《人工智能依赖的算法》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

《人工智能依赖的算法》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学情分析本节课承接上一课《人工智能依赖的数据》，九年级学生已经建立“数据是AI原料”的基础认知，掌握数据集分类、优质数据评判标准，能够结合AlphaG人机对弈案例分析数据对AI的支撑作用。九年级学生具备基础逻辑推理能力，但存在多处认知盲区：一是无法区分“数据”与“算法”，不清楚算法是处理数据、提炼规律的步骤方法；二是不理解传统穷举算法与深度学习算法的本质差异，难以看懂深蓝、AlphaG两代围棋AI算法迭代逻辑；三是无法梳理“数据输入—算法运算—智能输出”完整协同链条；四是对算法公平性、算法偏见等伦理问题缺乏思考，单纯认为算法绝对客观精准。九年级学生擅长对比分析、流程图梳理、小组案例研讨，适合依托教材两代人机对弈程序对比案例，用生活化类比拆解抽象算法概念，搭配表格、流程图可视化呈现算法运行逻辑，通过多轮师生问答层层拆解算法类型、作用、局限，衔接单元项目探究主线，完善人工智能三大技术基础知识体系。教材分析本课为新教材苏科版九年级全一册第二单元第二课时探索2，是单元核心探究课，承接上一课数据理论，完整搭建“数据+算法”双支柱知识框架，为后续算力、AI模型、人工智能伦理教学铺垫核心原理。教材文本采用分层递进架构，分为四大主体板块+拓展思考板块：1.第一板块算法基础定义：以围棋AI为案例解读算法是处理数据、解决问题的有序步骤；2.第二板块两代人机对弈算法对比专题：分别讲解深蓝穷举搜索算法、AlphaG深度学习算法，配套两代AI性能对比表格、算法运行示意图；3.第三板块AI通用基础算法分类：介绍监督学习、强化学习两类主流AI算法，结合图像识别、人机博弈教材案例；4.第四板块辩证拓展板块：客观阐述算法存在偏见、决策不透明等局限，配套算法公平性思考题。教材全程延续单元“探究人机对弈发展”项目主线，以深蓝、AlphaG两代围棋程序作为贯穿全部文本的核心案例，将抽象算法原理转化为下棋博弈具象场景，理论文本搭配对比表格、流程示意图，知识点由定义到案例、由传统算法到现代AI算法、再到算法辩证反思层层递进，贴合九年级学生由具象到抽象的认知规律，所有配套思考题、案例素材均可直接用于线下师生互动课堂，全面覆盖信息科技四大核心素养目标。核心素养目标（一）信息意识1.依托教材围棋AI案例，清晰区分数据与算法的不同定位，建立“数据是原料，算法是加工规则”的清晰认知；2.能主动识别生活中各类AI应用背后对应的算法逻辑，感知算法决定AI处理数据、输出结果的方式；3.敏锐发现算法存在局限性，不片面认定算法完全客观、绝对准确，形成理性看待算法的信息判断意识。（二）计算思维1.通过拆解深蓝穷举算法、AlphaG深度学习算法运行流程，梳理“数据输入—算法运算—输出决策”完整闭环逻辑，建立系统化计算思维；2.借助教材对比表格，归纳传统穷举算法与现代深度学习算法的优缺点、适用场景，学会对比建模分析技术方案；3.结合人机博弈案例理解强化学习算法自主迭代优化逻辑，掌握算法通过反复试错提升决策精度的底层推理规律。（三）数字化学习与创新自主精读教材两代围棋AI算法文本，使用流程图、对比表格工具整理算法差异，完成数字化知识归纳；结合单元人机对弈项目，尝试简单思考优化围棋AI算法的可行思路，形成基础技术创新设想；小组协作分析生活AI场景所用算法类型，自主梳理不同算法适配场景，完成小型探究总结。（四）信息社会责任1.认识算法深刻影响生活、行业、公共决策，理解规范、透明算法设计对社会公平的重要价值；2.读懂教材算法辩证板块内容，知晓算法偏见会带来差异化判断问题，树立理性审视算法输出结果的数字公民观念；3.了解国产自主AI算法研发成果，体会核心算法自主可控对人工智能产业发展的战略意义。教学重难点教学重点1.掌握算法基础定义，理解算法在人工智能中的核心作用，理清数据与算法协同支撑AI运行的逻辑关系；2.结合教材深蓝、AlphaG案例，区分穷举搜索算法与深度学习算法的运行方式、优缺点；3.简单理解监督学习、强化学习两类主流人工智能算法的适用场景。教学难点抽象理解深度学习算法模仿人类总结规律的运行逻辑，区分传统固定步骤算法与自主学习AI算法本质差异；辩证认知算法并非绝对客观，能结合案例分析算法偏见产生原因与应对思路。教学过程环节一：复习导入教师活动：板书上一课《人工智能依赖的数据》核心知识点，开展复习问答，自然衔接本课探究内容。复习提问1：上一节课我们学习AI运行依赖海量数据集，谁能结合AlphaG案例，说一说优质数据集需要满足哪三大标准？学生作答：规模充足、标注准确、样本多元。复习提问2：数据在人工智能中扮演什么角色？可以把数据类比成生产中的什么原料？学生作答：数据是AI学习的素材，如同工厂加工的原材料。教师过渡导入，朗读教材本课开篇引导原文：“仅有海量数据无法实现人工智能自主决策，还需要一套固定有序的处理规则指挥数据运算，这套规则就是算法。以两代围棋程序深蓝、AlphaG为例，二者使用的棋谱数据集规模差距不大，但依靠完全不同的算法，最终博弈能力产生巨大差距，本节课我们以人机对弈发展史为线索，探究人工智能依赖的算法。”教师抛出本课总探究问题：阅读课本完整文本，思考两个核心问题：算法是什么？深蓝与AlphaG下棋算法有什么根本区别？设计意图：以复习问答巩固前一课数据相关理论，打通“数据—算法”两大单元核心技术基础的知识关联，依托教材开篇导入文本明确本课两条探究主线，绑定单元人机对弈项目任务，让学生清晰知晓本节课学习的承接价值，构建连贯知识体系。环节二：教材文本精讲1——算法基础定义，数据与算法协同逻辑教师带领学生精读教材算法定义完整正文：“算法是解决特定问题、有序可执行的完整步骤集合。对于人工智能而言，算法是加工、分析海量数据集的核心规则，规定AI如何读取数据、提取数据中的规律、输出最终判断结果。如果将AI训练类比食品加工，数据等同于原材料面粉、果蔬，算法就是加工配方与操作步骤，缺少配方步骤，再多原材料也无法加工成成品；缺少原材料，步骤规则也无法发挥作用，二者缺一不可。围棋AI中，算法定义读取棋谱数据、推演落子、判断胜负的全套有序步骤。”提问1：根据教材原文，用简洁语言概括算法的定义是什么？学生结合课本作答：解决问题、有序可执行的完整步骤集合。提问2：教材使用食品加工类比数据与算法，请分别说出数据、算法对应的加工事物，二者是什么协同关系？学生完整作答：数据是加工原材料，算法是加工步骤配方；数据与算法相互配合，缺一不可，共同支撑AI完成智能运算。教师绘制课堂协同逻辑板书示意图：

海量标注数据集→输入AI算法完成运算分析→AI输出智能决策（围棋落子、图像识别结果等）提问深化思考：只有充足优质数据，没有适配算法，AI能否完成精准博弈判断？请结合教材类比说明理由。学生讨论后作答：不能，如同有食材但没有加工步骤，无法完成成品，算法负责处理数据、提炼内在规律，是AI实现智能的必要条件。设计意图：依托教材生活化类比文本拆解抽象算法定义，以简单流程图直观呈现数据与算法协同闭环，问答由概念提取到逻辑辨析层层递进，解决学生最基础认知误区“混淆数据与算法作用”，落实本课基础教学重点。环节三：教材文本精讲2——两代人机对弈算法对比：深蓝穷举算法VSAlphaG深度学习算法（本课核心重点）教师引导学生完整阅读教材两代围棋AI专题全文，分段拆解原文：段落1（深蓝）："1997年击败国际象棋世界冠军的深蓝，使用穷举搜索算法。算法逻辑为：读取棋盘数据后，逐一推演所有可能落子路径，计算每一种走法的胜负概率，筛选最优落子；但穷举算法存在明显短板，围棋棋盘落子可能性超过百万亿种，无法全部推演，因此深蓝无法直接用于围棋博弈。穷举算法属于固定步骤算法，只能按照预设程序运算，无法自主总结新博弈规律。”段落2（AlphaG）："2016年击败围棋顶尖棋手的AlphaG搭载深度学习算法，搭配强化学习逻辑。算法不会穷举全部落子路径，而是先从百万份棋谱数据中自主总结人类棋手通用落子规律，再通过自我对弈反复试错迭代优化判断模型，自主生成全新博弈思路；深度学习算法可以自主从数据中提炼隐性规律，突破固定步骤限制，适配围棋这类海量可能性的复杂博弈场景。”教师出示教材配套对比表格，结合表格开展多轮师生问答：对比维度深蓝（穷举搜索算法，教材案例）AlphaG（深度学习算法，教材案例）运算逻辑逐一推演全部可能走法从棋谱数据自主总结规律，筛选高价值走法自主学习能力无，仅按预设步骤运算有，自我对弈迭代优化策略复杂博弈适配性仅适用于路径较少的国际象棋适配围棋等海量可能性复杂场景提问1：依据教材原文，深蓝穷举算法的运行逻辑是什么？为什么不能直接下围棋？学生作答：全部推演所有落子路径；围棋落子可能性数量极大，无法完成完整穷举运算。提问2：AlphaG深度学习算法和深蓝最大区别是什么？教材中提到它通过什么方式持续优化下棋策略？学生完整结合两段原文作答：深度学习算法能自主从棋谱数据总结规律，不用穷举全部路径；通过人机对局、程序自我对弈反复试错优化模型。小组互动任务：结合表格与教材文本，小组内用自己的话分别描述两种算法下棋的完整流程，随机抽取小组代表全班分享。教师补充解读教材配套算法示意图：深蓝算法流程图分支无限延伸，代表穷举全部路径；AlphaG流程图存在循环自我训练环节，代表自主迭代优化，直观体现两类算法核心差异。设计意图：聚焦本课核心教学重点，分段精读教材两代AI原文，依托教材自带对比表格、示意图开展问答研讨，以围棋博弈具象场景拆解两种抽象算法运行逻辑，通过小组复述任务内化知识，帮助学生清晰区分传统固定算法与现代AI自主学习算法，攻克本课核心知识点。环节四：教材文本精讲3——人工智能两类基础学习算法教师带领学生阅读教材算法分类板块原文：“当下主流人工智能算法分为监督学习、强化学习两大类。监督学习算法依托标注好标签的数据集训练，算法学习输入与对应标签的对应规律，多用于图像识别、语音翻译；强化学习算法依托持续反馈迭代优化，通过不断试错获得奖惩信号，自主调整决策策略，人机对弈AlphaG核心使用强化学习算法，适用于博弈、智能控制类场景。两类算法可相互搭配，组成完整AI运算体系。”提问1：教材中监督学习算法依靠什么类型数据集训练？列举教材中对应的应用场景。学生作答：带标签标注数据集；图像识别、语音翻译。提问2：强化学习算法依靠什么机制自主优化？教材中人机对弈程序属于哪一类算法应用？学生作答：试错获得奖惩反馈，持续迭代调整策略；AlphaG围棋AI使用强化学习算法。拓展互动提问：除教材图像识别、围棋博弈外，生活中还有哪些AI产品分别使用两类算法？学生自由补充智能垃圾分类（监督学习）、自动驾驶路况决策（强化学习）等实例。教师板书简易分类导图，梳理两类算法核心特征与场景，巩固知识点。设计意图：精读教材通用AI算法分类文本，问答聚焦原文核心信息，结合生活实例拓展延伸，拓宽学生对算法应用场景的认知，完善人工智能算法完整知识框架，承接单元人机对弈主线强化强化学习算法记忆。环节五：教材辩证拓展板块精讲——算法的局限与算法公平教师引导学生阅读教材末尾辩证思考专题全文：“算法并非绝对客观精准，算法的判断完全依托输入数据集，若数据集存在片面、偏见内容，算法输出会出现差异化错误判断，即算法偏见；同时多数深度学习算法内部运算逻辑难以完整拆解，存在决策不透明问题。因此使用AI算法输出结果时，不能直接全盘采信，需要人类人工复核判断，同时研发阶段应当完善多元数据集，减少算法偏见带来的不公平现象，推动算法透明、公平发展。我国持续研发自主可控国产AI算法，掌握核心算法技术，降低外部技术依赖。”提问1：结合教材文字，什么是算法偏见？产生算法偏见的根本原因是什么？学生结合原文作答：算法输出带有片面、差异化错误判断；训练数据集单一、存在片面数据。提问2：教材提出如何减少算法偏见问题？我们应当怎样理性看待AI算法给出的判断结果？学生作答：扩充多元、完整数据集；不能完全信任算法输出，需要人工复核、理性甄别。微型讨论任务：分小组讨论“完全依靠AI算法做公共决策是否可行”，结合教材算法局限文本阐述观点，教师统一总结：算法是辅助工具，存在固有局限，人类始终拥有最终决策、复核判断的主导权，同时要推动自主、公平、透明的算法研发。设计意图：深挖教材辩证拓展板块，通过问答、小组讨论引导学生辩证看待算法，破除“算法绝对精准客观”的认知误区，落实信息社会责任素养，攻克本课教学难点；结合国产自主算法案例，培育学生核心技术自主自强意识。环节六：课堂项目整合梳理，完善单元探究素材教师布置单元项目阶段性整合任务：结合本节课算法全部知识点+上一课数据知识，完成单元探究《探究人机对弈的发展》第二部分素材整理，清单包含三项内容：算法定义与数据、算法协同关系；深蓝穷举算法与AlphaG深度学习算法三点核心差异；两类AI学习