第二单元《探索 2 人工智能依赖的算法》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“人工智能依赖的算法”展开，引导学生了解算法的核心作用，对比传统枚举算法与智能机器学习算法的差异，理解人工智能“数据、算法、算力”三要素。课前通过预习案的填空、判断等基础题构建知识框架，课中结合人机对弈情境素材开展探究活动，形成前后衔接的学习支架。 这份资料以核心素养为导向，学习目标明确对应信息意识、计算思维等素养。通过情境分析、小组合作拆解算法运行流程，培养计算思维，辩证探究AI算法局限提升信息社会责任，习题设计层层递进，助力学生自主学习与创新，适合新授课教学使用。

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 2 人工智能依赖的算法 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，本课要求学生结合人机对弈典型场景，了解人工智能算法的核心作用与基本分类，掌握传统枚举算法与智能机器学习算法的差异。初步理解机器学习自主迭代、优化决策的基本逻辑，能简单辨析不同博弈算法的适用场景，树立算法赋能人工智能发展的认知，具备基础的人工智能技术思辨能力。 学习目标 信息意识：感知算法是人工智能的核心支撑，能发现人机对弈中算法的应用价值。 计算思维：拆解博弈算法运行流程，对比传统算法与智能算法的逻辑差异。 数字化学习与创新：通过探究实践尝试分析算法优化思路。 信息社会责任：辩证看待AI算法的优势与局限，理性认知人机协同关系。 重难点 教学重点：人工智能算法的核心功能，传统枚举算法与智能机器学习算法的原理及差异，人机对弈中智能算法的运行逻辑。 教学难点：理解机器学习自主学习、迭代优化的核心原理，区分不同博弈算法的适用场景，建立“数据+算法+算力”的人工智能基础认知。 学习过程 （一）课前预习案 亲爱的同学，在之前的学习中，我们已经了解到人工智能的发展离不开数据的支撑，而数据需要通过特定的规则和方法处理、分析，才能让人工智能做出智能决策，这套规则和方法就是算法。本节课我们将聚焦人机对弈场景，探究人工智能依赖的核心算法。请同学们自主阅读教材对应内容，独立完成以下预习题目，初步构建本节课知识框架。 预习基础填空题 1. ________是人工智能的核心驱动力，是人工智能处理数据、做出决策的核心规则与步骤集合。 2. 早期人机对弈程序主要依靠________算法运行，通过遍历所有可能的落子路径，筛选最优落子方案。 3. 现代人工智能人机对弈系统，主要依托________算法实现自主学习、自我优化，突破了传统固定算法的局限。 4. 机器学习的核心特点是通过________不断迭代模型，自主总结规律、优化决策能力，无需完全依赖人工预设规则。 5. 完整的人工智能运行基础三要素是数据、________、算力，三者相辅相成，缺一不可。 预习判断题（对的打√，错的打×） 1. 算法仅适用于人机对弈场景，在其他人工智能应用中无需依赖算法。（） 2. 传统枚举算法可以穷尽所有棋局可能，因此不存在任何局限性。（） 3. 智能机器学习算法能够自主从海量棋谱数据中总结规律，生成全新的对弈思路。（） 4. 人工智能的决策能力，只取决于数据的数量，与算法优劣无关。（） 5. 自我对弈迭代是机器学习算法优化模型的重要方式。（） 预习单项选择题 1. 以下不属于传统人机对弈算法特点的是（） A. 依赖人工预设规则 B. 遍历固定落子路径 C. 自主迭代优化模型 D. 输出固定最优解 2. AlphaGo战胜人类围棋顶尖棋手，核心依托的技术是（） A. 单纯数据积累 B. 传统枚举算法 C. 智能机器学习算法 D. 超大存储空间 3. 人工智能三要素中，负责提供运算能力、支撑算法运行的是（） A. 数据 B. 算法 C. 算力 D. 模型 预习简答题 1. 结合生活认知，简单说说什么是算法？除了人机对弈，你还知道哪些人工智能应用依托算法运行？ 2. 简单猜想：传统人机对弈程序和现代AI对弈机器人，在决策方式上最大的区别是什么？ 预习思考探究题 围棋棋局变化海量繁杂，远超象棋、五子棋，传统枚举算法几乎无法完整遍历所有棋局。请结合自身认知，思考现代AI是如何通过算法突破这一难题的，写下你的初步想法。 （二）课中探究案 课堂学习中，请同学们结合老师讲解、小组合作探究、案例分析，逐一完成以下探究题目，层层递进掌握本节课核心知识，深度理解人工智能算法的内涵、分类与应用逻辑。 探究一：算法的核心内涵与人工智能的关系 情境素材：普通计算器按照固定运算算法完成计算，无自主思考能力；智能AI下棋机器人依托专属算法，结合棋局数据自主判断落子位置，可根据对手走法灵活调整策略。 1. 结合素材与教材内容，精准阐述人工智能算法的定义。 2. 为什么说算法是人工智能的“大脑”？请从数据处理、决策输出两个角度分析原因。 3. 小组讨论：如果没有算法支撑，人工智能拥有海量数据和强大算力，能否实现智能决策？说明理由。 4. 举例说明生活中3个人工智能应用场景，分别指出场景中算法发挥的核心作用。 探究二：传统博弈算法——枚举算法的原理与局限 情境素材：早期“深蓝”象棋机器人，采用枚举搜索算法，人工预设所有象棋规则和落子逻辑，对局时遍历当前所有合法落子位置，计算每一步的输赢概率，选择最优固定落子方案。 1. 结合素材，简述枚举算法在人机对弈中的运行流程。 2. 归纳传统枚举算法的三大核心特点。 3. 结合围棋棋局变化无穷的特点，分析枚举算法应用于围棋对弈的局限性。 4. 对比思考：传统枚举算法运行过程中，是否具备自主学习能力？能否根据对局经验优化自身策略？为什么？ 5. 简答题：早期AI对弈程序只能战胜普通棋手，难以突破顶尖棋手，核心技术瓶颈是什么？ 探究三：智能博弈算法——机器学习算法的核心逻辑 情境素材：现代AlphaGo、MuZero等AI对弈系统，不再依赖人工预设全部棋局规则，而是通过深度学习、强化学习算法，学习海量人类棋谱数据，自主总结落子规律，同时通过大量自我对弈试错迭代，不断优化决策模型，甚至创造出人类从未出现过的新式走法。 1. 什么是机器学习算法？其核心优势是什么？ 2. 结合素材，梳理AI机器学习对弈的完整流程，包含数据学习、自我迭代、决策输出三个环节。 3. 深度学习算法和传统枚举算法的核心区别是什么？请从规则来源、学习能力、决策灵活性三个维度分析。 4. 强化学习是机器学习的重要类型，请结合人机对弈场景，说明“试错迭代优化”的具体含义。 5. 深度思考题：为什么机器学习算法能够适配围棋这类超复杂的博弈场景？ 探究四：人工智能三要素的协同作用 情境素材：优质海量的棋谱数据是AI学习的基础，先进的机器学习算法是AI智能决策的核心，强大的算力能够支撑AI快速完成海量数据运算、棋局推演和模型迭代，三者缺一不可，共同构成人工智能运行的基础。 1. 完整写出人工智能三大核心要素，并分别说明各要素的核心功能。 2. 小组合作完成对比分析：仅有数据和算力，无优质算法，AI会出现什么问题？仅有算法和算力，无优质数据，AI又会出现什么问题？ 3. 结合人机对弈场景，阐述数据、算法、算力三者的协同工作逻辑。 4. 拓展思考：随着算力不断提升、算法持续优化，未来人机对弈AI还会实现哪些突破？ 探究五：综合对比与思辨探究 1. 完成下表，全面对比传统枚举算法与现代机器学习算法的差异。 对比维度 传统枚举算法 现代机器学习算法 规则来源 学习迭代能力 决策灵活性 复杂场景适配性 2. 辩证分析：智能AI算法是否完美无缺？结合人机对弈场景，说说AI算法存在的局限性。 3. 结合本节课所学知识，谈谈你对“人工智能靠算法赋能，而非单纯靠机器运算”这句话的理解。 4. 拓展创新题：如果让你优化一款五子棋AI对弈程序，你会从算法、数据、算力哪个角度入手？具体如何优化？ 课堂综合练习题 填空题 1. 机器学习主要通过________学习海量数据规律，通过________实现模型自我优化。 2. 传统博弈算法的核心缺陷是缺乏________，无法适应复杂多变的棋局场景。 3. 现代AI人机对弈的核心算法包含深度学习和________两大类。 多项选择题 1. 下列属于机器学习算法优势的有（） A. 自主总结数据规律 B. 可迭代优化模型 C. 适配复杂场景 D. 完全无需人工干预 2. 人工智能三要素协同运行，下列说法正确的有（） A. 数据是学习基础 B. 算法是核心逻辑 C. 算力是运行支撑 D. 三者相互独立、互不影响 综合论述题 结合人机对弈的发展历程，从算法迭代的角度，阐述人工智能从“机械运算”走向“智能思考”的发展过程，字数不少于200字。 板书设计 探究人机对弈的发展——人工智能依赖的算法 1. 核心概念：算法（AI核心规则与步骤集合） 2. 两类博弈算法 （1）传统枚举算法：人工预设、固定遍历、无自主学习、适配简单场景 （2）机器学习算法：自主学数据、自我迭代、灵活决策、适配复杂场景 3. 机器学习核心：深度学习 + 强化学习（试错优化） 4. AI三要素：数据（基础）+ 算法（核心）+ 算力（支撑） 5. 发展趋势：算法迭代推动AI智能化升级 参考答案 （一）课前预习案答案 预习基础填空题 1. 算法 2. 枚举搜索 3. 机器学习 4. 自我迭代、试错学习 5. 算法 预习判断题 1.× 2.× 3.√ 4.× 5.√ 预习单项选择题 1.C 2.C 3.C 预习简答题 1. 算法是解决问题的清晰、有序的步骤与规则集合。生活应用：人脸识别、语音助手、智能推荐、自动驾驶等。 2. 传统对弈程序依靠人工预设规则固定落子，无自主思考能力；现代AI对弈机器人可自主学习、根据对局经验优化策略，灵活应对棋局变化。 预习思考探究题 现代AI摒弃了全盘枚举的传统算法，通过机器学习算法学习海量围棋棋谱，总结核心落子规律，无需遍历所有棋局；同时通过自我对弈不断试错迭代，优化决策模型，精准预判棋局走势，从而适配围棋复杂场景。 （二）课中探究案答案 探究一：算法的核心内涵与人工智能的关系 1. 人工智能算法是人工智能处理数据、分析问题、做出智能决策的一系列有序、可执行的规则与步骤集合，是AI实现智能化的核心逻辑。 2. 算法是AI的“大脑”：一是负责梳理、筛选、分析海量原始数据，提取有效信息；二是基于分析结果，按照逻辑规则做出判断、输出最优决策，无算法则数据无法转化为智能结果。 3. 不能。海量数据仅为原始素材，强大算力仅能提供运算速度，若无算法梳理分析数据、制定决策规则，人工智能无法自主判断、无法实现智能决策，只能进行机械运算。 4. 示例：①人脸识别：算法提取人脸特征、比对数据库信息，完成身份识别；②短视频智能推荐：算法分析用户浏览数据，匹配用户喜好推荐内容；③自动驾驶：算法分析路况数据，规划行驶路线、规避障碍。 探究二：传统博弈算法——枚举算法的原理与局限 1. 运行流程：人工预设完整对弈规则→对局时遍历当前所有合法落子位置→计算每一步落子的输赢分值→筛选分值最高的方案完成落子。 2. 核心特点：规则人工预设、落子路径固定、无自主学习能力、决策结果唯一固定。 3. 围棋棋局变化数量庞大，远超计算机运算承载能力，枚举算法无法穷尽所有棋局路径，只能筛选局部最优解，无法适配围棋复杂博弈场景，决策局限性极大。 4. 不具备自主学习能力，无法优化策略。传统枚举算法全程依靠人工预设规则，对局结束后无法留存经验、无法迭代更新规则，重复对局不会提升对弈水平。 5. 核心瓶颈：依赖固定枚举算法，无法自主学习优化，难以应对顶尖棋手的灵活战术，复杂棋局场景适配性差，智能性不足。 探究三：智能博弈算法——机器学习算法的核心逻辑 1. 机器学习算法是让人工智能通过海量数据自主总结规律、通过自我试错迭代优化模型、无需全程人工预设规则的智能算法。核心优势是具备自主学习、自我优化、灵活决策的能力。 2. 完整流程：①数据学习：读取海量人类棋谱数据，自主总结落子、攻防规律；②自我迭代：通过大量自我对弈，不断试错，修正模型参数；③决策输出：结合实时棋局，依托优化后的模型，灵活输出最优落子策略。 3. 核心区别：①规则来源：枚举算法为人工预设，机器学习算法为自主从数据提炼；②学习能力：枚举算法无学习能力，机器学习算法可迭代优化；③决策灵活性：枚举算法决策固定，机器学习算法可随棋局灵活调整。 4. 试错迭代优化：AI在自我对弈过程中，会不断尝试不同落子策略，记录最优取胜走法、摒弃失误走法，持续修正算法模型，逐步提升对弈胜率和决策精准度。 5. 机器学习算法无需穷尽所有棋局，仅需学习核心博弈规律，通过模型预判棋局走势，同时依托持续迭代优化提升决策精准度，能够高效适配围棋海量、复杂、多变的棋局场景。 探究四：人工智能三要素的协同作用 1. 三要素：数据、算法、算力。数据是AI学习的素材基础；算法是AI智能决策的核心逻辑；算力是支撑数据运算、模型迭代的硬件支撑。 2. 无优质算法：海量数据无法被有效分析利用，AI只能机械运算，无智能决策能力；无优质数据：算法无学习素材，无法总结规律、优化模型，AI决策精准度极低，易出现判断失误。 3. 协同逻辑：海量优质棋谱数据为算法学习提供素材，算法对数据进行分析、提炼博弈规律，依托强大算力快速完成海量运算、棋局推演和模型迭代，最终输出智能落子决策，三者相互支撑、协同运作。 4. 未来突破：算法更轻量化、智能化，自主创新博弈策略更强；适配更多棋类、复杂博弈场景；人机协同对弈更贴合人类思维，辅助棋手训练、创新战术。 探究五：综合对比与思辨探究 1. 对比表格答案： 规则来源：人工预设固定规则；自主从海量数据提炼规律 学习迭代能力：无自主学习、无法迭代优化；可自主学习、持续迭代优化 决策灵活性：固定单一、无法灵活调整；灵活适配棋局、动态调整策略 复杂场景适配性：差，仅适配简单棋局；强，适配围棋等超复杂场景 2. AI算法并非完美无缺。局限性：算法依赖训练数据质量，数据偏差会导致决策失误；部分算法存在逻辑局限，应对非常规、创新性棋局时易出错；算法决策存在黑箱问题，无法完全解释决策逻辑。 3. 早期AI仅依靠算力完成机械枚举运算，属于固定程序运行，无智能性；现代AI依托优质算法，实现自主学习、规律总结、自我优化，让机器从“被动运算”转变为“主动思考”，真正具备人工智能特质，因此算法是人工智能智能化的核心关键。 4. 示例：从算法角度优化，选用轻量化机器学习算法，简化运算逻辑，提升设备适配性；优化迭代机制，加快模型更新速度；从数据角度，扩充优质五子棋对局数据，丰富训练素材，提升决策精准度。 课堂综合练习题答案 填空题 1. 深度学习、强化学习 2. 自主学习迭代能力 3. 强化学习 多项选择题 1.ABC 2.ABC 综合论述题 人机对弈的发展本质是AI算法的迭代升级过程。早期人机对弈依托传统枚举算法，依靠人工预设规则，机械遍历落子路径完成运算，仅能实现固定程序化对弈，无自主思考能力，属于机械运算阶段，无法应对复杂棋局和顶尖棋手的灵活战术。随着技术发展，机器学习算法应运而生，AI摆脱了固定规则的束缚，通过深度学习学习海量棋谱数据，自主总结博弈规律，依托强化学习开展自我对弈、试错迭代，持续优化决策模型。在算力的支撑下，AI能够快速完成复杂棋局推演，灵活调整对弈策略，甚至创新全新博弈战术，彻底摆脱机械运算局限，实现了类似人类的智能思考、自主决策，推动人工智能从程序化运算迈向真正的智能化应用。 ( 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 $