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2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2）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总课时：本教案涵盖模块2（7课时）、模块3（7课时），共计14课时授课教师：__________授课学期：__________模块2人工智能怎么“观察”（共7课时）模块核心：聚焦计算机视觉技术，通过“理论+实践+案例”的模式，让学生理解AI“观察”世界的核心逻辑，掌握计算机视觉基础概念与实操方法，感受AI在视觉领域的应用价值，融入思政教育，培养民族自豪感与实践能力。2.1计算机视觉能干什么？（2课时）课题：计算机视觉能干什么？教学目标：1.知识目标：理解计算机视觉的定义、目标与核心任务，区分人眼视觉与机器视觉；掌握数字图像的基本概念（像素、分辨率、色彩模式），了解图像预处理的基本方法；了解图像识别与目标检测的基本思路，能识别常见的计算机视觉应用。2.技能目标：能准确区分人眼视觉与机器视觉的差异，能识别数字图像的基本特征，能区分图像识别与目标检测的应用场景，具备初步的计算机视觉认知能力。3.情感目标：培养对计算机视觉技术的学习兴趣，养成细致的观察习惯，提升技术认知与分析能力，为后续实践任务奠定基础。4.思政目标：感受计算机视觉技术在我国各领域的应用成就（如人脸识别、医学影像诊断），培养民族自豪感与科技自信；树立“理论联系实际”的学习理念，培养严谨的思维习惯。教学重、难点：重点：计算机视觉的定义与核心任务；数字图像基本概念；图像识别与目标检测的基本思路。难点：理解机器视觉的工作流程；区分图像识别与目标检测的差异。教学方法：讲授法、演示法、案例分析法课时：2课时教学准备：多媒体课件、数字图像示例（不同分辨率、色彩模式）、图像预处理演示工具、目标检测案例视频。教学过程：一、课前准备与安全教育（课前）1.安全教育：引导学生规范使用多媒体设备，不随意操作演示工具，不浏览无关网站，避免设备故障；初步渗透数据安全意识，不随意下载不明来源的图像素材。2.课前准备：学生提前预习计算机视觉相关基础概念，尝试观察身边的视觉类AI应用（如人脸识别门禁），记录自己的疑问。二、课中教学1.导入（5分钟）：展示人脸识别、车牌识别案例，提问“机器如何‘看见’世界？它和我们人类看世界有什么不同？”，引出本次内容，激发学生探究兴趣。2.核心定义讲解（15分钟）：讲解计算机视觉的定义、目标与核心任务，结合实例对比人眼视觉与机器视觉的差异（人眼直观感知，机器通过像素、算法分析），融入思政教育，介绍我国计算机视觉技术的发展成就，培养学生民族自豪感。3.数字图像与预处理讲解（20分钟）：讲解数字图像的基本概念（像素、分辨率、色彩模式），结合图像示例让学生直观感受；介绍图像预处理的基本方法（灰度化、去噪、增强），说明预处理的作用是提升图像质量，便于后续分析，培养学生严谨的思维习惯。4.核心任务讲解（15分钟）：讲解图像识别与目标检测的基本思路，重点区分两者的差异——图像识别只判断“是什么”，不关注位置；目标检测既判断“是什么”，又确定“在哪里”，结合生活案例（人脸识别是图像识别，自动驾驶视觉感知是目标检测）让学生加深理解。5.课堂小结（5分钟）：梳理核心要点，强调计算机视觉是AI“观察”世界的核心技术，应用广泛，引导学生回顾本节课重点知识，巩固记忆。三、作业布置（课中）观察身边的计算机视觉应用，简要说明其工作流程（采集、预处理、识别、输出），区分该应用属于图像识别还是目标检测，撰写简单的分析笔记（50字左右）。四、板书设计（课中）计算机视觉能干什么？1.定义：让计算机“看懂”图像/视频的技术2.核心目标：感知图像，识别物体、场景，理解语义3.核心任务：采集→预处理→识别→目标检测等4.数字图像基础：像素、分辨率、色彩模式5.关键差异：图像识别（认种类）vs目标检测（认种类+定位置）6.典型应用：人脸识别、车牌识别、医学影像诊断五、课后反思（课后手动填写）1.学生对计算机视觉核心概念的理解是否清晰，能否区分人眼视觉与机器视觉；2.学生对图像识别与目标检测的差异掌握是否扎实，能否结合案例准确区分；3.思政教育与知识点融合是否自然，学生的民族自豪感是否得到提升；4.后续改进措施：__________课程摘要：•核心定义：计算机视觉（CV）是一门研究如何让计算机“看懂”图像或视频的技术，通过模拟人眼视觉系统，实现对图像的采集、处理、分析与理解，最终输出有用的信息。•核心目标：让计算机具备“感知”图像的能力，能够识别图像中的物体、场景、动作，理解图像的语义信息，实现对现实世界的可视化分析。•核心任务：图像采集、图像预处理、图像识别、目标检测、图像分割、场景理解等。•数字图像基本概念：像素（图像最小单位）、分辨率（图像清晰程度）、色彩模式（RGB、灰度、二值图）。•图像预处理方法：灰度化、去噪、增强，提升图像质量，便于后续分析。•图像识别与目标检测的区别：图像识别只判断“是什么”，不关注位置；目标检测既判断“是什么”，又确定“在哪里”。•典型应用：人脸识别、车牌识别、医学影像诊断、自动驾驶视觉感知等。

2.2实践任务：察“颜”观色（2课时）课题：实践任务：察“颜”观色教学目标：1.知识目标：理解图像色彩特征的提取方法，掌握颜色识别的基本原理；了解色彩特征对图像识别的影响，掌握颜色识别工具的操作逻辑。2.技能目标：能使用图像识别工具（在线图像识别平台、微信识图），识别图像中的颜色，分析色彩特征对图像识别的影响；能规范填写实训任务单，总结操作技巧。3.情感目标：提升实践操作能力，培养细致的观察能力与问题解决能力，理解AI“察颜观色”的逻辑，激发实践兴趣。4.思政目标：培养精益求精的工匠精神，引导学生认真对待每一次操作，如实记录实验结果；培养团队协作能力，树立“分工合作、共同进步”的理念。教学重、难点：重点：颜色识别工具的操作流程，色彩特征的观察与分析。难点：理解色彩特征在图像识别中的作用，分析不同色彩对识别效果的影响。教学方法：演示法、实训操作法、小组协作法、点评法课时：2课时教学准备：多媒体课件、颜色识别工具（在线图像识别平台、微信识图）、实训任务单、各类色彩丰富的图像素材（如水果、花卉、衣物）、色彩对比示例。教学过程：一、课前准备与安全教育（课前）1.安全教育：引导学生规范使用计算机与在线识别工具，不随意上传敏感图像，保护个人隐私；不随意点击工具中的无关链接，避免病毒感染；规范操作设备，避免误操作导致数据丢失。2.课前准备：学生提前熟悉微信识图等基础识别工具的基本操作，预习色彩模式相关知识点；教师准备好实训任务单与图像素材，调试好在线识别工具。二、课中教学1.复习导入（5分钟）：回顾2.1中数字图像的色彩模式（RGB、灰度、二值图），提问“AI如何识别图像中的颜色？不同颜色对AI识别有什么影响？”，引出本次实践任务，衔接前文知识。2.原理讲解（10分钟）：简要说明颜色识别的核心原理——提取图像的色彩特征（RGB值、色调、饱和度），与已知颜色特征库对比，实现颜色识别；结合实例，让学生理解色彩特征在AI识别中的重要性，培养严谨的思维习惯。3.工具演示（15分钟）：演示在线颜色识别工具的操作方法，重点讲解“上传图像—识别颜色—查看色彩参数—记录结果”的流程，强调操作规范；讲解色彩参数（RGB值）的基本含义，帮助学生理解识别原理。4.学生实践（40分钟）：学生分组完成实训任务，教师巡视指导，及时解决操作中的问题，引导学生认真观察、如实记录；强调小组分工，轮流操作、记录，培养团队协作能力。5.成果展示与点评（15分钟）：每组展示1份完成作品，分享色彩特征分析结果，分析色彩对识别效果的影响；教师点评，肯定优点，指出操作中的不足，给出优化建议，强化实训要点。6.课堂小结（5分钟）：梳理任务要点，强调色彩特征是AI“察颜观色”的重要依据，总结操作技巧与注意事项，提升学生的实践总结能力。三、作业布置（课中）使用颜色识别工具，识别一张自己拍摄的生活图像，记录图像中的颜色及色彩参数，分析色彩特征对识别效果的影响，撰写50字左右的实践总结。四、板书设计（课中）实践任务：察“颜”观色1.核心原理：提取色彩特征（RGB值）→对比特征库→识别颜色2.操作流程：上传图像→识别颜色→查看参数→记录结果3.实训任务：基础识别→混合识别→色彩对比4.关键要点：图像清晰、如实记录、分析差异5.思政启示：精益求精、团队协作、严谨务实五、课后反思（课后手动填写）1.学生对颜色识别原理的理解是否清晰，能否熟练操作识别工具；2.学生能否准确分析色彩特征对识别效果的影响，问题解决能力是否得到提升；3.小组协作效果如何，学生的工匠精神与协作意识是否得到培养；4.后续改进措施：__________实践任务详情：•任务一：基础颜色识别（15分钟）。每组选择3张单一颜色的图像（如红色苹果、蓝色天空、绿色树叶），使用颜色识别工具，识别图像中的颜色，记录色彩参数（RGB值），对比识别结果与实际颜色的差异。•任务二：混合颜色识别（20分钟）。选择1张包含多种颜色的图像（如彩虹、彩色衣物），使用工具识别图像中的所有颜色，记录每种颜色的位置与色彩参数，分析混合颜色对识别准确率的影响，记录误差案例。•任务三：色彩对比测试（5分钟）。选择2张颜色相近的图像（如浅红与深红、浅蓝与深蓝），使用工具识别，对比识别结果，分析颜色相似度对识别效果的影响，总结识别技巧。任务要求：1.操作规范，准确使用颜色识别工具，记录真实的识别结果与色彩参数；2.认真观察不同颜色、不同场景下的识别效果，分析误差原因；3.小组内分工明确，轮流操作、记录，培养协作能力；4.完成任务后，填写实训任务单，总结操作技巧与注意事项。常见问题与解决方法：1.颜色识别误差大：调整图像清晰度，确保图像色彩均匀，避免光线过暗/过亮；2.无法识别多种颜色：选择色彩区分明显的图像，多次上传识别；3.不理解色彩参数：参考课件中的色彩模式讲解，结合实例理解RGB值的含义。

2.3实践任务：人人都是艺术大师（2课时）课题：实践任务：人人都是艺术大师教学目标：1.知识目标：理解AI图像生成的核心原理（计算机视觉、生成式AI），熟悉AI图像生成工具的操作流程；掌握提示词的编写技巧，了解参数调整对生成效果的影响。2.技能目标：能使用AI图像生成工具（如百度文心一格、Midjourney简化版），根据提示词生成艺术风格图像，调整参数优化生成效果；能规范填写实训任务单，分享创意思路。3.情感目标：培养创新思维与审美能力，感受AI在艺术创作中的应用价值，激发实践兴趣与创意表达能力。4.思政目标：培养创新意识与审美素养，引导学生尊重创意、大胆表达；培养团队协作能力，鼓励学生交流分享、互相学习，树立“创新引领发展”的理念。教学重、难点：重点：AI图像生成工具的操作流程，提示词的编写方法。难点：理解AI图像生成的原理，通过调整提示词和参数，生成符合预期的艺术图像。教学方法：演示法、实训操作法、小组协作法、成果交流法课时：2课时教学准备：多媒体课件、AI图像生成工具（如百度文心一格、Midjourney简化版）、实训任务单、艺术风格示例（油画、水彩、卡通）、提示词编写指南。教学过程：一、课前准备与安全教育（课前）1.安全教育：引导学生规范使用AI图像生成工具，不输入不良、敏感词汇，不生成违规图像；不随意下载不明来源的工具插件，避免设备感染病毒；保护个人创意，不随意泄露自己的生成作品与提示词。2.课前准备：学生提前预习AI图像生成的基础概念，搜集不同艺术风格的图像案例，了解提示词的基本构成；教师调试好生成工具，准备好提示词编写指南与实训任务单。二、课中教学1.导入（5分钟）：展示AI生成的艺术图像（油画、卡通风格），提问“这些艺术图像是如何生成的？我们也能通过AI成为艺术大师吗？”，引出本次实践任务，激发学生的创意兴趣。2.原理讲解（10分钟）：简要说明AI图像生成的核心原理——结合计算机视觉技术和生成式AI算法，根据用户输入的提示词（描述图像内容、风格），生成符合要求的艺术图像；结合我国生成式AI的发展成就，培养学生的科技自信。3.工具演示（15分钟）：演示AI图像生成工具的操作方法，重点讲解“输入提示词—选择艺术风格—调整参数—生成图像—保存导出”的流程；讲解提示词的编写技巧（明确内容、限定风格、补充细节），结合示例帮助学生理解。4.学生实践（40分钟）：学生分组完成实训任务，教师巡视指导，帮助学生优化提示词和参数，解决生成过程中的问题；鼓励学生大胆创新，结合自身创意设计提示词，培养创新思维。5.成果展示与交流（15分钟）：每组展示1-2张生成的艺术图像，分享提示词编写思路和参数调整方法；学生互相交流点评，教师总结，肯定优秀创意，给出优化建议，提升学生的审美与创意能力。6.课堂小结（5分钟）：梳理任务要点，强调AI图像生成的核心是提示词与参数的配合，总结提示词编写技巧与参数调整方法，激发学生的创新思维与实践热情。三、作业布置（课中）使用AI图像生成工具，生成1张贴合中职生活的艺术图像，编写提示词，撰写100字左右的创意说明，说明图像内容、艺术风格及生成思路。四、板书设计（课中）实践任务：人人都是艺术大师1.核心原理：计算机视觉+生成式AI→根据提示词生成图像2.操作流程：输入提示词→选择风格→调整参数→生成保存3.实训任务：基础生成→自定义生成→创意拓展4.关键要点：提示词精准、参数合理、大胆创意5.思政启示：创新思维、团队交流、审美提升五、课后反思（课后手动填写）1.学生对AI图像生成原理的理解是否清晰，能否熟练操作生成工具；2.学生能否编写精准的提示词，通过调整参数优化生成效果，创新思维是否得到培养；3.成果交流环节的效果如何，学生的审美能力与表达能力是否得到提升；4.后续改进措施：__________实践任务详情：•任务一：基础艺术风格生成（15分钟）。每组输入简单提示词（如“一朵红色的玫瑰，油画风格”“一只小猫，卡通风格”），选择对应的艺术风格，生成图像，记录提示词与生成效果，分析提示词对生成结果的影响。•任务二：自定义艺术生成（20分钟）。结合自身创意，编写详细提示词（如“中职校园场景，阳光明媚，水彩风格，细节丰富”），调整参数（色彩饱和度、细节程度），生成2张不同效果的艺术图像，对比参数调整对生成效果的影响。•任务三：创意拓展（5分钟）。尝试生成“AI+自身创意”的艺术图像（如“自己的卡通形象，背景是人工智能实验室”），记录生成过程中的问题与解决方法，培养创新能力。任务要求：1.认真编写提示词，确保描述清晰、准确，贴合艺术风格要求；2.规范操作AI生成工具，合理调整参数，优化生成效果；3.小组内交流创意，分享提示词编写技巧，培养协作与创新能力；4.完成任务后，填写实训任务单，总结生成技巧、参数调整方法及创意思路。常见问题与解决方法：1.生成图像不符合预期：优化提示词，增加细节描述（如颜色、场景、风格），调整艺术风格参数；2.生成速度慢：检查网络连接，简化提示词，降低图像分辨率；3.无法保存图像：使用截图工具保存，或更新工具版本。

2.4实践任务：AI收银员的火眼金睛（2课时）课题：实践任务：AI收银员的火眼金睛教学目标：1.知识目标：理解AI收银员的核心技术（图像识别、目标检测、价格识别），熟悉其工作流程；了解商品识别的核心逻辑，掌握商品识别工具的操作原理。2.技能目标：能使用AI商品识别工具（如百度AI商品识别、超市AI收银模拟系统），模拟AI收银员，完成商品识别、价格统计的操作；能规范填写实训任务单，分析识别误差原因。3.情感目标：结合职场场景，认识AI在零售行业的应用价值，提升场景化应用能力与问题解决能力，培养职业素养。4.思政目标：培养严谨、负责的职业态度，引导学生规范操作、如实记录，践行精益求精的工匠精神；了解AI在零售行业的岗位需求，树立正确的职业观，为后续岗位就业奠定基础。教学重、难点：重点：AI商品识别的操作流程，价格统计方法。难点：理解AI收银员的技术逻辑，解决商品识别误差的问题。教学方法：演示法、实训操作法、小组角色扮演法、点评法课时：2课时教学准备：多媒体课件、AI商品识别工具（如百度AI商品识别、超市AI收银模拟系统）、实训任务单、商品图片素材（如零食、饮料、日用品）、商品价格表。教学过程：一、课前准备与安全教育（课前）1.安全教育：引导学生规范使用AI商品识别工具，不随意上传无关图像，避免工具误判；模拟收银场景时，规范操作设备，不随意修改价格数据，培养严谨的职业习惯；保护实训素材，不随意删除、篡改商品图片与价格表。2.课前准备：学生提前预习图像识别、目标检测相关知识点，了解超市收银的基本流程；教师准备好实训任务单、商品素材与价格表，调试好识别工具，布置模拟收银场景。二、课中教学1.导入（5分钟）：播放超市AI收银视频，提问“AI收银员如何快速识别商品并统计价格？它的‘火眼金睛’背后是什么技术？”，引出本次实践任务，结合职场场景激发学生兴趣。2.原理讲解（10分钟）：简要说明AI收银员的核心技术——图像识别（识别商品种类）、目标检测（定位商品位置）、价格识别（关联商品价格），讲解其工作流程（识别—关联—统计）；结合我国零售行业AI应用的发展，让学生感受技术的实用价值。3.工具演示（15分钟）：演示AI商品识别工具的操作方法，重点讲解“上传商品图像—识别商品—关联价格—统计总价”的流程；强调商品摆放、图像清晰度对识别效果的影响，讲解误差处理的基本方法。4.学生实践（40分钟）：学生分组模拟AI收银员，完成实训任务，小组内分工扮演“收银员”和“顾客”，模拟超市收银场景；教师巡视指导，及时解决操作中的问题，引导学生分析识别误差原因，培养问题解决能力。5.点评与总结（15分钟）：点评各组实践情况，指出操作中的问题（如商品识别错误、价格统计失误），总结AI收银员的优势与局限；强调职业规范，培养学生严谨的职业态度。6.课堂小结（5分钟）：梳理任务要点，结合零售行业岗位，说明AI收银员对提升收银效率的作用，总结操作技巧与注意事项，为后续岗位就业奠定基础。三、作业布置（课中）结合本次实践，简要描述AI收银员的工作流程，分析其核心技术，列举1个AI在零售行业的其他应用场景（如AI商品推荐），撰写100字左右的实践总结。四、板书设计（课中）实践任务：AI收银员的火眼金睛1.核心技术：图像识别+目标检测+价格识别2.工作流程：上传图像→识别商品→关联价格→统计总价3.实训任务：基础识别→多商品统计→问题处理4.关键要点：商品清晰、操作规范、如实统计5.思政启示：职业严谨、精益求精、岗位适配五、课后反思（课后手动填写）1.学生对AI收银员的核心技术与工作流程理解是否清晰，能否熟练完成操作；2.学生能否分析商品识别误差的原因，提出合理的优化方法，问题解决能力是否得到提升；3.模拟职场场景的效果如何，学生的职业态度与职业素养是否得到培养；4.后续改进措施：__________实践任务详情：•任务一：基础商品识别（15分钟）。每组选择5种单一商品图片（如可乐、薯片、牙刷），使用AI商品识别工具，识别商品种类，关联商品价格（参考价格表），记录识别结果与价格，计算总价，对比实际总价与AI统计总价的差异。•任务二：多商品识别与统计（20分钟）。选择1张包含多种商品的图片（如超市购物篮场景），使用工具识别所有商品，关联价格，统计总价，模拟超市收银流程，完成“商品识别—价格统计—结算”的完整操作，记录识别误差案例（如相似商品误识）。•任务三：问题处理（5分钟）。模拟商品遮挡、模糊场景（如商品被遮挡一半、图像模糊），使用工具识别，分析识别误差原因，提出优化方法（如调整商品摆放、拍摄角度）。任务要求：1.严格按照操作流程，准确完成商品识别、价格关联、总价统计等操作；2.认真记录识别结果、价格统计情况及误差案例，分析错误原因；3.小组内分工扮演“收银员”和“顾客”，模拟收银场景，培养协作能力；4.完成任务后，填写实训任务单，总结操作技巧与注意事项。常见问题与解决方法：1.商品识别错误：调整商品图片角度，确保商品清晰、无遮挡，避免相似商品放在一起；2.价格关联错误：核对商品名称与价格表，手动修正关联错误；3.总价统计错误：检查识别的商品数量，确保无漏识、误识，重新统计总价。

2.5案例分析：冬奥雪花（1课时）课题：案例分析：冬奥雪花教学目标：1.知识目标：了解北京冬奥会“雪花”火炬台、雪花引导牌的AI技术应用，熟悉计算机视觉技术在大型活动中的应用场景；分析案例背后的核心技术（图像识别、目标检测、实时渲染），理解AI“观察”与“呈现”的协同逻辑。2.技能目标：能结合模块2所学知识，分析案例中的AI技术应用，提升技术应用分析能力；能完成案例分析表，总结技术应用价值。3.情感目标：感受AI技术在国家重大活动中的应用价值，激发对AI技术的学习兴趣与探究精神，培养民族自豪感。4.思政目标：感受中国人工智能技术的发展成就，培养民族自豪感与科技自信；理解AI技术与艺术、体育的融合价值，树立“科技强国”的理念，激发学习动力。教学重、难点：重点：分析案例中的计算机视觉技术应用，理解其核心价值。难点：理解AI技术与艺术、活动场景的融合逻辑，思考AI在大型活动中的应用潜力。教学方法：案例分析法、小组讨论法、讲授法、演示法课时：1课时教学准备：多媒体课件、北京冬奥会雪花相关视频（火炬台、引导牌）、案例图片、技术分析示意图。教学过程：一、课前准备与安全教育（课前）1.安全教育：引导学生规范使用多媒体设备，认真观看案例视频，不随意操作播放设备；不浏览与案例无关的网站，专注课堂学习，培养良好的学习习惯。2.课前准备：学生提前复习模块2计算机视觉核心知识点（图像识别、目标检测），了解北京冬奥会“雪花”相关场景的基本情况，带着疑问参与课堂。二、课中教学1.案例导入（5分钟）：播放北京冬奥会雪花火炬台点燃视频，提问“冬奥雪花火炬台、引导牌的动态效果，是如何实现的？AI技术在其中发挥了什么作用？”，引出本次案例，激发学生的民族自豪感。2.案例介绍（10分钟）：讲解北京冬奥会“雪花”相关场景的核心设计——雪花引导牌（每个引导牌对应一个国家/地区，可动态显示雪花图案）、雪花火炬台（由无数小雪花汇聚而成，实现动态渲染），说明AI技术在其中的核心作用，让学生直观感受场景的科技感与美感。3.技术分析（15分钟）：结合模块2计算机视觉知识，分析案例中的核心技术——图像识别（识别引导牌身份信息）、目标检测（跟踪雪花动态）、实时渲染（呈现雪花动态效果），说明技术之间的协同作用；结合我国AI技术的发展成就，强化学生的科技自信。4.小组讨论（15分钟）：围绕“AI技术在冬奥雪花场景中的价值是什么？”“AI技术还能在大型活动中发挥哪些作用？”展开讨论，每组派代表发言，教师引导学生深入思考，提升分析能力。5.总结升华（10分钟）：总结该案例的核心价值——AI技术与艺术、体育的融合，展现中国科技实力，