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案例分析:识别手写数字 教学设计
课题 案例分析:识别手写数字 单元 第二单元 学科 信息科技 年级 九年级
教材分析 本课《案例分析:识别手写数字》是江西科学技术出版社九年级信息科技第二单元的重要一环，通过对比分析传统计算机方法与人工智能方法在识别手写数字任务中的应用，旨在帮助学生深入理解人工智能的运作机制及其优势。通过具体案例，学生将直观感受人工智能技术的先进性，为后续学习人工智能原理与应用奠定坚实基础，激发探索科技的兴趣与热情。
学习目标 信息意识：学生将深入理解手写数字识别任务的重要性，认识到人工智能技术在信息处理和识别领域的广泛应用，从而增强对信息技术发展的敏感度和关注度，提升信息意识。计算思维：通过对比分析传统计算机方法与人工智能方法在识别手写数字任务中的应用，学生将深入理解人工智能的运作机制，包括算法设计、模型训练等关键环节，培养逻辑思维和问题解决能力，提升计算思维水平。数字化学习与创新：学生将通过具体案例，直观感受人工智能技术的先进性，激发探索科技的兴趣与热情。同时，学生将利用数字化资源，如在线教程、开源项目等，自主学习和实践人工智能相关知识，培养数字化学习和创新能力。信息社会责任：在了解人工智能技术在手写数字识别等任务中的应用过程中，学生将思考人工智能技术的社会影响，包括隐私保护、数据安全、伦理道德等方面，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。同时，学生将意识到自己在科技创新中的责任，鼓励积极参与科技创新实践，为社会进步做出贡献。
重点 了解用传统计算机方法识别手写数字任务的实现过程；了解用人工智能方法识别手写数字任务的实现过程。
难点 理解人工智能方法相较于传统计算机方法的优势所在。
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
导入新课 展示一张手写数字的图片，询问学生：“你们能认出这是哪个数字吗？”引发学生的兴趣和讨论。提问：“如果我们需要让计算机来识别这样的手写数字，你们觉得计算机应该如何做到呢？”引导学生思考计算机识别手写数字的可能性与挑战。介绍本节课的主题：“今天，我们将一起探索如何识别手写数字，了解传统计算机方法和人工智能方法在实现这一任务上的差异。” 观察图片，尝试识别数字。思考并讨论计算机识别手写数字的方法。 通过实际例子引发学生的兴趣，激发学生的求知欲。
讲授新课 环节一：引入手写数字识别的重要性 教师活动：首先，通过PPT展示一些日常生活中的实例，如银行支票处理、邮政编码识别等，向学生介绍手写数字识别技术在现代社会的应用价值。接着，提出问题：“为什么我们需要手写数字识别？它解决了哪些问题？”引导学生思考并讨论。 知识点：手写数字识别技术的重要性，包括提高工作效率、减少错误率、提升用户体验等方面。 教学活动形式：小组讨论，每组选择一个应用场景进行分析，最后由各组代表分享讨论结果。环节二：讲解传统计算机方法识别手写数字的过程 教师活动：利用多媒体设备展示手写数字图像预处理、特征提取、分类决策等步骤，并结合具体例子说明每一步的具体操作方法。例如，可以通过展示一个手写数字‘1’的图片，解释如何从原始图像中提取出有用的特征（如笔画的方向、长度等），并使用这些特征来训练模型。 知识点：手写数字识别的传统方法，包括图像预处理技术、特征选择与提取、基于规则的分类器等。 教学活动形式：互动式教学，邀请学生上台操作演示软件，模拟手写数字识别的过程，加深理解。讲述：“首先，我们来了解一下传统计算机是如何识别手写数字的。”展示一个简单的模板匹配方法，解释其原理：“传统方法通常会准备一个包含所有可能手写数字的模板库。当输入一个手写数字时，计算机会将其与模板库中的每一个数字进行比较，找出最相似的那个作为识别结果。”演示一个模板匹配的小程序或动画，让学生直观感受其过程。环节三：探讨人工智能方法识别手写数字的优势 教师活动：对比传统方法，详细讲解深度学习、神经网络等AI技术在手写数字识别上的应用。通过实验数据或研究案例，展示AI方法在准确率、泛化能力等方面的显著优势。提问：“现在我们已经了解了传统方法和人工智能方法的基本原理，那么它们之间有什么差异呢？人工智能方法有哪些优势呢？”列举并解释人工智能方法的优势：“人工智能方法可以通过学习不断改进自己的识别能力，而传统方法则依赖于固定的模板库。因此，人工智能方法在识别准确性、适应性和灵活性方面都要优于传统方法。”展示一些对比实验或数据，进一步证明人工智能方法的优势。 知识点：人工智能方法的基本原理，特别是深度学习和神经网络在模式识别领域的应用及其优势。 教学活动形式：案例分析，提供几个成功的AI项目案例，让学生分组研究，分析这些项目成功的关键因素。环节四：实践操作——构建简单的手写数字识别模型 教师活动：指导学生使用Python编程语言和TensorFlow框架构建一个简单的手写数字识别模型。教师先做一次完整的演示，然后让学生动手尝试，过程中给予必要的帮助和指导。讲述：“手写数字识别技术在现实生活中有着广泛的应用，如邮政编码识别、银行支票处理等。”展示一些实际应用的案例，如邮政编码自动识别系统、银行支票自动处理系统等。引导学生思考：“你们还能想到哪些手写数字识别的应用场景呢？” 知识点：使用Python和TensorFlow构建机器学习模型的基础知识，包括环境搭建、数据准备、模型训练、评估与优化等。 教学活动形式：实验操作，学生分组进行编程实践，鼓励团队合作解决问题。环节五：讨论人工智能方法对社会的影响 教师活动：组织一场小型辩论会，正反两方围绕“人工智能的发展是否利大于弊”这一主题展开讨论。教师担任主持人，确保讨论有序进行。 知识点：人工智能技术的社会影响，包括正面效应（如提高生产效率、改善生活质量等）和潜在风险（如就业机会减少、隐私泄露等问题）。 教学活动形式：辩论赛，通过正反观点的碰撞，激发学生的批判性思维，培养全面看待问题的能力。 观看PPT，了解手写数字识别的重要性。认真听讲，准备进入新课的学习。认真听讲，理解神经网络的基本原理。观察模型，尝试理解神经网络如何识别手写数字。思考并回答教师的问题。观察对比实验或数据，理解人工智能方法的优势。认真听讲，了解手写数字识别的实际应用。观察案例，思考并讨论其他应用场景。思考并回答教师的问题。展望手写数字识别的未来，发表自己的看法。 引导学生思考，为接下来的学习做铺垫。让学生了解人工智能方法识别手写数字的基本原理。通过展示模型，加深学生对该过程的理解。让学生了解人工智能方法相较于传统方法的优势。通过对比实验或数据，加深学生对该优势的理解。让学生了解手写数字识别的实际应用价值。培养学生的创新思维和实际应用能力。让学生了解手写数字识别面临的挑战。培养学生的前瞻性思维和对未来技术的期待。
课堂练习 布置课堂练习任务：“现在，请大家使用我们刚才学到的知识，尝试编写一个简单的程序或使用现有的手写数字识别工具来识别一些手写数字。”提供必要的学习资源和指导：“你们可以使用Python编程语言中的机器学习库（如TensorFlow或PyTorch）来实现这个功能，也可以利用一些开源的手写数字识别工具（如MNIST数据集）进行练习。” 根据教师的指导，选择合适的工具和方法进行练习。尝试编写程序或使用工具进行手写数字识别。记录自己的练习过程和遇到的问题。 通过实践练习，加深学生对手写数字识别技术的理解和掌握。培养学生的编程能力和解决实际问题的能力。
课堂小结 回顾本节课的学习内容：“今天，我们学习了手写数字识别的两种方法：传统计算机方法和人工智能方法。我们还了解了它们之间的差异、优势以及实际应用和挑战。”总结学生的学习表现：“在今天的课堂上，大家表现得很积极，提出了很多有见地的问题和想法。希望大家能够继续保持这种学习热情，不断探索新的知识和技术。” 回顾本节课的学习内容，整理自己的学习笔记。思考并总结自己的学习收获和体会。 帮助学生巩固本节课的学习内容。培养学生的总结能力和自我反思能力。
板书 案例分析:识别手写数字一、传统计算机识别手写数字的方式二、人工智能方法识别手写数字
21世纪教育网 www.21cnjy.com 精品试卷·第 2 页 （共 2 页）
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