1.4人工智能的技术基础 教学设计 2025-2026学年人教版初中信息科技人工智能专册

该初中信息科技教学设计聚焦人工智能的三大技术基础（数据、算力、算法），通过播放ChatGPT、AI绘画等AI应用短视频导入，承接前课对AI实现方式的认识，为后续技术学习搭建认知支架。 特色在于采用对比实验（数据量、算力设备、算法训练方式）和在线模拟工具，培养数字化学习与创新能力。融入国产AI芯片案例增强信息社会责任，通过思维导图梳理知识，结合分组探究帮助学生理解要素协同关系，提升计算思维，为教师提供直观教学流程和实践资源。

第4课 人工智能的技术基础 课题 人工智能的技术基础 课时 1 教学内容 分析 本课是《人工智能与智慧社会》第一单元 "走进人工智能" 的第 4 课，主要介绍支撑人工智能发展的三大核心技术基础：数据、算力和算法。通过对比实验和实践体验，帮助学生理解三大要素的重要作用及其相互关系。本课内容承接前一课对人工智能实现方式的认识，为后续学习具体的人工智能技术和应用奠定技术认知基础，是理解现代人工智能技术体系的关键一课。 学情分析 初中学生通过前三课的学习，已经对人工智能的概念、发展历程、实现方式有了初步认识。学生在日常生活中经常接触到各种人工智能应用，但对其背后的技术支撑了解较少。学生对 "为什么 AI 需要大量数据"" 为什么大模型训练成本高 " 等问题充满好奇。初中生具备一定的对比分析能力，但对数据规模、算力、算法等抽象技术概念的理解需要通过具体案例和可视化实验来支撑。 教学目标 信息意识： 1. 主动关注人工智能技术发展的核心支撑要素，增强对人工智能技术底层逻辑的探究意识 2. 认识数据、算力、算法三大要素的协同作用，形成对人工智能技术体系的全面认知 计算思维： 1. 理解数据驱动智能的基本思想，建立 "数据规模影响模型性能" 的思维框架 2. 理解算力对计算效率的影响，培养对计算资源的量化思维 3. 理解算法优化对学习效率的提升作用，培养问题求解的优化思维 数字化学习与创新： 1. 能利用在线模拟工具开展对比实验，探究三大要素的影响 2. 通过对比分析和实验验证，提升科学探究和归纳总结能力 3. 在小组合作中运用数字化手段开展实验记录与交流 信息社会责任： 1. 认识我国人工智能芯片技术的发展成就，增强民族自信心和自豪感 2. 理解数据质量和数据安全的重要性，树立正确的数据伦理观 重点 1. 人工智能三大技术基础：数据、算力、算法的核心作用 2. 数据规模与模型性能的关系 难点 1. 理解三大要素之间的协同关系和相互作用 2. 理解算法在参数自动调整中的核心作用 教法学法 情境激趣法、案例分析法、演示教学法、分组探究法； 课前准备 ppt 教学设计 教学环节 教师活动 学生活动 导入 （5分钟） 1. 播放短视频，展示 ChatGPT、AI 绘画、自动驾驶等先进人工智能应用的震撼效果 2. 视频结束后提问："大家有没有想过，这些强大的人工智能是靠什么支撑起来的？为什么十几年前没有这么强大的 AI？" 3. 引导学生讨论，从 "数据越来越多"" 电脑越来越快 ""方法越来越好" 三个方向归纳 4. 顺势引入本课主题："今天我们就来学习支撑人工智能发展的三大支柱 —— 数据、算力、算法" 观看人工智能应用视频，思考并讨论人工智能技术发展的支撑要素 数据 —— 人工智能的养料 （13 分钟） 1. 概念讲解：系统讲解数据在人工智能中的核心地位，类比人类学习需要书本知识，人工智能学习需要大量数据 2. 案例分析：展示 "小数据集" 和 "大数据集" 训练的猫狗识别效果对比图，提问："大家观察一下，两个模型识别同一张图片，结果有什么不同？为什么？" 3. 在线演示：打开神经网络在线演示平台，分别用少量数据和大量数据训练模型 4. 引导观察：提醒学生观察："注意看！少量数据训练时准确率波动很大，大量数据训练时准确率稳定上升，这就是数据量的影响" 5. 讲解规律：展示准确率 - 数据量关系曲线图，讲解边际效应："刚开始增加数据，准确率提升很快；到一定程度后，提升就变慢了" 6. 拓展思考：提问："是不是数据越多越好？数据质量重要吗？" 引导学生思考数据质量和多样性的重要性 理解数据驱动智能的核心思想，观察不同数据量下的模型性能差异，理解数据量与准确率的关系规律 算力 —— 人工智能的引擎 （12 分钟） 1. 过渡引入：提问："有了大量数据，谁来处理这些数据呢？" 自然过渡到算力概念 2. 概念讲解：讲解算力的定义，算力就是计算能力，是人工智能的 "发动机" 3. 对比演示：展示普通 CPU 和高性能 GPU 训练同样模型的时间对比数据，提问："大家看，同样的任务，GPU 比 CPU 快了多少倍？这就是算力的价值！" 4. 案例分析：介绍大模型训练需要的算力规模，说明为什么训练大模型成本高昂 5. 国情教育：介绍我国人工智能芯片的发展成就，展示国产 AI 芯片的应用案例，提问："大家知道我国有哪些自主研发的 AI 芯片吗？" 增强民族自豪感 6. 引导讨论：组织小组讨论："如果没有强大的算力支持，我们现在能用上这么强大的 AI 吗？" 理解算力的重要作用，观察不同计算设备的性能差异，了解我国人工智能芯片发展成就，小组讨论算力的技术价值 算法 —— 人工智能的灵魂 （18 分钟） 1. 过渡引入：提问："有了数据和算力，AI 就能自动变聪明吗？还需要什么来指导它学习？" 引出算法概念 2. 概念讲解：讲解算法就是 AI 学习的方法和策略，是人工智能的 "灵魂" 3. 对比实验： - 第一步：展示未经训练的神经网络，识别结果完全随机，提问："大家看，现在模型能识别数字吗？为什么？" - 第二步：让学生尝试手动调整几个参数，提问："手动调整容易吗？能调好吗？" - 第三步：启动自动训练，展示参数自动变化过程，提问："大家看，参数在自动变化，准确率在上升，是谁在指挥这个过程？" 4. 总结升华：讲解误差反向传播等算法的作用，说明算法让 AI 能够高效自动学习 5. 三大要素总结：用三角形图示展示数据、算力、算法的协同关系，强调三者缺一不可 6. 知识梳理：带领学生回顾三大技术基础，用思维导图构建完整知识体系 7. 小组讨论：引导："现在请各小组讨论：为什么近十年人工智能突然取得了这么大的突破？" 8. 全班交流：邀请小组代表发言，教师总结：数据爆发、算力提升、算法突破三者共同推动了 AI 革命 9. 拓展思考：提问："未来人工智能要继续发展，我们需要在哪些方面继续突破？" 理解算法的核心作用，通过手动调整与自动训练的对比实验，感受算法优化的价值，理解三大要素的协同关系，小组讨论人工智能突破的原因，思考未来技术发展方向 拓展提升 （3分钟） "未来人工智能要继续发展，我们需要在哪些方面继续突破？" 思考并回答问题 课堂小结 （2分钟） 学生谈谈自己在本节课的收获 教学反思 1 学科网（北京）股份有限公司 $