人工基础智能实战 2

教学单元项目10：AI情绪侦探——洞察文字背后的喜怒哀乐周次10时数4授课班级23软件技术教学目的及要求：（需包括但不限于以下内容：）素质目标认知AI情绪识别在社会舆情、电商服务、心理健康等领域的深远价值；培养学生从数据出发洞察用户心理、分析情感价值的责任感；强化学生面向国产大模型场景的自主探索意识，关注数据安全与模型伦理。能力目标掌握情感分析与对话情绪识别的基本原理与流程；熟练使用百度AI平台进行文本情绪识别；能通过API接口调用完成自动情绪识别实验；能解释AI对文本情绪的判断依据并优化反馈策略。教学要求能正确区分情感分类方法（词典法、ML、DL）；能独立进行文本输入与结果解读；能基于机器分析结果提出合理化优化建议。教学重点：语文本情绪识别的原理、标签体系与平台实操教学难点：复杂语境（如讽刺、双关）下情绪识别的模型适配与误判分析实验仪器及教具：电脑、网络连接、百度AI账号、测试文案（电商评论、客服话术、社交发言）教学过程备注课前准备（20分钟）任务：理论导学+平台准备注册并登录百度智能云；阅读“情感分析三大方法简介”；收集3条不同情绪倾向的文本用于实验；可考核点：注册截图+知识导图提交课中活动（120分钟）阶段1：知识导入与思政引导（30分钟）内容：情感分析定义与发展历程；核心模型简介：LSTM、CNN、BERT；情绪在社会治理与服务质量中的价值；思政引导：国产模型文心、DeepSeek从模仿到规则输出；可考核点：提问互动+模型结构简画阶段2：实践一：情绪解码实验室（45分钟）操作任务：访问百度AI→语义理解→情感倾向分析；分别输入3段情绪不同的文本（积极、中性、负向）；记录输出标签（情绪类别+概率值）；与学生个人判断进行对比分析；可考核点：结果记录完整性+合理解释差异阶段3：实践二：多场景对话情绪识别（45分钟）操作步骤：登录平台→对话情绪识别→体验通用/客服/闲聊等场景；输入典型话术，如：“服务真慢！”“挺喜欢这个颜色”等；获取一级+二级情绪标签及机器推荐回复；模拟“情绪缓解策略”重写回复；可考核点：是否能正确匹配场景、是否能设计人性化回复策略三、课后任务（20分钟）任务：AI情绪干预师实训小结内容：对比模型与人类判断的一致性与偏差；分析API应用价值与不足；提出1个情绪识别技术应用场景（如心理测评/客服智能分流）；提交方式：图文报告或思维导图（300字+）课后作业：完成：情感倾向识别截图3组；对话识别场景操作结果；应用小结报告1份；提交方式：平台或微信群，截止时间：课程后48小时内（以下内容为选填，供线上课程及线上线下混合式课程填报）教学资源列表与访问路径备注/teacher/directaccess/courseIndex?courseId=CEBB1314-F502-47D9-9822-F2FFC17A35EA&id=8DADFDAE-D253-4619-95D5-A6192658BFCA&noLoginUserId=u3nqaforb5hjbn8jgak2ag&noLoginSchoolId=gph-aewnly1ehnirgnnxug在线教学过程（学生自主学习指引）平台：职教MOOC平台平台任务路径：百度AI→语义理解→情绪识别/情感分析；自主任务：尝试输入自编讽刺或双关文本，测试模型判断偏差；分析何种文本更易被“误判”，并提出改进提示语策略在线辅导与答疑安排答疑平台：智慧职教云平台每周辅导时间：周二晚上8:00-9:00辅导形式：模型误判解析、接口报错处理、情绪标签体系讲解线上作业：包含：API调试界面截图（1张积极、1