人工智能主题学习—智能交通的 “眼睛”（探秘车牌识别系统）（第二课时）教学设计2025-2026学年苏科版初中信息技术八年级上

课时编号 备课时间 上课时间 课　　题 人工智能主题学习—智能交通的 “眼睛”（探秘车牌识别系统） 教学目标 信息意识：能理解目标检测技术在车牌识别系统中的核心作用，明确物联网与人工智能融合的应用逻辑，关注智能交通技术在乡村振兴中的价值。 计算思维：能对比分析图像分类与目标检测的技术差异，理解机器学习的基本过程，尝试用算法思维解释完整的车牌识别流程。 数字化学习与创新：能结合上节课模型优化经验，思考提升车牌识别准确率的方法，培养创新思维。 信息社会责任：能辩证看待车牌识别系统的技术局限性，探讨人工智能应用中的伦理与责任问题，树立科技向善的意识。 教学重点 1.目标检测的原理及应用； 2.图像分类与目标检测的技术差异； 3.机器学习的基本过程。 教学难点 1.理解机器学习的核心逻辑； 2.辩证分析人工智能应用中的伦理与责任问题。 教学方法 讲授法、对比学习法、小组讨论法、案例分析法 教学准备 1.硬件：多媒体教室、学生计算机（每人 1 台） 2.软件：苏科版配套人工智能应用平台、多媒体课件（含江苏农村路口违章检测视频、技术对比表格） 3.素材：图像分类与目标检测对比任务单；江苏高速车牌识别误扣分案例材料；4 人一组分组名单 4.前置准备：学生提前复习上节课图像分类模型制作要点，教师准备案例讨论引导问题 教　学　过　程 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 复习回顾——衔接新旧知识 1.提问：① 图像分类的核心作用是什么？② 数据清洗对图像分类模型有什么影响？ 2.引导学生思考：“图像分类能识别车牌类型，但如何在复杂道路图像中找到车牌的位置？” 引出新知 —— 目标检测 1.集体回答复习问题，如 “数据清洗剔除无效数据，提升模型准确率” 2.带着疑问进入新知学习 通过复习巩固上节课知识，自然衔接目标检测内容，激发探究兴趣 新知讲解——目标检测的原理与应用 1.结合教材 “目标检测” 板块，讲解核心概念：目标检测能在图像中定位并识别多个对象，输出 “对象位置 + 类别” 2.播放江苏农村路口违章检测摄像头视频，举例：摄像头同时检测车辆、行人、车牌位置，说明目标检测的应用价值 3.发放对比任务单，用表格形式梳理图像分类与目标检测的差异（输入、输出、应用场景），强调目标检测在车牌识别中 “定位车牌区域” 的作用 1.认真听讲，记录目标检测的定义与应用案例 2.填写对比任务单，明确两种技术的区别与联系 用农村路口真实案例，让学生感受技术应用，突破教学重点 思维拓展——机器学习的基本过程 1.结合教材图 1-3，类比农村学生学习识别农作物的过程（观察样本→总结特征→识别新作物），讲解机器学习的核心流程：输入数据→训练模型→预测未知→总结规律→优化模型 2.提问：“在车牌识别的机器学习中，哪些环节是关键？农村道路的模糊车牌会对模型产生什么影响？” 3.引导学生总结：数据质量和模型训练是机器学习的关键环节 1.结合生活经验理解机器学习过程，类比 “识别水稻和小麦” 的经历 2.思考并回答问题，明确数据质量对模型的重要性 通过生活类比，降低机器学习概念的理解难度，培养计算思维 讨论学习——人工智能伦理问题 1.展示真实案例：江苏某高速公路因车牌识别错误，导致货车司机被误扣分，引发责任争议 2. 提出讨论问题： ① 误扣分的责任应由算法工程师、交通部门还是设备供应商承担？ ② 如何减少农村道路恶劣天气、车牌污损导致的误判？ 3.巡视各小组讨论，引导学生从技术、监管、责任三个角度分析，鼓励农村学生结合本地货车司机的经历发言 4.总结：人工智能存在技术局限性，需要研发者优化算法、交通部门加强监管、使用者合理反馈，共同承担责 1小组讨论，结合案例和生活经验发表观点，如 “算法工程师要优化模型适应农村复杂环境；交通部门建立复核机制” 2.小组代表分享讨论成果，记录教师总结要点 通过本地真实案例讨论，培养学生辩证思考能力，落实信息社会责任目标 课堂小结与作业布置 1.小结：回顾目标检测与机器学习的核心知识点，强调物联网与人工智能在智能交通中的融合，以及科技伦理的重要性 2.布置作业： ① 撰写《农村智能交通的改进建议》，结合车牌识别系统的局限性提出优化方案； ② 查阅资料，了解物联网与人工智能在江苏乡村振兴中的其他应用 1.梳理本节课知识点，形成完整的知识框架 2.记录作业要求，明确课后任务 整合课堂知识，引导学生关注农村智能交通发展，将学习与乡村振兴结合 教学反思 优势：通过对比学习法区分两种技术，降低理解难度；伦理案例讨论贴近生活，学生参与度高，有效培养信息社会责任。 不足：部分学生对机器学习流程的理解仍较模糊；讨论环节时间较紧张，部分小组观点不够深入。 改进：制作机器学习流程动画视频辅助讲解；下次讨论提前分组准备，延长讨论时间，引导学生深入思考。 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 $