2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一第四单元项目九《了解手写数字识别——体验人工智能》教案.docx

2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一第四单元项目九《了解手写数字识别——体验人工智能》教案

授课内容

授课时数

授课班级

授课人数

授课地点

授课时间

教学内容分析

1.本节课的主要教学内容为沪科版（2019）高中信息技术必修一第四单元项目九《了解手写数字识别——体验人工智能》。教学内容围绕手写数字识别技术展开，包括了解手写数字识别的原理、过程以及应用，同时结合实践让学生体验人工智能技术的魅力。

2.教学内容与学生已有知识的联系：学生在之前的学习中掌握了计算机基础知识和编程初步，为本节课了解手写数字识别提供了基础。此外，学生已学习过简单的数据结构和算法，能够理解手写数字识别中的算法原理，并能运用所学知识进行简单的编程实践。通过本节课的学习，学生将能将已有知识与人工智能技术相结合，提高信息技术素养。

核心素养目标

本节课的核心素养目标包括：信息意识、计算思维、数字化学习与创新。通过学习手写数字识别技术，培养学生对人工智能技术的敏感性和应用意识，提高信息素养；在分析手写数字识别算法过程中，锻炼学生的计算思维能力，使其能够运用算法解决实际问题；通过实践体验，激发学生的创新精神，培养数字化学习与创新能力，使学生能够适应未来社会发展需求。

教学难点与重点

1.教学重点：

-手写数字识别的原理：包括特征提取、分类器设计等核心内容，以便学生理解手写数字识别的基本工作流程。

-人工智能技术在手写数字识别中的应用：通过实例分析，让学生了解人工智能技术在实际场景中的应用。

-编程实践：运用所学知识，设计简单的手写数字识别程序，培养学生的实际操作能力。

2.教学难点：

-特征提取方法：学生需要理解不同的特征提取方法在手写数字识别中的作用，如边缘检测、主成分分析等。

-分类器选择与训练：学生需掌握常用的分类器（如支持向量机、神经网络等）及其在手写数字识别中的具体应用，理解如何训练分类器以提高识别准确率。

-编程实践中的调试与优化：学生在编程实践过程中可能遇到的问题，如代码调试、性能优化等，需要教师引导解决。

教学资源

-软件资源：编程软件（如Python及其相关库，如TensorFlow、Keras等）、图像处理软件（如OpenCV）。

-硬件资源：计算机、手写数字识别设备（可选）。

-课程平台：学校在线学习平台，用于发布任务、提交作业、交流讨论。

-信息化资源：数字教材、教学视频、PPT课件、在线教学案例。

-教学手段：讲授、案例分析、小组讨论、动手实践、反馈评价。

教学实施过程

1.课前自主探索

-教师活动：

-发布预习任务：通过学校在线学习平台，发布关于手写数字识别原理的PPT和教学视频，明确预习目标和要求。

-设计预习问题：围绕手写数字识别的原理和应用，设计问题，如“手写数字识别的基本流程是什么？”引导学生自主思考。

-监控预习进度：通过平台数据跟踪学生预习情况，及时解答学生疑问，确保预习效果。

-学生活动：

-自主阅读预习资料：按照要求，学生自主阅读资料，了解手写数字识别的基本概念。

-思考预习问题：学生针对预习问题进行思考，记录自己的理解。

-提交预习成果：学生将笔记和疑问通过平台提交，为课堂讨论做准备。

-教学方法/手段/资源：

-自主学习法：培养学生自主学习能力。

-信息技术手段：利用在线平台，实现资源的共享和监控。

-作用与目的：

-让学生提前接触课程内容，为课堂学习奠定基础。

-培养学生的自主学习能力和问题意识。

2.课中强化技能

-教师活动：

-导入新课：通过展示手写数字识别的实际应用案例，激发学生兴趣。

-讲解知识点：详细讲解手写数字识别的原理、特征提取和分类器设计等核心知识。

-组织课堂活动：设计小组讨论，分析不同分类器的优缺点；进行编程实践，让学生尝试编写简单的识别程序。

-解答疑问：针对学生在实践中的疑问，进行一对一指导或集中解答。

-学生活动：

-听讲并思考：认真听讲，积极思考，理解手写数字识别的关键技术。

-参与课堂活动：在小组讨论中积极发言，与同伴交流心得；在编程实践中尝试解决问题。

-提问与讨论：对于不理解的问题，勇敢提问，参与课堂讨论。

-教学方法/手段/资源：

-讲授法：确保学生对重难点知识有深入理解。

-实践活动法：通过编程实践，加深对知识的掌握。

-合作学习法：培养学生的团队协作能力。

-作用与目的：

-帮助学生深入理解手写数字识别的核心知识。

-通过实践活动，提高学生的动手能力和问题解决能力。

-增强学生的团队协作和沟通能力。

3.课后拓展应用

-教师活动：

-布置作业：根据课程内容，布置手写数字识别编程实践的作业。

-提供拓展资源：推荐关于人工智能和机器学习的拓展阅读材料和在