资源简介

《信息技术-人工智能初步》教案
课 题 第4章人工智能发展4.3法规与应用规范 课 型 班课 课 时 1
授课班级 高一1班
学习目标 1. 知识与理解 学生能够理解人工智能技术发展的双重性，即其带来的便利与问题。 学生将学习关于人工智能的法规、责任原则以及应用规范的基本概念和重要性。 学生能够概述《人工智能标准化白皮书（2018版）》中提出的人工智能遵循的原则。 学生了解人工智能设计和应用过程中应遵守的规则和标准。 2. 技能 培养学生分析和评估人工智能技术可能引发的法律和伦理问题的能力。 学生能够提出针对人工智能产品设计和应用的安全措施建议。 学生掌握保护个人隐私数据和信息安全的基本方法。 3. 态度与价值观 激发学生对人工智能技术发展的责任感和伦理意识。 鼓励学生积极参与有关人工智能法律、伦理和安全问题的讨论，形成正确的公共参与态度。 学生能够认识到遵守信息社会法律法规的重要性，并培养保护社会公共信息安全的意识。 4. 应用与实践 学生通过案例分析，学会如何在实际情境中应用人工智能的法规与责任原则。 学生能够识别和评价人工智能产品或系统设计中的伦理和安全问题。 学生参与到模拟的监管活动中，体验制定和执行人工智能相关算法标准的过程。
学习重难点 教学重点 1. 人工智能的发展与法规需求 理解人工智能技术发展带来的便利与问题并存的现状。 认识到针对人工智能的法规与责任体系建设的必要性和紧迫性。 2. 《人工智能标准化白皮书（2018版）》中的基本原则 人类利益原则和责任原则的概念及其在人工智能发展中的应用。 3. 人工智能设计和应用的规则 设计者在开发人工智能产品或系统时需要遵循的伦理和法律准则。 应用过程中保障人身安全、财产安全及网络信息安全的重要性。 4. 人工智能的监管机制与国际合作 建立监管机制，促进算法透明化和确保用户知情权。 国际间在人工智能研究和法规制定上的合作。 5. 规范与安全的研究现状 分析当前人工智能规范与安全研究滞后的原因和表现。 理解《人工智能标准化白皮书（2018版）》中关于安全、伦理和隐私保护的标准规范。 教学难点 1. 法规与责任体系的建立与执行 学生可能难以理解建立全面的人工智能法规体系和责任机制的复杂性。 如何在实践中落实和执行这些规则和标准的具体方法可能不易掌握。 2. 算法决策的伦理与法律问题 算法歧视、透明度和用户知情权的平衡是抽象且复杂的概念，学生理解可能有难度。 监管人工智能算法的实际操作，包括算法审查和标准的制定，涉及技术细节，可能难以解释清楚。 3. 国际合作与伦理影响评估 学生可能不熟悉国际法规制定过程以及如何共同应对全球性的人工智能挑战。 评估人工智能技术和产品的伦理影响并提出措施，需要跨学科知识，对学生来说是个挑战。 4. 信息安全与隐私保护 理解信息安全意识和保护信息安全能力的重要性，并学会如何保护自己的隐私数据，对部分学生来说可能较为困难。
教学方法 1. 讲授法 基础知识讲解：使用讲授法向学生介绍人工智能技术的背景、发展及其带来的便利和问题。 法规与原则阐述：详细说明《人工智能标准化白皮书（2018版）》中的人类利益原则、责任原则以及设计和应用的基本规则。 2. 案例分析法 实际应用案例：通过分析具体的人工智能产品或系统案例，讨论其遵守或违反法规与伦理的具体情形。 历史案例对比：选取历史上的人工智能相关事件，如自动驾驶汽车事故，探讨其法律和道德问题。 3. 小组讨论 议题讨论：设置特定议题，例如“人工智能中的性别和种族歧视问题”或“个人隐私数据保护”，让学生小组讨论并提出解决方案。 角色模拟：模拟监管机制中不同角色（设计者、监管者、消费者），从各自角度出发讨论人工智能产品的责任和规范。 4. 互动式教学 问题解答：在讲解复杂概念或新规定时，鼓励学生提问，通过即时反馈促进理解。 思考引导：提出开放性问题，引导学生深入思考人工智能法规的重要性和实施难点。 5. 多媒体辅助教学 视频材料：播放相关的纪录片或新闻报道片段，展示人工智能引发的问题和挑战。 信息图表：使用图表、流程图等视觉工具来解释复杂的法律框架和规范。 6. 实践模拟 模拟监管活动：学生参与模拟监管人工智能算法的活动，理解算法审查过程。 标准制定工作坊：组织学生进行小组活动，让他们尝试为某类人工智能应用制定安全标准。 7. 专家讲座 邀请行业专家：定期邀请从事人工智能法规研究的专家学者来讲课，分享最新的研究成果和实际经验。 8. 自主学习与研究 指定阅读材料：推荐相关的法律文本、学术论文和文章，鼓励学生在课外进行深入研究。 研究项目：作为课程的一部分，要求学生完成关于人工智能法律和伦理问题的研究项目。
课前准备 1. 教材和资源准备 课程大纲更新：确保课程大纲包含最新的人工智能法规与应用规范内容。 教材选择：选择包含相关法规、案例研究和最新研究成果的教材。 辅助材料：准备相关的法律文件副本，如《人工智能标准化白皮书（2018版）》，以及安全、伦理和隐私保护的标准文件。 2. 教学内容规划 概念图绘制：制作人工智能法规与责任、应用规范与安全的概念图，以助于课堂讲解。 案例筛选：收集与课程内容相关的案例，如自动驾驶汽车事故、性别歧视算法等，用于案例分析。 3. 多媒体素材准备 视频和音频：搜集相关的纪录片、讲座视频或专家访谈，以便在课堂上展示。 演示文稿：制作详细的PPT，包括关键概念、法规要点、案例分析和安全准则。 4. 互动式学习设计 讨论问题：准备一系列讨论问题，鼓励学生思考和讨论人工智能的法规与责任问题。 模拟活动：设计模拟监管活动的流程和材料，让学生体验人工智能算法审查过程。 角色扮演：制定角色模拟活动的细节，包括不同角色的背景信息和讨论议题。 5. 实践和作业安排 研究项目：设计课程相关的研究项目，要求学生深入探讨特定的法律和伦理问题。 阅读材料：挑选和分发预读材料，如学术论文、政策报告，为学生提供背景知识。 6. 专家资源整合 专家联系：联系行业专家和学者，邀请他们来班上进行客座讲座。 外部资源：与外部组织和机构建立联系，获取最新的行业报告和研究成果。 7. 学生指导策略 学习指南：准备学习指南，帮助学生理解复杂的法律和技术概念。 在线资源：创建在线资源库，包括相关的文章、视频和论坛，供学生自学。 8. 评估和反馈 评估工具：设计测验、测试和其他评估工具，以衡量学生对课程内容的理解。 反馈机制：建立反馈机制，收集学生对课程的意见和建议，不断改进教学方法。
教学媒体 1. 讲授辅助工具 多媒体投影仪：用于展示课程幻灯片，包括关键概念、法规要点和案例分析。 白板或黑板：记录课堂上的重点讨论和学生提出的问题。 2. 视觉呈现素材 PPT演示文稿：详细展现人工智能法规、责任和应用规范的内容。 图表和流程图：解释复杂的法律框架和规范结构，如责任体系和监管机制的示意图。 3. 视频材料 纪录片和新闻报道片段：展示人工智能引发的问题和挑战，如隐私泄露、伦理争议等。 专家访谈和讲座视频：提供专家学者对人工智能法规与应用规范的见解和分析。 4. 音频材料 录音讲座：播放预先录制的专家讲座，以便学生在课堂上聆听和学习。 讨论录音：记录小组讨论和角色扮演活动，供之后复盘和评估。 5. 文本材料 《人工智能标准化白皮书（2018版）》副本：作为参考材料，供学生阅读和引用。 案例研究文档：分发包含人工智能相关法律案例的文档，用于案例分析和讨论。 6. 网络资源 在线论坛和讨论板：建立在线讨论环境，让学生在课下继续讨论和深入研究相关议题。 电子书籍和期刊文章：推荐相关的数字阅读材料，以便学生自主学习。 7. 实践模拟工具 模拟监管软件：使用或开发简单的模拟软件，让学生体验人工智能算法审查过程。 标准制定工作坊材料：准备模拟活动所需的指南和工具，帮助学生理解如何制定人工智能安全标准。 8. 互动和反馈工具 即时反馈系统：使用点击器或类似工具，进行课堂问答，实时了解学生的理解程度。 在线调查问卷：课后收集学生对课程内容、教学方法和教学媒体的反馈。
教学过程
教学环节 教师活动设计 学生活动设计 设计意图
活动一： 创设情境 生成问题 开始课程以一个引人入胜的故事或案例，如一个与人工智能相关的法律争议或伦理问题，例如自动驾驶汽车发生的交通事故。 通过故事或案例引出本节课的主题——人工智能的法规与应用规范。 提出问题：“在这个案例中，哪些法律和规范问题被触及？我们如何改进现有的法规来预防这类问题？” 学生阅读或听取案例描述。 分小组讨论教师提出的问题，并思考可能的解决方案。 通过实际案例激发学生的兴趣，并让他们意识到人工智能法规与应用规范的重要性。 促使学生从不同角度分析问题，培养批判性思维能力。
活动二： 调动思维 探究新知 介绍《人工智能标准化白皮书（2018版）》中的人类利益原则和责任原则。 讲解人工智能设计的规则，包括为人类带来福祉、嵌入人类价值伦理体系、避免性别和种族歧视等要点。 学生听讲并记录重要概念。 在教师的引导下，通过提问深化理解，例如“如何确保人工智能设计遵循人类利益原则？” 帮助学生理解和掌握人工智能设计的基本规则和原则。 鼓励学生参与讨论，形成对人工智能法规的初步认识。
活动三： 调动思维 探究新知 继续介绍人工智能应用的规则，强调隐私保护、数据安全和法律责任。 分析现实生活中的应用案例，如社交媒体算法对个人隐私的影响。 学生讨论并回答关于人工智能应用中遇到的法律和伦理问题。 分组探讨不同的人工智能应用场景，识别潜在的法律风险和伦理挑战。 通过案例分析让学生了解人工智能应用中的实际问题。 培养学生的法律意识和伦理判断力。
活动四： 巩固练习 素质提升 分配模拟监管活动，让学生扮演不同角色（设计师、监管者、消费者）。 提供一系列假设情景，要求学生根据已学知识提出解决方案。 角色扮演，每个小组根据指定情景制定策略和解决方案。 展示他们的想法并向全班汇报。 通过模拟练习加深学生对课程内容的理解和应用。 提高学生的合作能力和沟通技巧，同时巩固他们对人工智能法规与应用规范的认识。
课堂小结 作业布置 课堂小结 重点内容回顾：我们探讨了人工智能发展中的法规与应用规范，理解到随着AI技术的普及，其在设计、应用和法律法规方面的研究尚在起步阶段。强调了未雨绸缪的必要性，以及《人工智能标准化白皮书（2018版）》中提出的人类利益原则和责任原则的重要性。 设计规则的关键点：我们讨论了人工智能产品或系统的设计者在设计过程中需要遵循的三大规则—以人类福祉为主要目标、嵌入人类价值伦理体系、避免性别和种族歧视等算法决策信息，并强调了设立监管机制和透明化算法决策的必要性。 应用规则的讨论：我们理解了在追求效率的同时，如何不损害人的尊严，保障人的权利与自由，尊重隐私保护，加强数据安全措施，合法收集与使用个人数据，以及建立完善监管机制以保障AI应用的安全。 责任规则的探讨：我们明白中国当前的首要工作是尽快立法或制定法规，规范AI的责任，完善相关标准，与国际合作，共同应对AI带来的挑战与风险。 教育规则的提及：我们强调了正确引导公众学习AI相关知识，加强普及教育，完善安全意识教育，培养适应AI时代的新型人才。 规范与安全的概述：我们讨论了现阶段AI在规范与安全方面的研究滞后问题，《人工智能标准化白皮书（2018版）》的标准规范，以及如何从产品设计和科学家社会责任两方面解决AI的安全问题。 未来展望：我们意识到，无论AI如何发展，我们都应具备信息安全意识和保护能力，遵守法律法规、道德与伦理准则，积极接纳信息技术创新，关注其带来的环境、法律及人文问题。 作业布置 思考题：请举例说明人工智能在您的生活中的一种应用，并讨论该应用可能涉及的法律、伦理或安全问题。考虑如何改进以更好地符合《人工智能标准化白皮书（2018版）》中提出的标准。 案例分析：选择一个与人工智能相关的法律争议或伦理问题的案例，分析案例中的关键问题，并提出您认为合理的解决方案。 阅读任务：阅读《人工智能标准化白皮书（2018版）》的相关章节，总结其对人工智能设计和应用的主要建议，并撰写简短的读后感。 小组项目：小组合作，设计一个简化版的人工智能应用方案，包括其功能描述、潜在用户、遵守的法律法规和伦理准则。每组成员需分工明确，并在下节课上展示。
板书设计 4.3法规与应用规范 I. 人工智能发展的双刃剑特性 利益与问题并存 研究初步阶段 法律规范的必要性 II. 《人工智能标准化白皮书（2018版）》原则 人类利益原则 责任原则 III. 人工智能设计的规则 人类福祉为目标 嵌入价值伦理体系 避免歧视性算法 监管机制与透明化 IV. 人工智能应用的规则 辅助人类发展 隐私保护与数据安全 保障人的安全 完善监管机制 V. 人工智能责任的规则 立法与制定法规 国际合作与风险评估 VI. 人工智能教育的规则 公众学习引导 普及教育与安全意识 新型人才培养 VII. 人工智能的规范与安全 规范研究滞后 《人工智能标准化白皮书》标准 安全问题的解决途径 VIII. 信息安全与社会责任 信息安全意识 遵守法律法规与伦理准则 维护公共信息安全
教学反思 一、教学内容与目标 在本次课程中，我们深入探讨了人工智能发展中的法规与应用规范，重点分析了《人工智能标准化白皮书（2018版）》中的人类利益原则和责任原则。通过对这些原则的讨论，旨在让学生理解人工智能在设计和应用中应遵循的法律法规，以及如何确保人工智能的研发和应用能够更好地服务于人类社会的发展。 二、教学方法与过程 案例引入：通过一个与人工智能相关的法律争议或伦理问题的案例，引导学生思考人工智能技术应用中可能涉及的法律和伦理问题。 小组讨论：学生分组讨论《人工智能标准化白皮书（2018版）》中的原则，并探讨如何在实际应用中落实这些原则。 角色扮演：学生模拟不同角色（如设计师、监管者、用户），从不同角度出发，讨论和解决人工智能应用中的实际问题。 总结分享：每个小组分享讨论结果，教师点评并补充相关知识点，共同总结人工智能的法规与应用规范的重要性。 三、教学效果与反馈 学生参与度：通过案例引入和小组讨论，学生积极参与课堂讨论，表现出对人工智能法规与应用规范的浓厚兴趣。 理解程度：学生能够较好地理解《人工智能标准化白皮书（2018版）》中的原则，并能够结合实际案例进行分析和讨论。 反馈收集：通过课堂反馈表，了解到学生对课程内容的满意度较高，但仍有部分学生对某些概念的理解不够深入。 四、教学改进与展望 加强案例分析：在未来的教学中，可以引入更多与学生生活密切相关的案例，帮助学生更直观地理解人工智能法规与应用规范的重要性。 跨学科融合：考虑与法学、伦理学等学科的结合，邀请相关领域的专家进行讲座或研讨，为学生提供更丰富的知识视角。 实践操作：增加学生对人工智能应用的实际操作和模拟监管经验，如通过实验室实训或虚拟仿真平台，让学生亲身体验人工智能产品的设计与监管过程。 通过本次课程的教学，我认识到在教授人工智能法规与应用规范时，不仅要注重理论知识的传授，还要注重学生实践能力的培养和跨学科知识的融合。未来，我将继续探索更有效的教学方法，以帮助学生全面、深入地理解和掌握人工智能的法规与应用规范。

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