人工智能通识课教程 教案 项目6-1 了解机器学习 教学设计

项目6任务1了解机器学习教学分析教学内容了解机器学习所属章节项目6智能引擎任务1授课人数授课班级授课地点授课学时2课时授课形式工学一体化所选教材《人工智能通识课教程》教学资源线上资源文心一言、豆包、元宝识图等AI体验平台，深度学习科普资源线下资源多媒体机房、智能手机、教学课件、实验物品（水果/玩具）其他资源任务工单、评价表、分词练习纸内容分析本任务围绕机器学习基础展开，介绍算法、算力（CPU/GPU/TPU/NPU）、数据、Token（文字/图像/音频Token化）、机器学习、深度学习与大语言模型的核心概念，通过生活化实验理解AI三大要素。学情分析知识和技能基础1.已会使用常见AI工具

2.具备基本计算机操作能力

3.缺乏机器学习底层概念认知和实践能力1.对AI原理有好奇心

2.具象思维强、抽象思维待提升

3.喜欢动手实验学习特点1.偏好生活化、类比式讲解

2.喜欢小组探究

3.乐于实践讨论教学目标知识目标1.了解算法、算力、数据三大核心要素

2.理解Token的概念与Token化过程

3.掌握机器学习与深度学习的基本原理及关系能力目标1.能够用生活案例解释机器学习过程

2.能够手动进行文本分词（Token化）

3.能够区分普通机器学习与深度学习素质目标1.建立科学的“AI观”，理解AI“聪明”源于数据驱动

2.培养从“会用AI”到“懂AI”的认知跃迁

3.提升持续学习与探索兴趣教学重点重点算法、算力、数据三大核心要素及其关系解决措施通过奶茶类比、生活实验、案例对比强化理解教学难点难点机器学习过程与深度学习神经网络原理的理解解决措施类比人类学习、分层剖析、动手实验教法项目教学法，案例教学法，演示法。学法小组探究合作法，练习法。教学策略1.课前：发布任务场景，学生预习相关基础知识，完成讨论思考题。

2.课中：情境导入—新知讲解—操作演示—技能训练—总结反思。

3.课后：拓展更多AI工具与创作实践，完善并提交作品。评价策略采用过程性评价与结果性评价相结合的方式，涵盖课堂参与度、实操完成度、作品质量、小组互评等维度。教学过程（一）课前准备课前准备教师活动1.发布“AI前沿”社团活动任务场景和学习资料

2.布置课前讨论题（抖音为何总推荐喜欢的视频）学生活动1.阅读任务场景，明确目标

2.思考并讨论推荐算法原理设计意图通过生活化情境导入，让学生提前了解机器学习，激发兴趣（二）课中学习第1课时环节一

情景导入

（5分钟）教学内容情境导入，以“调制奶茶”类比讲解机器学习教师活动1.播放社团活动案例（奶茶配方类比）

2.提出任务与学习目标

3.引导思考数据与规律的关系学生活动1.观看案例，理解类比

2.思考特征与结果关系

3.明确学习任务设计意图通过生活类比导入，降低抽象概念门槛，激发兴趣环节二

新知讲解

（10分钟）教学内容讲解算法、算力、数据三大核心要素及Token概念教师活动1.讲解算法定义与人脸解锁案例

2.讲解算力（CPU/GPU/TPU/NPU）与抖音数据案例

3.介绍Token与分词学生活动1.听讲并记录关键概念

2.思考三大要素关系

3.理解Token作用设计意图通过系统讲解，掌握AI基础概念，为理解机器学习奠基环节三

操作演示

（10分钟）教学内容演示数据分类实验与手动Token分词教师活动1.演示“数据分类”规则算法实验

2.演示手动文本分词过程

3.对比中英文Token差异学生活动1.观察实验过程

2.跟随练习分词

3.思考Token数量与文本长度关系设计意图通过演示与练习，让抽象概念具象化，加深理解环节四

技能训练

（15分钟）教学内容分组完成数据分类、手机算力测试、手动Token分词（落实重点）教师活动1.组织分组实验并巡回指导

2.答疑算力与数据关系问题学生活动1.使用实物完成数据分类实验

2.用手机App测试算力差异

3.手动分词并统计Token数设计意图通过动手实验，将理论转化为体验，强化三大要素理解课间休息10分钟（师生沟通、答疑）第2课时环节五

技能提升

（10分钟）教学内容深入机器学习过程与不同类型机器学习教师活动1.讲解认识猫的机器学习四步骤

2.介绍监督/无监督/强化学习

3.对比普通机器学习与深度学习学生活动1.理解机器学习步骤

2.区分学习类型

3.思考深度学习优势设计意图通过深入剖析，建立机器学习整体认知环节六

任务检测

（15分钟）教学内容讨论与辨析深度学习原理、大语言模型关系（突破难点）教师活动1.组织讨论深度学习“多层”意义

2.讲解AI与大语言模型关系

3.点评学生理解学生活动1.参与多层神经网络讨论

2.辨析深度学习案例

3.总结AI概念体系设计意图通过讨论辨析，突破难点，巩固概念体系环节七

总结反思

（15分钟）教学内容总结提升，建立科学AI观教师活动1.总结本课知识点

2.引导反思“AI为何聪明”

3.布置作业学生活动1.梳理总结收获

2.反思数据驱动本质

3.分享体会设计意图通过总结反思，完成认知跃迁，建立科学AI观板书设计了解机器学习

中心主题：机器学习的原理与要素

一、三大核心要素（算法/算力/数据）

二、Token（文本/图像/音频的Token化）

三、机器学习过程（输入→计算→输出→应用）

四、深度学习（多层神经网络）与大语言模型作业布置1.用生活案例（如垃圾分类、天气预测）写一段机器学习过程的步骤说明。

2.选取一段100字短文手动分词并统计Token数量，提交学习平台。（三）课后提升课后提升教学内容课后拓展——探索