《第 18 课 分类辅助推理》导学案 2026-2027学年人教版初中信息科技人工智能专册

该初中信息科技导学案围绕“分类辅助推理”展开，引导学生了解AI分类辅助推理的概念、工作流程及相似度作用，通过课前预习从生活分类实例切入，区分人工与AI分类，搭建从生活到智能分类的学习支架。 特色在于课前预习与课中探究紧密衔接，任务设计层层递进，通过多样习题引导学生抽象分类特征、体验AI工具，培养计算思维和数字化学习能力，同时强调技术局限，树立信息社会责任，助力理性认识AI技术。

初中信息“导·学·练”课堂导学案 年级 科目 信息 周次 设计者 序号 班级 主题与课时 第 18 课 分类辅助推理 课型 新授 审核人 学校审核 姓名 课标要求 依据义务教育信息科技课程标准，本课要求学生了解人工智能分类辅助推理基本原理，认识监督学习下分类技术的实现逻辑，能辨识生活与网络中的分类推理实例，初步理解相似度在分类判断中的作用。能够体验简单 AI 分类工具，辩证看待分类模型局限，树立合理使用人工智能技术的意识 学习目标 信息意识：识别分类辅助推理现实应用，感知标注数据对分类结果的影响。 计算思维：抽象分类任务特征，理解相似度匹配的推理逻辑，建立建模解决问题的思维。 数字化学习与创新：借助数字化工具体验分类推理流程，尝试分析简单分类任务。 信息社会责任：客观认识 AI 分类存在误差，理性看待智能推理输出结果，树立审慎使用 AI 的观念。 重难点 教学重点：掌握分类辅助推理概念，理解分类辅助推理完整工作流程，认识相似度计算在分类推理当中的作用，能列举现实场景中的分类辅助推理应用案例。 教学难点：理解标注数据集如何训练分类模型，理清分类与推理之间内在逻辑关系，客观分析分类模型存在的局限性与误差来源。 学习过程 课前预习案 任务一：生活中的分类现象 1. 填空题：图书馆按照图书题材摆放书籍，手机相册自动识别照片里的人物，垃圾邮件自动拦截，以上都属于________的现实实例。 2. 填空题：人工智能当中，分类辅助推理，是以________为基础，借助已有的类别知识，对新的数据对象完成推理判断。 3. 选择题：下面选项当中，不属于生活人工分类场景的是（） A. 超市货架摆放商品 B. 手动整理错题本 C. 机器自动识别图片猫狗 D. 手写整理读书笔记 4. 判断题：生活中的分类，只能够针对实物物体，文本、图片类信息无法开展分类（）。 5. 简答题：简单写出 2 个你在日常使用软件过程当中，遇到过的智能分类功能。 任务二：区分生活分类与 AI 分类辅助推理 1. 填空题：人为提前规定好类别，利用大量已经标注好类别的数据训练模型，该类机器学习方式叫做________学习。 2. 选择题：以下关于 AI 分类辅助推理说法正确的是（） A. 分类辅助推理不需要参考已有类别 B. 分类辅助推理依靠数据特征完成推理归类 C. 分类辅助推理输出结果一定完全准确 D. 分类辅助推理不能处理图片数据 3. 判断题：传统人工分类和人工智能分类辅助推理，二者底层思想完全没有共同点（）。 4. 填空题：人工智能开展分类辅助推理时，会提取对象的多项________，通过比对特征完成归属类别的判断。 5. 简答题：简单说一说，人工手动分类和人工智能分类辅助推理，二者有哪些相同点。 任务三：预习分类辅助推理基础流程 1. 填空题：分类辅助推理的关键环节包含获取标注数据、提取________、训练分类模型、对新数据开展推理分类。 2. 选择题：标注数据集在分类辅助推理任务当中的作用是（） A. 只用来存储数据，不参与模型训练 B. 提供带有已知类别的样本，供模型学习特征和类别之间的联系 C. 专门用来存放最终分类输出结果 D. 仅用于美化程序界面 3. 判断题：没有标注数据集，监督学习模式下的分类模型无法完成训练（）。 4. 填空题：模型训练结束之后，面对从未见过的新数据，模型会结合特征比对完成________，输出对应类别。 5. 简答题：根据预习，简单猜想，哪些因素会造成 AI 分类推理出现错误结果。 任务四：初识相似度概念 1. 填空题：分类辅助推理经常依靠________，衡量两个数据对象特征之间相近程度，以此判断数据归属哪一个类别。 2. 选择题：相似度数值越高，代表两个对象特征（） A. 差异越大 B. 越接近 C. 完全一致 D. 没有关联 3. 判断题：相似度计算只能够用于数字类数据，文本词语不能计算相似度（）。 4. 填空题：当新样本和某一类别的样本相似度最高，分类模型就把新样本划分至该________。 5. 简答题：举例子说一说，生活当中我们怎样依靠相似度判断事物归类。 任务五：预习分类辅助推理应用场景 1. 填空题：垃圾邮件过滤、人脸识别动物图片识别，都属于________辅助推理的典型应用。 2. 选择题：下面不属于分类辅助推理应用的是（） A. 邮箱识别垃圾邮件 B. 拍照软件识别花朵品种 C. 系统自动给没有标签数据自动分组，不预设类别 D. 医疗辅助识别影像病灶 3. 判断题：分类辅助推理只能够应用计算机软件，无法服务医疗、安防等现实行业（）。 4. 填空题：在智能分类系统当中，________质量高低，会直接影响最终分类推理的效果。 5. 简答题：预习之后写下，你对于分类辅助推理还有哪些疑问。 课中探究案 教材标题一：认识分类辅助推理 探究活动 1：从生活分类走向智能分类 1. 填空题：生活当中的分类，核心逻辑是根据事物的________，将对象划分到预先设定好的组别当中。 2. 填空题：人工智能当中，分类辅助推理，就是利用预先设定类别，依托已标注样本训练模型，利用________完成推理，判定未知对象所属类别。 3. 选择题：下列对分类辅助推理描述，正确的是（） A. 分类辅助推理不需要预先设置类别 B. 分类辅助推理属于监督学习的典型应用 C. 分类辅助推理输出结果不会出错 D. 分类辅助推理不参考事物特征 4. 判断题：分类辅助推理，“分类” 是手段，“推理判断归属” 是最终目的（）。 5. 填空题：分类辅助推理，把分类获取的类别知识作为推理依据，完成对________对象的类别预测。 6. 简答探究题：整理生活案例，完成表格思考，请写出 3 个生活 AI 分类辅助推理案例，分别写出案例当中输入的数据、输出的分类结果。 7. 简答探究题：对比人工分类与 AI 分类辅助推理，写出二者优势分别是什么。 探究活动 2：厘清分类与推理二者关系 1. 填空题：在分类辅助推理体系当中，提供判断依据，推理完成对未知对象的判定输出。 2. 选择题：关于分类和推理关系，说法错误的是（） A. 分类可以为推理提供判断参照 B. 分类是辅助推理实现的重要手段 C. 推理的过程完全不需要分类参与 D. 通过分类得到类别规律，再开展推理预测新样本 3. 判断题：分类辅助推理，既要有分类的归类能力，也要具备逻辑推理判断能力（）。 4. 填空题：如果缺少分类得到的类别规律，推理就缺少可供参考的。 5. 简答探究题：结合教材内容，说一说为什么把本课技术命名为 “分类辅助推理”，而不是单纯叫 “AI 分类”。 教材标题二：分类辅助推理的工作流程 探究活动 1：完整拆解分类辅助推理流程 1. 填空题：分类辅助推理完整流程分为四个主要步骤：收集标注数据集、________、训练分类模型、模型推理预测新样本。 2. 填空题：标注数据集，每一条样本都同时包含对象特征以及预先给定的。 3. 选择题：特征提取环节主要任务是（） A. 删除全部原始数据 B. 把事物关键信息抽取出来，转化模型可以处理的数据形式 C. 直接输出最终分类答案 D. 修改数据集的类别标签 4. 判断题：模型训练环节，就是让计算机学习特征和类别标签之间存在的对应规律（）。 5. 填空题：训练完成的模型接收全新未知样本，提取样本特征，比对学习到的规律，完成________。 6. 选择题：如果标注数据集本身存在大量错误标签，会造成（） A. 模型推理效果不受任何影响 B. 训练出来的分类模型推理容易出错 C. 模型训练速度变得更快 D. 模型自动修正全部错误标签 7. 判断题：完成训练之后的分类模型，不需要再评估，直接可以投入全部场景使用（）。 8. 简答探究题：完整叙述分类辅助推理完整工作流程，每一步简单说明该步骤完成哪些工作。 9. 简答探究题：假设我们要制作一款识别图片是猫还是狗的分类辅助推理系统，请依次写出这套系统每一步流程需要完成的工作。 探究活动 2：相似度在分类推理当中的作用 1. 填空题：________是分类模型完成归类判断的重要计算依据，衡量两份样本特征之间相近程度。 2. 填空题：新样本与 A 类别样本相似度高，与 B 类别样本相似度低，模型大概率将新样本划分到________类别。 3. 选择题：关于相似度，描述正确的是（） A. 相似度数值越大，代表样本差异越大 B. 相似度计算只能依靠人工完成，计算机无法计算 C. 分类模型依靠相似度比对，完成未知样本归属推理 D. 相似度计算不受样本特征选择的影响 4. 判断题：选择不同的特征参与相似度计算，会改变分类辅助推理最终输出结果（）。 5. 填空题：特征选取不合理，相似度计算结果就会产生偏差，造成________推理错误。 6. 简答探究题：简单解释，相似度计算如何辅助分类模型完成推理，请结合例子说明。 7. 简答探究题：如果我们要对文本情绪做分类（积极情绪、消极情绪），可以选取哪些特征用来计算相似度。 教材标题三：分类辅助推理的典型应用 探究活动 1：多领域案例分析 1. 填空题：电子邮箱拦截垃圾邮件，系统提取邮件文本特征，通过________辅助推理，区分正常邮件与垃圾邮件。 2. 填空题：医疗影像辅助诊断系统，利用标注好影像样本训练模型，借助分类辅助推理，辅助医生判断影像当中是否存在________。 3. 选择题：下列属于分类辅助推理应用的选项是（） A. 相册 AI 区分人像、风景照片 B. 自动聚类把用户分组，无预设类别 C. 自动生成全新图片 D. 预测未来气温数值 4. 判断题：分类辅助推理只能够处理图片类数据，文本数据无法实现分类推理（）。 5. 填空题：在安防场景，人脸识别判断是否为目标人员，本质是一次________任务。 6. 简答探究题：任选本课两个应用案例，分别分析案例中输入数据、提取的特征、模型输出的分类结果。 7. 简答探究题：思考校园场景，想一想哪些问题可以借助分类辅助推理解决，同时思考会存在哪些局限。 探究活动 2：体验简单 AI 分类工具 1. 填空题：在数字化体验工具当中，我们输入待处理对象，工具内部会调用已经训练完成的________开展分类辅助推理。 2. 选择题：使用在线文本分类工具时，我们的输入是一段文本，工具输出最有可能是（） A. 文本对应的情绪类别 B. 原始图片文件 C. 硬件驱动程序 D. 全新的数据集 3. 判断题：体验 AI 分类工具的时候，输出结果永远可以直接当做完全正确结论（）。 4. 填空题：体验工具过程，如果出现分类推理错误，我们要思考，可能是________、特征选取、模型本身能力带来的问题。 5. 简答探究题：在体验智能分类工具之后，写下你观察到的工具输入、输出，同时写出一处工具分类出错的可能性。 教材标题四：分类辅助推理的局限 探究活动 1：分析分类推理出错的原因 1. 填空题：训练模型的标注数据集样本数量不足，样本代表性差，会造成________辅助推理效果变差。 2. 填空题：如果提取的________不能有效区分不同类别，分类推理就容易出现判断失误。 3. 选择题：不属于分类辅助推理误差来源的是（） A. 标注数据集标签存在错误 B. 选取的特征区分度不足 C. 待判断样本本身特征模糊 D. 模型运行设备屏幕尺寸较大 4. 判断题：现实当中不存在百分之百永远正确的分类辅助推理模型（）。 5. 填空题：当输入样本不在模型训练见过的数据范围，这种陌生样本，很容易引发模型________。 6. 简答探究题：请写出三点造成分类辅助推理出现错误推理结果的原因。 探究活动 2：理性看待分类辅助推理技术 1. 填空题：我们使用分类辅助推理输出结果，不能够直接无条件采信，需要结合________综合判断。 2. 选择题：面对 AI 分类辅助推理给出的医疗辅助判断，我们应当（） A. 完全相信 AI 输出结果，直接作为最终结论 B. 仅供参考，以专业医生的判断作为主要依据 C. 完全否定 AI 输出，完全不做参考 D. 直接把 AI 结果转发传播给所有人 3. 判断题：认识分类辅助推理存在局限，是信息社会责任素养重要组成部分（）。 4. 填空题：AI 分类技术给生活带来便利，同时我们也要看到技术存在________，理性对待智能推理输出。 5. 简答探究题：结合本课全部知识，谈一谈青少年面对分类辅助推理这类人工智能技术，应当持有怎样态度。 教材标题五：拓展思考：分类与聚类的简单区分 1. 填空题：分类属于监督学习，需要提前设定好类别，依靠________数据集训练模型。 2. 填空题：________不需要预先给定类别，计算机根据数据相似度自动完成分组。 3. 选择题：下面描述属于分类任务特征的是（） A. 没有预先设定类别标签 B. 使用带有标注的样本训练模型 C. 计算机自主发现全新分组 D. 不需要特征提取 4. 判断题：本课学习的分类辅助推理，需要预先设定类别，属于监督学习范畴（）。 5. 简答探究题：简单写出分类和聚类二者一处核心区别。 板书设计 第 18 课 分类辅助推理 1. 概念：分类为手段，辅助完成推理判断｜监督学习，依赖标注数据 2. 工作流程 标注数据集→提取特征→训练分类模型→相似度比对→推理预测新样本 3. 核心：相似度计算，衡量样本相近程度 4. 典型应用：垃圾邮件过滤、图像识别、医疗辅助诊断 5. 技术局限：数据集、特征带来误差，输出仅供参考 6. 区分：分类（预设类别，监督学习）vs 聚类（无预设类别） 参考答案 课前预习案参考答案 任务一：生活中的分类现象 1. 分类 2. 分类 3.C 4.× 5. 示例：短视频软件内容分类；相册照片人物分类。 任务二：区分生活分类与 AI 分类辅助推理 1. 监督 2.B 3.× 4. 特征 5. 示例：都依据事物本身特征，把对象划分到对应的组别。 任务三：预习分类辅助推理基础流程 1. 特征 2.B 3.√ 4. 推理分类 5. 示例：数据集质量，提取特征是否合适。 任务四：初识相似度概念 1. 相似度 2.B 3.× 4. 类别 5. 示例：根据长相相似度，判断两个人是否亲属。 任务五：预习分类辅助推理应用场景 1. 分类 2.C 3.× 4. 数据集 5. 无固定标准答案，合理即可。 课中探究案参考答案 教材标题一：认识分类辅助推理 探究活动 1：从生活分类走向智能分类 1. 特征 2. 分类 3.B 4.√ 5. 未知 6. 示例：案例垃圾邮件过滤；输入邮件文本；输出：正常邮件 / 垃圾邮件。合理即可。 7. 示例：人工分类灵活，适合少量数据；AI 分类适合大批量数据处理。合理即可。 探究活动 2：厘清分类与推理二者关系 1. 分类 2.C 3.√ 4. 参照依据 5. 示例：分类得到类别规律作为推理依据，依靠分类辅助完成对未知事物推理判断，因此叫分类辅助推理。合理即可。 教材标题二：分类辅助推理的工作流程 探究活动 1：完整拆解分类辅助推理流程 1. 提取特征 2. 类别标签 3.B 4.√ 5. 推理预测 6.B 7.× 8. 示例：收集标注数据集，收集带有标签样本；提取特征，抽取关键信息；训练模型，学习特征标签对应关系；推理预测，对新样本输出类别。合理即可。 9. 示例：收集大量猫狗标注图片数据集；提取图片纹理、轮廓特征；训练分类模型；输入新图片，模型推理输出猫或者狗。合理即可。 探究活动 2：相似度在分类推理当中的作用 1. 相似度 2.A 3.C 4.√ 5. 分类 6. 示例：计算新样本和各个类别样本相似度，相似度最高的类别，即为模型推理输出类别。合理即可。 7. 示例：词语褒贬、词语出现频次等。合理即可。 教材标题三：分类辅助推理的典型应用 探究活动 1：多领域案例分析 1. 分类 2. 病灶 3.A 4.× 5. 分类 6. 示例：垃圾邮件过滤；输入邮件文本；特征文本关键词；输出正常邮件、垃圾邮件。合理即可。 7. 示例：校园作业文本分类；局限：手写文本识别容易出错。合理即可。 探究活动 2：体验简单 AI 分类工具 1. 分类模型 2.A 3.× 4. 数据集 5. 示例：输入一段文字，输出情绪类别；可能数据集不足导致分类出错。合理即可。 教材标题四：分类辅助推理的局限 探究活动 1：分析分类推理出错的原因 1. 分类 2. 特征 3.D 4.√ 5. 推理错误 6. 示例：数据集标签错误；选取特征区分度不足；待识别样本特征模糊。合理即可。 探究活动 2：理性看待分类辅助推理技术 1. 人类经验 2.B 3.√ 4. 局限性 5. 示例：享受技术带来便利，同时知晓 AI 存在局限，不能盲从 AI 输出，结合实际情况理性判断。合理即可。 教材标题五：拓展思考：分类与聚类的简单区分 1. 标注 2. 聚类 3.B 4.√ 5. 示例：分类预先设定类别，使用标注数据；聚类不预设类别，自动分组。合理即可。 ( 1 / 3 ) 目标领航 任务驱动 评价镶嵌 赢在课堂 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 $