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人工智能的三大技术基础 教学设计
课题 人工智能的三大技术基础 单元 第二单元 学科 信息科技 年级 九年级
教材分析 本课《人工智能的三大技术基础》是理解人工智能核心要素的关键一课，它深入浅出地介绍了数据、算法和算力这三大基石，并阐释了它们之间的紧密联系。通过本课的学习，学生将能够把握人工智能的基本特征，为后续深入学习人工智能的原理与应用奠定坚实基础，同时培养对科技发展的敏锐洞察力和创新思维。
学习目标 信息意识：学生将增强对数据、算法和算力作为人工智能核心要素的信息敏感度，理解它们在人工智能发展中的关键作用，培养对信息科技动态变化的敏锐洞察力。计算思维：通过深入探索数据、算法和算力之间的联系，学生将锻炼逻辑思维和问题解决能力，学会运用计算思维方法分析人工智能技术的运作原理。数字化学习与创新：学生将利用数字化资源和工具，深入学习人工智能的三大技术基础，尝试通过编程实践或案例分析，探索这些技术在解决实际问题中的应用，培养数字化时代的创新能力和实践能力。信息社会责任：在了解人工智能三大技术基础的过程中，学生将认识到信息科技对社会的重要性，思考其在实际应用中的伦理和社会影响，培养负责任使用科技的态度，为构建安全、和谐的信息社会贡献力量。
重点 认识数据、算法和算力。
难点 理解三大技术基础之间的联系；了解人工智能的三大基本特征。
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
导入新课 通过展示一段人工智能在实际生活中应用的视频（如智能家居、自动驾驶汽车、人脸识别等），引发学生的兴趣。提问：“这些智能应用是如何实现的？它们背后有哪些关键技术支撑？”引导学生思考，进入新课主题。 观看视频，感受人工智能的神奇与魅力。 利用视频素材，直观展示人工智能的应用，激发学生的学习兴趣。
讲授新课 环节一：初步认识数据、算法和算力情境设置：通过展示一段智能机器人与人对话的视频或演示一个简单的AI程序（如图像识别软件），吸引学生的注意力，引发他们对背后技术的好奇心。问题引导：提出问题：“这个机器人是如何理解人类的语言的？”、“它为什么能准确地识别出图片中的物体？”引导学生思考支持这些功能的技术基础。概念介绍：简要介绍人工智能的三大技术基础——数据、算法和算力。解释这三者的基本含义，如数据是AI的燃料，算法是解决问题的方法论，而算力则是执行这些算法所需的计算资源。互动讨论：邀请学生分享他们对这三个概念的初步理解，教师适时补充和纠正，确保每位学生都能正确理解。环节二：深入了解数据的重要性知识点讲解：详细解释数据对于训练AI模型的重要性，包括数据的类型（结构化数据、非结构化数据）、数据的质量（准确性、完整性、时效性）以及数据的来源（传感器、网络爬虫、用户生成内容等）。案例分析：通过具体的例子，如AlphaGo的围棋对弈、人脸识别系统的训练过程，展示大量高质量的数据是如何帮助AI系统提升性能的。解释数据的概念，强调数据在人工智能中的核心作用。展示不同类型的数据（如文本、图像、音频等），并说明它们在人工智能中的具体应用。通过案例分析，让学生理解数据如何被收集、处理和分析，以支持人工智能的决策和预测。实践操作：组织一个小组活动，让学生尝试从网上收集一些公开数据集，然后使用简单的数据分析工具（如Excel）进行初步的数据清洗和预处理，亲身体验数据准备的过程。环节三：探究算法的作用算法概述：介绍算法的基本概念，强调它是解决特定问题的一系列指令。解释不同类型的算法（监督学习、无监督学习、强化学习）及其适用场景。阐述算法的概念，解释算法在人工智能中的关键作用。介绍几种常见的算法（如决策树、神经网络、支持向量机等），并简要说明它们的工作原理。通过互动游戏，让学生亲身体验算法的运行过程，感受算法的魅力。算法示例：选取几种常见的机器学习算法（如决策树、支持向量机、深度神经网络）进行简单介绍，通过图表和流程图帮助学生直观理解这些算法的工作原理。编程实践：如果条件允许，可以安排一次简单的编程活动，让学生使用Python等编程语言实现一个简单的分类算法，如K-近邻算法，实际感受算法的设计和调试过程。环节四：探讨算力的影响算力介绍：解释算力是指计算机处理数据的能力，包括CPU、GPU等硬件资源。说明随着数据量的增长和算法复杂度的提高，算力成为制约AI发展的关键因素之一。解释算力的概念，强调算力在人工智能中的关键作用。介绍不同类型的计算平台（如CPU、GPU、TPU等），并说明它们在人工智能中的具体应用。通过模拟实验，让学生亲身体验不同算力平台下的计算速度和效率差异。技术发展：讲述近年来算力技术的发展趋势，如云服务、专用AI芯片的出现，以及这些技术如何降低了AI应用的成本和门槛。案例研究：分享一些依赖强大算力支持的AI项目案例，如大型语言模型的训练、自动驾驶技术的研发等，让学生认识到算力的重要性。环节五：理解三大技术基础之间的联系关系梳理：通过图表或思维导图的形式，清晰地展示数据、算法和算力三者之间的相互关系，强调没有足够的数据，再好的算法也无法发挥作用；没有强大的算力，大量的数据和复杂的算法也无法得到有效利用。引导学生回顾数据、算法和算力的概念和应用实例。通过绘制思维导图或流程图的方式，展示三大技术基础之间的联系和相互作用。提问：“在人工智能系统中，数据、算法和算力是如何协同工作的？”引导学生深入思考。小组讨论：组织学生分组讨论，每组选择一个人工智能的实际应用案例，分析其中涉及的数据、算法和算力的具体表现形式，以及三者如何协同工作以达成目标。总结发言：请各组代表上台分享讨论结果，教师进行点评，帮助学生巩固对三大技术基础之间关系的理解。 积极思考教师提出的问题，并尝试回答，激发学习欲望。认真听讲，记录关键信息。小组讨论，分享自己对于数据的理解和应用实例。完成教师提供的关于数据应用的简单练习题。认真听讲，记录算法的关键特征和工作原理。参与互动游戏，通过实际操作理解算法的运行逻辑。小组讨论，分享自己对于算法的理解和应用前景。认真听讲，记录算力的关键特征和应用实例。参与模拟实验，观察并比较不同算力平台下的计算结果和效率。小组讨论，分享自己对于算力的理解和未来发展趋势的看法。回顾并巩固所学知识。尝试绘制思维导图或流程图，展示自己对三大技术基础之间联系的理解。小组讨论并分享自己的作品和想法。 通过提问，引导学生关注人工智能背后的技术基础，为后续学习做铺垫。使学生深刻认识数据在人工智能中的重要性。通过案例分析，增强学生对数据应用的理解和实践能力。使学生掌握算法的基本概念和工作原理。通过互动游戏，激发学生的学习兴趣，增强对算法的理解。使学生掌握算力的基本概念和应用实例。通过模拟实验，让学生亲身体验算力的重要性，增强对算力的理解。帮助学生理清数据、算法和算力之间的逻辑关系。通过绘制思维导图或流程图的方式，提高学生的思维能力和表达能力。
课堂练习 提供一系列与本节课内容相关的练习题，包括选择题、填空题和简答题等。巡视课堂，及时解答学生的疑问。 独立完成练习题，巩固所学知识。遇到问题时举手提问，或向同学请教。 通过课堂练习，检验学生对本节课内容的掌握情况。及时解答学生的疑问，确保每位学生都能跟上教学进度。
课堂小结 总结本节课的重点内容，包括数据、算法、算力以及它们之间的联系和人工智能的三大基本特征。强调本节课的学习目标和难点，提醒学生在课后进行复习和巩固。布置课后作业，包括阅读相关文献、撰写学习心得等。 认真听讲并记录课堂小结的要点。课后进行复习和巩固，完成教师布置的课后作业。 帮助学生梳理本节课的所学内容，加深对知识点的理解和记忆。通过课后作业，巩固所学知识并拓展学习视野。
板书 人工智能的三大技术基础一、数据二、算法三、算力四、案例分析
21世纪教育网 www.21cnjy.com 精品试卷·第 2 页 （共 2 页）
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