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》教学设计

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》教学设计课题：科目：班级：课时：计划1课时教师：单位：一、设计思路本节课以《了解手写数字识别——体验人工智能》为主题，结合沪科版高中信息技术必修一教材，通过实际操作体验人工智能在图像识别领域的应用，让学生深入了解人工智能的基本原理，培养信息素养和创新能力。设计注重理论与实践相结合，引导学生自主探究、合作学习，实现知识内化与技能提升。二、核心素养目标分析培养学生信息意识，提高信息处理能力；发展计算思维，理解算法原理；增强问题解决能力，学会运用人工智能技术解决实际问题；提升创新精神，激发学生对人工智能领域的兴趣和探索欲望。三、教学难点与重点1.教学重点

-重点一：理解手写数字识别的基本原理。通过讲解神经网络和卷积神经网络（CNN）的基本概念，使学生掌握手写数字识别的核心算法。

-重点二：掌握Python编程实现手写数字识别模型。通过实际操作，让学生熟悉使用Python库如TensorFlow或Keras进行模型训练和预测。

2.教学难点

-难点一：神经网络结构的理解。学生可能难以理解神经网络中神经元、权重、激活函数等概念之间的关联和作用，需要通过直观的例子和动画演示来帮助学生理解。

-难点二：模型训练与调优。学生可能对如何调整模型参数以优化性能感到困惑，需要通过实例分析来引导学生理解模型训练和调优的过程。

-难点三：代码调试与错误处理。学生在编写和调试代码时可能会遇到各种问题，需要通过示范和小组讨论来提高学生的调试技巧和问题解决能力。四、教学方法与手段教学方法：

1.讲授法：结合多媒体演示，讲解手写数字识别的基本原理和神经网络结构。

2.实验法：引导学生动手实践，通过编程实现手写数字识别模型，体验人工智能应用。

3.讨论法：组织学生讨论模型训练中的问题，培养团队合作和问题解决能力。

教学手段：

1.多媒体课件：展示手写数字识别的原理和算法，增强可视化教学效果。

2.编程软件：使用Python和TensorFlow等工具，提供实践操作平台。

3.在线资源：利用网络资源，拓展学习内容，如在线教程、视频讲解等。五、教学过程（一）导入新课

同学们，大家好！今天我们要一起探索一个充满神秘色彩的话题——人工智能。在我们生活中，人工智能已经无处不在，比如智能助手、无人驾驶汽车、智能家居等等。今天，我们就从手写数字识别这个简单的例子开始，来体验人工智能的魅力。

（二）新课导入

1.导入主题：手写数字识别

同学们，你们有没有想过，我们如何让计算机认识并识别我们手写的数字呢？今天，我们就来揭开这个谜团。

2.讲解手写数字识别的原理

首先，我们需要了解什么是手写数字识别。手写数字识别是指让计算机通过图像识别技术，从手写的数字中识别出对应的数字。那么，它是如何做到的呢？接下来，我将为大家讲解手写数字识别的基本原理。

（三）基本原理讲解

1.讲解神经网络

首先，我们来看一下神经网络。神经网络是人工智能中一个非常重要的概念，它模拟了人脑的神经元结构，通过调整神经元之间的连接权重，实现信息的传递和计算。

2.讲解卷积神经网络（CNN）

在手写数字识别中，我们常用到的是卷积神经网络（CNN）。CNN是一种特殊的人工神经网络，它在图像识别领域表现出色。接下来，我将为大家讲解CNN的基本结构和原理。

（四）实验操作

1.安装编程环境

同学们，接下来我们需要准备一个编程环境。请同学们打开自己的电脑，安装Python和TensorFlow等工具，以便进行实验操作。

2.编写代码实现手写数字识别模型

（五）课堂讨论

1.讨论模型训练过程中的问题

在训练模型的过程中，我们可能会遇到各种问题，比如模型性能不稳定、过拟合等。接下来，我们一起来讨论这些问题，并提出解决方案。

2.讨论手写数字识别的局限性

虽然手写数字识别在现实生活中已经得到了广泛应用，但仍然存在一些局限性。例如，它可能无法识别一些特殊的字体或笔迹。接下来，我们一起来探讨这个问题。

（六）总结与反思

1.总结本节课所学内容

今天，我们学习了手写数字识别的基本原理，了解了神经网络和卷积神经网络的应用。同时，我们也通过实际操作，体验了人工智能的魅力。

2.反思与展望

同学们，人工智能技术正在不断发展，未来将会给我们带来更多惊喜。希望同学们在今后的学习中，继续关注人工智能领域，探索更多的奥秘。

（七）课后作业

1.阅读相关资料，了解深度学习在其他领域的应用。

2.尝试使用其他深度学习框架（如Keras、PyTorch等）实现手写数字识别模型。

3.撰写一篇关于手写数字识别的科普文章，与同学们分享你的学习心得。六、知识点梳理1.手写数字识别的基本概念

-手写数字识别的定义：通过图像识别技术，将手写的数字转换为计算机可以识别的数字。

-手写数字识别的应用：在数字识别、数据录入、金融安全等领域有着广泛的应用。

2.人工智能基础知识

-人工智能的定义：模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用。

-人工智能的发展历程：从早期的专家系统到现在的深度学习，人工智能技术不断进步。

3.神经网络的基本原理

-神经元的结构：神经元是神经网络的基本单元，具有输入、输出和激活函数。

-神经网络的层次结构：包括输入层、隐藏层和输出层，各层之间通过权重连接。

-神经网络的训练过程：通过调整权重和偏置，使神经网络能够学习输入数据与输出数据之间的关系。

4.卷积神经网络（CNN）的原理

-卷积核的概念：卷积核用于提取图像特征，通过卷积操作提取图像中的局部特征。

-卷积层：包括卷积层、激活层、池化层等，用于提取图像特征并降低特征的空间维度。

-CNN的层次结构：包括卷积层、全连接层等，通过层层提取特征，最终实现手写数字识别。

5.Python编程实现手写数字识别

-Python编程环境：介绍Python编程语言和相应的库，如TensorFlow、Keras等。

-数据预处理：对手写数字图像进行预处理，包括归一化、缩放等操作。

-模型训练：使用Python编写代码，通过训练数据训练手写数字识别模型。

-模型评估：使用测试数据评估模型的识别准确率，优化模型参数。

6.深度学习在图像识别领域的应用

-深度学习的基本概念：介绍深度学习的基本原理和特点，如多层神经网络、端到端学习等。

-深度学习在图像识别领域的应用：介绍深度学习在手写数字识别、人脸识别、物体检测等领域的应用。

7.手写数字识别的局限性

-特定字体或笔迹的识别困难：手写数字识别技术可能无法识别特定字体或笔迹。

-光照和背景影响：图像的光照和背景条件对手写数字识别的准确性有一定影响。

8.课后拓展

-了解深度学习在其他领域的应用：如自然语言处理、语音识别等。

-尝试使用其他深度学习框架实现手写数字识别模型。

-撰写关于手写数字识别的科普文章，分享学习心得。七、课堂1.课堂评价

课堂评价是教学过程中的重要环节，通过以下几种方式，我将全面了解学生的学习情况，及时发现问题并进行解决。

（1）提问与回答

在课堂教学中，我将通过提问来检验学生对知识的掌握程度。这些问题将涵盖基础知识、重点难点以及实际应用。通过学生的回答，我可以了解他们对知识点的理解程度，以及是否存在认知偏差。

（2）观察与反馈

课堂观察是教师了解学生学习情况的重要手段。我将关注学生的课堂表现，包括参与度、注意力集中程度、与同学互动情况等。对于表现积极的学生，我会给予表扬和鼓励；对于表现不够理想的学生，我会及时给予指导和帮助。

（3）小组讨论与协作

在小组讨论环节，我将观察学生之间的互动与合作情况。通过讨论，学生可以加深对知识点的理解，同时培养团队协作能力。我会根据讨论情况，给予适当的引导和点评。

（4）课堂测试与自评

为了检验学生对知识的掌握情况，我将定期进行课堂测试。测试内容将包括选择题、填空题、简答题等。测试后，我会组织学生进行自评，让他们反思自己的学习过程，找出不足之处。

2.作业评价

作业是巩固课堂知识的重要手段，对学生的作业进行认真批改和点评，可以及时反馈学生的学习效果，鼓励他们继续努力。

（1）作业批改

我将对学生提交的作业进行认真批改，对作业中的错误进行详细标注，并给出修改建议。对于作业中的亮点，我会给予肯定和表扬。

（2）作业反馈

作业反馈是帮助学生改进学习的重要环节。我会在批改完作业后，及时将反馈意见告知学生，让他们了解自己的不足，并针对性地进行改进。

（3）作业总结与分享

在作业反馈的基础上，我会组织学生进行作业总结与分享。通过分享优秀作业，激发学生的学习热情；通过总结不足，引导学生改进学习方法。

（4）作业激励

为了鼓励学生积极参与作业，我会设立作业积分制度。积分可以用于兑换奖品或参与班级活动，激发学生的学习动力。八、反思改进措施反思改进措施（一）教学特色创新

1.实践导向教学：在课程中，我们更加注重实践操作，让学生通过实际编程和模型训练，亲身体验人工智能的魅力，这样的实践导向教学能够有效提高学生的动手能力和解决问题的能力。

2.跨学科融合：尝试将信息技术与其他学科如数学、物理等相结合，让学生在跨学科的学习中，更全面地理解人工智能的原理和应用。

反思改进措施（二）存在主要问题

1.学生基础参差不齐：由于学生来自不同的学习背景，他们的信息技术基础存在较大差异，这导致在课程进度和难度上难以做到完全统一。

2.课堂互动不足：在课堂教学中，我发现学生的参与度不够高，部分学生对于提问和讨论显得比较被动，这可能是因为他们对课程的兴趣不足或者缺乏自信。

3.评价方式单一：目前主要依赖作业和测试来评价学生的学习效果，这种评价方式可能无法全面反映学生的实际学习情况。

反思改进措施（三）

1.个性化教学：针对学生基础参差不齐的问题，我将尝试采用分层教学的方法，根据学生的学习进度和能力水平，提供个性化的学习资源和指导。

2.激发课堂活力：为了提高学生的课堂参与度，我将增加课堂互动环节，