2019粤教版 高中信息技术 选择性必修4 人工智能初步《第二章 人工智能基础算法及应用》大单元整体教学设计2020课标

粤教版高中信息技术选择性必修4人工智能初步《第二章人工智能基础算法及应用》大单元整体教学设计[2020课标]一、内容分析与整合二、《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》分解三、学情分析四、大主题或大概念设计五、大单元目标叙写六、大单元教学重点七、大单元教学难点八、大单元整体教学思路九、学业评价十、大单元实施思路及教学结构图十一、大情境、大任务创设十二、单元学历案十三、学科实践与跨学科学习设计十四、大单元作业设计十五、“教-学-评”一致性课时设计十六、大单元教学反思一、内容分析与整合（一）教学内容分析《第二章人工智能基础算法及应用》是粤教版高中信息技术选择性必修4《人工智能初步》中的一个关键章节。本章内容围绕人工智能的基础算法及其在多个领域的应用展开，旨在通过具体项目范例“剖析汽车自动导航系统”，引导学生深入理解人工智能的核心算法，熟悉智能技术应用的基本过程和实现原理，掌握常用的人工智能编程语言，了解典型的人工智能开发平台，并探索人工智能在不同领域的应用。具体内容涵盖以下几个方面：人工智能编程语言与开发平台：介绍常用的人工智能编程语言，如Lisp、Prolog、C/C++、Java和Python，特别是Python在人工智能中的广泛应用及其优势。介绍典型的人工智能开发平台，展示这些平台在推动人工智能技术发展中的作用。启发式搜索：详细阐述启发式搜索的原理、分类和应用。通过具体案例，如迷宫问题、地图导航等，让学生体验启发式搜索在解决实际问题中的有效性，理解其背后的算法思想。自然语言处理：探讨自然语言处理的基本概念、技术方法和应用场景。通过情感分析、机器翻译、机器阅读理解和智能搜索引擎等实例，让学生感受自然语言处理技术的魅力，理解其在人工智能领域的重要性。生物特征识别：介绍生物特征识别技术，包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别和指静脉识别等。通过实际案例，让学生了解这些技术在身份验证、安防监控等领域的应用，感受人工智能技术的广泛影响。（二）单元内容分析本单元内容紧密围绕人工智能的基础算法及应用展开，旨在培养学生的信息技术学科核心素养。具体内容分析如下：人工智能编程语言与开发平台：重点：Python语言的特点及其在人工智能中的应用优势。难点：不同编程语言在人工智能开发中的适用场景和选择依据。目标：使学生掌握至少一种常用的人工智能编程语言，了解典型的人工智能开发平台。启发式搜索：重点：启发式搜索的原理和A*算法的应用。难点：估价函数的设计和启发式搜索算法的优化。目标：使学生能够运用启发式搜索算法解决实际问题，理解其背后的算法思想。自然语言处理：重点：情感分析和机器翻译的基本方法。难点：自然语言处理技术的复杂性和多样性。目标：使学生了解自然语言处理的基本概念和技术方法，能够运用相关工具进行简单的自然语言处理任务。生物特征识别：重点：指纹识别、人脸识别和虹膜识别的工作原理。难点：生物特征识别技术的实现细节和安全性问题。目标：使学生了解生物特征识别技术的基本原理和应用场景，认识其在信息安全领域的重要性。（三）单元内容整合本单元内容整合注重知识的系统性和连贯性，通过项目范例“剖析汽车自动导航系统”将各部分内容有机串联起来。具体整合思路如下：以项目为导向：以“剖析汽车自动导航系统”为项目范例，贯穿整个单元的教学过程。通过项目分析、设计、实施和评价等环节，引导学生逐步深入理解人工智能的基础算法及应用。分层递进：按照从基础到复杂、从理论到实践的顺序安排教学内容。先介绍人工智能编程语言和开发平台的基础知识，然后深入探讨启发式搜索、自然语言处理和生物特征识别等高级话题。跨学科融合：将人工智能技术与其他学科领域相结合，如数学、物理、生物等，展示人工智能技术在解决跨学科问题中的应用价值。实践应用：注重实践环节的设计和实施，通过案例分析、编程实践、项目开发等方式，让学生亲身体验人工智能技术的魅力和挑战。二、《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》分解（一）信息意识能够自觉关注人工智能技术的最新发展动态：引导学生关注人工智能领域的新闻资讯、技术动态和应用案例，了解人工智能技术的最新进展和未来趋势。能够识别并理解人工智能技术在日常生活和学习中的应用场景：通过实例分析，让学生认识到人工智能技术在智能家居、智能交通、智能医疗等领域的应用价值，理解其对人们生活和学习方式的影响。能够正确评估人工智能技术的优势和局限性：引导学生客观分析人工智能技术的优点和不足，认识到人工智能技术在解决某些问题时的独特优势以及在面对复杂问题时的局限性。（二）计算思维能够运用抽象和模型化方法解决人工智能领域的问题：通过启发式搜索、自然语言处理等案例，培养学生运用抽象和模型化方法解决问题的能力，使其能够将复杂问题简化为可计算的模型。能够设计和实现简单的人工智能算法：引导学生设计并实现一些简单的人工智能算法，如A*算法、情感分析算法等，通过编程实践培养其计算思维能力。能够利用算法和数据分析工具对人工智能系统的性能进行评估和优化：指导学生利用数据分析工具对人工智能系统的运行数据进行收集、分析和处理，通过评估系统性能发现潜在问题并提出优化方案。（三）数字化学习与创新能够利用数字化工具和资源自主学习人工智能相关知识：鼓励学生利用在线课程、电子书籍、开源代码库等数字化工具和资源自主学习人工智能相关知识，培养其自主学习能力。能够运用所学知识开发简单的人工智能应用：通过项目实践，引导学生运用所学知识开发一些简单的人工智能应用，如智能语音助手、人脸识别门禁系统等，培养其创新思维和实践能力。能够参与人工智能领域的创新活动或竞赛：鼓励学生积极参与人工智能领域的创新活动或竞赛，如青少年科技创新大赛、机器人竞赛等，通过实践锻炼提升其数字化学习与创新能力。（四）信息社会责任能够遵守人工智能领域的伦理规范和法律法规：引导学生了解人工智能领域的伦理规范和法律法规，认识到在开发和应用人工智能技术时应遵守的基本准则和约束条件。能够积极关注人工智能技术对社会的影响并主动承担责任：鼓励学生关注人工智能技术对社会发展、就业结构、伦理道德等方面的影响，培养其社会责任感和使命感。能够尊重他人隐私和数据安全：在进行人工智能项目实践时，引导学生注重保护用户隐私和数据安全，遵守相关法律法规和行业标准，树立良好的信息安全意识。三、学情分析（一）已知内容分析在进入高中信息技术选择性必修4《人工智能初步》第二章《人工智能基础算法及应用》的学习之前，高一学生已经具备了一定的信息技术基础知识，包括计算机的基本操作、算法与程序设计基础、数据结构以及简单的数据分析技能。他们在必修课程中已经接触到了信息技术在社会生活中的应用，理解了信息系统和社会的关系，掌握了一定的数字化学习和创新能力。学生们对人工智能的概念也有所了解，知道人工智能在各个领域中的广泛应用，如自动驾驶、智能语音助手、医学影像辅助诊断等。具体来说，学生在以下方面有一定的基础：算法与程序设计：学生已经学习了基本的算法思想，如顺序结构、选择结构和循环结构，并能够使用一种或多种编程语言（如Python）编写简单的程序。数据结构：学生已经了解了常见的数据结构，如数组、链表、栈、队列等，并知道它们在不同情境下的应用。数据分析：学生已经掌握了基本的数据分析方法，如数据收集、数据整理、数据可视化和简单的数据分析工具使用。人工智能概念：学生对人工智能的基本概念有所了解，知道人工智能是通过计算机系统模拟人类的智能行为，包括学习、推理、决策等。（二）新知内容分析本章《人工智能基础算法及应用》的教学内容将深入探讨人工智能的核心算法、编程语言、开发平台以及自然语言处理、生物特征识别等前沿技术。具体内容包括：人工智能编程语言与开发平台：常用人工智能编程语言（如Lisp、Prolog、C++、Java、Python）的特点、适用场景及局限性。Python在人工智能中的应用，包括其优势、常用第三方开源工具包（如NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、Anaconda）的介绍。典型的人工智能开发平台（如自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音、智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台）的介绍。启发式搜索：启发式搜索的基本原理，包括状态空间搜索、估价函数、启发函数等概念。启发式搜索的分类，如局部择优搜索算法、最佳优先搜索算法、A*算法等。启发式搜索在实际生活中的应用，如专家系统、棋类游戏、自动驾驶等。自然语言处理：自然语言处理的基本概念，包括情感分析、机器翻译、机器阅读理解等。情感分析的方法和应用，如通过机器学习和自然语言处理技术评估用户评论的情感倾向。机器翻译的基本原理和实现方法，包括传统的基于词组的翻译系统和结合神经网络的机器翻译。机器阅读理解的技术和应用，如利用机器学习技术实现机器对大量文本的阅读和理解。生物特征识别：生物特征识别的基本概念和技术，包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别、指静脉识别等。各种生物特征识别系统的工作原理和应用场景，如安防设备、智能手机解锁、门禁系统等。（三）学生学习能力分析高一学生具有较强的学习能力和好奇心，他们喜欢探索新技术、新知识，并愿意将其应用于实际问题的解决中。在信息技术课程中，学生表现出以下学习能力：自主学习能力：学生能够通过查阅资料、观看教学视频等方式自主学习新知识，解决遇到的问题。合作学习能力：学生擅长在小组中与他人合作，共同完成任务，通过交流和讨论促进彼此的学习。问题解决能力：学生能够运用所学知识，通过分析问题、设计解决方案、实施方案等步骤解决实际问题。创新能力：学生具有一定的创新思维，能够在学习和实践中提出新的想法和解决方案。面对人工智能这一前沿领域，学生可能会感到陌生和困惑。在教学过程中，教师需要注重引导学生理解人工智能的基本概念和技术原理，通过具体的案例和项目让学生感受人工智能的魅力和应用价值。（四）学习障碍突破策略为了帮助学生克服在学习人工智能过程中的障碍，提高学习效果，教师可以采取以下策略：创设情境，激发兴趣：通过创设与现实生活紧密相关的情境，如自动驾驶、智能语音助手、人脸识别门禁等，激发学生的学习兴趣和好奇心。引导学生思考人工智能技术在解决实际问题中的应用，增强他们的学习动力。分解难点，逐步深入：将复杂的人工智能技术和算法分解成若干个小知识点，逐步深入讲解，帮助学生逐步掌握。通过案例分析和实践操作，让学生亲身体验人工智能技术的实现过程，加深对知识点的理解。强化实践，注重应用：加强实践教学环节，通过项目式学习、实验探究等方式，让学生亲自动手操作，感受人工智能技术的魅力。鼓励学生将所学知识应用于实际问题的解决中，如开发简单的智能应用、进行数据分析等，提高他们的实践能力和创新能力。合作学习，共同提高：组织学生进行小组合作学习，通过分工合作、交流讨论等方式，共同完成任务和项目。鼓励学生相互帮助、相互学习，共同提高学习效果。及时反馈，调整教学策略：在教学过程中，及时关注学生的学习情况和反馈，了解他们在学习过程中的困难和问题。根据学生的反馈和学习情况，及时调整教学策略和方法，以更好地适应学生的学习需求。拓展资源，丰富学习内容：提供丰富的学习资源，如教学视频、在线课程、相关书籍等，供学生自主学习和拓展。鼓励学生利用网络资源进行学习和交流，拓宽视野，了解人工智能领域的最新动态和发展趋势。四、大主题或大概念设计本单元的大主题或大概念设计为“人工智能基础算法及应用探索”。围绕这一主题，通过具体项目“剖析汽车自动导航系统”，学生将深入了解人工智能的核心算法、编程语言、开发平台以及人工智能在多个领域的应用。通过一系列实践活动，学生将体验人工智能技术的魅力，理解其背后的原理，并培养解决复杂问题的能力。五、大单元目标叙写（一）信息意识识别与获取：学生能够识别与人工智能相关的信息，通过多种渠道获取人工智能领域的最新进展和应用案例。分析与判断：学生能够分析人工智能技术在不同场景中的应用效果，判断其对社会生活的影响，并形成自己的见解。交流与共享：学生能够与他人分享自己对人工智能技术的理解和看法，参与讨论，形成共同探讨、共同进步的学习氛围。（二）计算思维抽象与建模：学生能够运用计算思维的方法，对人工智能问题进行抽象和建模，将复杂问题简化为可计算的模型。算法设计与实现：学生能够设计并实现简单的人工智能算法，如启发式搜索算法，解决特定问题。系统分析与优化：学生能够分析人工智能系统的组成和运行原理，提出优化建议，提高系统的效率和性能。（三）数字化学习与创新数字化资源利用：学生能够有效利用数字化资源和工具，如人工智能编程语言、开发平台和数据分析工具，进行学习和实践。自主学习与合作探究：学生能够自主学习人工智能领域的相关知识，同时能够与同伴合作探究，共同完成复杂任务。创新实践：学生能够运用所学知识进行创新实践，如开发简单的人工智能应用，解决实际问题。（四）信息社会责任伦理与法律意识：学生能够理解并遵守人工智能领域的伦理规范和法律法规，对人工智能技术的使用保持负责任的态度。隐私与安全保护：学生能够认识到人工智能技术在应用过程中可能带来的隐私和安全问题，并采取相应措施进行保护。可持续发展观念：学生能够理解人工智能技术对可持续发展的影响，关注人工智能技术的社会价值和长远利益。六、大单元教学重点人工智能核心算法的理解与应用：重点讲解启发式搜索、自然语言处理等人工智能核心算法的原理和应用，通过项目实践让学生深入理解并掌握这些算法。人工智能编程语言的掌握：介绍常用的人工智能编程语言，如Python等，并通过编程实践让学生熟悉这些语言的特性和使用方法。人工智能开发平台的运用：介绍典型的人工智能开发平台，如自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台等，让学生通过平台实践了解人工智能项目的开发流程和方法。人工智能伦理与法律的探讨：在探讨人工智能技术应用的同时，注重培养学生的伦理意识和法律意识，让他们认识到人工智能技术的双重性，并学会负责任地使用。七、大单元教学难点人工智能算法的抽象与理解：人工智能算法往往具有较高的抽象性和复杂性，学生可能难以理解和掌握。需要通过生动的案例和直观的演示来帮助学生理解算法的原理和应用。编程语言的学习与实践：编程语言的学习需要一定的时间和精力投入，且容易出错。需要通过反复练习和及时反馈来帮助学生掌握编程技能。项目实践的组织与实施：项目实践需要学生进行自主学习和合作探究，这要求学生具备一定的自主学习能力和团队合作精神。项目实践的组织和实施也需要教师进行有效的指导和协调。伦理与法律的深入探讨：人工智能伦理与法律是一个复杂且敏感的话题，需要引导学生进行深入的探讨和思考。教师也需要具备相关的知识和素养，以便对学生进行有效的引导和教育。在具体的教学过程中，教师可以采用多种教学策略和方法来突破这些难点，如案例教学、任务驱动、合作学习、专家讲座等。教师还需要关注学生的个体差异和学习进度，及时调整教学计划和方法，确保每个学生都能够跟上教学进度并取得良好的学习效果。八、大单元整体教学思路教学目标设定在《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的指导下，结合粤教版高中信息技术选择性必修4《人工智能初步》第二章《人工智能基础算法及应用》的教学内容，本大单元的教学目标设定将围绕以下四个方面展开：信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任。（一）信息意识增强对人工智能技术的敏感度：学生能够敏锐感知到人工智能技术在日常生活、学习及未来职业发展中的重要性，理解人工智能技术对社会、经济和文化的影响。提升信息筛选与判断能力：在面对海量的人工智能相关信息时，学生能够有效地筛选、辨识信息的真伪和价值，形成对人工智能技术的正确认知。培养信息安全意识：学生能够认识到在利用人工智能技术时可能遇到的信息安全风险，了解基本的信息安全保护措施，具备防范信息泄露和网络攻击的能力。（二）计算思维理解并掌握人工智能基础算法：学生能够理解启发式搜索、情感分析、机器翻译等人工智能基础算法的原理和应用场景，能够运用这些算法解决实际问题。培养逻辑思维与问题解决能力：通过剖析汽车自动导航系统等项目范例，学生能够运用计算思维进行问题分解、抽象特征、建立模型，并最终找到问题的解决方案。提高算法设计与实现能力：学生能够根据具体需求设计算法，利用Python等编程语言实现算法，并能够通过调试和优化提高算法的效率。（三）数字化学习与创新适应数字化学习环境：学生能够熟练掌握数字化学习工具和资源，如在线编程平台、人工智能开发平台等，适应数字化学习环境下的自主学习和协作学习。提高数字化资源管理与应用能力：学生能够有效地管理和应用数字化资源，如数据集、算法库、开发工具等，为人工智能项目的实施提供支持。培养创新精神与实践能力：通过参与项目范例的学习与实践，学生能够敢于尝试新的思路和方法，勇于创新，将所学知识应用于解决实际问题中，形成具有创新性的作品或解决方案。（四）信息社会责任遵守信息法律法规与伦理道德：学生能够了解并遵守与人工智能相关的法律法规和伦理道德准则，确保人工智能技术的合法、合规应用。增强信息社会责任意识：在利用人工智能技术时，学生能够考虑到其对社会、环境和个人的影响，积极履行信息社会责任，推动人工智能技术的健康发展。促进人工智能技术的可持续发展：学生能够关注人工智能技术的最新进展和趋势，思考如何更好地将人工智能技术应用于社会发展中，为构建智慧社会贡献力量。教学重点与难点教学重点人工智能基础算法的理解与应用：学生需要重点掌握启发式搜索、自然语言处理等人工智能基础算法的原理和应用场景，能够运用这些算法解决实际问题。Python编程语言的掌握：Python是人工智能领域常用的编程语言之一，学生需要熟练掌握Python的基本语法和编程技巧，为人工智能项目的实施提供有力支持。项目范例的学习与实践：通过剖析汽车自动导航系统等项目范例，学生能够深入了解人工智能技术的实际应用过程和方法，提升解决问题的能力和实践能力。教学难点人工智能算法的复杂性与抽象性：人工智能算法往往具有一定的复杂性和抽象性，学生需要具备较强的逻辑思维能力和抽象思维能力才能够理解和掌握。项目实施的难度与挑战：在实施人工智能项目时，学生可能会遇到数据处理、算法设计、系统调试等方面的困难和挑战，需要具备较强的解决问题能力和团队协作精神。信息安全与伦理道德的把握：在利用人工智能技术时，学生需要时刻关注信息安全和伦理道德问题，确保人工智能技术的合法、合规应用，这对学生的信息安全意识和伦理道德观念提出了较高要求。教学策略与方法教学策略情境导入策略：通过创设与人工智能技术相关的情境，激发学生的学习兴趣和求知欲，引导学生主动参与到学习中来。项目驱动策略：以项目范例为驱动，将知识点融入项目中，让学生在完成项目的过程中掌握相关知识和技能。协作学习策略：鼓励学生进行小组协作学习，通过分工合作、交流讨论等方式共同完成任务，培养学生的团队协作能力和沟通能力。实践探究策略：通过实践操作和探究学习，让学生亲身体验人工智能技术的魅力和挑战，提升解决问题的能力和实践能力。教学方法讲授法：通过教师的讲解和演示，帮助学生理解和掌握人工智能基础算法和Python编程语言的基本知识和技能。案例分析法：通过剖析汽车自动导航系统等项目范例，引导学生深入理解人工智能技术的实际应用过程和方法。任务驱动法：给学生布置具体的任务或项目，让学生在完成任务的过程中学习和掌握相关知识和技能。讨论交流法：组织学生进行小组讨论和交流活动，鼓励学生发表自己的观点和看法，培养学生的批判性思维和沟通能力。实践操作法：安排学生进行实践操作活动，如编程实现算法、调试系统等，让学生在实践中掌握相关知识和技能。教学资源与工具教学资源教材与教辅资料：选用符合课程标准的教材和教辅资料，为学生提供系统、全面的学习支持。在线学习资源：利用互联网资源，如在线编程平台、人工智能开发平台、教学视频等，为学生提供丰富的学习资源和工具。项目范例与数据集：提供与教学内容相关的项目范例和数据集，供学生进行学习和实践。教师自制教学资源：根据教学需要，教师可以自制一些教学资源，如教学课件、案例分析等，以增强教学效果。教学工具计算机与编程环境：为学生提供计算机和编程环境，如Python编程环境、在线编程平台等，以便学生进行编程实践。数据分析与处理工具：提供数据分析与处理工具，如Excel、Python数据分析库等，帮助学生进行数据处理和分析工作。人工智能开发平台：提供人工智能开发平台，如TensorFlow、PyTorch等，供学生进行人工智能项目的开发与实践。数字化学习工具：提供数字化学习工具，如在线协作平台、学习管理系统等，支持学生的数字化学习和协作交流。教学评价与反馈评价原则全面性：评价应涵盖学生的知识掌握、技能提升、学习态度、团队协作等多个方面，确保评价的全面性和客观性。过程性：评价应注重学生的学习过程和学习方法，通过观察、记录和分析学生在学习过程中的表现，及时给予反馈和指导。发展性：评价应关注学生的发展潜力和进步空间，鼓励学生在原有基础上不断取得进步和提高。激励性：评价应具有激励作用，通过表扬、奖励等方式激发学生的学习积极性和主动性。评价方法课堂表现评价：通过观察学生在课堂上的表现，如参与度、发言质量、小组合作情况等，对学生的学习态度和学习方法进行评价。项目作业评价：根据学生完成的项目作业情况，如项目的创新性、实用性、完成度等，对学生的知识掌握和技能提升进行评价。测试与考试评价：通过定期测试和考试的方式，检查学生对知识点的掌握情况和应用能力，为教学提供反馈和调整的依据。自我评价与同伴评价：鼓励学生进行自我评价和同伴评价，通过反思自己的学习过程和成果，以及与同伴的交流与比较，促进自我提升和相互学习。反馈机制及时反馈：教师在教学过程中应及时给予学生反馈，指出学生的优点和不足，提出改进建议，帮助学生及时调整学习方法和策略。个性化反馈：针对不同学生的学习情况和需求，教师应提供个性化的反馈和指导，帮助学生更好地理解和掌握知识和技能。持续性反馈：教师应持续关注学生的学习进展和表现，通过定期的评价和反馈机制，不断调整和优化教学策略和方法，确保教学质量和效果。九、学业评价一、教学目标设定根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，结合粤教版高中信息技术选择性必修4《人工智能初步》第二章《人工智能基础算法及应用》的教学内容，本单元的教学目标设定如下：（一）信息意识学生能够识别并理解人工智能在实际生活中的应用场景，意识到数据在人工智能系统中的核心价值。学生能够根据信息需求，主动寻找并筛选与人工智能相关的数据和资料，提升对信息的敏感度和价值判断力。（二）计算思维学生能够理解并掌握人工智能基础算法（如启发式搜索）的基本原理和实现方法，能够运用这些算法解决实际问题。学生能够运用计算机科学领域的思想方法，对人工智能系统进行问题抽象、特征提取和模型构建，形成系统化的解决方案。（三）数字化学习与创新学生能够利用数字化学习资源和工具（如Python编程语言和人工智能开发平台），自主学习和探索人工智能领域的知识和技能。学生能够在项目实践中，创造性地应用人工智能技术和算法，解决实际问题，形成具有创新性的作品或解决方案。（四）信息社会责任学生能够认识到人工智能技术的发展对社会的影响，理解并遵守与信息技术相关的法律法规和伦理道德准则。学生能够在使用人工智能技术和算法时，关注信息安全和隐私保护，积极维护信息社会的稳定和健康发展。二、学习目标设定基于上述教学目标，本单元的学习目标设定如下：（一）信息意识学生能够列举并解释至少三种人工智能在现实生活中的应用场景，说明数据在这些场景中的重要作用。学生能够根据信息需求，利用互联网和图书馆等资源，主动寻找并筛选与人工智能相关的数据和资料，形成初步的信息分析报告。（二）计算思维学生能够理解启发式搜索算法的基本原理，包括状态空间搜索、估价函数和启发函数等概念，并能够运用这些概念解决实际问题。学生能够编写简单的Python程序，实现启发式搜索算法（如A*算法），解决地图导航或迷宫路径寻找等问题。学生能够运用计算思维，对人工智能系统进行问题抽象、特征提取和模型构建，形成系统化的解决方案，并能够通过编程实现该方案。（三）数字化学习与创新学生能够熟练掌握Python编程语言的基本语法和常用库（如NumPy、Pandas、Scikit-learn等），并利用这些库进行人工智能相关的数据处理和算法实现。学生能够利用人工智能开发平台（如TensorFlow、PyTorch等），搭建和训练简单的人工智能模型，解决实际问题。学生能够在项目实践中，创造性地应用人工智能技术和算法，形成具有创新性的作品或解决方案，如开发智能语音助手、人脸识别系统等。（四）信息社会责任学生能够列举并解释与信息技术相关的法律法规和伦理道德准则，如数据保护法、隐私保护法等。学生能够在使用人工智能技术和算法时，关注信息安全和隐私保护，采取适当的技术手段和管理措施，防止信息泄露和滥用。学生能够积极参与信息技术社会实践活动，关注人工智能技术的发展对社会的影响，提出建设性意见和建议，为信息社会的稳定和健康发展贡献自己的力量。三、评价目标设定基于上述教学目标和学习目标，本单元的评价目标设定如下：（一）信息意识评价要点：学生对人工智能应用场景的识别和理解能力；学生主动寻找和筛选与人工智能相关数据和资料的能力。评价方式：通过观察学生在课堂讨论和小组活动中的表现，以及检查学生提交的信息分析报告，评价学生的信息意识水平。（二）计算思维评价要点：学生对启发式搜索算法的理解和掌握程度；学生运用启发式搜索算法解决实际问题的能力；学生运用计算思维进行问题抽象、特征提取和模型构建的能力。评价方式：通过检查学生编写的Python程序和解决方案，以及观察学生在课堂演示和小组讨论中的表现，评价学生的计算思维水平。（三）数字化学习与创新评价要点：学生掌握Python编程语言和常用库的能力；学生利用人工智能开发平台搭建和训练模型的能力；学生在项目实践中运用人工智能技术和算法进行创新的能力。评价方式：通过检查学生提交的项目作品和解决方案，以及观察学生在项目实践过程中的表现和团队合作情况，评价学生的数字化学习与创新能力。（四）信息社会责任评价要点：学生对信息技术相关法律法规和伦理道德准则的理解和遵守情况；学生在使用人工智能技术和算法时关注信息安全和隐私保护的能力；学生积极参与信息技术社会实践活动的情况。评价方式：通过课堂讨论、问卷调查、学生自评和互评等方式，了解学生对信息技术相关法律法规和伦理道德准则的理解和遵守情况；通过观察学生在项目实践中的信息安全和隐私保护措施，评价学生的信息安全意识；通过检查学生参与的信息技术社会实践活动记录和成果，评价学生的社会责任感和参与度。十、大单元实施思路及教学结构图一、大单元实施思路本大单元围绕粤教版高中信息技术选择性必修4《人工智能初步》中的《第二章人工智能基础算法及应用》的教学内容展开，旨在通过“剖析汽车自动导航系统”项目范例，引导学生深入了解人工智能的基础算法、编程语言、开发平台以及实际应用。通过情境模拟、案例分析、实践操作等多种教学方式，培养学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任。具体实施思路如下：情境导入与激发兴趣：通过展示汽车自动导航系统等实际应用案例，激发学生的学习兴趣，引导学生认识到人工智能技术的重要性和广泛应用。理论学习与实践操作相结合：在讲解人工智能基础算法、编程语言、开发平台等理论知识的同时，设计相关实践活动，让学生在实践中巩固理论知识，提升实践能力。分组协作与项目探究：将学生分成小组，每组选择一个与人工智能相关的项目主题进行探究，通过小组讨论、资料搜集、方案设计、实践操作等过程，培养学生的团队协作能力和解决问题的能力。成果展示与评价反馈：各小组展示项目探究成果，通过师生共同评价，反馈学生的学习效果，引导学生反思与改进，进一步提升学生的信息技术学科核心素养。拓展学习与持续关注：鼓励学生利用课余时间继续关注人工智能技术的发展动态，积极参与相关实践活动，不断提升自身的信息技术素养。二、教学目标设定（一）信息意识学生能够认识到人工智能技术在信息社会中的重要价值，了解人工智能技术的多样性和应用场景。学生能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的人工智能工具和方法。学生能够敏锐感觉到信息的变化，对人工智能技术的来源、准确性、可靠性等作出合理判断。（二）计算思维学生能够采用计算机科学领域的思想方法，界定人工智能问题，抽象特征，建立结构模型。学生能够通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法和人工智能技术形成解决问题的方案。学生能够总结利用计算机解决问题的过程与方法，并迁移到与之相关的其他问题解决中。（三）数字化学习与创新学生能够适应数字化学习环境，利用数字化工具和资源进行人工智能的学习与实践。学生能够创造性地运用人工智能技术解决实际问题，形成创新性的解决方案或作品。学生能够积极参与数字化学习与创新活动，不断提升自身的数字化学习与创新能力。（四）信息社会责任学生能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则，在人工智能技术应用过程中保护个人隐私和信息安全。学生能够关注人工智能技术发展所带来的环境问题与人文问题，对人工智能技术的应用进行理性判断和负责行动。学生能够积极维护信息社会的公共利益，促进人工智能技术的健康、可持续发展。三、教学结构图||第二章人工智能基础算法及应用||--|--||||||||||||剖析汽车自动导航系统人工智能编程语言与开发平台||||||常用人工智能编程语言Python在人工智能中的运用||||||典型人工智能开发平台启发式搜索||||||启发式搜索原理启发式搜索的分类||||||启发式搜索的应用自然语言处理||||||情感分析机器翻译||||||机器阅读理解智能搜索引擎||||||生物特征识别||||||指纹识别系统人脸识别系统||||||虹膜识别系统指静脉识别系统|四、具体教学实施步骤第一步：情境导入与激发兴趣（1课时）活动内容：展示汽车自动导航系统等人工智能技术的实际应用案例，如自动驾驶汽车、智能语音助手等。活动目的：激发学生的学习兴趣，引导学生认识到人工智能技术的重要性和广泛应用。活动形式：教师讲解+多媒体展示。第二步：理论学习与实践操作相结合（6课时）2.1人工智能编程语言与开发平台（2课时）活动内容：常用人工智能编程语言（1课时）：讲解Lisp、Prolog、C/C++、Java、Python等常用人工智能编程语言的特点、优势及适用场景。活动形式：教师讲解+案例分析+小组讨论。Python在人工智能中的运用（1课时）：介绍Python语言在人工智能领域的优势，讲解NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、Anaconda等常用Python工具包。活动形式：教师讲解+演示+学生实践。活动目的：使学生了解常用的人工智能编程语言及其开发工具，为后续的项目实践打下基础。2.2启发式搜索（2课时）活动内容：启发式搜索原理（1课时）：讲解启发式搜索的基本概念、状态空间搜索、估价函数等原理。活动形式：教师讲解+案例分析+小组讨论。启发式搜索的分类与应用（1课时）：介绍局部择优搜索算法、最佳优先搜索算法、A*算法等启发式搜索算法的分类及其在实际生活中的应用。活动形式：教师讲解+演示+学生实践。活动目的：使学生掌握启发式搜索算法的原理和应用，能够运用启发式搜索算法解决实际问题。2.3自然语言处理（1课时）活动内容：情感分析、机器翻译、机器阅读理解、智能搜索引擎：讲解自然语言处理的基本概念和常用技术，如情感分析、机器翻译、机器阅读理解、智能搜索引擎等。活动形式：教师讲解+案例分析+小组讨论。活动目的：使学生了解自然语言处理的基本技术和应用，为后续的项目实践打下基础。2.4生物特征识别（1课时）活动内容：指纹识别系统、人脸识别系统、虹膜识别系统、指静脉识别系统：介绍生物特征识别的基本概念和常用技术，如指纹识别、人脸识别、虹膜识别、指静脉识别等。活动形式：教师讲解+视频观看+小组讨论。活动目的：使学生了解生物特征识别技术的原理和应用，为后续的项目实践打下基础。第三步：分组协作与项目探究（6课时）活动内容：分组与选题（1课时）：将学生分成小组，每组选择一个与人工智能相关的项目主题进行探究，如剖析船舶自动导航系统、剖析无人机自动导航系统等。活动形式：小组讨论+教师指导。项目规划（1课时）：各小组制定项目规划，包括项目目标、任务分解、时间安排等。活动形式：小组讨论+思维导图工具。资料搜集与方案设计（2课时）：各小组搜集相关资料，设计项目实施方案，包括选择编程语言、开发平台、算法设计等。活动形式：小组协作+网上资料搜索+方案设计。实践操作（2课时）：各小组根据实施方案进行实践操作，如编写代码、调试程序、测试功能等。活动形式：小组协作+实践操作+教师指导。活动目的：通过分组协作与项目探究的方式，培养学生的团队协作能力和解决问题的能力，同时加深对人工智能技术的理解和应用。第四步：成果展示与评价反馈（2课时）活动内容：成果展示（1课时）：各小组展示项目探究成果，包括项目报告、代码、演示视频等。活动形式：小组展示+师生互动。评价反馈（1课时）：师生共同评价各小组的展示成果，反馈学习效果，引导学生反思与改进。活动形式：师生评价+小组讨论+反思总结。活动目的：通过成果展示与评价反馈，检验学生的学习效果，引导学生反思与改进，进一步提升学生的信息技术学科核心素养。第五步：拓展学习与持续关注（课外）活动内容：鼓励学生利用课余时间继续关注人工智能技术的发展动态，积极参与相关实践活动，如参加人工智能竞赛、参与企业人工智能项目等。活动目的：通过拓展学习与持续关注，不断提升学生的信息技术素养和实践能力，为未来的学习和职业发展奠定坚实基础。十一、大情境、大任务创设一、大情境设计在当今这个信息技术日新月异的时代，人工智能（AI）已经成为推动社会进步和产业升级的重要力量。从智能网联汽车到智能服务机器人，从医学影像辅助诊断系统到智能家居产品，人工智能的应用场景日益丰富，正在深刻改变着我们的生活方式。为了让学生深入理解人工智能的基础算法、编程语言、开发平台以及实际应用，本单元将围绕“人工智能在智能交通中的应用”这一大情境展开教学。通过剖析汽车自动导航系统的案例，引导学生探索人工智能技术的奥秘，培养学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任。二、大任务设计（一）大任务概述本单元的大任务是“剖析汽车自动导航系统，探索人工智能在智能交通中的应用”。学生将通过完成一系列子任务，深入了解汽车自动导航系统的组成、工作原理以及背后的人工智能技术。学生还将通过实践操作，体验人工智能编程语言和开发平台的使用，掌握启发式搜索等核心算法，并探索自然语言处理和生物特征识别等技术在智能交通中的应用。（二）子任务分解子任务一：情境导入与激发兴趣教学目标：（一）信息意识：引导学生认识到人工智能技术在智能交通中的重要性，激发学生对人工智能技术的兴趣。（二）计算思维：通过展示汽车自动导航系统的案例，初步培养学生的计算思维能力，使其能够抽象出问题的关键特征。（三）数字化学习与创新：鼓励学生利用数字化工具和资源进行自主学习和探究，培养其数字化学习与创新能力。（四）信息社会责任：引导学生关注人工智能技术发展所带来的社会影响，培养其信息社会责任意识。活动内容：展示汽车自动导航系统的实际应用案例，如自动驾驶汽车、智能语音助手等，激发学生的学习兴趣。引导学生讨论人工智能技术在智能交通中的应用前景和潜在挑战。子任务二：理论学习与实践操作相结合教学目标：（一）信息意识：使学生了解人工智能编程语言、开发平台和核心算法的基本知识，提升其对人工智能技术的信息敏感度。（二）计算思维：通过讲解启发式搜索等核心算法的原理和应用，培养学生的计算思维能力，使其能够运用算法解决问题。（三）数字化学习与创新：鼓励学生利用Python等人工智能编程语言进行实践操作，培养其数字化学习与创新能力。（四）信息社会责任：引导学生关注人工智能技术在应用过程中的信息安全和伦理问题，培养其信息社会责任意识。活动内容：2.1人工智能编程语言与开发平台讲解常用人工智能编程语言（如Python、Lisp、Prolog、C/C++、Java等）的特点、优势及适用场景。介绍Python在人工智能领域的应用，讲解NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow等常用工具包。展示典型人工智能开发平台（如自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台、城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台等），引导学生了解这些平台的功能和应用。实践操作：学生分组进行编程实践，使用Python等编程语言实现简单的智能算法或应用。子任务三：分组协作与项目探究教学目标：（一）信息意识：通过分组协作和项目探究，使学生更加深入地了解人工智能技术在智能交通中的应用，提升其信息意识。（二）计算思维：培养学生的团队协作能力和解决问题的能力，使其在项目中运用计算思维进行问题求解。（三）数字化学习与创新：鼓励学生利用数字化工具和资源进行项目探究，培养其数字化学习与创新能力。（四）信息社会责任：引导学生在项目探究过程中关注信息安全和伦理问题，培养其信息社会责任意识。活动内容：学生分组选择与人工智能在智能交通中的应用相关的项目主题进行探究，如剖析船舶自动导航系统、剖析无人机自动导航系统等。各小组制定项目规划，包括项目目标、任务分解、时间安排等。各小组搜集相关资料，设计项目实施方案，包括选择编程语言、开发平台、算法设计等。各小组根据实施方案进行实践操作，如编写代码、调试程序、测试功能等。子任务四：成果展示与评价反馈教学目标：（一）信息意识：通过成果展示和评价反馈，使学生更加清晰地认识到人工智能技术在智能交通中的应用价值，提升其信息意识。（二）计算思维：培养学生的批判性思维和自我反思能力，使其能够客观评价自己和他人的项目成果。（三）数字化学习与创新：鼓励学生利用数字化工具进行成果展示和交流，培养其数字化学习与创新能力。（四）信息社会责任：引导学生关注项目成果的社会影响和应用前景，培养其信息社会责任意识。活动内容：各小组展示项目探究成果，包括项目报告、代码、演示视频等。师生共同评价各小组的展示成果，反馈学习效果，引导学生反思与改进。小组讨论和总结项目探究过程中的经验教训和收获体会。子任务五：拓展学习与持续关注教学目标：（一）信息意识：通过拓展学习和持续关注人工智能技术的发展动态，使学生保持对人工智能技术的敏感度和关注度。（二）计算思维：鼓励学生将所学知识应用于实际问题解决中，培养其计算思维能力和创新能力。（三）数字化学习与创新：引导学生利用数字化工具和资源进行自主学习和探究，培养其数字化学习与创新能力。（四）信息社会责任：引导学生关注人工智能技术发展所带来的社会影响和伦理问题，培养其信息社会责任意识。活动内容：鼓励学生利用课余时间继续关注人工智能技术的发展动态和最新应用案例。引导学生参与相关实践活动和竞赛项目，如人工智能编程竞赛、智能机器人制作等。组织学生参观人工智能企业和研究机构，了解人工智能技术的最新进展和应用前景。（三）大任务实施步骤情境导入与激发兴趣（1课时）教师通过多媒体展示汽车自动导航系统等实际应用案例，激发学生的学习兴趣。引导学生讨论人工智能技术在智能交通中的应用前景和潜在挑战。理论学习与实践操作相结合（6课时）2.1人工智能编程语言与开发平台（2课时）教师讲解常用人工智能编程语言的特点、优势及适用场景。介绍Python在人工智能领域的应用和常用工具包。展示典型人工智能开发平台的功能和应用。学生进行编程实践，使用Python等编程语言实现简单的智能算法或应用。2.2启发式搜索（2课时）教师讲解启发式搜索的原理、分类和应用。学生通过案例分析和讨论，深入理解启发式搜索算法。学生进行编程实践，实现启发式搜索算法解决实际问题。2.3自然语言处理（1课时）教师讲解自然语言处理的基本技术和应用。学生通过案例分析和讨论，了解情感分析、机器翻译、机器阅读理解和智能搜索引擎等技术。学生进行编程实践，体验自然语言处理技术的应用。2.4生物特征识别（1课时）教师讲解生物特征识别技术的原理和应用。学生通过案例分析和讨论，了解指纹识别、人脸识别、虹膜识别和指静脉识别等技术。学生进行编程实践或实验操作，体验生物特征识别技术的应用。分组协作与项目探究（6课时）学生分组选择与人工智能在智能交通中的应用相关的项目主题进行探究。各小组制定项目规划并进行资料搜集和方案设计。各小组根据实施方案进行实践操作和项目开发。教师定期组织项目进展汇报和讨论会，指导学生解决项目中的问题和困难。成果展示与评价反馈（2课时）各小组展示项目探究成果并进行汇报演讲。师生共同评价各小组的展示成果并给出反馈意见。小组讨论和总结项目探究过程中的经验教训和收获体会。拓展学习与持续关注（课外）鼓励学生利用课余时间继续关注人工智能技术的发展动态和最新应用案例。引导学生参与相关实践活动和竞赛项目以提升实践能力和创新能力。组织学生参观人工智能企业和研究机构以拓宽视野和增强实践经验。（四）教学评价本单元的教学评价将贯穿整个教学过程，采用多种评价方式相结合的方法，包括课堂观察、小组讨论、项目报告、编程实践、成果展示等。具体评价指标如下：信息意识：评价学生对人工智能技术在智能交通中应用价值的认识和敏感度。计算思维：评价学生在项目探究过程中运用计算思维进行问题求解的能力和创新性。数字化学习与创新：评价学生利用数字化工具和资源进行自主学习和探究的能力以及项目成果的创新性和实用性。信息社会责任：评价学生在项目探究过程中关注信息安全和伦理问题的意识以及项目成果的社会影响和应用前景。十二、单元学历案（一）单元主题与课时单元主题：人工智能基础算法及应用课时设计：情境导入与激发兴趣（1课时）理论学习与实践操作相结合（6课时）2.1人工智能编程语言与开发平台（2课时）常用人工智能编程语言（1课时）Python在人工智能中的运用（1课时）2.2启发式搜索（2课时）启发式搜索原理（1课时）启发式搜索的分类与应用（1课时）2.3自然语言处理（1课时）2.4生物特征识别（1课时）分组协作与项目探究（6课时）分组与选题（1课时）项目规划（1课时）资料搜集与方案设计（2课时）实践操作（2课时）成果展示与评价反馈（2课时）成果展示（1课时）评价反馈（1课时）拓展学习与持续关注（课外）（二）学习目标（一）信息意识学生能够认识到人工智能技术在信息社会中的重要价值，了解人工智能技术的多样性和应用场景。学生能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的人工智能工具和方法。学生能够敏锐感觉到信息的变化，对人工智能技术的来源、准确性、可靠性等作出合理判断。（二）计算思维学生能够采用计算机科学领域的思想方法，界定人工智能问题，抽象特征，建立结构模型。学生能够通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法和人工智能技术形成解决问题的方案。学生能够总结利用计算机解决问题的过程与方法，并迁移到与之相关的其他问题解决中。（三）数字化学习与创新学生能够适应数字化学习环境，利用数字化工具和资源进行人工智能的学习与实践。学生能够创造性地运用人工智能技术解决实际问题，形成创新性的解决方案或作品。学生能够积极参与数字化学习与创新活动，不断提升自身的数字化学习与创新能力。（四）信息社会责任学生能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则，在人工智能技术应用过程中保护个人隐私和信息安全。学生能够关注人工智能技术发展所带来的环境问题与人文问题，对人工智能技术的应用进行理性判断和负责行动。学生能够积极维护信息社会的公共利益，促进人工智能技术的健康、可持续发展。（三）评价任务情境导入与激发兴趣评价任务：观察并记录学生在展示案例后的反应和讨论情况，评估学生对人工智能技术的兴趣和认知。理论学习与实践操作相结合2.1人工智能编程语言与开发平台常用人工智能编程语言：通过小组讨论和案例分析，评估学生对不同编程语言特点的理解和应用场景的选择。Python在人工智能中的运用：通过实践操作和作品展示，评估学生利用Python进行人工智能开发的熟练程度。2.2启发式搜索启发式搜索原理：通过课堂测试和小组讨论，评估学生对启发式搜索原理的理解程度。启发式搜索的分类与应用：通过项目实践和案例分析，评估学生选择和应用不同启发式搜索算法的能力。2.3自然语言处理通过情感分析、机器翻译等任务的完成情况，评估学生自然语言处理技术的掌握程度。2.4生物特征识别通过指纹识别、人脸识别等系统的实践操作和案例分析，评估学生对生物特征识别技术的理解和应用能力。分组协作与项目探究分组与选题：通过项目选题的合理性和创新性，评估学生的团队协作和问题解决能力。项目规划：通过项目规划书的制定和展示，评估学生的项目管理和时间规划能力。资料搜集与方案设计：通过资料搜集的完整性和方案设计的合理性，评估学生的信息检索和问题解决能力。实践操作：通过实践操作的过程和结果，评估学生的动手能力和技术实现能力。成果展示与评价反馈成果展示：通过项目成果的展示和汇报，评估学生的项目完成情况和表达能力。评价反馈：通过师生共同评价和反思总结，评估学生的学习效果和改进方向。拓展学习与持续关注通过学生的课外实践活动和持续学习记录，评估学生的自主学习能力和对人工智能技术的持续关注程度。（四）学习过程1.情境导入与激发兴趣活动内容：展示汽车自动导航系统等人工智能技术的实际应用案例，如自动驾驶汽车、智能语音助手等。活动目的：激发学生的学习兴趣，引导学生认识到人工智能技术的重要性和广泛应用。活动形式：教师讲解+多媒体展示。2.理论学习与实践操作相结合2.1人工智能编程语言与开发平台常用人工智能编程语言活动内容：讲解Lisp、Prolog、C/C++、Java、Python等常用人工智能编程语言的特点、优势及适用场景。活动形式：教师讲解+案例分析+小组讨论。活动目的：使学生了解常用的人工智能编程语言及其特点，为后续的项目实践打下基础。Python在人工智能中的运用活动内容：介绍Python语言在人工智能领域的优势，讲解NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、Anaconda等常用Python工具包。活动形式：教师讲解+演示+学生实践。活动目的：使学生掌握Python在人工智能中的应用，能够利用Python进行人工智能开发。2.2启发式搜索启发式搜索原理活动内容：讲解启发式搜索的基本概念、状态空间搜索、估价函数等原理。活动形式：教师讲解+案例分析+小组讨论。活动目的：使学生理解启发式搜索的原理，为后续算法应用打下基础。启发式搜索的分类与应用活动内容：介绍局部择优搜索算法、最佳优先搜索算法、A*算法等启发式搜索算法的分类及其在实际生活中的应用。活动形式：教师讲解+演示+学生实践。活动目的：使学生掌握不同启发式搜索算法的特点和应用场景，能够选择合适的算法解决实际问题。2.3自然语言处理活动内容：讲解情感分析、机器翻译、机器阅读理解、智能搜索引擎等自然语言处理的基本技术和应用。活动形式：教师讲解+案例分析+小组讨论+实践操作。活动目的：使学生了解自然语言处理的基本技术和应用，能够利用相关技术解决实际问题。2.4生物特征识别活动内容：介绍指纹识别、人脸识别、虹膜识别、指静脉识别等生物特征识别技术的原理和应用。活动形式：教师讲解+视频观看+小组讨论+实践操作。活动目的：使学生了解生物特征识别技术的原理和应用场景，能够利用相关技术进行身份认证和识别。3.分组协作与项目探究分组与选题活动内容：将学生分成小组，每组选择一个与人工智能相关的项目主题进行探究，如剖析船舶自动导航系统、剖析无人机自动导航系统等。活动形式：小组讨论+教师指导。活动目的：培养学生的团队协作能力和问题解决能力。项目规划活动内容：各小组制定项目规划，包括项目目标、任务分解、时间安排等。活动形式：小组讨论+思维导图工具。活动目的：使学生明确项目目标和任务分工，为后续的项目实施打下基础。资料搜集与方案设计活动内容：各小组搜集相关资料，设计项目实施方案，包括选择编程语言、开发平台、算法设计等。活动形式：小组协作+网上资料搜索+方案设计。活动目的：培养学生的信息检索和问题解决能力，形成完整的项目实施方案。实践操作活动内容：各小组根据实施方案进行实践操作，如编写代码、调试程序、测试功能等。活动形式：小组协作+实践操作+教师指导。活动目的：培养学生的动手能力和技术实现能力，完成项目任务。4.成果展示与评价反馈成果展示活动内容：各小组展示项目探究成果，包括项目报告、代码、演示视频等。活动形式：小组展示+师生互动。活动目的：检验学生的学习效果，培养学生的表达能力和自信心。评价反馈活动内容：师生共同评价各小组的展示成果，反馈学习效果，引导学生反思与改进。活动形式：师生评价+小组讨论+反思总结。活动目的：帮助学生明确自己的优点和不足，提出改进建议，促进学生的持续发展。5.拓展学习与持续关注活动内容：鼓励学生利用课余时间继续关注人工智能技术的发展动态，积极参与相关实践活动，如参加人工智能竞赛、参与企业人工智能项目等。活动目的：提升学生的信息技术素养和实践能力，为未来的学习和职业发展奠定坚实基础。（五）作业与检测常用人工智能编程语言调研作业内容：调查常用人工智能编程语言的优点与局限性，讨论不同语言的适用场景，并填写表格。检测方式：课堂分享和讨论，评估学生的调研深度和广度。启发式搜索算法实践作业内容：选择一种启发式搜索算法，解决一个实际问题（如迷宫问题），并编写代码实现。检测方式：代码审查和运行结果展示，评估学生的算法理解和实现能力。自然语言处理任务作业内容：选择一个自然语言处理任务（如情感分析、机器翻译等），利用相关技术进行实践，并撰写实践报告。检测方式：实践报告和成果展示，评估学生的任务完成情况和表达能力。生物特征识别系统体验作业内容：体验指纹识别、人脸识别等生物特征识别系统，分析其工作原理和优缺点，并撰写体验报告。检测方式：体验报告和课堂分享，评估学生的系统理解和分析能力。项目成果报告作业内容：各小组撰写项目成果报告，包括项目背景、目标、实施过程、成果展示和反思总结等。检测方式：报告评审和成果展示，评估学生的项目完成情况和综合能力。（六）学后反思个人反思鼓励学生反思自己在整个单元学习过程中的表现，包括学习态度、方法、收获和不足等方面。引导学生总结自己在学习人工智能基础算法及应用方面的经验和教训，提出改进建议。小组反思小组内成员相互评价彼此在项目探究过程中的表现，包括协作能力、问题解决能力、创新思维等方面。小组共同总结项目完成过程中的优点和不足，提出改进措施和未来合作方向。教师反思教师根据学生的学习情况和反馈，反思自己的教学方法和策略是否有效，是否存在需要改进的地方。教师总结本单元教学的成功经验和不足之处，为后续教学提供参考和借鉴。十三、学科实践与跨学科学习设计一、教学目标通过本单元的学习，学生将深入了解人工智能基础算法及应用，掌握常用人工智能编程语言与开发平台，理解启发式搜索的原理与应用，掌握自然语言处理技术和生物特征识别技术。学生将能够运用数字化学习工具进行项目实践，提升信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任。二、学习目标（一）信息意识学生能够认识到人工智能技术在信息社会中的重要价值，了解人工智能技术的多样性和应用场景。学生能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的人工智能工具和方法。学生能够敏锐感觉到信息的变化，对人工智能技术的来源、准确性、可靠性等作出合理判断。（二）计算思维学生能够采用计算机科学领域的思想方法，界定人工智能问题，抽象特征，建立结构模型。学生能够通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法和人工智能技术形成解决问题的方案。学生能够总结利用计算机解决问题的过程与方法，并迁移到与之相关的其他问题解决中。（三）数字化学习与创新学生能够适应数字化学习环境，利用数字化工具和资源进行人工智能的学习与实践。学生能够创造性地运用人工智能技术解决实际问题，形成创新性的解决方案或作品。学生能够积极参与数字化学习与创新活动，不断提升自身的数字化学习与创新能力。（四）信息社会责任学生能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则，在人工智能技术应用过程中保护个人隐私和信息安全。学生能够关注人工智能技术发展所带来的环境问题与人文问题，对人工智能技术的应用进行理性判断和负责行动。学生能够积极维护信息社会的公共利益，促进人工智能技术的健康、可持续发展。三、作业目标设定（一）信息意识学生能够通过调研和分析，了解不同人工智能应用场景下的信息需求和数据处理方式。学生能够主动关注人工智能技术的最新动态，分析其对社会和个人的影响。（二）计算思维学生能够通过项目实践，掌握至少一种人工智能编程语言，并能够编写简单的算法程序。学生能够运用启发式搜索算法解决实际问题，如路径规划、资源分配等。（三）数字化学习与创新学生能够利用数字化学习工具，如编程软件、数据分析工具等，进行人工智能项目的开发与实践。学生能够结合所学的人工智能技术，创造性地提出并解决一个实际问题，形成具有创新性的解决方案或作品。（四）信息社会责任学生在项目实践中，能够注重个人隐私和信息安全，遵守相关的法律法规和伦理准则。学生能够关注人工智能技术发展所带来的社会影响，积极参与相关的讨论和交流，提出负责任的观点和建议。四、学科实践与跨学科学习设计（一）项目主题“剖析汽车自动导航系统”（二）项目背景随着人工智能技术的飞速发展，汽车自动导航系统已经广泛应用于日常生活中。该系统不仅能够提供路径规划、实时导航等功能，还能够结合大数据和云计算技术，实现更加智能化的交通出行体验。本项目旨在通过剖析汽车自动导航系统，深入了解人工智能基础算法及应用，掌握常用人工智能编程语言与开发平台，以及启发式搜索、自然语言处理和生物特征识别等关键技术。（三）项目目标掌握常用人工智能编程语言（如Python）及其在人工智能领域的应用。理解启发式搜索的原理、分类及应用，能够运用启发式搜索算法解决实际问题。了解自然语言处理技术的基本方法和应用场景，能够进行简单的情感分析和机器翻译。掌握生物特征识别技术的基本原理和常见方法，能够进行指纹识别、人脸识别等实验。（四）项目内容1.常用人工智能编程语言与开发平台活动内容：调研常用人工智能编程语言（如Lisp、Prolog、C/C++、Java、Python等）的特点、优势及适用场景；学习Python编程语言的基本语法和常用库（如NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow等）；了解典型人工智能开发平台（如自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台、城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台等）。学习方式：自主学习、小组讨论、案例分析、实践操作。学习成果：提交一份常用人工智能编程语言与开发平台的调研报告，包括各种语言的优缺点、适用场景以及Python编程语言的基本语法和常用库的使用方法。2.启发式搜索活动内容：学习启发式搜索的基本原理和分类（如局部择优搜索算法、最佳优先搜索算法、A*算法等）；通过案例分析，理解启发式搜索在路径规划、资源分配等领域的应用；运用启发式搜索算法解决实际问题，如设计一个简单的路径规划系统。学习方式：教师讲解、案例分析、小组讨论、实践操作。学习成果：提交一份启发式搜索的学习报告，包括启发式搜索的基本原理、分类、应用案例以及自己设计的路径规划系统代码和运行结果。3.自然语言处理活动内容：学习自然语言处理的基本方法和技术（如情感分析、机器翻译、机器阅读理解、智能搜索引擎等）；通过案例分析，了解自然语言处理在实际应用中的场景和效果；运用自然语言处理技术解决实际问题，如进行简单的情感分析和机器翻译实验。学习方式：教师讲解、案例分析、小组讨论、实践操作。学习成果：提交一份自然语言处理的学习报告，包括自然语言处理的基本方法、技术、应用案例以及自己进行的情感分析和机器翻译实验结果。4.生物特征识别活动内容：学习生物特征识别技术的基本原理和常见方法（如指纹识别、人脸识别、虹膜识别、指静脉识别等）；通过实验操作，掌握生物特征识别技术的实现过程；运用生物特征识别技术解决实际问题，如设计一个简单的指纹识别系统。学习方式：教师讲解、实验操作、小组讨论、项目实践。学习成果：提交一份生物特征识别技术的学习报告，包括生物特征识别技术的基本原理、方法、实验过程以及自己设计的指纹识别系统代码和运行结果。（五）跨学科学习设计1.与数学的跨学科学习结合点：启发式搜索算法中的估价函数设计、自然语言处理中的特征提取与选择等都需要运用到数学中的优化理论、概率统计等知识。活动设计：在数学课上学习优化理论和概率统计知识后，将其应用到人工智能项目中，如设计更加高效的估价函数、优化特征提取与选择方法等。2.与物理的跨学科学习结合点：自动驾驶汽车中的路径规划、障碍物检测等需要运用到物理学中的运动学、动力学等知识。活动设计：在物理课上学习运动学和动力学知识后，将其应用到自动驾驶汽车的路径规划项目中，如分析车辆在不同路况下的运动状态、设计更加精确的障碍物检测方法等。3.与生物的跨学科学习结合点：生物特征识别技术中的指纹识别、人脸识别等需要运用到生物学中的人类遗传学、解剖学等知识。活动设计：在生物课上学习人类遗传学和解剖学知识后，将其应用到生物特征识别技术的项目中，如分析指纹和人脸的生物学特征、设计更加精确的生物特征识别算法等。（六）项目评价1.过程性评价评价内容：学生在项目实践过程中的学习态度、合作能力、问题解决能力等。评价方式：观察记录、小组讨论、同伴评价、教师评价等。2.成果性评价评价内容：学生提交的项目报告、代码、演示视频等成果的质量和创新性。评价方式：教师评价、同学互评、专家评审等。3.反思性评价评价内容：学生对自己在项目实践过程中的表现进行反思和总结，提出改进意见和建议。评价方式：自我反思报告、小组讨论等。通过以上学科实践与跨学科学习设计，学生将能够在深入了解人工智能基础算法及应用的同时，提升信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任，为未来的学习和职业发展奠定坚实基础。十四、大单元作业设计一、教学目标通过本单元的教学，旨在引导学生深入理解人工智能基础算法及应用，特别是汽车自动导航系统的剖析，培养学生的信息技术学科核心素养，具体目标如下：信息意识：学生能够认识到人工智能技术在信息社会中的重要价值，了解人工智能技术的多样性和应用场景；能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的人工智能工具和方法；能够敏锐感觉到信息的变化，对人工智能技术的来源、准确性、可靠性等作出合理判断。计算思维：学生能够采用计算机科学领域的思想方法，界定人工智能问题，抽象特征，建立结构模型；能够通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法和人工智能技术形成解决问题的方案；能够总结利用计算机解决问题的过程与方法，并迁移到与之相关的其他问题解决中。数字化学习与创新：学生能够适应数字化学习环境，利用数字化工具和资源进行人工智能的学习与实践；能够创造性地运用人工智能技术解决实际问题，形成创新性的解决方案或作品；能够积极参与数字化学习与创新活动，不断提升自身的数字化学习与创新能力。信息社会责任：学生能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则，在人工智能技术应用过程中保护个人隐私和信息安全；能够关注人工智能技术发展所带来的环境问题与人文问题，对人工智能技术的应用进行理性判断和负责行动；能够积极维护信息社会的公共利益，促进人工智能技术的健康、可持续发展。二、作业目标设定为达成上述教学目标，本单元的作业设计将围绕信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个方面展开，具体目标设定如下：信息意识学生能够主动搜集和整理与人工智能相关的资料，了解人工智能技术的最新进展和应用场景。学生能够分析人工智能技术在不同领域的应用案例，判断其可行性和潜在价值。学生能够对人工智能技术的来源、准确性和可靠性进行合理评估，形成科学的认知态度。计算思维学生能够通过分析具体的人工智能问题，抽象出问题的核心特征，并建立相应的结构模型。学生能够运用启发式搜索等算法，设计解决人工智能问题的方案，并进行编程实现。学生能够总结利用计算机解决人工智能问题的过程与方法，将其迁移到其他类似问题的解决中。数字化学习与创新学生能够利用数字化工具和资源，如Python编程语言、人工智能开发平台等，进行人工智能的学习与实践。学生能够结合所学知识，创造性地运用人工智能技术解决实际问题，形成具有创新性的解决方案或作品。学生能够积极参与数字化学习与创新活动，如参加人工智能竞赛、参与企业人工智能项目等，不断提升自身的数字化学习与创新能力。信息社会责任学生能够遵守信息法律法规和伦理准则，在人工智能技术应用过程中保护个人隐私和信息安全。学生能够关注人工智能技术发展所带来的环境问题与人文问题，如人工智能对就业的影响、对伦理道德的挑战等，形成理性的认识和负责的行动。学生能够积极维护信息社会的公共利益，如参与人工智能技术的科普宣传、推动人工智能技术的健康发展等，促进人工智能技术的可持续应用。三、作业内容设计1.作业一：人工智能编程语言与应用调研作业目标：信息意识：了解常用人工智能编程语言的特点和应用场景。计算思维：分析不同编程语言在解决人工智能问题中的优势和局限性。数字化学习与创新：通过实践掌握至少一种人工智能编程语言的基本用法。信息社会责任：在调研过程中关注编程语言的版权和许可问题，遵守相关法律法规。作业内容：学生分组调研常用的人工智能编程语言（如Python、Java、C++等），了解它们的特点、优势、局限性以及应用场景。每组选择一种编程语言，编写一个简单的人工智能程序（如机器学习模型、自然语言处理应用等），并展示其运行结果。撰写调研报告，包括编程语言的概述、调研过程、程序实现、结果分析和反思总结等内容。作业要求：调研报告应条理清晰、逻辑严密，能够准确反映调研成果和编程实践过程。程序实现应简洁明了、功能完整，能够体现所选编程语言的特点和优势。学生应积极参与调研和编程实践过程，发挥团队协作精神，共同完成任务。2.作业二：启发式搜索算法应用实践作业目标：信息意识：了解启发式搜索算法的基本原理和应用场景。计算思维：通过实践掌握启发式搜索算法的设计和实现方法。数字化学习与创新：运用启发式搜索算法解决实际问题，形成创新性的解决方案。信息社会责任：在算法应用过程中关注算法伦理和社会影响，形成负责任的算法应用态度。作业内容：学生分组选择一个实际问题（如路径规划、资源分配等），分析问题的核心特征和约束条件。设计并实现一种启发式搜索算法（如A*算法、局部择优搜索算法等），解决所选问题。撰写算法设计报告，包括问题描述、算法设计、程序实现、结果分析和反思总结等内容。作业要求：算法设计应合理有效，能够准确反映问题的核心特征和约束条件。程序实现应简洁明了、功能完整，能够体现启发式搜索算法的特点和优势。学生应积极参与算法设计和编程实践过程，发挥团队协作精神，共同完成任务。3.作业三：自然语言处理技术应用实践作业目标：信息意识：了解自然语言处理技术的基本原理和应用场景。计算思维：通过实践掌握自然语言处理技术的核心算法和实现方法。数字化学习与创新：运用自然语言处理技术解决实际问题，形成创新性的解决方案或作品。信息社会责任：在技术应用过程中关注隐私保护和信息安全问题，形成负责任的技术应用态度。作业内容：学生分组选择一个自然语言处理任务（如情感分析、机器翻译、机器阅读理解等），分析任务的核心需求和关键技术。设计并实现一个自然语言处理系统或应用，解决所选任务。系统或应用应包括数据预处理、模型训练、结果输出等模块。撰写技术应用报告，包括任务描述、系统或应用设计、实现过程、结果分析和反思总结等内容。作业要求：系统或应用设计应合理有效，能够准确反映任务的核心需求和关键技术。实现过程应详细记录每个模块的开发细节和关键技术点，体现学生的实践能力和创新能力。学生应积极参与系统或应用的设计和实现过程，发挥团队协作精神，共同完成任务。4.作业四：生物特征识别技术应用调研与实践作业目标：信息意识：了解生物特征识别技术的基本原理和应用场景。计算思维：分析不同生物特征识别技术的优势和局限性。数字化学习与创新：通过实践掌握至少一种生物特征识别技术的实现方法。信息社会责任：在技术应用过程中关注隐私保护和信息安全问题，形成负责任的技术应用态度。作业内容：学生分组调研常用的生物特征识别技术（如指纹识别、人脸识别、虹膜识别等），了解它们的基本原理、实现方法和应用场景。