《第二单元 人工智能的技术基础 —— 探究人机对弈的发展 - 三、项目开展》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聚焦人工智能技术基础，围绕数据、算法、算力三大核心要素，结合人机对弈发展历程展开。课堂导入通过对比1997年深蓝与2016年AlphaGo事件，引导学生思考技术原理差异，以预习案铺垫基础认知，课中探究活动分阶段梳理发展历程、拆解核心技术，构建从感知到深度分析的学习支架。 这份资料以项目式学习为特色，通过预习填空、选择、探究题与课中案例对比、技术拆解、辩证思考等活动，融合多种习题类型。注重培养学生信息意识，引导提取关键技术信息，强化计算思维，提升问题拆解分析能力，同时渗透信息社会责任，帮助学生理性看待技术价值与局限，适合自主学习与课堂探究。

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 第二单元 人工智能的技术基础 —— 探究人机对弈的发展 - 三、项目开展 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程标准，本项目要求学生结合人机对弈典型案例，认识人工智能三大核心支撑要素：数据、算法、算力。了解人机对弈的发展历程，区分传统程序博弈与智能AI博弈的差异，初步理解机器学习的基本逻辑。能结合实例分析技术原理，开展简单探究实践，树立人工智能技术应用的理性认知与信息社会责任意识。 学习目标 信息意识：感知数据、算法、算力在人机对弈中的核心价值，能主动提取案例中的关键技术信息，区分传统博弈与智能博弈的信息处理差异。 计算思维：通过拆解人机对弈运作流程，理解算法搜索、数据训练、算力支撑的底层逻辑，具备初步的人工智能问题拆解分析能力。 数字化学习与创新：借助课前预习、课中探究完成项目实践，自主梳理技术发展脉络，尝试分析技术迭代原因。 信息社会责任：辩证看待人机对弈技术优势与局限，尊重技术发展规律，树立理性使用人工智能技术的观念。 重难点 教学重点：掌握数据、算法、算力三大人工智能核心技术的内涵与作用，梳理人机对弈的发展阶段与迭代特征，明确三大技术协同支撑人机智能博弈的内在逻辑，能结合深蓝、AlphaGo案例分析技术应用价值。 教学难点：理解深度学习、强化学习、蒙特卡洛树搜索等算法的基本运作原理，区分传统固定算法与人工智能自主学习算法的差异，深度剖析算力、数据质量对AI博弈能力的影响机制。 学习过程 （一）预习目标 1. 初步了解人机对弈的发展历程，知晓经典人机对弈赛事与代表产品。2. 识记人工智能三大核心基础：数据、算法、算力的基本概念。3. 区分传统计算机博弈与人工智能人机对弈的初步差异。4. 自主搜集人机对弈相关资料，形成基础认知，为课中深度探究做好铺垫。 （二）预习填空题 1. 支撑人工智能运行的三大核心基础要素是________、________、________。 2. 1997年战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的超级计算机是________。 3. 2016年战胜围棋世界冠军李世石的人工智能程序是________。 4. 传统计算机博弈主要依靠________完成棋局计算，无自主学习能力。 5. 人工智能人机对弈的核心学习方式包含监督学习和________。 （三）预习选择题 1. 下列不属于人工智能三大核心技术的是（ ） A. 数据 B. 算法 C. 算力 D. 网络 2. 深蓝计算机能够完成国际象棋博弈，其核心运算依靠的是（ ） A. 自主学习 B. 穷举搜索算法 C. 深度学习 D. 强化学习 3. 围棋AI能够不断提升博弈水平，核心依托的基础是（ ） A. 海量棋谱数据 B. 单一算法 C. 普通硬件 D. 人工手动编程 （四）预习简答题 1. 简单说说你了解的人机对弈发展事件，写出1-2个典型案例。 2. 结合生活认知，简单区分传统电脑下棋与AI智能下棋的不同。 （五）预习思考探究 围棋棋局变化远超国际象棋，早期计算机无法实现高水平围棋博弈，而现代AI可以轻松战胜顶尖棋手，请结合常识思考，是什么技术突破让人机围棋博弈实现跨越式发展？写下你的猜想。 五、课中探究案 （一）课堂导入探究 人机对弈是人工智能发展史上最具代表性的应用场景，从早期计算机只能完成简单棋类对弈，到如今AI碾压人类顶尖棋手，短短数十年实现了颠覆性突破。本节课我们将以人机对弈为项目载体，深度探究人工智能的数据、算法、算力三大核心技术，理清人工智能技术的底层运行逻辑，探究人机对弈迭代升级的核心原因。 导入探究问题：对比1997年深蓝战胜国际象棋冠军、2016年AlphaGo战胜围棋冠军两大事件，为什么围棋AI的突破难度远大于国际象棋？二者的技术原理存在哪些本质区别？ （二）探究活动一：梳理人机对弈发展历程，划分技术迭代阶段 人机对弈的发展见证了人工智能技术的迭代升级，根据技术原理、运行模式、博弈能力的差异，可将其分为传统程序博弈、初级智能博弈、高阶自主学习博弈三个阶段。请结合教材内容和课堂资料，完成以下探究任务，系统梳理各阶段的技术特征、代表成果与核心短板。 第一阶段：传统程序博弈阶段（早期计算机下棋）。该阶段的计算机下棋程序，完全依靠人工编写固定代码和穷举搜索算法运行。程序员将所有已知棋类规则、固定走法、胜负逻辑手动录入程序，计算机仅能按照预设指令完成棋局计算，无法自主思考和总结经验。在面对棋局变化简单、规则固定、棋局维度少的棋类（如国际象棋）时，可通过超强算力完成海量棋局穷举，实现高水平博弈。但该阶段技术存在致命短板，无法应对复杂多变、棋局维度极高的棋类，不具备任何自主学习和创新博弈的能力。本阶段典型代表为深蓝超级计算机，依靠极致算力和穷举算法，完成国际象棋全棋局搜索，最终战胜人类冠军。 第二阶段：初级智能博弈阶段。随着数据积累和算法优化，人机对弈进入初级智能阶段。该阶段不再完全依赖人工预设代码，开始依托基础棋谱数据进行简单规律总结，算法从单一穷举搜索升级为局部优化搜索，能够根据棋局局势做出灵活判断。相较于传统程序，初级智能博弈的适配性更强，可应对部分复杂棋局，但依旧存在明显局限，数据利用率低、算法灵活性不足，无法脱离人工数据标注，自主优化能力较弱，博弈水平难以超越顶尖人类棋手。 第三阶段：高阶自主学习博弈阶段。以AlphaGo为代表的高阶AI博弈技术，标志着人工智能进入全新阶段。该阶段依托海量真实棋谱数据、深度学习算法和超强算力支撑，突破了传统程序的局限。AI不仅能学习人类已有棋谱经验，还能通过强化学习自主对弈、自我迭代，总结人类从未探索过的棋局走法，实现超越人类的博弈能力。其核心优势在于自主学习、动态优化、持续迭代，真正实现了人工智能模拟人类思维、自主决策的核心目标。 课堂探究习题 1. 填空题：人机对弈发展分为________、________、________三个阶段。 2. 判断题：深蓝计算机具备自主学习、自我优化的能力。（ ） 3. 简答题：简述传统程序博弈与高阶AI自主博弈的核心区别。 （三）探究活动二：深度拆解人工智能三大核心技术（重难点突破） 数据、算法、算力是支撑所有人工智能应用的三大基石，人机对弈的迭代升级，本质就是三大技术持续优化、协同赋能的结果。本环节将结合人机对弈案例，逐一拆解三大技术的内涵、作用及协同逻辑，突破本节课重难点知识。 1. 人工智能依赖的数据——AI学习的核心原料 数据是人工智能的基础，没有数据，算法和算力都无法发挥作用。对于人机对弈AI而言，棋谱数据就是其学习的核心素材。早期人机博弈数据量极少，仅依靠少量人工录入棋谱，计算机只能应对固定棋局，一旦出现非常规走法就会出现失误。而AlphaGo之所以能实现突破，核心原因之一就是拥有海量、优质、多元的棋谱数据集。 优质的AI训练数据需要满足三大标准：规模充足、数据准确、类型多元。规模充足即拥有海量棋局数据，覆盖不同棋手、不同局势、不同胜负场景；数据准确要求棋谱数据真实有效，无错误、无残缺；类型多元可以让AI学习常规走法、冷门走法、翻盘棋局等多种场景，提升博弈的全面性。同时，数据分为结构化数据和非结构化数据，棋谱步骤、棋局分值属于结构化数据，棋手对局思路、战术风格属于非结构化数据，两类数据共同支撑AI模型训练。 数据质量直接决定AI博弈水平，若数据存在偏差、数据量不足、数据类型单一，AI就会出现判断失误、应对单一、战术僵化等问题。可以说，数据是人工智能“学习知识、积累经验”的核心载体。 2. 人工智能依赖的算法——AI思维的核心逻辑 算法是人工智能的核心，是机器模拟人类思维、处理数据、做出决策的规则与流程，决定了AI如何利用数据、依托算力完成任务。人机对弈的技术迭代，核心就是算法的迭代升级。 传统博弈采用穷举搜索算法，计算机遍历所有可能的棋局走法，计算每一种走法的胜负概率，选择最优解。这种算法逻辑简单，但弊端明显，围棋棋局变化量高达10的170次方，完全穷举根本无法实现，这也是早期计算机无法攻克围棋的核心原因。 智能AI博弈采用深度学习+强化学习+蒙特卡洛树搜索算法。深度学习负责从海量棋谱数据中提取棋局规律、战术特点；蒙特卡洛树搜索不再进行全量穷举，而是精准筛选高概率优质棋局，大幅减少运算量；强化学习让AI通过自我对弈、自主试错，不断优化算法模型，总结全新的博弈战术，突破人类固有思维局限。 简单来说，算法就是人工智能的“大脑思维方式”，传统算法是“按固定指令做事”，智能算法是“学经验、会思考、能优化”。 3. 人工智能依赖的算力——AI运行的核心支撑 算力即人工智能的运算能力，是硬件设备处理数据、运行算法、完成模型训练的能力，是所有AI技术落地的硬件基础。算力的核心衡量指标为运算速度，主要依托CPU、GPU、AI专用芯片实现。 CPU擅长串行逻辑运算，适合处理简单、单一的指令任务；GPU擅长并行批量运算，可同时处理海量数据运算任务，是AI模型训练的核心硬件；专用AI芯片针对人工智能算法优化，运算效率更高、能耗更低。 人机对弈中，海量棋谱数据训练、复杂算法运算、实时棋局决策，都需要超强算力支撑。深蓝依靠大规模CPU集群实现超强算力，完成国际象棋穷举运算；而AlphaGo依托GPU集群算力，支撑深度学习模型的海量数据训练和实时棋局推演。算力的持续升级，让复杂算法落地、海量数据处理成为可能，为人机对弈的跨越式发展提供了硬件保障。 4. 三大技术的协同逻辑 数据是基础原料，为算法训练提供素材；算法是核心核心，实现数据价值转化与智能决策；算力是硬件支撑，保障数据处理和算法高效运行。三者缺一不可、协同赋能，共同构成人工智能的技术基础，这也是人机对弈从机械运算走向智能博弈的核心逻辑。 课堂探究习题 1. 填空题：AI优质数据的三大标准是________、________、________。 2. 填空题：智能人机对弈的核心算法包含深度学习、________、蒙特卡洛树搜索。 3. 选择题：下列适合AI模型海量数据训练的硬件是（ ） A. CPU B. GPU C. 内存 D. 硬盘 4. 简答题：简要说明数据、算法、算力三者的协同关系。 5. 辨析题：结合案例分析，为什么围棋AI必须依靠深度学习算法，而不能使用传统穷举算法？ （四）探究活动三：对比分析深蓝与AlphaGo，深化技术认知 深蓝和AlphaGo是人机对弈史上两大里程碑产品，分别代表传统机器博弈和人工智能智能博弈的最高水平。通过对比二者的技术差异，可深度理解人工智能技术的核心优势，理清技术迭代的核心方向。 深蓝计算机定位为高性能运算计算机，核心服务于国际象棋博弈。其技术特点为：依靠人工编写全套棋局规则，采用穷举搜索算法，依托超强CPU算力完成全棋局运算，无自主学习能力，无法总结新战术，只能严格按照预设程序运算，博弈能力完全依赖算力和人工代码。其优势是运算精准、规则严谨，短板是无智能思维、无法自主迭代、适配性极差。 AlphaGo定位为人工智能深度学习模型，核心服务于复杂围棋博弈。其技术特点为：依托海量人类棋谱数据训练，采用深度学习与强化学习算法，搭配GPU超强算力，具备自主学习、自我迭代、创新战术的能力。无需人工预设所有棋局规则，可自主从数据中总结规律，通过自我对弈优化博弈策略，甚至创造出人类从未使用的围棋走法，实现对人类顶尖棋手的全面超越。 二者的本质差异，是“机械运算”与“智能思考”的区别，也是传统计算机技术与人工智能技术的核心区别。深蓝是算力驱动的机械运算工具，AlphaGo是数据、算法、算力协同驱动的智能系统。 课堂探究习题 1. 判断题：AlphaGo可以通过自我对弈实现能力迭代升级。（ ） 2. 简答题：从数据、算法、算力三个维度，对比深蓝与AlphaGo的技术差异。 （五）探究活动四：辩证思考人工智能的优势与局限，落实素养目标 通过人机对弈的技术探究，我们可以发现人工智能具备超强的数据处理、运算决策、迭代优化能力，在规则明确、数据充足的场景中，远超人类能力。但人工智能并非完美，其存在固有局限。人工智能完全依赖数据和算法，存在数据偏见、算法固化、缺乏创造性思维和情感认知的问题，无法应对无数据支撑、无规则可循的复杂场景。 人机对弈的本质是技术赋能，而非机器超越人类。AI的优势是高速运算、海量学习、精准决策，人类的优势是创新思考、辩证思维、临场创造、情感判断。未来的发展核心是人机协作、优势互补，而非人机对抗。我们要理性看待人工智能技术，既要认可技术发展的价值，也要正视技术局限，树立正确的信息社会责任观念。 课堂探究习题 1. 简答题：结合人机对弈案例，说说人工智能技术的优势与局限性。 2. 开放探究题：结合本节课所学，谈谈你对“人机协作”的理解。 （六）课堂综合探究论述题 结合本节课所有探究内容，以“人机对弈的技术迭代与人工智能核心基础”为主题，论述数据、算法、算力如何共同推动人机对弈从传统机械博弈升级为智能自主博弈，字数不少于300字。 板书设计 第二单元 探究人机对弈的发展——人工智能的技术基础 1. 发展三阶段：传统程序博弈→初级智能博弈→高阶自主学习博弈 2. 人工智能三大核心技术（核心重难点） 数据：AI学习原料（充足、准确、多元） 算法：AI思维逻辑（穷举算法→深度学习+强化学习） 算力：AI运行支撑（CPU、GPU、AI芯片） 3. 经典案例对比：深蓝（机械运算）VS AlphaGo（智能学习） 4. 核心认知：三技协同、人机互补、理性用技 参考答案 （一）课前预习案答案 填空题 1. 数据、算法、算力 2. 深蓝 3. AlphaGo 4. 固定穷举算法（人工预设代码） 5. 强化学习 选择题 1. D 2. B 3. A 简答题 1. 示例：1997年深蓝超级计算机战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；2016年AlphaGo人工智能战胜围棋世界冠军李世石，实现围棋人机对弈的重大突破。 2. 传统电脑下棋依靠预设程序和固定算法，无自主学习能力，走法固定、灵活性差；AI智能下棋依托海量数据和深度学习算法，可自主学习、总结经验、优化走法，能灵活应对复杂棋局，持续提升博弈水平。 预习思考探究 示例：传统计算机算力有限、算法单一，无法应对围棋海量的棋局变化；现代AI依托海量棋谱数据、深度学习算法和超强算力，突破了传统穷举运算的局限，能够自主学习棋局规律、优化博弈策略，因此实现了围棋人机对弈的跨越式突破。 （二）课中探究案答案 探究活动一习题答案 1. 传统程序博弈、初级智能博弈、高阶自主学习博弈 2. × 3. 核心区别：传统程序博弈依靠人工预设代码和穷举算法，无自主学习能力，只能机械执行指令，适配性差；高阶AI自主博弈依托数据、算法、算力协同支撑，具备自主学习、自我迭代、创新决策的能力，可灵活应对复杂场景，持续优化博弈水平。 探究活动二习题答案 1. 规模充足、数据准确、类型多元 2. 强化学习 3. B 4. 数据是人工智能的基础原料，为算法训练提供核心素材；算法是核心逻辑，负责挖掘数据规律、完成智能决策；算力是硬件支撑，保障海量数据处理和复杂算法高效运行。三者相互配合、缺一不可，协同支撑人工智能系统运行。 5. 围棋棋局变化量极其庞大，传统穷举算法需要遍历所有棋局，运算量无穷大，无法实现；深度学习算法无需全量穷举，可从海量棋谱中提取规律，结合蒙特卡洛树搜索筛选优质棋局，搭配强化学习自主优化，能够高效应对围棋的复杂棋局变化，因此围棋AI必须依托智能算法。 探究活动三习题答案 1. √ 2. 数据：深蓝无自主数据学习能力，仅依靠人工录入固定棋局数据；AlphaGo依托海量真实棋谱数据自主训练。算法：深蓝采用固定穷举搜索算法，无自主优化能力；AlphaGo采用深度学习、强化学习算法，可自主迭代。算力：深蓝依靠CPU集群实现基础穷举运算；AlphaGo依托GPU超强算力，支撑复杂模型训练和实时推演。 探究活动四习题答案 1. 优势：运算速度快、数据处理能力强、决策精准、可持续迭代优化，在规则明确场景中能力远超人类。局限性：过度依赖数据和算法，存在数据偏见、算法固化问题，无创造性思维、无情感认知，无法应对无规则、无数据的复杂场景。 2. 示例：人机协作是人工智能发展的核心方向。AI擅长高速运算、数据处理、精准决策，人类擅长创新思考、辩证分析、临场创造。二者优势互补，AI为人类提供技术辅助，人类把控技术方向、弥补AI思维短板，实现技术服务于人、人机协同共赢的效果。 课堂综合探究论述题参考答案 人机对弈的数十年迭代升级，本质是人工智能数据、算法、算力三大核心技术持续优化、深度协同的结果。早期传统人机博弈技术落后，核心短板集中在三大技术的局限性上。数据层面，仅依靠人工少量录入棋局数据，数据量不足、类型单一，设备无法积累博弈经验；算法层面，采用单一穷举搜索算法，只能机械执行预设指令，无法自主思考；算力层面，硬件运算能力有限，无法支撑复杂棋局运算，仅能实现简单棋类博弈。 随着信息技术的发展，三大技术实现全面突破，推动人机博弈迈入智能时代。数据层面，海量、准确、多元的棋谱数据为AI学习提供了充足原料，让设备能够积累海量对局经验，掌握不同棋局的战术规律；算法层面，深度学习、强化学习、蒙特卡洛树搜索替代传统穷举算法，AI摆脱了人工预设代码的束缚，可自主从数据中提取规律，通过自我对弈试错优化，甚至创造全新博弈战术，具备了类人的思考决策能力；算力层面，GPU、专用AI芯片的普及，大幅提升了并行运算能力，支撑海量数据训练和复杂算法实时运行，让智能博弈技术落地成为可能。 从深蓝机械战胜国际象棋冠军，到AlphaGo智能碾压围棋顶尖棋手，充分证明单一的算力提升只能实现机械运算，而数据、算法、算力的协同升级，才是人工智能实现智能突破的核心关键。三大技术相辅相成、缺一不可，不仅推动了人机对弈的迭代发展，也构成了整个人工智能领域的核心技术基础，为各类智能应用的落地提供了核心支撑。 ( 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 $