初中信息技术 安徽版（2018）- 八年级下册-第四单元-信息技术新应用--人工智能新生活 - 第14课《人工智能新生活》课件-2021-2022学年安徽版信息技术八年级下册

《让台灯也智能》 生活中的人工智能 LET THE LAMP BECOME INTELLIGENT 学习内容 学生情况 目标制定 教学过程 CONTENTS 学习内容 PART 学习内容分析 ONE 1 教材处理 初中九年级 信息技术 学习内容分析 学习内容分析 语音识别 概念 原理 应用 学习内容分析 内容地位及联系 项目式学习 学习内容分析 内容地位及联系 学习内容分析 内容地位及联系 学习内容分析 学生情况 PART 学生情况分析 TWO 2 这个年龄段的学生逻辑思维能力有了较大的发展，对新鲜事物接受得比较快 逻辑思维 在学习的过程中更喜欢动手验证自己的想法。生活中可能就已经体验过语音识别的相关应用，能意识到机器具有“听”的智能。 喜欢动手 对背后所使用的的技术意识不强，语音识别的原理还不熟悉，对如何让技术更好服务于生活还缺乏思考。 不足 学生情况分析 学习目标 PART 学习目标分析 THREE 3 双基层 能解释什么是语音识别，掌握语音识别的基本原理； 问题解决层 能够在开源人工智能平台上训练语音模型，并将该模型运用于搭建具备语音识别功能的智能台灯； 学科思维层 认识到迭代是一种持续优化循环改进的思维方式，能够运用迭代思维提高语音模型的识别率、丰富智能台灯的功能。 学习目标分析 重点：语音识别原理 学习目标分析 重点：语音识别原理 学习目标分析 难点：搭建简单的智能台灯 硬件不熟悉 编程基础薄弱 学习目标分析 难点：搭建简单的智能台灯 数据线 导线 小台灯 学习目标分析 难点：搭建简单的智能台灯 学习目标分析 教学过程 PART 教学过程分析 FOUR 4 活动1 情境，引入会“听”的台灯； 活动2 由单词学习类比语音识别； 活动3 训练模型，让台灯听懂我们的语音指令； 活动4 利用语音识别模型搭建智能台灯； 活动5 迭代作品，给智能台灯增加调亮和调暗的功能； 工作主线 教学过程分析 播放老人夜里开关灯不方便的视频引导学生发现传统开关的不足，引发了让开关能“听懂”人话的需求 （一）创设情境，设想台灯会“听” 语音识别的概念 双基层 教学过程分析 活动：由单词学习类比语音识别 （二）探究原理，理解如何会“听” 教学过程分析 双基层 教学过程分析 活动：训练模型，让台灯听懂我们的语音指令； （三）训练模型，实现台灯会“听” 教学过程分析 演示法 实验法 教学过程分析 教学过程分析 教学过程分析 活动：利用语音识别模型搭建智能台灯； （四）应用模型，制作会“听”台灯 数据线 导线 小台灯 问题解决层 教学过程分析 活动：迭代作品，给智能台灯增加调亮和调暗的功能； （五）功能升级，丰富台灯能“听”的指令 教学过程分析 迭代 持续优化 循环改进 学科思维层 迭代思维 训练模型 编写程序 测试功能 教学过程分析 思维导图是一种对思维进行集中和发散的可视化工具； （六）思维导图，回顾知识结构 教学过程分析 谢谢您的聆听 生活中的人工智能 THANK YOU FOR LISTENING $$- 1 - 《让台灯也智能》教学设计 一、课程标准 （1）了解人工智能对信息社会发展的作用，具有自主动手解决问题、掌握核心技术的意识； （2）通过案例分析，理解人工智能。根据学习与生活需要，合理选用人工智能，比较使用人 工智能和不使用人工智能处理同类问题效果； （3）主动利用数字设备开展创新实践活动。根据任务要求，借助在线平台，与合作伙伴协作 设计和创作作品。 二、学习内容分析 人工智能是一种利用机器来模拟、延伸和扩展人的智能的技术，这种技术已在我们的生活中 得到广泛地应用。语音识别作为人工智能的一个应用分支已逐渐步入大众的视野，如智能手机上 的语音助手 Siri、车载导航、百度音箱里的小度等。语音识别就是以语音为处理对象，通过语音信 号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类的语言。其基本过程是通过语音采集将声波转成计 算机中数字信号，提取该信号中的声学特征，然后与事先训练好的语音模型进行比较，得到识别 结果。例如将语音模型应用到家居中，就能根据人的语音进行工作。本课学生创作的智能台灯作 品就是语音识别技术的简单应用。 三、学习者分析 本节课的学习对象是初中八年级学生。这个年龄段的学生逻辑思维能力有了较大的发展，对 新鲜事物接受得比较快，在学习的过程中更喜欢动手验证自己的想法。生活中，他们可能就已经 体验过智能手机中的语音拨号、听歌识曲等应用，能意识到这些机器具有“听”的智能，这种智能 的实现就是语音识别技术。但语音识别的原理学生还不熟悉，对如何让技术更好服务于生活还缺 乏思考。 四、学习目标 （1）能解释什么是语音识别，掌握语音识别的基本原理； （2）能够在开源人工智能平台上训练语音模型，并将该模型运用于自己搭建