第六章 人工智能及其应用（单元教学设计）-2023-2024学年高一信息技术同步教材配套教学设计+教学设计（粤教版2019必修1）

第六章人工智能及其应用（单元教学设计）-2023-2024学年高一信息技术同步教材配套教学设计+教学设计（粤教版2019必修1）主备人备课成员课程基本信息1.课程名称：人工智能及其应用

2.教学年级和班级：高一信息技术（必修1）

3.授课时间：2023-2024学年

4.教学时数：1课时核心素养目标1.培养学生的信息意识，让学生认识到人工智能在现代社会中的重要性和应用价值。

2.增强学生的计算思维，通过案例分析和实践操作，提升学生分析和解决问题的能力。

3.提升学生的创新精神，鼓励学生探索人工智能的潜在应用，激发学生的创新潜能。

4.培养学生的合作学习能力，通过小组讨论和项目实践，锻炼学生的团队协作能力。学习者分析1.学生已经掌握的相关知识：高一学生通常已经具备一定的信息技术基础，了解计算机的基本操作和互联网的基本知识。在进入本单元之前，他们可能已经接触过简单的编程概念，如变量、循环和条件语句。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：学生对人工智能的兴趣因人而异，但普遍对新技术和新应用保持好奇。学生能力方面，部分学生可能对编程和逻辑思维有较强的兴趣和基础，而另一些学生可能对这一领域较为陌生。学习风格上，学生可能倾向于视觉学习、听觉学习或实践操作学习。

3.学生可能遇到的困难和挑战：学生在学习人工智能及其应用时可能遇到的困难包括对复杂概念的理解、编程技能的缺乏以及对实际应用的困惑。此外，学生可能对人工智能的伦理和社会影响缺乏足够的认识，需要引导他们进行深入思考。在实践操作中，学生可能遇到编程错误或项目实施中的问题，需要教师提供及时的帮助和指导。学具准备Xxx课型新授课教法学法讲授法课时第一课时师生互动设计二次备课教学方法与策略1.采用讲授与讨论相结合的教学方法，通过讲解人工智能的基本原理和应用案例，引导学生思考。

2.设计角色扮演活动，让学生模拟人工智能系统的工作流程，提高学生的实践操作能力。

3.引入案例研究，分析人工智能在不同领域的应用，激发学生的学习兴趣。

4.利用项目导向学习，让学生分组完成一个小型人工智能项目，培养团队合作和问题解决能力。

5.结合多媒体教学，使用视频、动画等资源，帮助学生直观理解抽象概念。教学过程设计一、导入环节（5分钟）

1.创设情境：展示一段关于人工智能在日常生活中的应用视频，如智能家居、自动驾驶等。

2.提出问题：引导学生思考人工智能在日常生活中的作用，激发学生的学习兴趣。

3.学生讨论：分组讨论人工智能的优势和可能带来的挑战，准备分享。

二、讲授新课（20分钟）

1.人工智能概述：介绍人工智能的定义、发展历程和主要领域。

2.人工智能技术：讲解机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术。

3.人工智能应用：分析人工智能在各个领域的应用案例，如医疗、教育、金融等。

4.人工智能伦理：探讨人工智能带来的伦理问题，如隐私、安全等。

三、巩固练习（10分钟）

1.课堂练习：布置与人工智能相关的练习题，如判断题、选择题等。

2.学生展示：每组选派代表分享练习结果，教师点评并解答疑问。

四、课堂提问（5分钟）

1.教师提问：针对新课内容，提出问题引导学生思考和讨论。

2.学生回答：学生自由回答问题，教师给予点评和补充。

五、师生互动环节（5分钟）

1.教师提问：针对新课内容，提出问题引导学生思考和讨论。

2.学生回答：学生自由回答问题，教师给予点评和补充。

3.角色扮演：学生分组扮演不同角色，模拟人工智能在实际应用中的场景，如智能家居系统中的语音助手。

六、总结与拓展（5分钟）

1.总结：回顾本节课所学内容，强调重点和难点。

2.拓展：布置课后作业，要求学生查阅资料，了解人工智能的最新发展动态。

教学过程流程环节如下：

1.导入环节（5分钟）

2.讲授新课（20分钟）

-人工智能概述（5分钟）

-人工智能技术（5分钟）

-人工智能应用（5分钟）

-人工智能伦理（5分钟）

3.巩固练习（10分钟）

4.课堂提问（5分钟）

5.师生互动环节（5分钟）

6.总结与拓展（5分钟）

总计用时：45分钟知识点梳理1.人工智能概述

-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：从最初的专家系统到现代的深度学习、机器学习等。

-人工智能的主要领域：机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等。

2.人工智能技术

-机器学习：一种使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测的方法。

-深度学习：一种特殊的机器学习方法，通过模拟人脑神经网络结构，对大量数据进行学习。

-自然语言处理：使计算机能够理解和生成人类语言的技术。

-计算机视觉：使计算机能够理解、解释和利用视觉信息的技术。

-机器人技术：研究、开发和应用机器人系统的技术。

3.人工智能应用

-医疗领域：如辅助诊断、个性化治疗、药物研发等。

-教育领域：如智能教育系统、个性化学习推荐等。

-金融领域：如风险评估、智能投顾、反欺诈等。

-交通领域：如自动驾驶、智能交通系统等。

-制造业：如工业自动化、智能生产等。

4.人工智能伦理

-隐私保护：如何保护个人隐私，防止数据泄露。

-安全问题：如何确保人工智能系统的安全性，防止恶意攻击。

-责任归属：当人工智能系统出现问题时，如何确定责任归属。

-伦理道德：如何确保人工智能系统的决策符合伦理道德标准。

5.人工智能的未来发展趋势

-跨学科融合：人工智能与其他学科的交叉融合，如生物信息学、心理学等。

-量子计算：利用量子计算技术加速人工智能的发展。

-人工智能与人类合作：人工智能与人类共同完成任务，提高工作效率。

-人工智能与伦理法规：建立完善的伦理法规体系，规范人工智能的发展。典型例题讲解1.例题：某智能家居系统需要根据室内温度自动调节空调。当温度低于设定值时，空调开启；当温度高于设定值时，空调关闭。请编写一个简单的程序，实现这一功能。

答案：

```

#设定温度阈值

temperature_threshold=25

#获取当前室内温度

current_temperature=get_current_temperature()

#判断温度是否低于设定值

ifcurrent_temperature<temperature_threshold:

#开启空调

turn_on_air_conditioner()

else:

#关闭空调

turn_off_air_conditioner()

```

2.例题：设计一个简单的计算器程序，实现加、减、乘、除四种基本运算。

答案：

```

#定义计算器类

classCalculator:

defadd(self,a,b):

returna+b

defsubtract(self,a,b):

returna-b

defmultiply(self,a,b):

returna*b

defdivide(self,a,b):

ifb!=0:

returna/b

else:

return"Error:Divisionbyzero"

#创建计算器实例

calc=Calculator()

#调用方法进行运算

print(calc.add(10,5))#输出：15

print(calc.subtract(10,5))#输出：5

print(calc.multiply(10,5))#输出：50

print(calc.divide(10,2))#输出：5.0

print(calc.divide(10,0))#输出：Error:Divisionbyzero

```

3.例题：编写一个程序，实现从键盘输入两个整数，然后输出它们的最大公约数。

答案：

```

#辗转相除法求最大公约数

defgcd(a,b):

whileb:

a,b=b,a%b

returna

#输入两个整数

num1=int(input("请输入第一个整数："))

num2=int(input("请输入第二个整数："))

#输出最大公约数

print("最大公约数为：",gcd(num1,num2))

```

4.例题：编写一个程序，实现从键盘输入一个字符串，然后输出该字符串的逆序。

答案：

```

#输入字符串

input_str=input("请输入一个字符串：")

#输出字符串逆序

print("逆序字符串为：",input_str[::-1])

```

5.例题：编写一个程序，实现从键盘输入一个正整数，然后输出该整数的阶乘。

答案：

```

#输入正整数

num=int(input("请输入一个正整数："))

#初始化阶乘结果

factorial=1

#循环计算阶乘

foriinrange(1,num+1):

factorial*=i

#输出阶乘结果

print("阶乘结果为：",factorial)

```课堂小结，当堂检测1.课堂小结

-本节课我们学习了人工智能及其应用的相关知识，重点讲解了人工智能的定义、发展历程、主要技术、应用领域以及伦理问题。

-学生通过学习，应掌握以下内容：

-人工智能的基本概念和发展历程；

-人工智能的关键技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等；

-人工智能在各个领域的应用案例；

-人工智能伦理问题，如隐私、安全、责任归属等。

2.当堂检测

-检测目的：检验学生对本节课所学知识的掌握程度，巩固所学内容。

-检测形式：口头提问、笔答题目、小组讨论。

-检测题目：

1.简述人工智能的定义及其发展历程。

2.举例说明人工智能在医疗、教育、金融、交通和制造业等领域的应用。

3.分析人工智能技术中的机器学习、深度学习和自然语言处理等关键技术。

4.讨论人工智能伦理问题，如隐私、安全、责任归属等，并提出你的看法。

5.设计一个简单的智能助手程序，实现以下功能：

-输入：接收用户指令；

-处理：根据指令执行相应的操作；

-输出：返回执行结果或提示信息。

-检测方法：

1.口头提问：针对每个题目，随机抽取学生回答，教师进行点评。

2.笔答题目：学生在规定时间内完成题目，教师批改并给出反馈。

3.小组讨论：将学生分成小组，围绕检测题目进行讨论，最后由每组代表总结讨论成果。

-检测结果反馈：教师根据学生的检测情况，给予个别指导，帮助学生在课后巩固所学知识。对共性问题进行集中讲解，提高全班学生对人工智能及其应用的理解和认识。

3.课后作业

-要求学生课后查阅资料，了解人工智能的最新发展动态，如人工智能在各个领域的最新应用案例、人工智能技术的创新成果等。

-布置思考题，引导学生思考人工智能在未来的发展前景以及可能面临的挑战。例如：

-人工智能将如何影响我们的未来生活？

-人工智能的发展如何应对伦理和道德问题？

-人工智能如何促进社会进步和经济发展？板书设计①人工智能概述

-定义：模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用。

-发展历程：从专家系统到现代的深度学习、机器学习等。

-主要领域：机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等。

②人工智能技术

-机器学习：使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测的方法。

-深度学习：模拟人脑神经网络结构，对大量数据进行学习。

-自然语言处理：使计算机能够理解和生成人类语言的技术。

-计算机视觉：使计算机能够理解、解释和利用视觉信息的技术。

-机器人技术：研究、开发和应用机器人系统的技术。

③人工智能应用

-医疗领域：辅助诊断、个性化治疗、药物研发等。

-教育领域：智能教育系统、个性化学习推荐等。

-金融领域：风险评估、智能投顾、反欺诈等。

-交通领域：自动驾驶、智能交通系统等。

-制造业：工业自动化、智能生产等。

④人工智能伦理

-隐私保护：防止个人隐私泄露。

-安全问题：确保人工智能系统的安全性，防止恶意攻击。

-责任归属：确定人工智能系统出现问题时责任归属。

-伦理道德：确保人工智能系统的决策符合伦理道德标准。

⑤人工智能的未来发展趋势

-跨学科融合：人工智能与其他学科的交叉融合。

-量子计算：利用量子计算技术加速人工智能的发展。

-人工智能与人类合作：人工智能与人类共同完成任务。

-人工智能与伦理法规：建立完善的伦理法规体系。教学反思与改进这节课下来，我觉得收获颇丰，但也发现了一些问题。首先，我觉得在导入环节，我通过展示人工智能在日常生活中的应用视频，激发了学生的兴趣，但可能有的学生对于这些应用的理解还不够深入。我会在接下来的教学中，尝试结合学生的生活经验，提出更贴近他们实际的问题，让他们能够更好地参与到讨论中来。

在讲授新课的过程中，我发现虽然我尽量将复杂的概念用简单的语言解释，但还是有一些学生显得比较迷茫。这可能是因为他们对计算机科学的基础知识掌握不够扎实。因此，我打算在下一节课的开始，先花一点时间回顾和巩固之前学过的计算机科学基础，为理解人工智能打下更坚实的基础。

在巩固练习环节，我设置了几个与实际应用相关的练习题，但反馈回来的情况是，学生在解决实际问题时还是有些吃力。这说明我在教学过程中可能过于强调了理论知识，而忽略了实践能力的培养。我计划在接下来的教学中，增加更多实践性的项目，让学生通过实际操作来加深理解。

课堂提问环节，我发现有的学生回答问题时比较积极，