《搜索与推理》教学设计-2026-2027学年苏科版九年级信息技术全一册

《搜索与推理》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，学生已经完成Python基础编程、

基础人工智能概念学习，了解传感器、物联网数据传输等前置知识,

本单元核心项目为设计无人驾驶智能车，本课是单元首个理论探究课

时，为智能车路径规划、路况判断提供AI算法底层逻辑支撑。

九年级学生具备路径规划生活经验（地图导航、走迷宫），能够

直观理解最短路径、障碍物避让场景，但抽象算法理解存在明显障碍:

一是无法区分“搜索”与“推理”两类人工智能核心技术的本质差异，

容易混淆概念；二是难以把迷宫、地图路径场景抽象为算法模型，不

理解穷举搜索、启发式搜索的取舍逻辑；三是缺少“算法适配无人驾

驶真实路况”的工程化思维，只会纸上手绘路径，无法转化为智能车

程序逻辑。

学生逻辑推理能力较强，适合采用迷宫、校园道路等具象案例拆

解抽象算法；小组合作探究、手绘路径模型能够降低理论学习枯燥感,

同时学生对无人驾驶、自动驾驶技术充满好奇心，可结合真实交通场

景渗透技术价值与安全伦理教育，同步落实信息社会责任素养。

二、教材分析

本课为第五单元开篇探索课时.，单元总项目为设计无人驾驶智能

车，本课讲解人工智能两大基础实现方式：搜索、推理，是后续路径

规划、路况识别、智能车程序编写的理论根基，单元知识逻辑为：搜

索与推理f预测与分类f智能车模型搭建。

教材分层核心内容

1.单元导入+本课开篇原文：无人驾驶智能车在道路行驶时，需要

自主完成两项核心AI工作：一是搜索可行行驶路线，找到最优

通行路径；一是推理判断路况风险，识别障碍物、行人、交通

标识。搜索与推理是人工智能最基础的两类实现方式，本节课

结合智能车道路场景，探究搜索算法与逻辑推理的原理、应用

区别。配套素材：校园模拟道路地图（含起点、终点、建筑障

碍物）。

2.第一板块：人工智能中的搜索技术

（I）基础概念教材原文：搜索是人工智能遍历所有可行方案,

筛选满足条件最优解的技术，分为穷举搜索、启发式搜索两类；

（2）穷举搜索案例：教材迷宫场景，遍历全部道路分支，记录

所有可行路线，对比长度选出最短路径；说明优势：逻辑简单、

无遗漏：短板：道路复杂时计算量大、效率低：

（3）启发式搜索案例：教材无人驾驶校园道路场景，优先向终

点方向探索，避开远离目标的无效分支，提升路径搜索效率；

配套对比表格：穷举搜索与启发式搜索特征对比；

3.第二板块：人工智能中的推理技术

教材原文定义：推理是人工智能根据已知规则、事实，推导未

知结论的技术。无人驾驶推理规则示例：规则1：前方检测到

障碍物一减速停车；规则2：道路标识为红灯一车辆停止等待；

规则3：道路无障碍物、绿灯一正常匀速行驶。讲解演绎推理

基础逻辑，结合智能车传感器数据完成路况推理判断；

4.单元融合探究任务（教材核心实践）

基于教材校园道路地图，小组完成两项任务：①使用启发式搜

索画出智能车最优行驶路径；②写出3条智能车避让行人的推

理判断规则；

5.拓展安全板块教材原文：无人驾驶依靠搜索与推理完成自主行驶,

但算法存在局限性，复杂极端路况可能出现判断失误，必须配

套人工安全监管，技术发展坚守安全优先原则。

教材编写逻辑

以无人驾驶智能车完整项目为大情境，遵循“概念定义一分类拆

解一场景案例一对比归纳一项目实践一安全拓展”编写思路，弱化复

杂数学算法公式，依托校园道路、迷宫等学生熟悉场景具象化抽象

AI技术，清晰区分搜索（找路径）、推理（判路况）两大核心功能，

搭建单元项目完整理论框架。

三、核心素养目标

（-）信息意识

1.区分人工智能搜索、推理两种基础实现方式，识别无人驾驶场景

中两类技术的分工；

2.能根据道路复杂程度，判断适用穷举搜索或启发式搜索，感知不

同AI算法的效率差异；

3.认识搜索与推理算法对自动驾驶出行安全、智慧交通建设的支撑

作用。

（二）计算思维

1.运用分解思维拆分无人驾驶行驶全流程：搜索最优路径、推理路

况风险两大模块;

2.将真实校园道路抽象为地图模型，用穷举、启发式思路建模路径

搜索过程；

3.基于已知交通规则、传感器数据，构建演绎推理逻辑，写出标准

化智能车判断规则；

4.对比两类搜索算法优劣,形成“场景适配最优算法”的权衡思维。

（三）数字化学习与创新

1.自主研读教材迷宫、校园道路案例，独立完成路径手绘与算法分

析；

2.小组协作完成教材探究任务，综合搜索、推理知识设计校园智能

车通行方案；

3.畅想搜索与推理算法在无人配送、园区自动驾驶等场景创新应用。

（四）信息社会责任

1.客观认识AI搜索、推理算法的能力边界，明白无人驾驶无法完

全替代人工安全监管；

2.树立智慧交通安全优先理念，理解算法推理必须严格遵守交通法

规；

3.辩证看待人工智能技术利弊，形成理性、客观的AI技术评价观

念。

四、教学重难点

（-）教学重点

1.理解搜索、推理的基础概念，分清两类AI技术在无人驾驶中的

不同功能；

2.掌握穷举搜索、启发式搜索的特征与适用场景：

3.结合交通规则构建智能车路况推理逻辑。

（二）教学难点

1.从具象道路地图抽象出算法模型，理解启发式搜索“优先靠近终

点”的核心优化逻辑；

2.清晰区分搜索（寻找路线）与推理（判断路况）的功能边界，不

混淆两类技术；

3.综合道路障碍物、交通标识、行人多条件，构建多层级智能车推

理判断规则。

五、教学过程

（-）情境导入，项目驱动，引出本课主题

教师活动

1.播放校园无人驾驶小车演示短视频，同步展示教材配套校园道路

地图插图，完整朗读教材开篇导入原文：“本单元我们将完成

'设计无人驾驶智能车'综合项目，智能车脱离人工遥控，自

主在校园道路安全行驶，全程依靠人工智能两大核心技术支撑:

一是搜索技术，在多条道路中找到从起点到教学楼终点的最优

路线；二是推理技术，根据摄像头、传感器检测到的路况，判

断减速、停车、通行等操作。本节课我们探究人工智能基础实

现方式一一搜索与推理，为智能车项目搭建理论基础。”

2.递进式师生问答互动：

师：大家平时使用手机地图导航，软件自动推荐最短路线，这

对应AI哪一类技术？

生：搜索技术，遍历多条道路选出最优路径。

师：导航提示前方拥堵、红绿灯，软件自动提醒减速，这属于

搜索还是推理？

生：推理，根据前方路况事实推出行驶操作建议。

师：很好，我们初步区分了两者功能。智能车行驶需要先规划

路线、再实时判断路况，两类技术缺一不可。板书课题：探索

1搜索与推理。

学生活动

观察教材校园道路地图，勾画课本导入段落关键词，结合导航生

活经验回答问题，明确单元项目与本课关联。

设计意图

依托单元总项目创设真实工程情境，结合学生日常导航经验降低

抽象AI技术门槛，初步区分搜索、推理功能差异，落实信息意识素

养。

（-）新知探究一；人工智能中的搜索技术（教材核心板块）

教师活动

1.逐句解读教材搜索基础概念原文：“搜索是人工智能针对给定

目标，遍历所有可行方案集合，筛选满足条件最优解的技术。

无人驾驶智能车路径规划、迷宫自动寻路、地图导航，均依靠

搜索算法实现，教材将搜索分为穷举搜索、启发式搜索两

类。”

2.讲解教材穷举搜索迷宫案例，黑板手绘简易迷宫图：

教材案例文字解读：穷举搜索会走完迷宫所有岔路，记录每一

条能到达终点的路线，对比全部路线长度，选出最短路径；优

势：不会遗漏任何可行路线，逻辑简单；短板：道路分支越多,

需要计算的路线数量成倍增加，复杂路况效率极低。

3.讲解教材启发式搜索校园道路案例，对照教材道路地图：

教材原文解读：启发式搜索增加目标导向判断，优先向终点方

向前进，主动避开远离终点的无效岔路，大幅减少计算路线数

量，适合校园、城市道路等复杂交通场景，是无人驾驶智能车

默认使用的路径搜索算法。

4.板书展示教材配套两类搜索对比表格:

搜索类核心特点优势短板适配无人驾驶

型场景

穷举搜遍历全部无遗漏、逻辑计算量大、效率小型封闭迷宫、

索可行路线简单低路线极少场景

启发式优先靠近计算高效、路极端复杂场景可校园、城市道路

搜索终点探索线筛选快能错过极短小路智能车导航

5.分层师生问答互动：

师：校园道路分支多、建筑障碍物密集，智能车路径规划优先

选用哪一种搜索算法？结合表格说明理由。

生：启发式搜索，计算效率更高，适合复杂道路环境。

师：如果是仅有3条岔路的简易停车场，是否可以使用穷举搜

索？为什么？

生：可以，路线数量少，穷举不会产生大量多余计算。

师：启发式搜索依靠什么标准筛选前进方向？教材给出关键词

是什么？

生：优先向终点方向探索，减少无效路线。

学生活动

研读教材迷宫、校园道路案例，抄写两类搜索对比表格，在教材

地图上手绘启发式搜索最优路径。

设计意图

以表格可视化归纳两类算法差异，搭配手绘迷宫、道路地图具象

化算法运行逻辑，通过问答引导学生根据场景选型，锻炼权衡取舍的

计算思维。

（三）新知探究二：人工智能中的推理技术（教材重难点板块）

教师活动

1.朗读教材推理定义原文：“推理是人工智能基于已知客观事实、

固定规则，推导未知行动结论的技术。无人驾驶智能车的路况

判断全部依靠推理实现：传感器、摄像头采集路况事实，匹配

预设交通规则，推理出车辆下一步行驶操作，本课重点学习基

础演绎推理。”

2.展示教材给出的智能车基础推理规则示例：

规则1：传感器检测前方存在障碍物一推理结论：减速并停

车避让

规则2：摄像头识别红色交通信号灯一推理结论：车辆停止

等待

规则3：道路无障碍物、信号灯为绿色一推理结论：保持匀

速正常行驶

3.深度师生问答互动，区分搜索与推理边界：

师：智能车先搜索出教学楼路线，行驶途中看到前方有学生,

减速避让，前后两步分别对应什么AI技术？

生：第一步规划路线是搜索，第二步避让行人路况判断是推理。

师：推理必须包含哪两个要素？结合教材规则总结。

生：已知事实（传感器检测内容）、固定规则（交通通行标准）。

师：我们新增场景：道路前方斑马线有行人通行，请大家编写

一条完整推理规则。

生：事实：摄像头检测斑马线行人；规则：行人优先通行；结

论：智能车停车等待行人通过。

4.课堂小任务：学生自主书写2条校园智能车专用推理判断规则，

同桌互相检查逻辑完整性。

学生活动

标注教材推理概念关键词，抄写基础推理规则，自主编写校园路

况推理语句，同桌互评。

设计意图

以标准化规则拆解抽象推理逻辑，通过场景问答清晰划分搜索、

推理功能边界，突破本课易混淆难点，建立分层处理问题的计算思维。

（四）课堂综合探究任务：校园智能车完整AI方案设计（教材实践

任务）

教师活动

1.出示教材探究任务完整原文：结合本节课搜索、推理知识，基于

教材校园道路地图完成两项任务：1.使用启发式搜索手绘智能

车从校门到图书馆最优行驶路径；2.写出4条校园道路专用路

况推理规则，包含障碍物、行人、限速标识三类场景。

2.4人小组协作完成任务，教师巡回指导，邀请小组代表上台展示

地图手绘路径与推理规则，开展互助点评问答：

小组代表：我们选择靠近教学楼的主干道作为最优路径，推理

规则包含避让学生、限速5km/h、避让花坛障碍物、红灯停车

四条。

师：该小组合理运用启发式搜索，推理规则覆盖校园核心路况，

有没有同学补充优化建议？

生：可以增加“道路积水减速”补充推理规则，完善极端路况

判断。

师：补充内容贴合校园真实场景，课后可完善进设计方案。

3.教师总结教材任务核心要求：智能车完整运行流程为“搜索规划

全局路线+实时推理处理局部路况”，两类AI技术协同工作，

缺一不可。

学生活动

小组合作手绘路径、撰写推理规则，上台展示方案，听取点评优

化设计思路。

设计意图

依托单元项目整合本课全部知识点，以小组综合任务训练学生综

合运用搜索、推理解决复杂工程问题的能力，落实数字化学习与创新

素养。

（五）拓展学习：无人驾驶算法安全边界（教材安全拓展板块）

教师活动

1.朗读教材安全拓展原文：“搜索与推理算法是无人驾驶的核心基

础，但人工智能存在认知局限。极端暴雨、道路突发杂物、多

行人同时横穿道路等复杂场景，单一算法可能出现路径搜索偏

差、路况推理失误，因此无人驾驶车辆必须配备人工远程监管、

物理紧急刹车双重安全保障，技术研发与使用始终坚持安全优

先的原则。”

2.师生互动深度提问，渗透信息社会责任：

师：完全依靠搜索与推理算法，能不能让智能车在所有道路无

条件自主行驶？结合教材说明原因。

生：不能，极端复杂路况算法存在判断误差，需要人工兜底保

障安全。

师：我们在设计校园智能车推理规则时，首要遵循的标准是什

么？

生：师生人身安全，所有推理