人工智能技术及应用 第2版 教案5.6 人工智能思维之势

《人工智能思维之“势”》第1课时教案课程名称人工智能技术及应用课题人工智能思维之势班级：授课时间2025.3.1授课时数1课时地点：教材分析内容分析本节课主要介绍人工智能思维的“势”层面，包括如何把数据和知识结合起来、可解释的AI模型和伦理挑战。通过详细的案例分析，使学生理解AI思维在数据和知识结合、模型可解释性和伦理挑战方面的基本概念和应用。课程内容涵盖知识图谱的构建与应用、可解释AI模型的原理和方法、以及AI在伦理层面的挑战和对策。通过实践操作，让学生亲身体验AI思维在实际问题中的应用，为后续深入学习打下基础。学情分析学生对人工智能有一定的基础，但对AI思维的具体技术细节和应用场景了解较少。学生普遍对新技术充满好奇，喜欢动手实践。因此，本节课将采用讲授与实践相结合的方式，通过丰富的案例和实际操作，激发学生的学习兴趣，增强他们的理解和应用能力。课时教学目标知识目标1.了解AI思维的“势”层面的基本概念和应用。

2.掌握如何把数据和知识结合起来的方法，包括知识图谱的构建与应用。

3.理解可解释的AI模型的基本原理和方法。

4.了解AI在伦理层面的挑战和对策。能力目标1.能够分析和理解数据和知识结合的方法。

2.能够设计和应用可解释的AI模型。

3.能够评估和应对AI在伦理层面的挑战。

4.能够进行简单的AI项目规划和实施。素质目标1.培养学生的创新意识和实践能力。

2.增强学生的团队合作意识和沟通能力。思政目标1.培养学生的科学精神和严谨态度。

2.增强学生的社会责任感和使命感。教学重点、难点教学重点1.AI思维的“势”层面的基本概念和应用。

2.数据和知识结合的方法，包括知识图谱的构建与应用。

3.可解释的AI模型的基本原理和方法。

4.AI在伦理层面的挑战和对策。教学难点1.如何通过具体案例理解数据和知识结合的方法。

2.如何设计和应用可解释的AI模型。

3.如何评估和应对AI在伦理层面的挑战。教学策略设计思路1.采用讲授法和案例分析法，详细介绍AI思维的“势”层面的基本概念、数据和知识结合的方法、可解释的AI模型和伦理挑战。

2.通过小组合作和实践操作，增强学生的理解和应用能力。

3.利用多媒体教学手段，展示AI思维的实际操作过程，提高教学效果。

4.设计互动环节，鼓励学生提问和讨论，激发他们的学习兴趣。

5.通过即时评价反馈，调整教学策略，确保教学目标的达成。

6.引导学生进行自主学习，通过课前预习和课后复习，巩固所学知识。教学过程设计教学环节教师活动学生活动设计意图教学与信息化手段课前预习任务1.发布预习资料，包括AI思维的“势”层面的基本概念、数据和知识结合的方法、可解释的AI模型和伦理挑战。

2.要求学生阅读相关文献，了解AI思维的基本原理。

3.提供一些简单的案例，引导学生思考AI思维的应用场景。

4.设计预习问题，检查学生的预习情况。

5.通过在线平台发布预习任务，方便学生查阅。

6.提供预习资料的下载链接，确保每个学生都能获取。1.阅读预习资料，了解AI思维的“势”层面的基本概念、数据和知识结合的方法、可解释的AI模型和伦理挑战。

2.思考预习问题，记录自己的想法。

3.准备好上课所需的笔记本和笔。

4.通过在线平台查看预习任务，确保理解预习内容。

5.下载预习资料，做好笔记。

6.准备好课前的疑问，准备提问。通过预习任务，激发学生的学习兴趣，为课堂教学做好准备。在线平台、预习资料下载链接课中导入新课1.通过引入当前热门的人工智能话题，激发学生的兴趣。

2.介绍本节课的学习目标和主要内容，强调AI思维的重要性和应用前景。

3.通过提问和讨论，了解学生的预习情况。

4.引导学生分享自己的预习心得。

5.激发学生的好奇心，引导他们思考AI思维在实际任务中的应用。

6.通过实际案例，展示AI思维的强大功能。1.听取老师的导入，积极参与讨论。

2.回答老师的提问，分享自己的预习心得。

3.记录本节课的学习目标和主要内容。

4.思考AI思维在实际任务中的应用。

5.积极参与课堂讨论。

6.准备好自己的疑问，准备提问。通过导入新课，激发学生的学习兴趣，为后续学习做好铺垫。多媒体投影、PPT课件数据和知识结合1.详细介绍数据和知识结合的方法，包括知识图谱的构建与应用。

2.通过实际案例，展示知识图谱在实际应用中的效果。

3.解释知识图谱在实际应用中的重要性。

4.通过图表和示例，帮助学生理解知识图谱的具体含义。

5.回答学生在理解数据和知识结合时的疑问。

6.引导学生记录关键知识点。

7.通过小组讨论，加深对数据和知识结合的理解。

8.通过互动环节，检验学生的理解程度。1.跟随老师的讲解，理解数据和知识结合的方法。

2.观看实际案例，加深对知识图谱应用效果的理解。

3.记录知识图谱在实际应用中的重要性。

4.参与实际案例的讨论，理解知识图谱的应用效果。

5.提出自己在理解数据和知识结合时的疑问。

6.记录关键知识点。

7.参与小组讨论，分享自己的理解。

8.通过互动环节，检验自己的理解程度。通过讲解数据和知识结合，帮助学生理解知识图谱的构建与应用。多媒体投影、PPT课件、图表和示例可解释的AI模型1.详细介绍可解释的AI模型的基本原理和方法。

2.通过实际案例，展示可解释的AI模型在实际应用中的效果。

3.解释可解释的AI模型在实际应用中的重要性。

4.通过图表和示例，帮助学生理解可解释的AI模型的具体含义。

5.回答学生在理解可解释的AI模型时的疑问。

6.引导学生记录关键知识点。

7.通过小组讨论，加深对可解释的AI模型的理解。

8.通过互动环节，检验学生的理解程度。1.跟随老师的讲解，理解可解释的AI模型的基本原理和方法。

2.观看实际案例，加深对可解释的AI模型应用效果的理解。

3.记录可解释的AI模型在实际应用中的重要性。

4.参与实际案例的讨论，理解可解释的AI模型的应用效果。

5.提出自己在理解可解释的AI模型时的疑问。

6.记录关键知识点。

7.参与小组讨论，分享自己的理解。

8.通过互动环节，检验自己的理解程度。通过讲解可解释的AI模型，帮助学生理解其基本原理和方法。多媒体投影、PPT课件、图表和示例伦理挑战1.详细介绍AI在伦理层面的挑战和对策。

2.通过实际案例，展示AI在伦理层面的挑战和对策在实际应用中的效果。

3.解释AI在伦理层面的挑战和对策在实际应用中的重要性。

4.通过图表和示例，帮助学生理解AI在伦理层面的挑战和对策的具体含义。

5.回答学生在理解AI在伦理层面的挑战和对策时的疑问。

6.引导学生记录关键知识点。

7.通过小组讨论，加深对AI在伦理层面的挑战和对策的理解。

8.通过互动环节，检验学生的理解程度。1.跟随老师的讲解，理解AI在伦理层面的挑战和对策。

2.观看实际案例，加深对AI在伦理层面的挑战和对策应用效果的理解。

3.记录AI在伦理层面的挑战和对策在实际应用中的重要性。

4.参与实际案例的讨论，理解AI在伦理层面的挑战和对策的应用效果。

5.提出自己在理解AI在伦理层面的挑战和对策时的疑问。

6.记录关键知识点。

7.参与小组讨论，分享自己的理解。

8.通过互动环节，检验自己的理解程度。通过讲解AI在伦理层面的挑战和对策，帮助学生理解其重要性。多媒体投影、PPT课件、图表和示例实践操作1.演示如何应用知识图谱和可解释的AI模型解决实际问题，引导学生进行实际操作。

2.提供操作指南，指导学生进行实际操作。

3.巡视教室，提供个别指导和支持。

4.观察学生的操作过程，及时给予反馈。

5.解答学生在操作过程中遇到的问题。

6.引导学生记录操作过程中的问题和解决方法。

7.通过小组讨论，分享操作经验和问题解决方法。

8.通过互动环节，检验学生的操作能力。1.跟随老师的演示，尝试在自己的电脑上进行实际操作。

2.记录操作过程中遇到的问题，准备提问。

3.互相帮助，分享操作经验。

4.在老师讲解时做笔记，记录关键步骤。

5.参与讨论，发表对操作步骤的理解。

6.通过小组讨论，分享操作经验和问题解决方法。

7.通过互动环节，检验自己的操作能力。

8.准备好自己的疑问，准备提问。通过实践操作，帮助学生掌握知识图谱和可解释的AI模型的基本操作技巧。多媒体投影、PPT课件、操作指南总结与反馈1.汇总学生反馈的问题，进行集体解答。

2.对常见问题进行分类，讲解解决方法。

3.强调本课时的重点和难点，帮助学生梳理知识。

4.鼓励学生提问，主动参与讨论。

5.分析学生在实践中表现出的优缺点。

6.提供后续学习的建议和资源链接。

7.针对不同水平的学生，提出个性化的学习建议。

8.预告下节课的内容，引发学生的学习兴趣。1.分享自己的操作体验和遇到的问题。

2.参与问题讨论，巩固学习成果。

3.针对教师的总结，进行自我反思。

4.提出对下一节课的期待与问题。通过总结与反馈，帮助学生巩固所学知识，激发他们的学习兴趣。多媒体投影、PPT课件、资源链接课后作业布置1.完成课后练习题，巩固所学知识。

2.撰写一篇关于AI思维在某一具体应用领域的研究报告，要求结合实际案例进行分析。

3.尝试应用AI思维解决一个实际问题，并记录操作过程。

4.阅读相关文献，了解AI思维在其他领域的应用。

5.准备下节课的预习任务，提前了解相关内容。

6.通过在线平台提交作业，方便教师批改和反馈。1.认真完成课后练习题，巩固所学知识。

2.撰写研究报告，结合实际案例进行分析。

3.尝试应用AI思维解决一个实际问题，并记录操作过程。

4.阅读相关文献，了解AI思维在其他领域的应用。

5.准备下节课的预习任务，提前了解相关内容。

6.通过在线平台提交作业，确保按时完成。通过课后作业，巩固所学知识，提高学生的实践能力和综合素质。在线平台、相关文献资料板书设计1.导入新课

2.数据和知识结合

3.可解释的AI模型

4.伦理挑战

5.实践操作

6.总结与反馈教学评价1.教学分析：教学内容的选取符合学生的认知水平，教学内容恰当，涵盖了AI思维的“势”层面的基本概念、数据和知识结合的方法、可解释的AI模型和伦理挑战。

2.教学目标确定：多数学生能够掌握AI思维的基本概念和技术特点，能够理解AI思维的应用场景。

3.教学策略：适用讲授法、案例分析法、小组讨论和实践操作等多种教学方法，激发学生的学习热情，促进学生进一步提高主动学习的能力、思辨能力、分析能力、动手能力。适用多媒体教学手段，有助于突破教学重点，易于学生掌握复杂知识的学习规律，形成解决问题的思路与有效方法。

4.教学特色：教学设计中，通过丰富的案例和实际操作，将学生置身于高度接近现实的虚拟环境，学习效果明显提升。教学反思教学创新1.采用多种教学方法，如讲授法、案例分析法、小组讨论和实践操作，激发学生的学习兴趣。

2.通过实际案例，帮助学生更好地理解AI思维的应用