5.3 深蓝：成就巅峰说课稿-2025-2026学年小学信息技术（信息科技）小学版（2024）人工智能通识（清华大学版）

5.3深蓝：成就巅峰说课稿-2025-2026学年小学信息技术（信息科技）小学版（2024）人工智能通识（清华大学版）教学内容分析1.本节课的主要教学内容。教材为清华大学版小学信息技术（信息科技）小学版（2024）人工智能通识第五章第3节，内容包括深蓝超级计算机的基本概念、国际象棋对弈中的决策过程（如棋局分析、策略选择），以及其在人工智能发展中的里程碑意义（首次战胜人类国际象棋冠军）。

2.教学内容与学生已有知识的联系。学生已初步了解人工智能的定义及简单应用（如智能音箱、语音识别），深蓝案例作为人工智能决策能力的具体体现，帮助学生将抽象的“智能”概念与实际应用场景结合，深化对人工智能技术特点（如计算能力、策略优化）的理解，建立从基础认知到深度应用的逻辑衔接。核心素养目标二、核心素养目标通过深蓝超级计算机与国际象棋对弈案例，培养学生对人工智能决策过程的信息意识，提升分析智能技术特点的计算思维；感受人工智能发展的里程碑意义，激发探索智能技术的创新意识；初步认识人工智能技术的社会影响，形成负责任使用信息技术的责任意识。教学难点与重点1.教学重点，①深蓝超级计算机的基本概念及其在国际象棋对弈中的核心功能（如海量棋局计算、策略优化）；②深蓝战胜人类国际象棋冠军卡斯帕罗夫的历史意义，对人工智能发展的里程碑式推动作用。

2.教学难点，①理解深蓝“决策过程”的抽象逻辑（如如何通过计算分析棋局、评估走棋优势）；②区分深蓝作为早期人工智能与当前AI技术的差异（如专用系统与通用智能的区别）；③引导学生结合深蓝案例，初步认识人工智能技术突破与社会发展的关联。教学资源软硬件资源：多媒体教室设备、平板电脑、国际象棋APP、简易棋盘棋子

课程平台：国家中小学智慧教育平台（人工智能模块）

信息化资源：深蓝对弈纪录片片段、人工智能发展时间轴图文卡、棋局分析动态演示课件

教学手段：小组合作探究、棋局模拟推演、课堂即时反馈系统教学过程（一）情境导入：引发思考，激发兴趣（5分钟）

师：同学们，你们喜欢下国际象棋吗？或者玩过类似需要动脑筋的策略游戏吗？今天老师带来一个特别的“棋手”——它不是人类，却战胜了世界国际象棋冠军！大家猜猜它是谁？（停顿，学生猜测）对，就是深蓝超级计算机！1997年，深蓝和卡斯帕罗夫的“人机大战”震惊世界。今天我们就一起走进5.3节《深蓝：成就巅峰》，看看这台“钢铁棋手”是如何创造奇迹的，它又为人工智能发展带来了什么。

（二）新知探究：深蓝的“秘密武器”（15分钟）

师：首先，让我们认识深蓝。请大家看大屏幕（展示深蓝外观图），深蓝是IBM公司研发的超级计算机，重1.4吨，有32个处理器，每秒能计算2亿步棋！这就是它的第一个秘密武器——强大的计算能力。那它是如何下棋的呢？我们通过一段纪录片片段来看（播放深蓝对弈片段）。

师：同学们注意看，深蓝每走一步棋前，屏幕上快速闪过很多棋局，这就是它在分析。国际象棋有10^50种可能的走法，人类不可能全部记住，但深蓝可以！它通过“暴力计算”——把所有可能的走法都算一遍，再选择最好的一条。比如卡斯帕罗夫走了一步“马踏车”，深蓝会在0.03秒内计算出应对方案，甚至能预判后面几步棋。这就是它的第二个秘密武器：海量计算加策略优化。

师：深蓝战胜卡斯帕罗夫有什么意义呢？请大家看时间轴图文卡（展示人工智能发展时间轴）：1956年人工智能诞生，但几十年里进展缓慢，直到1997年深蓝获胜，才让世界真正看到人工智能的潜力！它就像一座里程碑，证明机器可以在复杂决策领域超越人类，为后来的AlphaGo、ChatGPT等AI技术奠定了基础。

（三）合作实践：模拟“深蓝决策”（20分钟）

师：现在让我们当一次“小小深蓝”！每组发一个简易棋盘和棋子，还有任务卡（任务卡内容：给定一个棋局，分析3种可能的走法，评估每种走法的优缺点）。小组合作完成，5分钟后分享。

（学生分组活动，教师巡视指导）

师：第一组，你们分析得怎么样？生：我们给的局面是“兵吃马”，深蓝可能会选择“吃马”，因为得子；但也会考虑“王车易位”保护国王，两种方案都计算了。师：很好！深蓝就是这样，不会只看眼前利益，而是综合评估。第二组呢？生：我们发现深蓝的决策很“理性”，不会像人类有时会犯错，它只选最优解。师：没错，这就是机器决策的特点——基于数据和逻辑，没有情绪干扰。

师：现在请大家用国际象棋APP（展示APP界面），尝试和简单AI下棋，感受人类决策和机器决策的不同。你走一步时，APP会提示“最佳走法”，这就是深蓝的简化版！玩完后说说：你觉得人类和机器下棋，谁的优势更大？为什么？

（学生操作APP，讨论后分享）

生：机器快，不会累；人类有经验，会“计谋”。师：总结得好！深蓝的优势是“算得快、算得多”，人类的优势是“经验、直觉”。现在的人工智能，比如AlphaGo，就是把两者结合——既有机器的计算力，又学习了人类棋手的经验，所以更厉害了！

（四）总结提升：深蓝的启示（10分钟）

师：通过今天的学习，我们知道深蓝的核心是“计算能力+策略优化”，它的胜利是人工智能发展的重要里程碑。那深蓝案例对我们理解人工智能有什么启示呢？请大家小组讨论，用一句话总结。

（学生讨论后分享）

生：人工智能可以帮助人类解决复杂问题。生：技术发展很快，我们要学习新知识。师：同学们说得都很对！深蓝告诉我们，人工智能不是“取代”人类，而是“辅助”人类——它帮我们做重复、复杂的计算，人类则发挥创造力，让技术更好地服务社会。

师：现在请大家看黑板（板书：深蓝→计算能力→策略优化→里程碑意义），谁能看着板书复述本节课的重点？生：深蓝是超级计算机，靠强大计算和策略优化战胜人类冠军，是AI发展的里程碑。师：完全正确！这就是我们今天学习的核心内容。

（五）拓展延伸：负责任地拥抱AI（5分钟）

师：深蓝之后，人工智能越来越强大，比如智能音箱能聊天，自动驾驶能开车。但AI也会带来挑战，比如有人担心“机器取代人类”。作为未来的建设者，我们应该如何面对AI呢？请大家课后完成一个小任务：采访家人或朋友，了解他们生活中用到的AI，说说它的好处和可能的问题，下节课分享。

师：今天的课就到这里，希望大家记住深蓝的故事——它不仅是技术的胜利，更是人类智慧的结晶！下课！教师随笔拓展与延伸1.拓展阅读材料

①《深蓝超级计算机技术手册》节选：介绍深蓝的硬件架构（32个处理器、每秒2亿步计算能力）和国际象棋专用算法"暴力搜索法"的工作原理，结合教材中"决策过程"内容深化对机器计算逻辑的理解。

②《人工智能发展里程碑》图文卡：收录1997年深蓝战胜卡斯帕罗夫至2023年ChatGPT发布的重大事件时间轴，标注AlphaGo、DeepMind等技术突破点，呼应教材"里程碑意义"知识点。

③《人机对弈中的策略分析》案例集：对比深蓝与人类棋手的决策差异，如卡斯帕罗夫的直觉判断与深蓝的穷举计算，帮助学生理解教材中"机器决策特点"相关内容。

2.课后自主探究任务

①深蓝技术解密

-任务：用简易棋盘模拟深蓝决策过程。给定残局（如"王车易位+后翼兵推进"），记录3种走法及其评估结果，对比教材中的"策略优化"案例。

-要求：用表格形式呈现走法、计算步骤、优势分析，下节课小组展示。

②人工智能影响调研

-任务：采访家人使用AI产品的经历（如导航软件推荐路线、智能音箱回答问题），记录"机器决策"与"人类判断"的差异。

-要求：整理成300字报告，重点分析"技术如何改变生活"，关联教材"社会影响"知识点。

③未来AI设计挑战

-任务：设计一个解决校园问题的AI应用（如"课间活动推荐系统"）。需说明：①核心功能②所需计算能力③可能的优势与局限。

-要求：绘制简易流程图，体现教材中"人工智能技术特点"的应用逻辑。

④深蓝与AlphaGo对比研究

-任务：查阅资料（教材P.45-46相关内容），比较深蓝（国际象棋）与AlphaGo（围棋）的技术差异：①算法类型②计算规模③学习方式。

-要求：制作对比卡片，突出"专用系统"与"深度学习"的技术演进，呼应教材"AI发展"章节。

⑤负责任使用AI倡议

-任务：结合教材"责任意识"核心素养，制定《班级AI使用公约》。需包含：①合理使用AI工具的建议②保护个人数据的措施③人机协作的伦理准则。

-要求：全班投票选出3条核心条款，张贴在教室信息角。

>所有探究任务需在下一节课前完成，教师将选取优秀成果在"人工智能成果展示墙"长期陈列，持续强化教材"技术与社会"关联性认知。教师随笔课后作业1.简答题：深蓝超级计算机的核心优势是什么？请结合教材内容回答。

答案：深蓝的核心优势在于强大的计算能力（32个处理器，每秒2亿步棋）和专用算法（暴力搜索法+策略优化），能分析海量棋局并选择最优解。

2.案例分析题：教材中提到深蓝每步棋需计算10^50种可能，这与人类棋手卡斯帕罗夫的决策方式有何不同？请举例说明。

答案：人类依赖经验和直觉（如预判对手心理），深蓝则通过穷举所有走法评估优劣（如“马踏车”后立即计算3步内的最优应对）。

3.论述题：为什么说深蓝的胜利是人工智能发展的里程碑？请结合教材P.32内容回答。

答案：首次证明机器在复杂决策领域超越人类冠军，打破“AI仅能处理简单任务”的认知，推动深度学习、强化算法等技术研发。

4.应用设计题：若设计一个“校园图书推荐AI”，需借鉴深蓝的哪些技术特点？请说明功能实现逻辑。

答案：借鉴计算能力（快速分析学生借阅记录）和策略优化（结合兴趣标签与热门数据生成个性化书单）。

5.实践探究题：采访家人使用AI产品（如导航）的经历，记录“机器决策”与“人类判断”的差异，并分析其合理性。

答案示例：导航推荐路线时，机器考虑实时路况（计算最优），人类可能因熟悉小路选择更省时路径（经验判断），两者结合更高效。教学反思与总结教学反思中，情境导入环节通过人机大战故事成功点燃了学生兴趣，但深蓝技术原理的讲解偏抽象，部分学生对“暴力搜索法”理解吃力。下次可增加实物模型演示或简化计算案例，比如用“数步数”类比棋局分析。合作实践时