第24课 你的个人数据安全吗 教学设计-2025-2026学年四年级信息科技全一册河北大学版

第24课 你的个人数据安全吗 一、核心素养目标 （一）信息意识 1. 认识个人数据（人脸、语音等）的价值与风险，树立“数据有价值，安全需重视”的意识。 2. 能辨别生活中个人信息泄露的潜在场景，主动关注信息安全问题。 （二）计算思维 1. 理解人脸识别、语音识别等人工智能技术依赖大量数据训练，初步建立“数据—模型—效果”的关联认知。 2. 能分析人工智能系统误判、数据偏见的原因，培养数据安全与风险分析的思维。 （三）数字化学习与创新 1. 通过案例分析、模型模拟实验，探究个人数据安全问题及解决策略。 2. 结合校园智慧小农场场景，设计个人数据安全保护方案，提升数字化创新与实践能力。 （四）信息社会责任 1. 了解个人信息保护相关法规，明确个人信息使用的边界，树立合法、合规使用信息的观念。 2. 关注人工智能伦理问题，认识到技术发展需平衡公众权益，承担相应的信息社会责任。 二、教学重难点 重点：掌握个人数据（人脸、语音）安全的核心风险，了解信息保护的基本方法；理解人工智能技术与数据训练的关系。 难点：分析人工智能系统误判、数据偏见的成因；树立理性看待人工智能技术的态度，平衡技术应用与个人权益。 三、教学准备 教师：多媒体课件（人脸识别误判案例、数据安全法规截图、模型训练示意图）、校园智慧小农场场景模拟视频、学生任务单。 学生：学习任务单、彩笔、笔记本。 四、教学过程 （一）情境导入：聚焦数据安全（5分钟） 1. 播放“校园智慧小农场人脸识别出入”情境视频，抛出问题：“同学们的人脸信息被系统采集，若因系统漏洞泄露，会引发哪些安全问题？” 2. 学生自由发言，预设答案：身份冒用、隐私泄露、诈骗风险等。 3. 引出课题：今天我们就来探究个人数据安全，学会保护自己的信息，同时理性看待人工智能技术的安全与伦理问题。 4. 课标对接：点明本课聚焦“个人信息保护”与“人工智能伦理”，契合课标中“了解信息安全的基本要求，关注人工智能伦理与社会影响”的要求。 （二）活动探究1：AI案例分析——数据安全与误判（15分钟） 1. 案例拆解：人脸识别误判事件 出示教材案例：十字路口人脸识别系统误将公交车上名人广告照片判定为真实行人闯红灯。 小组讨论（结合研讨问题1、2）： ① 事件中存在哪些数据安全、信息安全问题？（系统漏洞、数据滥用风险、误判导致的信息错误记录） ② 系统识别错误的原因可能是什么？（引导学生分析：训练数据不足、数据偏见、算法缺陷、场景适配性差） 2. 新知讲解：AI技术与数据的关系 结合教材“人脸识别、语音识别技术原理”，提问：“为什么这两项技术需要大量数据训练？” 小结：人工智能技术是“数据驱动”的，大量高质量数据是训练精准模型的基础。数据越丰富、越全面，模型识别越准确；数据存在缺陷（如偏见、缺失），模型就可能出现误判或偏见。 3. 课标对接：落实“了解人工智能技术的基本原理与应用”“分析人工智能技术可能带来的风险”要求，通过案例分析培养学生的风险识别与分析能力。 （三）活动探究2：数据安全与伦理探究（15分钟） 1. 法规与规范学习 出示教材表6-7相关管理办法（《生成式人工智能服务管理暂行办法》《新一代人工智能伦理规范》等），补充简单解读： 这些法规/规范是保护个人数据、规范人工智能技术使用的“准则”，明确了技术使用的合法边界。 小组任务：结合法规，说说“我们该如何保护个人信息的知情权和隐私权？”（引导学生总结：不随意泄露人脸、语音信息；拒绝不明APP采集个人数据；关注信息使用授权等） 2. 模型模拟实验：数据偏见探究 出示教材图6-13、6-14：训练集中女生样本远多于男生，模型预测时男生出现“中间结果”。 研讨问题： ① 图像识别结果是否都准确？（不准确，男生识别出现偏差） ② 为什么会出现这种结果？（训练数据分布不均，男生数据少、存在偏见，模型学习不全面） 拓展思考：“这种数据偏见会带来哪些影响？如何解决？”（引导学生认识数据偏见的危害，提出解决方案：补充均衡数据、优化训练算法等） 3. 课标对接：落实“了解信息安全相关法律法规”“关注人工智能伦理问题，树立负责任的技术使用观念”要求。 （四）拓展应用：智慧小农场数据安全方案设计（5分钟） 1. 情境回归：启明学校计划在校园智慧小农场引入人脸识别、语音识别系统。 2. 小组合作：结合本节课所学，为学校设计一份《校园智慧小农场个人数据安全保护方案》，核心要求： 保护师生人脸、语音数据不泄露； 规避系统误判、数据偏见风险； 符合相关法规要求。 3. 小组分享，教师点评，强化“技术服务生活，安全保障技术”的认知。 （五）课堂小结与作业（5分钟） 1. 小结： 个人数据（人脸、语音）安全存在泄露、误判、偏见等风险； 人工智能技术依赖大量数据训练，数据质量决定模型效果； 需依靠法规、规范和自身意识保护个人信息，理性看待AI伦理问题。 2. 作业： 基础作业：整理本节课“个人数据安全保护方法”清单，记录3条生活中保护个人信息的具体做法。 拓展作业：查阅《中华人民共和国个人信息保护法》相关条款，摘抄1条与青少年相关的内容并简要解读。 五、板书设计 第24课 你的个人数据安全吗 一、个人数据风险 人脸/语音信息泄露 → 身份冒用、诈骗、隐私侵犯 AI系统误判/偏见 → 错误记录、数据不公 二、AI技术与数据 原理：数据驱动 → 大量高质量数据=精准模型 问题：数据不足/偏见 → 误判、偏见 三、安全保护 法规：《个人信息保护法》《AI管理办法》等 做法：不随意泄露信息、规范授权、关注风险 四、社会责任 理性用AI，平衡权益，守好安全底线  学科网（北京）股份有限公司 $