2单元项目7《研究车载导航新方式》说课课件--2025-2026学年《信息科技》(安徽版)七年级下册

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2单元项目7《研究车载导航新方式》说课课件--2025-2026学年《信息科技》(安徽版)七年级下册

资源简介

(共37张PPT)
研究车载导航新方式
七年级 第二单元 探索旅行便捷新奥秘
——自然语言处理技术(探究性实验)
项目7
目录
2.
为什么选探究性实验
1.
这节课要干什么
3.
怎么做
4.
做得怎么样
锚定内容,明确目标重难点
立足学情,优选探究式实验
对标实验,拆解技术核心点
反思成效,明确优化提升路

这节课要干什么
锚定内容,明确目标重难点
一、这节课要干什么
(一)学习内容
“看见 听见”
“听懂 理解”
(二)学情基础
一、这节课要干什么
七年级学生
处于具体形象思维向抽象逻辑思维过渡的阶段,有乘坐汽车并观察车载导航使用的经历,部分学生曾通过语音或文字与导航交互,对“机器能听懂人说话”有直观感知,但未形成“自然语言处理”的技术概念,对“技术步骤”等抽象内容理解较困难。
(三)学习目标与重难点
项目目标
探究车载导航是如何精准捕捉并理解语音指令,实现导航新方式。
素养目标
了解自然语言处理技术在人工智能场景中的作用,理解自然语言处理在语音交互中的工作过程。
学习重点
掌握自然语言处理在车载导航中工作流程,理解其在语音交互中的核心作用。
学习难点
将“语义理解”等抽象的技术环节具象化,能区分语音识别与自然语言处理,理性认识自然语言处理在方言、歧义等场景下的技术局限。
一、这节课要干什么

为什么选探究性实验
立足学情,优选探究式实验
二、为什么选探究性实验
实验:探究车载导航语音交互的工作流程
实验目的:
1.探究车载导航“听清语音指令”的核心步骤,理解语音采集、特征提取、特征匹配、文字输出技术环节;
2.探究导航对语音指令的语义理解逻辑,掌握去除无关信息、分割语句、分析语法、理解意图”的过程;
3.探究导航反馈处理结果的数据源及输出逻辑,建立自然语言处理“输入——处理——输出”的完整认知。
实验分组:
每组4人,分别担任组长(统筹分工,跟踪进度)、听写员(分析“听清语音指令”)、侦探(分析“理解指令语义”)、播报员(分析“反馈处理结果”)。
实验器材:
安装高德地图/百度地图的手机平板(确保麦克风、网络正常)、实验记录表、微课视频、不同类型的语音指令素材(含常规指令、含无关信息指令、歧义指令、生活化口语指令)
实验步骤:
步骤1:探究“听清语音指令”(听写员主导)
步骤2: 探究“理解指令语义”(侦探主导)
步骤3:探究“反馈处理结果”(播报员主导)
二、为什么选探究性实验
作出假设
提出问题
设计实验
收集数据
分析数据
得出结论
探究性实验(导航如何听懂人话)
抽象技术
可操作、可观察、可记录的实验步骤
二、为什么选探究性实验
对比维度 验证性实验 探究性实验
已知 / 未知 结论已知,先学知识再做实验 结论未知,先做实验再得出知识
流程顺序 结论→步骤→操作→验证 提出问题→假设→设计→实验→分析→结论
谁主导 教师主导,给步骤、给流程 学生主导,自主设计、自主探究
思维方式 模仿、重复、验证 推理、实证、归纳、创造
数据作用 证明 “对不对” 发现 “为什么、是什么”
课堂形态 按部就班、统一操作 开放探究、允许失败、允许不同结果
素养落点 练操作、守规范、打基础 练计算思维、信息意识、创新能力

怎么做
对标实验,拆解技术核心点
三、怎么做
环节一:创设情境,提出问题
环节二:体验类比,作出假设
环节三:分工协作,设计实验
环节四:实操记录,分析探理
环节五:汇报展示,得出结论
环节六:拓展延伸,反思评价
三、怎么做
1. 播放视频
2. 学生讨论
3. 引出课题
车载导航是如何精准捕捉、理解、反馈司机的语音指令,实现导航新方式的呢?
今天我们就通过探究性实验的方式,揭开“自然语言处理”的技术奥秘。
你有办法解决这个问题吗?
视频里的司机遇到了什么麻烦?
本环节通过真实安全问题引发学生共鸣,用生活化场景降低技术认知门槛,快速将学生带入项目情境,明确实验方向,激发学习兴趣。
设计意图
环节一:创设情境,提出问题
环节二:体验类比,作出假设
活动1:体验语音交互功能
学生先打开导航软件,唤醒语音助手,体验“查询路线”“调大音量”“信息咨询”等功能,记录语音交互与传统操作的差异,总结技术优势。
分类 体验的功能 完成请打√
导航控制 说“去合肥南站”
设备控制 说“调大音量”
信息咨询 说“还有多久能到?”
思考 与传统的控制方式比较,语音助手有哪些优点? 三、怎么做
环节二:体验类比,作出假设
活动2:测试语音交互效果
学生对照表格测试 3 条语音指令,记录导航能否理解真实意图;
对比测试微信的“语音转文字”功能,记录微信的输出结果;
思考导航语音交互与微信的语音识别有何区别?
分类 测试内容 能否理解真实意图
导航控制 指令1:去合肥南站不走高速 能□ 否□
设备控制 指令2:声音太小了 能□ 否□
信息咨询 指令3:车快没油了 能□ 否□
思考 对比测试微信“语音转文字”功能,两次操作的输入内容相同,结果有什么不同? 这说明两种技术(语音识别、自然语言处理)的功能有什么区别? 三、怎么做
环节二:体验类比,作出假设
活动3:梳理语音交互步骤
类比人类“听清——读懂——回应”的语言理解过程,引导学生结合生活经验与直观感受,做出假设:导航要实现“听懂人话”,需要先听清语音内容,再理解指令语义,最后反馈处理结果。完成连线任务。
通过体验与测试激活学生已有经验,通过类比人类语言理解的过程,引导学生合理猜想、形成假设,为后续实验设计与探究推进做好认知铺垫。
设计意图
三、怎么做
实验:探究车载导航语音交互的工作流程
实验目的:
1.探究车载导航“听清语音指令”的核心步骤,理解语音采集、特征提取、特征匹配、文字输出技术环节;
2.探究导航对语音指令的语义理解逻辑,掌握去除无关信息、分割语句、分析语法、理解意图”的过程;
3.探究导航反馈处理结果的数据源及输出逻辑,建立自然语言处理“输入——处理——输出”的完整认知。
实验分组:
每组4人,分别担任组长(统筹分工,跟踪进度)、听写员(分析“听清语音指令”)、侦探(分析“理解指令语义”)、播报员(分析“反馈处理结果”)。
实验器材
安装高德地图/百度地图的手机平板(确保麦克风、网络正常)、实验记录表、微课视频、不同类型的语音指令素材(含常规指令、含无关信息指令、歧义指令、生活化口语指令)
实验步骤:
步骤1:探究“听清语音指令”(听写员主导)
步骤2:探究“理解指令语义”(侦探主导)
步骤3:探究“反馈处理结果”(播报员主导)
环节三:分工协作,设计实验
立足学生能力水平,提供学习支架、降低探究门槛,规范实验流程,保障探究有序开展。
设计意图
三、怎么做
环节四:实操记录,分析探理
实验步骤1:探究“听清语音指令”
1. 首先由听写员带领组员,对导航下达“找去合肥南站不堵车的路”语音指令,仔细观察导航是怎么“听清”语音指令的。
三、怎么做
环节四:实操记录,分析探理
2. 结合微课,对着导学案上语音助手识别语音指令的四个步骤,讨论:每一步到底是怎么回事?
采集语音
提取特征
匹配特征
文字输出
唤醒语音助手,发出语音指令,麦克风会捕捉到你的声音,把它变成一串数字信号。
计算机分析这段声音的频率、音调、节奏等特征,类似辨认一个人的指纹。
计算机会把提取的“声音指纹”与云端庞大数据库中的成千上万个单词和短语模型进行比对。
找到最匹配的结果,将用户的话语准确转写为文字,呈现在用户使用的终端设备上
三、怎么做
环节四:实操记录,分析探理
3.将每个步骤填写到对应的空格里。
采集语音
提取特征
匹配特征
文字输出
三、怎么做
输入
“听清语音指令”是自然语言处理的基础。
环节四:实操记录,分析探理
实验步骤2:探究“理解指令语义”
去除无关信息
分割指令语句
分析词性语法
理解语句意图
三、怎么做
环节四:实操记录,分析探理
去除无关信息
分割指令语句
分析词性语法
理解语句意图
使用导航语音助手,分别测试下图中3条指令,记录反馈结果。
去合肥
导航会自动过滤掉无关信息,抓住核心关键词,给出相同的反馈。
三、怎么做
环节四:实操记录,分析探理
去除无关信息
分割指令语句
分析词性语法
理解语句意图
指令语句 分割结果
找去合肥南站不堵车的路 找/去/合肥南站/不堵车的/路
停止导航 停 止 导 航
去最近的加油站 去 最 近 的 加 油 站
导航声音太小 导 航 声 音 太 小
什么时候到达目的地 什 么 时 候 到 达 目 的 地
学生根据例子分割以下指令语句。
三、怎么做
环节四:实操记录,分析探理
去除无关信息
分割指令语句
分析词性语法
理解语句意图
学生分析指令语句的词性语法,完成连线。
找去合肥南站不堵车的路
找:用户的行为需求
合肥南站:导航规划的目的地
路:导航规划的对象
不堵车:筛选路线的重要依据
目的地
对象
限定条件
动作、行为
三、怎么做
环节四:实操记录,分析探理
去除无关信息
分割指令语句
分析词性语法
理解语句意图
结合语境判断指令背后的实际需求。
三、怎么做
处理
“理解指令语义”是自然语言处理技术的核心,也是区分语音识别与自然语言处理的关键。
找到附近的加油站
调小音量
推荐附近的餐厅
环节四:实操记录,分析探理
实验步骤3:探究“反馈处理结果”
1. 分析指令“找去合肥南站不堵车的路”的反馈结果,探究导航的数据调用逻辑。
三、怎么做
环节四:实操记录,分析探理
2. 测试不同指令,填写导航反馈结果模板,理解导航如何将“机器执行结果”转化为“人类能听懂的语言”。
三、怎么做
输出
本环节将抽象技术拆解为可操作、可验证的实验步骤,借助角色扮演落实实验数据的收集与分析,在动手实验、观察记录、对比分析中突破重难点,帮助学生建立对技术原理的系统认知。
设计意图
1.学生汇报展示(实验数据记录)
环节五:汇报展示,得出结论
三、怎么做
三、怎么做
1.学生汇报展示(探究结论讲解)
环节五:汇报展示,得出结论
自然语言处理技术的工作流程:
听清语音指令
理解指令语义
反馈处理结果
帮助学生从“分散的实验操作”上升到“整体的技术认知”,锻炼语言表达和逻辑整合能力,深化对技术原理与应用价值的理解。
设计意图
2.总结梳理:
(输入)
(处理)
(输出)
环节五:汇报展示,得出结论
三、怎么做
语音识别重在转文字,自然语言处理重在懂意图。
环节六:拓展延伸,反思评价
学生列举生活中自然语言处理的应用(如智能音箱、语音转文字、智能客服等)。
1.寻找生活中的“自然语言处理”
三、怎么做
2.探讨“自然语言处理”的技术挑战
学生尝试用方言、歧义语句等与导航交互,记录“听不懂 ”的情况,讨论自然语言处理技术的局限性。
方言识别
语境的理解
文化差异
歧义分析
语言差异
……
环节六:拓展延伸,反思评价
三、怎么做
学生通过 AI 自评网页完成自我评价,获取个性化的学习建议。
3.自我评价
环节六:拓展延伸,反思评价
三、怎么做
通过对探究结论进行应用、反思与提升,既能深化技术认知,又培养了学生的科学探究能力与创新意识。
设计意图

做的怎么样
反思成效,明确优化提升路
四、做得怎么样
教学成效
技术原理从“抽象”走向“可见”
探究能力从“被动”走向“主动”
教学模式具备可复制性
四、做得怎么样
问题与优化
部分学生对 “特征提取”“语义理解”等抽象环节理解较浅。
不足1:
技术局限探究时,部分学生难以自主设计方言、歧义语句等测试指令。
不足2:
小组仍存在参与度不均现象。
不足3:
借助AI模拟实验或动画实现原理可视化,帮助学生理解底层逻辑。
提供方言、歧义等指令模板,引导学生借助AI探索解决路径。
完善评价体系,增加组间互评,将实验记录、探究成果纳入评价,推动全员深度参与。
·
谢谢观看
Thank you

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