妙用人工智能工具绘制“山水诗城”画卷-初识AI绘画 了解手写数字识别-体验人工智能 人工智能初步 教学设计

第四单元人工智能初步教学设计一、单元基本信息学科信息技术实施年级高一设计者于振鹿、孔德俊、谷晓华、张家红、张陈课程标准模块4.1描述人工智能的概念与基本特征;知道人工智能的发展历程、典型应用与趋势。4.2通过剖析具体案例，了解人工智能的核心算法(如启发式搜索、决策树等)，熟悉智能技术应用的基本过程和实现原理。4.3知道特定领域(如机器学习)人工智能应用系统的开发工具和开发平台，通过具体案例了解这些工具的特点、应用模式及局限性。4.4利用开源人工智能应用框架，搭建简单的人工智能应用模块，并能根据实际需要配置适当的环境、参数及自然交互方式等。4.5通过智能系统的应用体验，了解社会智能化所面临的伦理及安全挑战，知道信息系统安全的基本方法和措施，增强安全防护意识和责任感。4.6辩证认识人工智能对人类社会未来发展的巨大价值和潜在威胁，自觉维护和遵守人工智能社会化应用的规范与法规。使用教材上海科技教育出版社，高中信息技术必修1《数据与计算》单元名称第四单元人工智能初步单元课时共5个课时（项目九：4课时，单元挑战：1课时）二、单元教学规划1．主题名称了解手写数字识别——体验人工智能2．主题概述人工智能是社会热点也是学生非常感兴趣的内容，学生通过电影等媒体已经对人工智能有了一定的认识。但这些认识大多是感性的，更多的是一种基于科幻色彩的认识，学生对生活中普通的人工智能应用往往并不了解。因此，将生活中常见的“手写数字识别”这个看似简单的应用作为项目，有利于学生认识人工智能技术的普遍性，同时感受人工智能的巨大价值，关注人工智能对社会发展的影响，并初步形成积极、安全使用人工智能技术的观念，发展信息社会责任。此外，通过学习手写数字识别项目，学生进一步学习人工智能的兴趣有可能被激发，有兴趣的学生后续还可以继续学习选修课内容。3．主题学情分析本节课面对的教学对象是高中一年级的学生，对知识的获取已经开始由感性认识提升到理性认识，已经具有一定的研究能力，探究新知的欲望也比较强烈。在日常的学习和生活中，也或多或少的接触过人工智能技术的应用，对这项技术充满好奇。但是，他们对人工智能的了解更多的停留在日常学习和生活中的所见所闻，对人工智能的起源、概念以及机器学习缺乏系统的理解。所以本单元将从宏观到微观带领学生体验人工智能。4．开放性学习环境软硬件环境：网络机房、电子教室、手写板、python、opencv等软件。教学素材：教学课件、教学网页、教学视频等。5．单元学习目标通过本单元的学习，使学生：（1）了解什么是人工智能及机器学习。（2）了解人工智能的发展。（3）认识人工智能对社会的作用及影响。（4）了解机器学习的一般过程。6．单元教学内容分析本项目的教学目的是让学生通过了解手写数字识别的核心技术机器学习，感受人工智能技术。学生通过了解人工智能和机器学习的含义、应用及作用，提升对人工智能技术作用的认识，发展信息社会责任;学生通过使用Python及其第三方工具进行手写数字识别学习过程的体验,在完成项目的过程中了解人工智能解决问题的思想方法，促进计算思维的形成与发展。7．课时教学安排第四单元共5课时，其中项目九：4课时，单元挑战：1课时。课时课例名称第1课时项目九：了解手写数字识别——初识字符识别技术第2课时项目九：了解手写数字识别——了解机器学习中的数据采集与预处理第3课时项目九：了解手写数字识别——验证、评估和应用模型第4课时项目九：了解手写数字识别——人工智能的发展、应用与影响第5课时单元挑战：初始人工智能绘画8．单元教学活动本单元的项目主题是了解手写数字识别——体验人工智能，分“4+1”个课时完成。第1课时：初识字符识别技术。通过播放《AI技术让古籍里的文字“活”起来》视频，引出项目主题。以项目探究展开教学。从讲解人工智能的定义出发，通过数字化学习工具查阅资料、小组讨论、课堂发言等方式了解人工智能的发展历程、我国人工智能的发展及生活中的常见应用；通过在线调查学生常用的智能产品，引出OCR技术的定义和发展，并运用相关软件简单体验OCR技术的识别效果，通过对比，感受OCR技术存在的问题，引出OCR背后的核心技术，为下节课机器学习作铺垫。第2课时：了解机器学习中的数据采集与预处理。通过观看2022人工智能大会文字识别的最新应用，引出本节课的核心概念机器学习。通过与人类学习的一般过程的对比讲解机器学习的一般过程。通过分析手写数字识别MNIST数据集的组成、运行查看样本图片的python程序，理解数据采集的方法和作用、数据的预处理——图片的向量化。通过在python建立模型代码中设置不同的训练次数和每次训练图片数量这两个参数，对比对训练正确率的影响，体验建立模型的过程。验证模型这个步骤很容易被忽视，但是很重要。每次显示的正确率就是验证模型的过程。最后，通过思维导图带领学生回顾本节课的重点难点，引出下一节课将要学习的内容。第3课时：验证、评估和应用模型。通过数学老师的“求助”创设情景，激发学生的学习兴趣。通过提问学生引出本节课的主题。教师演示通过修改代码的参数，提升模型的测试正确率，完成验证和评估模型的操作，并将评估结果上传给老师。根据机器学习的一般过程，应用模型识别画图工具手写的数字。教师演示墨迹公式的使用方法，帮助学生完成“求助”，最后对本节课的内容进行总结，用文字识别工具、手写输入等引出下节课的内容，为下节课做铺垫。第4课时：人工智能的发展、应用与影响。首先请一个同学回顾人工智能的概念，然后通过视频畅想未来的人工智能发展会是什么样子？引发思考，从技术层面来看人工智能能不能发展成视频中那样。引入第一个知识点，人工智能的发展阶段。讲完三个阶段，总结出视频中有些技术现在早已经实现，那么现在生活中人工智能都有哪些应用呢？讲述人工智能的七个应用领域，然后再让学生探究思考其他领域。教师总结人工智能早已和各行各业深度融合，又带来了哪些问题呢？探究思考人工智能的社会问题，法律问题，伦理问题等，并对无人驾驶避让的问题展开讨论，总结。然后提出人工智能的发展原则，引出国家的人工智能发展白皮书。最后通过问卷星课堂练习总结，完成教学目标。第5课时：初始人工智能绘画。本节课为单元项目挑战，为整个单元的拓展和延伸。以“人工智能绘画”为切入点，通过尝试AI绘制“山水诗城”画卷的实践探究，掌握使用编程利用深度学习算法模型实现图像风格迁移的方法，体验AI绘画的独特魅力。9.单元教学评价评价内容达成情况了解人工智能的定义(信息意识)9了解人工智能的发展历程及常见的应用（信息意识）9体验常见人工智能的应用——字符识别技术，感受人工智能技术对学习和生活带来的便捷。（数字化学习与创新）9了解人工智能技术的先进性，主动关注人工智能技术的发展领域。（信息意识）9能辩证地认识人工智能技术，自觉遵守信息社会的伦理道德准则。（信息社会责任）9能提取问题的基本特征，进行抽象处理，并用形式化的方式表述问题。（计算思维）9通过分析数据采集及数据预处理的方法、分析MNIST数据集的组成。（信息意识）9在使用python程序进行机器学习建立模型的过程中，了解人工智能的思想方法，促进计算思维的形成与发展。（计算思维）9通过了解机器学习的概念、体验机器学习的一般过程，提升对人工智能技术作用的认识，发展信息社会责任。（信息社会责任）9针对问题，采用自主和协作的方式，运用合适的数字化工具进行信息收集与处理并解决问题。（数字化学习与创新）9通过修改python代码的参数进行模型的训练，寻求模型的更优参数（计算思维）9学会使用建立的模型识别手写数字图片（数字化学习与创新）9利用word中的墨迹公式识别手写数学公式（数字化学习与创新）9体验多种手写识别功能，感受人工智能带给我们生活的便利（信息社会责任）9通过AI智能绘画实践探究，掌握基于open-cv计算机视觉开源库，使用python编程利用深度学习算法模型实现图像风格迁移的方法。(数字化学习、计算思维)9通过评估深度学习算法