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课题 任务三 了解计算机前沿技术
课时 2课时（90 min）
教学目标 知识与技能： （1）了解物联网的发展 （2）了解大数据的发展 （3）了解云计算的发展 （4）了解人工智能的发展 （5）了解VR和AR的发展 （6）掌握物联网的体系结构 （7）掌握云计算的服务类型 （8）掌握人工智能的关键技术 思政育人目标： 拓展学生的视野，带领学生了解现下最为先进的计算机前沿技术，并以此激发学生的求知欲，培养学生的兴趣，帮助学生规划自身未来的发展方向，通过让学生感受到科技对生活的带来的改变，进而鼓励学生努力学习，为了未来的美好生活而奋斗。
教学重难点 教学重点：（1）物联网的体系结构 （2）云计算的服务类型 教学难点：（1）人工智能的关键技术
教学方法 讲授法、问答法、讨论法
教学用具 电脑、投影仪、多媒体课件、教材
教学设计 第1节课：考勤（3 min）→情景导入（3 min）→学习新知（30 min）→课堂互动（7 min）→评价修正（2 min） 第2节课：情景导入（3 min）→学习新知（30 min）→课堂互动（10 min）→任务布置（2 min）
教学过程 主要教学内容及步骤 设计意图
第一节课
考勤 （3 min） 【教师】清点上课人数，记录好考勤 【学生】班干部报请假人员及原因 培养学生的组织纪律性，掌握学生的出勤情况
情景导入 （3 min） 【教师】教师展示智能家居产品工作场景 【学生】聆听、观看、思考 【教师】引入知识 如此智能的技术正是在物联网的支持下才得以实现。让我们一起学习物联网的相关知识 通过案例激发学生的动机，告知学习的目标，激发主观能动性
学习新知 （30 min） 任务3-1 了解物联网 【教师】结合教材25页视频，讲解物联网 【多媒体】播放教材25页视频 物联网（internet of things，IoT）又称传感网，是利用射频识别（RFID）、传感器、全球定位系统（GPS）、激光扫描器等信息传感技术和设备，按约定的协议，把任何物体与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络 物联网的定义包含两层意思： 一是物联网的基础仍然是互联网，它是在互联网的基础上延伸和扩展的网络 二是其用户终端延伸和扩展到了任何物体之间，使任何物体之间都可以进行信息交换和通信。简而言之，物联网就是“物物相连的互联网” 物联网作为一种新兴的信息技术，其应用正在迅速向各个领域蔓延，从家居、医疗、物流、交通、零售、金融、工业到农业，物联网的应用无处不在。例如，时下流行的共享单车，只要拿出手机扫一扫即可打开智能锁骑行，这些智能锁使用的就是物联网技术 【教师】组织课堂互动 列举几个你所接触过的物联网应用场景 【学生】思考、讨论、回答问题 【教师】通过发言，引入新的知识点，带领学生学习物联网的体系结构 【多媒体】展示教材物联网的3层结构模型（详见教材） （1）感知层。物联网的感知层利用RFID、传感器、摄像头、全球定位系统等传感技术和设备，随时随地获取物体的属性信息并传输给网络层。 物体属性包括静态和动态两种： 静态属性：可以存储在电子标签中，使用阅读器读取 动态属性：（如温度、湿度、速度、位置等）则需要使用传感器、摄像头或全球定位系统等实时探测。 一般情况下，在数字的后面用特定的字母（下标）表示该数的进制：B表示二进制；D表示十进制（D可省略）；O表示八进制；H表示十六进制。例如，二进制数101100应表示为(101100)B 【教师】举例讲解感知层 比如，工业过程的控制、汽车应用方面的传感器。汽车方面，汽车能够显示汽油还有多少，这就需要能够检测到汽油液面高度的传感器，还有就是汽车停止的时候，如果有谁震动到它就会发出警报，这就需要能够感应振动的传感器。医疗卫生，以及食品监测这方面的传感器，要检测某种食品含有的危害物质浓度有多大？是否超标？也需要浓度传感器来检测。还有就是智能电子产品以及家电产品这方面的应用。我们用的能够检测姿态的手柄游戏手柄，这些一般里面有一个小型的电子陀螺仪 【学生】聆听、思考、记忆 （2）网络层。通过各种网络，将物体的信息实时、准确地传递给应用层 （3）应用层。应用层有一个信息处理中心，用来处理从感知层得到的信息，以实现物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等实际应用 【教师】举例讲解应用层 应用层主要解决信息处理和人机界面的问题，也即输入输出控制终端。例如，手机、智能家居的控制器等等，主要通过数据处理及解决方案来提供人们所需的信息服务。应用层针对的是直接用户，为用户提供丰富的服务及功能，用户也可以通过终端在应用层定制自己需要的服务：比如查询信息、监视信息、控制信息等等 【学生】聆听、思考、记忆 物联网的3层结构体现了物联网的基本特征，即全面感知、可靠传递和智能处理 【学生】聆听、记忆 【教师】讲解大数据部分内容 物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、互联网之后冲击现代社会的第三次信息化发展浪潮。物联网在将物品和互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量数据也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大数据，正在逐步显示出巨大的商业价值 大数据（big data）也称海量数据或巨量数据，是指数据量大到无法利用传统数据处理技术在合理的时间内获取、存储、管理和分析的数据集合。“大数据”一词除用来描述信息时代产生的海量数据外，也被用来命名与之相关的技术、创新与应用 大数据具有海量的数据规模（volume）、快速的数据流转（velocity）、多样的数据类型（variety）和价值密度低（value）四大特征，简称4V （1）海量的数据规模（volume）。2004年，全球数据总量为30 EB，2005年达到50 EB，2015年达到7900 EB，2019年达到41 ZB。根据国际数据资讯（IDC）公司监测，全球数据量大约每两年翻一番，预计到2025年，全球将拥有163 ZB的数据 （数据存储单位之间的换算关系：1 MB=1024 KB；1 GB=1024 MB；1 TB=1024 GB；1 PB=1024 TB；1 EB=1024 PB；1 ZB=1024 EB） （2）快速的数据流转（velocity）。指数据产生、流转速度快，而且越新的数据价值越大。这就要求对数据的处理速度也要快，以便能够及时从数据中发现、提取有价值的信息 （3）多样的数据类型（variety）。数据的来源及类型多样。大数据的数据类型除传统的结构化数据外，还包括大量非结构化数据 （4）数据价值密度低（value）。指数据量大但价值密度相对较低，挖掘数据中蕴藏的价值犹如沙里淘金 【学生】聆听、思考、记忆 【教师】组织课堂互动 思考大数据可以应用的领域 【学生】思考、讨论、回答问题 【教师】总结 大数据正在众多领域掀起变革的巨浪，但是，我们要看到，大数据的核心在于挖掘数据中蕴藏的价值。例如，通过对大量数据的分析和挖掘来预测行业发展趋势、做精准营销、优化生产流程等。 如今，大数据在各行各业的应用无处不在，包括电商、金融、通信、物流、医疗、教育、农业、工业制造、城市管理等。例如，大数据在电商行业的典型应用场景有：① 电商企业收集大量用户在电商网站或网络媒体上的注册信息、行为数据（用户在网站和App中的浏览/点击/发帖等行为）、交易数据等；② 对收集的数据进行分析和挖掘，得出不同用户的购买能力、行为特征、心理特征、兴趣爱好、家庭情况、喜欢的社交网络等数据；③ 根据分析结果做精准营销、精准推荐等 【学生】聆听、思考、记忆 【教师】举例引出VR （1）兰蔻VR花园实验室（2）移动VR直播技术 这些案例都是用到了VR技术，那我们来共同了解 虚拟现实（virtual reality，VR）是指利用计算机技术模拟出一个逼真的三维空间虚拟世界，使用户完全沉浸其中，并能与其进行自然交互，就像在真实世界中一样。例如，VR游戏可以让用户完全沉浸在游戏中，犹如身临其境 目前，虚拟现实系统主要应用于仿真演示、仿真实验、模拟训练、模拟演练、仿真设计、可视化管理、艺术与娱乐等方向，如教学仿真演示与实验、军事模拟训练与演习、消防模拟训练与演练、飞机和汽车等驾驶模拟训练、航天模拟训练、外科手术模拟训练、建筑仿真设计与演示、产品仿真设计与演示、交通路况与环境仿真演示、VR影视与游戏、科学研究和工程管理可视化等 【学生】聆听、思考、记忆 【教师】列举VR使用案例 例如，在汽车专业教学领域，当学生学习发动机的组成、结构和工作原理时，传统教学方法是利用图示或放录像的方式向学生展示相关知识，无法使学生直观地理解和运用；而利用虚拟现实技术，不仅可以用三维方式直观地向学生展示发动机的复杂结构、工作原理及工作时各个零件的运行状态，而且可以让学生在虚拟环境中进行拆装和维修发动机等实验，从而使教学和实验效果事半功倍。目前，许多学校都建立了虚拟仿真实验室 【学生】聆听、思考、记忆 【教师】组织课堂互动 你用过虚拟现实系统的设备吗？如果用过，是用来做什么？ 【学生】聆听、思考、回答问题 【教师】举例引出AR （1）新年支付宝“扫福”（2）淘宝在线试装 这里所使用的是和VR不同的技术，也就是接下来我们要讲到的AR技术 强现实（AR）是把真实环境和虚拟环境结合起来的一种技术。与VR不同的是，AR是在现实的环境中叠加虚拟内容，实现了虚实结合。此外，AR在用户端无须头戴式3D显示器、3D鼠标、数据手套等交互设备，只需要一个智能手机、平板计算机或AR眼镜即可（利用AR眼镜可同时看到现实环境和虚拟内容） 【学生】聆听、思考、记忆 【教师】列举AR使用案例 目前，AR主要应用于零售、教育、医疗、娱乐和游戏、广告、军事等领域。例如，在零售领域，可以利用AR进行试装、试妆，让消费者得到更好的购物体验；在教育和培训领域，可以利用AR生动地演示相关知识和应用；在医疗领域，做微创手术时可以利用AR实时观察手术部位，相当于增强了外科医生的视力 【学生】聆听、思考、记忆 通过讲解，让学生了解物联网、大数据、VR和AR等相关知识
课堂互动 （7 min） 【教师】提出问题 （1）物联网3层结构的作用分别是什么？ （2）大数据有哪些应用？ （3）虚拟现实（VR）和增强现实（AR）的区别是什么？ 【学生】思考、回答问题 【教师】随机选择学生，让他们回答问题 【学生】回答问题 【教师】讲解问题 【学生】聆听、思考 通过师生的交流、讨论、反馈、矫正、总结，加深对知识点的理解，提高学生思维、分析和总结能力
评价修正 （2 min） 【教师】点评学生的回答，并总结、巩固知识点 【学生】聆听、思考、记忆 通过形成性检测进行强化矫正
第二节课
情景导入 （3 min） 【教师】导入新课 在学习过程中我们常常会有很多的材料、资源需要存储，而我们一般采用的方法是U盘或者移动硬盘，但这两种都属于计算机的外部配件，并不方便我们随时随地的使用，那么在计算机技术发展如此迅速的今天，我们应当如何的是解决这个问题呢 【学生】聆听、思考 通过情景，吸引学生关注，激发学生的学习兴趣
学习新知 （30 min） 【教师】提出知识点 任务3-3 了解云计算 云计算既是一种计算机创新技术，也是一种IT服务模式。它将计算任务分布在互联网上由大量计算机（通常是一些大型服务器集群）构成的资源池中，并将资源池中的资源（计算力、存储空间、带宽、软件等）虚拟成一个个可任意组合、可大可小的资源集合，然后以服务的形式提供给用户使用 国内外知名的云计算服务商有阿里云、腾讯云、百度云、亚马逊AWS、微软Azure、谷歌Cloud等 【学生】聆听、思考、记忆 【教师】结合案例讲解云计算的典型应用 （1）企业云：是专门设计客户关系管理软件、人力资源管理软件、数据库软件等企业内部系统给商业公司使用的云系统 （2）云存储系统：适合于那些需要管理和存储海量数据的企业 （3）大规模数据处理云：利用云计算的计算能力和存储能力对海量的数据进行大规模的处理 （4）云杀毒：通过云中庞大的特征库和强大的处理能力来分析这个数据是否含有病毒 （5）开发测试云：较适合那些需要开发和测试多种应用的企业和机构 （6）游戏云：将游戏部署至云中。目前主要有两种应用模式，一种是基于Web游戏模式，另一种是为大容量和高画质的专业游戏设计的 【学生】聆听、思考、记忆 【教师】结合典型应用提出问题 同学们思考刚才讲到的云计算的典型应用的服务对象分别是那些呢 【学生】聆听、思考、回答问题 【教师】结合学生发言，讲解云计算的服务类型 云计算按照服务类型分为基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）3种。 （1）基础设施即服务（IaaS）。IaaS主要是出售计算能力、存储和带宽等基础资源 （2）平台即服务（PaaS）。PaaS主要面向软件开发人员，它提供了完整的云端开发环境 （3）软件即服务（SaaS）。SaaS主要面向企业或个人用户，让用户可以通过浏览器或App随时随地使用这些服务。例如，微软公司提供的Office 365办公套件就属于SaaS 【学生】聆听、思考、记忆 【教师】提出问题让学生思考随机提问 播放机器人 Atlas 相关视频后提出问题：你理解的人工智能是什么？ 【学生】聆听、观看、思考、回答问题 【教师】通过归纳总结大家的发言，引入新的知识点，带领学生了解人工智能 人工智能（AI）是研究、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学科，其目标是生产出能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。具体来说，人工智能就是让机器像人类一样具有感知能力、学习能力、思考能力、沟通能力、判断能力等，从而更好地为人类服务 【学生】聆听、思考 【教师】列举人工智能应用案例 （1）虚拟个人助理 Siri，GoogleNow和Cortana都是各种渠道（iOS，Android和WindowsMobile）上的智能数字个人助理 （2）音乐和电影推荐服务 从前，想要听点好听的新歌很难，要么是从喜欢的歌手里找，要么是从朋友的歌单里去淘，但是往往未必有效。喜欢一个人的一首歌不代表喜欢这个人的所有歌，另外有的时候我们自己也不知道为什么会喜欢一首歌、讨厌一首歌 而在有人工智能的介入之后，这一问题就有了解决办法。也许你自己不知道到底喜欢包含哪些元素的歌曲，但是人工智能通过分析你喜欢的音乐可以找到其中的共性，并且可以从庞大的歌曲库中筛选出来你所喜欢的部分，这比最资深的音乐人都要强大 电影推荐也是相同的原理，对你过去喜欢的影片了解越多，就越了解你的偏好，从而推荐出你真正喜欢的电影 【学生】聆听、思考 【教师】人工智能能够提高我们的质量，那么人工智能是如何实现这些功能的呢？下面分别介绍 1．机器学习 机器学习是指使计算机能像人类一样学习，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，从而不断改善自身性能 2．计算机视觉 主要用于医疗成像分析、智能监控、自动驾驶、机器人、工业产品检测等方面 3．生物特征识别 生物特征识别是指根据人的生理或行为特征对人的身份进行识别、认证，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声音、步态等 4．自然语言处理 自然语言处理是指使计算机拥有理解、处理人类语言的能力，包括机器翻译、语义理解、问答系统等 5．语音识别 语音识别的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备语音控制、语音搜索、语音购物、语音聊天机器人 6．机器人技术 机器人分为工业机器人和服务机器人两个类别： （1）工业机器人。面向工业领域的（2）服务机器人 【学生】聆听、思考、记忆 通过讲解，让学生了解云计算及云计算的服务类型和人工智能及其关键技术
课堂互动 （10min） 【教师】提出问题，分小组讨论 思考物联网、大数据、云计算三者之间的关系 【学生】聆听、思考、讨论、回答问题 【教师】总结发言，做课堂小结 【学生】聆听、思考、记忆 通过练习题巩固所学知识，加深对知识点的理解。
任务布置 （2 min） 【教师】布置任务 完成教材36页真题训练和任务扩展 【学生】聆听、完成作业 帮助学生复习强化本节课知识点
教学反思 在课堂当中安排适当的分组讨论，不仅有利于学生深入理解知识点还可以锻炼学生的人际交往能力以及口语表达能力，但在讨论过程中应当保证讨论过程的质量，鼓励学生积极发言

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