第二单元 人工智能的技术基础 —— 探究人机对弈的发展 - 一、项目分析 教学设计-2026-2027学年苏科版初中信息科技九年级全一册

该初中信息科技教学设计聚焦人工智能技术基础，探究人机对弈发展中数据、算法、算力的核心作用及三阶段演进。通过展示深蓝、AlphaGo等赛事视频和五子棋小程序体验，搭建“现象体验—原理探究—规律总结—素养提升”学习支架。 特色在于情境激趣与分层探究结合，用小组合作分析传统程序、深蓝、AlphaGo三阶段技术差异，通过流程拆解和类比（如蒙特卡洛树搜索类比预判推演）具象化算法原理，培养计算思维与信息意识。辩证讨论AI价值提升信息社会责任，为教师提供清晰教学框架，助力学生构建知识体系与探究能力。

第二单元 人工智能的技术基础 —— 探究人机对弈的发展 - 一、项目分析 科目 信息技术 教材 苏科版 核心素养目标 信息意识：感知人机对弈发展历程中数据、算法、算力的核心价值，能主动识别棋类对弈中的有效信息，区分人类对弈与人工智能对弈的信息处理差异，树立人工智能依托基础技术运作的认知。 计算思维：拆解人机对弈的智能运作流程，理解AI感知、分析、决策的逻辑，初步掌握树搜索、深度学习等基础算法的应用逻辑，能用结构化思维梳理智能博弈原理。 数字化学习与创新：通过体验人机对弈、小组探究、案例分析等活动，自主梳理技术迭代规律，尝试结合基础技术分析智能设备运作逻辑，提升数字化探究与创新思考能力。 信息社会责任：客观看待人机对弈技术的发展与利弊，理性认识人工智能的优势与局限，树立科技向善、人机协同的科技价值观，正视科技发展对社会与生活的影响。 教学重难点 教学重点：掌握支撑人机对弈的三大核心技术——数据、算法、算力的内涵与作用，梳理人机对弈从传统程序博弈到智能AI博弈的发展阶段与核心变化，理解人工智能基础技术与智能博弈的关联逻辑，能结合具体案例分析技术的应用价值。 教学难点：深度理解蒙特卡洛树搜索、强化学习等核心算法在人机对弈中的运作原理，区分传统机器博弈与深度学习AI博弈的本质差异，突破抽象技术认知障碍，学会用计算思维解读人工智能自主学习、优化决策的底层逻辑。 教学过程——主要思路 （一）情境激趣导入，开启项目探究 结合学生熟悉的棋类运动创设真实教学情境，展示经典人机对弈赛事片段，包含深蓝对战国际象棋冠军、AlphaGo对战围棋冠军、MuZero自主博弈迭代的对比视频，同时搭配简易五子棋人机对弈小程序，邀请学生现场上机体验人机对弈。学生亲身操作后，教师抛出递进式探究问题，引导学生深度思考：普通电脑棋类程序与智能AI棋类程序的对弈逻辑有何不同？为什么早期计算机程序容易被人类棋手破解，而现代人工智能可以自主学习、不断精进棋艺？人机对弈技术的不断突破，背后依托了哪些核心技术支撑？ 通过情境体验与问题引导，打破学生对人机对弈“简单游戏程序”的浅层认知，让学生直观感知人工智能与传统程序的智能差异，激发学生对人工智能底层技术的探究欲望。随后教师明确本节课核心项目主题——探究人机对弈的发展，点明本课属于人工智能技术基础核心内容，后续将围绕人机对弈的发展历程、核心技术、迭代逻辑展开深度探究，搭建“现象体验—原理探究—规律总结—素养提升”的课堂学习框架，让学生清晰本节课的学习目标与探究方向，为后续深度学习奠定基础。 （二）新知铺垫，梳理人工智能三大核心基础 在学生产生探究兴趣的基础上，教师开展基础新知铺垫教学，聚焦人工智能三大核心技术：数据、算法、算力，结合人机对弈场景进行通俗化拆解讲解，规避抽象晦涩的专业表述，贴合九年级学生认知水平。首先讲解数据的核心作用，数据是人工智能学习的基础素材，在棋类对弈场景中，棋盘中的棋子坐标、落子顺序、棋局走势、胜负结果、经典对局案例等，都是AI学习的核心数据。教师对比早期人机对弈与现代AI对弈的数据差异，早期程序仅依托固定预设棋局数据，数据量有限、场景单一，而现代人工智能可以收录海量人类对局数据，同时通过自我对弈生成全新数据，实现数据的持续迭代。 其次讲解算法的核心价值，算法是人工智能的思考逻辑与决策规则，是实现智能博弈的核心核心。教师结合棋类对弈场景，通俗解读算法的运作逻辑，传统棋类程序依托固定枚举算法，只会按照预设规则遍历所有落子位置，选择最优固定解，缺乏自主思考能力。而现代AI依托蒙特卡洛树搜索、深度学习、强化学习等智能算法，能够模拟人类棋手的预判、推演、取舍思维，对海量棋局进行分析评估，自主优化决策逻辑。最后讲解算力的支撑作用，算力是人工智能处理数据、运行算法的硬件能力，棋类棋局推演需要海量运算，尤其是围棋这类高复杂度棋类，棋局可能性近乎无穷，只有强大的算力支撑，才能实现快速棋局推演、实时决策，完成高效人机对弈。 讲解完成后，教师组织学生开展小组简短讨论，结合自己的对弈体验，说说数据、算法、算力分别在人机对弈中起到的作用，进一步夯实基础认知，让学生明确三大技术相辅相成、缺一不可，共同构成人工智能的技术基础，为人机对弈的迭代升级提供核心支撑，为后续探究人机对弈发展历程做好知识铺垫。 （三）分层探究，拆解人机对弈发展历程 本环节为课堂核心探究环节，教师依托教材内容，将人机对弈发展划分为三个核心阶段，组织学生以小组合作、案例分析、对比探究的方式，逐层拆解各阶段的技术特点、优势与局限，梳理技术迭代的核心规律，落实项目式学习要求。 第一阶段：传统程序博弈阶段，即弱人工智能固定规则阶段。教师展示早期国际象棋、五子棋人机对弈程序案例，讲解该阶段的核心技术特征。此阶段的人机对弈程序，完全依托人工预设规则运行，开发者将所有棋类规则、基础落子策略编写为固定代码，程序仅能按照预设逻辑遍历棋局、筛选落子位置。该阶段程序的核心特点是无自主学习能力，数据量极少、算法单一、算力需求低。教师结合实例说明，此类程序应对新手棋手优势明显，但面对经验丰富的专业棋手，极易被破解，棋手可以通过固定套路预判程序走法，针对性突破棋局。学生小组探究任务：总结传统人机对弈程序的核心短板，分析其无法超越人类棋手的根本原因。 第二阶段：大数据辅助博弈阶段，以“深蓝”超级计算机为典型代表。教师详细介绍深蓝对战国际象棋世界冠军的经典案例，对比第一阶段技术实现突破。深蓝依托超级计算机的超强算力，搭载海量人类经典对局数据，优化枚举算法，能够在短时间内推演上亿种棋局可能性，精准筛选最优落子方案。相较于传统程序，深蓝不再局限于简单预设规则，依托海量数据积累和超强算力，大幅提升博弈能力，成功击败人类顶级棋手。教师引导学生探究核心变化：此阶段人工智能的突破核心在于数据扩容与算力升级，但仍存在明显局限，其所有决策均依托人类已有对局数据，无法自主创新，不具备自主学习和思考能力，面对陌生棋局、非常规走法，应对能力大幅下降。小组探究任务：对比第一、二阶段人机对弈技术差异，归纳数据与算力升级对智能博弈的提升作用。 第三阶段：深度学习自主博弈阶段，以AlphaGo、MuZero为核心代表，是现代智能人机对弈的核心形态。教师结合教材案例，深度拆解该阶段的技术革新，重点讲解强化学习与蒙特卡洛树搜索算法的融合应用。AlphaGo突破了传统AI依赖人类数据的局限，通过深度学习算法分析海量围棋对局数据，自主提炼棋局规律，同时依托强化学习技术，实现自我对弈、自主迭代优化。MuZero更是实现技术升级，无需依托人类对局数据，仅依靠基础游戏规则，即可通过自我博弈不断学习、精进棋艺，自主探索全新对局策略。 教师引导学生深度对比三个发展阶段，梳理核心迭代逻辑：从“固定规则执行”到“海量数据推演”，再到“自主学习创新”，人工智能的智能层级持续提升，核心依托数据、算法、算力三大技术的同步升级。各小组整理探究成果，绘制人机对弈发展阶段对比表格，清晰呈现各阶段的技术支撑、智能特点、优势与不足，系统化构建知识体系，突破本节课教学难点。 （四）原理深挖，解读AI人机对弈核心逻辑 在梳理完发展历程的基础上，教师聚焦本课难点，深度拆解现代AI人机对弈的完整运作流程，将抽象的技术原理具象化、流程化，帮助学生理解AI的“思考过程”。人工智能人机对弈整体遵循“感知—分析—评估—决策—迭代”五大核心步骤，形成闭环智能运作体系。 第一步为棋局感知，AI通过程序代码识别棋盘状态，精准捕捉所有棋子的位置、颜色、落子顺序，完整采集当前棋局的所有数据，完成对当前对局场景的全方位感知，这是AI开展后续运算的基础，核心依托数据采集技术实现。第二步为棋局分析，AI依托蒙特卡洛树搜索算法，基于当前棋局，推演所有合法落子位置，模拟每一种落子后的棋局走向，生成海量后续棋局可能性，完成对棋局的全方位拆解与推演。第三步为棋局评估，AI通过深度学习训练的价值网络，对每一种推演棋局进行优劣评估，判断不同落子方式带来的局势优势、胜负概率，筛选出优势较高的落子方案，摒弃劣势方案。第四步为最优决策，AI综合所有评估结果，结合棋局整体局势，选择最优落子位置完成落子输出，实现实时人机对弈对抗。第五步为自主迭代，对局结束后，AI记录整局棋局数据，通过强化学习复盘对局得失，优化自身算法模型，持续提升后续博弈能力，实现越练越强的智能升级。 教师结合简易流程图，逐步骤拆解讲解，同时结合学生的上机对弈体验，让学生对应感知AI的运作逻辑，区分人类下棋的“经验直觉思维”与AI的“数据算法推演思维”的本质差异。同时针对学生难以理解的算法问题，进行通俗化类比讲解，将蒙特卡洛树搜索算法类比为“全方位预判推演”，将强化学习类比为“人类复盘总结经验”，帮助学生突破认知难点，真正理解人工智能自主学习、智能决策的底层逻辑，落实计算思维的素养培养。 （五）拓展延伸，辩证认知人工智能技术价值 为深化课堂内涵，落实信息社会责任素养培养，教师开展技术拓展与价值辨析教学，引导学生跳出技术表层，辩证看待人机对弈技术的发展与应用价值。首先，教师拓展人机对弈技术的迁移应用，告知学生人机对弈并非单纯的游戏娱乐技术，其底层的深度学习、强化学习、树搜索算法，已广泛应用于智能导航、智能决策、工业优化、医疗诊断、城市调度等多个领域，服务于各行各业的智能化升级，让学生认识到人工智能基础技术的广泛应用价值，理解本节课知识的现实意义。 随后组织课堂思辨讨论，设置核心议题：人工智能棋艺远超人类，是否意味着人工智能已经全面超越人类智能？结合人机对弈的技术局限，谈谈人工智能的优势与不足。学生自主思考、自由发言后，教师总结升华：人工智能的核心优势是海量数据运算、精准逻辑推演、持续迭代优化，在规则明确、逻辑固定的场景中具备绝对优势；但人工智能缺乏人类的情感、直觉、创新思维与人文素养，无法脱离数据和算法独立思考，不具备真正的自主意识。 通过思辨讨论，引导学生摒弃“AI万能”的片面认知，客观、理性看待人工智能技术，树立人机协同、科技赋能生活的正确价值观，明白人工智能是人类创造、服务人类的工具，科技发展的核心是助力社会进步、便利人类生活，切实提升学生的信息社会责任素养，实现知识学习与素养培养的深度融合。 （六）课堂总结梳理，构建完整知识体系 教师带领学生系统化梳理本节课核心知识，串联整节课的探究脉络，帮助学生查漏补缺、巩固提升。首先梳理核心基础，明确数据、算法、算力是人工智能的三大核心技术，是人机对弈技术发展的核心支撑；其次复盘人机对弈三大发展阶段，总结各阶段的技术特征与迭代规律，明确算法升级是智能突破的核心关键；再次回顾现代AI人机对弈的完整运作流程，深化对智能博弈底层逻辑的理解；最后总结人工智能的技术优势与固有局限，固化辩证的科技认知与正向的信息社会责任。 同时教师串联单元项目主线，告知学生本节课探究的人机对弈技术，是人工智能技术基础的典型应用，后续学习的人工智能应用、智能设备运作等知识，均依托数据、算法、算力三大基础技术，帮助学生搭建单元整体知识框架，实现知识点的融会贯通。最后教师布置拓展任务，让学生课后自主查阅资料，探究生活中其他依托深度学习、强化学习的人工智能应用案例，记录其技术原理与应用优势，实现课堂知识的课外延伸，培养学生自主数字化探究能力。 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 $