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》说课稿课题：科目：班级：课时：计划3课时教师：单位：一、教学内容分析1.本节课的主要教学内容为《了解手写数字识别——体验人工智能》，选自高中信息技术必修一沪科版（2019）第四单元项目九。

2.教学内容与学生已有知识的联系：本节课以学生已掌握的信息技术基础知识为基础，通过介绍手写数字识别技术，引导学生了解人工智能的基本原理和应用，进一步拓展学生的信息技术视野。二、核心素养目标分析本节课旨在培养学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任等核心素养。学生将通过实际操作，体验人工智能技术的魅力，提升信息处理能力和创新意识；同时，通过合作学习，增强团队协作和沟通能力；最后，引导学生正确认识人工智能技术，培养负责任的信息使用态度。三、教学难点与重点1.教学重点，

①理解手写数字识别技术的基本原理，包括图像处理、特征提取和模式识别等关键步骤。

②掌握使用人工智能工具或软件进行手写数字识别的操作方法，能够将理论知识应用到实际操作中。

③分析手写数字识别技术的优缺点，探讨其在实际应用中的可行性和局限性。

2.教学难点，

①理解复杂的人工智能算法及其工作流程，对于没有相关背景知识的学生来说是一个挑战。

②将理论知识与实际操作相结合，学生需要克服理论与实践之间的鸿沟，提高动手能力。

③培养学生的创新思维和问题解决能力，要求学生在面对实际问题时能够提出有效的解决方案。四、教学资源-软硬件资源：计算机实验室，配备操作系统、文字处理软件、图像处理软件等。

-课程平台：学校信息技术教学平台，用于发布教学资料和作业。

-信息化资源：人工智能学习平台，提供手写数字识别相关教程和在线实验。

-教学手段：多媒体教学设备（投影仪、电脑等），用于展示教学课件和演示操作过程。五、教学过程设计一、导入环节（5分钟）

1.创设情境：展示一系列生活中常见的手写数字识别应用场景，如智能支付、车牌识别等，激发学生的兴趣。

2.提出问题：引导学生思考这些应用背后的技术原理，引出本节课的主题——手写数字识别。

二、讲授新课（15分钟）

1.介绍手写数字识别的基本原理，包括图像预处理、特征提取、分类器设计等环节。

2.讲解图像预处理的方法，如灰度化、二值化、滤波等，并展示操作过程。

3.讲解特征提取的方法，如霍夫变换、SIFT等，并举例说明。

4.讲解分类器设计，如支持向量机、神经网络等，并展示操作过程。

三、巩固练习（10分钟）

1.学生分组进行手写数字识别实验，每组选择一个数字进行识别。

2.指导学生使用人工智能工具或软件进行手写数字识别操作，并讲解操作步骤。

3.学生汇报实验结果，教师点评并解答疑问。

四、课堂提问（5分钟）

1.提问：请同学总结本节课所学到的手写数字识别技术原理。

2.提问：请同学举例说明手写数字识别技术在生活中的应用。

五、师生互动环节（10分钟）

1.教师提问：如何提高手写数字识别的准确率？

2.学生讨论：结合所学知识，提出提高识别准确率的方案。

3.教师总结：分享提高识别准确率的方法，如改进图像预处理、优化特征提取等。

六、创新教学环节（5分钟）

1.教师展示人工智能技术的发展趋势，激发学生探索兴趣。

2.学生分组进行头脑风暴，讨论如何将手写数字识别技术应用到实际项目中。

七、核心素养拓展（5分钟）

1.教师引导学生思考：人工智能技术在伦理道德方面的挑战。

2.学生分组讨论：针对人工智能技术在伦理道德方面的挑战，提出自己的看法和建议。

八、课堂小结（3分钟）

1.教师总结本节课所学内容，强调手写数字识别技术的基本原理和应用。

2.学生回顾本节课所学知识，提出自己的疑问和收获。

整个教学过程用时45分钟，紧扣实际学情，凸显重难点，解决问题及核心素养能力的拓展要求。教学双边互动，充分调动学生的积极性，培养学生的创新思维和团队协作能力。六、教学资源拓展1.拓展资源：

-人工智能发展历史：介绍人工智能的发展历程，从早期的图灵测试到现代的深度学习，让学生了解人工智能技术的演变。

-机器学习算法：介绍常见的机器学习算法，如决策树、随机森林、K最近邻等，帮助学生理解不同算法的原理和应用场景。

-人工智能伦理：探讨人工智能在伦理道德方面的挑战，如隐私保护、算法偏见等，提高学生的社会责任感。

-人工智能应用案例：展示人工智能在不同领域的应用案例，如医疗、教育、交通等，激发学生的学习兴趣和探索欲望。

2.拓展建议：

-阅读相关书籍：《人工智能：一种现代的方法》、《机器学习》等，深入了解人工智能和机器学习的理论基础。

-观看教育视频：推荐观看在线教育平台上的人工智能课程，如Coursera、edX等，跟随专业讲师学习人工智能知识。

-参与在线实验：利用在线实验平台，如GoogleColab、JupyterNotebook等，亲自实践手写数字识别等人工智能项目。

-参加学术竞赛：鼓励学生参加人工智能相关的学术竞赛，如Kaggle竞赛，提升实践能力和解决问题的能力。

-组织小组讨论：鼓励学生分组讨论人工智能的未来发展趋势，撰写研究报告，培养学生的团队协作和沟通能力。

-实地考察：组织学生参观人工智能企业或研究机构，了解人工智能技术的实际应用和发展前景。

-开展研究项目：鼓励学生开展人工智能相关的课题研究，如手写数字识别技术的优化，培养学生的科研能力和创新思维。七、反思改进措施反思改进措施（一）教学特色创新

1.互动式教学：在课堂上，我尝试采用更多互动式教学方法，如小组讨论、角色扮演等，以提高学生的参与度和积极性。

2.案例教学：结合实际案例，让学生更直观地理解手写数字识别技术的应用，增强学生的实践操作能力。

反思改进措施（二）存在主要问题

1.教学组织：课堂时间分配上，有时对某些理论讲解过细，导致实践操作时间不足，学生实际操作能力提升有限。

2.教学方法：在讲授新课过程中，发现部分学生对抽象概念理解困难，需要更多实例来辅助教学。

3.教学评价：评价方式较为单一，主要依靠作业和考试，未能全面评估学生的综合能力。

反思改进措施（三）改进措施

1.优化课堂时间分配：在保证理论讲解质量的前提下，适当减少理论部分时间，增加实践操作环节，让学生有更多动手的机会。

2.采用多元化教学方法：针对抽象概念，增加实例讲解，并通过图表、动画等形式，帮助学生更好地理解。

3.改进教学评价：引入过程性评价，关注学生在课堂上的表现，如提问、讨论、实践操作等，全面评估学生的综合能力。

4.加强校企合作：与相关企业合作，为学生提供实习机会，让学生在实际工作中运用所学知识，提升就业竞争力。

5.开展课后辅导：针对学生课后学习需求，提供线上或线下辅导，帮助学生解决学习中的问题。

6.鼓励学生参与科研项目：鼓励学生参与教师科研项目，培养学生的科研能力和创新思维。

7.定期进行教学反思：每学期末，对教学过程进行总结和反思，找出不足之处，为下一学期教学提供改进方向。八、板书设计①手写数字识别技术概述

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