高中信息技术必修一第四单元项目九《了解手写数字识别-体验人工智能》说课稿001

高中信息技术必修一第四单元项目九《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、教材分析《了解手写数字识别——体验人工智能》是高中信息技术必修一第四单元项目九的内容。本节课旨在让学生了解手写数字识别的基本原理，体验人工智能技术在现实生活中的应用。通过本节课的学习，学生将能够理解手写数字识别的过程，掌握相关算法，并能够运用所学知识解决实际问题。本节课与课本紧密关联，符合高中阶段学生的知识深度，注重实践与理论相结合，以提高学生的信息素养和创新能力。二、核心素养目标1.信息意识：培养学生主动获取、处理和应用信息的能力，通过手写数字识别的学习，增强对信息技术在日常生活中的敏感度和应用意识。

2.计算思维：引导学生理解手写数字识别背后的算法逻辑，培养其逻辑推理和问题解决能力。

3.信息伦理：让学生在体验人工智能技术的同时，认识到信息技术的伦理边界，培养负责任的使用态度。

4.创新与探究：激发学生探索人工智能的兴趣，鼓励其在实际情境中创造性地应用所学知识，解决实际问题。三、教学难点与重点1.教学重点

①手写数字识别的基本原理和方法。

②使用相关软件工具进行手写数字识别的实践操作。

2.教学难点

①理解并掌握手写数字识别中涉及到的机器学习基础知识。

②探索并解决在实践操作过程中遇到的技术问题，如识别准确率的提高。四、教学资源准备1.教材：确保每位学生都有《高中信息技术必修一》教材，以便于学习手写数字识别的理论知识。

2.辅助材料：准备手写数字识别的相关演示文稿、案例视频，以及在线数字识别系统的链接。

3.实验器材：若需要实际操作，准备计算机、手写板或平板电脑，以及安装有数字识别软件的设备。

4.教室布置：将教室划分为理论学习区和实践操作区，确保学生能在不同区域高效学习与操作。五、教学过程1.导入新课

同学们，大家好！今天我们将进入一个新的学习项目——了解手写数字识别，这是人工智能领域的一个有趣应用。请大家先思考一下，我们在日常生活中有哪些地方会用到手写数字识别技术呢？

（学生思考并回答）

很好，有人提到了手机输入法、银行支票识别等。没错，手写数字识别技术已经广泛应用于我们的生活中。那么，接下来让我们一起探索它是如何工作的吧。

2.理论学习

首先，请大家翻开教材第XX页，我们一起学习手写数字识别的基本原理。在这个过程中，我会请大家注意以下几个重点：

（1）手写数字识别的流程：数据收集、预处理、特征提取、模型训练、模型评估。

（2）常见的机器学习算法：线性回归、支持向量机、神经网络等。

（3）手写数字识别的应用场景及挑战。

（学生跟随老师阅读教材，并做好笔记）

3.案例分析

现在，请大家观看这个手写数字识别的案例视频。在观看过程中，请大家关注以下几个问题：

（1）视频中展示了哪些手写数字识别的应用场景？

（2）识别过程中遇到了哪些问题？是如何解决的？

（3）从视频中，你对手写数字识别技术有了哪些新的认识？

（学生观看视频，并思考问题）

观看完视频后，我们来进行一个小讨论。请大家分享一下自己的观后感，并回答刚才的问题。

（学生分享观点，老师进行点评和总结）

4.实践操作

（1）首先，请大家按照教材中的步骤，安装并设置好相关软件。

（2）然后，尝试输入一些手写数字，观察软件的识别效果。

（3）在操作过程中，如果遇到识别准确率不高的问题，请大家尝试调整参数，找到最佳识别效果。

（4）最后，每组选派一位代表，展示本组的识别成果，并分享调试过程中的经验。

（学生分组进行实践操作，老师巡回指导）

5.成果展示与总结

现在，请大家回到座位上，我们来进行成果展示。每组代表请上台展示本组的识别成果，并简要介绍调试过程。

（学生展示成果，老师进行点评和总结）

最后，我想请大家思考一个问题：手写数字识别技术在未来的发展中，还有哪些可能的应用场景？请大家畅所欲言。

（学生思考并回答）

很好，大家提出了很多有趣的想法。我相信，随着人工智能技术的不断发展，手写数字识别技术将会在更多领域发挥作用。

今天的课程就到这里，希望大家能够在课后继续探索手写数字识别技术，不断提高自己的信息素养。谢谢大家！六、拓展与延伸1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料：

-《人工智能：一种现代的方法》中关于机器学习算法的介绍。

-《模式识别与机器学习》一书中的手写数字识别案例研究。

-《计算机视觉中的深度学习》一书中关于卷积神经网络的章节。

2.鼓励学生进行课后自主学习和探究：

-探索不同的手写数字识别算法，如深度学习、决策树等，并比较它们的性能。

-研究手写数字识别技术在其他领域的应用，例如医疗影像分析、语音识别等。

-尝试使用开源的机器学习框架，如TensorFlow或PyTorch，实现一个简单的手写数字识别模型。

-分析手写数字识别技术在实际应用中可能遇到的挑战，如数据不平衡、过拟合等，并提出相应的解决方案。

-调查并了解当前手写数字识别技术的最新研究进展，包括最新的算法、模型和在实际应用中的突破。

-参与在线课程或工作坊，深入学习机器学习和人工智能的相关知识。

-设计并实施一个小组项目，利用手写数字识别技术解决一个实际问题，如开发一个手写笔记整理应用。

-阅读并总结至少三篇关于手写数字识别技术的学术论文，了解学术界在这一领域的研究动态。

-与同学组织讨论小组，分享学习心得，交流在探究过程中遇到的问题和解决方案。七、教学反思与改进在完成《了解手写数字识别——体验人工智能》这一节课的教学后，我感到收获颇丰，但同时也意识到教学中存在一些不足之处，需要通过反思活动来评估教学效果，并制定相应的改进措施。

首先，关于设计反思活动，我计划从以下几个方面进行：

1.学生反馈：通过问卷调查或小组讨论的方式，收集学生对本节课内容难易程度、教学方式、实践操作等方面的反馈。

2.观察学生的实践操作：在实践环节，我注意到一些学生在操作过程中遇到了困难。我将观察他们在操作中的具体问题，以及他们是如何解决这些问题的。

3.学生作业和作品：分析学生的课后作业和作品，了解他们对课堂内容的掌握程度，以及他们是否能够将所学知识应用到实际问题中。

根据这些反思活动，我识别出以下需要改进的地方：

1.理论教学与实践操作的平衡：在理论教学环节，我可能讲解得过于详细，导致学生在实践操作时感到时间紧迫。未来，我需要调整理论教学的时间，确保学生有足够的时间进行实践操作。

2.实践操作的指导：在实践环节，我发现一些学生对于软件的使用不够熟练，这影响了他们的操作效率。我计划在课前提供更多的操作指导，或者录制操作视频，帮助学生更快地掌握软件使用。

3.课堂互动：虽然我在课堂上鼓励学生提问和分享，但仍有部分学生表现得比较内向。我需要创造更多的机会，让所有学生都参与到课堂讨论中来。

针对上述改进点，我制定了以下改进措施：

1.调整教学计划：在未来的教学中，我将减少理论教学的时长，增加实践操作的时间，确保学生能够充分实践。

2.提供额外的学习资源：为了帮助学生更好地理解课程内容，我将提供额外的学习资料，如操作指南、视频教程等。

3.加强课堂互动：我将采用更多互动性的教学方法，如小组讨论、角色扮演等，以激发学生的学习兴趣，并鼓励他们积极参与课堂活动。

4.关注学生的个性化需求：我会更加关注学生的个性化需求，提供个性化的辅导和支持，帮助他们克服学习中的困难。

5.定期评估和反馈：我计划定期评估教学效果，并根据评估结果调整教学策略。同时，我会及时向学生提供反馈，帮助他们了解自己的学习进度和需要改进的地方。八、板书设计1.手写数字识别原理

①手写数字识别