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

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》说课稿课题：科目：班级：课时：计划3课时教师：单位：一、设计意图本节课的设计意图是让学生通过了解手写数字识别技术，初步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，培养学生动手实践和解决问题的能力。结合沪科版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》的内容，我将引导学生掌握手写数字识别的基本原理，理解人工智能在现实生活中的应用，并通过实际操作，让学生体验人工智能技术带来的便利。同时，注重培养学生的信息素养和创新能力，为后续学习打下基础。二、核心素养目标分析本节课核心素养目标在于培养学生的信息意识、计算思维和创新意识。通过探究手写数字识别技术，学生将提升对信息技术发展趋势的敏感度，增强利用信息技术解决问题的能力。同时，通过动手实践，学生将锻炼逻辑思维和问题解决能力，培养在数字化环境中发现、分析、解决问题的计算思维。此外，通过设计和实现简单的手写数字识别程序，激发学生的创新潜能，培养其创新意识和实践能力。三、教学难点与重点1.教学重点

本节课的教学重点是让学生理解手写数字识别的基本原理和流程。具体包括：

-手写数字识别的步骤，如图像预处理、特征提取、模式分类等。

举例：讲解图像预处理时，强调灰度化、二值化、去噪等步骤的作用和重要性，使学生明白这些步骤对提高识别准确率的重要性。

-体验人工智能编程工具，如使用Python和TensorFlow等框架进行简单的手写数字识别编程。

举例：通过演示如何使用TensorFlow库加载预训练模型进行手写数字识别，让学生直观感受人工智能编程的实际操作。

2.教学难点

本节课的教学难点在于让学生理解并掌握以下内容：

-手写数字识别中的特征提取和模式分类算法。

难点解释：特征提取涉及数学和图像处理的知识，学生可能难以理解如何从手写数字图像中提取有效特征。模式分类算法如神经网络的工作原理对学生来说也较为复杂。

举例：通过简化的示例，如展示如何使用边缘检测来提取数字轮廓特征，帮助学生理解特征提取的过程。

-编程实践中的代码理解和调试。

难点解释：学生可能在编写和理解代码时遇到困难，尤其是在处理复杂的算法和数据结构时。

举例：通过逐步引导和分步讲解代码，让学生从简单的代码片段开始，逐渐过渡到完整的程序，降低学习难度。四、教学方法与策略1.采用讲授与案例分析相结合的方法，首先讲解手写数字识别的理论基础，然后通过分析具体案例，帮助学生理解抽象概念。

2.设计小组讨论和项目导向学习活动，让学生分组进行手写数字识别系统的设计与实现，通过实践操作加深对知识点的理解。

3.利用多媒体教学资源，如视频演示和在线编程平台，以直观的方式展示手写数字识别过程，增强学生的学习兴趣和参与度。五、教学过程一、导入新课

1.首先，我会以一个简单的互动开始本节课，询问同学们是否在生活中遇到过需要识别手写数字的情况，比如在考试评分、银行支票处理等场景。

2.接着，我会展示一些手写数字的图片，让学生观察并尝试识别它们，以此激发学生的兴趣和好奇心。

3.最后，我会简要介绍本节课的主题：“了解手写数字识别——体验人工智能”，并说明我们将通过本节课的学习，了解手写数字识别的基本原理和应用。

二、理论讲解

1.我会从手写数字识别的基本概念开始讲解，让学生了解它是一种应用广泛的人工智能技术。

2.接下来，我会详细介绍手写数字识别的步骤，包括图像预处理、特征提取、模式分类等，并结合课本中的图示和案例进行讲解。

-图像预处理：我会展示一些图像处理前后的对比，让学生直观感受预处理的作用。

-特征提取：我会通过具体的数学公式和算法，解释如何从图像中提取特征。

-模式分类：我会介绍一些常用的分类算法，如神经网络、支持向量机等，并解释它们的工作原理。

三、案例分析

1.我会选择几个典型的手写数字识别案例，如MNIST数据集，让学生观察并分析这些案例中的数字识别过程。

2.学生将分组讨论，分析案例中使用的算法和技巧，以及它们在实际应用中的优缺点。

3.每组学生将有机会分享他们的分析结果，我会对每组的表现进行点评和总结。

四、编程实践

1.我会向学生介绍一些用于手写数字识别的编程工具，如Python和TensorFlow，并演示如何使用这些工具进行简单的数字识别编程。

2.学生将按照以下步骤进行编程实践：

-安装和配置编程环境。

-加载预训练的模型。

-输入手写数字图像，进行识别。

-输出识别结果。

3.在实践过程中，我会巡回指导，帮助学生解决编程中遇到的问题，并鼓励他们相互帮助。

五、互动讨论

1.完成编程实践后，我会组织一次全体学生的互动讨论，让学生分享他们在实践中的体验和收获。

2.我会提出一些问题，引导学生思考手写数字识别技术的应用场景和可能面临的挑战。

3.学生将有机会提出自己的问题和观点，我会根据学生的反馈进行解答和引导。

六、总结与反思

1.在课程的最后，我会对整节课的内容进行总结，强调手写数字识别技术的重要性及其在人工智能领域的应用。

2.我会让学生回顾本节课的学习过程，反思他们在学习中的收获和不足，并鼓励他们在课后继续探索和学习。

3.最后，我会布置一些课后作业，如编写一个手写数字识别的小程序，或研究一种新的手写数字识别算法。

七、课堂延伸

1.为了让学生更深入地了解手写数字识别技术，我会推荐一些相关的学习资源，如在线课程、论文和开源项目。

2.我会鼓励学生参与一些与人工智能相关的竞赛或项目，以实践他们在课堂上学到的知识。

3.我会定期组织一些与手写数字识别相关的讲座和研讨会，邀请专家和学者来分享最新的研究成果和技术动态。六、拓展与延伸1.拓展阅读材料

-《人工智能：一种现代的方法》：这本书详细介绍了人工智能的基本理论和方法，包括手写数字识别的相关内容，适合对人工智能有更深入兴趣的学生阅读。

-《机器学习实战》：这本书提供了丰富的机器学习案例，包括手写数字识别的实现，学生可以通过实际案例学习算法的应用。

-《深度学习》：这本书系统地介绍了深度学习的理论和实践，对于想深入了解神经网络在手写数字识别中应用的学生非常有帮助。

2.课后自主学习和探究

-鼓励学生课后查找并阅读关于卷积神经网络（CNN）在手写数字识别中的应用的研究论文，了解最新的研究成果和技术进展。

-学生可以尝试使用不同的数据集进行手写数字识别的实验，比较不同算法的性能，如SVM、决策树、随机森林等，并撰写实验报告。

-学生可以自主研究手写数字识别在其他领域的应用，如医疗影像分析、字符识别等，并探讨其挑战和解决方案。

-鼓励学生参与在线编程平台的相关课程和挑战，如LeetCode、Kaggle等，通过解决实际问题来提高编程能力和算法设计能力。

-学生可以尝试使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，自己动手实现一个简单的手写数字识别模型，并优化模型性能。

-学生可以探索手写数字识别技术的商业化应用，如在线支付系统中的手写签名识别，分析其商业模式和市场需求。

-学生可以阅读关于人工智能伦理和安全性的文章，思考手写数字识别技术在实际应用中可能带来的伦理和安全问题，并提出自己的见解。

-鼓励学生参加学校或社区组织的关于人工智能的讲座和研讨会，与专家和同行交流，拓宽视野，加深对人工智能的理解。七、教学反思与总结在教学《了解手写数字识别——体验人工智能》这一节课的过程中，我深刻体会到了教学设计的复杂性和教学实践的挑战性。以下是我对本次教学的反思与总结。

教学反思：

在教学方法上，我尝试了讲授与案例分析相结合的方式，让学生在理论学习的基础上，通过具体案例来加深理解。我发现这种教学方法能够有效地提高学生的参与度，但在案例分析环节，部分学生对于案例的理解不够深入，这可能是因为我在案例选择上没有充分考虑学生的认知水平。

在策略上，我设计了编程实践环节，旨在让学生动手实践，增强对理论知识的理解。然而，在实践过程中，我发现部分学生对于编程工具的使用不够熟练，这影响了他们的实践效果。今后，我需要在课前提供更多的编程基础教学，或者将编程实践分解成更小的步骤，让学生逐步掌握。

在课堂管理方面，我努力营造了一个开放和互动的课堂氛围，但我也发现，在小组讨论环节，部分学生参与度不高，可能是由于他们对讨论主题不够感兴趣，或者是害怕在小组中表达自己的观点。我需要进一步激发学生的学习兴趣，并鼓励他们积极参与讨论。

教学总结：

从整体来看，本节课的教学效果是积极的。学生们在理论知识上有了较为全面的了解，编程实践也让他们体验到了人工智能的魅力。学生在知识、技能和情感态度等方面都有了一定的收获和进步。

在知识方面，学生掌握了手写数字识别的基本原理和流程，了解了相关算法的工作机制。在技能方面，学生通过编程实践，提高了自己的编程能力和问题解决能力。在情感态度方面，学生对人工智能的兴趣明显提升，对未来的学习和探索充满了期待。

当然，教学中也暴露出了一些问题。