第二单元《探索1 人工智能依赖的数据》导学案 2026-2027学年苏科版信息科技九年级全一册

该初中信息科技导学案围绕“人工智能依赖的数据”展开，引导学生认识数据是AI的核心基础，区分结构化与非结构化数据，理解优质数据的规模、准确、多元标准及对AI模型的影响。通过课前预习案（填空、判断等）初步感知，课中结合深蓝与AlphaGo案例对比分析，搭建从基础认知到深度理解的学习支架。 以人机对弈为真实情境，任务驱动（课前预习-课中探究-课堂巩固），融入围棋对弈视频、解说音频等非结构化数据案例。通过案例分析和问题解决，培养学生信息意识（数据价值判断）、计算思维（分类归纳数据特征）和信息社会责任（数据安全伦理），习题设计层次分明，助力知识迁移与能力提升。

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 探索1 人工智能依赖的数据 课型 新授 审核人 学校审核 姓名 课标要求 依据2022版义务教育信息科技课标，本课要求学生认识数据是人工智能的核心基础资源，了解人机对弈场景中数据的采集、分类与应用价值。能区分结构化与非结构化数据，理解数据规模、准确性、多样性对AI模型效果的影响，初步建立数据思维，学会辩证看待数据应用的优势与局限，树立规范用数、保护数据安全的责任意识。 学习目标 信息意识：感知数据在人机对弈AI中的核心作用，主动发现数据与智能决策的关联。 计算思维：通过分析棋谱数据案例，学会分类、归纳数据特征，理解数据支撑AI运算的逻辑。 数字化学习与创新：依托案例探究数据应用规律，自主梳理数据优化AI的方法。 信息社会责任：知晓数据采集与使用的规范，规避数据偏差、滥用问题，树立数据安全与伦理意识。 重难点 教学重点：明确数据是人工智能的核心支撑，掌握优质AI数据的三大标准，区分人机对弈场景中的结构化与非结构化数据，理解数据对人机对弈技术迭代的推动作用。 教学难点：深度理解数据质量缺陷对AI对弈判断的影响逻辑，厘清传统程序博弈与智能数据驱动博弈的核心差异，学会结合案例分析数据赋能人工智能的内在原理。 学习过程 （一）课前预习案 亲爱的同学，在正式学习本课内容前，请结合生活经验、网络资源及教材前置内容，完成以下预习题目。通过自主预习，初步感知人工智能与数据的关联，为人机对弈数据原理的课堂探究打好基础，所有题目独立思考完成，无需空白作答。 预习基础填空题 1. 人工智能的三大核心技术基础是________、________、________，其中________是人工智能学习和决策的核心原料。 2. 人机对弈是典型的人工智能应用场景，常见的人机对弈程序有________、________等。 3. 能够被计算机精准存储、整理、检索的规整数据，称为________数据；无固定格式、结构不统一的数据，称为________数据。 4. 支撑人工智能高效运行的优质数据需要满足三个核心条件，分别是________、________、________。 5. 早期传统人机对弈程序主要依靠固定代码规则运行，而现代智能人机对弈AI主要依靠________实现自主学习和智能决策。 预习判断题（对的打√，错的打×） 1. 人工智能可以脱离数据独立完成学习和决策。（） 2. 棋谱文字记录、对弈胜负统计数据属于结构化数据。（） 3. 数据数量越多，人工智能模型的运行效果就一定越好。（） 4. AlphaGo能够战胜人类围棋高手，核心原因之一是学习了海量的人类棋谱数据。（） 5. 非结构化数据无法为人工智能训练提供有效支撑。（） 预习单项选择题 1. 下列不属于人工智能依赖的数据核心作用的是（） A. 为AI模型训练提供素材 B. 帮助AI总结场景规律 C. 替代算法完成运算 D. 支撑AI做出精准决策 2. 围棋对局视频、棋手对弈语音讲解属于（） A. 结构化数据 B. 非结构化数据 C. 无效数据 D. 标准化数据 3. 下列哪项是优质AI数据的核心要求（） A. 数据来源单一 B. 数据存在误差 C. 数据规模充足 D. 数据重复冗余 4. 早期人机对弈程序算力充足但智能性差，主要缺失的核心条件是（） A. 充足优质的数据 B. 高端硬件设备 C. 可视化操作界面 D. 快速运行速度 预习简答题 1. 结合生活认知，简单说说你见过的人工智能应用，它们分别依赖哪些数据运行？ 2. 初步思考：为什么现代AI人机对弈的水平远超传统老式人机对弈程序？ 3. 简单区分结构化数据和非结构化数据，各列举1个人机对弈场景中的实例。 预习拓展思考题 假设一款围棋AI只学习新手的劣质棋谱数据，长期训练后，这款AI的对弈水平会如何？请简单说明原因，结合数据质量对AI的影响进行预判。 （二）课中探究案 课堂学习中，请跟随教师讲解，结合教材案例、课堂探究活动、小组讨论，逐步完成以下探究题目，深度掌握人工智能与数据的核心关联，攻克本课重难点，梳理知识逻辑，提升数字化思维与探究能力。 探究一：数据——人工智能的核心基石（基础探究） 阅读教材人机对弈发展案例，结合深蓝、AlphaGo两款经典对弈AI的发展历程，完成下列题目，深度理解数据的核心价值。 1. 对比分析题：早期深蓝围棋对弈程序与现代AlphaGo对弈AI的运行原理有本质区别，请完成下表对比，总结数据在AI迭代中的作用。 对比维度 早期深蓝对弈程序 AlphaGo智能对弈AI 运行核心依据 数据依赖程度 自主学习能力 对弈智能水平 2. 简答题：结合上表对比结果，说明为什么数据是人工智能实现智能决策的核心原料，而非简单的程序代码可以替代？ 3. 辨析题：有人说“只要有大量数据，人工智能就能实现高水平智能”，结合教材知识点判断该说法是否正确，并说明理由。 探究二：人工智能数据的分类与特征（重点探究） 教材明确指出，支撑人机对弈的AI数据分为结构化数据和非结构化数据，两类数据形态不同、作用不同，共同支撑AI模型训练，请完成系列探究题目。 1. 分类填空题：请将下列人机对弈场景数据，对应填入对应类别中。 数据清单：棋谱坐标数据、对局胜负统计表格、围棋对弈直播视频、棋手对局解说音频、落子时间记录、棋手复盘文字笔记 结构化数据：________________________________ 非结构化数据：________________________________ 2. 深度思考题：结构化数据和非结构化数据分别为人机对弈AI提供哪些支撑作用？二者能否互相替代？请详细阐述原因。 3. 归纳总结题：结合实例，归纳结构化数据和非结构化数据的核心区别，从数据格式、计算机处理难度、应用场景三个维度梳理。 探究三：优质AI数据的三大核心标准（重难点探究） 数据的质量直接决定人工智能模型的精准度和智能水平，人机对弈AI的高效运行，离不开规模充足、准确、多元的优质数据，请结合案例完成探究。 1. 对应分析题：结合“规模充足、数据准确、类型多元”三大标准，分别分析其对人机对弈AI的具体影响。 （1）数据规模充足：________________________________ （2）数据准确无误：________________________________ （3）数据类型多元：________________________________ 2. 案例分析题：某团队研发一款象棋AI，仅收集业余新手的对局数据，且部分对局数据存在胜负记录错误、落子坐标偏差的问题，同时仅收集常规对局数据，缺少残局、特殊对局数据。请结合三大标准，分析该AI存在的缺陷，以及后续优化数据的具体方案。 3. 逻辑推导题：简要梳理“优质数据→AI模型训练→智能决策输出”的完整逻辑链条，说明数据质量如何层层影响人机对弈AI的最终对弈水平。 探究四：数据缺陷对人工智能的影响（难点突破） 数据偏差、数据缺失、数据单一等问题，会直接导致人工智能模型出现判断失误、智能性不足等问题，结合人机对弈场景突破本课难点。 1. 情境探究题：如果一款围棋AI训练数据中，绝大多数都是执黑棋获胜的对局数据，白棋优质对局数据极少，分析该AI在实战执白棋对弈时会出现什么问题？原因是什么？ 2. 简答题：简述数据质量缺陷主要包含哪些类型？分别会对人机对弈AI造成哪些负面影响？ 3. 拓展探究题：结合生活中的AI应用（人脸识别、智能推荐等），说说数据缺陷是否会造成相同问题，举例说明，实现知识迁移。 探究五：人机对弈发展中数据的迭代价值（综合探究） 从传统固定程序对弈，到数据驱动的智能AI对弈，数据的迭代升级是人机对弈技术发展的核心动力，请完成综合探究题目，整合本课所有知识点。 1. 梳理填空题：人机对弈发展分为两个核心阶段，第一阶段是________阶段，依靠固定代码规则运行，无自主学习能力；第二阶段是________阶段，依靠海量优质数据训练，具备自主学习、总结规律、优化策略的能力。 2. 综合论述题：结合本课所学，从数据数量、数据质量、数据类型三个角度，完整论述数据如何推动人机对弈人工智能技术不断迭代升级。 3. 思辨题：有人认为“人工智能的优势是超越人类，未来可以完全替代人类棋手”，结合数据依赖的局限性，谈谈你的看法，体现辩证思维。 课堂巩固练习题 1. 多项选择题：下列属于优质人工智能训练数据必备条件的有（） A. 规模充足 B. 数据准确 C. 类型单一 D. 来源合规 2. 判断题：非结构化数据经过整理加工后，也可以转化为可用于AI训练的有效数据。（） 3. 简答题：简要概括数据、算法、算力三者中，数据的独特核心作用。 4. 实践思考题：如果让你优化一款中小学人机对弈AI，你会从哪些方面优化训练数据？ 板书设计 探索1 人工智能依赖的数据 1. AI三大基础：数据（核心原料）、算法、算力 2. 数据分类 结构化数据：规整、可检索（棋谱数据、胜负统计） 非结构化数据：无固定格式（对局视频、解说音频） 3. 优质数据三标准：规模充足、数据准确、类型多元 4. 数据价值：支撑AI训练、自主学习、智能决策 5. 技术迭代：固定程序博弈→数据驱动智能博弈 6. 素养提升：规范用数、保障数据安全、树立数据伦理 参考答案 （一）课前预习案答案 预习基础填空题 1. 数据、算法、算力；数据 2. 深蓝、AlphaGo（象棋AI、五子棋AI均可） 3. 结构化；非结构化 4. 规模充足、数据准确、类型多元 5. 海量数据训练 预习判断题 1.× 2.√ 3.× 4.√ 5.× 预习单项选择题 1.C 2.B 3.C 4.A 预习简答题 1. 示例：人脸识别依赖人脸图像数据；智能语音助手依赖语音数据；智能推荐依赖用户浏览、点击数据。所有AI应用均需要对应数据作为运行基础。 2. 现代AI依靠海量优质棋谱数据训练，能够自主学习对弈规律、优化对局策略，具备自主迭代能力；传统程序仅依靠固定代码规则，无法自主学习，对局策略固定、智能性低。 3. 结构化数据：棋谱落子坐标记录；非结构化数据：围棋对局讲解视频。结构化数据格式规整，非结构化数据无统一格式。 预习拓展思考题 该AI对弈水平会较低，甚至出现大量失误。原因：训练数据质量差、水平低，AI学习到的是不规范、不合理的对局策略，无法掌握高阶对弈技巧，数据质量直接限制AI的智能水平。 （二）课中探究案答案 探究一：数据——人工智能的核心基石 1. 对比表格答案 运行核心依据：固定编程规则；海量数据训练+算法优化 数据依赖程度：极低，仅辅助记录数据；极高，数据为核心基础 自主学习能力：无，策略固定不变；有，可自主总结规律、优化策略 对弈智能水平：有限、死板，难以应对多变对局；智能、灵活，可应对复杂对局 2. 程序代码仅能设定固定运行规则，无法适配复杂多变的对局场景；而数据可以为AI提供海量场景案例，让AI自主总结对弈规律、积累对局经验，实现自主优化，是代码无法替代的智能核心基础。 3. 该说法错误。人工智能不仅需要充足的数据，还需要保证数据准确、类型多元，同时需要算法和算力的协同支撑。海量劣质、单一、错误的数据，反而会导致AI判断失误，降低智能水平。 探究二：人工智能数据的分类与特征 1. 结构化数据：棋谱坐标数据、对局胜负统计表格、落子时间记录 非结构化数据：围棋对弈直播视频、棋手对局解说音频、棋手复盘文字笔记 2. 结构化数据：格式规整、便于计算机直接识别处理，为AI提供精准的对局参数、胜负规律等核心数据支撑；非结构化数据：补充丰富对局场景、棋手思路等隐性信息，完善AI的认知体系。二者无法互相替代，结构化数据保障精准度，非结构化数据保障全面性，缺一不可。 3. 核心区别：①数据格式：结构化数据格式统一、规范；非结构化数据无固定格式。②处理难度：结构化数据计算机可直接快速处理；非结构化数据需加工转换后才能使用。③应用场景：结构化数据用于精准数据统计、规律分析；非结构化数据用于场景补充、经验学习。 探究三：优质AI数据的三大核心标准 1. （1）数据规模充足：让AI学习足够多的对局场景，积累丰富对局经验，避免因数据不足导致的策略单一、应对能力弱等问题。 （2）数据准确无误：保证AI学习的规律、策略真实有效，避免错误数据导致AI形成错误对局逻辑、出现落子失误。 （3）数据类型多元：覆盖常规对局、残局、特殊对局等多种场景，让AI适配各类对局情况，提升综合对弈能力。 2. 缺陷：数据规模不足、数据存在误差、数据类型单一，导致AI残局应对能力差、对局判断易失误、综合水平低。优化方案：扩充海量优质象棋对局数据，修正错误数据、剔除无效数据，补充残局、特殊对局、高手对局数据，丰富数据类型。 3. 完整逻辑：充足、准确、多元的优质数据，输入AI模型进行反复训练→模型通过数据总结对局规律、优化落子策略、积累对局经验→训练成熟的模型可根据实时对局场景，输出精准、智能的决策，最终实现高水平人机对弈。数据质量越高，模型训练效果越好，决策精准度越高。 探究四：数据缺陷对人工智能的影响 1. 问题：AI执白棋对弈时策略单一、应对能力弱，胜率极低，容易出现不合理落子。原因：训练数据失衡，白棋优质对局数据缺失，AI无法学习到有效的白棋对局策略，形成片面的对局认知。 2. 数据缺陷类型：数据缺失、数据错误、数据单一、数据冗余、数据失衡。负面影响：数据缺失导致AI经验不足、策略不全；数据错误导致AI判断失误；数据单一导致AI适配场景有限；数据冗余降低训练效率；数据失衡导致AI认知片面。 3. 示例：人脸识别AI若训练数据中人脸角度、光照场景单一，会导致暗光、侧脸识别失败；电商智能推荐若用户行为数据单一，会出现推荐内容固化、精准度低的问题，数据缺陷会普遍影响各类AI应用的效果。 探究五：人机对弈发展中数据的迭代价值 1. 传统程序博弈；数据驱动智能博弈 2. ①数据数量：从少量固定统计数据到海量对局数据，让AI积累海量对局经验，突破传统程序的策略局限；②数据质量：从存在误差、杂乱数据到精准标准化数据，大幅提升AI决策的精准度；③数据类型：从单一常规对局数据到多元场景数据，让AI适配复杂、特殊对局场景，综合智能水平持续提升，推动人机对弈技术从机械执行升级为智能自主决策。 3. 该观点片面。人工智能高度依赖训练数据，存在天然局限性：数据存在偏差、缺失时AI会出现判断失误，无法突破数据赋予的认知边界；同时AI缺乏人类的创新思维、临场应变和博弈智慧，只能基于已有数据规律决策，无法完全替代人类棋手。未来人机对弈的核心是人机协作、互补优势。 课堂巩固练习题答案 1.ABD 2.√ 3. 数据是人工智能的核心学习原料，是算法运算、算力输出的基础，为AI提供场景规律和经验积累；算法是处理数据的规则，算力是运行支撑，无优质数据，算法和算力无法发挥价值。 4. 示例：扩充不同水平、不同场景的对局数据，保证数据规模充足；筛选、校验数据，剔除错误无效数据，保障数据准确；补充新手、高手、残局、特殊对局等多元数据，优化数据结构，同时保障数据来源合规。 ( 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 $