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《关爱老人之智能养老——数据分析与人工智能》第 4 课时教学设计
第 4 课时 数据分析与人工智能—“关爱老人之智能养老”项目汇报
1. 课时教材分析 本节选自信息技术教科版必修 1《数据与计算》第五单元第二节《探秘人工智能》。 通过剖析典型案例阐述智能技术社会化应用的巨大价值及随之带来的伦理、安全、法律 等不同层面上的复杂问题。 通过项目汇报， 让学生了解人工智能的概念， 感受人工智能的魅力， 以激发他们对 人工智能的兴趣；启发学生思考人工智能对人类生活的促进作用和它更广阔的应用空间； 注重项目与活动对学生创新意识与核心素养的驱动。
2. 课时学情分析 经过前面三节课的学习，学生已经掌握了数据分析的方法：自己设计调查问卷收集 数据， 对收集的数据进行分析， 深入了解老年人的养老需求， 从而确定“关爱老人之智 能养老 ”项目主题。围绕主题， 确立各小组研究方向， 通过课上课下实施组员分工组内 协作， 经过收集数据、分析资料、提炼研究思想、设计汇报内容、撰写汇报文字稿等一 系列环节，最终完成研究成果。 本节课， 学生将通过项目汇报的方式展示自己的研究成果， 了解人工智能的相关知 识。感受人工智能在养老领域的作用和影响， 思考人工智能广泛应用可能引发的社会问 题和应对策略。
3. 课时学习重点 了解机器学习、智能传感器、深度学习、神经网络、神经元芯片、启发式搜索的原理和 应用。
4. 课时学习难点 了解机器学习、智能传感器、深度学习、神经网络、神经元芯片、启发式搜索的原理和 应用。
5. 开放性学习环境： 多媒体机房，极域教学软件、问卷星、项目活动手册
6. 课时学习目标
学科知识 了解机器学习、深度学习、启发式搜索、神经元芯片、智能传感器 的原理、应用和发展趋势。
问题解决 (1)通过小组项目汇报，学习并了解机器学习、深度学习、启发式 搜索、神经元芯片、智能传感器的原理和应用； (2)通过教师对人工智能知识的梳理，从而认识到“关爱老人之智 能养老”项目研究的意义就是“让技术充满温度”。
学科思维 思考人工智能未来的发展方向、重要价值及可能存在的问题， 关注 人工智能技术所带来的环境问题和人文问题，强化信息社会责任。
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7. 课时教学过程 教学阶 段教师活动学生活动设计意图 一 、 项 目 回 顾，引入 成 果 展 示 经过为时三周的 小组项目研究， 各小组 已经完成 了本组的研 究成果。今天， 是时候 展示研究成果了。各位 组长将率领组 员进行 小组项目汇报。 每组汇报结束后， 作为评委的 同学们将 有 10 秒钟的时间分别 从表现力、知识力、创 新力、PPT 设计以及紧 扣主题这五个方面对 汇报 小组进行客观公 正的评价。 认真聆听 准备汇报 了解评价的标准和方式 对项目进行 回顾，激发 学生汇报热 情。 通过问卷星 进行实时评 价，激发学 生主人翁意 识。【智能健康组】智能健康组研究成果(部分创新学习方
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二、 项 目 成 果 展 示 与分享健康是每个老年人自 主生活和参与社会活 动的前提和基础。 智能健康组， 主要侧重 研究机器学习的人工 智能知识。 【学科知识 1】 机器学习是当前人 工智能核心技术之一。 机器学 习使计算机 能 模拟或实现人类的学 习行为， 获取新的知识 或技能， 重新组织已有 的知识结构， 从而不断 完善自身的性能。PPT 截图)： 式，以学生 为主体的知 识传递，关 注学生发 展，突出学 生综合能力 的发展。 给智能健康组的 汇报表现进行投票。 给智能健康组投票【智能安全组】 在老年人安全方面， 由智能安全组研究成果(部分 PPT 截图)：
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智能安全组进行研究。 智能安全组的研究方 向是智能传感器。 课后补： 智能安全组的汇报中 现场实验是学生模拟 老人摔倒， 智能传感器 检测到老人摔倒，报 警。 【学科知识 2】 智能传感器是人工智 能技术获取信息的主 要途径之一。智能传感 器是具有信息处理功 能的传感器。未来， 高 敏度、高精度、高可靠 性、微型化、集成化将 成为智能传感器发展 的重要趋势。 给智能安全组的汇报 表现进行投票。 给智能安全组投票【智能陪伴组】 要让老年人真正老有 所乐， 除了健康和安全智能陪伴组研究成果(部分 PPT 截图)：
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外，老年人的陪伴需求 也很重要。 智能陪伴组的汇报是 关于人工智能技术对 于老年人的陪伴需求 起到的作用。 智 能 陪伴组的研 究方 向是深度学 习和神经 元芯片。 【学科知识 3】 深度学习是机器学习 的一个分支， 是一种具 体的学习方式和技术， 源 自人工神经 网络的 算法。 深度学 习在计算机视 觉（如人脸识别）、音 频处理（如语音识别） 和自然语言处理（如机 器翻译） 上取得了重要 成果。 给智能陪伴组的汇报 表现进行投票。 给智能陪伴组投票【智能出行组】 出行和旅游是当代老 年人追求幸福生活的 一个重要组成部分， 可智能出行组研究成果(部分 PPT 截图)：
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是很多老年人腿脚不 便， 出行受限。智能出 行组的同学介绍人工 智能技术在老年人出 行方面起到的作用。 智能出行组研究的人 工智能技术是启发式 搜索。 【学科知识 4】 路径规划是启发式搜 索的一种典型应用。 搜索是根据问题的实 际，不断寻找可利用的 知识， 构造一条推理路 线解决问题的过程。 而在搜索过程中加入 估值函数等启发信息， 不断自动调整搜索方 向， 加速求解过程， 就 是启发式搜索。 给智能出行组的汇报 表现进行投票。 给智能出行组投票通过问卷星查看投票 结果， 在问卷星中有柱 形图的可视化方式展 示评价结果。明确研究成果的优势和不 足，在今后的学习中扬长避 短。借助评价的 激励促进功 能，激发学 生内在的学
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三、 项 目 展 示评价（图表为课后添加） 习动机，发 挥评价的导 向功能。 四、 项 目 总 结【知识梳理】 让机器具有智能，是人类千百年来的梦想。计算 机技术的飞速发展，为人类的这一梦想插上了翅膀。 特别是在当前的信息时代，遍布生活各个角落的海量 数据积累，使人工智能技术及其应用得到了迅速的发 展。 1、机器学习是当前人工智能核心技术之一。机器 学习使计算机能模拟或实现人类的学习行为，获取新 的知识或技能，重新组织已有的知识结构，从而不断 完善自身的性能。机器学习的算法大致有三类：一是 监督学习算法，如基于神经网络的深度学习，决策树 等；二是无监督学习；三是强化学习算法； 目前监督 学习算法和强化学习算法应用较多。 2、教材中提到“数据是基础， 计算是本质”， 机 器学习同样需要大量的数据进行计算分析，智能传感 器是人工智能技术获取信息的主要途径之一。智能传 感器是具有信息处理功能的传感器。智能传感器有存 储和传输数据的功能，能进行自补偿和计算，可在同 一时间内测量多个物理量和化学量，具有复合敏感功 能，以及自检自效自诊断功能。 未来，高敏度、高精度、高可靠性、微型化、集 成化将成为智能传感器发展的重要趋势。 3、深度学习是机器学习的一个分支， 是一种具体 的学习方式和技术，源自人工神经网络的算法。一战 成名的 AlthaGo 核心系统就是属于基于神经网络的深 度学习。第一代 AlthaGo 使用了约 170 个图形处理器 项目总结梳 理、拓展了 教科版中涉 及的机器学 习、智能传 感器、深度 学习和神经 元芯片以及 启发式搜索 等人工智能 技术； 对人工智能 知识和技术 有全面系统 的理解。
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和 1200 个中央处理器，这些设备可能要占据一个机 房，将来如果换成中国人研制的“寒武纪 ”神经元芯片， 估计一个小盒子就全装下了。 深度学习在计算机视觉（如人脸识别）、音频处 理（如语音识别）和自然语言处理（如机器翻译）上 取得了重要成果。智能陪伴组表达了陪护机器人深度 学习的发展将会在一定程度上满足老年人对家人陪伴 的渴望。 4、目前， 比较热门的无人驾驶汽车是根据已有的 交通和地图等信息， 自动规划行车路线并控制车辆到 达预定目标。路径规划是启发式搜索的一种典型应用。 智能出行组从多角度解析启发式搜索知识，让我们明 白：搜索是根据问题的实际，不断寻找可利用的知识， 构造一条推理路线解决问题的过程。而在搜索过程中 加入估值函数等启发信息，不断自动调整搜索方向， 加速求解过程，就是启发式搜索。 启发式搜索的算法重要组成部分是深度神经网 络， 目前在无人驾驶和医疗上都有应用。不过，启发 式搜索也有两个挑战，一个是如何使启发式搜索的结 果更精确；另一个就是当不知道全局规则的时候，如 何让机器解决问题。 人工智能技术已经广泛渗透到人们的生产和生活 中，或改变了人们的出行方式，或改善了人们的工作 环境，或提高了人们的劳动效率等。人工智能技术推 动人类社会发展进程的同时，也给社会带来一定的负 面影响。但是，我们相信随着技术的发展，一定能平 衡好技术的利和弊。 了解人工智 能技术对社 会正面影响 和负面影 响。
【项目意义】 “关爱老人之智能养老”项目的研究意义。 “关爱老人 之智能养 老”项目的 研究意义。
【活动】 完成项目手册并提交
项目 分值 自我评价 组长评价 教师评 价
1.项目选择，兴趣程度 10 分
2.小组合作默契及愉悦度 15 分
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五、 项 目 评 价 3.项目资料丰富且科学性高 10 分
4.建立项目资料所涉及的学 科技术全面、专业技能强 15 分
5.项目规划制定
（1）规划方案合理 10 分
（2）陈述解决方案的条理性 强 5 分
（3）实施方式有效 5 分
6.项目汇报
（1）项目中其他学科知识的 迁移 10 分
（2）表述项目结论的思维缜 密 10 分
7.创新表现 10 分
合计 100 分
六、 单元作 业 网络发布单元作业 课后登录问卷星，完 成第五章单元作业检 测 检测学生知识掌握情 况
8. 课时板书设计 “关爱老人-智能养老”项目展示评价交流
9. 课后作业设计 第五单元习题检测
10. 课时教学反思 （1）教学评价的反思： 本节课是单元项目的最后一个环节， 项目展示交流评价。每个小组对自己完成的项 目成果进行展示， 结束后我及时给予积极评价， 再由学生通过问卷星投票进行实时评价。 学生们时而认真聆听小组汇报学习人工智能知识， 时而在倒计时的鼓点中紧张热烈得投 票，使得课堂气氛张弛有度，既团结严肃又紧张活泼。 四个小组汇报结束后查看评价结果， 师生一起观看每组得票情况， 这种评价方式对 汇报的小组来说是及时反馈更是鼓励。通过学生填写的项目评价量表， 掌握学生对本单 元项目的评价，有利于今后项目教学的完善和精进。 课后学生完成的单元检测作业，正确率约 82%，反映出学生自主研究学习人工智能 知识的效果较好。第十二题“针对人工智能应用系统面临的物理安全、数据安全、程序 安全和运行安全等几种安全风险，人工智能应用系统的安全策略不包括 ”错误率较 高 ，将在下节课时进行讲解。 由于课堂时间有限， 每组汇报结束我口头给予简练的评价， 不过对智能出行组“专 业而爽朗 ”的口头评价如果用“专业而富有诗意 ”更好。今后在对学生的评价用词上我 会更加审慎。 （2）教学实施的反思：
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四个小组的汇报不仅精彩纷， 形式多样， 而且各有特色。几乎每个小组的汇报中都 有数据分析以及数据可视化表达：多种数据分析的使用和结合图形、图表、思维导图、 视频介绍等数据可视化频繁出现在学生汇报的 PPT 中，说明本单元第一课时内容数据分 析学生已经能学以致用，表现出学生有很强的信息意识和数字化学习和应用的能力。 汇报中各小组围绕主题层层打开， 条理清楚， 逻辑分明， 展现出学生们优秀的逻辑 思维能力和创新能力。通过小组汇报， 可以看到这种基于项目的学习方式， 学生能将人 工智能知识进行合适的建构并用以恰当的形式展示出来，参与到信息技术支持的表达、 沟通、共享、合作与协作中。这种学习方式既能学习人工智能知识、了解人工智能技术 对养老领域的影响，又能提高学生信息社会参与的责任感与行为能力。 在智能健康组和智能陪伴组的汇报中均提到了小组对于人工智能在养老领域的系 统设计或者产品设计， 甚至提出了具体的想法和计划， 可见学生通过研究学习不仅领会 了人工智能技术，对于技术进一步的发展和应用也有深入的思考。 智能安全组的汇报中加入了智能传感器的现场实验：由学生表演老人摔倒的状态， 智能传感器捕获到人体歪倒的图像数据， 经过程序计算、判断， 发出摔倒警报。这一幕 让我和同学们印象深刻，对智能传感器认识由头脑层的感性转为经实验检验的理性。 综上充分说明这种教学方式， 不仅深受学生欢迎， 而且对学生核心素养的提升效果 很显著。基于研究性的项目式学习教学方式在合适的章节可以进一步实践与应用。
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【第五单元习题检测】 1、数据分析的方法不包括（ ）。 A. 横向对比分析 B. 纵向对比分析分析 C. 平均分析 D. 数据分类
答案： D 2、要直观地展示某同学高二学年连续几次考试成绩的变化的情况，最合适的图表类型 是( ) A. 条形 B. 柱状图 C. 饼图 D. 折线图 答案： D 3、从互联网产生大数据的角度来看，大数据具有的特征是（ ）。 A.“4V”特征：大量（Volume）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、高速（Velocity） B. 样本渐趋于总体，精确让位于模糊，相关性重于因果 C. 分布式存储，分布式并行计算 D. 没有特征 答案： A 4、大数据存储技术是大数据领域的另一个关键技术， 人们利用（ ）代替集中式存储， 这种存储方式能够支持多台处理器器或多个计算机节点并行计算来提高解决问题的效 率。 A 分布式存储 B.本地存储 C.移动存储 D.磁带存储 答案： A 5、无人驾驶汽车行驶行驶的路径使用的是（）搜索。 A. 条件 B. 宽度 C. 启发 D. 有序
答案： C 6、2016 年 3 月，在一场举世关注的人机对弈围棋比赛中，被称为 AlphaGo 的机器人击 败了世界围棋冠军。 AlphaGo 的主要工作原理是( ) A. 语音识别 B. 模拟仿真 C. 深度学习 D. 虚拟现实
答案： C 7、导航软件提供了“未来出行”功能，用户可以设定未来出行时间，软件利用大数据 分析，预估未来行程所需时长,为用户合理规划出行时间提供参考。这一功能凸显了大 数据分析的哪一个核心作用 ( ) A.了解事物的现状 B.剖析事物的发展历程 C.预测事物的未来走向 D.数据价值化
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答案： D 8、借助传感器等器件， 人工智能系统能（ ）外界环境， 可以像人一样通过视觉、听觉、 嗅觉和触觉等接收来自环境的各种信息， 让机器会看、会听、会说、会行动、会思考和 会学习。 A．判断 B．分析 C．感知 D．辨别 答案： C 9、人工智能领域的关键技术目前主要不包括( ) A. 机器学习与编程 B. 药物研发 C. 人机交互、生物特征识别 D. 机器学习、知识图谱 答案： B 10、推动人工智能技术革命的研究正在经历快速变革， 各方面的研究共同掀起了人工智 能研究的热潮。主要的研究趋势有大规模的机器学习、（ ）与强化学习。 A. 自主学习 B. 深度学习 C. 网络学习 D. 探究学习 答案： B 11、下列说法中，机器学习的合理描述是（ ）。 A．机器学习是计算机编程的技术 B．机器学习是使计算机无须明确编程即可进行学习的研究领域 C．机器学习意味着给数据打标签 D．机器学习是让机器人行动变得智能的研究领域 答案： D 12、针对人工智能应用系统面临的物理安全、数据安全、程序安全和运行安全等几种安 全风险，人工智能应用系统的安全策略不包括（ ）。 A．风险分析 B．审计跟踪 C．备份与恢复 D．减少使用 答案： D 13、人工智能应用中，（ ）行为是有违道德规范的。 A．避免伤害他人 B．获取一切能获取的数据 C．尊重知识产权 D．尊重他人的隐私 答案： B
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