《人工智能应用带来的安全与伦理挑战》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安全与伦理挑战核心知识点，通过校园人脸识别、AI推荐等生活场景导入，对比技术便利与潜在风险，前承AI技术应用内容，后启安全可信AI构建，以案例分析、表格梳理为学习支架。 特色在于依托教材真实案例，通过小组探究分类实践（如AI换脸、数据采集案例）落实信息意识与计算思维，结合师生思辨培养信息社会责任，帮助学生建立技术风险认知，为教师提供结构化教学资源与互动设计。

《人工智能应用带来的安全与伦理挑战》教学设计-2026-2027学年苏科版（新教材）初中信息技术九年级全一册 一、学情分析 九年级学生已经在前序单元系统学习人工智能基础技术、生成式 AI、智能生活应用，日常高频使用 AI 绘画、智能推荐、人脸识别、AI 问答工具，对人工智能优势具备直观体验，但辩证认知存在明显短板。 1.认知优势：学生熟悉校园、短视频、生活服务类 AI 场景，具备基础信息检索、案例分析能力，乐于课堂讨论、小组思辨，能结合自身使用经历发表观点。 2.认知短板：多数学生只关注 AI 便捷性，忽视隐藏风险；难以区分安全风险与伦理问题两类概念；对数据泄露、算法偏见、深度伪造、版权侵权等危害认知浅显，缺乏隐私保护、技术向善的责任意识；容易产生“技术中立无对错”的片面认知。 3.学习需求：需要生活化真实案例、分层思辨活动、师生问答引导，将抽象安全伦理概念转化为可感知、可辨析的现实问题，贴合线下实景课堂互动模式。 二、教材分析 本课时是第六单元开篇基础课，承接前五单元人工智能技术应用内容，为后续《安全可信人工智能的构建》提供问题导向，是单元逻辑起点。 教材课文主体分为两大板块：第一板块人工智能安全挑战，细分数据安全风险、算法安全风险、智能设备安全风险；第二板块人工智能伦理挑战，包含算法公平、深度伪造、人机责任、版权与创作伦理四大内容。教材搭配人脸识别、AI 换脸、短视频算法推荐、AI 作文绘图等初中生贴近案例，设置课堂思辨题、小组探究表格、生活风险自查清单三类配套学习活动。 教材编写逻辑遵循“生活场景→暴露问题→分类归纳→辩证反思”，不堆砌专业术语，立足青少年使用场景，核心育人目标是引导学生辩证看待 AI，识别技术负面隐患，区分安全与伦理两类问题，为下一节课学习解决方案铺垫问题基础，是落实信息社会责任核心素养的关键课时。 四、核心素养目标 （一）信息意识 1.能结合教材案例与自身生活，全面识别人工智能在数据、算法、设备层面的安全隐患，区分物理安全、网络数据安全、模型安全三类风险。 2.清晰辨析 AI 应用中的伦理矛盾，主动感知 AI 风险对个人权益、社会秩序的负面影响，建立“技术便利伴随风险”的辩证信息认知。 （二）计算思维 1.能够对教材给出的各类 AI 负面案例拆解分析，归纳安全挑战、伦理挑战的分类框架，搭建“场景—问题—危害”的逻辑分析模型。 2.通过小组讨论梳理风险产生底层原因：数据采集不规范、算法设计存在偏向、人为滥用技术、监管规则不完善，形成系统化问题拆解思维。 （三）数字化学习与创新 1.依托教材探究表格，小组合作搜集校园、家庭 AI 风险实例，完成案例分类整理，提升数字化素材整理、协同探究能力。 2.结合课堂思辨活动，创新梳理个人 AI 使用风险自查清单，将课堂知识转化为日常数字化行为判断工具。 （四）信息社会责任 1.知晓滥用 AI、忽视数据隐私、传播伪造 AI 内容需要承担相应责任，树立尊重他人肖像、创作、隐私权益的底线意识。 2.形成理性、审慎使用人工智能的态度，拒绝恶意使用 AI 伪造、侵权、窥探他人信息，初步建立“技术向善”价值观念。 五、教学重难点 教学重点 1.依据教材课文内容，准确区分人工智能安全挑战与伦理挑战两大类别，掌握各自包含的典型问题。 2.结合教材配套真实案例，分析数据泄露、算法偏见、深度伪造三类高频风险的形成过程与现实危害。 教学难点 1.从底层逻辑区分安全问题（技术漏洞、外部攻击）与伦理问题（价值偏向、人为滥用、道德冲突），避免概念混淆。 2.辩证看待人工智能利弊，不极端否定技术，形成客观、中立的技术评价思维，建立长期数字化责任意识。 六、教学过程 （一）情境导入：生活 AI 场景思辨，引出本课主题 教师展示教材开篇配图：校园人脸识别门禁、短视频 AI 推荐界面、AI 绘图软件、智能语音音箱四幅场景图。 师：同学们，教材开篇列举了我们每天都会接触的四类人工智能应用，谁来说说这些工具给生活带来了哪些便利？ 生 1：人脸识别进校园不用刷卡，进出校门更快捷；短视频 AI 推荐能快速刷到喜欢的内容。 生 2：AI 绘图可以快速画出手抄报素材，智能音箱语音控制家电很方便。 师：大家说得很全面，教材第一段原文写道：“人工智能全面融入教育、出行、娱乐、家居场景，极大提升生活效率，但技术快速普及的同时，各类潜藏的安全、伦理问题随之显现，我们不能只享受便利，更要看见背后的风险。” 师：老师带来两个真实事件，大家思考隐患在哪里：第一，有同学用 AI 换脸工具修改同班同学照片发社交平台；第二，智能手环 APP 强制采集完整身份证、家庭住址数据，不授权就无法使用。这两件事分别是什么层面的问题？ 生：第一件是侵犯别人肖像，第二件是软件乱收集个人信息。 师：这两类问题恰好对应本节课两大核心内容——人工智能伦理挑战、人工智能安全挑战，今天我们跟随教材内容，系统梳理 AI 应用带来的双重风险。 设计意图：依托教材开篇图文导入，用学生亲身经历的场景降低陌生感，通过对比案例初步区分安全、伦理两类概念，设置课堂主线问题，激发学生探究欲望，贴合线下班级互动授课模式。 （二）新知模块一：教材原文研读——人工智能应用的安全挑战 教师带领学生齐读教材安全挑战板块完整课文，分段拆解知识点，同步出示《AI 安全风险分类梳理表》板书图表。 安全风险分类 教材定义 典型教材案例 核心危害 数据安全风险 AI 运行依赖海量用户数据，数据采集、存储、传输环节存在泄露、滥用风险 人脸识别设备采集人脸数据；AI 工具强制收集手机号、身份证 个人隐私外泄，被广告骚扰、电信诈骗 算法与模型安全风险 AI 算法、训练模型存在漏洞，易被恶意篡改、攻击，输出错误结果 智能导航算法被恶意干扰；AI 识别模型识别精度被人为破坏 智能系统判断失灵，影响出行、安防判断 智能设备安全风险 搭载 AI 的硬件设备存在系统漏洞，易被入侵控制 家用智能摄像头、语音音箱被黑客远程操控 私人生活画面、对话被非法窃取 分段师生问答讲解教材文本 1. 研读教材“数据安全风险”段落 师：教材原文提到“绝大多数人工智能系统依靠用户数据完成训练，部分厂商过度采集无关个人信息，存储防护措施不足，极易引发数据泄露”，大家结合智能作业 APP 谈谈，哪些信息属于过度采集？ 生 1：有些作业软件不仅要姓名班级，还要家庭住址、家长工作单位，这些和写作业无关。 生 2：人脸门禁永久保存所有人面部照片，没有设置自动删除期限。 师：回答精准，教材标注补充：人脸、声纹、指纹属于生物特征数据，一旦泄露无法更换，比手机号、密码泄露危害更大，这是 AI 独有的数据安全隐患。 师：如果平台把我们的人脸数据卖给第三方商家，会带来哪些连锁问题？ 生：会收到大量精准推销电话，甚至有人冒充家长进行诈骗。 2. 研读教材“算法模型、智能设备安全”段落 师：教材举了智能监控摄像头被入侵的案例，大家思考，普通监控和 AI 智能摄像头安全风险有什么区别？ 生：普通摄像头只有画面，AI 摄像头存储人脸、行为数据，泄露后信息更多。 师：完全正确，AI 设备搭载识别算法，储存的是经过解析后的个人特征数据，攻击价值更高。算法漏洞则会直接让 AI 判断失效，比如自动驾驶算法遭攻击会识别错交通标识，引发安全事故。 设计意图：以教材原文为讲解主线，配套结构化表格梳理零散知识点，分层问答引导学生结合校园软件、家居智能设备解读文本，把书面定义转化为现实可感知风险，帮助学生攻克“安全风险”核心重点。 （三）新知模块二：教材原文研读——人工智能应用的伦理挑战 教师过渡：安全风险大多来自技术漏洞、外部恶意攻击，而教材第二大板块伦理挑战，更多是技术使用中的价值、道德、公平冲突，和人为使用方式密切相关。带领学生精读教材伦理板块全文，分四大议题展开案例研讨。 议题 1：算法公平（教材核心案例：个性化推荐、智能升学测评） 师：教材原文：“算法训练数据存在偏向，会输出不公平结果，形成算法偏见，加剧信息茧房、群体差异。”短视频 AI 推荐就是典型，大家长期刷同类视频会出现什么现象？ 生：平台只推送一种类型内容，看不到其他观点，视野变窄。 师：教材补充案例：部分求职 AI 筛选系统训练数据多来自男性简历，会自动压低女性求职者评分，这就是算法偏见带来的不公平，算法本身没有对错，但训练数据的偏差会造成伦理不公。 师：谁能说说算法公平的核心要求是什么？ 生：算法不能区别对待不同人群，推荐内容要多元，评判标准不能带固有偏见。 议题 2：深度伪造技术滥用（教材案例：AI 换脸、AI 模拟人声） 师：教材明确说明：深度伪造依托 AI 图像、语音生成技术，可以合成不存在的音视频素材。现在很多线上工具零门槛就能制作伪造内容，带来严重伦理问题。 师：如果有人用 AI 换脸，伪造老师、家长发言视频，会造成哪些不良后果？ 生：容易制造谣言，欺骗同学、家长，损害他人名誉。 师：教材特别标注法律提示：未经本人允许伪造他人肖像、语音进行传播、造谣，既违背伦理道德，也违反相关法律法规，需要承担责任。 议题 3：人机责任边界（教材案例：AI 辅助完成作业、AI 医疗诊断） 师：教材思辨题：用 AI 完整代写作文、全套作业，责任属于学生还是 AI？AI 诊断出现判断误差，责任由医生还是算法开发者承担？ 小组短暂讨论后学生作答： 生 1：作业完全靠 AI 写，是学生自身偷懒，主要责任在使用者。 生 2：AI 只是辅助工具，最终判断、操作的人要承担全部责任。 师：总结教材观点：人工智能不具备独立责任承担能力，所有 AI 行为的后果，最终由使用、开发、管理人工智能的人类承担。 议题 4：AI 创作版权伦理（教材案例：AI 绘画、AI 文案生成） 师：教材原文：AI 依靠海量现有图文作品训练，直接生成的内容容易和原创作品高度相似，存在版权争议。大家平时用 AI 画手抄报，有没有遇到过画面照搬别人插画的情况？ 生：有，有时候 AI 生成的图案和网上插画几乎一模一样。 师：教材给出伦理底线：使用 AI 创作素材必须标注 AI 辅助来源，不能将 AI 生成内容冒充个人原创，禁止商用无授权 AI 作品，尊重原创作者劳动成果。 设计意图：完整依托教材四大伦理议题原文开展问答研讨，每个议题搭配教材配套生活化案例，区分安全与伦理问题底层差异，破解本节课教学难点；通过开放式思辨题调动全班参与，落实线下课堂师生、生生互动要求。 （四）小组探究活动：教材配套任务——AI 风险案例分类实践 教师发放教材配套探究工作表，任务要求：结合本节课教材学到的安全、伦理两大分类，分组梳理 3 个校园/生活 AI 案例，填入表格标注风险类型与危害。 教师巡视各组，针对性互动提问： 师（巡视第一组）：你们小组选取的"AI 换脸恶搞同学”属于哪一类挑战？依据教材哪段文字判断？ 生：属于伦理挑战，教材深度伪造板块提到禁止伪造他人肖像。 师（巡视第三组）：智能门锁采集人脸数据无加密存储，对应教材哪类安全风险？ 生：数据安全风险，教材数据安全段落说明生物数据泄露危害极大。 活动结束后选取 2 组代表上台分享成果，全班共同订正分类错误，巩固课堂重点知识。 设计意图：落实教材课堂探究活动要求，以小组协作形式检验学生对两大风险类型的区分能力，在实操中化解概念混淆难点，实现讲练结合。 （五）课堂辩证总结：梳理教材核心逻辑框架 教师带领全班共同梳理单元开篇逻辑主线，板书层级框架： 人工智能高速发展→便利生活→衍生两类问题 1.安全挑战（技术层面：数据、算法、设备漏洞与攻击） 2.伦理挑战（价值道德层面：公平、伪造、责任、版权） 师：教材最后一段总结原文：“我们不能因存在风险否定人工智能发展，也不能因追求便利忽视安全与伦理底线，理性识别风险、约束使用行为，才能发挥技术正向价值。” 师：结合今天学习内容，谁总结一下青少年使用 AI 需要守住哪些基础底线？ 生 1：不随意授权个人隐私数据，不用 AI 伪造别人影像、声音。 生 2：不直接照搬 AI 作业、AI 画作冒充原创，理性看待算法推荐，多浏览多元信息。 设计意图：回归教材收尾段落进行整体复盘，搭建结构化知识框架，引导学生自主提炼行为准则，完成从知识认知到价值认知的过渡，为下一课《安全可信人工智能的构建》做好铺垫。 七、课堂总结 本节课我们完整研读苏科版新教材第六单元探索 1 全部内容，通过真实案例、课堂思辨、小组分类探究，清晰区分了人工智能安全挑战与伦理挑战两大核心内容，掌握数据泄露、算法偏见、深度伪造、版权侵权等常见风险的成因与危害。人工智能是服务人类的工具，风险的本质不在于技术本身，而在于技术防护缺失与不规范使用行为。下一节课，我们将跟随教材探索 2 内容，系统学习从技术、规则、使用者三个层面，搭建安全可信的人工智能体系，找到化解本节课各类风险的完整解决方案。在课后，请大家完成教材课后实践任务：制作一份个人 AI 使用风险自查清单，梳理日常使用 AI 工具时存在的隐私、伦理隐患，为下节课探究积累素材。 2 学科网（北京）股份有限公司 $