第五单元+人工智能的实现方式—设计一款无人驾驶智能车 项目分析+教学设计2025-2026学年 苏科版初中信息科技九年级全一册

课时编号 001 备课时间 上课时间 课　　题 第五单元 人工智能的实现方式—设计一款无人驾驶智能车 项目分析 教学目标 信息意识 1.感知无人驾驶智能车的应用场景与发展现状，理解人工智能技术在智能交通领域的核心价值，形成对 AI 技术服务生活的理性认知。 2.能识别无人驾驶的核心技术需求，提升对 AI 技术发展的敏感度，主动关注智能交通领域的创新与应用。 计算思维 1.围绕驱动问题拆解 3 个项目子问题，掌握项目式学习的基本流程（制订方案→实施方案→交流评价），学会用 “需求 - 技术 - 方案” 的逻辑分析复杂工程问题。 2.初步理解无人驾驶的核心技术逻辑（路径规划、环境感知、目标识别），能拆解智能车的功能模块，提升问题抽象与系统建模能力。 数字化学习与创新 1.能以小组为单位完成项目方案的初步制订，学会分工协作、规划项目进度，提升数字化项目管理与协作创新能力。 2.能结合生活中的真实需求，提出创新性的无人驾驶智能车设计方案，尝试用 AI 技术解决实际问题，培养创新思维与实践能力。 信息社会责任 1.认识无人驾驶技术对社会发展的推动作用，理解智能交通对提升出行安全、效率的重要意义，树立技术服务社会、改善民生的理念。 2.理性看待无人驾驶的技术伦理与安全问题，形成负责任的技术使用与创新意识，培养正确的 AI 伦理观。 教学重点 1.理解无人驾驶智能车的核心应用场景与技术需求，掌握项目式学习的完整流程。 2.拆解项目驱动问题与子问题，明确单元学习的核心主线：路径规划、环境感知、目标识别。 教学难点 1.理解无人驾驶三大核心技术的协同关系，能将抽象的 AI 算法与智能车真实场景结合，提出可落地的设计方案。 2.结合真实需求，完成项目方案的制订，明确用户需求、功能设计与技术实现的对应关系。 教学方法 教法：项目式教学法、情境教学法、任务驱动法、小组合作探究法、案例分析法 学法：自主探究法、合作学习法、头脑风暴法、项目规划法 教学准备 硬件：多媒体教室、计算机、投影设备 软件：PPT 课件、无人驾驶智能车案例视频、AI 算法科普动画、项目方案模板（在线协作文档） 素材：无人驾驶应用场景案例（校园清洁车、物流配送车、接驳车等）、项目评价量表、智能车功能拆解图 分组：提前将学生分为 4-5 人小组，每组设组长 1 名，明确分工（记录员、资料员、发言人、进度监督员） 教　学　过　程 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 一、情境导入，感知无人驾驶（5 分钟） 1.播放无人驾驶智能车全景视频：校园清洁车、园区接驳车、物流配送车、自动驾驶出租车等真实场景，提问：“这些智能车为什么能自己跑？背后的核心技术是什么？” 2.引导学生自由发言，分享自己身边的无人驾驶应用，引出单元主题：“今天我们开启第五单元的项目学习，一起探究人工智能的实现方式，设计一款无人驾驶智能车。 3.展示单元学习目标，明确本单元的核心任务：完成一个 “无人驾驶智能车” 的设计项目。 1.观看视频，感受无人驾驶的便捷，思考问题，分享自己的认知。 2.明确单元主题与项目任务，激发学习兴趣。 3.了解单元学习目标，做好学习准备。 1.用学生感兴趣的智能车场景导入，快速激发学习兴趣，聚焦单元核心主题。 2.结合真实体验，建立 AI 与生活的关联，落实信息意识目标。 3.明确项目任务，为后续项目学习做好铺垫。 二、项目分析：拆解核心问题（12 分钟） 1.引导学生阅读教材第 96 页 “项目分析” 内容，梳理核心知识点： 无人驾驶的应用场景：街道、酒店、车站、家庭、学校、社区等，可量身定制不同功能的智能车 项目驱动问题：如何设计一款无人驾驶智能车，以帮助人们解决现实问题？ 2.引导学生拆解 3 个项目子问题，结合新案例逐一讲解： 子问题 1：无人驾驶智能车如何规划并选择最优路径？ 讲解：路径规划是 AI 的 “导航大脑”，如校园接驳车规划最短路线、避开拥堵；补充案例：外卖配送车规划最优配送路线，提升效率。 子问题 2：无人驾驶智能车如何感知实时路况？ 讲解：环境感知是 AI 的 “眼睛和耳朵”，通过摄像头、雷达、传感器等感知路况；补充案例：清洁车感知路面障碍物，自动避让。 子问题 3：无人驾驶智能车如何识别并应对路上的行人和交通信号灯？ 讲解：目标识别是 AI 的 “决策中枢”，通过计算机视觉识别行人、红绿灯，做出刹车、避让等决策；补充案例：接驳车识别行人，自动停车礼让。 3.用示意图梳理三者关系：路径规划是导航，环境感知是基础，目标识别是决策，三者协同实现无人驾驶。 4.提问：“除了清洁车、接驳车，我们还可以设计哪些场景的无人驾驶智能车？” 引导学生头脑风暴（如校园巡逻车、快递配送车、残障人士代步车等）。 1.自主阅读教材，梳理无人驾驶场景与驱动问题，记录核心知识点。 2.跟随教师讲解，理解三个子问题的核心逻辑，结合案例深化认知。 3.梳理三大技术的协同关系，构建知识框架。 4.开展头脑风暴，分享不同场景的智能车设计思路，拓展思路。 1.以项目分析为核心，拆解单元核心问题，让学生明确学习主线，落实计算思维目标。 2.补充多领域新案例，避免仅局限于教材，让学生全面理解无人驾驶的应用价值，拓展视野。 3.用可视化关系图，帮助学生理解三者的协同关系，突破教学难点。 4.头脑风暴激发学生创新思维，为后续项目方案制订做铺垫。 三、项目流程：明确实施路径（8 分钟） 1.展示教材项目进程图，讲解项目式学习的完整流程：制订方案→实施方案→交流评价，逐一拆解每个环节的核心任务： 制订方案：小组协商确定项目选题，讨论用户需求，分析功能，制订项目方案 实施方案：学习 AI 中的搜索、推理、预测、分类等算法，以及机器学习的实现方式，设计无人驾驶智能车，实施项目 交流评价：展示项目成果，进行交流与评价，分享学习心得，优化项目成果 2. 补充项目成果的可选形式：研究报告、PPT 汇报、智能车原型设计、科普短视频、方案建议书等，拓宽学生思路。 3.讲解项目时间规划：本单元共 4 课时，对应项目进度： 第 1 课时（本节课）：项目启动，分析问题，制订方案 第 2-3 课时：学习 AI 算法，设计智能车方案，实施方案 第 4 课时：成果展示，交流评价 4.发放项目方案模板，明确方案包含的核心要素：研究主题、用户需求、功能设计、技术方案、分工安排、进度规划、成果形式、预期成果。 1.学习项目式学习的完整流程，明确每个环节的任务。 2.了解项目成果的多种形式，结合小组兴趣选择方向。 3.明确单元时间规划，做好项目进度安排。 4.熟悉项目方案模板，为小组制订方案做准备。 1.用可视化流程图，让学生清晰掌握项目实施路径，培养项目管理能力，落实数字化学习与创新目标。 2.提供多元成果形式，满足不同学生的兴趣与特长，激发创新思维。 3.明确时间规划，保障项目有序推进，培养学生的规划意识。 四、小组合作：制订项目方案（15 分钟） 1.布置小组任务：以小组为单位，完成项目方案的初步制订，要求： 确定研究主题（如 “校园无人驾驶清洁车”“园区无人驾驶接驳车”“社区无人驾驶配送车” 等） 明确用户需求，说明为什么需要这款智能车 设计核心功能，对应三大技术（路径规划、环境感知、目标识别） 完成小组分工，规划进度安排 确定成果呈现形式 2.提供研究方向参考，拓展学生思路： 校园场景：校园清洁车、校园巡逻车、校园接驳车、校园快递配送车 社区场景：社区配送车、社区巡逻车、残障人士代步车 特殊场景：景区观光车、矿山作业车、消防救援车 3.巡视指导，参与小组讨论，针对方案的可行性、功能的合理性给出针对性建议，帮助学生优化方案。 4.组织小组汇报，邀请 2-3 组分享项目方案，教师点评，引导学生完善方案。 1.小组开展头脑风暴，确定研究主题，拆解用户需求。 2.设计核心功能，对应三大技术，完成小组分工，规划项目进度，确定成果形式，填写项目方案模板。 3. 小组汇报，分享方案，听取教师与同学的建议，优化完善方案。 4.明确后续项目实施的任务与要求。 1.以小组合作的方式完成方案制订，培养学生的协作能力、规划能力与创新思维，落实数字化学习与创新目标。 2.提供多元研究方向，满足不同小组的兴趣，激发探究热情。 3.教师针对性指导，保障方案的可行性，为后续项目实施奠定基础。 4小组汇报，培养学生的表达能力，实现思维碰撞。 五、课堂小结与作业布置（5 分钟） 1.引导学生梳理本节课知识点： 无人驾驶的应用场景，AI 三大核心技术：路径规划、环境感知、目标识别 项目式学习的完整流程：制订方案→实施方案→交流评价 三大技术的协同关系 2.布置课后任务： 小组任务：完善项目方案，明确分工，收集研究主题的相关资料，调研用户真实需求，为下节课实施方案做准备 个人任务：选择一个无人驾驶智能车应用，分析其三大技术的作用，撰写 200 字分析笔记 3.总结：人工智能的实现方式是算法、数据、算力的协同，希望同学们用 AI 技术设计智能车，解决现实问题，服务社会。 1.跟随教师梳理知识点，构建完整的知识体系。 2.记录课后任务，明确小组与个人的学习要求。 3.总结学习收获，明确后续项目学习的目标。 1.梳理知识，强化记忆，落实核心素养目标。 2.布置课后任务，衔接后续项目实施，保障项目有序推进。 3.升华主题，引导学生树立技术服务社会的理念，落实信息社会责任目标。 教学反思 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 $