第27课 个人信息防泄漏 教学设计 -2025-2026学年人教版初中信息科技七年级全一册

附件： 个人信息防泄漏教学设计 课程基本信息 课题 个人信息防泄漏之生成式人工智能的伦理规范及风险规避 课型 新授课 学科 信息科技 年级 初一 学段 初中 版本章节 人教版第六章 教学目标 1. 知识与技能：能准确说出生成式AI的6大核心伦理风险（偏见歧视、隐私安全、虚假信息、版权问题、责任归属、就业影响），了解对应最新案例（如AI虚假广告案）；能在日常学习、生活中使用AI时践行隐私保护、版权意识等规范，规避常见伦理风险。 2. 过程与方法：通过“案例对比→风险剖析→策略学习→案例研讨→工具实操”的教学流程，形成“认知-分析-应用”的逻辑链条，借助小组讨论、抢答互动等活动，学会合作探究、具象化分析抽象的伦理问题，掌握“案例分析法”“工具实操法”等学习方法，同时培养学生自主学习和问题解决能力。 3. 情感态度与价值观：增强负责任的AI使用意识，主动践行隐私保护、尊重他人权益、不滥用AI技术等行为准则，拒绝AI相关的不道德行为；认同个人、企业、社会在AI伦理治理中的共同责任，激发对AI伦理领域的学习兴趣，愿意成为AI伦理的守护者和推动者。 教学重难点 1. 生成式AI的6大核心伦理风险（偏见、隐私、虚假信息、版权、责任、就业影响）及对应的最新案例。 2. 开发者/企业的规避策略（伦理设计前置、数据治理、算法审计、AI内容明确标识等）。 3. 普通使用者的4大行动指南（批判性思维、隐私保护、版权意识、把AI当“副驾驶”）。 学情分析 1. 初一学生对AI的日常应用有基础认知，但对AI伦理风险的具体案例、法规要求了解较少，需要结合“北京AI虚假广告案”“全红婵声音被盗用”等热点案例建立关联。 2. 初一学生具备一定的逻辑分析能力，能理解“训练数据→AI偏见”“AI内容标识→避免误导”这类因果关系，但需要通过“案例研讨”“工具实操”深化理解。 3. 初一学生关注内容的“实用性”，对“法规文件”“课程资源”这类延伸内容有较强的探索需求。 教学准备 1. 准备PPT：内容包含“北京AI虚假广告案截图”“全红婵声音被盗用案例截图”“张天福AI代言视频截图”等最新案例素材。 2. 工具演示准备：使用豆包等AI软件演示操作。 3. 法规与资源清单：整理《生成式人工智能服务管理暂行办法》重点条款、“浙江直播营销规范”中AI数字人相关内容的文字摘要。 教学过程 教学任务 教学内容 设计意图 创新设计（含AI应用） 课程导入 展示AI“温情短视频+历史科普”与“逝者带货+虚假代言”的对比画面，点明“AI是双刃剑，能力越大责任越大”。 用强烈的视觉冲突激发兴趣，快速聚焦“AI伦理”的核心主题。 用AI生成“AI正向/负向应用对比”的动态信息图，自动切换案例画面，增强冲击力。 风险紧迫性讲解 结合“北京AI虚假广告案”、“全红婵声音被盗用”等案例，说明“AI风险已从理论走向现实，规范AI是保护权益。 用最新真实案例让学习者感知“伦理问题就在身边”，理解关注AI伦理的必要性。 用AI生成“AI风险时间轴”，把“30秒克隆声音”、“5张照片换脸”等技术门槛数据做成动态进度条，直观展示风险普及速度 。 核心风险剖析 分6类讲解AI伦理风险：1. 偏见与歧视（招聘AI歧视女性案例）2. 隐私安全（AI复活逝者数据泄露案例）3. 虚假信息（AI篡改综艺片段代言案例）4. 版权问题（AI模仿已故艺人带货案例）5. 责任推诿（张天福代言视频纠纷案例）6. 就业影响。 让学生们系统掌握风险维度，建立“风险-案例-影响”的认知链条。 用AI生成“6大风险树状图”，点击每个风险节点自动弹出对应案例的短视频，实现“点选式”互动讲解。 伦理规范与规避策略 讲解6大伦理原则，开发者/企业：伦理前置、数据治理、算法审计、红队测试、AI内容明确标识；普通使用者：批判性思维、隐私保护、版权意识、AI是“副驾驶”。 让学习者掌握“理论原则+实战策略”，形成可落地的行动指南。 用AI生成“伦理规范之轮”的动态交互模型，转动“轮盘”可显示对应原则的具体策略和案例。 案例研讨 分析“张天福AI代言视频”案例，引导讨论：1. 茶企和技术方谁负主要责任？2. 如何设计“AI合成内容全流程规则”？ 用真实纠纷案例深化理解，提升学习者“分析责任、设计规则”的能力。 用AI生成“茶企、技术方、家属”三方的对话脚本，模拟“责任推诿”的场景，辅助学习者理解“AI黑箱导致追责难”的问题 。 工具与资源介绍 讲解《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规，推荐Coursera等学习平台。 为学习者提供“检测工具+合规依据+学习路径”，满足后续自主学习需求。 用AI生成“工具/法规/平台”的整合导航图，点击对应板块可弹出工具下载链接、法规原文节选。 互动问答与总结 开展1分钟互动问答，回顾“风险-原则-策略”核心内容，展望“伦理是AI导航仪”的未来方向 巩固学习效果，强化“负责任使用AI”的核心观点。 用AI生成“课程核心要点”的思维导图，自动整理“风险-原则-策略-案例”的逻辑关系，辅助总结回顾。 作业设计 1. 案例分析作业： 选择“北京AI虚假广告案”或“全红婵声音被盗用案”中的一个，写一份200字的分析：①这个案例属于哪类AI伦理风险？②如果你来设计规避规则，会提出什么建议？ 2. 法规学习作业： 阅读《生成式人工智能服务管理暂行办法》的第10条（AI内容标识相关），结合“张天福AI代言案例”，写50字的心得：“这条法规能如何避免同类问题？” 板书设计/课堂小结 板书核心内容： 6大AI伦理风险：偏见/隐私/虚假信息/版权/责任/就业 6大伦理原则：公平/透明/问责/稳健/隐私/人类福祉 规避策略： 开发者：伦理前置+数据治理+算法审计+红队测试+明确标识 使用者：批判性思维+隐私保护+版权意识+AI是“副驾驶” 课堂小结： “今天我们看清了AI的6大伦理风险，记住了‘伦理是导航仪’的原则，也学会了开发者和使用者的规避策略。AI的未来由我们塑造，只要每个人都守住伦理底线，就能让AI成为真正造福大家的工具。” 教学反思 1. 观察互动问答环节的问题方向，评估初一学生们对“责任归属”“法规条款”等内容的理解深度。 2. 收集作业反馈，判断“案例分析”的逻辑是否清晰、“法规学习”的内容是否理解，调整后续教学的案例难度和工具演示细节。 3. 统计初一学生们对AI工具的使用程度，思考是否需要补充更多“工具操作指南”，提升AI工具的实用性。 学科网（北京）股份有限公司 $