《人工智能导论》教学设计 第1章 人工智能概况-教案

人工智能通识课教学设计课程名称：人工智能通识课授课年级：大二各年级授课学期：2026-2027学年第1学期教师姓名：任课教师专业类别：理工科（非计算机类）上课地点：多媒体教室总学时：48学时（理论16+实验32）使用教材：人工智能导论日​期：2026年09月教案正文课题名称第1章人工智能概况计划学时3学时内容分析本章作为全课程的导引，旨在帮助学生建立对人工智能（AI）的整体认知框架。

内容涵盖AI的定义与分类（弱AIvs强AI）、发展"三起三落"历程、

三大学派（符号主义/连接主义/行为主义）的思想争鸣、驱动AI发展的三大要素（算法/算力/数据），

以及我国AI发展的路径与格局。通过本章学习，学生将理解AI"能做"与"不能做"的能力边界，

树立"科技自立自强"的信念与"以人为本、智能向善"的伦理意识，为后续章节奠定基础。思政融入通过介绍我国在全球AI浪潮中从"追赶者"迈向"定义者"的历程

（DeepSeek开源模型、华为昇腾算力、算电协同等），

增强学生的民族自豪感与科技自立自强的使命感；

通过探讨AI的伦理边界（幻觉、偏见、隐私），

引导学生树立"以人为本、智能向善"的技术价值观。一、教学目标及基本要求【知识目标】·理解人工智能的经典定义、弱人工智能与强人工智能的本质区别；·掌握符号主义、连接主义、行为主义三大流派的核心观点及融合趋势；·熟悉人工智能发展历程中的"三起三落"关键节点与标志性事件；·深刻理解算法、算力、数据"三要素"的内涵及其协同关系；·了解我国人工智能在国家战略、区域布局及产业应用层面的最新发展格局。【能力目标】·能够运用多元智能理论辨析当前人工智能的能力边界与技术局限；·能够结合智能制造、智慧农业等典型案例，分析AI技术解决行业痛点的逻辑路径；·具备初步的产业洞察力，能识别核心技术挑战，并辩证看待技术发展的机遇与风险。【素养目标】·树立"科技自立自强"的信念，增强民族自豪感与使命感；·强化"以人为本、智能向善"的伦理意识，明确技术应服务于人类福祉；·确立正确的技术价值观，认识到人工智能是"人类能力的放大器"而非"替代者"。二、教学重点、难点与教学方式教学重点1.人工智能的定义与弱/强AI分类；

2.人工智能发展"三起三落"的关键节点；

3.算法、算力、数据三要素的内涵与协同关系；

4.我国AI发展的路径特征与战略布局。教学难点1.三大学派的思想差异与协同机制；

2.深度学习与大模型在第三次AI高潮中的历史地位；

3.如何引导学生辩证看待AI的能力边界。教学方式教学采用教师课堂讲授为主，结合教学PPT、短视频与互动讨论进行讲解；

通过"机器识别水果"等生活化案例，帮助学生理解三大学派的协同机制；

安排课堂讨论环节，引导学生思考AI的伦理边界与未来挑战。三、教学过程第一课时（人工智能的定义、分类与智能本质）1.创设情境，导入新课(1)教师播放短视频（1-2分钟）：展示手机语音助手、导航避堵、AI绘画等日常场景，引出问题："这些神奇的能力背后，究竟是什么技术在驱动？"(2)教师提问：①"你们认为什么是智能？人类智能和人工智能有什么不同？"②"你们用过哪些AI工具？它们让你印象最深刻的能力是什么？"(3)明确本章学习目标：了解AI的定义与分类、理解AI的发展历程与三要素、认识我国AI发展格局、思考AI的伦理边界。2.进行重点知识的讲解（1）人工智能的定义教师讲解：人工智能是一门让机器能够像人一样"看、听、说、想、做"的技术科学。引用国家标准GB/T41867-2022的定义："通过模拟、延伸和扩展人类智能，实现感知、认知、决策与执行的综合技术与系统"。互动提问："你们觉得AI的智能，和人类说的智能是一回事吗？"引出霍华德·加德纳的多元智能理论。多元智能理论（加德纳八种智能类型）智能类型通俗解释典型表现语言智能对文字的敏感度和运用能力作家、诗人、演说家逻辑-数学智能对数字、逻辑关系的敏感度科学家、工程师、程序员空间智能对形状、色彩、空间的感知能力画家、建筑师、飞行员肢体-动觉智能用身体表达想法或动手操作的能力舞蹈家、运动员、外科医生音乐智能对音调、节奏、音色的敏感度音乐家、作曲家人际智能理解他人、与人合作的能力教师、销售员、心理咨询师内省智能认识自己、了解自己感受的能力哲学家、作家、优秀管理者自然观察智能识别和分类自然万物的能力植物学家、农民、厨师（2）人工智能的主要分类（弱AIvs强AI）教师讲解：当前所有实用AI系统都属于"弱人工智能"——专精于特定任务，不具备真实理解与自我意识。弱AI实例：人脸识别、语音助手、下棋程序——在各自领域可能超越人类，但换个任务就无能为力。强AI（AGI）愿景：具备通用认知能力，能跨领域迁移知识，拥有真实理解——目前仍处于探索阶段。课堂讨论："你们认为我们这辈子能看到真正的强AI出现吗？如果出现了，会带来哪些机遇和风险？"3.归纳总结，布置课后作业(1)课堂小结：回顾本节课核心知识点——AI的定义（国标）、多元智能理论的八种类型、弱AI与强AI的本质区别。(2)随堂练习（口头作答）：①"请举出一个你们日常生活中接触的弱人工智能应用，并说明它属于多元智能中的哪一类？"②"你认为目前的大语言模型（如DeepSeek）属于弱AI还是强AI？为什么？"(3)课后作业：阅读教材第1章1.1节，思考并完成教材"思考题"；预习1.2节（发展历程与三要素）。第二课时（发展历程、三大学派与三要素）1.回顾上节课内容，明确本节课学习目标(1)教师答疑：针对上节课作业中的共性问题进行解答。(2)快速回顾：AI的定义、弱AI与强AI的区别、多元智能理论。(3)明确本节课目标：了解AI发展"三起三落"历程、理解三大学派的核心观点、掌握算法/算力/数据三要素。2.进行重点知识的讲解（1）人工智能的主要学派（符号主义/连接主义/行为主义）教师讲解三大学派的核心观点，并用"机器识别水果"的生活化案例帮助理解：符号主义（逻辑学派）："先想清楚，再行动"——类比："查字典做题"。连接主义（神经网络学派）："多练就会了"——类比："婴儿学说话"。行为主义（控制论学派）："干中学，学中干"——类比："训练小狗"。协同机制：今日大模型以连接主义为主，同时融合符号主义的规则推理与行为主义的交互学习。（2）人工智能发展历程："三起三落"第一次高潮（1956-1974）：达特茅斯会议（AI元年）、LISP语言、定理证明程序。→第一次寒冬（1974-1980）：算力不足、数据匮乏、莱特希尔报告导致经费削减。第二次高潮（1980-1987）：专家系统兴起（XCON）、霍普菲尔德神经网络复兴。→第二次寒冬（1987-1993）：LISP机市场崩塌、专家系统维护成本高昂。第三次高潮（1993-至今）：IBM深蓝（1997）→ImageNet（2009）→Hinton深度学习（2012）→AlphaGo（2016）→大模型爆发（2020s）。课堂互动："为什么AI每次寒冬之后都能迎来更强大的复苏？这说明了什么？"（3）人工智能的三要素（算法/算力/数据）算法——"思考方式"：决定机器如何分析数据、学习规律、做出决策。深度学习让机器"从经验中学习"。算力——"体力支撑"：GPU的并行计算能力是AI训练的关键。类比："CPU像一位教授，GPU像一支中学生队伍"。数据——"学习原料"：ImageNet被称为深度学习的"启蒙教材"。数据质量直接影响模型表现。三者协同关系：更好算法→需要更强算力→需要更多数据→催生新算法，形成正向循环。3.归纳总结，布置课后作业(1)课堂小结：三大学派的核心差异、AI发展三起三落的里程碑事件、三要素的协同关系。(2)随堂练习：①"请用生活中的一个例子，分别说明符号主义、连接主义、行为主义的思想。"②"你认为算法、算力、数据三者中，哪个是我国最具优势的领域？哪个是最需要攻关的领域？"(3)课后作业：阅读教材1.2节，整理一份"AI发展大事年表"（不少于10个关键事件）；预习1.3节（应用领域）。第三课时（应用领域、我国发展路径与能力边界）1.回顾上节课内容，明确本节课学习目标(1)教师答疑：针对"AI发展大事年表"作业中的共性问题进行点评。(2)快速回顾：三大学派、三起三落、三要素。(3)明确本节课目标：了解AI在制造、医疗、农业、教育等领域的应用；认识我国AI发展的路径与格局；思考AI的"能做"与"不能做"。2.进行重点知识的讲解（1）人工智能的典型应用场景智能制造：工业智能体（免示教焊接）、具身智能（人形机器人）、AI-MES（实时动态调度）、生成式AI助手（工厂Copilot）。智慧医疗：医学影像辅助诊断（AI"第二双眼睛"）、大模型临床决策支持、慢病管理AI、医院运行管理智能系统。智慧农业：精准种植（卫星遥感+无人机）、智能育种（AI基因图谱，育种周期缩短50%以上）、授粉机器人。智慧教育：AI助教（个性化学习路径）、AI学伴（24小时答疑）、校园公共管理智能化。课堂讨论："结合你们自己的专业背景，谈一谈AI可能在你们未来的职业生涯中扮演什么角色？"（2）我国人工智能的发展路径与全球格局算法层面：DeepSeek系列模型走出"低资源消耗、高智力产出"新路，开源模型在全球开发者社区广泛传播。数据层面：从"海量"转向"高质量"，通过AI生成合成数据反哺模型训练，突破优质语料瓶颈。算力层面：华为昇腾系列芯片走出"芯片+集群+软件栈"系统工程道路；"算电协同"首次写入2026年政府工作报告。区域布局：北京（科研策源）、上海（金融+科技）、深圳（硬核攻坚）、杭州（民营活力）为第一梯队。（3）人工智能的"能为"与"不能为"AI"能为"：处理海量信息、识别复杂模式、执行高重复性任务——是人类的"能力放大器"。AI"不能为"：没有真实理解（只是统计关联）、会产生"幻觉"、没有真实情感、不会主动思考"应该做什么"。核心结论：AI是"人类能力的放大器"，而非"替代者"。技术发展需要"发展与治理并重"，坚持"以人为本、智能向善"。课堂讨论（思辨）："如果AI帮你写了一篇论文，但这篇论文的观点是AI生成的，你是否真正学会了这个知识？为什么？"3.归纳总结，布置课后作业(1)课堂小结（思维导图回顾）：AI定义与分类→发展历程三起三落→三大学派→三要素协同→应用场景→我国发展路径→能力边界与伦理。(2)随堂练习：①"请用一句话概括本章最让你印象深刻的知识点，并说明原因。"②开放题："你