2.1 初识人工智能（说课稿）2023-2024学年五年级下册信息技术川教版

川教版信息技术五年级下册第二单元第1节初识人工智能:识花知语—探索机器图像识别的原理 1、 实验教学内容 (1) 设计理念 设计理念来源于新课标中课程实施板块所提出的“注重以科学原理指导应用”。强化信息科技学习的认知基础,注重基本概念和基本原理的学习,探索“场景分析—原理认知—应用迁移”的教学。 (二)使用教材 本课内容选自川教版五年级下册(如图1所示),第二单元第1节初识人工智能(如图2所示)。结合义务教育信息科技课程标准(2022)中第四学段第三模块人工智能与智慧社会的内容和学业要求(如图3所示),重构了人工智能课程学习单元(如图4所示),对单元学业要求上进行了认识层和理解层两个层面的分析。认识层上,学生需认识身边人工智能应用的技术基本特征,初步了解人工智能常见的实现方式,如机器学习。理解层上,学生需理解人工智能与现实社会的联系是普遍存在的,理解人工智能是存在安全问题的。本节课是该单元的第一课时。 图1 教材版本 图2 教材具体内容 图3 信息科技课程标准人工智能板块内容与学业要求 图4 重构后的人工智能课程学习单元 (二)学情分析 在单元教学开始前,为有效推进学生为主体的学习方式的创新,对学生的学科知识,能力和动机进行了三维分析,以便更好地建构新知。 本课总体目标是从生活中的人工智能应用场景入手,引导学生发现典型问题,分析具体案例,学习理解相应的科学原理,在实践探究中提升解决问题的关键能力,对人工智能技术,于人,于社会的影响。有更加深入地思辨认识。(如图5所示)。 图5 学生学情分析 1.学科知识:学生对生活中的人工智能有一定的了解和体验,但其对背后的原理尚不清楚,未进行过相关的实验探究活动。 2.学科能力:学生有一定的解决简单问题并进行验证的能力。学习由被动到主动,学习出现分化现象,对学习探索的积极性较高。 3.学科动机,学生对教学内容的兴趣与教师的认同有关,动机不稳定,需要教师在内容上进行引导和趣味化处理。 2、 实验教学目标 实验教学重点是通过人与机器图像识别的对比学习,认识机器识别图像的原理。 实验教学难点是通过小组活动,借助在线工具平台,理解机器学习图像的基本过程。 教学目标的确定上充分考虑了核心素养在教学中的达成,注重具体内容和核心素养的关联,确保每一个特定的学习内容都具有培养相关核心素养的作用。因而在信息意识,计算思维,数字化学习与创新,信息社会责任上都做了具体目标和目标达成的指标。(如图6所示)。 图6 信息科技学科核心素养具体目标与目标达成 (一)信息意识 1.具体目标:学生认识到人类是如何识别图像的,并进行知识迁移,认识到机器是如何识别图像的。 2.目标达成:学生认识到机器识别图像的原理。 (二)计算思维 1.具体目标:学生通过测试和优化模型,对模型结果进行分析,得出结论,并进行观点表达和成果展示。 2.目标达成:学生分析出图像识别中数据质量与数量的重要,理解图像识别技术有限制。 (三)数字化学习与创新 1.具体目标:学生根据实验需要,小组合作学习借助数字化工具,开展机器学习模型训练实验。 2.目标达成:通过小组合作完成机器识花训练实验。 (四)信息社会责任 1.具体目标:关注图像识别对生活的影响,辩证看待图像识别技术的发展。 2.目标达成:体会到图像识别技术发展过程带来的一系列安全与伦理问题挑战。 三、实验器材准备 为保障实验安全顺利进行,本课程准备了相关设备(如图7所示)。 1.多媒体电脑。 2.高清摄像头设备。 3.人工智能开源平台图像分类工具。 图7 实验器材汇总 4、 实验探究设计及创新 本课在实验探究方法上体现了科学原理和实践应用的统一,秉持着实验探究基本精神(观察、认识、体会、分析、理解、比较、讨论),创新性设计了实验探究“三化”。即实验探究过程项目化:将复杂的问题分解为具体的、层层递进的四个问题,在问题解决的过程中提升核心素养。实验探究目标可视化,实验采用对比法和观察法,实验机器学习的过程上有明确的操作步骤和目标要求,鼓励学生做中学、用中学,创中学。实验探究评价多元化,落实教学评一体化。(如图8所示)。 图8 实验探究“三化”模式 (一)实验探究过程项目化 1.项目式活动设计,提出“机器是如何识别花的”核心问题,学生围绕该问题进行探究实验学习,重点解决以下四个问题: (1)人是如何识别图像的? (2)机器是如何模仿人进行图像识别的? (3)机器学习识别图像的过程是什么样的? (4)图像识别技术对我们生活带来了哪些影响? (二)实验探究目标可视化 1.围绕机器学习的概念方法,理解机器学习过程,重视实验的量化数据和操作规范。 2.机器学习过程:标签分类—数据采集—生成模型—模型验证。 (三)实验探究评价多元化 本课程关注学生的学习过程性评价、实验过程与成果评价和学习总结性评价,并采用了课程导学单、实验过程和成果观察表、问卷调查等方法进行了多维度的可量化评价。 5、 实验教学过程 本课程的教学过程包括四个模块,包括实验问题发现,实验原理认知,实验活动探究,实验应用迁移,四个模块又细化为七个环节。(如图9所示)。 图9 实验教学过程 (一)情境导入 通过魔术变花、茶花辨识、拍照识花三个环环相扣的引入构建,与学生共同打造真实问题情境(如图10所示),引出中心问题“拍照识花的秘密是什么?”,引导学生自主思考,提出解决问题的具体方法,感知信息科技带来的便利。 图10 情境导入环节 (二)问题探究 以花为活动载体,聚焦我们人类是如何识别图像的这一问题,引导学生分解问题,对问题进行逐步探究,从而梳理出人类识别图像的三个阶段:观察图像特点-回忆相关信息-对比得到结果(如图11所示),借此帮助学生更好地理解机器是如何识别图像的。 图11 人类识别图像过程 (三)新知迁移 对比人类识别图像的过程,进行知识迁移,引导学生通过对比法,掌握机器识别图像的过程,结合生活案例——拍照识花应用来验证猜想,再一次加深学生对机器图像识别过程的理解(如图12所示)。 图12 人与机器识别图像对比迁移 (四)合作实践 为帮助学生更好地完成实验,首先对实验步骤进行演示,对注意事项进行说明,接下来通过小组合作方式来开展机器学习识花的实验,以此来激发学生的小组合作意识(如图13所示),在团队进行实验的过程中,通过实验探索与应用具身体会新知,再一次加深对机器学习的理解。 图13 实验合作 (五)展示交流 鼓励学生交流分享、积极提交现场团队作品进行测试,并让小组汇报记录的实验数据和完成的实验成果,借此提高学生做实验的严谨程度,培养其科学实验的精神,借交流分享环节锻炼提高学生的表达能力。(如图14所示) 图14 展示交流 (六)作品完善 结合图形化程序设计中的顺序、判断、循环三种基本算法及组合,导入已训练好的模型,进行作品的完善和验证。(如图15所示) 图15 作品完善 (六)聚焦生活 引导学生关注身边的图像识别技术应用,如人脸识别技术、自动驾驶技术,在享受人工智能技术便利我们生活的同时,也认识到其可能带来的安全和隐私问题,因此国家出台了相应的法律法规,规范技术的应用(如图16所示),该环节可以帮助学生辩证看待技术的发展,合理使用技术。 图16 身边的人工智能图像识别应用和国家法律法规 (七)学习总结 引导学生回顾总结,理清思路,学生通过完成问卷的过程自行判断本堂课知识的掌握水平(如图17所示),教师可以根据问卷结果掌握全班整体学习情况。 图17 知识导图和问卷调查 六、实验效果评价 (一)学习过程评价 设计任务驱动形式的课程导学单,进行表现型评价(如图18所示)。 图18 学习过程评价表 (二)实验过程评价 设计实验过程评价表,从参与实验、记录数据、分析数据、反思迁移四个维度进行学生自评、互评、师评(如表1所示)。 表1 实验过程评价表 评价项目 评价内容 自评 互评 师评 参与实验 能发现与提出问题、进行猜想与假设。 在实验过程中有较强的动手能力。 观察实验过程保持专注。 记录数据 在实验过程中能搜索到有用的实验数据。 在实验过程中能及时记录实验数据。 在实验过程中能够根据需要对数据质量进行测试。 分析数据 能对实验产生的数据进行整理、筛选。 能对实验产生的数据进行思考、分析。 反思迁移 能根据处理后的数据进行合理分析并得出结论。 能选择合适的数字化工具展示和分享实验结论。 能根据结论找出生活中的具体应用、解释现象。 (三)课程总结评价 1.问卷数据呈现。 为调查学生学习总体效果,量化评价,对学生问卷进行了数据统计(如图19所示)。 图19 课程总结性评价图 2. 课程问卷分析结论(如图20所示)。 图20 问卷分析结论 (1)通过学习,你了解机器进行图像识别的原理了吗? 根据数据表格显示,参与调查的人中有97.67%表示了解机器进行图像识别的原理,仅有2.33%表示一般了解,没有人表示不了解。可以看出大多数人对机器进行图像识别的原理有一定了解。 (2)通过在线训练平台,你们小组可以配合完成训练机器识花的实验。 根据数据表格显示,参与在线训练平台的小组中,所有人都愿意配合完成训练机器识花的实验,占比达到100%。 (3)在机器识花实验的过程中,拍摄时需更多地选择背景干净、不同角度的照片。 根据数据表格显示,所有参与者选择了“对”的选项,占比为100%。可以得出结论:在机器识花实验的过程中,学生意识到拍摄时需要更多地选择背景干净、不同角度的照片是正确的做法。 (4)人工智能图像识别技术在我们生活中广泛应用的同时,也存在一定的信息安全隐患,你认同吗? 根据数据表格显示,针对人工智能图像识别技术在生活中存在信息安全隐患的问题,100%的填写人都认同这一观点。可以得出结论:学生的确都认为人工智能图像识别技术在生活中广泛应用的同时确实存在一定的信息安全隐患。 (5)你期待以后继续上这样的人工智能课程吗? 根据数据表格显示,参与调查的所有人都期待以后继续上人工智能课程,占比达到100%。可以得出结论,调查对象普遍期待以后继续上人工智能课程。 七、课程实验效果总体评价 经过本节课的学习,课程实验教学达成了预设的教学目标,主要亮点有:(如图21所示) 图21 课堂效果总结 1.围绕核心素养确立教学目标,有效落实了立德树人的根本任务,培养了学生的数字素养与技能,发挥了课程育人功能。 2.以真实问题为驱动,注重创设真实问题情境,鼓励学生“做中学”“用中学”“创中学”。 3.遵循实验探究精神和学生学习规律,基于实验探究“三化”设计理念,系统设计了“实验问题发现—实验原理认知—实验活动探究—实验应用评价”的系统学习活动。 4.推动了以学生为主体的学习方式创新,引导学生经历原理运用过程,计算思维过程和数字化工具应用过程。 本课以培养学生数字素养与技能为目标,以学生已有的知识、技能和经验为起点,遵循学习规律,系统设计学习活动,突出用信息科技解决学习、生活中的问题,为学生创设了自主、合作、探究的学习情境。 13 学科网(北京)股份有限公司 $$