《人工神经网络与深度学习》教学设计-2026-2027学年苏科版（新教材）初中信息技术九年级全一册

《人工神经网络与深度学习》教学设计-2026-2027学年苏科版（新教材）初中信息技术九年级全一册一、学情分析经过探索2《预测与分类》学习，学生掌握机器学习、分类、预测基础概念，知晓无人驾驶智能车需要依靠算法完成识别与预判，但不明白算法底层如何实现特征提取、自主学习。九年级学生类比思维发展成熟，适合用“人脑神经元”仿生类比讲解神经网络结构；学生容易混淆人工神经网络与深度学习的从属关系，难以理解多层隐藏层对复杂路况识别的作用。学生能够接受简易分层模型模拟活动，但对权重、迭代训练等专业术语理解存在障碍，教学需规避复杂数学计算，全部依托无人驾驶图像识别案例具象化讲解，结合小组模拟活动降低认知难度，贴合初中信息科技课标“重应用、轻推导”要求。二、教材分析本课是第五单元核心原理课时，承接探索2预测与分类，解释分类、预测模型的底层运行载体，同时为单元最终智能车模型设计提供技术理论支撑。教材全文分为四大核心板块：1.仿生导入：对比人类大脑神经元，引出人工神经网络仿生设计思路，配套人脑、人工神经元结构对照图；2.基础结构讲解：三层基础神经网络（输入层、隐藏层、输出层），结合无人驾驶路况图像识别案例讲解每层功能；3.深度学习概念：多层隐藏网络即深度网络，对比单层网络，说明深度学习处理复杂路况、多特征图像的优势；4.项目衔接：无人驾驶智能车搭载深度学习网络，完成行人、车辆、路标多目标分类与轨迹预测，梳理完整技术链路。教材规避微积分、矩阵运算等高中以上知识，以仿生类比、分层图示、智能车案例为核心教学载体，要求学生掌握网络三层基础结构、深度学习定义，能说出神经网络在无人驾驶中的应用价值，落实四大核心素养。三、核心素养目标（一）信息意识1.感知人工神经网络、深度学习是当前主流人工智能底层技术，关注自动驾驶、图像识别等领域技术发展；2.认识到多层网络、海量数据共同支撑深度学习高精度识别，理解数据、算法协同价值。（二）计算思维掌握人工神经网络三层基础结构，能分层说明输入层、隐藏层、输出层在智能车识别任务中的作用；区分基础人工神经网络与深度学习的关系，理解“多层隐藏层”是深度学习核心特征；能抽象模拟神经网络信号传递、权重调整的简易流程，建立仿生计算模型思维。（三）数字化学习与创新通过小组模拟神经元传递活动，自主梳理神经网络工作逻辑；结合无人驾驶智能车项目，思考深度学习可优化车辆哪些识别、预测功能，形成简易创新设想。（四）信息社会责任客观认识深度学习模型存在识别偏差、算力消耗大等局限；理解自动驾驶算法研发需要自主技术创新，树立科技自立自强意识，理性看待AI技术利弊。四、教学重难点教学重点人工神经网络三层基础结构及各层级功能；深度学习定义：带有多层隐藏层的深度神经网络；神经网络在无人驾驶智能车分类、预测任务中的应用。教学难点理解隐藏层提取图像特征、权重调整自主学习的逻辑；理清基础神经网络与深度学习的从属关系，区分二者适用场景。五、教学过程复习导入：衔接上节课知识，引出神经网络教师活动：回顾探索2核心内容，开展问答复习

教师提问：上节课我们学习无人驾驶智能车依靠分类、预测识别路况，大家思考，普通固定规则程序，为什么无法精准识别形态各异的行人、电动车？

学生回答：行人高矮、穿着不同，固定规则无法覆盖全部特征。教师朗读教材开篇导入原文：“传统程序依靠人工编写固定判断规则，难以应对复杂多变的路面环境；人工智能模仿人类大脑思考方式，搭建人工神经网络，自主学习物体特征，完成复杂图像分类与轨迹预测，多层神经网络进一步发展为深度学习技术，是无人驾驶智能车的核心‘数字大脑’。”教师出示人脑神经元简易结构图，抛出核心设问：人类依靠大脑神经元处理视觉信息，计算机如何模拟这套系统？今天我们学习《人工神经网络与深度学习》，解开AI大脑的工作原理。设计意图：复习上节课预测分类知识，依托教材导入文本搭建新旧知识桥梁，用人脑仿生类比降低陌生概念门槛，快速聚焦本课核心，落实计算思维铺垫。新知探究一：研读教材图文，认识人工神经元与三层网络结构教材原文精读解析教师展示教材神经元对照图，逐句讲解教材正文：“生物神经元接收外界信号，通过突触传递、筛选信息；人工神经元是模拟生物神经元设计的基础单元，依靠权重区分特征重要程度。完整基础人工神经网络分为三层：输入层、隐藏层、输出层，三层依次传递数据，完成信息处理。”板书分层结构图（无人驾驶图像识别场景）：输入层：接收摄像头图像像素、距离传感器数据（原始路况信息）隐藏层：提取图像特征（轮廓、颜色、大小，区分行人、车辆特征）输出层：输出分类/预测结果（前方为行人、预判3秒后横穿道路）分层师生互动问答提问1：结合教材图示，输入层接收的是什么数据？对应智能车哪个硬件？学生：原始图像、距离数据，来自摄像头、雷达传感器。提问2：教材说明隐藏层是网络核心，它承担什么工作？学生：提取图片里物体的特征，筛选关键信息。教师补充案例：智能车拍摄行人图片，输入层读取全部像素，隐藏层筛选“人形轮廓、头部特征”等高权重关键特征，忽略路面无关色块。提问3：输出层最终输出什么结果？和上节课哪种任务对应？学生：输出物体类别、运动趋势，对应分类、预测任务。小组模拟活动：简易神经元信号传递每组分发特征卡片、权重贴纸，3名学生代表输入层、2名代表隐藏层、1名代表输出层；输入层传递路况特征，隐藏层用贴纸数量标记权重高低，筛选关键特征传递给输出层，输出分类结果。教师巡场提问：为什么人形轮廓贴纸更多？引导学生理解权重代表特征重要性。设计意图：完整拆解教材三层网络原文与配套图示，阶梯式问答拆解每层功能，搭配具象模拟活动，把抽象权重、特征提取转化为学生可操作的实践，攻克“隐藏层作用”难点。新知探究二：深挖教材内容，区分基础网络与深度学习教材核心段落讲解教师朗读教材深度学习板块原文：“仅包含一层隐藏层的网络为基础人工神经网络，只能处理简单、特征单一的数据；当网络增加多层隐藏层，形成多层级特征提取结构，即为深度神经网络，对应的技术称为深度学习。深度学习可以逐层提取复杂特征，适配无人驾驶中多变、多干扰的路面图像识别任务。”出示对比表格，板书展示：网络类型隐藏层数量特征提取能力无人驾驶适用场景基础人工神经网络1层简单单一特征路标、简单障碍物识别深度学习（深度网络）多层多层复杂特征行人、非机动车、复杂路况预判递进式师生问答提问1：单层隐藏网络和多层深度网络最大区别是什么？学生：隐藏层层数不同，深度网络拥有多层隐藏层。提问2：教材提到深度学习逐层提取特征，大家思考多层提取有什么优势？以识别骑车行人为例。学生小组讨论作答：第一层提取轮廓，第二层提取头盔、自行车特征，多层叠加可以精准区分骑车人和普通行人。提问3：为什么无人驾驶智能车必须搭载深度学习网络，不用单层基础网络？学生：道路场景复杂，行人、车辆形态多变，单层网络识别准确率不足，多层深度学习能识别复杂特征，保障行车安全。教师总结教材核心结论：深度学习是人工神经网络的进阶形态，多层隐藏层是其核心标志，是当前自动驾驶、图像识别主流底层技术。设计意图：依托教材定义搭建对比表格，案例问答区分两种网络适用边界，清晰梳理二者从属关系，解决“神经网络与深度学习概念混淆”教学难点。新知探究三：对接单元项目，梳理智能车深度学习完整链路教师展示教材单元项目整合流程图，完整讲解原文配套流程：

雷达、摄像头采集路况原始数据→输入层接收数据→多层隐藏层逐层提取图像特征→输出层完成物体分类、轨迹预测→控制器调整车辆行驶状态。分层互动提问串联项目流程：提问1：采集到的路况数据首先进入神经网络哪一层？学生：输入层。提问2：识别前方行人依靠深度学习哪一部分完成特征分析？学生：多层隐藏层逐层提取人形特征。提问3：输出层给出行人分类、横穿马路预测结果后，智能车会执行什么操作？学生：自动减速、刹车避让。教师拓展提问：结合上节课知识，分类、预测任务的底层运行载体是什么？

学生：人工神经网络，高精度识别依靠深度学习网络。教师补充教材拓展内容：市面上商用无人驾驶车辆全部搭载深度学习模型，可同时识别数十种路面物体，实时预判多目标运动轨迹，大幅提升行驶安全性。设计意图：打通本课与单元项目、上节课知识的内在逻辑，依托教材项目流程图，问答串联完整技术链路，让学生理解理论知识如何落地无人驾驶智能车设计，培养系统计算思维。课堂探究任务小组合作完成教材配套探究思考题：画出三层基础人工神经网络结构，并标注无人驾驶场景下每层输入、输出内容；举例说明深度学习相比单层神经网络，在智能车识别任务中的两点优势；设想如果隐藏层全部删除，智能车还能否完成障碍物分类？说明理由。小组完成后上台展示绘图与作答内容，教师结合教材知识点点评纠错，梳理共性误区。设计意图：以教材探究题为依托，绘图、简答结合，巩固三层网络结构、深度学习核心知识点，锻炼学生数字化探究与表达能力。课堂小结师生共同梳理教材核心知识点：人工神经网络仿生人类大脑神经元，基础结构分为输入层、隐藏层、输出层；隐藏层负责提取数据特征，权重代表特征重要程度；多层隐藏层网络称为深度神经网络，对应深度学习技术，适配复杂路况识别；深度学习是无人驾驶智能车分类、预测功能的底层支撑技术。六、结语板块本节课我们跟随教材完整学习了人工神经网络仿生结构与深度学习核心原理，看懂AI“数字大脑”分层工作逻辑，理清深度学习如何支撑无人驾驶智能车完成复杂路况识别与轨迹预判。从单层简易网络到多层深度学习，人工智能依靠多层特征