《人工智能依赖的数据》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

《人工智能依赖的数据》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、学情分析本节课授课对象为九年级学生，学生经过七、八年级信息科技课程学习，已经掌握互联网、物联网基础概念，能够理解数据采集、存储、传输基础流程，日常频繁接触智能推荐、人脸识别、人机对弈等AI产品，具备直观的生活体验。九年级学生抽象逻辑思维趋于成熟，具备案例分析、表格归纳、小组探究能力，但存在明显认知短板：一是仅知晓AI能完成智能任务，无法理解数据是AI学习的核心原料；二是混淆“普通数据”与"AI训练专用数据集”，不清楚数据规模、质量、多样性对AI效果的影响；三是对人机对弈（AlphaG）背后海量棋谱数据的支撑作用认知空白；四是缺乏数据伦理、隐私保护意识，容易默认数据可以无限制采集使用。同时九年级学生具备较强辩证思考能力，适合依托单元主线“人机对弈发展”开展案例深挖，结合教材文本对比不同数据集训练效果，通过师生问答、图表拆解、正反案例辨析搭建知识体系，同步落实数据安全与数字伦理教育，贴合项目式探究学习要求。二、教材分析本课是新教材苏科版初中信息科技九年级全一册第二单元《人工智能的技术基础——探究人机对弈的发展》第一课时探索1，是单元三大技术基础的开篇奠基课，承接单元项目总任务，为下一课《人工智能依赖的算法》、后续算力、AI模型训练、人工智能伦理内容搭建底层理论支撑。教材文本分为四大核心板块：1.单元导入板块：以人机对弈AlphaG对战案例引出核心问题——AI下棋为何能战胜人类顶尖棋手，核心支撑原料是什么；2.核心概念板块：定义AI训练数据、区分结构化与非结构化数据，解读数据集三要素：规模、质量、多样性；3.案例专题板块：以围棋棋谱数据集、图像识别数据集、语音数据集三组教材案例，对比少量数据与海量数据训练AI的效果差异；4.拓展辩证板块：数据采集的边界、个人隐私数据保护、数据治理基础规范阅读文本，配套对比表格思考题、人机对弈数据时间线示意图。教材全程以“人机对弈”项目为主线串联全部知识点，由具象棋谱案例延伸至通用AI数据原理，理论结合实景案例，由浅入深，符合九年级学生认知递进规律，教材自带思考题、对比素材可直接用于线下师生互动课堂，兼顾技术原理科普与信息社会责任培育，完整对标2022版新课标信息科技四大核心素养。三、核心素养目标（一）信息意识1.结合教材人机对弈案例，感知数据是人工智能运行、学习不可或缺的基础原料，建立“无数据则无智能”的基础认知；2.能主动识别生活中各类AI应用背后使用的训练数据，敏锐区分公开数据集与个人隐私敏感数据；3.能通过教材案例对比，直观感知数据规模、完整度、多样性直接决定AI模型输出效果，形成数据价值敏感度。（二）计算思维1.通过梳理AlphaG棋谱数据训练流程，拆解“数据采集—标注整理—输入模型—迭代优化”完整逻辑链条，掌握AI数据处理通用流程；2.借助课堂对比表格，归纳结构化、非结构化数据的特征，学会按数据形态对AI训练素材分类建模；3.基于教材正反案例推理：残缺、单一、低质量数据集会导致AI判断偏差，建立数据影响AI决策的逻辑推理思维。（三）数字化学习与创新1.依托教材文本、配套示意图自主梳理AI数据集核心特征，使用表格、时间线工具完成知识归纳；2.结合人机对弈项目任务，自主搜集简单棋谱数据素材，思考如何完善数据集提升AI下棋水平，形成基础创新优化思路；3.小组协作完成“优化AI训练数据集”小型探究方案，尝试提出扩充、提纯数据集的可行方法。（四）信息社会责任1.读懂教材拓展板块数据治理内容，知晓AI数据采集必须遵守法律法规，不能随意采集他人人脸、语音、位置等隐私数据；2.客观看待数据价值与数据风险，树立合理采集、规范使用、主动保护个人数据的数字公民意识；3.了解国内自主可控数据集建设成果，感受数据资源自主发展对人工智能产业的重要意义。四、教学重难点（一）教学重点1.理解数据是人工智能的核心学习原料，结合教材AlphaG案例说明海量棋谱数据在人机对弈中的支撑作用；2.掌握优质AI数据集三大核心标准：规模充足、数据准确、类型多元；3.区分结构化数据与非结构化数据，能结合教材案例完成两类数据辨析。（二）教学难点抽象理解“数据质量缺陷会造成AI判断失误”的底层逻辑，辩证看待数据对AI能力的上限约束；平衡数据使用价值与隐私保护边界，建立规范、合规使用训练数据的伦理认知。五、教学过程环节一：单元项目情境导入，抛出本课核心探究问题教师活动：展示教材单元首页配图AlphaG与人类棋手对弈实景图，朗读单元总项目任务：本单元以人机对弈发展史为探究主线，拆解人工智能三大底层技术基础——数据、算法、算力，今天探索1先解决第一个核心问题：人工智能依靠什么完成自主学习、精准决策。教师开展阶梯式师生问答：提问1：同学们在生活中体验过哪些人工智能产品？它们能自主完成哪些任务？学生互动回答：人脸识别解锁、短视频智能推荐、语音助手对话、围棋AI对弈程序。提问2：大家思考，AI没有人类大脑，它如何学会识别图片、听懂语音、下围棋？它学习的“书本、习题”是什么？学生自由发言，答案分散（程序、代码、网络等），教师暂不纠正，顺势板书课题《人工智能依赖的数据》。教师朗读教材开篇原文：“人工智能本身不具备天然认知能力，所有智能判断、自主决策，都建立在海量标注数据的学习之上，数据是人工智能最基础、不可替代的原料。以AlphaG围棋程序为例，研发团队录入百万份人类古今棋谱数据，AI通过反复学习棋谱，掌握落子逻辑与胜负规律。”教师总结过渡：课本以人机对弈为典型案例，完整讲解AI与数据的依存关系，本节课我们逐段精读教材文本，拆解数据如何支撑人工智能运行。设计意图：紧扣单元项目主线，以学生熟知的人机对弈场景创设探究情境，通过开放式问答激活已有生活经验，制造认知冲突，引出教材核心定义，明确本节课探究目标，快速带入线下项目式课堂氛围。环节二：教材文本精讲1——AI训练数据的定义与人机对弈核心案例教师引导学生翻开教材核心定义段落，逐句精读教材原文：“用于训练人工智能模型的数据被统称为数据集。数据集需要完成人工标注，为原始信息附上对应标签，AI才能从中总结规律。AlphaG初代模型训练数据集包含超过百万份专业围棋棋谱，每份棋谱标注落子位置、对局胜负、棋手等级等信息，海量标注棋谱构成AI学习围棋的完整素材库。”教师结合教材配套棋谱数据时间线示意图开展分层师生问答：提问1：根据教材原文，什么是AI专用数据集？和我们日常表格、文字普通数据有什么区别？学生结合教材原文作答：数据集是批量、带标注的成套数据，专门用于AI模型学习，普通零散数据无法直接训练AI。提问2：教材记载AlphaG使用多少份棋谱作为训练数据？如果只给10份棋谱，AI能否战胜专业棋手？请说明理由。学生分组简短讨论后作答：百万份标注棋谱；仅少量棋谱AI无法总结完整下棋规律，落子判断会出现大量失误，无法击败人类棋手。教师板书课堂对比表格，直观呈现数据规模对AI效果的影响：训练数据集规模AlphaG下棋表现（教材案例）核心原因10份简易棋谱落子漏洞多，无法应对复杂对局样本过少，无法总结完整博弈规律百万份完整标注棋谱掌握全局落子策略，击败顶尖棋手样本充足，覆盖各类对局场景教师补充解读教材小字拓展：早期围棋AI仅依靠数千份棋谱，水平仅等同于业余棋手；数据规模扩充百倍后，AI博弈能力实现跨越式提升，直观印证数据是AI能力的基础上限。设计意图：完整依托教材人机对弈核心案例展开原文精读，通过检索式问答训练学生提取课本关键信息的能力，搭配对比表格可视化呈现数据规模的作用，将抽象的“数据原料”概念转化为具象围棋案例，降低九年级学生抽象知识理解难度，落实本课教学重点。环节三：教材文本精讲2——两类基础数据：结构化数据与非结构化数据教师带领学生精读教材数据分类专题完整原文：“人工智能训练使用的数据分为两大类型：第一类结构化数据，拥有统一规范格式，以表格、数字、固定标签形式存在，易被程序直接读取，如棋谱坐标、设备监测数值、学生成绩表格；第二类非结构化数据，无固定统一格式，包含图像、语音、文字段落、视频等，需要额外工具解析处理，如围棋对局实拍图片、棋手语音讲解、赛事文字报道。两种数据常搭配组成完整AI数据集，共同支撑模型训练。”教师出示教材配套分类思考题，开展递进式师生问答互动：提问1：依据教材文本，结构化数据具备什么特征？结合人机对弈场景举教材中的实例。学生作答：格式统一、标准化数字表格；围棋落子坐标、对局胜负统计表格属于结构化数据。提问2：教材中列举了哪些非结构化数据？这类数据为什么不能直接用于AI训练？学生完整结合原文作答：围棋实拍图像、棋手语音、赛事文字；无统一格式，程序无法自动识别其中有效信息，必须人工标注转化后才能使用。教师完善课堂分类对照表，填充教材全部案例：数据类型核心特征（教材定义）人机对弈教材实例通用生活AI案例结构化数据标准化表格、数字、固定标签棋谱落子坐标、胜负统计表格智能手环心率数值、电商商品参数非结构化数据无统一格式，图像/语音/文本围棋比赛实拍图片、棋手讲解语音人脸照片、短视频音频、聊天文本教师追问深化思考：一套完整围棋AI数据集，为什么需要同时搭配结构化与非结构化两类数据？学生综合表格与教材文本作答：结构化数据提供精准坐标、胜负逻辑，非结构化图片、语音补充对局场景细节，两类数据结合让AI学习内容更全面。设计意图：深挖教材数据分类核心板块，以表格工具梳理两类数据差异，问答由定义提取到案例应用层层递进，紧扣单元人机对弈主线举例，避免脱离项目空谈理论，训练学生分类归纳的计算思维，突破本课基础知识点。环节四：教材文本精讲3——优质数据集三大核心标准（本课重点）教师朗读教材数据集质量专题原文：“能训练出高性能人工智能模型的优质数据集必须满足三项条件：第一，规模充足，样本数量覆盖全部应用场景；第二，数据准确，标注信息无错误、无遗漏；第三，类型多元，包含不同环境、不同维度的样本，避免样本单一造成AI判断片面。残缺、错误、单一的低质量数据集，会直接导致AI出现严重决策偏差。”教师结合正反教材案例开展小组问答研讨：提问1：结合教材原文，分点说出优质AI数据集的三大标准。学生集体梳理原文作答：规模充足、标注准确、样本多元。提问2：假设我们制作围棋AI训练数据集，只录入古代残局棋谱，缺少现代职业比赛对局，对应违反哪一项数据集标准？会造成什么问题？学生讨论后作答：违反“类型多元”标准；AI只会应对古代残局，面对现代新式落子思路会完全判断失误。提问3：若棋谱数据集中标注大量错误落子胜负信息，违反哪一项标准？对AI下棋有什么影响？学生作答：违反“数据准确”标准；AI会学习错误博弈逻辑，落子策略出现系统性漏洞。教师绘制简易逻辑流程图板书：

低质量数据集（少量/错误/单一）→AI学习片面规律→输出错误判断

优质数据集（充足/准确/多元）→AI学习完整规律→精准智能决策教师补充教材配套案例：早期图像识别AI仅用晴天户外照片训练，无法识别阴天、室内物体，就是样本单一导致的典型数据缺陷案例。设计意图：聚焦本课核心教学重点，依托教材原文提炼数据集三大标准，通过围棋AI假设案例、图像识别反面案例双向印证数据质量的关键作用，流程图梳理因果逻辑，引导学生建立推理式计算思维，同步突破本课教学难点第一层认知障碍。环节五：教材拓展板块精讲——数据采集规范与隐私保护教师引导学生阅读教材末尾拓展阅读《AI数据采集的边界与数据治理》全文：“采集人工智能训练数据集不能无限制获取各类信息，法律法规明确要求区分公开数据与个人隐私数据；人脸、语音、实时位置、健康记录等属于敏感隐私数据，采集前必须获得当事人许可；企业、科研机构搭建AI数据集时，需要做好数据脱敏处理，规避隐私泄露风险，实现数据合规使用。我国持续建设自主可控公共数据集，减少对境外数据资源依赖，保障人工智能产业安全发展。”提问1：教材中划定哪些属于个人敏感隐私数据？训练AI时直接私自采集是否合规？学生结合原文作答：人脸、语音、位置、健康数据；未经许可私自采集属于不合规行为，违反数据相关规范。提问2：教材提到的数据脱敏是什么作用？搭建自主可控数据集有什么意义？学生作答：脱敏隐藏个人身份信息，保护使用者隐私；自主数据集保障国内AI技术发展不受外部数据限制，提升产业自主安全。微型小组辩论任务：分为两组简短讨论"AI发展需要海量数据，是否可以放宽隐私采集限制”，每组选派代表结合教材文本、案例发言，教师统一总结辩证观点：数据是AI发展基础，但数据使用必须守住法律与伦理底线，平衡技术发展与个人信息保护。设计意图：深挖教材拓展伦理板块，通过辩证问答、微型辩论引导学生客观平衡数据价值与隐私风险，落实信息社会责任核心素养，攻克本课难点“数据使用边界认知”，结合国产数据集案例培育科技自主自信。环节六：课堂项目探究梳理，对接单元总任务教师布