Unit 3 Artificial Intelligence Vocabulary and Group Work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7-8课时教案 教学基本信息 主题 Artificial Intelligence--- Vocabulary and Group Work 课时 2课时 授课 班级 中职二年级英语 授课 形式 多媒体互动教学+小组合作探究 授课 地点 学校智慧教室 授课 时间 ） 学情 分析 知识和技能基础 学生已掌握初中阶段的基础词汇与语法结构，具备基本的听说读写能力；部分学生接触过计算机相关课程，对“智能设备”如手机助手、扫地机器人等有生活经验，但缺乏系统的英文表达。少数学生能简单描述科技产品功能，但使用专业术语的能力较弱，尤其是涉及“算法”“数据处理”“机器学习”等概念时存在理解障碍。通过前测发现，约60%学生能听懂日常对话，仅30%可独立完成短文阅读理解。 认知与实践能力 该年龄段学生抽象思维正在发展，对新鲜事物充满好奇，喜欢动手操作和情境体验。他们习惯于碎片化信息获取方式，注意力集中时间约为15-20分钟，需通过高频互动维持参与度。在语言输出方面，多数学生羞于开口，害怕犯错，但在游戏化任务或小组协作中表现更积极。具备初步的信息检索能力，能借助翻译软件辅助学习，但自主归纳总结能力有待提升。 学习特点 学生偏好视觉化、故事性强的学习材料，对图文并茂、视频动画类资源接受度高。倾向于“做中学”，在角色扮演、模拟对话、项目式任务中表现出较强参与意愿。部分学生存在英语学习焦虑，尤其在面对陌生科技词汇时易产生畏难情绪。班级中有5名学生为信息技术专业特长生，对AI技术有一定了解，可作为“小导师”带动同伴学习。整体学习风格偏向多元智能中的逻辑-数理与人际交往类型。 教学 目标 素质目标 培养学生对人工智能发展的科学态度，增强科技伦理意识，理解AI在服务人类的同时也带来隐私保护、就业替代等社会问题；激发探索精神与创新意识，鼓励辩证思考技术进步与人文关怀的关系；强化团队协作意识，在小组活动中学会倾听、表达与互助，树立正确的数字公民价值观。 知识目标 掌握本单元核心词汇：artificial intelligence, robot, algorithm, data processing, machine learning, automation, facial recognition, smart device 等；理解AI的基本定义与发展历程；能够识别常见AI应用场景（如语音助手、自动驾驶、医疗诊断）；了解AI工作原理的简化模型——输入-处理-输出流程；熟记重点句型：“It can...”, “This system uses... to...”, “One advantage is... while a concern is...”。 能力目标 能在真实或模拟情境中用英语描述AI产品的功能与用途；具备初步的科技说明文阅读能力，能从文本中提取关键信息并进行分类整理；能围绕“AI是否会让人类失业”展开简短辩论，表达个人观点；能使用平板完成在线词汇练习与听力测试，并根据反馈调整学习策略；能在教师引导下绘制简单的AI应用思维导图，体现信息整合能力。 教学重难点及解决措施 教学重点 教学难点 1. 掌握人工智能相关的核心词汇与表达方式。 2. 理解AI在日常生活中的典型应用及其基本运作逻辑。 3. 能够运用所学语言结构进行口头描述与简单讨论。 4. 培养学生批判性思维，正确认识AI的社会影响。 1. 抽象科技概念（如algorithm, machine learning）的理解与英文表达转换困难。 2. 学生在口语表达中难以组织连贯语句，常出现语法错误或词汇缺失。 3. 对AI潜在风险的认知不足，容易陷入“AI万能”或“AI危险”的极端看法。 4. 不同层次学生在同一课堂中学习进度差异大，个性化指导难度高。 解决措施 1. 采用“图片+实物演示+短视频”多模态输入法，将抽象术语具象化，例如用“菜谱=算法”类比帮助理解； 2. 设计分层任务：基础组完成词汇配对与句子填空，进阶组参与观点陈述与案例分析； 3. 引入“AI伦理小剧场”角色扮演活动，让学生代入医生、司机、程序员等身份讨论AI影响； 4. 利用智慧教室系统实现即时测评与数据反馈，教师动态调整讲解节奏。 5. 提供口语支架句型卡片，降低表达门槛； 6. 运用KWL表格（Know-Want-Learn）引导学生自我监控学习过程； 7. 安排“AI观察员”岗位，由特长生协助指导小组技术操作； 8. 结合课本P32阅读材料《How Siri Works》开展任务型阅读训练，逐步拆解复杂信息。 教学资源 1. 教材：《中职英语 基础模块3》高教版 Unit 3 课文及练习； 2. 多媒体资源：自制微课视频《What is AI?》、TED-Ed动画《The Basics of AI》剪辑版、Siri/小度对话实录音频； 3. 数字工具：ClassIn平台词汇闯关游戏、Padlet在线词云墙、Kahoot!实时问答系统； 4. 实物教具：智能音箱、人脸识别门禁卡、机械臂模型； 5. 补充材料：PDF参考资料中关于AI发展历程的时间轴图表、AI应用场景分类表； 6. 板书设计模板：AI概念网络图框架（预留填空区域）。 教学方法 1. 情境教学法：创设“未来科技展”主题情境，贯穿整节课； 2. 任务驱动法：设置“AI产品推介官”任务，驱动语言输出； 3. 合作学习法：四人小组分工完成资料搜集、脚本撰写、演示汇报； 4. 启发式教学：通过提问链引导学生层层深入思考，如“你家有哪些智能设备？”→“它怎么‘听懂’你的话？”→“如果它出错了怎么办？”； 5. 翻转课堂元素：课前推送预习视频，课中聚焦疑难解答与拓展应用； 6. 差异化教学：提供A/B两级阅读文本与任务单，满足不同水平需求。 课程思政 结合我国在人工智能领域的快速发展（如华为昇腾芯片、百度Apollo自动驾驶），增强民族自豪感与科技自信；引导学生认识AI应服务于人民美好生活，反对滥用技术侵犯隐私或制造虚假信息；强调劳动者价值不可替代，倡导终身学习以适应智能化时代的职业变迁；渗透“以人为本”的发展理念，避免技术至上主义倾向。 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，激活背景知识 一、推送资源，布置任务 （1）、上传微课视频与预习单： 提前24小时在ClassIn平台发布3分钟微课《AI in Your Life》，视频展示智能家居、无人超市、AI绘画等场景，并嵌入关键词标注。同步上传预习任务单，包含三项任务：①圈出视频中听到的AI设备名称；②尝试用中文写出“你觉得AI最厉害的地方是什么”；③记录一个你不明白的词或现象。 该设计基于建构主义理论，利用“锚定效应”将新知与已有经验连接，确保每位学生带着问题进入课堂，提高听课针对性。同时收集预习数据，便于精准施教。 （2）、监测反馈，调整教案： 登录后台查看学生提交情况，统计高频困惑点（如“machine learning”含义不清、“AI会不会做梦”等奇思妙想），整理成“疑问热力图”。据此微调课堂教学重点，增加对“学习≠思考”的哲学辨析环节。对于未完成预习的学生，发送温馨提醒短信，并准备纸质版补充材料备用。 此步骤体现“以学定教”理念，实现教学决策的数据支撑，使课堂更具弹性与回应性。 1. 观看微课视频，完成预习任务单。 2. 在Padlet墙上发布一条AI相关疑问或趣闻。 3. 自主查阅词典尝试理解新词。 4. 准备课堂分享一分钟“我家的智能神器”。 前置学习激发兴趣，形成认知冲突；数字化工具实现个性化预习路径；培养自主学习意识与信息素养。 课中 构建AI认知体系，发展语言能力 一、情境导入，引发探究欲望 （1）、播放悬念视频，提出驱动问题： 上课铃响后，不急于点名，而是突然关闭灯光，启动智能音箱播放一段合成语音：“同学们好，我是AI助教小智，今天我们将一起揭开我的秘密。”随后投影屏幕上出现动态二维码，提示“扫码解锁AI身份”。待学生扫码后跳转至H5页面，显示五个模糊剪影（机器人、手机、汽车、医院、工厂），要求选择“哪个最像AI”。 此举打破常规课堂仪式，营造神秘氛围，迅速抓住注意力。通过选择行为激活先验认知，为后续概念澄清埋下伏笔。同时锻炼学生数字媒介交互能力。 （2）、组织头脑风暴，生成初始认知： 邀请各组代表说出选择理由，教师快速在白板上绘制“AI印象气泡图”，归类为“外形像人”“会说话”“自动做事”等维度。适时追问：“扫地机器人有摄像头就是AI吗？传统洗衣机定时启动算不算AI？”引发认知冲突，引出本课核心问题：“究竟什么是真正的人工智能？” 通过苏格拉底式诘问促进深度思考，暴露迷思概念，建立“辨别标准”的学习动机。 二、多模态输入，突破词汇难关 （1）、图文匹配游戏，建立词义关联： 分发彩色卡片套装，每组一套含10张图片（如神经网络示意图、AlphaGo对弈画面、自动驾驶测试车）与10个术语标签。要求限时配对并粘贴到大海报纸上。教师巡视指导，重点讲解“algorithm=解决问题的步骤清单”“machine learning=从例子中自己总结规律”等隐喻解释。 利用多元智能理论，兼顾视觉-空间与身体-动觉学习者，让抽象概念可视化、可触摸化，降低认知负荷。 （2）、真人演示+类比讲解，深化理解： 拿出智能音箱现场演示：“小度小度，讲个笑话”，然后拆解其响应过程：麦克风接收声音（输入）→云端服务器解析语义（处理）→数据库调取内容（存储）→扬声器播放（笑话输出）。类比人类听到指令→大脑思考→回忆知识→开口回答的过程。 强调AI没有意识，只是高效执行程序。补充课本P32中Siri的工作流程图，标注对应环节，实现教材与现实的互文印证。 三、任务驱动，促进语言产出 （1）、设定角色任务，明确输出目标： 宣布本节课为“全球AI博览会”分会场，各小组担任不同国家展台的“产品推介官”，需用英语介绍一款中国AI成果（提供选项：科大讯飞翻译机、大疆无人机、阿里城市大脑）。发放任务卡，明确评价标准：①使用至少5个新词汇；②包含“can/cannot do”对比句式；③有观众互动设计。 任务真实有意义，融合爱国教育与语言实践，提升学习责任感。 （2）、巡回指导，提供语言支架： 深入各组倾听讨论，针对常见错误即时纠正，如“AI can think”改为“AI can simulate thinking”。提供句型锦囊卡：“One feature is... / It works by... / A benefit for users is...”。鼓励使用平板搜索官方英文介绍，培养跨文化信息获取能力。 差异化支持保障所有学生都能参与，防止“优生垄断”现象。 四、展示互评，实现意义协商 （1）、组织轮展活动，控制时间节奏： 搭建简易展台，每组限时3分钟展示。使用倒计时器可视化管理时间。邀请其他组扮演“国际采购商”提问，如“What’s the price?” “Is it safe?” 教师扮演主持人串联全场，适时插入追问：“Could this replace human workers?” 模拟真实交际场景，增强语言运用的真实性与压力感。 （2）、实施三维评价，促进反思成长： 展示结束后，引导学生从“语言准确性”“内容完整性”“表现力”三个维度打分（1-5星）。教师汇总数据生成雷达图，点评亮点与改进建议。特别表扬某组创造性地用纸箱制作“AI诊疗舱”道具，体现STEAM融合思维。 1. 扫码参与H5互动，做出选择并说明理由。 2. 参与头脑风暴，表达个人见解。 3. 小组合作完成术语配对挑战赛。 4. 观察教师演示，记录AI工作三步骤。 5. 讨论选定AI产品，撰写推介稿。 6. 上台展示成果，回答观众提问。 全过程贯彻“做中学”理念，通过情境浸润、任务驱动、合作共建等方式，实现语言知识向交际能力的转化；多感官参与加深记忆痕迹；评价机制促进元认知发展。 课 后 巩固延伸，联通生活 一、分层作业，落实个性发展 （1）、基础巩固类： 要求全体学生完成教材P34练习二“Match the words with their meanings”，并在App“英语趣配音”中为一段AI科普短视频片段配音，注意语音语调模仿。提交后系统自动评分，错误处标红提示。 数字化作业实现即时反馈，弥补课堂练习覆盖面有限的问题。 （2）、拓展探究类： 选做任务：调查家人使用的AI产品，制作一份双语对照的《家庭AI使用报告》，包含设备名称、主要功能、使用频率、满意度评分等内容。优秀作品将在校园公众号展出。 打通学校与家庭边界，推动知识迁移应用，培养社会责任感。 二、持续追踪，优化教学闭环 （1）、数据分析与个别辅导： 下载Kahoot! quiz成绩报表，识别得分低于70%的学生，预约课后一对一辅导。重点关注“algorithm”“automation”等易混淆词的掌握情况。 （2）、征集建议，迭代课程设计： 在问卷星发布匿名问卷：“你希望下一节AI课探讨什么话题？”选项包括AI艺术创作、AI写作助手、AI心理健康顾问等，另设开放题。根据结果规划第二课时内容，体现学生主体地位。 1. 完成指定练习与配音任务。 2. 自愿参与家庭AI调研项目。 3. 填写课程反馈问卷。 4. 预习下一课时阅读材料。 作业设计体现弹性与选择性，满足多样化发展需求；利用信息技术构建“教-学-评”一体化闭环；尊重学生兴趣导向，为后续教学提供依据。 考核评价 目标达成度情况 1. 知识目标：通过课堂随机抽查与课后作业分析，90%以上学生能正确匹配AI术语与其定义，85%能在语境中准确使用核心词汇，达到预期标准。 2. 能力目标：小组展示评估显示，75%团队能流畅完成3分钟英文介绍，60%能应对简单提问，口语流利度较以往提升明显。 3. 素质目标：从学生撰写的反思日志可见，多数人开始关注AI伦理议题，如“不能让AI决定人生大事”“要保护个人信息”，表明价值观引导初见成效。 4. 技术融合效果：智慧教室系统数据显示，学生平均参与率达92%，答题正确率从热身环节的68%上升至总结环节的89%，体现教学有效性。 5. 差异化支持验证：后进生补救辅导后重测合格率由54%提升至82%，说明干预措施得力。 教学反思与诊改 特色创新 1. 构建“未来科技展”沉浸式学习情境，将零散知识点整合于真实任务中，显著提升学习投入度； 2. 创新使用H5互动二维码作为课堂启动器，实现物理空间与数字世界的无缝衔接； 3. 开发“AI推介官”角色任务，融合语言训练、科技认知与职业体验，体现职业教育特色； 4. 实施“三维雷达图”综合评价法，使隐性能力显性化，促进学生全面成长； 5. 建立“预习热力图—课堂应答—课后追踪”数据链，推动精准教学落地。 反思改进 本节课总体达成预定目标，但仍存在几点需改进之处：首先，在小组准备阶段，有两组因内部分工不均导致效率低下，一名成员几乎全程旁观。究其原因，是任务卡未明确规定角色职责（如研究员、文案员、演讲者、技术支持）。今后应在分组时引入“角色挂牌”机制，每人佩戴职能标识牌，明确权责边界。其次，部分学生在描述AI局限性时语言贫乏，仅重复“it cannot feel”而无法深入展开。这反映出高阶思维支持不足，应在支架材料中增加“however, there are risks such as...”“some people worry that...”等批判性表达资源。再次，智能音箱现场演示时出现网络延迟，导致响应中断，破坏了情境连贯性。应急预案应准备离线版语音包或备用视频片段。最后，课程思政融入稍显生硬，在讨论就业替代问题时未能充分联系本地产业升级现状。后续可邀请智能制造企业员工录制访谈视频，增强现实关联度。通过本次实践，我深刻体会到：技术赋能必须服务于育人本质，热闹的形式背后要有扎实的语言训练与深度的价值引领作支撑。下一步将开发AI主题校本读物，系统构建中职英语科技素养课程体系。 学科网（北京）股份有限公司 $