第 24 课 智能向善与伦理道德 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智能向善与伦理道德核心知识点，通过人工智能技术渗透生活场景（如智能制造、智能家居）的情景导入，引出技术变革中的伦理风险，进而学习智能发展以人为本（如人脸识别案例）和应对社会冲击（如职业替代），以案例分析和小组讨论为支架，构建“数据—算法—人—社会”的伦理思考框架。 该资料特色在于深度融合信息意识、计算思维与信息社会责任，通过真实案例（人脸识别系统优化、职业替代分析）引导学生识别隐私、公平等伦理风险，拆解数据偏差、算法黑箱等技术根源。采用小组合作探究、公约制定等方法，将抽象原则转化为可践行规范（如多模态识别门禁设计），提升学生批判性思考与协作创新能力，为教师提供贴合新课标、操作性强的伦理教育方案。

九年级信息科技下册教学设计 课题 第 24 课 智能向善与伦理道德 教学 目标 1.信息意识:能识别AI应用中的隐私泄露、算法偏见、过度依赖等伦理风险﹔理解数据是一把双刃剑，便利背后存在风险﹔形成“用技术、更要懂边界”的安全与风险意识。 2.计算思维:通过案例拆解，能分析AI伦理问题的技术根源（如训练数据偏差、算法黑箱）与社会影响;能从“数据—算法—人—社会”多角度辩证思考技术利弊，建立技术与伦理平衡的思维框架。 3.数字化学习与创新:能小组合作分析真实AI伦理案例，提炼问题、讨论对策﹔能制定校园AI应用向善公约，将伦理原则转化为可执行规范;提升批判性思考、协作探究与创新表达能力。 4.信息社会责任:理解智能向善是全社会共同责任（开发者、管理者、使用者);树立以人为本、公平公正、尊重隐私、负责任使用的价值观:践行数字公民责任，推动技术服务人类福祉。 教学 重点 理解智能向善的内涵与四大基本原则﹔识别AI应用中的隐私、公平、安全、责任四类伦理风险;掌握青少年负责任使用AI的基本规范。 教学 难点 辩证分析技术便利与伦理风险的平衡关系;理解算法偏见、数据偏见的技术根源﹔将抽象伦理原则转化为具体、可践行的日常行为。 教学 过程 教 学 内 容 与 师 生 活 动 设计意图和 关注的学生 情景导入 人工智能技术渗透到社会的方方面面，从工厂的智能制造到家庭的 智能家居，从政府的智能决策到医院的远程诊疗。智能不再是少数人的 特权，而是普惠大众、触手可及的基础服务。面对这场由人工智能引发 的社会变革，我们需理性看待其益处并关注潜在问题，践行智能向善， 让人工智能真正服务于人类社会。 新授课 一、坚持智能发展以人为本 随着人工智能、物联网、大数据等技术的不断发展，在家庭中，电器可以自动调节温度和灯光，冰箱能提醒补充食材，眼镜能实时进行语言翻译，机器人能自动烹饪。 在城市、乡镇等地，交通信号灯可以根据车流自动调整红绿灯时间，医院可以通过远程设备为病人诊疗，学校可以根据学生的兴趣和能力提供个性化的学习内容。这些曾经只出现在科幻电影中的场景，如今正一步步走进现实。 要做到智能向善，就不能只看技术能不能做到，还要思考技术该不该做。人工智能可以帮助医生提高诊断准确率，可以帮助农民精准管理农田，这体现人工智能服务于人这一核心理念。但如果忽视了公平、公正、安全和隐私等问题，再先进的技术也可能带来负面影响。因此，在设计和使用科技产品时，必须坚持正确的价值观，把社会利益放在首位。 学习活动1 人脸识别的完善设计 人脸识别技术已被广泛应用于小区门禁、学校管理、商场支付等多个生活场景。人脸识别技术识别速度快、使用方便，能给很多人带来便利。然而，面对视障人士、行动不便者等群体时，由于各种因素，很多人脸识别系统无法准确识别他们的生理特征，使他们无法顺利通行或使用相关服务。 智能发展旨在提升所有人的生活质量，如果能考虑少数群体的特殊情况，这样的科技才是包容、友好的。 分组讨论以下问题，并尝试提出解决方案。 1　 有哪些人群可能会在人脸识别时遇到困难？ 小组回答：老年人因面部特征随年龄变化明显，如皮肤松弛、皱纹增多等，可能导致识别失败；小孩子因面部发育未完成，成长快，系统难以匹配；面部缺损或整形者，面部结构改变，系统无法准确识别。 2　 是否还应继续推广人脸识别等智能应用？ 小组回答：应该继续推广，但必须在保障公平、安全、隐私的前提下进行优化和规范。人脸识别作为一项先进技术，确实提高了效率、便利性及安全性，但在推广过程中需兼顾少数群体的需求。 3　 应该怎样改进现有的识别系统，使其更加包容和友好？ 小组回答：采用多模态识别方式作为补充，如指纹、声纹等；优化算法模型，使用多样的训练数据集，提高对不同群体的识别准确率；设置人工辅助通道和无障碍模式，为特殊人群提供更便捷的验证方式； 同时加强伦理审查和技术监管，防止技术滥用和歧视，真正实现智能向善。 4　 如果让你设计一个既高效又兼顾各类人群的门禁系统，你会采用哪些识别方式？为什么？ 小组回答：为提升识别系统的包容性和可靠性，可设计一个多模态混合识别系统：以人脸识别为主、指纹识别为辅，支持实体卡识别以满足通用需求；增设语音识别模块以适配视障人士；紧急情况下可启用远程人工验证，确保服务不中断。多种方式结合，更全面地覆盖用户需求，体现智能向善。 5　 这个案例给你带来了哪些与智能向善有关的启示？ 小组回答：智能向善不仅是技术创新的体现，更是社会责任的践行。技术开发应以人为本，关注弱势群体的权益，注重公平性与包容性， 不能让智能化发展加剧数字鸿沟。设计阶段就应考虑社会多样性， 平衡效率与人文关怀，才能切实实现人工智能技术服务于人。 2、 应对人工智能引发的社会冲击 虽然人工智能大大提升了人们的生活质量，但它的广泛应用也引发了一些值得关注的问题。例如：一些传统岗位被智能系统取代，相关劳动者面临失业或职业转型的压力；人工智能在做决策时的公平性，成为公众讨论的焦点；个人信息收集和使用的安全性，引发了隐私保护方面的担忧。 面对这些问题，我们要采取积极的态度去应对。首先，政府需要制定和完善相关法律法规，规范人工智能的应用边界，保障公民的基本权益；其次，企业和科研机构要承担起相关社会责任，确保技术开发过程公开透明、公平公正，避免算法歧视和数据滥用；最后，每个人要提升数字素养，学会合理使用科技产品，不盲目依赖人工智能，做到理性判断、独立思考。 学习活动2 哪些职业可能被人工智能替代？如何应对？ 小组讨论： 1. 通过查阅资料或利用人工智能模型，了解哪些职业在未来容易被人工智能替代。 小组回答：容易被取代的职业：数据录入员——规则明确，重复性高； 客服人员——智能客服已广泛应用；银行柜员——自动柜员机与人工智能协同处理业务；初级翻译员——人工智能翻译工具日益成熟； 初级文秘——文档整理及邮件处理可由人工智能完成；工厂流水线工人——工业机器人广泛应用。 2.就以下问题展开讨论： 1　 如果你现在感兴趣的职业可能被人工智能替代，你会怎么办？ 小组回答：提前了解该行业的趋势，掌握更高阶的技能，如数据分析、人工智能管理、用户体验设计等，培养不可替代的能力。 2　 哪些能力是人工智能暂时无法拥有的？ 小组回答：暂时无法替代的能力：创造力与想象力、复杂的情感交流与共情能力、批判性思维、决策能力、领导力、团队协作能力、道德判断与伦理选择的能力。 3　 为了适应未来的变化，你现在可以做哪些准备？ 小组回答：需要做的准备：学好基础学科，培养逻辑思维和跨学科思维，理解技术与人文的结合；多参与项目实践，提升动手能力和解决问题的能力；培养终身学习意识，保持对新技术的好奇心和探索精神。 3.访问一个聊天模型，输入你的兴趣爱好、能力特长、性格特点等信息，让它预测你未来可能适合的工作。 4.思考以下问题： ①人工智能推荐的职业你是否感兴趣？它是如何做出推荐的？ 小组回答：人工智能基于兴趣、能力和性格等数据，推荐需要沟通、创意、情感理解等能力的职业。 ②你认为哪些职业必须由人类完成？原因是什么？ 小组回答：医生——虽然人工智能可辅助诊断，但医患沟通、伦理判断、心理安慰是人工智能难以替代的；教师——教学不仅是知识传授， 更重要的是引导、激励和陪伴；心理咨询师——需要高度的情感共鸣和人际信任；艺术家——创作背后的情感体验和文化背景是人工智能目前无法真正理解的。 5. 选定一个新职业，设计一份简单的招聘启事，并列出该职业所需的能力和素养。 拓展与提升 1.假设你是社会的管理者或规划者，请你思考： ·哪些系统可以帮助老年人、儿童、残障人士更好地生活？ ·如果整个社会都要智能化，你会优先让哪些方面变得更智能？ 2.用文字、图像、视频等方式，展示自己理想中的智慧社会，例如： ·空中无人驾驶公交车与立体交通网络； ·可自动调节空气质量与湿度的智能绿植墙； ·全民共享的虚拟现实社交广场； ·可自动变形、适应不同功能的公共空间。 3.思考以下问题： ·智能系统真的能改善大家的生活吗？ ·会不会带来隐私泄露、数据滥用等问题？ 板 书 设 计 一、坚持智能发展以人为本 二、应对人工智能引发的社会冲击 教 学 反 思 1 学科网（北京）股份有限公司 $