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》教案

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》教案授课内容授课时数授课班级授课人数授课地点授课时间设计意图本节课旨在通过引导学生了解手写数字识别技术，体验人工智能的基本原理和应用，激发学生对人工智能的兴趣和好奇心。结合沪科版高中信息技术必修一4.1节内容，本节课将帮助学生掌握手写数字识别的基本概念、原理和方法，培养学生的信息处理能力和创新思维，为后续学习人工智能相关知识奠定基础。同时，通过实际操作和案例分析，提高学生对信息技术课程的实践操作能力，增强学生的团队协作和问题解决能力。核心素养目标1.信息意识：培养学生主动获取、评估和利用信息技术解决实际问题的能力，通过手写数字识别的学习，增强学生对信息技术的敏感度和应用意识。

2.计算思维：引导学生理解手写数字识别的算法原理，培养其逻辑思维和抽象思维能力，提高分析问题和设计解决方案的能力。

3.信息社会责任：教育学生了解人工智能的发展趋势及其对社会的影响，培养学生遵守信息伦理，合理使用信息技术的责任感。教学难点与重点1.教学重点

-手写数字识别的基本概念：让学生理解手写数字识别是人工智能在图像识别领域的一个应用实例。

-识别算法的原理：介绍神经网络、深度学习等基本算法在手写数字识别中的应用，如MNIST数据集的识别过程。

-实践操作能力：通过使用编程工具（如Python、TensorFlow等）实现简单的手写数字识别程序。

举例：重点讲解卷积神经网络（CNN）在手写数字识别中的作用，以及如何利用Python和TensorFlow库搭建简单的识别模型。

2.教学难点

-算法理解的复杂性：学生可能难以理解神经网络的结构和原理，以及如何训练模型。

-编程实践的操作难度：学生在编写代码时可能会遇到语法错误、逻辑错误等问题。

-人工智能伦理和安全的理解：学生可能难以理解人工智能技术在实际应用中的伦理和安全问题。

举例：难点在于如何深入浅出地解释神经网络的层数、卷积层、池化层等概念，以及如何指导学生通过调整参数来优化模型性能，并在实践中解决编程问题。同时，需要引导学生思考在应用人工智能技术时如何保护个人隐私，避免数据滥用等伦理和安全问题。教学资源准备1.教材：确保每位学生配备沪科版高中信息技术必修一教材，以便于学生跟随课程进度进行学习和复习。

2.辅助材料：准备手写数字识别相关的PPT演示文稿，包含算法原理示意图、流程图及案例分析。

3.实验器材：为每组学生准备电脑设备，安装Python编程环境及TensorFlow库，用于手写数字识别的实践操作。

4.教室布置：将教室分为讲授区和实验区，讲授区用于理论讲解，实验区用于学生动手实践，保证教学活动有序进行。教学过程设计1.导入环节（5分钟）

-利用一段手写数字识别的人工智能应用视频作为情境创设，如智能机器人识别手写数字的场景。

-提问学生：“你们在生活中有没有遇到过需要识别手写数字的情景？这些技术是如何实现的？”

-学生分享自己的经验和想法，教师总结并引出本节课的主题——手写数字识别。

2.讲授新课（15分钟）

-介绍手写数字识别的基本概念，展示手写数字识别系统的应用案例。

-讲解手写数字识别的基本原理，包括图像预处理、特征提取、模式识别等。

-详细解释卷积神经网络（CNN）的原理，展示网络结构图和各层的作用。

-结合PPT，演示如何使用Python和TensorFlow库搭建一个简单的手写数字识别模型。

3.巩固练习（10分钟）

-学生分组，每组使用提供的电脑设备，根据教师的指导，尝试运行一个预先编写好的手写数字识别程序。

-学生观察程序运行结果，并讨论识别过程中的关键步骤。

-教师针对学生的讨论进行点评，强调算法调整和参数优化的重要性。

4.师生互动环节（10分钟）

-教师提出问题：“在手写数字识别过程中，哪些因素可能会影响识别的准确性？”

-学生思考并回答，教师引导学生理解数据质量、模型复杂度等因素对识别结果的影响。

-教师展示一个包含错误的识别案例，让学生分析可能导致错误的原因。

-学生分组讨论，提出改进识别准确性的建议，教师总结并给予反馈。

5.课堂小结（5分钟）

-教师回顾本节课的主要内容，强调手写数字识别的原理和应用。

-学生分享自己在课堂上的收获和疑问，教师解答。

-教师布置课后作业，要求学生自主探索更深层次的人工智能算法。

整个教学过程注重学生的参与和互动，通过实际问题分析和动手实践，帮助学生理解手写数字识别的原理，培养其计算思维和问题解决能力。同时，通过课堂提问和小组讨论，促进学生之间的合作和交流，提升其信息意识和社会责任感。学生学习效果学生学习效果显著，主要体现在以下几个方面：

1.理解了手写数字识别的基本概念，能够描述其工作原理和应用场景。

2.掌握了卷积神经网络（CNN）的基本结构和工作机制，能够解释其在手写数字识别中的作用。

3.通过编程实践，学生能够使用Python和TensorFlow库搭建简单的手写数字识别模型，并调整参数优化模型性能。

4.学生能够分析影响手写数字识别准确性的因素，并提出相应的改进措施。

5.在课堂讨论和小组合作中，学生的信息意识和团队合作能力得到提升。

6.学生对人工智能技术的伦理和安全问题有了更深刻的理解，能够在实际应用中考虑这些问题。

7.学生通过本节课的学习，增强了计算思维，能够运用所学知识解决实际问题，提高了问题解决能力。

8.学生对信息技术课程的兴趣和热情得到激发，愿意自主探索更深层次的人工智能技术和应用。

9.学生在学习过程中培养了批判性思维，能够对现有的手写数字识别技术进行评价和思考。

10.学生通过完成课后作业，进一步巩固了所学知识，能够将理论应用于实际案例中，提高了学习的实用性和深度。反思改进措施（一）教学特色创新

1.在导入环节，我使用了实际生活中的案例来激发学生的兴趣，这有助于学生将抽象的理论知识与现实世界联系起来，提高了学习的趣味性和实用性。

2.在巩固练习环节，我安排了小组合作编程实践，这不仅促进了学生之间的交流与合作，还让学生在实际操作中深入理解了手写数字识别的原理。

（二）存在主要问题

1.在教学管理方面，我发现部分学生对编程实践环节的准备不足，导致实践过程中出现了较多技术问题。

2.在教学方法上，我意识到可能过于依赖PPT演示，这可能会减少学生的参与度和互动性。

3.在教学评价方面，我反思自己在课堂上对学生的评价可能过于单一，未能充分考虑学生的个性化表现和进步。

（三）改进措施

1.为了解决学生在编程实践环节的准备不足问题，我计划在课前提供更多的学习资源和辅导，确保每个学生都有足够的时间理解和掌握必要的编程知识。

2.我将减少对PPT的依赖，增加更多的互动环节，如小组讨论、问答游戏等，以提高学生的参与度和互动性。

3.在教学评价方面，我会采用更多元化的评价方式，如课堂表现、作业完成情况、小组合作评价等，以更全面地反映学生的学习状况和进步。同时，我也会提供及时的反馈，帮助学生识别自己的不足并加以改进。板书设计八、板书设计

①手写数字识别的基本概念

-定义

-应用场景

②手写数字识别的原理

-图像预处理

-特征提取

-模式识别

③卷积神经网络（CNN）

-结构组