第二单元 探索1 信息的搜索与遴选 教学设计 2025-2026学年苏科版七年级 信息科技 上册

该初中信息科技教学设计聚焦“信息的搜索与遴选”，通过中国大运河宣传片情境引入，唤醒三年级网页搜索旧知，结合动画微视频讲解搜索引擎工作原理，构建从基础搜索到智能搜索的学习支架。 特色在于融合文化自信与科技教育，以算法分析、生成式AI提示词设计及“幻觉”验证为核心，培养信息意识与计算思维，学生体验从普通搜索到智能推送的技术变迁，助力教师开展螺旋式教学，提升学生数字化学习能力与批判思维。

学校七年级信息科技学科教案 教学 内容 第三单元 探索1 信息的搜索与遴选 上课时间 总第 课时 教学 目标 （1）掌握精准搜索信息的方法，感受搜索引擎带来的方便与快捷，形成精准搜索策略，增强利用搜索引擎解决信息检索等问题的意识。 （2）知道搜索引擎的工作原理，了解信息搜索背后的算法。 （3）了解生成式人工智能信息搜索的功能特点，掌握提示词的设计方法，学会筛选、验证人工智能生成信息的真实性与准确性。 （4）在经历“探寻中国大运河的璀璨文化”项目的过程中，了解中华文明，增强文化自信。 教学重点、难点 教学重点：搜索引擎的工作原理，生成式人工智能提示词的设计方法，精准高效搜索的策略，信息获取技术的变迁。 教学难点：搜索引擎的工作原理。 教学 准备 多媒体网络教室，配备台式计算机或平板电脑。 教学流程 （一）情境引人 教师活动：（播放中国大运河宣传片的片段，引出项目情境）中国大运河是中国古代劳动人民创造的一项伟大的水利工程，2014年成功人选世界文化遗产名录，成为中国第46个世界文化遗产项目。中国大运河流经江苏多个城市，让我们一起借助互联网了解这一中华文明，在传承中华文明的活动中贡献自己的力量。 （二）旧知回顾 教师活动：为了探寻中国大运河的历史文化，我们可以尝试使用已掌握的方法，在互联网上搜寻关于中国大运河的开凿与变迁等信息，并互相讨论，交流彼此的搜索方法与结果。 设计意图：学生在三年级时已经体验了信息搜索的过程。考虑到知识的螺旋上升，此处让学生动手实践，唤醒学生“网页搜索”的相关技能，为后续介绍搜索引擎的工作原理做铺垫。 （三）新知讲授 教师活动：结合动画、微视频等资源，介绍全文搜索引擎的工作原理.全文搜索引擎的基本工作原理包括如下过程：首先，通过“机器人”程序（也称“网页蜘蛛”）发现、收集网页信息。然后，对信息进行提取并组织建立索引数据库。最后，由检索器根据用户输人的查询关键字，在索引库中快速检出文档，进行文档与查询关键字的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并将查询结果返回给用户。 教师活动：在搜索引擎的工作过程中，算法在哪些环节中发挥了重要作用？ 学生活动：上网查找资料，回答问题。 教师活动：算法在三大核心环节中发挥着决定性作用。在网页抓取环节，调度算法指挥“网页蜘蛛”遍历网络、抓取网页，而索引算法则解析网页内容，构建巨大的倒排索引库，实现毫秒级的信息查找。在排序环节，传统的算法综合评估网页的数百项因素，如通过链接分析网页内容的权重，计算内容的相关性。如今的排序算法更依赖机器学习，如借助人工智能模型理解语义和上下文，以精准匹配用户意图。在个性化推荐环节，算法通过分析点击率、停留时长等行以评估结果质量并优化排名，同时结合用户位置、设备等情境提供个性化结果。 设计意图：引导学生学习搜索引擎的工作原理，实现“科”与“技”并重的教学目标。 （四）策略形成 教师活动：使用全文搜索引擎进行信息搜索时，返回的搜索结果有些并不是我们所需要的，如何能更加快速精准地获取所需的信息呢？ 学生活动：使用“高级搜索”获取中国大运河文化的具体内容。以小组为单位，选择主题。使用搜索引擎的“高级搜索”功能，尝试设置搜索条件，精准搜索中国大运河的相关具体内容。观察搜索框中关键字的变化情况，思考“高级搜索”对话框中设置的栏目各有什么作用，并开展小组内的交流。 高级搜索的快速操作可分为以下3个步骤： （1）明确搜索范围。首先需明确搜索的站点、文件类型或时间范围，再输入相应的关键字。 （2）进行精确匹配。若需要搜索长短语，则可以在长短语的前后添加双引号；若需要搜索影视剧名称或书名，则可以使用双引号或书名号进行标注。 （3）清理干扰信息。运用减号排除搜索结果中的广告词。 教师活动：虽然全文搜索引擎通过优化关键字的方法有效缩小了查找范围，但仍存在搜索内容不够准确等问题，利用垂直搜索引擎开展站内搜索可以更好地解决这个问题。 学生活动：通过专题网站或搜索工具获取中国大运河信息，如中国大运河博物馆官方网站。 有关中国大运河文化的信息可以以文字、图片、音频、视频、电子书等形式呈现，针对不同的信息呈现形式，尝试选择不同的搜索工具，并进行体验活动。 教师活动：通过专业搜索引擎或专题网站，可以获取更加专业和权威的信息。随着人工智能技术的不断发展，信息的搜索也体现了智能化。 学生活动：体验图片搜索和语音搜索 准备一张中国大运河的相关图片，通过相关网站进行识别，查找图片的相关信息；了解图片搜索背后的原理，并开展讨论交流。 “以图识图”技术的核心流程为“提取图像的关键特征——与图像特征数据库中的特征进行比对——筛选返回的结果”。“以图识图”技术并非直接比对两张完整的图像，而是借助特征匹配来快速定位相似的内容。 （1）提取图像的关键特征。“以图识图”技术不处理图像的像素，而是提取图像中的“特征点”，如物体边缘、颜色分布、纹理规律等，将这些特征点转化为可供机器识别的“特征向量”，从而大幅压缩数据量。 （2）与图像特征数据库中的特征进行比对。将生成的“特征向量”与服务器中预先存储的海量图像的特征库进行比对，计算向量间的相似度，排除无关干扰。 （3）筛选返回的结果。将返回的结果按照相似度进行排序，过滤掉低匹配度的结果，返回最相似的图像及相关信息（如图片来源、同款商品、相似的场景内容），整个过程通常在几秒内完成。 “以图识图”技术能够抵御一定的像素干扰（如图片的尺寸缩放、轻微裁剪、亮度变化等），但其识别依赖庞大且精准的图像特征数据库，特征提取的准确性会直接影响图像的识别效果。类比到“听歌识曲”的工作原理。“听歌识曲”技术的核心流程为“提取音频的关键特征——与音频特征数据库中的特征进行比对——筛选返回的结果”。 教师活动：当我们在搜索引擎中输人入关键字时，发现搜索框下方会自动显示一系列推荐的关键字，搜索结果底部也会显示“相关搜索”等信息。这些都是通过人工智能中的智能推送技术实现的，这说明网络信息的获取已经从由用户主动搜索发展到平台智能推送。 搜索引擎关键字推荐功能的工作原理：关键字推荐遵循“输入解析一候选召回一语义扩展与纠错一个性化与排序一实时评估”的流程，能够在毫秒级的时间内返回下拉联想内容、相关搜索以及纠错补全结果。 其实质是运用“前缀匹配+语义相似+用户行为”的方式生成并筛选出最具可能性的查询词。信息推荐的工作原理：信息推荐的核心在于分析用户与内容的特征，挖掘二者之间的关联，筛选并推送匹配度较高的信息。其本质是借助数据与算法来缩小“用户需求”和“内容供给”之间的匹配差距，从而实现“千人千面”的信息分发。 以下是信息推荐的工作流程： （1）特征采集与建模。收集与用户搜索内容相关的数据，构建“用户画像”和“内容画像”。 （2）推荐算法匹配。通过算法，计算用户与内容之间的关联度。 （3）结果筛选与排序。按照匹配度的优先级，对推荐的顺序进行调整，综合考虑多样性、时效性、内容质量、公平性等方面。 （4）实时反馈与优化。推荐并非一次性的过程，而是一个动态迭代的过程。学生活动：使用生成式人工智能获取信息（需课前注册好账号） 教师活动：引导学生选择一种生成式人工智能对话应用。生成式人工智能是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它采用循环神经网络模型，训练数据来自海量的互联网文本。它能通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天内容的逻辑关系进行互动，像真正的人类一样进行交流。它能高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感，甚至能完成撰写邮件、编写视频脚本、设计文案、开发代码等工作。但我们仍需辨别生成式人工智能生成内容的真伪。 设计生成式人工智能的提示词，目的是通过明确的指令引导模型精准理解用户的需求、调用检索能力，平衡“需求清晰度”与“检索灵活性”，最终提升结果的相关性与完整性。其核心原则有以下三点： （1）目标导向，拒绝模糊提问。明确“需要提供什么信息”“目的是什么”，避免笼统表述。 （2）检索边界前置。提前限定搜索信息的范围（如时间、领域、来源、格式），减少模型的无效检索。 （3）多轮逻辑预埋。将复杂的需求分步骤拆分，明确模型检索的方向，再进行信息整合，避免“一步到位式”的混乱。 生成式人工智能可能生成“看似合理但错误的信息”（如虚构数据、过时内容）。 缓解“幻觉”的技术手段有以下几种： （1）检索生成的内容。结合外部知识库，实时检索生成的内容。 （2）事实性微调。使用标注数据训练模型，拒绝回答不确定的问题（如回答“我不知道”）： （3）多模态验证。结合视觉、传感器等多模态输人，减少虚构的内容。 （4）推理过程显式化。要求模型分步推理，供用户查验。 设计意图：开展高效搜索的探究活动，形成精准搜索的策略。在此过程中结合当下 技术发展，向学生介绍并让学生体验信息的获取由“普通搜索”到“智能搜索”再到“自动推送”的过程。体验生成式人工智能对话应用等，引导学生关注生成式人工智能的“幻觉”问题。 （五）课堂小结 学生活动：交流本节课的学习感悟。 学科网（北京）股份有限公司 $