第3章人工智能领域应用3.1计算机视觉-高中教学同步《信息技术-人工智能初步》说课稿（人教-中图版2019）

第3章人工智能领域应用3.1计算机视觉-高中教学同步《信息技术-人工智能初步》(说课稿）（人教-中图版2019）一、设计意图

本节课旨在帮助学生深入理解人工智能领域中的计算机视觉技术，结合《信息技术-人工智能初步》教材内容，通过实例讲解和动手实践，让学生掌握计算机视觉的基本概念、原理及其在现实生活中的应用。通过本节课的学习，使学生能够认识到计算机视觉在人工智能领域的重要地位，激发学生探究人工智能的兴趣，为后续课程打下坚实基础。二、核心素养目标分析

本节课的核心素养目标主要包括信息意识、计算思维和创新意识。通过学习计算机视觉的基本概念和原理，学生将提升对信息技术发展的敏感度和认识水平，增强信息意识。在分析计算机视觉问题的过程中，学生将运用计算思维，培养逻辑推理和问题解决能力。同时，通过探索计算机视觉在现代社会的应用，学生将激发创新意识，主动思考如何利用人工智能技术解决实际问题，从而全面发展个人核心素养。三、教学难点与重点

1.教学重点

①计算机视觉的基本概念及其在人工智能领域的作用。

②计算机视觉系统的组成和工作原理。

③计算机视觉技术的实际应用案例分析。

2.教学难点

①深度学习在计算机视觉中的应用及其算法原理。

②计算机视觉中的图像处理和特征提取技术。

③结合具体案例，理解计算机视觉在实际场景中的挑战和解决方案。四、教学资源

1.软硬件资源

-教师用计算机

-投影仪及屏幕

-学生用计算机（配备相关人工智能软件）

-网络连接

2.课程平台

-学校教学管理系统

-在线教学互动平台

3.信息化资源

-教材《信息技术-人工智能初步》

-人工智能教学案例资料

-相关学术论文和报告

4.教学手段

-多媒体教学

-互动讨论

-案例分析

-实践操作五、教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对计算机视觉的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们知道计算机视觉是什么吗？它与我们的生活有什么关系？”

展示一些关于计算机视觉的图片或视频片段，如自动驾驶汽车、人脸识别系统等，让学生初步感受计算机视觉的魅力和特点。

简短介绍计算机视觉的基本概念、在人工智能领域的作用及其重要性，为接下来的学习打下基础。

2.计算机视觉基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解计算机视觉的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解计算机视觉的定义，包括其主要任务如图像识别、目标检测、图像分割等。

详细介绍计算机视觉系统的组成部分，如摄像头、处理器、算法等，使用示意图帮助学生理解。

3.计算机视觉案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解计算机视觉的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的计算机视觉案例进行分析，如自动驾驶、医疗影像诊断、视频监控等。

详细介绍每个案例的背景、技术实现、特点和意义，让学生全面了解计算机视觉的多样性或复杂性。

引导学生思考这些案例对实际生活或学习的影响，以及如何应用计算机视觉解决实际问题。

小组讨论：让学生分组讨论计算机视觉的未来发展或改进方向，并提出创新性的想法或建议。

4.学生小组讨论（10分钟）

目标：培养学生的合作能力和解决问题的能力。

过程：

将学生分成若干小组，每组选择一个与计算机视觉相关的主题进行深入讨论，如深度学习在计算机视觉中的应用。

小组内讨论该主题的现状、挑战以及可能的解决方案。

每组选出一名代表，准备向全班展示讨论成果。

5.课堂展示与点评（15分钟）

目标：锻炼学生的表达能力，同时加深全班对计算机视觉的认识和理解。

过程：

各组代表依次上台展示讨论成果，包括主题的现状、挑战及解决方案。

其他学生和教师对展示内容进行提问和点评，促进互动交流。

教师总结各组的亮点和不足，并提出进一步的建议和改进方向。

6.课堂小结（5分钟）

目标：回顾本节课的主要内容，强调计算机视觉的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括计算机视觉的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调计算机视觉在现实生活或学习中的价值和作用，鼓励学生进一步探索和应用计算机视觉。

布置课后作业：让学生撰写一篇关于计算机视觉的短文或报告，以巩固学习效果。六、拓展与延伸

1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料

-《深度学习》（IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville著），重点阅读关于卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的应用章节。

-《计算机视觉：算法与应用》（RichardSzeliski著），全面了解计算机视觉的算法基础和实际应用。

-《模式识别与机器学习》（ChristopherM.Bishop著），深入理解模式识别和机器学习在计算机视觉领域的应用。

-《人工智能：一种现代的方法》（StuartRussell和PeterNorvig著），了解人工智能的全面发展，包括计算机视觉在内的各个分支。

2.鼓励学生进行课后自主学习和探究

-让学生探索最新的计算机视觉研究论文，如通过arX等平台，了解当前计算机视觉领域的研究热点和前沿技术。

-鼓励学生参加在线课程，如Coursera、edX上的计算机视觉相关课程，以加深对理论知识的理解。

-建议学生动手实践，使用Python等编程语言和OpenCV等计算机视觉库，实现简单的图像处理和识别任务。

-让学生关注计算机视觉在实际行业中的应用，如医疗影像分析、自动驾驶系统、安全监控等，并思考如何将这些技术应用于解决实际问题。

-鼓励学生参与学校的科研项目或竞赛，如机器人大赛、图像处理竞赛等，将理论知识转化为实践能力。

-提议学生阅读关于计算机视觉在伦理和社会影响方面的文章，了解技术发展可能带来的挑战和责任。

-鼓励学生组建学习小组，定期讨论计算机视觉的相关话题，分享学习心得和项目经验，共同进步。七、板书设计

1.计算机视觉基本概念

①计算机视觉定义：让计算机像人一样“看”和“理解”图像和视频。

②关键词：图像识别、目标检测、图像分割。

③核心句子：计算机视觉是人工智能的重要分支，它模拟人眼的功能，实现对视觉信息的处理和理解。

2.计算机视觉系统组成

①系统组成：图像获取、预处理、特征提取、决策分类。

②关键词：摄像头、图像传感器、算法。

③核心句子：一个完整的计算机视觉系统需要具备从图像获取到决策分类的全过程。

3.计算机视觉技术应用

①应用领域：自动驾驶、医疗影像、安全监控。

②关键词：深度学习、卷积神经网络（CNN）。

③核心句子：计算机视觉技术在多个领域实现了突破性进展，极大推动了社会发展。八、教学反思与总结

今天的教学过程总体来说还是达到了预期的效果。在导入新课时，我通过提问和展示实例，成功地吸引了学生的注意力，让他们对计算机视觉产生了兴趣。这一点从学生们积极回答问题和参与讨论可以看出。

在基础知识讲解环节，我发现自己可能讲解得过于详细，导致部分学生出现注意力不集中的情况。这让我意识到，对于理论知识，我应该更加注重提炼重点，让学生能够抓住核心概念，而不是陷入细节。

在案例分析环节，我选择了贴近学生生活的案例，如自动驾驶和面部识别，这让学生更容易理解和接受计算机视觉的实际应用。但是，我也发现学生在理解一些复杂概念时还存在困难，比如深度学习和卷积神经网络。这说明我需要进一步改进教学方法，可能需要引入更多直观的示例和图示来帮助学生理解。

在小组讨论环节，学生们积极参与，提出了许多有创意的想法。但我注意到，一些小组的讨论似乎偏离了主题，这提示我在今后的教学中需要更加明确讨论的方向和目标。

教学总结：

本节课学生在知识层面基本掌握了计算机视觉的基本概念和组成部分，技能层面则通过案例分析和小组讨论，提高了分析和解决问题的能力。情感态度方面，学生对人工智能和计算机视觉的兴趣明显提升，学习积极性也有所增强。

然而，教学中也存在一些问题和不足。例如，在教学管理上，我没有很好地控制课堂节奏，导致部分内容讲解时间过长。在教学方法上，我需要更多地利用多媒体和互动教学，以提高学生的学习兴趣和