《第 25 课 与机器下井字棋》 教学设计-2026-2027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井字棋AI博弈原理，通过情境导入回忆游戏规则，组织双人对弈激活认知，再以“人类与AI下棋差异”设问，搭建从游戏体验到AI逻辑探究的学习支架，梳理棋盘数字化及“感知—分析—评估—决策”流程。 特色在于“情境-实操-拆解-探究”递进式教学，以五轮人机对弈实操培养数字化学习与创新能力，拆解AI枚举择优算法深化计算思维，引导理性看待AI博弈渗透信息社会责任，为教师提供清晰教学路径，助力学生建立算法思维与AI应用观。

第 25 课 与机器下井字棋 科目 信息技术 教材 人教版 核心素养目标 信息意识方面，学生能识别井字棋游戏的数字化状态信息，感知AI博弈的数据基础。 计算思维上，掌握机器下棋感知、分析、评估、决策的流程，初步理解枚举、择优算法。 数字化学习与创新中，自主人机对弈、拆解AI逻辑，尝试分析棋局最优解。 信息社会责任层面，理性看待AI博弈能力，树立AI工具服务生活、公平竞技的正向认知。 教学重难点 教学重点为掌握井字棋游戏规则，熟知人工智能下棋的完整运行流程，能够自主观察、分析机器的落子逻辑与棋局状态。 教学难点是理解棋盘数字化、合法走法判定的原理，初步建立博弈算法思维，学会用逻辑思维推演机器最优决策，区分人类下棋与AI算法下棋的思维差异。 教学过程——主要思路 （一）情境导入，激活游戏认知 教师引导学生回忆日常课余生活中的小游戏，重点聚焦井字棋游戏，邀请学生简述井字棋的游玩方式与胜负规则。为进一步调动课堂氛围，组织学生开展同桌两两对弈的短时小游戏，让学生在实操中重温游戏流程，感受人机交互、棋局博弈的乐趣。 在学生实操结束后，教师顺势提出递进式问题，引发学生深度思考。首先询问学生在双人对弈中，如何判断每一步的落子位置、如何预判对手的走法、如何抢占优势位置赢得比赛。随后抛出核心问题：人类下棋依靠经验、预判和直觉，那人工智能机器是如何完成井字棋对弈的？机器没有生活经验和直觉，却能精准落子、甚至精准预判棋局，背后隐藏着怎样的智能逻辑？ 通过层层设问，打破学生的固有认知，让学生意识到简单的小游戏中蕴含着人工智能的核心原理，激发学生的探究欲望。同时点明本节课核心学习目标，本节课将通过人机对弈实操、逻辑拆解、原理探究，解锁机器下棋的人工智能奥秘，掌握AI博弈的基础流程与思维方法，为后续复杂人工智能算法学习奠定基础。 （二）重温规则，夯实学习基础 在正式探究AI下棋原理前，带领学生系统梳理井字棋的标准化游戏规则，统一认知标准，为后续数字化、算法化拆解做好铺垫。教师结合可视化棋盘教具，展示3×3九宫格棋盘结构，明确游戏基础设定：对局双方分别使用两种不同标识落子，双方轮流落子，单次仅可占据一个空白格子，率先将己方三颗棋子在横向、纵向、对角线上连成一线者获胜，棋盘填满且无人连线则为平局。 为深化学生对规则的精准掌握，规避后续学习中的认知偏差，教师针对易错点进行重点讲解。明确落子的合法性要求，已被占据的格子无法重复落子，落子必须落在空白九宫格内；清晰界定胜负判定标准，区分单线三连获胜、棋盘占满平局、对局中途认输三种对局结果。同时邀请学生上台模拟对局，由台下学生实时判定落子是否合法、对局是否结束，通过互动实操巩固规则认知。 在学生完全掌握游戏规则后，教师引导学生完成思维转换。人类下棋依靠视觉观察棋盘、大脑思考预判，而机器无法直接识别具象棋盘，需要将具象的棋盘、棋子、规则转化为机器可识别的数字化信息。由此引出本节课核心铺垫知识：棋盘的数字化处理，让学生明白人工智能的所有行为，都建立在数据化、规则化的基础之上。 （三）实操体验，开展人机对弈 本环节以实操探究为核心，让学生亲身参与人机井字棋对弈，直观感受人工智能的博弈能力，积累真实的对局体验。教师提前打开人机井字棋对弈程序，投屏展示操作界面，详细讲解程序操作方法，明确学生操作规范：学生为先手方，手动点击空白格子落子，机器自动响应完成后手落子，对局结束后程序会自动判定胜、负、平局结果，并重置棋盘开启新对局。 学生自主开启电脑端人机对弈实操，要求每位学生完成至少五轮完整对局，同时带着探究任务开展实操。教师明确实操观察重点：观察机器每一步的落子位置，记录机器在己方占据优势、己方出现漏洞、棋盘局势均衡三种不同场景下的落子规律；对比人类下棋的随性思考方式，总结机器下棋的固定特点；思考机器是否会出现落子失误、是否会遗漏必胜或止损的关键位置。 实操过程中，教师巡回指导，针对学生操作问题及时解答，同时引导学生深度观察、主动思考，避免单纯娱乐式对局。对于多次战败的学生，引导其复盘对局过程，分析机器获胜的关键原因；对于与机器战平的学生，鼓励其总结制衡机器的落子技巧。实操结束后，组织小组交流讨论，分享各自观察到的机器落子规律、对局感受，初步感知AI下棋的逻辑性和规律性。 （四）拆解流程，解密AI下棋逻辑 结合学生的实操体验与小组讨论成果，教师系统拆解人工智能下井字棋的核心流程，提炼出AI博弈通用的“感知—分析—评估—决策”四步核心逻辑，这也是本节课的核心知识重点。教师分步逐层讲解，结合对局案例具象化抽象原理，让学生清晰理解每一步的运行逻辑。 第一步为棋盘感知，这是AI下棋的基础前提。教师讲解，机器首先会通过程序代码扫描整个3×3棋盘，采集所有格子的状态数据，精准识别每个格子为空位、己方棋子、对方棋子三种状态。机器摒弃人类的视觉感知模式，完全依靠数字化数据采集完成棋盘认知，实时捕捉当前棋局的全部信息，确保不会遗漏任何一个格子的状态，实现对棋局的全面感知。 第二步为合法走法分析，这是AI落子的筛选环节。机器完成棋盘感知后，会结合井字棋规则，自动筛选出当前棋局下所有合法的落子位置，剔除所有已被占据、无法落子的无效位置。同时机器会同步排查违规落子可能，严格遵循轮流落子、一格一子的核心规则，保证后续决策的合规性，这一步对应人类下棋时观察棋盘、判断哪里可以落子的思考过程。 第三步为棋局评估，这是AI智能博弈的核心关键。区别于人类凭经验和直觉下棋，机器会对所有合法落子位置进行全方位评估，预判每一个可选位置落子后的棋局走向。评估维度包含三大核心场景：优先评估是否存在一步必胜的位置，其次评估是否存在对手下一步必胜的漏洞位置，最后评估可抢占优势、掌控棋局主动权的位置，完成对所有落子方案的优劣排序。 第四步为最优决策，这是AI最终的落子输出环节。机器完成棋局评估后，按照“优先必胜、其次止损、最后抢占优势”的优先级，筛选出最优落子位置，自动完成落子操作。教师结合学生实操中的经典对局案例，对应拆解四步流程，让学生明白机器每一步精准落子，并非随机生成，而是经过完整数据采集、规则筛选、局势评估、最优选择的智能化运算结果。 （五）深度探究，突破教学难点 在掌握AI下棋基础流程后，针对本节课教学难点开展深度探究，帮助学生理解数字化博弈与算法思维，厘清人类思维与AI算法思维的本质差异。首先聚焦棋盘数字化难点，教师讲解，机器无法识别具象的棋盘图案，程序会将3×3棋盘的九个格子进行编号赋值，用专属数据代表每个格子的状态，将具象游戏场景转化为机器可识别的数字数据，实现棋盘的数字化建模。 其次解读AI枚举择优的算法思维，这是本节课的核心难点。教师通俗化讲解枚举思想，机器会遍历当前所有合法落子位置，逐一推演每个位置落子后的后续棋局，预判多步对局结果，穷尽所有可能的对局走向。同时讲解择优思维，机器会对比所有推演结果，筛选出胜率最高、风险最低的最优方案，规避劣势走法，这就是AI始终能保持稳定对局水平、极少失误的核心原因。 为帮助学生彻底突破难点，教师开展对比探究教学。对比人类下棋与机器下棋的思维差异，人类下棋思考步数有限，容易受情绪、经验影响，会出现失误、疏漏；而AI依靠固定算法，能够全面枚举、精准评估、理性决策，不会出现主观失误，但缺乏灵活创新的博弈思维。通过对比，让学生辩证认识人工智能的优势与局限性，深化算法思维认知。 同时，教师引导学生尝试用流程图梳理AI下棋的完整逻辑，让学生自主串联感知、分析、评估、决策四大环节，梳理各环节的逻辑关系，将碎片化的知识整合为系统化的算法流程，进一步巩固对AI博弈原理的理解，落实计算思维的培养目标。 （六）拓展延伸，深化知识应用 为拓宽学生知识视野，实现知识迁移与能力提升，开展课堂拓展延伸教学。教师引导学生举一反三，思考井字棋AI博弈算法的应用场景，让学生明白本节课学习的“感知—分析—评估—决策”AI核心流程，并非仅适用于小游戏，而是广泛应用于各类人工智能博弈场景，如智能五子棋、象棋、围棋对弈程序，以及智能决策、智能风控等生活智能场景。 随后开展进阶探究任务，引导学生思考如何优化井字棋AI程序。鼓励学生结合本节课所学知识，自主思考优化方向，比如让机器预判更多对局步数、增加机器博弈难度、设置不同等级的AI对局模式等。通过进阶思考，锻炼学生的创新思维与数字化创新能力，让学生从被动知识接收者转变为主动的知识探究者。 同时融入信息社会责任素养教育，教师引导学生辩证看待人工智能。AI拥有精准的运算、预判能力，能够高效完成博弈决策，但AI没有自主意识、没有创新思维、无法灵活应对突发场景。我们在享受AI技术便利的同时，要理性认知AI的能力边界，合理使用智能工具，不依赖、不盲从人工智能，树立正确的人工智能应用观。 （七）课堂小结，梳理知识体系 共同梳理本节课完整知识体系，复盘核心知识点与能力目标。首先回顾井字棋标准化游戏规则，明确合法落子、胜负判定的核心标准；其次重点复盘人工智能下棋的四步核心流程，牢记感知棋盘、分析走法、评估局势、最优决策的完整逻辑；再次总结AI枚举择优的基础算法思维，厘清人机博弈的思维差异；最后梳理人工智能的优势与局限性，树立正向的AI应用认知。 教师对本节课学生的实操表现、探究成果、思考成果进行总结点评，肯定学生的探究积极性与思维进步，同时梳理学生普遍存在的认知薄弱点，强化难点知识记忆。明确本节课的学习价值，简单的井字棋博弈，是人工智能算法思维的入门载体，后续复杂的人工智能技术，均建立在数据采集、逻辑分析、智能决策的核心基础之上，为后续人工智能课程学习做好铺垫。 1 / 2 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 学科网（北京）股份有限公司 $