资源简介

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九年级信息技术浙教版教学设计
课题 人工智能理论 单元 第二单元 学科 信息技术 年级 九年级
学习目标 1、理解人工智能的基本概念、应用领域及其对社会的影响。2、分析人工智能伦理问题（如数据隐私、算法偏见）的逻辑结构
重点 人工智能的基本原理（机器学习、自然语言处理等）。2、AI伦理问题（数据隐私、算法偏见、就业替代等）
难点 算法偏见的形成机制（如社交媒体推荐算法的不公平性）。2、如何提出合理的伦理问题解决方案
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
导入新课 播放短视频（如AI换脸技术滥用案例），提问：“AI技术可能带来哪些伦理风险？”“如果AI法官判案，可能存在哪些问题？ 倾听老师引入相关问题 激发学生的学习兴趣，让从问题中进行思考，从而引出本节课的学习内容
讲授新课 什么是人工智能伦理？目标：明确人工智能伦理的定义与核心原则。定义：人工智能伦理是研究AI技术开发、应用中道德规范的学科，确保技术服务于人类福祉。类比提问：“如果AI是一把刀，用它切菜还是伤人，取决于谁？”（引出“技术中性，使用有伦理”）。核心原则（总结）：公平性：避免算法歧视（如种族、性别偏见）。透明性：AI决策过程可解释（如医疗AI的诊断依据）。责任性：明确AI错误的责任归属（如自动驾驶事故）。隐私保护：数据收集需用户知情同意（如智能家居录音）。人工智能的伦理挑战通过真实冲突案例，分析四大典型挑战。3. 如何正确对待人工智能伦理挑战？目标：从个体、技术、社会三层面提出解决方案，培养负责任的态度。个体层面：提高伦理意识：识别AI潜在风险（如不随意上传人脸照片）。提问：“如果你发现同学用AI生成假照片恶搞他人，该怎么办？”技术层面：设计伦理优先：程序员需嵌入公平性检测（如偏见算法自动报警）。案例：谷歌AI伦理团队对图像识别模型的偏见修正。社会层面：推动法律法规：遵守《个人信息保护法》，要求企业数据透明化。倡导行业自律：企业发布《AI伦理白皮书》（如腾讯、阿里巴巴） 了解并学习人工智能伦理以及人工智能伦理带来的挑战等相关知识的重点难点 通过几个学习活动让学习开始掌握本节课的重点及难点
课堂练习 分组讨论：“如何防止AI算法偏见？” 通过活动，引导学生更全面的理解相关知识 进一步拓展本节课的学习知识
课堂小结 知识回顾：人工智能伦理 1. 基本原理：机器学习、自然语言处理 2. 伦理问题： - 数据隐私（如面部识别滥用） - 算法偏见（如招聘歧视） - 就业替代（自动化冲击） 3. 解决方案： - 透明算法 - 数据公平性 - 法律监管 引导学生总结自己本节课的学习收获 对本节课的学习进行总结
21世纪教育网 www.21cnjy.com 精品试卷·第 2 页 （共 2 页）
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