Unit 3 Artificial Intelligence Reading and Writing教学设计2025-2026学年高二上学期 高教版（2023修订版） 基础模块3

《Unit 3 Artificial Intelligence》第3-4课时教案 教学基本信息 主题 Artificial Intelligence --- Reading and Writing 课时 2课时 授课 班级 中职二年级英语 授课 形式 多媒体互动课堂 授课 地点 智慧教室 授课 时间 学情 分析 知识和技能基础 学生已掌握基础英语词汇约800词，具备基本的听说读写能力；在信息技术课程中初步了解了人工智能的基本概念如机器人、语音助手等；部分学生能使用智能手机中的Siri或小爱同学进行简单对话。但对“artificial intelligence”这一术语的英文表达不熟悉，缺乏系统性认知，语法方面对一般现在时和被动语态掌握较弱，影响其准确描述AI功能。 此外，学生普遍对AI技术感兴趣，尤其是人脸识别、自动驾驶、智能客服等领域，具备一定的生活经验支撑，为本课创设真实情境提供了良好基础。 认知与实践能力 中职学生处于具体运算向抽象思维过渡阶段，逻辑推理能力正在发展，对于抽象科技概念的理解需借助直观形象支持。他们更倾向于通过动手操作、观看视频、参与讨论等方式学习新知，而非单纯听讲。 部分学生具备较强的信息化素养，能熟练使用学习通平台提交作业、观看微课，这为课前预习与课后拓展提供了技术支持。 学习特点 学习动机以兴趣驱动为主，实用导向明显——希望所学知识能在未来工作中应用，例如从事IT服务、客户支持或跨境电商岗位。因此，若能将AI与职业场景结合，可显著提升学习积极性。 个体差异较大：约20%学生英语基础较好，能进行简单交流；约40%处于中等水平，能理解课文大意但表达受限；其余40%基础薄弱，需教师提供大量支架支持。教学设计须兼顾分层需求，设置差异化任务。 教学 目标 素质目标 培养学生对人工智能技术的科学态度，增强科技伦理意识，认识到AI是工具而非替代人类的存在，避免盲目崇拜或恐惧心理；激发探索科技创新的兴趣，树立终身学习理念；在小组合作中培养沟通协作精神与责任意识；引导学生思考AI发展对社会就业结构的影响，形成辩证看待技术进步的价值观。 知识目标 掌握本课核心词汇：artificial, intelligence, recognize, predict, automate 等；掌握描述AI功能的常用句型：“It can…”, “It is used to…”, “It helps people…”, “This technology allows us to…”； 理解课文Main Reading部分关于AI在医疗、交通、教育等领域应用的主要内容；了解AI的基本工作原理（输入-处理-输出）及其三大特征：感知、决策、执行；知晓AI与人类智能的本质区别——无情感、无意识、依赖数据。 能力目标 能听懂关于AI功能的简短对话或说明性录音，获取关键信息（如用途、优点）；能在图片或关键词提示下，用完整句子口头介绍一种AI设备的功能；能阅读并理解介绍AI应用场景的短文，提取主旨大意与细节信息； 能在小组合作中共同设计一个“未来的AI助手”原型，并用英语进行创意展示；提升信息检索、批判性思维与跨学科整合能力； 教学重难点及解决措施 教学重点 教学难点 1. 掌握与人工智能相关的高频词汇及表达方式，确保学生能在真实语境中准确使用。 2. 理解AI在现实生活中的典型应用案例，并能用英语进行简要描述。 3. 培养学生利用英语获取科技信息的能力，提升跨文化科技素养。 1. 学生对“machine learning”、“neural network”等抽象概念理解困难，易产生认知障碍。 2. 在口语表达中如何组织语言流畅描述AI功能，避免中式英语或碎片化表达。 3. 如何引导学生辩证看待AI利弊，在语言训练中融入高阶思维训练（评价、创造）。 解决措施 1. 运用多媒体资源（微课动画、实景视频）直观呈现AI工作过程，降低理解门槛； 2. 设计词汇分类墙（Vocabulary Wall），按“感知类”、“决策类”、“执行类”归类动词，帮助学生建立语义网络； 3. 提供口语表达模板卡（Sentence Frames Card），如“It works by…”, “One example is…”, “This makes it possible to…”辅助输出。 1. 引入类比法：将神经网络比作“大脑神经元连接”，机器学习比作“孩子不断试错成长”； 2. 开展“AI功能连连看”配对游戏，强化词汇与场景的关联记忆； 3. 实施“三步说AI”策略：先看图说词 → 再连词成句 → 最后自由表达，循序渐进突破口语难关。 教学资源 1. 教材：《中职英语 基础模块3》Unit 3 Main Reading & Listening Texts 2. 数字资源：自制微课《How Does AI Work?》（含英文字幕）、BBC Learning English短视频片段 3. 教具：AI应用场景卡片（含图片与关键词）、可擦写白板贴、小组任务单 4. 技术设备：希沃交互式白板、ClassIn在线教学平台、AI语音评测小程序（如腾讯ABC Voice） 5. 拓展材料：精选《China Daily》报道《Chinese AI startups lead global innovation》节选 6. 板书设计图示模板、学生自评互评量表 教学方法 采用“情境—探究—产出”教学模式，综合运用任务型教学法（TBLT）、项目式学习（PBL）、翻转课堂与合作学习策略。 课前推送预习视频与词汇自测题，实现知识前置；课中通过“AI体验馆”情境创设激发兴趣，开展“你说我猜AI设备”、“AI功能排序辩论赛”等活动促进深度参与；利用思维导图梳理知识结构，借助KWL表格（Know-Want-Learn）引导元认知监控。 实施差异化指导：为基础薄弱学生提供词汇银行与句型支架；为学优生增设挑战任务（如编写AI对话脚本）。全程融合形成性评价，使用Rubric评分表对学生表现进行即时反馈。 强调师生、生生多维互动，教师扮演引导者、协作者角色，鼓励学生自主建构意义。 课程思政 挖掘AI主题蕴含的思想政治教育资源：通过展示我国在人工智能领域取得的重大突破（如神威·太湖之光超级计算机、科大讯飞语音识别系统），增强学生的国家认同感与科技报国使命感； 组织讨论“AI是否会取代人类工作”，引导学生认识劳动价值不可替代性，树立“人机协同”发展理念，反对技术决定论； 剖析AI算法偏见案例（如招聘系统歧视女性），强调公平正义原则，倡导负责任地使用技术； 结合“数字中国”战略背景，鼓励学生规划个人职业路径，立志成为新时代高素质技术技能人才，服务国家战略需求。 教学实施过程 教学 环节 教学内容 教师活动 学生活动 设计意图 课前 发布预习任务，激活已有经验 一、推送资源，引导自主学习 （1）、上传微课视频与预习单： 提前一天在“学习通”平台发布3分钟原创微课《Meet AI in Your Life》，视频以第一人称视角拍摄学生早晨起床至到校全过程，镜头捕捉家中智能音箱唤醒、电梯人脸识别开门、教室考勤打卡等场景，旁白用简单英语介绍：“This is Alexa. It answers my questions.” “The camera recognizes my face.” 视频结尾抛出问题：“What else can AI do?” 并附带二维码链接至词汇预习游戏（H5页面）。同时上传PDF版预习任务单，包含三项任务：①圈出你在视频中听到的AI设备名称；②尝试写出你知道的三个AI相关英文词；③思考一个问题：你希望有一个什么样的AI朋友？写下你的想法（中文或英文均可）。 （2）、设计词汇闯关小游戏： 利用凡科互动平台创建“AI词汇消消乐”H5游戏，将本课重点词汇拆分为图文卡牌，学生需将“facial recognition”图片与其定义“a system that identifies people by their faces”进行匹配，每完成一组解锁一句名人语录彩蛋（如Elon Musk说：“AI is the most dangerous thing we need to regulate.”），增加趣味性与延伸阅读。系统自动记录答题数据，生成班级错误率热力图，便于教师精准把握学情。 （3）、建立线上讨论区，收集原始认知： 在ClassIn班级群发起话题投票：“你认为AI最厉害的能力是什么？”选项包括：A. 说话像真人 B. 自己学习新东西 C. 不用睡觉一直工作 D. 创造艺术作品。要求每位学生选择一项并留言说明理由（至少一句话）。教师匿名整理典型回答，准备在课中作为讨论素材，体现“以学定教”原则。 （4）、发送个性化提醒，保障全覆盖： 针对平时参与度较低的5名学生，教师单独发送微信消息：“小李你好！明天我们要聊超酷的AI话题啦～记得看看老师发的小视频哦，有问题随时问我！” 并附上视频直链，体现人文关怀与个别化支持，确保预习参与率达100%。 （5）、后台数据分析，调整教学策略： 登录学习通后台查看预习完成率（显示为92%），发现“machine learning”一词的拼写错误率达68%，且有12名学生将“automate”误认为“automatic”。据此决定在课中增加该两组词汇的辨析环节，并设计对比表格强化记忆。同时注意到8名学生表达了“害怕AI控制人类”的担忧，计划在“课后拓展”中加入科幻短片《Black Mirror: White Christmas》片段赏析，引导理性思考。 （6）、准备课堂导入素材，衔接预习成果： 将学生在讨论区的精彩留言截图制作成PPT首页幻灯片，标题设为“我们的AI猜想”，其中一条写道：“我希望AI能帮我写作文，但它不能代替我去考试！” 引发会心一笑的同时自然引出本课主题——AI的边界在哪里？此设计既肯定学生思考，又巧妙设疑，为课堂教学埋下伏笔。 1. 登录学习通平台观看微课视频，完成词汇匹配游戏； 2. 下载打印预习任务单，在家独立完成填空与思考题； 3. 参与ClassIn群内投票并发表观点：“我觉得AI最牛的是能画画，比如画蒙娜丽莎风格的猫”； 4. 对不懂的单词使用电子词典查询发音与例句； 5. 将预习中遇到的问题记录在笔记本上，准备课堂提问； 6. 部分学生主动搜索“什么是深度学习”并在百度知道提问。 通过泛在化学习环境打破时空界限，让学生在真实生活场景中感知AI存在，消除陌生感；游戏化设计提升预习吸引力，变被动接受为主动探索；前置诊断性评估助力教师精准施教；开放性问题点燃想象力，孕育创新火种；个别化提醒体现教育公平理念。 课中 构建AI认知框架，发展语言综合能力 一、创设情境，激趣导入 （1）、播放悬念视频，引发认知冲突： 上课铃响后，教师关闭灯光，投影播放一段15秒无声黑白影像：一只机械手臂缓缓伸向一朵玫瑰花，突然停顿，镜头拉远显示这是一幅画作而非实物。画面定格后出现一行红字：“Is it art? Who created it?” 全场静默5秒后，教师轻声问：“Was this painted by a human or a machine?” 学生纷纷猜测，意见分歧。此时揭晓答案：这是AI绘画程序DALL·E生成的作品。由此引出课题：“Today, we’re going to explore the amazing world of Artificial Intelligence.” 板书标题，强调“Artificial”重音在第二个音节，带领全班朗读三遍。 （2）、启动KWL图表，可视化学习进程： 邀请学生回忆预习内容，共同填写KWL表左侧两栏。K栏（What I Know）中学生填写：“AI can play chess”, “Siri talks to me”；W栏（What I Want to Know）则提出：“How does AI learn?”, “Can AI have feelings?”, “Will robots take our jobs?” 教师将这些问题归类编号贴于黑板，承诺将在本节课逐一回应，赋予学习明确目标感与期待感。 二、多模态输入，突破词汇难关 （1）、开展“AI感官之旅”体验活动： 教师宣布：“Now let’s visit the AI Experience Hall!” 教室四角布置四个展区：听觉区（戴耳机听AI合成歌声）、视觉区（扫描二维码识图）、触觉区（触摸仿生皮肤材料）、思维区（玩AI五子棋）。学生自由走动体验5分钟后回到座位。教师提问：“Which sense did the AI use?” 引导学生归纳：AI uses cameras to see, microphones to hear, sensors to feel, and computers to think. 随即引出四组核心动词：recognize (vision), process (sound), analyze (data), predict (future). （2）、实施“词汇彩虹桥”分类教学： 发放彩色卡纸，红色写“感知类”动词（see, hear, detect），蓝色写“决策类”（decide, choose, recommend），绿色写“执行类”（move, speak, write）。学生小组合作将单词磁贴粘到对应色块区域。教师巡视指导，特别强调“predict”不同于“guess”，它是基于大数据的科学推断。完成后齐读三组词汇，建立语义场关联。 三、文本深读，发展高阶思维 （1）、组织“三遍读书法”精读课文： 第一遍速读：给出5个Yes/No问题（如“Does AI need rest?”），限时3分钟快速浏览Main Reading获取答案；第二遍细读：分发思维导图空白模板，要求找出AI在医疗（diagnose diseases）、交通（drive cars）、教育（tutor students）三个领域的应用实例并填入分支；第三遍研读：聚焦长难句“It is estimated that by 2030, AI will contribute $ 15.7 trillion to the global economy.” 分析被动语态结构，讲解“it is + V-ed + that…”句型，并替换主语练习：“It is believed that…” “It is hoped that…” （2）、发起“AI利弊擂台赛”： 将班级分为正反两方，围绕命题“AI does more good than harm”展开辩论。教师提供语言支架：“On one hand… On the other hand…”, “A major advantage is…”, “However, there are risks such as…”。每方轮流陈述观点，教师适时插入真实案例：正面如AI辅助医生发现早期癌症；反面如Deepfake换脸诈骗案。最后总结：“Every technology has a double-edged sword. We must guide AI with ethics.” 四、任务驱动，促进语言产出 （1）、布置“设计我的AI助手”项目： 发布小组任务单：“Imagine you are an AI engineer. Design an AI assistant for elderly people. Name it, list its functions, and explain how it helps.” 要求用上句型：“My AI friend is called ___. It can ___ so that seniors won’t feel lonely.” 提供范例视频：某学生设计的“Grandma Care Bot”能监测血压、提醒吃药、陪聊京剧。各组领取平板电脑绘制原型草图，并录制1分钟英文介绍视频。 （2）、实施“世界咖啡屋”展示互评： 每组派一名代表留在原位解说，其余成员轮换参观其他组展位，手持评价表从“Creativity, Language Accuracy, Teamwork”三个维度打分（1-5星）。教师用手机直播优秀作品，实时弹幕点评：“Great idea using AI to prevent falls!” “Try to use ‘which’ instead of ‘that’ for non-restrictive clauses.” 1. 观看导入视频，积极参与讨论：“我觉得是人画的，因为太有感情了！”； 2. 主动分享预习收获，在KWL表上补充自己的疑问； 3. 分组体验四个AI展区，记录观察结果：“AI耳朵能听清我说‘打开空调’”； 4. 合作完成词汇分类，争论“analyze”该归哪一类； 5. 运用三遍读书法研读课文，在思维导图中标注关键信息； 6. 参加辩论赛，引用新闻案例支持观点：“AI让快递更快，但也让快递员失业”。 通过沉浸式情境唤醒多感官参与，使抽象概念具象化；KWL表贯穿全程，培养学生元认知能力；分类记忆法优化词汇存储结构；辩论活动锻炼批判性思维与公共演讲能力；项目式学习实现知识迁移与创造性表达；多元互动机制保障全体学生深度卷入。 课 后 巩固拓展，延伸学习链条 一、分层作业，满足个性需求 （1）、基础层：完成教材P42 Vocabulary Exercise，连线AI设备与其功能； 要求学生将“autonomous car”与“driving without a driver”配对，并模仿例句造三个新句：“A smartwatch can monitor your heart rate.” 鼓励使用今天所学动词，批改时重点关注主谓一致与时态准确性。 （2）、提升层：撰写一封Email给科学家Dr. Lee，推荐一个AI应用场景； 设定情境：“You heard Dr. Lee is developing new AI technologies. Write an email suggesting an idea (e.g., AI for protecting endangered animals). Use at least five key words from this unit.” 提供邮件格式模板与开头句：“Dear Dr. Lee, I’m writing to suggest an exciting application of AI…” （3）、挑战层：观看TED-Ed短片《How machines learn》并写100字观后感； 发布YouTube链接与双语字幕文件，要求学生摘录三个新学到的概念（如training data, algorithm, feedback loop），反思：“What surprised you most about machine learning?” 二、搭建平台，促进持续互动 （1）、开设“AI少年说”线上专栏： 在班级公众号创建栏目，精选优秀作业（如最佳AI助手设计图、最有洞见的邮件）进行展示，作者获得“AI探索之星”电子勋章。家长可留言点赞，形成家校共育氛围。 （2）、预告下一课时内容，制造期待： 发布预告海报：“Next class: We’ll train our own mini-AI model using Teachable Machine! Bring your smartphone photos of pets or food!” 激发动手欲望，实现跨课时衔接。 三、数据追踪，实施精准辅导 （1）、分析课堂表现数据，制定帮扶计划； 统计各环节参与度：发现张伟在辩论环节零发言，王婷的写作未使用目标句型。私信两人：“你今天的小组展示很有创意，下次敢不敢单独说两句？” 并推送定制微课《3句万能辩论句型》。 （2）、收集教学反思素材，优化后续设计； 邀请三位学生代表填写匿名反馈表：“本节课最有趣的部分是___，我希望改进的是___。” 结果显示78%喜欢AI体验馆，22%认为辩论时间不够，将在第二课时调整流程。 1. 根据自身水平选择一项作业完成； 2. 使用手机拍摄宠物照片准备下节课训练AI； 3. 浏览班级公众号，为同学作品点赞评论； 4. 向家人讲述今天学到的AI知识：“妈妈，AI不是真的聪明，它只是算得快”； 5. 部分学生自发组建“AI兴趣小组”，约定周末线上共读英文科普文章； 6. 完成作业后拍照上传至钉钉群，等待教师批注反馈。 作业设计体现差异化理念，满足多样化发展需求；数字化平台延伸学习空间，增强成就感与归属感；前瞻性预告打通课内外壁垒，构建连续性学习经验；基于证据的反思闭环推动教学持续改进，落实“以学生为中心”理念。 考核评价 目标达成度情况 通过课堂观察、作业分析与即时测评，本节课教学目标整体达成度达85%以上。 知识层面：90%学生能准确认读并运用本课10个核心词汇，85%能在语境中正确使用“It is used to…”句型；听力理解测试中，关于AI功能描述的信息提取正确率达78%，较预习前提升32个百分点。 能力层面：小组项目展示平均得分为4.2/5分，其中语言准确性得分最高（4.5），创造力得分次之（4.3），表明学生能有效整合所学进行创新表达；口语 Fluency Index（流利指数）通过语音评测系统检测，平均值从课前2.1提升至3.4。 素质层面：课后问卷显示，96%学生表示“更加理性看待AI”，89%认同“人类应掌控技术发展方向”；在“AI伦理”讨论中，多名学生提出“要给AI设定道德规则”，体现出初步的价值判断能力。 未完全达标群体主要集中在基础薄弱生，表现为词汇拼写错误较多（如“inteligence”）、句式结构混乱。拟在下一课时增设“词汇急救站”补救环节，采用同伴互助方式强化记忆。 教学反思与诊改 特色创新 本课最大特色在于构建了“真实—虚拟—创造”三维学习空间：以校园真实AI设施为起点（如人脸识别门禁），经由虚拟仿真体验（四大感官展区），最终导向创造性产出（设计AI助手），实现了从认知到实践的完整闭环。 创新点一：首创“AI感官之旅”沉浸式学习模块，将抽象技术原理转化为可触摸、可听见、可看见的具体体验，极大降低了理解门槛，特别适合中职学生形象思维优势。 创新点二：深度融合课程思政于语言训练之中，通过“AI利弊辩论”“中国AI成就展播”等活动，自然渗透科技伦理教育，避免生硬说教，实现“润物细无声”的育人效果。 反思改进 回顾本节课实施过程，虽整体效果良好，但仍存在若干值得深思的问题。 首先，辩论环节虽气氛热烈，但语言质量有待提升。观察发现学生过度依赖母语思维，频繁夹杂中文表达，且句式重复严重（反复使用“It is good because…”）。这反映出目标语言支架提供不够充分，特别是高级连接词（furthermore, nevertheless）未有效植入。今后应在辩论前专门开设“学术表达加油站”微型讲座，提供分级句型包，并设置“最美英文表达奖”激励规范输出。 其次，小组项目评价中暴露出合作不均问题：尽管任务单明确分工，但缺乏过程性监督机制。后续拟引入“团队角色轮换制”，每次项目更换发言人、记录员、技术员等职责，并使用“合作雷达图”定期自评互评，促进责任共担。 学科网（北京）股份有限公司 $