第二单元《探索 3 人工智能依赖的算力》导学案—2026-2027学年苏科版信息技术九年级全一册

该初中信息科技导学案围绕“人工智能依赖的算力”展开，引导学生了解算力定义、三大核心要素（数据、算法、算力）及CPU、GPU等硬件功能，理解算力在人机对弈中的支撑作用。通过人机对弈发展情境导入，对比早期与现代AI性能差异引出算力重要性，课前预习铺垫基础概念，课中以任务驱动层层深入探究。 以核心素养为导向，采用任务驱动与案例分析结合的学科特色学习方法，通过小组讨论、硬件对比表格等培养计算思维，习题覆盖选择、简答、综合分析等类型兼顾基础与拓展，融入国产算力内容提升信息社会责任，助力学生自主探究与能力提升。

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 3 人工智能依赖的算力 课型 新授 审核人 学校审核 姓名 课标要求 依据初中信息科技课程标准，学生需了解算力的基本定义，知晓算力、数据、算法是人工智能三大核心要素。认识CPU、GPU等算力硬件，理解算力对人机对弈等AI场景运算速度、决策精度的支撑作用。能结合人机对弈实例辨析算力价值，初步感知算力迭代对人工智能发展的推动意义，树立科技探索意识。 学习目标 信息意识：精准识别算力在人机对弈中的核心作用，主动关注算力技术发展。 计算思维：拆解AI对弈运算逻辑，理解算力支撑海量棋局推演的原理。 数字化学习与创新：借助探究任务自主探究算力差异，尝试分析算力对AI性能的影响。 信息社会责任：了解国产算力发展现状，树立科技自信与创新报国的责任意识。 重难点 重点：掌握算力的概念，明确算力、数据、算法三者的关联，认识常见算力硬件及功能，理解算力在人机对弈中的核心支撑作用。 难点：深入理解算力强弱对人工智能运算效率、决策能力的影响逻辑，能结合人机对弈场景分析算力迭代推动AI升级的原理，学会辩证看待算力的应用价值。 学习过程 （一）课前预习案 为高效完成本节课算力知识的学习，提前梳理基础概念、铺垫前置知识，帮助学生快速对接课堂探究内容，依托基础习题自查预习效果，建立对人工智能算力的初步认知。 预习任务一：基础概念认知填空 1. 人工智能的三大核心技术要素是________、________、________，三者相辅相成，缺一不可。 2. 算力是指________，是人工智能实现数据处理、算法运行、智能决策的硬件支撑能力。 3. 日常电子设备中，常见的算力硬件有________、________、TPU等，其中________是人工智能深度学习运算的核心硬件。 4. 人机对弈过程中，AI需要完成________、________、最优决策筛选等运算操作，全程依赖算力支撑。 5. 算力的强弱直接决定人工智能的________和________，是限制AI智能水平的重要硬件条件。 预习任务二：判断题（对的打√，错的打×） 1. 人工智能运行只需要优质的算法，不需要算力支撑。（） 2. 手机、电脑的运算性能差异，本质是设备算力强弱的差异。（） 3. 围棋人机对弈的棋局可能性更少，对算力的要求低于象棋对弈。（） 4. GPU相比CPU，更适合处理人工智能海量、并行的运算任务。（） 5. 算力迭代升级，能够推动人工智能的决策精度和运算速度不断提升。（） 预习任务三：简答题 1. 结合生活认知，列举两个需要依托强算力运行的人工智能应用场景。 2. 简单思考：为什么早期人机对弈AI水平较低，无法战胜顶尖人类棋手？ 预习拓展思考 通过查阅简单资料，初步了解AlphaGo、AlphaZero两代人机对弈AI的差异，猜测算力升级在其性能提升中起到的作用，将自己的思考简要记录，留待课堂探究验证。 （二）课中探究案 本节课依托人机对弈核心场景，以任务驱动、小组探究、案例分析、实操思考的方式，层层深入探究人工智能算力的内涵、硬件支撑、核心作用及发展价值，逐步突破重难点，落实核心素养。 探究任务一：情境导入，初识算力（基础探究） 【情境素材】回顾人机对弈发展历程，早期国际象棋AI只能完成简单对局，容易被人类棋手破解；而现代AlphaGo、绝艺等围棋AI，能够轻松战胜世界顶尖棋手。同样是人机对弈人工智能，两代产品的性能差距巨大，除了算法优化、数据积累外，最核心的硬件支撑就是算力的迭代升级。 小组讨论问题： 1. 结合预习内容，说一说什么是人工智能算力？ 2. 猜想在人机对弈过程中，AI需要依靠算力完成哪些具体工作？ 3. 对比新旧人机对弈AI，分析算力强弱与AI对弈水平存在怎样的关联？ 【知识梳理】通过情境探究明确，算力是人工智能的硬件运算核心，是处理海量数据、执行算法模型、完成智能推演的基础能力。人机对弈并非简单的步骤运算，需要实时推演棋局变化、预判对手走法、筛选最优落子方案，每一步操作都需要海量运算，算力越强，推演的棋局数量越多、预判越精准、决策速度越快。 课堂习题1：单选题 1. 下列不属于人工智能三大核心要素的是（） A. 数据 B. 算法 C. 算力 D. 网络 2. 人机对弈中，算力的核心作用是（） A. 储存棋局数据 B. 完成海量棋局推演与决策运算 C. 美化对局界面 D. 传输对局信息 探究任务二：拆解算力硬件，辨析硬件功能（核心探究） 【知识铺垫】支撑人工智能算力的核心硬件主要包括CPU、GPU、TPU三类，不同硬件的运算特点、适用场景存在明显差异，直接影响AI的运行效率。CPU是通用运算核心，擅长逻辑运算、串行运算，适配日常基础操作；GPU是图形处理器，支持大规模并行运算，能够同时处理海量数据，是人工智能深度学习、海量推演的核心硬件；TPU是专门为人工智能研发的张量处理器，针对性优化AI模型运算，算力效率更高。 结合人机对弈场景完成探究问题： 1. 为什么现代人机对弈AI主要依靠GPU、TPU运行，而非单一依靠CPU？ 2. 对比手机、普通电脑、专业AI服务器的算力差异，分析设备算力对人机对弈效果的影响。 3. 完成表格填空，区分三类算力硬件的特点与适用场景。 算力硬件 运算特点 人机对弈适配性 CPU GPU TPU 【深度思考】早期人机对弈设备仅搭载普通CPU，算力有限，每秒仅能推演数千步棋局，无法覆盖复杂棋局的所有可能性，因此容易出现决策失误；而搭载GPU、TPU的专业设备，每秒可推演上亿步棋局，能够全方位预判棋局走势，实现精准决策。由此可见，算力硬件的升级是人机对弈AI实现跨越式发展的关键。 课堂习题2：多选题 1. 下列属于人工智能专用算力硬件的有（） A. CPU B. GPU C. TPU D. 内存条 2. 相比于CPU，GPU在人机对弈AI中的优势有（） A. 支持并行运算 B. 海量棋局推演速度更快 C. 逻辑运算更精准 D. 功耗更低 探究任务三：剖析三要素关联，深化算力认知（重难点突破） 【核心知识点】数据、算法、算力是人工智能不可分割的三大核心要素，三者分工明确、相互支撑。数据是人工智能的“学习素材”，为人机对弈提供海量棋局数据、对弈经验；算法是人工智能的“思维逻辑”，制定棋局推演、决策筛选的规则模型；算力是人工智能的“执行动力”，为数据处理、算法运行提供硬件支撑。 三者缺一不可：没有数据，算法无素材可学，算力无内容可运算；没有算法，海量数据无法梳理，算力运算无逻辑可循；没有算力，优质的数据和先进算法都无法落地运行，无法实现智能决策。 小组深度探究问题： 1. 结合人机对弈实例，分别说明数据、算法、算力在对局中的具体作用。 2. 假设某个人机对弈AI拥有海量优质棋局数据、先进的深度学习算法，但算力薄弱，会出现什么问题？ 3. 结合科技发展现状，分析算力升级如何推动人工智能整体技术进步。 【案例分析】AlphaGo的成功是三要素完美结合的典型案例。它依托海量人类棋局数据完成基础学习，依靠强化学习算法优化对弈策略，同时依托超强算力硬件完成每秒上亿次的棋局推演，最终实现超越人类顶尖棋手的对弈能力。后续AlphaZero进一步升级，依托更强算力实现自主对弈学习，摆脱了对人类棋局数据的依赖，智能水平大幅提升，充分印证了算力的核心驱动作用。 课堂习题3：简答题 1. 简要阐述人工智能三大核心要素的相互关系。 2. 结合人机对弈场景，说明算力不足会对AI对弈效果产生哪些影响。 探究任务四：拓展延伸，感知算力价值（素养提升） 【拓展素材】算力不仅支撑人机对弈，更是人工智能全领域发展的核心基石。智能驾驶需要算力实时处理路况数据、规划行驶路线；智能安防需要算力快速识别异常画面；人工智能大模型需要超强算力完成海量数据训练与实时应答。可以说，算力就是人工智能的“生产力”，算力的发展水平直接决定一个国家人工智能技术的发展高度。 同时，我国算力技术持续突破，国产GPU、TPU芯片不断迭代，算力基础设施持续完善，为人工智能国产化发展提供了坚实支撑。 探究思考问题： 1. 除了人机对弈，再列举三个依托强算力运行的人工智能应用场景，并简要说明算力的作用。 2. 结合国产算力发展现状，谈谈青少年应如何树立科技意识、助力科技发展。 课堂习题4：综合分析题 阅读材料，回答问题：材料：早期围棋人机对弈AI算力有限，只能预判少量棋局走势，对复杂残局处理能力极差，胜率不足10%；新一代AI依托超强算力，可全方位推演全局棋局，预判后续数十步走势，对弈胜率接近100%。 （1）材料中AI对弈水平提升的核心硬件原因是什么？ （2）结合材料，总结算力强弱与人工智能智能水平的关系。 课中总结梳理 通过本节课分层探究，我们系统掌握了算力的定义、核心硬件、三要素关联，明确了算力在人机对弈中的核心支撑作用。算力是人工智能运行的硬件基础，硬件迭代升级推动算力提升，算力提升赋能算法优化、数据落地，最终实现人工智能智能水平的持续升级，贯穿人机对弈乃至所有AI应用场景。同时，我们认识到算力技术的重要战略价值，树立了科技创新与社会责任意识。 【课堂小结习题】 1. 简述本节课所学的算力核心内涵与应用价值。 2. 总结数据、算法、算力三者在人工智能系统中的分工与关联。 板书设计 探索3 人工智能依赖的算力 1. 核心定义：人工智能硬件运算能力，AI运行的动力支撑 2. 三大核心要素：数据（素材）、算法（逻辑）、算力（动力） 3. 核心算力硬件 CPU：通用串行运算，基础支撑 GPU：并行海量运算，AI主力硬件 TPU：AI专用运算，高效精准 4. 算力价值：支撑人机棋局推演、智能决策，驱动AI迭代升级 5. 发展意义：人工智能核心生产力，赋能各领域智能发展 参考答案 （一）课前预习案答案 预习任务一：基础概念认知填空 1. 数据、算法、算力 2. 人工智能硬件设备处理数据、运行算法、完成智能决策的运算能力 3. CPU、GPU、GPU 4. 棋局推演、走势预判 5. 运算速度、决策精度 预习任务二：判断题 1.× 2.√ 3.× 4.√ 5.√ 预习任务三：简答题（参考答案） 1. 示例：智能驾驶、人工智能大模型对话、智能图像识别、云端智能渲染等。 2. 早期人工智能设备算力薄弱，无法完成海量棋局推演，预判棋局走势有限，决策精准度低，因此无法战胜顶尖人类棋手。 （二）课中探究案答案 课堂习题1：单选题 1.D 2.B 课堂习题2：多选题 1.BC 2.AB 硬件对比表格填空答案 CPU：运算特点：擅长串行逻辑运算，通用运算能力强；适配性：仅能支撑简单棋局运算，复杂对弈算力不足 GPU：运算特点：支持大规模并行运算，海量数据处理速度快；适配性：适配人机对弈海量棋局推演，是主流AI对弈硬件 TPU：运算特点：AI专用运算，针对性强、效率高、精度高；适配性：高端人机对弈AI核心硬件，适配高精度、高复杂度对局运算 课堂习题3：简答题（参考答案） 1. 数据是人工智能的学习基础，提供运算素材；算法是核心逻辑，制定运算与决策规则；算力是硬件支撑，保障数据处理和算法落地。三者相互依存、缺一不可，共同构成人工智能运行的核心体系。 2. 算力不足会导致AI棋局推演数量少、预判步数有限，无法全面掌握棋局走势，决策速度慢、精准度低，容易出现落子失误，整体对弈水平大幅下降，难以应对复杂对局场景。 课堂习题4：综合分析题（参考答案） （1）新一代AI硬件升级，算力大幅提升，能够完成海量、高精度的棋局推演运算。 （2）算力强弱直接决定人工智能的运算效率和决策精度，算力越强，AI处理复杂问题的能力越强，智能水平越高；算力薄弱会严重限制人工智能的性能上限。 课堂小结习题（参考答案） 1. 算力是人工智能硬件设备的运算能力，是AI数据处理、算法运行、智能决策的核心动力。它支撑人机对弈等各类AI应用落地，算力迭代升级能够持续提升人工智能的运算速度与智能水平，是人工智能发展的核心基石。 2. 数据提供学习和运算的基础素材，算法规定智能运算的逻辑规则，算力提供硬件执行支撑。三者分工明确、相互支撑，无数据则运算无依据，无算法则运算无逻辑，无算力则一切智能模型无法落地运行，共同决定人工智能的整体性能。 ( 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 $