拓展1.拓展資源：

-人工智能發展歷史：介紹人工智能的發展歷程，從早期的圖靈測試到現代的深度學習，讓學生了解人工智能的演進過程。

-人工智能應用案例：收集整理人工智能在不同領域的應用案例，如自動駕駛、智能客服、醫療診斷等，幫助學生理解人工智能的實際應用。

-人工智能倫理問題：探討人工智能在隱私保護、就業影響、道德決策等方面的倫理問題，引導學生形成正確的價值觀。

-人工智能技術原理：介紹人工智能的基本技術原理，如神經網絡、深度學習、自然語言處理等，幫助學生深入理解人工智能的內部機制。

-人工智能研究進展：分享最新的研究成果和技術動態，如人工智能在機器人、語音識別、圖像處理等領域的最新進展。

2.拓展建議：

-閱讀書籍：《人工智能：一種現代的方法》（StuartRussell&PeterNorvig）是一本經典的AI教材，適合學生深入了解人工智能的理論基礎。

-觀看視頻：推薦觀看TED演講《人工智能：從科幻走向現實》（Fei-FeiLi）和《人工智能：未來已來》（Kai-FuLee），了解人工智能的前沿動態。

-在線課程：推薦在Coursera、edX等在線平臺上學習人工智能相關的課程，如《深度學習》（AndrewNg）和《人工智能導論》（GeorgiaTech）。

-實踐項目：鼓勵學生參與人工智能相關的實踐項目，如參加機器學習競賽、開發簡單的AI應用程序等，以實際操作加深理解。

-小組討論：組織學生進行小組討論，分享對人工智能的理解和看法，促進知識的交流和思想的碰撞。

-參觀科技館：鼓勵學生參觀科技館，特別是設有人工智能展示的區域，親身體驗人工智能的應用。

-采訪專家：邀請人工智能領域的專家進行講座或訪談，讓學生直接了解行業動態和專家觀點。

-參與學術會議：鼓勵學生參加與人工智能相關的學術會議，了解最新的研究成果和發展趨勢。

-創新設計：鼓勵學生發揮創意，設計一個基于人工智能的創新項目，如智能教育輔助工具、智能家居系統等。

-倫理案例分析：組織學生分析人工智能相關的倫理案例，如自動駕駛汽車在事故中的責任判定，培養學生的倫理判斷能力。七、教學評價與反饋1.課堂表現：

-學生參與度：觀察學生在課堂上的參與程度，包括提問、回答問題、參與討論等，評估學生對課堂內容的興趣和投入。

-互動性：記錄學生與教師、同學之間的互動情況，評價學生是否能夠積極回應和參與課堂活動。

-注意力集中度：通過學生的眼神交流、筆記記錄等行為，評估學生在課堂上的注意力集中程度。

2.小組討論成果展示：

-小組合作能力：評估學生在小組討論中的分工合作情況，包括是否能夠有效溝通、共同解決問題。

-創新思維：觀察學生在討論中提出的觀點是否具有創新性和獨特性，是否能夠結合所學知識進行深入分析。

-團隊貢獻：評價每位學生在小組中的貢獻程度，包括是否能夠積極參與討論、提出建設性意見。

3.隨堂測試：

-知識掌握程度：通過隨堂測試評估學生對人工智能基本概念、原理和應用的理解程度。

-應用能力：測試學生是否能夠將所學知識應用于實際問題解決，如設計簡單的AI程序或分析案例。

-思考深度：評估學生在測試中展現的思考深度，包括對問題的分析和解決方法的創新性。

4.課后作業：

-完成情況：檢查學生課后作業的完成情況，包括作業的準確性和完整性。

-拓展學習：評估學生在課后作業中是否能夠利用拓展資源進行深入學習和思考。

-反思總結：評價學生在作業中對自己的學習過程和成果進行反思和總結的能力。

5.教師評價與反饋：

-針對課堂表現：教師對學生的課堂表現進行評價，包括積極參與、主動提問、認真聽講等方面，并給予正面的鼓勵和具體的改進建議。

-針對小組討論：教師對小組討論的成果進行評價，包括討論的深度、廣度和創新性，并指出學生在討論中需要改進的地方。

-針對隨堂測試：教師對學生的隨堂測試成績進行評價，指出學生的強項和弱項，并提供相應的學習資源和建議。

-針對課后作業：教師對學生的課后作業進行評價，包括作業的質量、創新性和對知識的深入理解，并給予學生個性化的反饋。

-針對拓展學習：教師對學生的拓展學習情況進行評價，鼓勵學生利用課外資源進行自主學習，并指導學生如何選擇合適的拓展材料。八、課后拓展1.拓展內容：

-閱讀材料：《人工智能簡史》（《TheHundred-YearHistoryofArtificialIntelligence》）作者：吳軍。這本書以通俗易懂的語言介紹了人工智能的發展歷程，從早期的人工智能理論到現代的機器學習和深度學習，適合學生深入了解人工智能的發展脈絡。

-視頻資源：《人工智能：一種現代的方法》公開課片段。這段視頻由人工智能領域專家StuartRussell和PeterNorvig主講，介紹了人工智能的基本概念、算法和應用，適合學生深入學習人工智能的理論基礎。

-學術論文：《人工智能與人類社會的未來》（《ArtificialIntelligenceandtheFutureofHumanity》）作者：YannLeCun。這篇論文探討了人工智能對社會的影響，包括就業、隱私和道德等問題，適合學生思考人工智能的倫理和社會責任。

-在線課程：Coursera上的《機器學習》課程。由AndrewNg教授主講，這門課程提供了機器學習的基本原理和實踐，適合學生對機器學習有更深入的理解。

2.拓展要求：

-學生被鼓勵在課后時間閱讀以上推薦材料，觀看視頻資源，以擴展對人工智能的理解。

-教師可以組織討論小組，讓學生在小組內分享自己的閱讀體會和觀看視頻的收獲。

-學生需要撰寫讀書報告或觀看視頻后的心得體會，總結人工智能的發展趨勢和對未來的影響。

-鼓勵學生思考