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》说课稿一、课程基本信息

1.课程名称：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》

2.教学年级和班级：高中一年级

3.授课时间：2023-2024学年度第一学期第16周星期三第2节

4.教学时数：1课时（45分钟）二、核心素养目标

1.信息素养：培养学生利用信息技术解决问题的能力，通过手写数字识别的学习，提高学生对信息处理和利用的兴趣，增强信息意识。

2.计算思维：引导学生理解手写数字识别的原理，培养学生运用计算思维分析问题、设计算法的能力，以及利用编程实现人工智能应用的基本技能。

3.创新实践：激发学生的创新意识，鼓励学生在掌握基本技能的基础上，探索手写数字识别的更多可能性，培养动手实践和解决问题的能力。三、重点难点及解决办法

重点：

1.手写数字识别的基本原理。

2.使用编程工具实现手写数字识别的基本操作。

难点：

1.理解并应用机器学习中的分类算法。

2.调试和优化识别算法，提高识别准确率。

解决办法：

1.对于手写数字识别的基本原理，通过多媒体教学展示识别过程，结合实际案例讲解，使学生直观理解其工作原理。

2.对于编程工具的使用，通过分步讲解和演示，让学生跟随操作，逐步掌握编程技能。

3.针对分类算法的理解，采用类比和生活中的例子帮助学生理解，并通过小组讨论加深认识。

4.对于算法调试和优化，引导学生通过实验和测试，观察不同参数对识别效果的影响，培养实验思维和问题解决能力。同时，鼓励学生分享优化经验，共同提高识别算法的性能。四、教学方法与手段

教学方法：

1.讲授法：通过详细讲解手写数字识别的原理和算法，为学生提供系统的知识架构。

2.实验法：安排学生动手实践，使用编程工具完成手写数字识别的编程任务，增强实际操作能力。

3.讨论法：组织小组讨论，让学生分享实验过程中的发现和问题，促进思维碰撞和知识内化。

教学手段：

1.多媒体教学：使用PPT和视频资料，直观展示手写数字识别的过程和效果。

2.教学软件：利用编程教学软件，提供编程环境和示例代码，帮助学生快速上手。

3.网络资源：引导学生利用网络资源，查询相关资料，拓展学习视野，提高自主学习能力。五、教学过程

一、导入新课

1.老师通过展示一些手写数字的图片，引导学生观察并思考：这些数字是如何被计算机识别的呢？

2.学生观察图片，积极思考，尝试回答问题。

二、新课讲解

1.老师简要介绍手写数字识别的基本原理，包括图像预处理、特征提取、模型训练等步骤。

a.学生认真听讲，理解手写数字识别的基本原理。

2.老师详细讲解手写数字识别的核心技术——卷积神经网络（CNN）。

a.学生跟随老师讲解，了解CNN的基本结构和工作原理。

3.老师通过案例演示，展示如何使用编程工具实现手写数字识别。

a.学生观察案例，了解编程工具的基本操作。

三、实验操作

1.老师为学生提供实验环境和示例代码，引导学生动手实践。

a.学生在实验环境中输入示例代码，观察程序运行结果。

2.老师指导学生进行以下操作：

a.学生调整示例代码中的参数，观察识别效果的变化。

b.学生尝试优化算法，提高识别准确率。

3.老师组织学生进行小组讨论，分享实验过程中的发现和问题。

a.学生积极参与讨论，提出自己的观点和疑问。

四、课文主旨内容探究

1.老师引导学生思考：手写数字识别在实际生活中有哪些应用？

a.学生结合实际，举例说明手写数字识别的应用场景。

2.老师讲解手写数字识别在金融、医疗等领域的具体应用。

a.学生了解手写数字识别在不同领域的实际应用。

3.老师组织学生进行小组讨论：如何将手写数字识别技术应用于实际项目？

a.学生积极参与讨论，提出自己的想法和方案。

五、课堂小结

1.老师总结本节课的主要知识点，强调手写数字识别的原理和应用。

a.学生回顾所学内容，巩固知识点。

2.老师布置课后作业，要求学生结合所学内容，完成一个手写数字识别的小项目。

a.学生认真完成作业，将所学知识应用于实践。

六、拓展延伸

1.老师鼓励学生利用网络资源，了解人工智能领域的其他应用。

a.学生自主查找资料，拓展学习视野。

2.老师组织学生参加人工智能相关的竞赛或活动，激发学生的学习兴趣。

a.学生积极参与竞赛或活动，提高自己的实际操作能力。

七、课后辅导

1.老师在课后为学生提供辅导，解答学生在实验过程中遇到的问题。

a.学生主动请教老师，解决自己在实验中的困惑。

2.老师关注学生的实验进度，及时给予指导和鼓励。

a.学生在老师的指导下，不断提高自己的编程能力和问题解决能力。

八、课程总结

1.老师总结本节课的学习成果，强调手写数字识别在人工智能领域的重要性。

a.学生认识到手写数字识别在实际应用中的价值。

2.老师鼓励学生继续探索人工智能领域，为未来的科技发展做出贡献。

a.学生充满信心，表示将继续努力学习，为科技发展贡献力量。六、拓展与延伸

1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料：

-《人工智能基础与应用》

本书详细介绍了人工智能的基本理论、技术和应用，包括机器学习、神经网络、自然语言处理等内容，有助于学生更深入地理解手写数字识别背后的技术原理。

-《Python深度学习》

该书以Python编程语言为基础，深入讲解了深度学习的各种技术和算法，包括卷积神经网络（CNN），适合对编程和深度学习有一定基础的学生进一步学习。

-《机器学习实战》

本书通过实际案例教授机器学习的算法和应用，包含大量代码实现，适合学生在掌握了基本概念后，通过实践加深对机器学习的理解。

2.鼓励学生进行课后自主学习和探究：

-探索其他类型的图像识别技术：除了手写数字识别，还有许多其他的图像识别技术，如人脸识别、物体识别等。学生可以查阅相关资料，了解这些技术的原理和应用。

-研究不同种类的神经网络：神经网络是人工智能领域的核心技术之一。学生可以学习不同的神经网络模型，如循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等，并了解它们在图像识别、自然语言处理等领域的应用。

-分析机器学习的数据集：机器学习的性能很大程度上取决于数据的质量。学生可以研究不同的数据集，了解如何收集和预处理数据，以及如何通过数据增强技术提高模型的泛化能力。

-实现一个简单的图像分类器：学生可以尝试使用Python和深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）实现一个简单的图像分类器，将所学知识应用于实际项目中。

-参与在线课程和比赛：鼓励学生参加在线学习平台上的相关课程，如Coursera、edX上的机器学习和深度学习课程，以及参加Kaggle等平台上的图像识别比赛，以实战检验学习成果。

-创建个人项目：学生可以尝试创建个人项目，如开发一个手写数字识别的移动应用或Web服务，将所学知识转化为实际的产品。

-阅读学术论文：学生可以阅读最新的学术论文，了解手写数字识别和人工智能领域的最新研究进展，这有助于激发学生的研究兴趣和创新思维。七、板书设计

1.手写数字识别原理

①手写数字识别流程：图像采集→图像预处理→特征提取→模型分类

②关键技术：卷积神经网络（CNN）

③识别效果优化：参数调整、算法优化

2.编程工具操作

①编程环境搭建：选择合适的编程语言和开发工具

②示例代码理解：理解示例代码的结构和功能

③代码调试与优化：通过修改代码参数，优化识别效果

3.实际应用场景

①手写数字识别在金融领域的应用：支票识别

②手写数字识别在医疗领域的应用：病历识别

③手写数字识别在教育与科研中的应用：学生作业批改、数据采集与分析八、反思改进措施

（一）教学特色创新

1.结合实际案例进行教学，提高学生的学习兴趣和实际操作能力。通过展示手写数字识别在实际应用中的场景，让学生更加直观地理解其作用和意义。

2.引导学生进行小组合作学习，培养学生的团队协作能力和沟通能力。在实验操作和讨论环节，鼓励学生相互交流、分享经验，共同解决问题。

（二）存在主要问题

1.教学过程中，部分学生对编程知识掌握不足，导致实验操作困难，影响学习效果。

2.在教学组织方面，课堂互动环节时间安排不够充分，学生参与度有待提高。

3.教学评价方式较为单一，未能充分体现学生的综合能力。

（三）改进措施

1.针对编程知识掌握不足的问题，可以在课前为学生提供一些编程基础教程，让学生在课前自主预习。同时，在课堂上加强编程技能的培养，安排更多时间让学生动手实践，提高编程能力。

2.为了提高学生的参与度，可以调整课堂互动环节的时间安排，确保每位学生都有机会发表自己的观点。此外，可以引入更多互动性强的教学活动，如小组竞赛、角色扮演等，激发学生的学习兴趣。

3.在教学评价方面，可以尝试多元化评价方式，如课堂表现、实验报告、小组讨论等。同时，关注学生的个性化发展，鼓励学生在课堂上提出自己的见解和疑问，培养他们的创新思维。

4.加强与企业