《人工智能与教育实践》教学设计 主题3 人工智能如何演进至今

《人工智能与教育实践》第三章教学设计一、教学时数：4学时（2次课，每次2学时）二、授课题目：人工智能如何演进至今三、内容分析（一）教学内容地位本章承接第二章学习人工智能的必要性认知，从历史发展的纵向维度深入探究人工智能的演进脉络。通过追溯从古希腊哲学思辨到现代大模型突破的完整历程，帮助学生建立人工智能发展的历史坐标系，理解技术演进的客观规律，为后续章节的技术原理学习和教育应用实践奠定历史认知基础。（二）知识结构分析本章围绕"哲学奠基→技术突破→学科诞生→波浪发展→现代突破"的历史主线展开：哲学奠基：亚里士多德逻辑学、莱布尼茨符号演算、布尔代数构建理论基础技术突破：图灵机理论、冯·诺依曼架构、香农信息论奠定计算基础学科诞生：1956年达特茅斯会议确立人工智能独立学科地位波浪发展：经历"三起两落"的技术成熟曲线和周期性发展规律现代突破：深度学习革命与大模型范式开启智能化新时代（三）思政元素融入点创新精神与科学品格：通过人工智能发展的"三起两落"历程培养坚韧不拔的科学品格文化自信与道路自信：展示中国古代智慧思想对现代人工智能的启发作用历史唯物主义教育：运用历史发展规律认识技术进步的必然性和曲折性四、学情分析（一）学生基础分析认知基础：已理解人工智能基本概念和学习必要性，具备一定历史分析能力实践经验：对ChatGPT等现代AI工具有使用体验，但缺乏历史发展认知学习兴趣：对技术发展史和科学家故事感兴趣，但可能缺乏深层理解能力特点：具备基本的时间线思维和因果关系分析能力（二）学习困难预判历史跨度理解：2400年的发展历程跨度大，关键节点多，梳理困难技术演进逻辑：从哲学思辨到工程实现的转化过程抽象性强周期性规律把握："三起两落"的发展规律理解需要辩证思维现代技术突破：深度学习和大模型的技术原理相对复杂五、教学目标及要求（一）知识目标理解人工智能的哲学与数学基础，掌握亚里士多德逻辑学、莱布尼茨符号语言和布尔代数的奠基性贡献掌握图灵计算理论、冯·诺依曼架构和香农信息论对人工智能的理论支撑作用认识达特茅斯会议在确立人工智能学科地位中的关键作用及其核心议题分析人工智能早期发展的曲折历程及其反映的学科演进规律掌握深度学习与大语言模型在当代人工智能发展中的核心地位（二）能力目标历史分析能力：能够运用历史唯物主义观点分析技术发展规律逻辑推理能力：能够理解从哲学思想到技术实现的演进逻辑趋势判断能力：能够基于历史规律预判人工智能未来发展方向批判思维能力：能够客观评价技术发展中的成功与挫折（三）素养目标科学精神：培养面对技术挫折的坚韧不拔和持续创新的科学品格历史意识：建立技术发展的历史观和长远眼光文化自信：认识中华文明对人工智能发展的重要贡献辩证思维：理解技术发展的波浪式前进和螺旋式上升规律六、教学重点与难点（一）教学重点智能思想的哲学奠基：亚里士多德形式逻辑、莱布尼茨通用符号演算、布尔代数计算理论突破：图灵机模型、冯·诺依曼体系架构、香农信息论达特茅斯会议与人工智能学科诞生的历史意义深度学习革命与大模型范式崛起的技术突破（二）教学难点人工智能发展的波浪式规律理解（三起两落的周期性特征）深度学习技术跃迁的底层机制分析大模型时代范式转换的本质特征从符号主义到连接主义再到深度学习的技术范式演进逻辑七、教学方法（一）主要教学方法历史叙事法：通过生动的历史故事串联知识点案例对比法：运用Eliza与ChatGPT对比揭示技术跃迁视频展示法：利用多媒体资源增强历史感知时间线构建法：通过可视化工具梳理发展脉络（二）教学组织形式讲授与体验结合：历史讲解（40%）+案例分析（25%）+实践制作（25%）+讨论交流（10%）理论与实际并重：强化历史认知与现实应用的联系八、教学准备（一）技术准备多媒体教室设备，支持高清视频播放网络环境，支持在线工具访问时间线制作工具演示准备（创客贴等）（二）资源准备人工智能发展历程纪录片片段科学家肖像和重要事件图片素材Eliza与ChatGPT对话演示材料历史事件案例库和参考资料（三）材料准备时间线制作模板和指导手册关键历史事件信息表分组讨论议题清单九、教学过程第一次课（90分钟）：哲学奠基与技术突破9.1教学导入（15分钟）环节1：时空对话（8分钟）展示Eliza（1966年）与ChatGPT（2022年）的对话对比提出核心问题：从简单模式匹配到智能涌现，人工智能经历了怎样的演进历程？环节2：历史追问（7分钟）播放人工智能发展简史视频片段引发思考：今日的AI奇迹源于怎样的思想长征？思政融入点：通过展示中国古代四大发明等对现代科技的贡献，增强学生的文化自信。9.2教学展开（65分钟）模块一：智能思想的哲学奠基与数理准备（25分钟）子模块1.1：亚里士多德形式逻辑的理性启蒙（8分钟）展示亚里士多德肖像和《工具论》分析三段论逻辑的推理机制连接现代专家系统的知识表示方法子模块1.2：莱布尼茨通用符号演算的蓝图构想（8分钟）介绍"普遍符号语言"概念展示二进制数制的发明意义链接现代符号主义人工智能发展子模块1.3：布尔代数的计算机逻辑实现路径（9分钟）演示布尔代数基本运算（与、或、非）分析逻辑门电路的设计原理强调布尔代数作为人工智能"逻辑基因"的作用思政融入点：通过分析中国古代逻辑思想（如墨家逻辑、《易经》二进制思想）对现代人工智能的启发，培养文化自信。模块二：计算理论与硬件体系的双重突破（40分钟）子模块2.1：图灵机模型与可计算性理论（15分钟）图灵机工作原理动画演示图灵测试的提出与现代意义GPT-4.5通过图灵测试的最新进展子模块2.2：冯·诺依曼体系架构的技术实现（12分钟）冯·诺依曼架构五大组件分析存储程序概念的革命性意义现代计算机体系结构的延续与发展子模块2.3：香农信息论对通信本质的揭示（13分钟）信息熵、比特等核心概念介绍信息论在机器学习中的应用跨学科影响和现代价值9.3课堂讨论与小结（10分钟）小组讨论：哲学思想如何转化为技术实现？学生分享观点，教师引导总结强调：理论基础决定技术高度第二次课（90分钟）：学科诞生与现代突破9.4复习导入（10分钟）回顾上节课核心要点引入问题：人工智能如何从理论走向实践？9.5教学展开（70分钟）模块三：达特茅斯会议与人工智能学科诞生（15分钟）子模块3.1：历史背景与会议组织（7分钟）1950年代计算机发展状况会议发起人和参与者介绍"人工智能"概念的正式提出子模块3.2：会议成果与历史意义（8分钟）研究方向的确定和分工学科基础的奠定对后续发展的深远影响模块四：技术演进的波浪式发展规律（30分钟）子模块4.1：逻辑推理主导的早期繁荣期（1956-1974）（8分钟）符号主义学派的兴起"逻辑理论家"等早期成果过度乐观的预期与现实落差子模块4.2：人工智能的第一次发展低谷（1974-1980）（7分钟）技术瓶颈与资金削减《莱特希尔报告》的影响研究方向的调整与反思子模块4.3：专家系统驱动的复兴浪潮（1980-1993）（8分钟）专家系统的商业化成功神经网络研究的重新兴起知识工程方法论的确立子模块4.4：人工智能的第二次发展低谷（1987-1993）（7分钟）专家系统的局限性暴露LISP机器市场的崩盘务实主义路线的转向思政融入点：通过分析"三起两落"的发展历程，培养学生坚韧不拔的科学品格和百折不挠的创新精神。模块五：深度学习革命与大模型范式崛起（25分钟）子模块5.1：神经网络的技术复兴与突破（8分钟）反向传播算法的提出大数据、算力、算法三大推动力ImageNet竞赛的历史性突破子模块5.2：深度学习的技术跃迁（10分钟）CNN、RNN、Transformer架构演进强化学习的再次崛起AlphaGo、AlphaFold等里程碑应用子模块5.3：大模型时代范式的确立（7分钟）GPT系列的发展历程多模态大模型的突破开源与闭源发展模式全球大模型竞争格局思政融入点：结合中国在深度学习、大模型等领域的重要贡献，如百度飞桨、阿里通义千问等，增强学生的科技自信。9.6综合实践与总结（10分钟）介绍"人工智能发展历程可视化时间线"实训任务说明制作要求和评价标准强调：历史是最好的教科书9.7课后作业核心作业：完成"人工智能发展历程可视化时间线"主题实训拓展阅读：《人工智能极简史》相关章节思考作业：撰写“从AI发展史看技术创新规律”（800字）十、教学评价（一）评价维度评价维度具体指标权重历史认知哲学基础理解、技术突破把握、发展脉络梳理30%规律分析周期性特征认识、演进逻辑理解25%实践制作时间线完整性、信息准确性、呈现效果30%参与表现讨论积极性、思考深度、合作效果15%（二）评价方法过程性评价：课堂讨论参与度、历史事件分析质量实践评价：时间线制作的完整性和创新性总结评价：发展规律认识的深度和准确性同伴评价：小组协作中的贡献度（三）评价标准等级标准优秀（90-100分）深刻理解历史发展脉络，准确把握演进规律，时间线制作精美完整，积极参与课堂活动良好（80-89分）基本理解核心历史事件，能够分析发展趋势，时间线制作质量较高中等（70-79分）历史认知基本正确，参与讨论一般，作业完成质量中等需改进（60-69分）理解不够深入，参与度不高，需要更多指导和练习十一、教学反思（一）预期反思点历史纵深感知：学生对AI发展历程的宏观把握是否到位？规律认知深度：对“三起两落”发展规律的理解是否足够深刻？现代技术理解：对深度学习和大模型突破的认知是否准确？实践效果评估：时间线制作是否有效促进了历史认知？（二）持