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

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算法的基本特点，理解人工智能发展的三大技术基础，能分析人工智能应用中算法的作用，形成初步的计算思维与信息社会责任。 主要内容：本课主要包括两部分核心内容：一是对比传统规则算法与人工智能算法，梳理二者的区别，明确人工智能算法的核心特征；二是梳理人工智能中算法、数据、算力三者的关系，明确各要素的作用。 望远镜思维——纵向联系：本课承接本单元前几课语音识别、图像识别等人工智能应用的体验学习，是从应用体验到原理探究的过渡，为后续第九课《人工智能中的机器学习》的原理探究、第十课《智能创意》的实践应用奠定核心基础；同时衔接八年级上册的算法基础内容，也为九年级学习人工智能安全与发展做好知识铺垫。 放大镜思维——横向逻辑：本课遵循“生活情境引入→对比探究生成概念→假设探究梳理关系→真实情境应用提升”的逻辑主线，从学生熟悉的场景出发，逐步递进落实课标对“人工智能技术基础”的要求，从算法特征到三要素关系，由浅入深，符合学生从具象到抽象的认知规律。 学习对象分析 1. 心理和思维特点：八年级学生已经具备初步的抽象逻辑思维能力，对人工智能充满好奇心，愿意探究生活中智能应用背后的原理，喜欢小组合作式的探究活动。 2. 已有知识基础和生活经验：学生已经系统学习过通用算法的基本概念，体验过语音识别、图像识别等人工智能应用，日常生活中经常接触导航推荐、短视频推荐等人工智能算法应用，有丰富的感性体验基础。 3. 典型认知误区：①认为所有人工智能算法都是程序员提前写好所有规则，和之前学的排序算法没有区别，比如误认为人脸识别是程序员把所有人脸的特征都手动编写进程序，不知道人工智能算法可以从数据中自动学习规则；②认为人工智能只需要好算法就能实现，忽略数据和算力的作用，比如误认为只要写出优秀的算法就能开发出ChatGPT这类大语言模型，不需要海量训练数据和超强算力支撑；③认为人工智能算法都是绝对客观公正的，不会存在偏见，比如误认为招聘推荐算法只会根据能力匹配推荐，不会因为训练数据的偏差产生性别歧视。 学习目标 1. 通过对比苹果分类的两种算法案例，能准确说出传统规则算法与人工智能算法的区别，概括人工智能算法的核心特点。 2. 通过假设情景探究，能分析算法、数据、算力三者的依存关系，说出三个要素各自在人工智能中的作用。 3. 能结合生活中的人工智能应用案例，分析对应算法、数据、算力的具体体现，体会算法对人工智能发展的核心价值。 教学重难点 教学重点：人工智能算法的核心特点，算法、数据、算力的关系 教学难点：理解人工智能算法与传统规则算法的本质区别，三要素的依存关系 教学方法 情景教学法、对比探究法、小组合作法、案例教学法 学习资源 硬件环境：多媒体网络计算机教室 软件环境：浏览器、在线算法模拟工具 教学资源：学习任务单、对比案例包、多媒体课件 教学准备：提前调试在线工具，按4人一组划分学习小组，提前分发学习任务单 学习过程 【活动描述】创设学生熟悉的早高峰上学情境：周一早高峰，小明要从家赶到学校，打开导航软件后，导航自动推荐了一条不拥堵的路线，还精准预测了到达时间。提出问题：导航为什么能提前知道哪条路拥堵，还能准确预测到达时间？背后是谁在起作用？引出本课主题：探究人工智能中的算法。 【学生活动】分享自己日常使用导航、短视频推荐的经历，思考并回答教师提出的问题，说出自己对“人工智能算法”的初步猜测。 【教师活动】展示导航推荐路线的真实截图，引导学生交流日常使用体验，提炼核心问题：所有人工智能功能都离不开算法，今天我们就一起探究人工智能中的算法有什么特别之处。 【设计意图】从学生每天都会接触的生活场景切入，贴近学生实际，快速引发探究兴趣，自然引入本课课题，为后续探究做铺垫。 【学习过程-建构】 活动1：对比探究——苹果分类的两种算法 【活动描述】给出两个给红富士、青苹果分类的算法案例，案例1：传统规则算法：程序员提前编写规则：颜色R值>200且G值<100→红富士；R值<100且G值>200→青苹果。案例2：人工智能算法：给算法提供100张标注好类别的苹果图片，让算法从数据中自动学习分类规则，再测试分类准确率。给每组提供10个测试样本的分类结果：传统规则分类错误3个，人工智能算法分类错误1个，要求小组对比填写对比表格，总结两种算法的区别。 【学生活动】4人一组阅读案例，模拟两种算法的运行过程，计算对比分类准确率，填写对比表格，总结两种算法的不同特点，小组代表分享探究结果。 【教师活动】分发任务单，讲解两个案例的流程，提出引导问题：两种算法的规则分别是谁制定的？规则是怎么得到的？准确率和数据量有什么关系？总结归纳：传统规则算法靠人工提前写规则，适合规则明确的简单问题；人工智能算法从数据中自动学习规则，数据量越大准确率通常越高，适合规则复杂的问题，明确人工智能算法的定义。 【设计意图】通过带具体数据的对比案例，让学生自主探究生成概念，避免教师单向灌输，帮助学生真正理解两种算法的本质区别，落实计算思维核心素养。 活动2：假设探究——人工智能三要素的依存关系 【活动描述】设置三个假设情景，围绕“人工智能苹果分类算法能不能正常落地应用”展开小组探究：假设1：有成熟的分类算法，有1000张标注好的苹果图片（足够数据），但只用普通家用手机（算力有限）训练模型，训练一次需要24小时；假设2：有成熟的分类算法，有超级计算机（足够算力），但只有10张标注好的苹果图片；假设3：有足够的数据和算力，但是没有对应的分类算法。要求各组讨论每个假设的结果，总结三个要素的作用和关系。 【学生活动】小组讨论每个假设，推导每个场景下的结果，记录讨论结论，全班分享：假设1能出结果，但训练效率极低，无法实用；假设2准确率极低，分类错误多，没法用；假设3没有算法，根本无法运行，得不出任何结果。最后总结得出：算法、数据、算力三者缺一不可。 【教师活动】提出三个假设情景，巡视各组讨论，引导学生思考每个要素的不可替代性，最后总结：算法是人工智能的核心骨架，数据是训练的基础原材料，算力是运行的动力支撑，三者共同作用才能实现人工智能应用。 【设计意图】通过假设情景探究，让学生自主建构三要素的依存关系，突破教学难点，帮助学生建立清晰的核心逻辑。 【学习过程-应用】 【活动描述】给出真实应用案例：某短视频平台的个性化推荐算法，每天收集上亿用户的浏览、点赞、评论数据，用数千台服务器训练推荐模型，为每个用户推送符合其喜好的内容。要求学生完成三个任务：1. 指出案例中算法、数据、算力分别对应什么内容？2. 该推荐算法属于人工智能算法还是传统规则算法？说明理由？3. 如果要提高推荐准确率，可以从哪几个方面优化？ 【学生活动】独立思考后小组交流，完成任务单上的问题，全班分享分析结果。 【教师活动】出示案例，引导学生结合本课所学分析，点评学生回答，纠正错误认知，巩固核心知识点。 【设计意图】用学生熟悉的真实案例，让学生应用新知解决问题，提升知识迁移能力，巩固本课所学内容。 【学习过程-梳理】 【活动描述】围绕三个核心问题梳理本课知识：①人工智能算法和传统规则算法有什么核心区别？②实现人工智能需要哪三个核心要素？③三个要素各自的作用是什么？引导学生构建结构化知识框架。 【学生活动】跟随引导回顾本课探究过程，梳理核心知识点，完善任务单上的知识框架。 【教师活动】带领学生梳理：从导航推荐的生活问题引入，通过对比苹果分类的两种算法明确了人工智能算法的特点，通过假设探究明确了三要素的关系，算法是人工智能的核心。提炼核心要点，形成结构化认知。 【设计意图】梳理知识，帮助学生形成完整的认知结构，强化核心内容的记忆与理解。 板书设计 一、人工智能算法的特点 1. 传统规则算法：人工定规则，适合简单问题 2. 人工智能算法：数据中学规则，适合复杂问题 二、人工智能三要素 算法（核心）→数据（基础）→算力（支撑） 评价设计 评价维度： 1. 课堂参与：积极参与小组讨论，主动分享观点，参与度高 2. 概念理解：能准确区分两种算法，正确表述三要素的关系 3. 任务完成：完整填写任务单，正确分析应用案例的三个问题 4. 迁移应用：能举例说出生活中人工智能算法的应用，分析合理 评价方式：自评（任务单自评）→互评（小组内互评参与度）→师评（结合任务完成情况和课堂表现综合评价） 教学反思 亮点：1. 从学生熟悉的生活场景切入，用具体带数据的对比案例开展探究，学生自主生成概念，参与度高，符合八年级学生的认知特点，落实了做中学的理念；2. 用假设探究的方式突破三要素关系的难点，学生通过自主推导得出结论，比直接讲授印象更深刻，有效落实了计算思维核心素养。 改进设想：如果能增加在线模拟两种算法运行的小活动，让学生亲自操作体验分类过程，而不只是案例分析，学生对两种算法的区别感受会更深刻；另外，可以增加10分钟的拓展讨论，引导学生探究人工智能算法的偏见问题，落实信息社会责任核心素养，就更完美了。 学科网（北京）股份有限公司 $