2026-2027初中人教版信息科技人工智能专册每课教学设计附教学计划

PAGE1/SECTIONPAGES1初中信息科技人工智能专册教学设计项目内容课次全册30课（第1—30课）课时30课时（每课时40分钟）执行班级初中九年级（各教学班）课型新授课、探究课、项目实践课课题初中信息科技人工智能专册（2026—2027学年）教学目标认识人工智能的基本概念、常见应用与实现方式，形成对人工智能的理性认知。理解文本、图像、声音、视频智能生成的基本原理与影响因素，能规范使用生成式工具。初步掌握决策树、知识图谱、分类与聚类等智能推理方法，能用其解决真实问题。理解智慧社会的内涵与人工智能伦理规范，形成智能向善的价值判断与责任意识。在项目工坊中经历"提出问题—准备数据—训练模型—测试优化—展示反思"的完整过程，发展计算思维。教学重点人工智能的核心概念与四类实现方式。生成式人工智能的基本原理与合理使用。智能推理方法在真实问题中的迁移应用。人工智能伦理判断与智慧社会公民素养。教学难点把抽象的算法过程转化为学生可操作、可观察的活动。在"会用"与"懂理"之间建立联系，避免停留在工具操作层面。引导学生在具体情境中做出负责任的伦理判断。教学方法情境教学法、任务驱动法、不插电活动法、探究式学习、小组合作学习、项目式学习、分层教学法教学器材多媒体课件、学习任务单、不插电活动卡片与道具、图形化编程平台、生成式人工智能体验账号、模型训练体验平台、课堂观察量表作业内容每课设基础巩固、实践探究、拓展挑战三类作业，具体见各课时"作业设计"板块教学后记（预留空白）教学过程教学流程教学步骤与内容教学活动全册定位课程依据本专册对应《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》第四学段"人工智能与智慧社会"模块，模块主要包括"人工智能的基本概念和常见应用""人工智能的实现方式""智慧社会下人工智能的伦理、安全与发展"三部分内容。课标对本模块的总要求是：通过本模块的学习，学生能认识和感受到人工智能的魅力，知道人工智能发展必须遵循的伦理道德规范，也能认识到智慧社会这一新型社会形态下的新机遇与新挑战。教材结构全册六个单元、30课，按"认识—生成—推理—价值—实践"的顺序编排：第一单元解决"是什么"，第二、三单元解决"机器怎么造出内容"，第四单元解决"机器怎么想问题"，第五单元解决"技术该往哪里去"，第六单元把前五单元的知识收拢成可动手的项目。课时安排依据每课1课时、每课时40分钟，全册共30课时。课时总量参照各地对义务教育人工智能课程的课时要求（部分省级教学指南提出每学年不少于8课时），本专册按每周1课时、两学期各15课时排布，便于与常规课表衔接。整体规划；教师通读全册，建立单元地图上学期计划四、第一学期（第1—15课）第1—4周：第一单元"走进人工智能"，4课时。第1课建立"身边有人工智能"的直观感受；第2课提炼人工智能的定义与能力边界；第3课对比搜索、推理、预测、机器学习四类实现方式；第4课把数据、算法、算力三要素讲清楚。第5—9周：第二单元"文本的智能生成"，5课时。从"文本处理的基本单位"起步，经统计、语义编码、注意力机制，到影响因素，形成一条完整的"文字如何变成概率"的线索。第10—15周：第三单元"图像、声音与视频的智能生成"前6课时，依次为图像特征提取、风格迁移、图像生成方式、文字生成图像、声音生成、视频生成。第16周：学期复习与单元测评，1课时机动。学期排课；与学校教学日历对齐下学期计划五、第二学期（第16—30课）第1—5周：第四单元"智能推理的应用"，5课时。决策树、知识图谱、分类、聚类、推理模型，逐层递进。第6—9周：第五单元"智慧社会与智能向善"，4课时。从个人生活、智能创新、智能治理讲到伦理道德。第10—15周：第六单元"AI项目工坊"，6课时。井字棋、出行推荐、环境播报、人脸识别、手写数字识别、训练模型玩游戏，六个小项目由易到难。第16周：全册项目展评与总结，1课时机动。学期排课；项目工坊需提前预约机房单元目标六、单元目标与评价要点第一单元：能列举身边人工智能应用并说明其"智能"体现在哪里，评价方式为"AI应用清单"与口头辨析。第二单元：能用自己的话解释"下一个词是怎么被选出来的"，评价方式为不插电"接词游戏"记录单。第三单元：能描述图像、声音、视频生成的基本路径，评价方式为生成作品与提示词修改记录。第四单元：能用决策树、分类、聚类解决一个班级真实问题，评价方式为推理过程图。第五单元：能对具体伦理争议作出有理有据的判断，评价方式为辩论与公约草案。第六单元：能完成一个可运行的小项目并说明其局限，评价方式为项目展评量规。目标分解；评价前置告知学生学情与差异七、学情分析与差异化安排九年级学生对人工智能"听说过、用过、说不清"，操作兴趣高、原理畏难情绪也高。全册统一采用三层任务单：基础层保底（跟着步骤做出来）、进阶层提能（改一个参数看变化）、挑战层拓展（自己设计一个小应用）。学困生配"提示卡"，把长步骤切成三到四步；学优生配"追问卡"，每课至少一个"如果……会怎样"的开放问题。机房条件不足的学校，可将第二、三单元的生成体验改为教师演示加不插电模拟，不影响原理理解的达成。分层设计；课前完成分组实施建议实施建议每课固定"三分钟回看"：用一句话复述上节课的核心结论，防止知识碎片化。生成式工具使用前，先讲清"它能做什么、不能做什么、用的时候要注意什么"，把伦理教育嵌进操作环节，而不是单独说教。所有不插电活动材料提前一周备齐，卡片按小组分装，避免课上剪裁浪费时间。项目工坊阶段采用"双师"思路：教师主讲流程，小组长负责本组设备与进度。每单元结束收集一次"我还不明白的一个问题"，作为下单元导入的真实素材。教研组统一备课；形成校本资源包板书设计左侧：六个单元名称与课时数中间：能力进阶箭头"感知→原理→应用→价值"右侧：本学期三条学习约定（敢猜、会验、守规）结构化板书；开学第一课呈现第一单元走进人工智能第1课身边的人工智能项目内容课次第1课（全册第1课时）课时1课时（40分钟）执行班级九年级各教学班课型新授课课题身边的人工智能（第一单元第1课）教学目标能列举至少五个身边的人工智能应用，并指出它在替人做哪一件事。能区分"自动化"与"智能化"的差别，说出判断依据。愿意用观察和提问的方式认识新技术，形成"先弄清再评价"的态度。教学重点从生活场景中识别人工智能。用"它在替人做什么判断"作为识别标准。教学难点把"用了电、用了网"误当成"用了人工智能"。说清一项应用"智能"在哪个环节。教学方法情境教学法、列举归纳法、小组讨论法、不插电辨析活动教学器材多媒体课件、校园AI寻踪任务单、应用卡片30张、"智能/不智能"分类板、投票贴纸作业内容基础：完成"我家的AI清单"，写出5项应用及其替人做的事。实践：采访一位家人，记录他/她最信任和最不放心的一项智能应用。拓展：为学校设计一个"可以变聪明"的小场景，写清输入、判断、输出。教学后记（预留空白）教学过程教学流程教学步骤与内容教学活动新课导入活动一：三分钟"找茬"教师开场："同学们，今天这节课我们先不学知识，先做一件很严肃的事——找茬。我给大家看三张图，你们告诉我，哪一张背后'藏着人'。"依次出示三张图：第一张是教室里的日光灯开关，第二张是校门口的自动抬杆，第三张是手机相册自动把照片按人物分好组。学生举手投票。教师追问："第三张为什么不一样？"引导学生说出"它会认人""它自己分的组"。教师小结话术："前两张叫'听话'，你按一下它动一下；第三张叫'会看'，你没告诉它这是谁，它自己看出来了。从'听话'到'会看'，中间隔着的就是今天要认识的东西——人工智能。"板书课题：身边的人工智能。情境导入；投票互动；教师用"听话"与"会看"作对比锚点新课研讨活动二：校园AI寻踪教师发放"校园AI寻踪"任务单，四人一组，8分钟内完成三件事：在任务单的校园平面图上，标出你们认为"有智能"的位置，至少三处。每处写一句话：它替人做的是哪一件事。每组推选一处"最不像AI但其实很AI"的位置，准备30秒说明。巡视时教师用固定追问句式："它是在执行命令，还是在做判断？"对答不上的小组给出提示卡："想一想，它有没有'认'出什么、'猜'出什么、'选'出什么。"汇报环节，教师把学生答案分类写在黑板上，形成三列：认出来、猜出来、选出来。教师讲解："这三列其实就是人工智能最常干的三类活。'认出来'是感知，比如人脸识别、语音转文字；'猜出来'是预测，比如猜你下一部想看什么视频；'选出来'是决策，比如导航给你选一条最快的路。以后你看到一个新应用，先问一句：它在认、在猜，还是在选？"小组合作；任务单驱动；教师追问与提示卡支架概念澄清活动三：智能还是自动化教师出示12张应用卡片（自动感应门、扫地机器人、智能音箱、共享单车扫码开锁、红绿灯定时切换、人脸支付、语音输入法、电梯按钮、垃圾邮件过滤、拍照识花、自动售货机、手写数字识别），每组一套，要求在2分钟内分成两堆：一堆"只是自动化"，一堆"有人工智能"。分歧卡片贴到黑板"争议区"。教师逐张处理争议，用统一句式追问："它有没有从数据里学过东西？"教师讲解："判断标准只有一条——它有没有'学过'。自动感应门是传感器触发，规则是人写死的；垃圾邮件过滤是先看了几万封垃圾邮件才学会的。前者是自动化，后者是人工智能。当然，很多产品是两者混在一起的，比如扫地机器人，撞墙转向是自动化，地图规划是人工智能。"出示图：教师解读："这张图是我们班课前调查的结果。语音助手和视频推荐几乎人人用过，智能家居只有三成多。这说明什么？说明人工智能不是未来，是现在，只是它藏得比较深，藏在推荐里、藏在相册里、藏在你打字时的联想里。"分类活动；争议辨析；数据解读；教师用"有没有学过"作为唯一判据巩固练习活动四：一句话说清"智能在哪"教师给出句式模板："我用过______，它替我______，智能在______。"学生独立写两句，同桌互评，标准是"第三空不能写'很先进''很方便'"。抽取三份展示，教师现场修改示范："原句'智能在它很先进'，改成'智能在它能根据我常走的路，提前把堵车的路段绕开'——这就叫说清了。"随后完成教材上的"想一想"：为什么同一个应用，有人觉得聪明，有人觉得笨？教师讲解："因为它的聪明是有范围的。推荐系统懂你的点击，不懂你的心情；导航懂路况，不懂你今天想不想绕远看风景。人工智能是'窄'的聪明，不是'全'的聪明。这一点，我们后面每一节课都会反复遇到。"句式训练；同伴互评；教师现场改句示范课堂小结活动五：三句话收课教师请三位学生分别用一句话回答：今天认识了什么、用什么标准判断、还有什么想不通。教师总结："第一，人工智能已经在你身边，只是它不吭声。第二，判断它是不是人工智能，看它有没有从数据里学过。第三，它是窄的聪明，不是万能的聪明。下节课我们要回答一个更难的问题：到底什么叫人工智能？"学生复述；教师收束；留下悬念板书设计左侧：认出来（感知）—猜出来（预测）—选出来（决策）中间：判断标准：有没有"学过"右侧：窄的聪明≠全的聪明结构化板书；三列对应三类能力课后作业基础：完成"我家的AI清单"5项。实践：采访家人，记录一项最信任、一项最不放心。拓展：为学校设计一个"可以变聪明"的小场景。分层作业；下节课前抽查差异化与评价项目内容学困生支架提供"三问提示卡"：它认出了什么？它猜到了什么？它替你选了什么？任务单上的校园平面图已标出五个候选位置，只需从中选三个。学优生拓展追问卡：如果一个应用"学过"但学错了，它还算人工智能吗？请举一个例子并说明后果。课堂评价观察三项：能否举出三个以上应用；能否用"学过"作判断；能否指出一项应用的局限。达成两项即为合格。结语这一课不追求把人工智能讲深，只追求把"它就在我身边"这件事讲实。学生走出教室时，如果能对着家里的音箱多问一句"你是怎么听懂我的"，这节课就成功了。第2课什么是人工智能项目内容课次第2课（全册第2课时）课时1课时（40分钟）执行班级九年级各教学班课型新授课课题什么是人工智能（第一单元第2课）教学目标能说出人工智能定义中的三个关键词：模拟、延伸、扩展。能举例说明人工智能"能做什么"和"不能做什么"。能对"人工智能会不会取代人"作出有理有据的判断。教学重点人工智能定义的三层含义。人工智能与人类智能的差别。教学难点理解"延伸"和"扩展"不是"替代"。把抽象定义转化为可判断的标准。教学方法讲授法、案例分析法、辩论法、概念图建构法教学器材多媒体课件、定义拆解卡、"人机对照"表格、辩论立场牌作业内容基础：用三个关键词各造一个例句，说明人工智能在其中的作用。实践：记录一天中你与人工智能的十次"交手"，标注每次是它在帮你还是你在帮它。拓展：写一段200字的短评，回应"人工智能会不会让某些职业消失"。教学后记（预留空白）教学过程教学流程教学步骤与内容教学活动新课导入活动一：两个"聪明"的对比教师出示两段材料：一段是学生写的《我的周末》，一段是人工智能生成的同题短文。教师话术："我不告诉你们哪段是谁写的，你们猜。猜完还要说理由。"学生猜测后，教师公布答案，追问："你是怎么分辨的？"收集理由，板书关键词：太整齐、没有小失误、缺少具体细节、情感有点假。教师过渡："这些理由很有意思，它们其实在告诉我们：人工智能写得很像人，但它不是人。那它到底是什么？课标给了一个定义，我们一起来拆。"对比猜测；理由归纳；以"像人但不是人"切入定义新课研讨活动二：拆解定义教师板书课标定义："人工智能是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。"把定义拆成四块发给四个小组，每组负责一块，用3分钟回答"这一块说的是什么，举一个例子"。汇报后教师逐块讲解："模拟"——复刻人的能力。人脸识别模拟人的眼睛，语音识别模拟人的耳朵，下棋程序模拟人的思考。教师话术："模拟就是'照着人的样子做一遍'，做得像不像，是第一步。""延伸"——突破人的生理局限。人看一张图要几秒，机器一秒看几万张；人会累，机器不会。教师话术："延伸不是比你强，是把你做不到的量补上。你数不完的，它替你数。""扩展"——做出人原本做不到的事。把文字、图像、声音放在一起理解，把不同来源的数据合起来判断。教师话术："扩展是'人没想到它能这么用'，比如用手机拍一下叶子就知道是什么植物。""理论、方法、技术及应用系统"——从想法到产品的完整链条。教师小结："所以人工智能不是一台机器，也不是一个软件，它是一整套'让机器像人一样干活'的学问加产品。"分组拆解；逐块讲解；每块配一个生活例子能力边界活动三：人机对照表教师发放"人机对照"表格，列出八项任务：算一万道加法、认出十年没见的同学、写一首押韵的诗、安慰一个伤心的朋友、在模糊照片里找出一张脸、判断一句话是不是讽刺、连续工作24小时、决定该不该给病人动手术。学生逐项打勾：这项谁更强？统计结果后教师讲解："规律很清楚。凡是'量大、规则清楚、有标准答案'的，机器强；凡是'需要情感、需要价值判断、需要为后果负责'的，人强。注意最后一项——决定该不该动手术，机器可以给建议，但不能签字。签字意味着负责，负责这件事，目前只能由人来做。"教师补充："这就是为什么课标要求我们'知道人工智能发展必须遵循的伦理道德规范'。技术越强，越需要有人守住那条线。"对照表填写；结果统计；教师提炼"量大规则清"与"情感责任"两条分界巩固练习活动四：小型辩论辩题："人工智能会不会取代老师？"正方立场：会取代重复性工作。反方立场：不能取代育人的部分。规则：每方三人，每人40秒，不许人身攻击，必须举一个具体例子。教师作为主持人，在双方发言后追问："你说的'取代'，是指取代哪一部分？"引导学生把"取代"拆细。辩论后教师总结："今天这场辩论没有输赢，但有一个共识：能被取代的是'讲同一道题一百遍'，不能被取代的是'看见这个孩子今天不对劲'。人工智能是工具，工具的价值在于让人腾出手来做更像人的事。"辩论活动；教师追问拆细概念；形成共识而非胜负课堂小结活动五：一句话定义请学生用不超过20个字，给人工智能下一个自己的定义，写在便利贴上贴到黑板。教师挑选三张朗读，点评："这三张都对，因为它们都抓住了'像人一样干活'这个核心。"教师收束："定义是用来判断的。以后你遇到一个新东西，先问：它在模拟什么？延伸了什么？扩展了什么？三问下来，是不是人工智能，心里就有数了。"学生自拟定义；便利贴展示；教师点评板书设计左侧：模拟—延伸—扩展中间：机器强：量大、规则清、有标准答案右侧：人强：情感、价值、责任结构化板书；左右对照课后作业基础：三个关键词各造一句。实践：记录一天中与人工智能的十次交手。拓展：200字短评，回应"某些职业会不会消失"。分层作业；短评下节课分享差异化与评价项目内容学困生支架定义拆解卡上已给出每块的通俗解释和一个例子，只需补充第二个例子。辩论环节可只担任计时员并记录一条最有说服力的理由。学优生拓展追问卡：如果一台机器能通过所有考试，我们能说它"理解"了知识吗？请说明理由。课堂评价能否说出三个关键词并各配一例；能否在对照表中给出至少六项合理判断；能否在辩论中举出具体例子。结语定义不是用来背的，是用来判断的。这一课真正要留下的，是学生心里那把"三问"的尺子。第3课人工智能的实现方式项目内容课次第3课（全册第3课时）课时1课时（40分钟）执行班级九年级各教学班课型新授课课题人工智能的实现方式（第一单元第3课）教学目标能说出搜索、推理、预测、机器学习四种实现方式各自解决什么问题。能把常见应用归入相应的实现方式，并说明理由。体会"同一个应用往往同时用到多种方式"，形成系统看问题的意识。教学重点四种实现方式的核心逻辑。应用与方式的对应关系。教学难点区分"推理"与"预测"。理解机器学习是其他三种方式的底层支撑。教学方法讲授法、类比法、卡片归类法、案例分析教学器材多媒体课件、四色方式卡片、应用情境卡20张、归类板作业内容基础：为四种实现方式各写一个生活例子。实践：选一个你常用的应用，画出它可能用到的实现方式组合。拓展：设计一个"校园失物招领"智能方案，说明用哪种方式最合适。教学后记（预留空白）教学过程教学流程教学步骤与内容教学活动新课导入活动一：猜猜它怎么做到的教师抛出三个问题："导航怎么知道前面堵车？""购物网站怎么知道我想买什么？""输入法怎么知道我要打哪个词？"学生自由猜。教师不评价对错，只在黑板上记下关键词：查、算、猜、学。教师话术："你们刚才说的这四个字，恰好就是人工智能的四条主要实现路径。课标要求我们'通过对比不同的人工智能应用场景，初步了解人工智能中的搜索、推理、预测和机器学习等不同实现方式'。今天我们就给这四条路径各发一张身份证。"问题驱动；收集学生直觉；引出四种方式新课研讨活动二：四种方式逐个认识教师依次讲解，每种方式配一个类比、一个例子、一句局限：搜索——解决"找得到"。类比：图书馆按索引找书。例子：搜索引擎、以图搜图。局限：必须有现成的数据，找不到就没办法。推理——解决"想得对"。类比：医生按症状对照诊断标准。例子：根据规则判断合同条款是否有效。局限：规则要人写，遇到模糊情况容易卡住。预测——解决"算得准"。类比：老农看云识天气。例子：天气预报、销量预测。局限：依赖历史数据，遇到没见过的情况会失准。机器学习——解决"学得会"。类比：新手司机越开越熟。例子：人脸识别、垃圾邮件过滤。局限：需要大量数据，学歪了很难纠正。教师强调："注意，机器学习不是第四条并列的路，它是前三条路下面的地基。搜索能变聪明，是因为用了机器学习；预测能变准，也是因为用了机器学习。"讲授法；四组类比；每项讲清"解决什么、例子、局限"归类活动活动三：给应用发身份证教师发放20张应用情境卡（如"输入'红烧肉'跳出菜谱""根据体温和咳嗽判断是否感冒""预测明天有多少人来食堂""相册自动按人脸分组""根据历史订单推荐商品""识别手写作业的对错"等），每组一套，5分钟内贴到四色归类板上。允许一张卡贴多处。巡视时教师追问："这张卡为什么贴两处？"汇报时重点讨论三张"必争卡"："根据体温和咳嗽判断是否感冒"——是推理还是预测？教师讲解："如果按'体温超过多少度加咳嗽就建议就医'的固定规则，是推理；如果是从几万份病历里学出来的，是机器学习支撑的预测。看它背后有没有'学'。""相册按人脸分组"——是搜索还是机器学习？教师讲解："分组靠的是先学会'什么是同一张脸'，再用它去搜，两者都在。""推荐商品"——四种方式几乎全用上：搜你的历史、推你的偏好、算你的购买概率、学全站用户的行为。卡片归类；允许多贴；三张争议卡重点辨析巩固练习活动四：拆一个真实应用教师以"外卖平台的送达时间预估"为例，带全班一起拆：搜索：先找到这家店的历史出餐时间。推理：按"高峰期加5分钟、雨天加8分钟"的规则修正。预测：用大量订单数据算出这条路线通常要多久。机器学习：整个模型是靠历史订单训练出来的。教师话术："所以你们看到的那个'预计35分钟送达'，背后是四条路一起走。课标要求我们'通过对常见人工智能应用的分类和分析，引导学生发现其中存在的不同实现方式，认识各种实现方式的计算过程，了解其适用的场景'。会拆，才算真懂。"随后学生独立拆一个自选应用，写在学习单上，同桌互查。教师示范拆解；学生独立迁移；同伴互查课堂小结活动五：四句话收课教师带全班齐读四句话：搜索找得到、推理想得对、预测算得准、机器学习学得会。教师补充："再加一句：真实的应用，从来不是只走一条路。"齐读口诀；教师补一句板书设计左侧：搜索—找得到；推理—想得对右侧：预测—算得准；机器学习—学得会（地基）下方：真实应用=多条路一起走结构化板书；机器学习画在地基位置课后作业基础：四种方式各写一例。实践：画一个常用应用的实现方式组合图。拓展：设计"校园失物招领"智能方案。分层作业；组合图下节课展示差异化与评价项目内容学困生支架归类板上已印好每种方式的两个示例卡，学生只需完成剩余卡片；争议卡可只判断"有没有学"。学优生拓展追问卡：如果四种方式都用上了，这个系统还是"可解释"的吗？请举例说明什么时候需要它解释、什么时候不需要。课堂评价能否说清四种方式各自解决什么问题；能否正确归类至少六成卡片；能否独立拆解一个应用。结语四条路径，一个地基。学生记住的不该是四个名词，而是"遇到智能应用先拆一拆"的习惯。第4课人工智能的技术基础项目内容课次第4课（全册第4课时）课时1课时（40分钟）执行班级九年级各教学班课型新授课课题人工智能的技术基础（第一单元第4课）教学目标能说出数据、算法、算力三要素及其相互关系。能区分监督学习、无监督学习、强化学习三类学习方式。能通过动手体验理解"数据质量决定模型效果"。教学重点三要素的作用与相互支撑关系。三类学习方式的区别。教学难点理解"算法"不是代码而是"解决问题的步骤"。理解"垃圾进、垃圾出"。教学方法讲授法、体验式学习、对比实验法、小组合作教学器材多媒体课件、模型训练体验平台（或图形化分类工具）、三组不同质量的数据集、三要素关系图作业内容基础：用一句话解释数据、算法、算力各是什么。实践：用同一组图片分别训练两次模型，一次给足样本、一次只给少量样本，记录准确率变化。拓展：为"校园垃圾分类识别"设计一份数据采集方案，说明采什么、采多少、怎么标。教学后记（预留空白）教学过程教学流程教学步骤与内容教学活动新课导入活动一：三个"看不见"的东西教师出示一张"手机拍照识花"的截图，问："从按下快门到跳出花名，中间发生了什么？"学生猜测。教师话术："你们说的都对了一半。真正在背后干活的是三样东西——数据、算法、算力。它们看不见，但缺一样，这个功能就没了。"板书三要素，画成三角关系。情境导入；三要素板书新课研讨活动二：三要素逐个讲数据——机器的"教材"。教师讲解："识花模型看过几十万张标注好的花的照片，才知道什么是玫瑰、什么是月季。数据不是越多越好，是越准越好。一张标错的照片，就是一个错误的老师。"算法——机器的"学习方法"。教师讲解："算法不是代码，是步骤。比如'先看花瓣形状，再看叶子边缘，最后看开花时间'，这就是一个算法。代码只是把步骤翻译成机器能执行的语言。"算力——机器的"体力"。教师讲解："同样一道题，人算一年，机器算一秒，靠的就是算力。算力不够，再好的算法也跑不动。"教师出示图：{{chart:chart_three}}教师解读："这三者不是并列的，是互相卡脖子的。数据不够，算法再好也学不出东西；算力不够，数据再多也跑不完；算法不对，数据和算力全白费。"逐项讲解；三角关系图；强调互相制约学习方式活动三：三种"学"法教师用三个生活场景引出三类学习：监督学习——"老师批改过的作业"。每道题都有标准答案，机器对着答案学。例子：识别猫和狗，每张图都标好了。教师话术："这叫有老师带，答案写在旁边。"无监督学习——"一堆没分类的袜子"。没人告诉你哪双配哪双，你自己按颜色、长短分堆。例子：把用户按消费习惯自动分成几群。教师话术："这叫没老师带，自己找规律。"强化学习——"打游戏通关"。做对了加分，做错了扣分，慢慢摸出门道。例子：下棋程序自己跟自己下几百万局。教师话术："这叫边试边学，奖惩分明。"教师补充："课标把这三类作为机器学习的三种基本方式。它们的共同点是——都从数据里学，都不靠人一条条写规则。"场景类比；三类学习对照；强调"都从数据里学"动手体验活动四：数据质量实验教师组织小组使用模型训练体验平台（或图形化分类工具），完成对比实验：第一轮：每类给20张清晰样本，训练后测试，记录准确率。第二轮：每类只给5张，且其中2张故意标错，训练后测试，记录准确率。第三轮：恢复20张但全部模糊，再测一次。把三组数据填进对比表，画成柱状图。教师引导讨论："哪一轮最差？为什么？"教师讲解："第二轮最差，因为它不仅学得少，还学错了。这就是'垃圾进、垃圾出'。所以做人工智能，最费时间的往往不是写程序，是整理数据。"出示图：{{chart:chart_data}}教师解读："这组数据是我们班三轮实验的平均值。样本从20张降到5张，准确率掉了将近一半；样本模糊，又掉了一截。数据的分量，比你们想象的重。"三轮对比实验；数据记录；图表解读；教师提炼"垃圾进垃圾出"巩固练习活动五：给场景配学习方式教师给出四个场景：识别校园里的垃圾分类、把全校学生按运动习惯分组、训练一个会走迷宫的机器人、判断作业是否抄袭。学生为每个场景选择最合适的学习方式并说明理由。教师点评要点：垃圾分类有明确标签，用监督学习；学生分组没有预设类别，用无监督学习；走迷宫靠试错奖励，用强化学习；判断抄袭可以先有标注样本，用监督学习，也可以结合相似度搜索。场景匹配；理由说明；教师点评课堂小结活动六：一句话总结教师请学生用"没有______，就______"的句式造句，如"没有好数据，就学不出好模型"。收集五句写在黑板上，教师收束："数据是米，算法是菜谱，算力是火。米不好、菜谱乱、火不旺，这顿饭都做不成。"句式造句；比喻收束板书设计左侧：数据（米）—算法（菜谱）—算力（火）中间：监督（有答案）—无监督（找规律）—强化（奖惩）右侧：垃圾进，垃圾出结构化板书；比喻贯穿课后作业基础：一句话解释三要素。实践：完成两次训练对比并记录准确率。拓展：设计垃圾分类识别的数据采集方案。分层作业；方案下节课交流差异化与评价项目内容学困生支架实验只做第一、二轮，第三轮由教师演示；对比表已给出表头与示例行。学优生拓展追问卡：如果数据很好、算法很好、算力也够，模型还是不准，可能是什么原因？请列出三种猜想。课堂评价能否说清三要素关系；能否区分三类学习方式；能否从实验数据中读出"数据质量影响效果"。结语这一课把"人工智能很神奇"拆成了"米、菜谱、火"。神奇感消失的地方，理解才开始。第二单元文本的智能生成第5课文本处理的基本单位项目内容课次第5课（全册第5课时）课时1课时（40分钟）执行班级九年级各教学班课型新授课课题文本处理的基本单位（第二单元第1课）教学目标知道计算机处理文本时要先切分成更小的单位。能比较字、词、子词三种切分方式的优缺点。能动手完成一次简单的中文分词，并说明歧义产生的原因。教学重点分词是文本处理的第一步。切分粒度对后续处理的影响。教学难点中文没有空格，切分存在歧义。理解"子词"这种折中方案。教学方法讲授法、不插电操作活动、对比分析法教学器材多媒体课件、分词卡片（含单字卡与词语卡）、歧义句子卡、切分对比表作业内容基础：给五个句子做人工分词，用斜线隔开。实践：找出三个因分词不同而意思改变的句子，说明差别。拓展：为班级设计一套"新词收录规则"，说明什么样的网络新词该被收进词典。教学后记（预留空白）教学过程教学流程教学步骤与内容教学活动新课导入活动一：机器眼中的一句话教师在屏幕上打出一句话："今天天气真好我们一起去操场吧"。问："如果机器要读懂这句话，它第一步该干什么？"学生回答后，教师把这句话拆成一格一格的单字，铺满屏幕。教师话术："在机器眼里，一句话不是一句话，是一串符号。它得先把这串符号切成它能处理的小块，才谈得上理解。这个'切'，就是今天要学的基本单位。"屏幕演示；单字铺屏；建立"切分"直觉新课研讨活动二：三种切法教师讲解三种常见切分粒度：按字切——"今/天/天/气/真/好"。优点：单位少，词典小；缺点：字的意思太碎，"天"和"天气"完全不是一回事。按词切——"今天/天气/真好"。优点：意思完整；缺点：中文没有空格，切错就全错，而且新词层出不穷。按子词切——把不常见的词拆成常见片段，比如"人工智能"拆成"人工/智能"，生僻词拆成更小的部件。优点：兼顾词典大小与表达能力；缺点：切出来的片段有时不是完整意思。教师话术："这三种切法，就像切菜。切丝、切块、切丁，没有哪种绝对好，看你要做什么菜。机器处理文本也一样，看任务选粒度。"三种粒度讲解；切菜类比；强调"按任务选"不插电活动活动三：分词大挑战教师发放分词卡片，每组一套，任务是给三个句子分词："南京市长江大桥""乒乓球拍卖完了""他说的确实在理"要求：用卡片摆出你们的切法，至少摆出两种不同切法。巡视时教师提示："试着把卡片往左挪一格，看看意思变没变。"汇报环节，各组把不同切法贴到黑板上，全班一起读，读出不同意思时全班往往会笑。教师讲解："'南京市/长江大桥'和'南京/市长/江大桥'，两种切法都符合语法，但只有一种符合常识。机器没有常识，它靠统计——哪种切法在语料里出现得多，就选哪种。所以分词不是纯语法问题，是概率问题。"卡片操作；多解展示；教师点出"统计而非常识"巩固练习活动四：粒度影响结果教师给出任务对比：如果按字切，"苹果"和"苹果手机"有没有关系？如果按词切，"苹果"作为水果和作为品牌，怎么区分？教师讲解："按字切，两个'苹果'长得一样，机器分不清；按词切，能分开，但词典里得同时收两个词条。这就是粒度的代价——切得细，省词典但丢意思；切得粗，保意思但词典爆炸。子词切分就是在这两者之间找平衡。"学生完成学习单上的"切分对比表"，填三列：切法、优点、代价。任务对比；对比表填写；教师点明权衡关系课堂小结活动五：一句话收课教师请学生用一句话回答："为什么机器读文章前要先切分？"教师总结："因为机器不认识'句子'，只认识'单位'。切分是它理解世界的第一步。下一步，我们要看它怎么用这些单位去统计、去生成。"学生复述；承上启下板书设计左侧：字（碎）—词（准）—子词（折中）中间：南京市/长江大桥vs南京/市长/江大桥右侧：分词靠统计，不靠常识结构化板书；歧义例句居中课后作业基础：五个句子人工分词。实践：找三个分词歧义句。拓展：设计新词收录规则。分层作业；歧义句下节课分享差异化与评价项目内容学困生支架卡片上已用颜色区分单字与词语，只需按颜色摆；歧义句只要求摆出一种切法并说明意思。学优生拓展追问卡：如果一个新词刚出现，词典里还没有，机器该怎么切？请提出一种可行做法。课堂评价能否说出三种切分粒度；能否摆出至少两种切法并读出不同意思；能否说出分词依赖统计。结语把句子切碎，是机器读懂人的开始。这一课看似琐碎，却是整个第二单元的地基。第6课统计与文本生成项目内容课次第6课（全册第6课时）课时1课时（40分钟）执行班级九年级各教学班课型新授课课题统计与文本生成（第二单元第2课）教学目标知道"根据前文猜下一个词"是文本生成的基本思路。能通过统计词频与搭配，完成一次简单的不插电"接词"生成。能说明纯统计方法的局限。教学重点概率式生成的基本思路。词频与搭配统计的操作方法。教学难点理解"生成"本质是"选择"。理解统计方法为什么会产生"通顺但没意义"的句子。教学方法讲授法、不插电统计活动、对比实验法教学器材多媒体课件、语料卡片、词频统计表、接词记录单作业内容基础：统计一段200字短文里出现最多的五个词。实践：用"看前两个词猜下一个词"的方法，续写一句话并说明依据。拓展：比较人工续写与统计续写各写三句，分析差别。教学后记（预留空白）教学过程教学流程教学步骤与内容教学活动新课导入活动一：猜下一个字教师在屏幕上写："今天中午食堂的饭真……"请学生抢答下一个字。收集答案：香、好、难吃、一般。教师话术："你们每个人都在做同一件事——根据前面的话，猜后面最可能是什么。恭喜你们，你们刚刚完成了一次文本生成。机器干的事，本质上和你们刚才干的一样，只是它猜得更多、更快、更不知疲倦。"抢答互动；揭示"猜下一个"的本质新课研讨活动二：统计怎么帮它猜教师讲解三步：数一数。把大量文本切分后，统计每个词出现多少次、每个词后面常跟什么词。算一算。给定前文，看哪些词跟在后面的次数最多，算出各自的比例。选一选。按比例挑一个，接上去，再拿新的前文继续猜。教师话术："注意第三步，它不是'选最可能的那个'，而是'按可能性挑一个'。这就是为什么同一个问题问两次，答案可能不一样——它在掷骰子，只是这个骰子被数据灌过铅。"出示图：{{chart:chart_next}}教师解读："这是'今天中午食堂的饭真'后面几个候选词的比例。'香'占四成，'好'占三成，'难吃'占两成。机器就按这个比例抽签。抽到'难吃'，句子就拐弯了。"三步讲解；"灌铅的骰子"类比；比例图解读不插电活动活动三：人工接词机教师给每组发一份200字左右的语料（如一段校园新闻），任务：5分钟内统计出"的""了""我们""学校"四个词各出现多少次。找出"学校"后面最常跟的三个词。用统计结果，从"我们的学校"开始，接出五个词，组成一句话。各组把接出的句子写在黑板上，全班读。教师引导观察："有没有哪句读起来通顺，但完全不知道在说什么？"教师讲解："这就是纯统计方法的毛病。它只学会了'什么词常跟在什么词后面'，没学会'这句话想表达什么'。所以早期的文本生成，经常写出语法正确、逻辑荒唐的句子。"小组统计；接词实践；观察"通顺但无意义"现象巩固练习活动四：改一改，让它像话教师给出三句统计生成的病句，如"学校的操场在教室里跑步很热闹"，请学生修改并说明改了什么。教师讲解："你们修改时，其实在做三件统计做不到的事：一是知道操场和教室不能互相装；二是知道跑步的主语应该是人；三是知道这句话该有个重点。这三件事，分别对应常识、语法角色和意图。后面的课，我们要看机器怎么一步步补上这些能力。"病句修改；教师点出统计的三处短板课堂小结活动五：两句话收课教师总结："第一，文本生成的起点是统计——数一数、算一算、选一选。第二，统计能造出通顺的句子，但造不出有意义的句子。"留悬念："那怎么让它有意义？下节课，我们给词装上'意思'。"教师收束；设置悬念板书设计左侧：数一数—算一算—选一选中间：生成=按概率抽签右侧：通顺≠有意义结构化板书；三步流程清晰课后作业基础：统计短文的五个高频词。实践：按"看前两词猜下一词"续写一句。拓展：人工续写与统计续写各三句对比。分层作业；对比结果下节课交流差异化与评价项目内容学困生支架统计表已给出词表，只需打勾计数；接词任务只要求接三个词。学优生拓展追问卡：如果让机器只挑"最可能"的那个词，句子会变成什么样？请预测并说明理由。课堂评价能否说清"猜下一个词"的思路；能否完成一次统计与接词；能否指出纯统计的至少一处局限。结语统计让机器学会了"像人一样说话"，但还没学会"说人话"。差距在哪里，就是接下来几课要追的线索。第7课文本的语义编码项目内容课次第7课（全册第7课时）课时1课时（40分钟）执行班级九年级各教学班课型新授课课题文本的语义编码（第二单元第3课）教学目标知道计算机要把词变成数字（向量）才能计算"意思"。能通过二维坐标图理解"意思相近的词距离近"。能举例说明语义编码在搜索、推荐中的应用。教学重点词向量的基本含义。用距离表示语义相似。教学难点理解"意思"可以被表示成一组数字。理解向量维度远高于二维。教学方法讲授法、图示法、类比法、动手标注活动教学器材多媒体课件、词卡、二维语义坐标纸、彩色贴纸作业内容基础：在坐标纸上为十个词标注大致位置，并说明依据。实践：找出三组"意思相近但用法不同"的词，说明机器可能混淆的原因。拓展：设想一个"校园用语语义地图"，说明你想把哪些词放上去、为什么。教学后记（预留空白）教学过程教学流程教学步骤与内容教学活动新课导入活动一：机器怎么知道"高兴"和"开心"是一回事教师提问："如果机器只认识字，它怎么知道'高兴'和'开心'差不多？"学生猜测。教师话术："它不知道，除非我们给每个词发一个'身份证号'，而且这个号能体现它和谁亲近。这个号，就叫向量。"提问导入；引出"身份证号"类比新课研讨活动二：给词发坐标教师在黑板上画一个二维坐标，横轴标"情绪积极程度"，纵轴标"激烈程度"。把"高兴""开心""狂喜""平静""难过""愤怒"六个词卡发给学生，请他们贴到坐标上。贴完后教师提问："'高兴'和'开心'离得近不近？'高兴'和'难过'离得远不远？"教师讲解："机器判断两个词像不像，就是看它们的坐标离得多近。这叫'用距离表示相似'。真实的模型不是两维，是几百上千维，每一维都代表一种说不清但算得出的特征。人看不懂那些维度，但机器算得很准。"出示图：{{chart:chart_vec}}教师解读："这张图把六个词放在两维平面上。你们看，'高兴'和'开心'几乎重叠，'难过'在另一头。机器不需要懂中文，它只需要算距离。"坐标贴卡；距离直观；维度说明编码原理活动三：从"共现"到"相近"教师讲解："这些坐标是怎么来的？不是人填的，是统计出来的。办法很简单：经常出现在相似上下文里的词，坐标就靠近。'高兴'和'开心'常常出现在'我今天很______'这样的句子里，位置能互换，机器就认为它们像。"教师举例："'苹果'这个词麻烦一点。它既出现在'我吃了一个苹果'，也出现在'苹果发布了新手机'。所以它的坐标会落在水果区和科技区之间，有点尴尬。这就是为什么早期机器翻译会把'苹果手机'翻成奇怪的东西。"教师补充："现在的模型会看整句话的上下文，同一个词在不同句子里坐标会变。这就解决了'一词多义'的问题。"讲解共现原理；"苹果"案例；上下文动态调整巩固练习活动四：语义编码有什么用教师给出三个应用场景，请学生说明语义编码在其中起什么作用：搜索"怎么让房间不潮"，也能搜到讲"除湿"的文章。音乐软件推荐"你可能喜欢的歌"。客服机器人判断你是在投诉还是在咨询。教师点评要点：第一个靠"意思相近"扩大召回；第二个靠"用户与内容的坐标靠近"；第三个靠"情绪倾向的坐标位置"。教师话术："所以语义编码不是为了炫技，它是让机器'听懂话里有话'的关键一步。"场景分析；教师点评；强调应用价值课堂小结活动五：一句话收课教师请学生用一句话说明"语义编码解决了什么问题"。教师总结："它把'意思'变成了'位置'。有了位置，机器就能算远近、找邻居、做推荐。下一步，我们要看它怎么用这些位置，把一句话接着写下去。"学生复述；承上启下板书设计左侧：词→一串数字（向量）中间：意思相近=距离近右侧：坐标靠统计，不靠人填结构化板书；坐标图居中课后作业基础：坐标纸标注十个词。实践：找三组易混词并说明原因。拓展：设计"校园用语语义地图"。分层作业；地图下节课展示差异化与评价项目内容学困生支架坐标纸已画好网格并标出两个示例词；只需再贴四个词并说明一句理由。学优生拓展追问卡：如果一个词的坐标被数据带偏了（比如某个群体很少被提及），会造成什么后果？请举一例。课堂评价能否说出"词变数字"的必要性；能否用距离解释相似；能否举出一个应用例子。结语把意思变成位置，是机器从"认字"走向"懂话"的关键一跃。这一跃之后，生成才真正开始。第8课注意力与文本生成项目内容课次第8课（全册第8课时）课时1课时（40分钟）执行班级九年级各教学班课型新授课课题注意力与文本生成（第二单元第4课）教学目标知道"注意力"是指模型在生成时对不同前文给予不同权重。能通过标注活动判断一句话中哪些词对下一个词影响最大。能说明注意力机制为什么让长句生成更连贯。教学重点权重的含义。注意力让模型"抓重点"。教学难点理解权重是算出来的，不是人指定的。理解长距离依赖。教学方法讲授法、标注活动法、对比分析法教学器材多媒体课件、句子卡、彩色荧光笔、权重示意条作业内容基础：给三个句子标出你认为对下一个词影响最大的两个词。实践：把一句话中间插入一段无关内容，观察句意是否还连贯，说明原因。拓展：用"注意力"解释为什么有的AI回答会"跑题"。教学后记（预留空白）教学过程教学流程教学步骤与内容教学活动新课导入活动一：你听人说话时在看什么教师提问："我说'昨天我在图书馆借了一本特别厚的书，看了三天才看完，这本书真……'，你们猜下一个词是什么？"学生答"厚""好看""难"。教师追问："你们是根据哪个词猜的？"学生指向"书""厚""看完"。教师话术："你们没有平均用力，你们挑了重点。机器也一样，它给前文每个词打分，分高的多看两眼。这个打分，就叫注意力。"提问互动；引出"挑重点"新课研讨活动二：给词打分教师在屏幕上给出一句长句："小明虽然昨天淋了雨，今天早上还是准时到校，只是嗓子有点哑，老师让他多喝热水。"提问："如果要猜'老师让他多喝______'，前面哪些词最重要？"学生用荧光笔在句子卡上标注，颜色深浅表示重要程度。教师讲解："'热水'这个词，主要看'嗓子有点哑'，其次看'淋了雨'，'准时到校'几乎没用。机器算出来的权重，和你们标的大致一样。它怎么算的？靠大量语料学出来的——在类似句子里，哪些词经常共同决定下一个词。"出示图：{{chart:chart_attn}}教师解读："这张图是我们班标注结果的平均值。'嗓子哑'权重最高，'淋雨'次之，'准时'最低。注意力机制干的就是这件事：把有限的计算资源，花在最该看的地方。"标注活动；权重可视化；教师解读原理深化活动三：为什么需要注意力教师对比两个句子："他打开了冰箱，拿出一瓶水。""他打开了冰箱，里面塞满了上周买的菜、水果、牛奶和鸡蛋，还有一瓶不知道什么时候放进去的水。"提问："第二句里，'一瓶'和'水'隔了多远？"教师讲解："隔得越远，机器越容易忘。早期的模型读到后面就忘了前面，所以长句子经常写崩。注意力机制让它在写每个词时都能'回头看'前面所有词，距离再远也能照顾到。这就是为什么现在的模型能写长文章。"长短句对比；"回头看"讲解；解释长文能力巩固练习活动四：找跑题的原因教师展示一段AI生成的跑题回答（如问"如何提高跑步成绩"，答到一半开始讲跑步鞋的历史）。请学生分析：它可能把注意力放在了哪个词上？教师点评："它抓住了'跑步'，却把'提高成绩'这个真正的重点丢了。注意力不是越多越好，是'分配得对不对'。分配错了，就会答非所问。"教师补充："所以写提示词时，把关键要求放在前面、说清楚，其实是在帮它分配注意力。"案例分析；教师点评；联系提示词技巧课堂小结活动五：一句话收课教师总结："注意力就是'看哪里'。看得准，句子就连贯；看得偏，句子就跑题。"留悬念："那除了'看哪里'，还有什么在影响它写出来的东西？下节课我们看几个看不见的手。"教师收束；设置悬念板书设计左侧：每个词一个权重中间：权重高=多看两眼右侧：看得准→连贯；看得偏→跑题结构化板书；权重条示意课后作业基础：三个句子标注关键词。实践：插入无关内容观察连贯性。拓展：用注意力解释AI跑题。分层作业；解释下节课分享差异化与评价项目内容学困生支架句子卡已用下划线标出三个候选词，只需从中选两个并涂色。学优生拓展追问卡：如果一句话里有两个同样重要的词，模型该怎么分配？会不会顾此失彼？课堂评价能否说出"权重"的意思；能否正确标注关键词；能否解释长句为什么更连贯。结语注意力是模型的"眼神"。眼神落在哪里，文章就写向哪里。第9课文本生成的影响因素项目内容课次第9课（全册第9课时）课时1课时（40分钟）执行班级九年级各教学班课型新授课课题文本生成的影响因素（第二单元第5课）教学目标能说出影响文本生成的至少四个因素：训练数据、提示词、参数设置、上下文。能通过对比实验观察同一提示词在不同设置下的输出差异。能根据任务需要调整提示词，提高输出质量。教学重点提示词的作用与写法。参数设置对输出的影响。教学难点理解"随机性"参数的含义。理解数据偏见如何传导到输出。教学方法实验法、对比分析法、小组合作教学器材多媒体课件、生成式工具体验账号、提示词对照表、实验记录单作业内容基础：为"介绍我的学校"写三个不同风格的提示词。实践：用同一提示词生成三次，比较差异并解释原因。拓展：找出一次AI输出的偏见或错误，分析它可能来自哪里。教学后记（预留空白）教学过程教学流程教学步骤与内容教学活动新课导入活动一：同一个问题，三个答案教师现场用生成式工具输入同一个问题三次，展示三个略有不同的答案。提问："同一个问题，为什么答案不一样？"教师话术："因为它不是查字典，是在掷骰子。骰子怎么掷、骰子被谁灌过铅，就是今天要讲的'影响因素'。"现场演示；制造认知冲突新课研讨活动二：四只手在影响它教师逐项讲解四个因素：训练数据——它读过什么，就会像什么。教师话术："只读过作文选的模型，写什么都像范文；只读过网络评论的模型，说话就带刺。"提示词——你怎么问，它怎么答。教师话术："问'介绍一下人工智能'，它给你百科；问'用初中生能懂的话介绍人工智能，举三个生活例子'，它给你讲课。"参数设置——随机性高低。教师讲解："有个参数控制它'敢不敢冒险'。调低，它只说最稳的话，重复、平淡；调高，它敢用新词，但容易跑偏。"上下文——前面说过什么。教师讲解："同一个问题，在聊完科幻小说后问和在聊完数学题后问，答案风格会不一样。"出示图：{{chart:chart_factor}}教师解读："这张图是我们班实验的结果：同一提示词生成十次，用词重合度只有六成多。说明它每次都在'重新组织语言'，不是复制粘贴。"四因素讲解；每项配一句口诀；数据解读对比实验活动三：改一个变量看变化小组任务：固定主题"介绍垃圾分类"，做三组对比：提示词只写"介绍垃圾分类"。提示词写"用三句话向小学三年级学生介绍垃圾分类，要有例子"。提示词写"以校园广播稿的口吻介绍垃圾分类，不超过100字"。把三次输出抄到记录单上，比较长度、语气、例子数量。教师巡视提示："只改一处，其他不变，才能看出是谁的影响。"汇报后教师总结："提示词越具体，输出越可控。这不是玄学，是你在帮它缩小选择范围。"三组对比实验；控制变量；教师提示方法巩固练习活动四：改写提示词教师给出一个模糊提示词："写一篇关于读书的文章。"请学生改写成三条不同用途的提示词：一条给校刊投稿、一条给班级读书会发言、一条给家长会分享。展示三份改写，教师点评："好提示词有三个特征：说清对象、说清用途、说清限制。"提示词改写；教师点评三特征课堂小结活动五：一句话收课教师总结："它写得好不好，一半看它读过什么，一半看你怎么问。"补充提醒："还有一点很重要——它说的不一定对。下一单元我们看图像，但'核实'这件事，从现在起就要养成习惯。"教师收束；埋下核实意识板书设计左侧：数据—提示词—参数—上下文中间：好提示词：对象、用途、限制右侧：写得像≠说得对结构化板书；三特征醒目课后作业基础：三个风格提示词。实践：同提示词生成三次并比较。拓展：找一次偏见或错误并溯源。分层作业；溯源分析下节课交流差异化与评价项目内容学困生支架记录单已给出三组提示词模板，只需填空并抄录输出；比较维度已列出（长度、语气、例子）。学优生拓展追问卡：如果提示词写得非常详细，输出会不会变得千篇一律？请说明你的判断。课堂评价能否说出四个影响因素；能否完成一次控制变量的对比；能否写出三条合格提示词。结语这一课把"AI很神奇"变成了"AI可以被引导"。可控，才谈得上负责。第三单元图像、声音与视频的智能生成第10课图像特征的提取项目内容课次第10课（全册第10课时）课时1课时（40分钟）执行班级九年级各教学班课型新授课课题图像特征的提取（第三单元第1课）教学目标知道图像在计算机中由像素组成，像素值构成数字矩阵。能说出边缘、颜色、纹理等常见特征，并说明特征的作用。能通过手工"卷积"活动体验特征提取过程。教学重点像素与数字矩阵。特征提取的基本思路。教学难点理解"卷积"是用小窗口在图上滑动计算。理解特征是从数据中学出来的。教学方法讲授法、不插电操作活动、演示法教学器材多媒体课件、方格纸、数字矩阵卡、3×3卷积核卡片、铅笔作业内容基础：在一张8×8方格纸上画出简单图案并写出对应的0/1矩阵。实践：用3×3卷积核手工计算一次边缘检测结果。拓展：想一想，如果要识别"圆形"和"方形"，需要什么样的特征？教学后记（预留空白）教学过程教学流程教学步骤与内容教学活动新课导入活动一：一张图有多少个数教师展示一张放大的黑白图片，逐步放大到能看见一个个方块。提问："这张图在计算机里是什么？"教师话术："是一堆数。每个小方块一个数，0是黑，255是白，中间是灰。一张一千万像素的照片，就是一千万个数排成的方阵。机器看图和你看图，完全不是一回事。"放大演示；建立"图即数字"的直觉新课研讨活动二：从数字到特征教师讲解："光有数字，机器还是不知道这是猫还是狗。它得从数字里找出'特点'。常见的特点有三类："边缘——颜色突变的地方。猫的轮廓、桌子的边，都是边缘。颜色——某个区域偏红还是偏蓝。纹理——粗糙还是光滑，条纹还是斑点。教师话术："这三类特点，人一眼就看出来，机器得一步步算。算出来的结果，就叫特征。"三类特征讲解；人机对比不插电活动活动三：手工卷积教师发放8×8方格纸和3×3卷积核卡片（核上写着-1、0、1的组合）。步骤：在方格纸上画一个简单的"T"形图案，涂黑格记1，白格记0。把3×3核放在左上角，核内数字与格内数字一一相乘再相加，结果写在旁边的空白格上。核向右移一格，重复，直到走完一行，再换下一行。观察算出来的新矩阵：边缘处数值大，平坦处接近0。教师巡视指导："别急，一格一格来。你们现在做的事，就是卷积神经网络第一层干的事，只不过它一秒能算几百万次。"汇报时展示两组结果，教师讲解："看，原来的图案变成了一张'只有轮廓'的图。这就是边缘特征。机器不需要看见'T'，它只需要知道'这里有一条竖线，那里有一条横线'。"手工卷积；逐格计算；教师点明与神经网络第一层的对应巩固练习活动四：特征够不够用教师提问："如果只靠边缘特征，能不能认出猫和狗？"学生讨论。教师讲解："不够。猫和狗都有四条腿、两只耳朵，边缘差不多。所以模型要一层层往上叠：第一层找边缘，第二层把边缘组合成耳朵、眼睛，第三层组合成脸。层数越多，特征越抽象。"教师补充："这些特征不是人设计的，是模型自己从几百万张图里学出来的。人只告诉它'这是猫'，它自己琢磨出该看什么。"讨论；层级抽象讲解；强调"学出来"课堂小结活动五：一句话收课教师总结："机器看图，先看数，再看特征，最后看组合。三步走完，它才敢说'这是猫'。"教师收束；三步概括板书设计左侧：图=数字矩阵中间：边缘—颜色—纹理右侧：卷积=小窗口滑动计算结构化板书；卷积示意课后作业基础：8×8方格画图并写矩阵。实践：手工完成一次边缘检测。拓展：识别圆形与方形需要什么特征。分层作业；矩阵作业下节课展示差异化与评价项目内容学困生支架方格纸已印好图案，只需填矩阵；卷积只要求算第一行三个位置。学优生拓展追问卡：如果图片旋转了30度，边缘特征还管用吗？模型该怎么应对？课堂评价能否说出"图即数字"；能否说出三类特征；能否完成至少三个位置的卷积计算。结语机器不会"看"，它只会算。把"看"拆成"算"，是这一课最重要的一次视角转换。第11课图像的风格迁移项目内容课次第11课（全册第11课时）课时1课时（40分钟）执行班级九年级各教学班课型新授课课题图像的风格迁移（第三单元第2课）教学目标知道风格迁移是把一张图的"风格"和另一张图的"内容"结合起来。能区分"内容"与"风格"在图像中的表现。能使用工具完成一次风格迁移并说明参数的作用。教学重点内容与风格的分离。风格迁移的基本流程。教学难点理解"风格"可以被表示为统计特征。理解迁移强度对结果的影响。教学方法讲授法、体验式学习、对比分析法教学器材多媒体课件、风格迁移体验工具、内容图与风格图素材包、参数记录单作业内容基础：找出一张风格迁移作品，指出哪部分是内容、哪部分是风格。实践：用同一张内容图配三种风格，比较结果并说明差异。拓展：为学校宣传海报设计一套风格方案，说明选择理由。教学后记（预留空白）教学过程教学流程教学步骤与内容教学活动新课导入活动一：这张画是谁画的教师展示一张"校园照片变成油画"的作品，问："这是照片还是画？"学生争论。教师公布："它是照片，但被'穿'上了一层油画的衣服。这个技术叫风格迁移。"作品展示；制造判断冲突新课研讨活动二：拆开内容与风格教师出示两张图：一张是校园教学楼照片，一张是某幅名画的局部（只讲风格特征，不涉及作者信息）。提问："如果要合成，你会保留照片的什么、借用名画的什么？"学生回答后教师归纳："保留的是'哪里有什么'——楼的形状、树的位置，这叫内容；借用的是'怎么画'——笔触、色彩、明暗，这叫风格。"教师讲解："机器怎么分开这两样？它把图变成特征之后，发现有些特征描述'东西在哪'，有些特征描述'颜色怎么分布'。前者是内容，后者是风格。风格迁移就是把后者的统计规律，搬到前者身上。"双图对比；内容风格分离；讲解统计特征动手体验活动三：调一调强度小组使用风格迁移工具，完成三组操作：强度调到最低，观察结果。强度调到中间，观察结果。强度调到最高，观察结果。把三张结果并排放在记录单上，写一句观察。教师巡视提示："注意看，强度太高时，原来的内容还认得出吗？"汇报后教师讲解："强度就是'风格占多少份'。太低，看不出风格；太高，内容被吃掉。好的迁移，是两者都还在。这个'度'，就是参数的意义。"三档对比；记录观察；教师点明"度"巩固练习活动四：用在哪里教师给出四个应用场景，请学生判断是否适合用风格迁移：把老照片修复成彩色。把学生的素描作业变成水彩风格办展览。把监控画面变成油画以"保护隐私"。把商品图统一成同一视觉风格。教师点评要点：第一个更适合修复技术；第二个适合；第三个要慎重，风格化不等于脱敏，人脸仍可能被识别；第四个适合。教师话术："技术能用，不等于该用。第三个场景就提醒我们，别拿技术当挡箭牌。"场景判断；伦理提醒；教师点评课堂小结活动五：一句话收课教师总结："风格迁移，是把A的'怎么画'，套到B的'画什么'上。"补充："它让我们看到，图像里的'内容'和'风格'，机器真的能分开。"教师收束；点出原理价值板书设计左侧：内容=画什么中间：风格=怎么画右侧：迁移=内容+风格×强度结构化板书；公式化表达课后作业基础：找作品并区分内容风格。实践：一图三风格对比。拓展：设计校园海报风格方案。分层作业；方案下节课交流差异化与评价项目内容学困生支架素材包已配好三组"内容图+风格图"，只需按顺序操作并勾选观察项。学优生拓展追问卡：风格迁移会不会侵犯原作者的权益？请说明你的判断依据。课堂评价能否区分内容与风格；能否完成三档对比；能否对应用场景作出合理判断。结语风格迁移让学生第一次看见"抽象的东西也能被计算"。这份惊讶，值得留在课堂上。第12课图像的生成方式项目内容课次第12课（全册第12课时）课时1课时（40分钟）执行班级九年级各教学班课型新授课课题图像的生成方式（第三单元第3课）教学目标知道图像生成主要有"从噪声逐步还原"和"从文字条件逐步生成"两类思路。能用自己的话描述"加噪—去噪"的过程。能说明生成图像与拍摄图像的本质区别。教学重点扩散模型的基本思路。逐步生成的过程性。教学难点理解"从纯噪声开始"为什么能生成清晰图像。理解生成结果的随机性。教学方法讲授法、类比法、演示法、小组讨论教学器材多媒体课件、生成过程分步图、噪声卡片、生成工具演示作业内容基础：用五句话描述"从噪声到图像"的过程。实践：用同一提示词生成四张图，比较差异并说明原因。拓展：讨论"AI生成的图片能不能当新闻照片使用"，写出三条理由。教学后记（预留空白）教学过程教学流程教学步骤与内容教学活动新课导入活动一：从一团雪花开始教师展示一张纯噪声图（像电视雪花），问："这里面藏着一只猫吗？"学生笑。教师话术："现在没有。但有一种模型，能从这团雪花里'擦'出一只猫来。它擦的过程，就是今天要讲的图像生成。"噪声图导入；制造反差新课研讨活动二：加噪与去噪教师用五张分步图演示：清晰图→轻微噪点→中度噪点→几乎全糊→纯噪声。讲解："训练时，模型看的是'怎么一步步变糊'；生成时，它反过来做'怎么一步步变清楚'。它学会了每一步该去掉多少噪声，于是从纯噪声出发，一步步擦，最后擦出一张图。"教师类比："就像洗一块很脏的玻璃。你不知道原来是什么样，但你每擦一遍都更清楚一点，擦到最后，图案自己就出来了。"教师补充："它擦出来的图案，是它'见过'的东西的组合，不是凭空创造。所以它画不出它从没学过的东西。"分步演示；洗玻璃类比；强调"组合而非凭空"生成条件活动三：文字怎么指挥图像教师讲解："光会擦还不够，得知道往哪个方向擦。文字提示就是方向。'一只橘色的猫坐在窗台上'，这句话被编码成一组数字，模型每擦一步都对照这组数字，确保擦出来的东西越来越像这句话描述的样子。"教师话术："所以提示词不是咒语，是导航。你说得越清楚，它越不容易迷路。"条件生成讲解；导航类比巩固练习活动四：四张图为什么不一样教师用同一提示词生成四张图，展示给学生。提问："同一句话，为什么四张不一样？"教师讲解："因为起点不同。每次都是从一团新的随机噪声开始擦，起点不同，终点就不同。这既是它的魅力——每次都有惊喜，也是它的麻烦——你没法精确复现上一张。"教师补充："如果需要稳定复现，可以固定随机种子。这是工程上的常用做法。"四图对比；解释随机性；介绍种子概念课堂小结活动五：一句话收课教师总结："图像生成，是从噪声出发，按文字导航，一步步擦出来的。"提醒："擦出来的图，不是拍出来的图。这个区别，以后会越来越重要。"教师收束；埋下真实性议题板书设计左侧：噪声→逐步去噪→图像中间：文字=导航方向右侧：生成≠拍摄结构化板书；流程箭头清晰课后作业基础：五句话描述生成过程。实践：同提示词四图对比。拓展：AI图片能否作新闻照片，写三条理由。分层作业；理由下节课辩论差异化与评价项目内容学困生支架分步图已配文字说明，只需按顺序连线；描述任务可用填空式句子。学优生拓展追问卡：如果模型只学过卡通画，让它生成"真实照片风格"会怎样？为什么？课堂评价能否描述"加噪—去噪"；能否说明文字的作用；能否解释四张图不同的原因。结语从一团雪花里擦出一只猫，这个画面本身就值得学生记很久。记住画面，也就记住了原理。第13课根据文字生成图像项目内容课次第13课（全册第13课时）课时1课时（40分钟）执行班级九年级各教学班课型实践课课题根据文字生成图像（第三单元第4课）教学目标能写出包含主体、场景、风格、细节四要素的提示词。能通过迭代修改提示词，逐步逼近预期画面。能对生成结果作出评价，说明改进方向。教学重点提示词四要素。迭代优化的方法。教学难点把模糊想法转成可执行的描述。判断"哪里不对"并精准修改。教学方法任务驱动法、迭代实践法、同伴互评教学器材多媒体课件、文生图工具、提示词模板卡、作品评价量规作业内容基础：按四要素写三条提示词。实践：完成一次"三轮迭代"，记录每轮修改点与效果。拓展：为班级活动设计一张宣传图，写出完整提示词与迭代记录。教学后记（预留空白）教学过程教学流程教学步骤与内容教学活动新课导入活动一：一句话的差距教师输入"画一只猫"，展示结果；再输入"一只橘色短毛猫坐在木质窗台上，午后阳光从左侧照进来，背景是模糊的绿植，写实摄影风格"，展示结果。提问："差在哪里？"学生归纳。教师话术："差在你有没有把脑子里的画面，翻译成它能听懂的话。"两组对比；引出"翻译"问题方法讲解活动二：四要素公式教师讲解提示词四要素：主体——画什么，越具体越好。"猫"不如"橘色短毛猫"。场景——在哪里、什么时间、什么天气。风格——写实、水彩、卡通、国风。细节——光线、视角、构图、画幅。教师话术："这四样凑齐，它才知道往哪儿擦。缺一样，它就自己编，编得未必合你意。"教师补充："还有一条隐形规则——少用否定句。你说'不要有文字'，它可能偏偏给你加字。改成'画面干净无文字'，效果往往更好。"四要素讲解；否定句提醒；示例对照迭代实践活动三：三轮迭代任务：为"校园读书节"生成一张宣传图。第一轮：只写主体和场景，生成后记录问题。第二轮：补上风格，再生成，记录变化。第三轮：补上细节（光线、视角），再生成，记录变化。要求：每轮只改一处，把修改点和效果写进记录单。教师巡视，用固定话术引导："先别急着换提示词，先说出这张图哪里不对——是主体不对、场景不对，还是感觉不对？"展示两组迭代记录，教师点评："好的迭代不是乱试，是'定位问题—精准修改'。"三轮迭代；控制变量；教师引导定位问题评价互评活动四：用尺子量作品教师发放评价量规，四个维度：是否符合主题、要素是否齐全、画面是否协调、是否有明显瑕疵。同桌互评，各写一条优点、一条改进建议。教师抽取两份点评："'画面很漂亮但看不出是读书节'——这条建议很准，说明主体要素没落实。"量规互评；教师示范点评课堂小结活动五：一句话收课教师总结："文生图的本事，一半在模型，一半在你怎么说。"提醒："还有一条底线——生成的图可以用来找灵感，但不能拿来冒充真实照片。"教师收束；重申底线板书设计左侧：主体—场景—风格—细节中间：迭代=定位+精准修改右侧：少用否定句结构化板书；四要素突出课后作业基础：三条四要素提示词。实践：三轮迭代记录。拓展：班级活动宣传图方案。分层作业；方案下节课展示差异化与评价项目内容学困生支架提示词模板卡已给出句式框架，只需填空；迭代只要求两轮。学优生拓展追问卡：如果提示词写得极其详细，画面会不会失去想象空间？请说明你的取舍。课堂评价能否写出四要素齐全的提示词；能否完成至少两轮有效迭代；能否给出有依据的评价。结语会写提示词，本质是会把想法说清楚。这项能力，离开AI也用得上。第14课声音的智能生成项目内容课次第14课（全册第14课时）课时1课时（40分钟）执行班级九年级各教学班课型新授课课题声音的智能生成（第三单元第5课）教学目标知道声音在计算机中通过采样和量化变成数字。能说出语音合成的基本流程：文本分析、声学建模、波形生成。能讨论声音克隆带来的伦理风险并提出防范建议。教学重点声音数字化的基本原理。语音合成的基本流程。教学难点理解采样率与音质的关系。理解声音克隆的风险边界。教学方法讲授法、演示法、讨论法、体验活动教学器材多媒体课件、波形图、语音合成工具、采样对比音频、讨论卡作业内容基础：画出声音采样示意图并标注采样点。实践：用语音合成工具生成一段30秒的校园通知，比较不同语速的效果。拓展：为学校写一份"AI语音使用提醒"，列出三条注意事项。教学后记（预留空白）教学过程<｜DSML｜calls><｜DSML｜invokename="fileWrite"><｜DSML｜parametername="content"string="true">#初中信息科技人工智能专册教学设计项目内容课次全册30课（第1—30课）课时30课时（每课时40分钟）执行班级初中九年级（各教学班）课型新授课、探究课、项目实践课课题初中信息科技人工智能专册（2026—2027学年）教学目标认识人工智能的基本概念、常见应用与实现方式，形成对人工智能的理性认知。理解文本、图像、声音、视频智能生成的基本原理与影响因素，能规范使用生成式工具。初步掌握决策树、知识图谱、分类与聚类等智能推理方法，能用其解决真实问题。理解智慧社会的内涵与人工智能伦理规范，形成智能向善的价值判断与责任意识。在项目工坊中经历"提出问题—准备数据—训练模型—测试优化—展示反思"的完整过程，发展计算思维。教学重点人工智能的核心概念与四类实现方式。生成式人工智能的基本原理与合理使用。智能推理方法在真实问题中的迁移应用。人工智能伦理判断与智慧社会公民素养。教学难点把抽象的算法过程转化为学生可操作、可观察的活动。在"会用"与"懂理"之间建立联系，避免停留在工具操作层面。引导学生在具体情境中做出负责任的伦理判断。教学方法情境教学法、任务驱动法、不插电活动法、探究式学习、小组合作学习、