高中信息科技必修一教学设计：《走近人工智能（二）：智能启航·人机共行的时代必修课》

高中信息科技必修一教学设计：《走近人工智能（二）：智能启航·人机共行的时代必修课》

一、课题：走近人工智能（二）：智能启航·人机共行的时代必修课二、课时安排：1课时（45分钟）三、【重要】【核心素养】教学目标（一）【核心素养】（人工智能意识）能够识别和分析身边的人工智能应用场景，理解人工智能在社会生产与生活中的重要作用，形成主动关注智能技术发展的意识。（二）【核心素养】（计算思维）通过对人工智能发展历程、核心技术及应用逻辑的分析，能够用系统化、层次化的思维方式理解人工智能工作原理，初步掌握拆解复杂智能问题的能力。（三）【核心素养】（数字化学习与创新）能够利用数字化资源和工具开展人工智能相关学习与探究，体验前沿人工智能技术的应用过程，培养数字化学习环境中的自主学习和协作创新能力。（四）【核心素养】（信息社会责任）能够理解人工智能应用中的伦理规范与安全风险，树立智能向善的价值观念，形成在新形势下合理使用人工智能技术的责任担当。四、【重要】教学重点与难点【重点】人工智能在学生身边的应用形式及其背后的基本原理认知；人工智能的典型应用领域；人工智能带来的伦理挑战与安全防范意识。【难点】【易错点】让学生从日常生活中“看见”人工智能，而不是将人工智能神秘化；正确认识人工智能与人的协作关系，避免将人工智能工具绝对化或妖魔化。五、【重要】教学方法与手段（一）教学方法：项目驱动教学法、情境教学法、问题导向教学法、小组合作探究法相结合。（二）教学手段：多媒体课件、人工智能大模型演示（如通义千问、DeepSeek等教学演示版本）、组内展示板、智慧教学平台互动。（三）【跨学科链接】本课涉及与技术史、经济学、法学、社会学、心理学等相关学科内容的自然融合，培养跨学科思维方式。六、教学准备（一）教师准备：制作教学课件PPT及配套微视频，准备人工智能大模型演示环境，设计课堂教学任务单，查询并准备2026年前后人工智能领域的典型应用和最新动态案例；收集人工智能教育政策文件及人工智能立法动态等相关材料。（二）学生准备：预习教材“人工智能初步”相关内容，搜集身边至少3个人工智能应用的真实案例并用简要文字或图片记录下来；思考人工智能给自己的生活带来了哪些变化。七、教学过程（一）导课环节——【热点】人工智能就在我身边教师活动：通过一段2026年人工智能前沿技术与普通人生活的混剪微视频导入新课。视频中展示的内容包括：智能家居语音控制灯光与家电、智能推荐系统精准推送新闻资讯、AI医疗辅助诊断系统辅助医生进行疾病筛查、大模型智能客服实时回答客户问题、具身智能人形机器人在工业生产线上与人类协作。【基础】重点引导学生关注这些人工智能应用与普通人日常生活的紧密联系，激发学生的学习兴趣。学生活动：观看视频后，对照自己课前搜集的人工智能应用案例，以小组为单位进行1分钟快速分享，介绍一个自己认为最具代表性或最令人惊叹的人工智能应用。设计意图：通过真实、鲜活的人工智能应用案例导入，唤起学生对人工智能的感性认识，拉近看似高深的人工智能技术与日常生活的距离，为后续理性认识人工智能奠定基础。（二）新授环节1.【基础】人工智能核心概念辨析——定义人工智能（1）【重要】教师引导：什么是人工智能？请学生用自己的语言尝试回答。教师结合学生回答进行梳理和补充，呈现符合学科规范的概念界定：人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能通过对人类思维、学习、推理、判断等智能活动的模拟，辅助甚至超越人类在某些特定领域的工作能力，但人工智能的本质是“人工”的而非“自主”的，其智能来自人类的程序设计、数据喂养与算法训练。（2）类比理解：用一个形象的比喻帮助学生加深理解——将人工智能比作“人类的智能分身”。人类通过赋予机器感知、学习、推理和决策的能力，让机器可以在特定领域中替人类完成大量工作，但人工智能没有情感、没有自主意识、没有真正的创造力，其一切行为都建立在人类预设的规则和数据基础之上。（【跨学科链接】从认知心理学角度看，人工智能对“智能”的模拟涉及感知、注意、记忆、思维、语言等认知过程，学生可以比较机器智能与人类智能之间的异同，思考什么是人类智能中不可替代的独特价值。）2.【基础】人工智能发展简要历程——从梦想走向现实（1）起步期：20世纪50年代，图灵测试的提出为人工智能确立了最初的检验标准；1956年达特茅斯会议正式确立了“人工智能”这一学科名称。早期人工智能主要围绕逻辑推理、问题求解等符号主义方向发展。（2）发展期：经历了两轮“AI寒冬”后，20世纪80年代的专家系统使人工智能再度受到关注，但受限于知识获取的“瓶颈”，依然未能实现大规模应用突破。（3）爆发期：进入21世纪，随着计算能力的指数级提升、互联网催生的海量数据积累和机器学习尤其是深度学习算法的突破，人工智能进入前所未有的春天。AlphaGo战胜人类围棋冠军李世石成为标志性事件，向世界宣告了人工智能在特定领域的巨大潜力。（4）普适期：以OpenAI的ChatGPT于2022年底发布为标志，生成式人工智能开始走进千家万户，各类人工智能大模型迅速普及。截至2026年，中国人工智能产业正从概念验证阶段跨入规模化应用关键窗口期，【拓展延伸】具身智能、世界模型、多智能体系统等前沿方向正加速发展，人工智能正从“对话或生成文本的工具”向能理解复杂指令、协同工作甚至操控物理设备的智能体迈进。（5）【高频考点】以时间轴的形式引导学生回顾人工智能发展的关键节点：图灵测试提出（1950年）→达特茅斯会议召开（1956年）→深蓝战胜卡斯帕罗夫（1997年）→ImageNet挑战赛开启深度学习热潮（2012年）→AlphaGo战胜李世石（2016年）→ChatGPT发布（2022年）→人工智能技术全面融入社会各领域（2026年前后）。3.【热点】人工智能的核心技术原理——机器学习初探（1）教师讲解：人工智能的工作原理可以从数据、算法、算力“三大支柱”来理解。数据是人工智能的燃料，用于训练模型；算法是人工智能的大脑，负责从数据中发现规律；算力是人工智能的动力，为训练和运行模型提供计算支撑。（2）重点讲解【基础】机器学习：机器学习是当前人工智能最核心的技术分支，其基本思想是不通过显式编程来告诉计算机每一步应该做什么，而是让计算机通过大量示例来“学习”规律。机器学习通常分为监督学习（根据带标签的数据进行学习，如根据已标注是否患病的数据训练疾病诊断模型）、无监督学习（从未标注的数据中发现结构，如根据用户购买记录进行群体划分）和强化学习（通过与环境的交互和奖励反馈来学习策略，如AlphaGo的自我对弈训练）。（3）【拓展延伸】用生活中的例子解释机器学习：教会一个人识别苹果的过程就是机器学习类比的最好例子。不直接告诉这个人苹果的所有特征，而是给这个人看大量苹果的图片，让这个人自己总结出苹果的共同特征——红色的皮、圆形的轮廓、带梗的结构等。机器学习的原理与此如出一辙，只是机器是通过数学运算来完成这一归纳总结的过程。（4）【思维方法】数据、特征、模型、预测——看机器学习工作流水线：第一步是数据收集，获取大量相关示例；第二步是特征提取，找出数据中具有代表性的属性信息；第三步是模型训练，让算法从数据中学习规律，形成预测模型；第四步是模型评估与预测，用新数据测试模型效果，并应用于未知数据的预测分析。（5）【跨学科链接】简单介绍人工神经网络的基本思想——受到人类大脑神经元结构的启发，人工神经网络通过大量节点（神经元）和连接（突触）来模拟信息的处理与传递过程，深度学习正是通过构建多层神经网络来处理更加复杂的任务，如语音识别、图像分类和自然语言处理。4.【高频考点】人工智能的典型应用领域——人工智能正在改变世界（1）智能感知领域：计算机视觉让计算机能够“看见”并理解图像和视频，智能安防系统中的人脸识别、医疗影像中的肿瘤检测、自动驾驶中的路况感知都是这一领域的典型应用。（2）自然语言处理：让计算机能够理解和生成人类语言，如智能客服、机器翻译、文本摘要、情感分析等。以DeepSeek为代表的大语言模型在这一领域取得了突破性进展。（3）智能决策与规划：在特定领域辅助或替代人类进行复杂决策，如金融风控系统中的信贷评估、智慧物流中的最优路径规划、电网调度中的负荷预测等。（4）生成式人工智能应用：生成文本、图像、音频、视频乃至三维模型。教育领域，生成式人工智能被合理融入教学全过程，教师可用人工智能辅助备课、批改、学情分析，学生可用人工智能做学习助手辅助查资料、整理笔记、开展模拟实验。（5）【拓展延伸】具身智能与人形机器人：2026年被视为具身智能规模化应用元年和人形机器人量产元年。具身智能正加速从“实验室原型”向“全产业链量产”实现质变，率先落地汽车总装、3C电子精密装配等工业场景，物流仓储、家庭与康养场景也将逐步推广应用。多智能体系统正成为突破单体智能天花板的关键基础设施，在科研攻关、工业自动化等复杂工作流中发挥重要作用。（6）分小组活动：请学生结合课前搜集的资料和自己对人工智能的理解，每小组选择一个感兴趣的行业（如医疗、交通、教育、农业、艺术创作等），讨论人工智能在该行业的典型应用、带来的便利以及可能引发的问题，准备2分钟发言。5.【热点】【易错点】人工智能的法律规范与伦理约束——智能向善的制度保障（1）【重要】引入我国人工智能领域最新立法动态。2026年，国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部、公安部、市场监管总局联合公布《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》，自2026年7月15日起施行。该《办法》践行“以人为本、智能向善”的理念，明确了拟人化互动服务的促进措施，规定了不得从事生成危害国家安全、损害用户身心健康、诱导情感依赖、侵犯个人信息等六类禁止活动。（2）习近平总书记强调要把握人工智能发展趋势和规律，加紧制定完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则，构建技术监测、风险预警、应急响应体系，确保人工智能安全、可靠、可控。2026年，人工智能领域立法受到全社会高度关注，加快推进人工智能法草案起草工作，旨在规范技术创新应用，防范技术滥用风险。（3）【易错点】讨论生成式人工智能使用边界问题。在教育教学领域中，需要警惕学生对生成式人工智能的过度依赖，防止“认知外包”削弱独立思考能力。教师在教学中需把握好“用”与“学”的边界，确保技术辅助而非替代深度学习。课标修订中要求学生在使用生成式人工智能时必须掌握应用技巧和生成结果判断的方法，知道人工智能的优势和潜在风险。（4）【重要】探讨人工智能伦理挑战：算法歧视与偏见问题——如果训练数据存在偏袒，算法就会学习并放大这种偏见，给某些群体带来不公平的待遇；数据隐私与安全保护——人工智能系统大量收集和分析个人信息，如何平衡技术创新与隐私保护成为重要议题；责任归属困境——当人工智能系统出现错误造成损害时，责任应归属于开发者、部署者还是使用者；职业替代焦虑——人工智能影响就业市场结构，需要积极调整知识和技能结构，适应人机协作的新型工作模式；人机边界模糊风险——严防人工智能系统可能导致的情感依赖、人际交往异化等问题。（5）学生讨论与思考：学生结合《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》中的规定，分组讨论作为人工智能的使用者和可能的设计者，应该遵守哪些伦理原则。引导学生归纳出“科技向善”“辅助而非替代”“尊重隐私”“公平公正”“人机合一但人机有别”等核心伦理底线。（6）【思维方法】科技向善与安全可控的平衡法则——教师在总结阶段强调我国人工智能治理坚持“发展”与“安全”并重的基本原则，既要鼓励技术创新和产业发展，也要建立规范有序的监管体系，让人工智能更好地服务于国家发展和人民美好生活。6.【基础】如何看待人工智能——超越人工智能的思维能力（1）讨论人工智能的优势和局限性。优势包括：处理海量数据高效快速、在特定领域表现超强、不疲劳不出错（按设计运行）、能够7×24小时持续工作。局限性包括：没有真正的理解能力和情感体验、缺乏常识推理和创造能力、可解释性差（算法黑箱）、依赖高质量数据、存在被恶意利用的风险。（2）【重要】引入超越人工智能思维的教育理念。相关专家明确提出，要鼓励学生学会“超越人工智能的思维能力”。在学习中使用人工智能时，应当“做之前有所思，做之后把人工智能做的路径走一遍前后都比它走得多”。这要求学生在依赖人工智能前先独立思考和探索，在使用人工智能后还要深入理解人工智能提供的答案和路径，用自己的思维去审视、批判和深化人工智能的输出，在这一过程中实现能力的真正提升。（3）讨论人机协作的未来前景。人工智能不是要替代人类、而是要与人类形成互补协作的新型智能生态。人类无法与人工智能比拼速度、精度和耐力，但人类在情感沟通、艺术创造、价值判断、道德推理、跨领域联想等方面拥有不可替代的优势。人机协作的黄金时代才刚刚开启，能够善于利用人工智能工具并保持人类独特优势的人才，将是智能时代最有竞争力的人。（4）【拓展延伸】人工智能产业最新趋势与职业展望。根据2026年行业报告，人工智能竞争焦点已发生结构性转移，从单一的模型参数竞赛转向全栈系统的工程能力比拼，算力、数据、能源、芯片、应用生态共同构成竞争新版图。智能体即服务、具身智能、AIforScience等前沿方向成为未来发展的关键赛道。学生可从现在开始关注人工智能相关职业发展方向，如人工智能训练师、数据标注工程师、算法测试工程师、人工智能伦理顾问等新兴岗位。（三）巩固练习与分析环节1.教师出示3道课堂练习题，学生独立完成或小组讨论完成。（1）运用本节课所学知识，判断如下说法是否正确并说明理由：人工智能可以完全替代人类。答案：错误。人工智能在某些特定任务上表现出色，但缺乏人类的情感、意识和创造力。（2）假如你被邀请设计一款校园智能助手，请简要列出你认为最重要的3条人工智能助手的伦理规则。答案示例：保护用户隐私、不替代人类基本学习过程、提供正确答案并标注不确定信息。（3）分析以下案例中使用了哪些人工智能技术：学校图书馆通过摄像头识别借书学生身份，根据学生历史借阅记录自动推荐可能感兴趣的书籍。答案要点：计算机视觉人脸识别技术、基于数据挖掘与推荐算法的个性化推荐系统。2.【思维方法】人工智能决策的伦理思考任务：教师创设情境——某医院引入人工智能诊断系统辅助医生进行疾病筛查，人工智能系统识别准确率99%，但在罕见病例上存在系统性偏差，针对弱势群体出现漏诊风险更高的情况。如果你是医院伦理委员会成员，你会建议如何使用这一人工智能系统？为什么？3.课堂练习完成后，每组选派代表汇报答案或分享观点，教师给予针对性的点评和补充。设计意图：通过多样化练习，检验学生对人工智能基本概念、应用场景和技术原理的理解程度，培养学生在真实情境中运用相关知识分析问题和作出伦理判断的能力。（四）小结与提升环节教师引导学生对本节课所学内容进行系统回顾与归纳总结，形成本节课人工智能基础知识的整体框架。（1）基础知识的回顾总结：人工智能的定义与本质——模拟和延伸人类智能；人工智能发展历程——从图灵测试到生成式人工智能；核心技术原理——数据、算法、算力三大支柱，机器学习基本思路；主要应用领域——感知、理解、决策、生成四大方向；伦理与安全——智能向善、数据隐私、算法公平。（2）本节课核心素养达成情况回顾：人工智能意识——通过应用案例培养敏锐观察力；计算思维——通过技术原理解析建立系统分析能力；数字化学习与创新——激发利用人工智能工具学习与创新的内在动力；信息社会责任——在人工智能时代塑造科技与人文并重的社会担当。（3）引导学生进行学习反思：正确认识人工智能的本质，既不盲目崇拜也不把它妖魔化。人工智能只是人类智慧创造的强大工具，如何使用人工智能以及将人工智能引向何方，最终仍然掌握在人类手中。未来社会的智能素养将是人人必备的关键素养——不仅要学会使用人工智能工具，更要学会超越人工智能的独特思维能力。（五）作业布置（1）【基础】完成预习单中关于人工智能发展历程、核心技术原理和伦理问题的相关填空题与选择题。（2）【拓展延伸】以小组为单位完成一项微项目研究：选取一个人工智能应用领域或社会热点问题（如AI对特定职业的影响、AI在教育中的合理使用边界、AI辅助医疗中的伦理抉择等），撰写500字的分析报告或制作一页信息简报，下一节课分组汇报交流。（3）【预习任务】结合教师提供的预习任务单，初步预习《走近人工智能（三）》的相关内容。明确课前需要阅读的教材或参考资料，独立思考人工智能对未来社会可能产生哪些深刻影响。八、板书设计（一）标题：走近人工智能（二）：智能启航·人机共行的时代必修课（二）核心概念区：人工智能的定义——模拟、延伸和扩展人类智能。人工智能的三大技术支柱——数据、算法、算力。人工智能的技术核心——机器学习（从数据中学习规律）。人工智能发展时间轴——里程碑事件标注。人工智能应用版图——感知、理解、决策、生成。（三）伦理规范区：伦理底线——智能向善、辅助而非替代、尊重隐私、公平公正。法律规制——人工智能法草案和人工智能拟人化互动服务管理暂行办法要点。使用原则——做之前有所思，使用之后自己走一遍。（四）素养提升区：人工智能素养——人工智能意识、计算思维、数字化学习与创新、人工智能社会责任。人机协作观——人工智能无法替代人类的