2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一4.1《了解手写数字识别-体验人工智能》说课稿

2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一4.1《了解手写数字识别——体验人工智能》说课稿主备人备课成员教学内容本节课选自2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一第四单元第一节《了解手写数字识别——体验人工智能》。本节课主要包括手写数字识别技术的基本原理、应用场景以及相关的人工智能技术知识。通过学习，学生将了解手写数字识别技术的发展历程、工作原理和应用领域，并能够通过简单的编程实践，体验人工智能技术在生活中的应用。核心素养目标培养学生信息技术学科的核心素养，包括：信息意识，通过学习手写数字识别技术，增强学生对信息技术在生活中的重要性的认识；计算思维，通过编程实践，提升学生逻辑思维和问题解决能力；数字化学习与创新，使学生学会运用编程工具实现简单的人工智能应用，培养创新意识和实践能力；信息社会责任，让学生了解人工智能技术的伦理和社会影响，树立正确的价值观。教学难点与重点1.教学重点，①

①掌握手写数字识别技术的基本原理，理解其工作流程和算法基础。

②熟悉Python编程语言中用于手写数字识别的基本库函数和数据处理方法。

③能够通过编程实践，实现简单的手写数字识别功能。

2.教学难点，①

①理解手写数字识别算法的复杂性，包括特征提取、分类器设计和模型训练等环节。

②将理论知识与编程实践相结合，解决实际编程中的问题，如错误处理和性能优化。

③理解手写数字识别技术的应用局限性和未来发展趋势，培养学生的批判性思维。学具准备多媒体课型新授课教法学法讲授法课时第一课时步骤师生互动设计二次备课教学资源-软硬件资源：计算机教室，装有Python编程环境的计算机，摄像头或平板电脑用于手写输入。

-课程平台：学校内部教学平台或在线课程资源，用于发布教学资料和作业。

-信息化资源：沪科版高中信息技术教材电子版，相关手写数字识别技术的教学视频和案例。

-教学手段：PPT演示文稿，实物演示（如手写板），编程环境（如PyCharm或IDLE），在线编程测试平台。教学过程设计1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对手写数字识别的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们有没有体验过手写输入数字，然后看到计算机能正确识别出来？”

展示一些关于手写数字识别技术的应用场景，如智能手机、ATM机等，让学生初步感受其魅力或特点。

简短介绍手写数字识别技术的基本概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.手写数字识别基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解手写数字识别的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解手写数字识别的定义，包括其主要组成元素或结构，如图像采集、预处理、特征提取、分类器等。

详细介绍手写数字识别的各个组成部分或功能，使用图表或示意图帮助学生理解，如卷积神经网络、支持向量机等。

3.手写数字识别案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解手写数字识别的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的手写数字识别案例进行分析，如Google的Digits、Microsoft的KeePass等。

详细介绍每个案例的背景、特点和意义，让学生全面了解手写数字识别的多样性或复杂性。

引导学生思考这些案例对实际生活或学习的影响，以及如何应用手写数字识别技术解决实际问题。

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，每组选择一个与手写数字识别技术相关的主题进行深入讨论，如“如何提高手写数字识别的准确性”。

小组内讨论该主题的现状、挑战以及可能的解决方案，如算法优化、数据增强等。

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，同时加深全班对手写数字识别的认识和理解。

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，强调手写数字识别的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括手写数字识别的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调手写数字识别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手写数字识别技术。

7.课后作业布置（5分钟）

目标：巩固学习效果，培养学生的自主学习能力。

过程：

布置课后作业：让学生利用网络资源，查找有关手写数字识别技术的最新研究进展，并撰写一篇简要的综述报告。

要求学生在下节课前提交作业，并准备在课堂上进行分享。知识点梳理1.手写数字识别技术概述

-手写数字识别的定义和重要性

-手写数字识别技术的发展历程

-手写数字识别的应用领域

2.手写数字识别的基本原理

-图像采集：摄像头或平板电脑等设备采集手写数字图像

-图像预处理：对采集到的图像进行去噪、二值化、边缘检测等处理

-特征提取：从预处理后的图像中提取具有代表性的特征，如轮廓、纹理等

-分类器设计：选择合适的分类算法，如支持向量机、神经网络等，对提取的特征进行分类

-模型训练：使用大量手写数字样本数据对分类器进行训练，提高识别准确率

3.Python编程环境与手写数字识别库

-Python编程环境搭建：介绍Python的安装和使用方法，以及常用的编程工具

-OpenCV库：介绍OpenCV库在手写数字识别中的应用，包括图像采集、预处理、特征提取等

-TensorFlow或PyTorch库：介绍深度学习库在手写数字识别中的应用，如神经网络模型训练

4.手写数字识别算法案例

-Google的Digits：介绍Digits的手写数字识别算法，包括预处理、特征提取、分类器等

-Microsoft的KeePass：介绍KeePass的手写数字识别技术，包括硬件设计、软件算法等

5.手写数字识别技术的应用

-智能手机：介绍智能手机中手写数字识别技术的应用，如手写输入法、手写搜索等

-ATM机：介绍ATM机中手写数字识别技术的应用，如用户身份验证、交易金额输入等

-医疗领域：介绍手写数字识别技术在医疗领域的应用，如病历录入、医学图像分析等

6.手写数字识别技术的挑战与发展趋势

-难度较高的手写数字识别场景：如潦草字体、背景干扰等

-提高识别准确率的方法：如算法优化、数据增强、模型训练等

-未来发展趋势：如深度学习在手写数字识别中的应用、跨模态识别技术等

7.教学活动与作业设计

-实践教学：通过编程实践，让学生亲身体验手写数字识别技术

-课堂讨论：引导学生思考手写数字识别技术的应用和挑战

-课后作业：布置相关作业，巩固所学知识，培养学生的自主学习能力板书设计1.手写数字识别技术概述

①手写数字识别

②发展历程

③应用领域

2.手写数字识别的基本原理

①图像采集

②图像预处理

③特征提取

④分类器设计

⑤模型训练

3.Python编程环境与手写数字识别库

①Python编程环境搭建

②OpenCV库应用

③TensorFlow/PyTorch库应用

4.手写数字识别算法案例

①