陈晓晓《人工智能通识》（中职信息技术类）18周完整官方教案模块6大一职模板

南宁市第一职业技术学校教案《人工智能通识》（中职信息技术类）规范教案（模块6）教材版本：广东高等教育出版社《人工智能通识》适用对象：中等职业学校信息技术类专业学生模块课时：共7课时授课教师：__________授课学期：__________教案一：6.1自动驾驶能干什么？课题：6.1自动驾驶能干什么？教学目标：知识目标：

理解自动驾驶的定义与核心目标；掌握自动驾驶L0–L5分级标准，重点理解L1–L3级的特点与人工干预要求；了解自动驾驶的核心技术（传感器、定位、人工智能、控制）及其作用；熟悉自动驾驶在高速路、园区、物流等领域的典型应用。技能目标：

能辨识不同场景下的自动驾驶应用，并判断其大致所属分级；能对比不同分级自动驾驶的功能差异与安全要求。情感与思政目标：

了解自动驾驶技术对提升交通安全、出行效率的巨大潜力，激发对前沿技术的探索兴趣；深刻理解自动驾驶技术仍处于发展期，树立“技术辅助人而非取代人”的安全驾驶观念，培养审慎、负责任的技术应用态度。教学重、难点：教学重点：自动驾驶的定义与L0–L5分级（特别是L1–L3）；自动驾驶的典型应用场景。教学难点：理解不同自动驾驶分级中，人与机器的职责划分；辩证认识自动驾驶技术的现状与未来，明确当前安全边界。教学方法：讲授法、视频案例法、图示法、分级对比法、课堂讨论法。课时：2课时教学过程：一、导入或课前准备（课前）视频预热：可提前播放一段TeslaAutopilot或百度Apollo无人车在指定道路行驶的短视频。情境设问：提问：“未来的汽车是否可以自己开？它需要具备哪些能力？”二、新课内容（课中）核心概念与分级详解（35分钟）：定义阐述：

自动驾驶是指汽车通过传感器、人工智能等技术，实现自主感知、决策、控制，从而部分或完全替代人工驾驶的模式。其核心目标是提升交通安全性与出行效率。分级精讲（重点）：

结合图表，详细讲解SAEJ3016标准中的L0–L5分级：L0（无自动驾驶）：完全由驾驶员操控，车辆无任何自动控制功能。L1（辅助驾驶）：车辆可自动控制一项主要驾驶功能，如自适应巡航控制（ACC）或车道保持辅助系统（LKAS），但驾驶员必须持续监控环境并随时准备接管。手不可离方向盘，眼不可离路面。L2（部分自动驾驶）：车辆可同时控制速度与方向（如ACC+LKAS），在特定条件（如高速公路）下实现跟车、车道居中行驶。驾驶员仍需全程监控系统，并在系统请求时立即接管。L3（有条件自动驾驶）：在特定设计运行域（ODD）内（如高速公路、交通拥堵场景），车辆可完成全部动态驾驶任务，系统会发出接管请求，驾驶员必须在规定时间内响应并接管。这是从“人监控机器”向“机器监控场景”的过渡阶段，对接管响应时间要求高。L4（高度自动驾驶）：在限定区域或场景（如园区、城市特定道路）内，无需人工干预，系统可独立完成所有驾驶任务，即使驾驶员不响应接管请求也能安全停车。L5（完全自动驾驶）：在所有道路环境和条件下均可实现完全自主驾驶，无需人类驾驶员参与。技术简析：

简述四项核心技术：传感器（“眼”）：摄像头、毫米波雷达、激光雷达（LiDAR）等，用于环境感知。定位系统（“我在哪”）：融合GPS、IMU、高精地图实现厘米级定位。人工智能（“脑”）：基于深度学习与规则算法进行路径规划与决策。控制执行（“手脚”）：通过电机、转向机构、制动系统执行驾驶指令。应用场景分析（20分钟）：L2–L3级应用：高端乘用车在高速公路场景下的辅助驾驶功能。L4级应用：无人出租车（Robotaxi，如百度Apollo）、园区/机场无人接驳车、城市无人配送车、港口/矿山无人作业车。引导思考：不同应用场景对自动驾驶等级的要求为何不同？（考虑速度、环境复杂度、法规适应性）安全讨论与课堂小结（15分钟）：讨论：以当前常见的L2级辅助驾驶为例，讨论驾驶员为何不能完全放手？有哪些误用风险？（如将“辅助驾驶”误认为“无人驾驶”）安全警示（思政融入）：强调目前市场上量产车最高为L2+级，必须由驾驶员全程监控。任何过度依赖、脱手驾驶、分心行为均存在重大安全隐患。技术是辅助工具，安全责任始终在“人”。小结：总结自动驾驶是人工智能在交通领域的集大成应用，分级体系清晰，前景广阔，但技术演进仍需时间，安全永远是第一准则。三、作业布置（课中）调研作业：查找一个国内外正在测试或运营的L4级自动驾驶项目（如某公司的Robotaxi、无人巴士），记录其运营范围、车辆特点和用户评价。分析作业：若家中或亲友的汽车具备L1或L2级辅助驾驶功能，请了解其具体功能（如自适应巡航如何开启），并撰写一份简单的“使用安全须知”。四、板书设计（课中）6.1自动驾驶能干什么？一、定义：车辆自主（感知、决策、控制），目标：安全、高效二、分级（SAEJ3016）：L0：无自动驾驶L1：辅助一项（脚或手）【人主控】L2：辅助多项（脚+手）【人监控，随时接管】L3：有条件自动驾驶（系统主控，要求时人接管）L4/L5：高度/完全自动驾驶（限定/全场景无人）三、核心技术：传感器、定位、AI、控制四、典型应用：L2/L3：高速公路辅助驾驶L4：无人出租、园区接驳、物流配送五、核心警示：安全第一！当前量产车≤L2，人须全程监控！五、课后反思（课后）本次授课以视频+情境设问导入，结合图表讲解自动驾驶分级与核心技术，学生能基本辨识分级和应用场景，达成知识与技能基础目标。安全讨论环节融入思政，学生对“技术辅助而非取代人”有一定认知。不足在于对L1-L3级人机职责划分讲解较浅，部分学生仍混淆分级边界；核心技术仅作简述，学生对技术协同逻辑理解模糊。互动时学生对应用场景的探讨多停留在表面，缺乏深度。后续需增加分级对比案例，拆解技术协同流程，设计更多生活化问题引导学生思考技术落地难点，强化分级与安全边界认知。

教案二：6.2实践任务：让智能车沿着线行驶课题：6.2实践任务：让智能车沿着线行驶教学目标：知识目标：

理解智能车沿线路行驶的基本原理，即通过传感器（如摄像头）感知路径（如黑线），经由控制器处理信号并输出指令给执行器（电机），实现闭环控制。技能目标：

能完成智能车（实体小车或模拟软件）的硬件连接/软件启动、传感器校准等准备工作；能通过调整参数（如速度、转向灵敏度），优化智能车沿预定路线（黑线）行驶的平顺性与准确性。情感与思政目标：

在动手实践中培养工程思维与问题解决能力；通过反复调试参数以达成目标，体验“实践–反馈–优化”的工程流程，培养耐心、细致的科学态度和追求卓越的工匠精神。教学重、难点：教学重点：智能车巡线程序的搭建与调试流程；参数调整对行驶效果的影响。教学难点：理解“感知–决策–控制”的闭环逻辑在简易巡线任务中的体现；分析车辆偏离路线的原因并针对性调整参数。教学方法：项目式学习、软/硬件实操法、调试法、小组合作探究。课时：2课时教学过程：一、导入或课前准备（课前）设备/环境准备：确保每组智能车套件（或计算机上的模拟软件，如V-REP、CoppeliaSim或特定教学平台）工作正常。准备黑白分明的巡线场地（如打印或贴纸黑线）。任务导入：展示一辆能够自动沿黑线行驶的小车视频，提问：“它是如何‘看见’线并‘决定’怎么走的？”引出本课任务：让你的智能车成为“巡线专家”。二、新课内容（课中）原理与系统讲解（20分钟）：回顾关联：回顾自动驾驶的“感知–决策–控制”框架。任务解构：以摄像头巡线为例，讲解简易实现原理：感知：摄像头获取路面图像，识别黑线在图像中的位置（居中、偏左、偏右）。决策：控制器（如单片机或微控制器）根据黑线位置偏差，计算出纠正指令（如：偏左则向右转）。控制：执行器（电机）接收指令，调整左右轮速差，实现转向。关键概念：介绍PID控制（比例–积分–微分控制）的基本思想（可不深入公式）：P（比例）：根据当前偏差大小调整转向力度；I（积分）：消除长期累积误差；D（微分）：预测趋势，抑制振荡。平台操作与任务演示（15分钟）：教师演示整个工作流程：硬件组：小车组装、摄像头/传感器安装与校准、连接上位机软件。软件/模拟组：启动模拟环境，加载小车与赛道模型，介绍速度、转向比例等参数设置界面。演示一次基础巡线，并展示因参数不当导致的“画龙”（频繁左右摆动）或脱线现象。分组实践与调试（50分钟）：学生分组，领取任务。任务一：基础巡线（20分钟）将小车置于直线或大弧度弯道起点，使用默认参数尝试巡线。观察并记录小车行驶状态：是否平稳？过弯时是否切内或外抛？任务二：参数调优挑战（25分钟）分析问题：“画龙”→转向过灵或速度过快→调低P值或降低速度；过弯迟钝或冲出→转向不足→适当提高P值。调试实践：采用“每次只调一个参数，观察效果”的科学方法，记录参数组合与行驶效果，寻找当前赛道的最优参数。任务三（可选）：赛道挑战（5分钟）在包含S弯或直角弯的复杂赛道上，测试优化后的参数，进一步调整。教师巡回指导，引导学生观察现象、分析逻辑原因，而非盲目试错。总结分享（5分钟）：小组分享调参经验与心得。教师总结：巡线是自动驾驶的微观简化版，核心是稳定的“感知–控制”闭环。参数调试是工程实现中的关键环节，体现了理论与实践的紧密结合。三、作业布置（课中）实验报告：撰写简易调参报告，记录至少两次参数调整的过程、原因（针对什么问题）及效果。原理思考：如果赛道光线突然变暗，对基于摄像头的巡线小车会有什么影响？可以如何增强系统的适应性？（提示：考虑传感器冗余或算法层面的图像增强）四、板书设计（课中）6.2实践任务：智能车巡线一、原理框架：摄像头→获取图像→识别黑线位置→计算偏差→控制电机→纠正方向（感知）（决策）（控制）二、关键要素：闭环控制参数调节（P值：转向灵敏度）三、调试流程：基础运行，观察问题分析原因（过冲？迟钝？）调整参数（一次一个）测试验证，记录结果四、常见问题与对策：画龙：转向过灵或速度过快→调低P值或降低速度脱线：转向不足→调高P值五、课后反思（课后）本课以任务驱动开展智能车巡线实践，多数学生能完成基础巡线与参数调试，体会到“感知-决策-控制”闭环逻辑，工程思维和科学态度得到培养。但教学难点突破不足，部分学生无法理解闭环控制的核心，调参时存在盲目试错现象；个别小组因设备校准问题，实践进度滞后。此外，对PID控制的讲解过于浅显，学生仅知调整P值，不理解其原理。后续需提前做好设备调试与校准，制作闭环控制示意图辅助讲解，给出更具体的调参思路，引导学生根据现象分析问题本质，而非单纯试错。

教案三：6.3实践任务：亲自体验自动驾驶课题：6.3实践任务：亲自体验自动驾驶教学目标：知识目标：

通过模拟体验，深化对L1、L2级自动驾驶功能（如自适应巡航ACC、车道保持LKA）的具体认知；理解在不同交通场景下人工接管的必要性与时机。技能目标：

能在自动驾驶模拟器（如《欧洲卡车模拟2》结合Mod、专业模拟软件或具备相关功能的游戏）中，正确开启、使用和退出自动驾驶功能；能在模拟场景中，根据路况变化及时、准确地进行人工干预和接管。情感与思政目标：

在高度仿真的虚拟驾驶中，建立对自动驾驶功能的合理信任与明确边界的认知；强化“人机共驾”场景下的安全主体责任意识，深刻理解“驾驶员最终负责”的原则。教学重、难点：教学重点：在模拟器中体验L1/L2级自动驾驶功能；练习在复杂路况下的安全接管。教学难点：在沉浸式体验中保持清醒的监控意识，克服因系统表现良好而产生的麻痹心理；准确判断系统能力边界并提前接管。教学方法：模拟体验法、情景任务法、角色扮演法、体验后复盘讨论。课时：2课时教学过程：一、导入或课前准备（课前）软硬件准备：安装并配置好自动驾驶模拟软件，准备好方向盘、油门刹车踏板（可选，增强沉浸感）。准备不同场景的任务卡（如高速巡航、车流密集、突发障碍）。安全强调：在实操前，再次强调本次为模拟体验，但安全意识和操作规范必须与真实驾驶一致。明确“体验员”需全程监控，随时准备接管。二、新课内容（课中）功能回顾与操作指南（15分钟）：快速回顾L1（ACC）、L2（ACC+LKA）的功能定义与局限。教师演示：如何激活ACC（设定目标车速与跟车距离）；如何激活LKA（车道居中保持）；如何通过轻打方向、踩刹车或按按钮退出自动驾驶模式。明确任务：学生不是“乘坐”，而是作为“安全员”进行体验，核心任务是监控系统状态与外部路况。分层情景体验（60分钟）：学生分组轮流担任“体验员”与“观察员”（记录接管次数与原因）。情景一：高速公路巡航（L2体验）（20分钟）任务：在车流较少的高速公路上开启L2，体验跟车、车道保持。观察重点：系统在大弯道、前车突然切出/切入时的响应。目标：建立对系统基础能力的认知，体验“手可轻扶，眼须常察”的状态。情景二：复杂交通流应对（20分钟）任务：在车流密集的高速或快速路上行驶。重点体验：前车急刹时，ACC是否及时响应？邻车道大型车辆靠近时，系统是否产生误判？遇道路施工锥桶或车道线模糊时，系统是否失效？目标：理解系统在动态、复杂环境中的局限性。情景三：突发状况与接管（20分钟）任务：教师或系统预设突发状况（如前车掉落障碍物、行人/动物闯入车道、突发浓雾）。目标：训练学生在系统无法处理时，果断、平稳地接管车辆控制——本课核心技能。体验复盘与总结（5分钟）：小组讨论并分享：在哪种情况下最紧张？系统在哪类场景下表现超出预期或令人失望？教师总结升华：通过亲身体验，应深刻认识到，现有自动驾驶是强大的“辅助”，但非“替代”。驾驶员必须保持情境意识，因为最终的法律与道德责任承担者是“人”。这是对生命负责的体现。三、作业布置（课中）体验报告：撰写体验报告，描述在三种情景下的感受，总结出至少两条“自动驾驶安全操作守则”。案例分析：搜索一个因不当使用或过度信任L2级辅助驾驶功能而导致事故的新闻，分析事故中驾驶员犯了哪些错误。四、板书设计（课中）6.3实践任务：体验自动驾驶一、体验角色：安全员（监控者），非乘客二、核心功能体验：L1：ACC（跟车、控速）L2：ACC+LKA（跟车+车道居中）三、核心技能：监控+适时接管四、接管时机（系统可能失效时）：车道线不清或消失施工区、事故区恶劣天气（大雨、大雾）紧急近距离切入、障碍物系统提示或报警五、铁律：人，是安全的最后一道防线。五、课后反思（课后）通过模拟器让学生体验L1/L2级自动驾驶，学生能掌握功能操作与应急接管，直观感受到系统的局限性，强化了安全主体责任意识。但部分学生在体验中产生麻痹心理，接管不够及时；复杂场景设置的难度梯度不足，部分学生难以适应突发状况。此外，体验后的复盘讨论较仓促，学生对系统失效原因的分析不够深入。后续需优化场景难度设计，增加接管训练的针对性，预留更多复盘时间，引导学生结合体验总结自动驾驶安全操作要点，深化对“人是安全最后防线”的认知。##教案四：综合案例：小慧的一天（模块6聚焦）课后反思本课以综合案例整合模块6知识，小组合作分析无人接驳车场景，学生能关联自动驾驶分级、技术等知识点，提升了场景分析与知识运用能力，感受到AI技术融合的价值。但教学难点落实不佳，部分学生无法精准将抽象知识点与案例细节关联；小组讨论时，部分成员参与度低，对非技术性挑战的思考不够全面。此外，技术联动的讲解较浅，学生对多技术协同的理解模糊。后续需设计更细致的分析任务单，明确知识关联要点，加强小组分工指导，深入拆解技术联动逻辑，引导学生系统化思考AI技术的综合应用。

教案四：综合案例：小慧的一天（模块6聚焦）课题：综合案例：小慧的一天（模块6聚焦）教学目标：知识目标：

能识别“小慧的一天”综合案例中与自动驾驶相关的场景，并复现其技术实现逻辑；能将模块6所学的自动驾驶分级、技术、应用等知识点，用于分析真实生活场景中的AI综合应用。技能目标：

提升从复杂生活场景中提取、分析特定AI技术应用案例的能力；能通过小组协作，完成对综合性案例中技术模块的拆解与关联分析。情感与思政目标：

感受人工智能技术（特别是自动驾驶）如何无缝融入并赋能日常生活，形成对未来智慧出行的具象化认知；理解多模态AI技术综合应用的趋势，激发跨知识模块联想与系统化思考的兴趣。教学重、难点：教学重点：分析案例中自动驾驶（无人接驳车）场景的技术细节与应用价值。教学难点：引导学生将模块6的抽象知识点（分级、技术）与案例中的具体描述（场景、体验）进行精准关联与阐释。教学方法：综合案例分析法、小组合作探究法、思维导图法、课堂汇报法。课时：2课时（可结合模块4、5知识进行更大整合，此处聚焦模块6）教学过程：一、导入或课前准备（课前）案例预读：提前下发“小慧的一天”案例材料（模块6相关部分节选）。导入：回顾模块6所学内容，提问：“如果请你描绘一个充满AI的未来出行生活片段，你会怎么描述？”引出我们已有的蓝图——“小慧的一天”。二、新课内容（课中）案例呈现与聚焦（10分钟）：播放或朗读“小慧的一天”案例中与出行紧密相关的段落，重点聚焦：明确任务：深入分析这个“无人接驳车”场景。小组合作与深度分析（30分钟）：分发分析任务单，小组合作讨论以下问题：技术识别：该无人接驳车应用了模块6所学的哪些核心技术？（传感器、定位、AI决策、控制）分级判断：它属于哪个级别的自动驾驶？（L4）为什么？（限定区域：小区；无需人工干预）场景关联：它属于我们学过的哪种应用场景？（封闭/半封闭园区接驳）价值分析：该应用为用户（小慧）和社会分别带来了什么价值？（便捷出行、解决“最后一公里”、绿色低碳）挑战思考：在小区内运行此类车辆，可能面临哪些非技术性挑战？（如老人小孩不规则穿行、宠物、法规空白、居民接受度）拓展联想与分析（15分钟）：引导学生浏览案例中其他出行相关描述（如使用导航规划路线），思考：高德地图的导航规划，与无人车的路径规划有何异同？

（前者供人参考，后者由系统执行；均依赖高精地图与路径算法）案例中“刷脸进站”与自动驾驶有无潜在关联？

（均为感知技术应用，目标不同；未来可融合为“无感通行”系统）汇报分享与总结升华（5