第四单元《人工智能初步》单元说课稿 2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修1

第四单元《人工智能初步》单元说课稿2023—2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修1学校授课教师课时授课班级授课地点教具教学内容本节课是2023—2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修1第四单元《人工智能初步》。本单元主要包括以下内容：

1.人工智能概述：介绍人工智能的定义、发展历程、应用领域及分类。

2.机器学习：讲解机器学习的基本概念、方法、算法和应用。

3.深度学习：介绍深度学习的原理、网络结构、训练方法及其在人工智能中的应用。

4.人工智能编程实践：通过案例讲解，让学生动手实践编写简单的机器学习程序。

本节课将重点介绍人工智能的基本概念、发展历程和应用领域，为后续深入学习机器学习和深度学习打下基础。核心素养目标1.信息意识：培养学生对人工智能技术的敏感性，认识到人工智能在日常生活和未来社会发展中的重要作用。

2.计算思维：通过学习人工智能的基本原理和方法，提高学生运用计算思维解决问题的能力。

3.信息伦理：引导学生正确使用人工智能技术，关注人工智能应用中的伦理问题，形成良好的信息伦理素养。

4.学业成就：通过实践操作和案例分析，使学生能够理解和掌握人工智能的基本概念，提高学业成绩。教学难点与重点1.教学重点

-人工智能的基本概念和分类：明确人工智能的定义、特点及其在不同领域的应用，如自然语言处理、图像识别等，以便学生能够准确理解和识别人工智能的基本形态。

-机器学习的基本方法：讲解监督学习、无监督学习和强化学习等机器学习方法，通过具体案例（如决策树、神经网络）让学生掌握机器学习的核心知识。

-编程实践：通过编写简单的机器学习程序，如使用Python中的scikit-learn库进行数据分类，让学生实践并理解算法的应用。

2.教学难点

-机器学习算法的数学原理：理解算法背后的数学原理，如梯度下降、反向传播等，是学生理解的难点。例如，在讲解神经网络时，激活函数和权值更新的计算过程需要详细解释。

-深度学习的复杂性：深度学习涉及的网络结构多样，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），其结构和训练过程较为复杂，学生可能难以理解。可以通过简化网络结构（如简化版的CNN）来降低学习难度。

-信息伦理和安全性问题：如何正确使用人工智能技术，避免滥用和隐私泄露等伦理和安全问题，是学生需要深入思考的难点。通过讨论人工智能在现实生活中的案例，如人脸识别技术的隐私问题，引导学生理解并形成正确的伦理观念。教学资源-软件资源：Python编程环境、scikit-learn库、TensorFlow或PyTorch深度学习框架

-硬件资源：计算机实验室、高性能计算服务器（用于深度学习实践）

-课程平台：学校内部网络教学平台（用于发布课程资料和作业）

-信息化资源：在线教学视频、开源机器学习案例代码、学术期刊论文

-教学手段：多媒体教学、在线编程实践、小组讨论、课堂提问教学过程设计1.导入新课（5分钟）

-利用生活中的智能设备（如智能手机、智能家居）引发学生对人工智能的兴趣。

-提问学生：“你们在生活中有遇到过哪些人工智能的应用？”

-简要介绍本节课将要学习的人工智能基本概念和分类。

2.讲授新知（20分钟）

-详细讲解人工智能的定义、发展历程和分类。

-通过案例介绍机器学习的基本方法，包括监督学习、无监督学习和强化学习。

-结合具体算法（如决策树、K-均值聚类）解释机器学习的原理和应用。

-引入深度学习的概念，简述其与机器学习的关系，并通过简单的神经网络结构介绍深度学习的基本思想。

3.巩固练习（10分钟）

-分发练习题，让学生识别不同类型的人工智能应用和算法。

-学生分组讨论，共同完成一个简单的机器学习案例分析。

-邀请几组学生分享他们的讨论成果，并进行全班讨论。

4.课堂小结（5分钟）

-回顾本节课的主要内容，包括人工智能的定义、机器学习和深度学习的基本概念。

-强调人工智能在现代社会中的重要性，并提醒学生关注信息伦理和安全性问题。

5.作业布置（5分钟）

-布置课后作业：编写一个简单的机器学习程序，使用Python和scikit-learn库对一组数据集进行分类。

-要求学生在下节课前完成作业，并准备好进行展示和讨论。学生学习效果学生学习效果如下：

1.知识掌握方面：

-学生能够准确描述人工智能的定义、发展历程和分类。

-学生理解并掌握了机器学习的基本方法，能够区分监督学习、无监督学习和强化学习。

-学生通过案例学习，能够解释决策树、K-均值聚类等机器学习算法的原理和应用。

-学生对深度学习有了初步的认识，能够描述神经网络的基本结构和训练过程。

2.技能提升方面：

-学生能够使用Python编程环境，结合scikit-learn库编写简单的机器学习程序。

-学生能够通过编程实践，加深对机器学习算法的理解，并能够独立解决一些简单的实际问题。

-学生在小组讨论中学会了合作和交流，提高了团队协作能力。

3.思维发展方面：

-学生通过分析案例，培养了批判性思维和问题解决能力。

-学生在学习过程中形成了计算思维，能够运用计算模型解决问题。

-学生在讨论人工智能的伦理和安全问题时，提高了逻辑思维和道德判断能力。

4.素养形成方面：

-学生对人工智能技术的兴趣和热情得到提升，增强了信息意识。

-学生在学习过程中形成了正确的信息伦理观念，能够自觉遵守信息法律法规。

-学生通过实践操作，培养了创新意识和实践能力。

5.学术成就方面：

-学生在课程结束后，能够独立完成相关的课后作业和项目实践。

-学生在学业考核中，对人工智能相关知识的掌握程度得到提升，成绩有所提高。

6.应用拓展方面：

-学生能够将所学的人工智能知识应用到其他学科学习和实际生活中。

-学生在未来的学习和职业发展中，能够利用人工智能技术解决实际问题。板书设计1.人工智能概述

①人工智能定义

②发展历程

③应用领域及分类

2.机器学习

①监督学习

②无监督学习

③强化学习

3.机器学习算法

①决策树

②K