2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）第四单元项目九《 了解手写数字识别-体验人工智能》说课稿

2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）第四单元项目九《了解手写数字识别——体验人工智能》说课稿科目授课时间节次--年—月—日（星期——）第—节指导教师授课班级、授课课时授课题目（包括教材及章节名称）2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）第四单元项目九《了解手写数字识别——体验人工智能》说课稿教学内容分析本节课的主要教学内容为2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）第四单元项目九《了解手写数字识别——体验人工智能》。本节课将详细介绍手写数字识别的原理和过程，使学生了解人工智能在手写数字识别领域的应用。

教学内容与学生已有知识的联系主要体现在：通过本节课的学习，学生可以将之前学过的计算机基础知识、算法思想以及编程技能与人工智能相结合，进一步拓宽知识视野，提高实际操作能力。本节课内容与教材中第四单元的其他章节相辅相成，有助于学生全面了解人工智能的基本概念和应用。核心素养目标1.信息意识：培养学生主动关注手写数字识别技术在现实生活中的应用，提高对人工智能技术的敏感度和认识。

2.计算思维：通过手写数字识别案例，训练学生运用算法思想解决问题的能力，发展逻辑思维和创新思维。

3.信息伦理：引导学生正确使用人工智能技术，关注手写数字识别技术的伦理问题，提高道德素养。

4.信息处理能力：培养学生运用所学知识分析、处理手写数字识别问题，提高信息处理和实际操作能力。教学难点与重点1.教学重点

-手写数字识别的基本原理：重点讲解手写数字识别技术中涉及的模式识别、特征提取等核心概念，以及如何将手写数字转化为机器可以理解的数字。

-人工智能在手写数字识别中的应用：通过实际案例，让学生理解人工智能如何实现手写数字的自动识别，强调算法的选择和优化过程。

-例如，在讲解手写数字识别原理时，重点介绍如何通过图像处理技术提取数字的特征，以及使用机器学习算法对提取的特征进行分类。

2.教学难点

-特征提取的方法：对于学生来说，理解如何从手写数字图像中提取有效特征是一个难点，这涉及到图像处理和数学知识。

-机器学习算法的选择和调整：学生可能会对手写数字识别中使用的机器学习算法感到困惑，如何选择合适的算法并调整参数以达到最佳识别效果是一个难点。

-例如，在讲解特征提取时，难点可能包括如何使用边缘检测、形态学操作等技术来提取数字的轮廓和结构特征。而在机器学习算法部分，难点可能涉及如何选择支持向量机（SVM）、神经网络等算法，以及如何通过交叉验证、网格搜索等方法优化模型参数。教学资源准备1.教材：提前为学生准备好《高中信息技术必修一沪科版（2019）》教材，确保每位学生都有。

2.辅助材料：收集手写数字识别相关的图片、图表，以及人工智能应用的视频资料，以便于课堂展示和案例分析。

3.实验器材：准备计算机、手写板输入设备以及相关软件，确保实验环节的顺利进行。

4.教室布置：将教室分为理论学习区和实验操作区，便于学生交替进行听讲和动手实践。教学过程一、导入新课

1.亲爱的同学们，大家好！今天我们将开始一个新的学习单元，这个单元非常有趣，它将带领我们走进人工智能的神奇世界。我们先来回顾一下之前我们学过的计算机基础知识，然后看看如何利用这些知识来了解手写数字识别技术。

2.（展示一些手写数字的图片）你们是否曾经思考过，计算机是如何识别这些手写数字的呢？这就是我们今天要学习的内容。

二、探究手写数字识别原理

1.首先，请同学们打开教材，翻到第四单元项目九的内容。我们先来了解一下手写数字识别的基本原理。

2.（讲解手写数字识别原理）手写数字识别主要分为图像预处理、特征提取和模型分类三个步骤。图像预处理包括二值化、去噪等操作，目的是为了让计算机更好地识别数字图像。特征提取则是从处理后的图像中提取出有助于识别的特征，比如数字的形状、大小等。最后，通过模型分类，计算机将提取出的特征与已知的数字进行匹配，从而识别出手写的数字。

3.（互动环节）同学们，你们能尝试解释一下什么是特征提取吗？或者举例说明一下特征提取在实际操作中的应用。

三、体验手写数字识别

1.现在，让我们通过一个简单的实验来体验一下手写数字识别的过程。

2.（发放实验材料）请同学们分成小组，每个小组都会得到一台连接了手写板的计算机。你们可以尝试在手写板上写下数字，然后观察计算机是如何识别这些数字的。

3.（指导实验操作）在实验过程中，请注意观察以下细节：

-手写数字的大小、倾斜度是否会影响识别结果？

-不同的手写风格对识别结果有什么影响？

-当你们调整手写数字的清晰度时，识别结果会发生什么变化？

4.（实验讨论）实验结束后，请各组代表分享你们的实验心得和观察到的现象。

四、深入学习人工智能在手写数字识别中的应用

1.通过刚才的实验，我们对手写数字识别有了一定的了解。接下来，我们将深入学习人工智能在手写数字识别中的应用。

2.（讲解人工智能算法）人工智能算法在手写数字识别中起着关键作用。常见的算法有支持向量机（SVM）、神经网络等。这些算法是如何工作的呢？它们又是如何被应用到手写数字识别中的呢？

3.（案例分析）请同学们阅读教材中的案例，了解人工智能算法在手写数字识别中的应用。

4.（互动环节）同学们，你们认为人工智能在手写数字识别中有哪些优势和局限性？

五、突破教学难点

1.我们已经学习了手写数字识别的基本原理和人工智能算法的应用。下面，我们来突破一下教学难点。

2.（讲解特征提取方法）特征提取是手写数字识别中的关键步骤。请同学们跟随我的讲解，了解边缘检测、形态学操作等特征提取方法。

3.（讲解机器学习算法选择和调整）接下来，我们来学习如何选择和调整机器学习算法。我会通过具体的案例来讲解这个过程。

4.（互动环节）同学们，你们能尝试总结一下选择和调整机器学习算法的步骤吗？

六、总结与反思

1.经过今天的学习，我们对手写数字识别和人工智能的应用有了更深入的了解。

2.请同学们回顾一下本节课的内容，分享一下你们的学习收获。

3.（布置作业）作为课后作业，请同学们思考一个问题：如何将我们学到的手写数字识别技术应用到实际生活中？

4.最后，希望大家能在课后的时间里，继续探索人工智能的奥秘，不断提高自己的信息素养。

七、结束语

1.同学们，今天的课程到此结束。感谢大家的积极参与和认真听讲。

2.下一节课，我们将继续学习人工智能的其他应用，期待与大家再次见面！

3.祝大家学业进步，再见！教学资源拓展1.拓展资源

-人工智能发展历程：介绍人工智能从诞生至今的发展历程，包括重要事件、里程碑和代表性人物。

-手写数字识别技术前沿：探讨当前手写数字识别技术的最新研究成果和发展趋势，如深度学习在手写数字识别中的应用。

-机器学习基本算法：详细讲解机器学习中常用的算法，如线性回归、决策树、随机森林、K最近邻等，并介绍它们在手写数字识别中的应用。

-实际案例解析：分析一些实际应用中的手写数字识别案例，如银行支票识别、手写笔记整理等，以及它们在社会生活中的作用。

-人工智能伦理与法律：探讨人工智能在现实应用中可能遇到的伦理和法律问题，如隐私保护、数据安全等。

2.拓展建议

-阅读拓展：鼓励学生阅读有关人工智能、机器学习和手写数字识别的书籍、论文和科普文章，以加深对理论知识的理解。

-实践操作：建议学生尝试使用编程工具（如Python、TensorFlow等）实现简单的手写数字识别程序，将理论知识转化为实际操作能力。

-参加竞赛：鼓励学生参加与手写数字识别相关的编程竞赛或挑战，如Kaggle比赛，以锻炼解决实际问题的能力。

-社会调研：组织学生进行社会调研，了解手写数字识别技术在现实生活中的应用情况，以及人们对该技术的态度和需求。

-伦理讨论：引导学生进行关于人工智能伦理的讨论，思考如何在使用人工智能技术时保护个人隐私和数据安全。

-专家讲座：邀请人工智能领域的专家来校进行讲座，让学生直接接触前沿知识，激发学习兴趣和探索精神。板书设计①手写数字识别原理

-数字图像预处理

-特征提取

-模型分类

②人工智能在手写数字识别中的应用

-机器学习算法

-深度学习

-模型训练与优化

③教学难点解析

-特征提取方法

-算法选择与调整

-实际应用案例分析教学反思与总结在完成本节课的教学后，我深感教学过程中有许多值得反思和总结的地方。以下是我对本次教学的一些思考。

首先，关于教学方法，我尝试采用了多种教学手段相结合的方式，如讲解、实验、案例分析和互动讨论等。这样的教学方法有助于激发学生的学习兴趣，使他们能够更好地理解和吸收知识。然而，我也发现，在课堂互动环节，部分学生参与度不高，可能是因为我对问题的设置不够贴近学生实际，或者是学生的自信心不足。未来，我需要更加精心地设计互动环节，鼓励每一位学生积极参与，提高他们的自信心。

其次，在教学策略方面，我注重了理论与实践的结合。通过实验和案例分析，让学生在实际操作中感受手写数字识别技术的魅力。但我也注意到，部分学生在实验环节中遇到了困难，可能是因为他们对理论知识掌握不够扎实。因此，在今后的教学中，我需要更加注重理论知识的传授，确保学生能够顺利地完成实验任务。

在教学管理方面，我努力营造了一个和谐、轻松的课堂氛围，使学生能够在愉快的氛围中学习。但同时，我也发现部分学生在课堂上容易分心，影响了教学效果。为了改善这个问题，我计划在课堂上增加一些趣味性的元素，如游戏、竞赛等，以提高学生的注意力。

关于本节课的教学效果，我认为学生在知识、技能和情感态度等方面都有了一定的收获。他们不仅掌握了手写数字识别的基本原理和人工智能算法的应用，还通过实验和案例分析，提高了实际操作能力。但同时，我也发现教学中存在一些问题。

在知识方面，部分学生对手写数字识别原理的理解不够深入，可能是因为我在讲解过程中没有将复杂的概念简化，使得学生难以理解。为了解决这个问题，我计划在今后的教学中，采用更加生动的案例和形象的比喻，帮助学生理解抽象的概念。

在技能方面，部分学生在实验环节中遇到困难，可能是因为他们对实验设备的操作不熟练。为了提高学生的实验操作能力，我计划在实验前进行充分的指导和示范，确保学生能够顺利进行实验。

在情感态度方面，虽然大多数学生对人工智能和手写数字识别技