第3课 人工智能的技术基础 教学实录 2023-2024学年浙教版（2023）初中信息技术八年级下册

第3课人工智能的技术基础教学实录2023—2024学年浙教版（2023）初中信息技术八年级下册一、教学背景

授课内容：《人工智能的技术基础》

授课年级：八年级

教材版本：2023—2024学年浙教版初中信息技术八年级下册。

本节课旨在让学生了解人工智能的基本技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，并学会运用这些技术解决实际问题。通过案例分析、小组讨论等教学方法，引导学生深入理解人工智能的技术基础，提高学生的实践操作能力和创新思维。二、核心素养目标

课程目标设定

1.培养学生信息意识，使其能够认识到人工智能技术对日常生活和未来社会的影响。

2.提升学生计算思维，通过分析人工智能技术案例，锻炼逻辑推理和问题解决能力。

3.增强学生的数字化学习与创新素养，鼓励其在实际情境中运用人工智能技术进行创新实践。

4.培养学生的信息社会责任，引导学生理解并遵守与人工智能相关的伦理和法律规范。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和掌握人工智能技术的基础概念，包括机器学习、深度学习和自然语言处理等。具体细节如下：

-机器学习的概念及其在人工智能中的应用，例如通过示例让学生理解监督学习、无监督学习和强化学习。

-深度学习的核心知识，如神经网络的基本结构和工作原理，可以通过展示简单的神经网络模型来加深理解。

-自然语言处理的基础，包括文本分析、语音识别等，可以通过实际的语言处理案例让学生感受其应用。

2.教学难点

本节课的教学难点在于帮助学生理解并应用复杂的算法和模型。具体难点如下：

-理解深度学习中的反向传播算法，这是一个抽象的概念，可以通过动画演示或简化示例来帮助学生形象化理解。

-掌握自然语言处理中的文本向量化技术，如词嵌入（WordEmbedding），可以通过对比不同文本表示方法来突出其重要性。

-应用机器学习算法解决实际问题，如分类或回归任务，难点在于如何选择合适的模型和调整参数，可以通过案例分析让学生动手实践，从而加深理解。四、教学资源与技术支持

1.多媒体资源：准备人工智能应用案例的视频和图片，如智能语音助手、自动驾驶汽车等，用于课堂导入和辅助理解。

2.阅读材料：提供与人工智能技术相关的英文资料，包括基础算法介绍、最新技术进展等，帮助学生扩展知识面。

3.在线工具：利用在线编程平台和模拟软件，让学生动手实践人工智能编程，通过互动式学习提高理解和应用能力。五、教学过程设计

1.情境导入（5分钟）

内容：以一段关于人工智能在日常生活中的应用视频作为导入，如智能语音助手帮助用户完成日常任务。视频结束后，提问学生视频中的技术是如何工作的，引导学生思考人工智能对他们生活的影响。

2.新知探索（20分钟）

内容：讲解人工智能的基本概念，包括机器学习、深度学习和自然语言处理。通过简单的例子解释每个概念，如展示一个简单的决策树模型来解释监督学习，通过一个神经网络模型来介绍深度学习。接着，让学生阅读教材中的相关内容，并回答问题以检验理解。

3.互动体验（15分钟）

内容：分组讨论，每组选择一个与人工智能相关的话题，如“人工智能在医疗中的应用”。学生需要讨论该技术如何工作，以及它对社会的影响。每组选代表分享讨论结果，教师总结并强调关键点。

4.实践应用（5分钟）

内容：利用在线编程平台，让学生尝试编写一个简单的机器学习程序，如一个分类算法。教师提供基本的代码框架，学生通过调整参数来优化模型。完成后，学生展示他们的程序并讨论结果。

5.深度学习原理讲解（15分钟）

内容：详细讲解深度学习的原理，包括神经网络的结构、激活函数、反向传播算法等。通过动画演示和实际案例，帮助学生理解神经网络如何通过训练学习数据模式。

6.自然语言处理体验（15分钟）

内容：使用在线自然语言处理工具，让学生体验文本分析的过程。例如，使用词云生成器分析一段文本中的关键词，或者使用情感分析工具来判断一段文字的情绪倾向。

7.机器学习案例分析（20分钟）

内容：提供一个实际的机器学习案例，如垃圾邮件分类。学生需要理解案例中的数据集、特征选择、模型训练和评估过程。通过小组合作，学生尝试使用不同的算法来改进分类结果。

8.总结与反馈（10分钟）

内容：教师总结本节课的重点，强调学生在理解人工智能技术时的关键概念。同时，收集学生对课程内容的反馈，了解他们在学习过程中的困惑和难点，为下一节课的教学提供改进方向。

9.课后作业布置（5分钟）

内容：布置相关的课后作业，如阅读教材中未涉及的人工智能应用案例，或者编写一个简单的机器学习程序来解决实际问题。作业旨在巩固课堂学习内容，并鼓励学生进行深入探索。六、教学反思与改进

教学反思：学生在理解深度学习原理时存在一定的困难，尤其是对反向传播算法的理解不够深入，导致在实际操作中难以有效调整神经网络参数。

教学改进：在未来的教学中，将增加更多直观的动画演示和互动环节，如使用模拟软件让学生直观地看到神经网络训练过程中的权重调整。同时，提供更多实际案例和代码示例，帮助学生更好地理解理论并应用于实践。七、评价与反馈

1.课堂表现评价

参与度：学生在课堂讨论中表现活跃，发言次数均匀，显示出良好的合作能力和参与度。但在小组讨论中，部分学生表现出依赖性，需要更多引导以提升独立思考能力。

准确性：学生在回答问题和完成练习时，对人工智能技术基础的理解基本准确，但在深度学习原理和算法细节上，部分学生的回答不够精确，需要进一步加强理论与实践的结合。

2.作业与测试评价

作业质量：学生作业完成情况良好，能够按照要求分析案例，表达清晰。但在逻辑推理和创新能力上，部分学生还需提高，作业中出现的错误表明对某些概念的理解不够深入。

测试成绩：单元测试结果显示，学生对基础概念掌握较好，但在应用题部分，成绩分布不均，表明学生在将理论知识应用于实际问题时存在困难。

3.反馈与改进

学生反馈：学生对教学内