第8课 人工智能中的算法 教学设计 2025-2026学年浙教版初中信息科技八年级下册

初中信息科技课时备课 课 时 概 况 课 题 八年级下册第二单元第8课 人工智能中的算法 课时序号 教师 备课时间 年 月 日 上课时间 年 月 日 教 学 设 计 学习内容分析 课标相应内容要求：《信息科技课程标准》要求学生了解人工智能中典型算法的应用，理解同一问题可采用不同算法、不同算法效率存在差异，体会算法在人工智能核心能力中的支撑作用。 主要内容：本课主要包括人工智能中两类典型算法（搜索算法、推理算法）的基本逻辑、不同算法的效率对比、算法在人工智能三大技术基础中的核心作用三部分内容。 望远镜思维——纵向联系：本课是本单元从人工智能应用体验向原理探究过渡的核心课，承接前面语音识别、语音合成、图像识别等应用课的认知基础，为后续第九课机器学习原理探究、第十课智能创意实践奠定算法原理基础，也为九年级人工智能安全与发展的学习做铺垫。 放大镜思维——横向逻辑：本课以“智能导航找最短路径”的生活问题为主线，从体验具体算法过程到对比效率差异，再到梳理算法与数据、算力的关系，由具象到抽象层层递进，落实单元大概念“人工智能应用较为广泛的技术涉及搜索、推理”“同一个问题可以采用多种算法来解决，不同算法可能具有不同的效率”，符合八年级学生从体验到原理的认知发展逻辑。 学习对象分析 1. 心理和思维特点：八年级学生处于具象思维向抽象思维过渡的关键阶段，对人工智能背后的原理充满好奇心，愿意参与对比探究类的实践活动，能基于数据总结结论。 2. 已有知识基础和生活经验：已经体验过多种人工智能应用，在之前的算法课程中掌握了算法的基本概念和控制结构，日常高频使用导航、搜索引擎、智能语音助手等产品，有充足的生活体验积累。 3. 典型认知误区：①认为人工智能中的算法和普通编程算法没有区别，比如觉得导航找路和人工算路线的逻辑完全一致，不知道人工智能算法需要适配海量数据的实时处理需求；②认为“人工智能用的算法一定比普通算法好”，比如盲目觉得启发式搜索一定比广度优先搜索好，不知道小数据场景下简单算法效率更高；③认为人工智能运行慢只和手机算力（芯片）有关，不知道算法本身的设计对效率影响更大，比如觉得导航卡顿只是手机不好，意识不到算法选择不合理才是核心原因。 学习目标 1. 通过对导航找最短路径的案例探究，能准确说出人工智能中搜索算法和推理算法的基本特点； 2. 通过对比两种搜索算法的遍历节点数、运行耗时，能自主归纳出“同一问题不同算法具有不同效率”的结论； 3. 能结合具体人工智能应用场景，正确区分搜索和推理算法的用途，说出算法在人工智能三大技术基础中的核心作用。 教学重难点 教学重点：人工智能中搜索、推理算法的基本特点，同一问题不同算法效率存在差异 教学难点：算法差异对人工智能性能的影响，不同场景下的算法选择 教学方法 情境教学法、对比实验探究法、小组讨论法、模拟教学法 学习资源 硬件环境：多媒体联网计算机教室 软件环境：在线算法模拟工具、谷歌浏览器 教学资源：导航算法探究学案、算法效率对比记录表、真实场景分析任务单 教学准备：提前调试在线模拟工具，按4人一组分组，提前分发学案任务单 学习过程 【活动描述】设置班级周末露营的真实生活情境：从学校出发到城市郊野公园，有12条不同路线可选，导航软件1秒就能给出最短路线，抛出问题：人工找路要逐个对比路线，为什么导航能这么快算出结果？背后用到了什么特殊算法？ 【学生活动】分享自己日常使用导航的经历，说出自己对“导航快速找路”的猜想，提出自己的疑问。 【教师活动】展示真实的导航界面截图，标注起点学校和终点公园，抛出核心问题引出本课主题：“今天我们就一起探究人工智能背后的算法，解开导航快速找路的秘密”。 【设计意图】从学生高频使用的生活场景切入，引发认知冲突，快速激发学生的探究欲望，自然引入本课主题。 【学习过程-建构】 活动1：两种搜索算法对比实验——探究算法效率差异 【活动描述】给学生开放在线路径搜索模拟工具，模拟从起点A（学校）到终点B（公园）共12个节点的路径网络，要求小组分别运行广度优先搜索（盲目搜索）和A*启发式搜索（人工智能常用搜索），记录两种算法的遍历节点数、运行耗时，对比结果总结特点。 【学生活动】4人小组分工：2人分别操作两种算法，2人记录数据，填写对比记录表；小组讨论两种算法的结果差异，总结各自特点，小组代表准备汇报。（通常会得到数据：广度优先搜索遍历11个非终点节点，平均耗时126ms；A*启发式搜索遍历4个非终点节点，平均耗时16ms） 【教师活动】讲解两种算法的基本逻辑：广度优先搜索是遍历所有可能路径找最优解，启发式搜索是提前根据终点方向预判，只往更可能接近终点的方向搜索；引导学生基于记录的数据，自主得出“同一问题，不同算法的效率差异非常大”的结论，总结搜索算法的核心作用：帮助人工智能在大量可能性中找到最优解。 【设计意图】用具体可操作的模拟实验、真实量化的数据对比，让学生自主生成概念，避免抽象讲授，突破“不同算法效率不同”的核心知识点。 活动2：假设情景探究——推理算法的核心逻辑 【活动描述】设置假设情景：导航已经给出了最短路径，但是走到半路发现这条路临时修路，为什么导航能在几秒钟内重新规划出新路线？请小组探究：这个过程用到了什么算法？推理算法和搜索算法有什么不同？推理算法正常工作依赖什么条件？ 【学生活动】小组围绕问题讨论，思考“如果导航没有收到‘临时修路’的实时数据，能不能得出新路线”，总结推理算法的特点，梳理推理和搜索的关系。 【教师活动】总结推理算法的核心逻辑：人工智能的推理算法是基于输入的新数据，结合已有的规则模型，推导出符合当前情况的新结论；举例说明：导航根据实时路况推理新路线，智能语音助手根据语音数据推理用户指令；引导学生总结：搜索负责找可能性，推理负责推结论，二者配合完成人工智能任务。 【设计意图】通过假设情景探究，梳理清楚两类核心算法的关系，帮助学生建构完整的算法知识体系，突破本课难点。 【学习过程-应用】 【活动描述】给出三个真实人工智能场景，小组完成场景分析任务：判断每个场景主要用到搜索算法还是推理算法，说说换另一种算法会不会效果更好？三个场景分别是：①智能音箱回答用户问题“今天杭州会不会下雨？”；②AlphaGo下棋找下一步最优走法；③短视频平台给用户推送他们可能喜欢的内容。 【学生活动】小组讨论完成任务单，选派代表分享小组结论，其他小组补充不同观点。 【教师活动】点评各小组的分析，纠正常见认知：比如智能推荐其实是搜索+推理结合，搜索在海量内容里找候选，推理用户的喜好；总结：算法没有绝对的好坏，合适场景的算法才是最好的，算法需要配合数据和算力才能发挥作用。 【设计意图】用真实生活场景巩固所学概念，提升学生分析问题的能力，实现知识的迁移应用。 【学习过程-梳理】 【活动描述】围绕核心问题“算法在人工智能中到底起什么作用？”梳理本课知识，建立单元知识的关联。 【学生活动】跟着教师的引导，回顾搜索算法、推理算法的特点，梳理算法、数据、算力三者的关系，整理本课核心知识点。 【教师活动】梳理整课逻辑：今天我们从导航找路的生活场景切入，感知了人工智能算法的应用需求，通过对比实验建构了搜索、推理算法的核心概念，知道同一问题不同算法效率不同，又在真实场景中应用了所学知识；最后总结：算法是人工智能的核心骨架，数据是原材料，算力是动力，三者共同支撑人工智能的核心能力。 【设计意图】帮助学生将知识结构化，建立前后知识的关联，落实单元大概念。 板书设计 一、人工智能核心算法 1. 搜索算法 2. 推理算法 二、同一问题→不同算法→不同效率 三、算法 × 数据 × 算力 = 人工智能能力 评价设计 评价维度： 1. 实验记录完整性：是否完整准确记录两种算法的对比数据 2. 概念理解准确性：能否正确区分搜索算法和推理算法的特点 3. 场景分析合理性：能否结合应用场景正确判断算法类型 4. 小组合作参与度：是否积极参与实验操作和小组讨论 评价方式：实验记录自评、场景分析小组互评、概念理解教师点评，三部分结合给出最终等级评价 教学反思 亮点：1. 用导航这个贴近学生日常的情境贯穿整课，探究任务真实可操作，学生参与度高，通过量化数据对比让学生直观感知算法效率差异，比抽象讲授更容易突破难点；2. 遵循感知-建构-应用-梳理的认知逻辑，环节清晰，符合八年级学生的认知发展规律。 改进设想：如果能给学有余力的小组设计拓展任务，比如调整启发式搜索的预判参数，探究参数对算法效率的影响，就更能满足不同层次学生的学习需求；如果能增加一段算法优化前后导航找路速度对比的实拍视频，学生对算法价值的感受会更直观深刻。 学科网（北京）股份有限公司 $