《第三单元 人工智能的本质 —— 我为校园增 “智慧”- 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围绕人工智能数据、算法、算力三大核心要素及协同关系展开，结合智慧校园项目设计流程，通过课前预习案铺垫基础概念，课中以真实校园场景对比导入，引导学生从认知要素到实践项目设计，构建完整学习支架。 以“我为校园增智慧”项目为载体，采用问题驱动与小组合作模式，课前预习与课中探究紧密衔接，培养计算思维、数字化学习与创新及信息社会责任，习题设计分层递进，助力学生掌握AI技术逻辑，提升真实问题解决能力。

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 第三单元 人工智能的本质 —— 我为校园增 “智慧”- 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标，本项目要求学生理解人工智能数据、算法、算力三大核心要素及协同关系，掌握人工智能基础运行逻辑。依托智慧校园项目实践，体验AI技术落地流程，能发现校园场景问题、设计简易智能解决方案，辩证看待AI技术价值与局限，树立安全、合规、负责任的智能技术应用意识，提升数字化问题解决能力。 学习目标 信息意识：敏锐捕捉校园场景中的智能应用需求，识别AI运行所需数据资源，判断数据价值与可用性。 计算思维：拆解智慧校园项目实施流程，梳理AI数据处理、算法推理的基本逻辑，形成系统化解决问题的思维。 数字化学习与创新：依托项目实践自主探究AI应用方法，创新设计校园智能优化方案。 信息社会责任：正视AI技术利弊，坚守数据安全与隐私保护准则，规范使用智能技术。 重难点 教学重点：掌握人工智能数据、算法、算力三大核心要素的作用与关联，熟悉智慧校园AI项目的设计、探究与落地流程，能结合校园实际设计简易智能应用方案。 教学难点：抽象理解三大要素协同支撑AI运行的底层逻辑，突破具象认知局限，辩证分析校园智能应用的优缺点，结合实际优化项目方案，解决真实场景中的技术适配问题。 学习过程 （一）课前预习案 预习目标：初步认知人工智能的核心构成要素，了解智慧校园的常见AI应用场景，自主梳理基础概念，发现自身知识疑点，为课中项目探究做好铺垫。 预习任务一：基础概念认知填空题 1. 支撑人工智能运行的三大核心要素是________、________、________。 2. ________是人工智能的学习原料，为AI训练和决策提供基础支撑。 3. ________是人工智能的运行规则，是机器实现自主学习、推理判断的核心逻辑。 4. ________是人工智能的运算基础，为数据处理、算法运行提供硬件支撑。 5. 智慧校园是将________技术与校园管理、学习生活结合，实现校园服务智能化、高效化的新型校园模式。 预习任务二：生活场景思考题 1. 结合日常校园生活，列举3个你见过或体验过的智慧校园、人工智能应用场景。 2. 简单说一说你认为人工智能和普通计算机程序的最大区别是什么？ 3. 你觉得当前校园在管理、学习、服务方面存在哪些不便？可以用人工智能解决吗？ 预习任务三：前置辨析判断题（对的打√，错的打×） 1. 人工智能运行只需要依靠数据即可，不需要算法和算力支撑。（） 2. 校园人脸识别门禁、智能测温设备都属于人工智能校园应用。（） 3. 算力越强，人工智能的数据处理和决策效率一定越高。（） 4. 人工智能完全没有弊端，能够解决校园所有问题。（） 预习任务四：预习疑惑记录 请自主梳理预习过程中遇到的疑问，记录在下方，课中重点探究： ________________________________________________________________ ________________________________________________________________ 预习拓展思考：很多同学认为人工智能就是“机器人”，结合预习知识，谈谈这个认知是否正确，为什么？ ________________________________________________________________ ________________________________________________________________ （二）课中探究案 课堂探究目标：深入理解人工智能三大核心要素的内涵与协同关系，掌握智慧校园AI项目的开展流程，能自主完成需求分析、方案设计、问题探究与成果优化，培养数字化创新与问题解决能力，树立正确的智能技术应用观。 探究活动一：情境导入，项目感知（深度学习思考） 随着信息技术的发展，智慧校园建设逐步普及，人脸识别考勤、智能图书借阅、校园智能安防、AI错题整理、智能垃圾分类等应用走进校园，极大改变了校园管理模式和师生学习生活方式。本单元核心项目为“我为校园增智慧”，要求我们立足校园真实场景，运用人工智能核心知识，设计、完善简易智慧校园优化方案。 结合上述情境，完成以下探究问题： 1. 对比传统校园管理方式和智慧校园管理方式，从效率、便捷性、精准度三个维度简要分析差异。 2. 我们校园目前已有的智能设备有哪些？这些设备分别解决了校园的什么问题？ 3. 结合校园日常痛点，如课间排队打水、教室灯光浪费、校园杂物堆积、作业批改繁琐等，筛选1个你最想优化的校园问题，作为本次项目探究的核心主题。 4. 初步猜想：想要用人工智能解决你选定的校园问题，需要依靠哪些技术、哪些核心要素？ 探究活动二：核心知识拆解，深度探究AI三大要素 人工智能并非单一技术，而是数据、算法、算力三大要素协同作用的技术体系，三者缺一不可，共同支撑所有智能应用落地，智慧校园项目也不例外。请结合教材知识与案例，完成分层探究。 基础探究问题 1. 什么是人工智能的数据？结合校园人脸识别考勤场景，说明该应用需要采集、使用哪些数据？ 2. 什么是人工智能的算法？在校园智能考勤中，算法起到了什么样的核心作用？ 3. 什么是人工智能的算力？校园智能设备的算力主要来自哪些硬件？算力不足会导致什么问题？ 进阶探究问题 1. 结合实例分析，优质的AI校园数据需要满足哪些标准？如果人脸识别数据模糊、信息缺失，会造成什么后果？ 2. 传统程序和人工智能算法的核心区别是什么？为什么AI算法可以实现自主识别、自主判断，而普通程序只能固定执行指令？ 3. 简述数据、算法、算力三者的协同关系，尝试用流程图或文字梳理三者支撑智慧校园AI应用的完整逻辑。 深度思辨问题 1. 校园智能设备会采集师生人脸、身份、出行轨迹等隐私数据，在项目开展和技术应用中，我们应该如何保护个人信息安全？ 2. 部分校园智能考勤会出现识别错误、漏识别的情况，结合三大核心要素分析，造成这些故障的可能原因有哪些？ 探究活动三：项目拆解，分步开展智慧校园方案设计 本次核心项目“我为校园增智慧”遵循需求分析→方案设计→技术适配→问题预判→成果优化的完整流程开展，请同学们结合小组合作，分步完成以下探究任务，落地项目成果。 步骤一：精准需求分析 项目开展的核心是解决真实校园问题，需求分析是项目落地的基础，避免方案空泛、脱离实际。请小组讨论完成以下问题： 1. 小组最终确定的校园优化问题是什么？请详细描述该问题的具体表现、影响人群、造成的不便。 2. 该问题目前校园的解决方式是什么？传统方式存在哪些短板和不足？ 3. 运用人工智能优化该问题，能够实现哪些传统方式无法实现的效果？ 4. 本次智能优化方案的核心目标是什么？（如提升效率、节约资源、方便师生、规范管理等） 步骤二：方案框架设计 结合选定的校园问题，搭建完整的智慧校园AI优化方案，明确技术应用、功能设计、实施方式，完成以下探究问题： 1. 针对本小组的优化项目，需要采集哪些校园数据？数据类型属于结构化数据还是非结构化数据？ 2. 本项目需要依托哪种人工智能算法实现核心功能？（如图像识别、数据分析、智能预判等） 3. 项目落地需要哪些硬件算力支撑？（如智能摄像头、服务器、终端设备等） 4. 详细描述本智慧校园方案的运行流程，从数据采集、算法处理、算力支撑到最终实现智能服务的完整过程。 5. 本方案主要服务校园哪些人群？能为师生带来哪些具体便利？ 步骤三：技术适配与问题预判 任何智能项目落地都存在技术局限和现实问题，需要提前预判、规避风险，让方案更贴合校园实际。请深度探究： 1. 结合校园场地、设备、经费实际，判断本小组的方案是否具备落地可行性，存在哪些客观限制？ 2. 从数据安全、算法误差、算力不足三个角度，分别分析本项目可能出现的技术问题。 3. 针对预判的问题，制定对应的解决对策和优化方法。 4. 人工智能技术应用存在一定的伦理风险，本项目在实施过程中，需要遵守哪些信息安全和技术伦理规则？ 步骤四：方案优化与成果完善 通过小组互评、课堂交流、教师指导，完善项目方案，完成最终成果打磨，回答以下总结性问题： 1. 对比初始方案，本次优化后，方案在可行性、实用性、安全性上有哪些提升？ 2. 本次项目开展过程中，你最大的收获是什么？掌握了哪些人工智能知识和实践方法？ 3. 结合本次项目实践，谈谈你对“人工智能的本质是数据、算法、算力的协同”这句话的理解。 4. 未来智慧校园还可以在哪些场景拓展人工智能应用？请提出1-2个创新设想。 探究活动四：课堂总结与素养升华 结合本节课所有探究内容，完成综合思考题，实现知识内化与素养提升： 1. 简要概括人工智能三大核心要素的内在关联，说明三者为何缺一不可。 2. 结合本次“我为校园增智慧”项目实践，谈谈人工智能技术给校园生活带来的机遇与挑战。 3. 作为新时代中学生，我们应该如何正确看待、使用、创新人工智能技术，践行信息社会责任？ 4. 从计算思维角度，总结本次项目从发现问题到解决问题的完整思维过程。 板书设计 第三单元 人工智能的本质——我为校园增“智慧”（项目开展） 1. 人工智能三大核心要素 　　数据：AI学习原料，决定判断精准度 　　算法：AI运行逻辑，实现自主推理决策 　　算力：AI运算基础，保障运行效率 　　核心关系：三者协同，支撑所有智能应用 2. 智慧校园项目开展流程 　　需求分析→方案设计→技术适配→风险预判→成果优化 3. 核心素养与价值 　　技术赋能校园｜辩证看待AI｜守护信息安全｜创新解决问题 参考答案 （一）课前预习案答案 1. 基础概念认知填空题 1. 数据、算法、算力 2. 数据 3. 算法 4. 算力 5. 人工智能 2. 生活场景思考题（参考答案，合理即可） 1. 校园AI应用场景：人脸识别门禁、智能考勤、智能图书借阅、AI错题分析、校园智能广播、智能安防监控等。 2. 区别：普通计算机程序按照固定指令运行，无自主学习能力；人工智能依托数据和算法，可自主学习、推理、预判，适配不同场景变化。 3. 校园常见问题：教室无人灯光未关闭、课间打水排队拥挤、作业批改耗时、校园卫生巡查繁琐等，均可通过对应的人工智能技术优化解决。 3. 前置辨析判断题 1. × 2. √ 3. √ 4. × 4. 预习拓展思考（参考答案） 该认知不正确。机器人只是人工智能的硬件载体之一，并非人工智能本身。人工智能是一种技术体系，包含数据、算法、算力三大要素，可应用于门禁、软件、系统等多种场景，不局限于机器人设备。 （二）课中探究案参考答案（要点版，合理即可） 探究活动一：情境导入，项目感知 1. 效率：智慧校园自动化运行，效率更高；便捷性：无需人工操作，师生使用更便捷；精准度：AI智能识别、统计误差更小，精准度更高。 2. 现有智能设备：人脸识别门禁、智能测温仪、多媒体教学设备等，分别解决校园出入管理、体温筛查、课堂教学数字化等问题。 3. 示例：选定“教室用电浪费”问题，优化校园节能管理。 4. 初步猜想：需要依托图像识别数据、智能分析算法、终端算力设备支撑。 探究活动二：核心知识拆解 基础探究 1. AI数据是支撑智能学习和决策的各类信息；人脸识别考勤需要人脸图像数据、学生身份信息、出勤时间数据等。 2. 算法是AI的运行逻辑，考勤场景中，算法负责比对人脸数据、匹配身份、判断出勤状态、生成考勤记录。 3. 算力是AI运算的硬件支撑，主要来自终端摄像头、校园服务器、电脑终端；算力不足会导致识别卡顿、响应缓慢、数据处理出错。 进阶探究 1. 优质AI数据需满足规模充足、准确真实、类型多元、隐私合规的标准；数据缺陷会导致人脸识别失败、身份匹配错误、考勤统计失误。 2. 传统程序指令固定，只能机械执行预设操作；AI算法依托海量数据自主学习、迭代优化，可适配场景变化，具备自主判断能力。 3. 数据提供基础信息原料，算法梳理数据规律、形成决策逻辑，算力为数据处理和算法运行提供硬件支撑，三者循环迭代，共同完成智能服务输出。 深度思辨 1. 规范数据采集，不过度收集隐私信息；加密存储数据，防止信息泄露；限定数据使用范围，不随意公开师生信息。 2. 数据层面：人脸图像模糊、光线干扰导致数据质量差；算法层面：算法模型适配性不足；算力层面：设备算力不足，处理不及时。 探究活动三：项目拆解探究 步骤一：精准需求分析（示例） 1. 优化问题：教室无人时灯光、风扇未关闭，造成电力资源浪费，影响校园节能建设；影响全体师生，造成资源损耗、增加校园运营成本。 2. 传统方式：依靠师生自觉、值日生巡查，容易出现遗漏，管控不及时、不全面。 3. AI优化优势：可24小时智能监测，自动识别教室人员状态，联动设备开关，杜绝人为疏漏。 4. 项目目标：实现教室用电智能管控，节约校园电力资源，培养师生节能意识。 步骤二：方案框架设计（示例） 1. 所需数据：教室人员图像数据、光线亮度数据、设备运行数据，均为非结构化数据为主。 2. 核心算法：图像识别算法、环境数据智能分析算法。 3. 算力支撑：智能摄像头、校园终端处理器、后台服务器。 4. 运行流程：摄像头采集教室画面与环境数据→算力设备传输处理→算法分析教室是否有人、光线是否充足→自动控制灯光、风扇开关→同步记录用电数据。 5. 服务全体在校师生，减少资源浪费，营造绿色智慧校园环境。 步骤三：技术适配与问题预判（示例） 1. 可行性：校园已有监控设备，可依托现有硬件改造，落地难度低；限制：部分老旧教室设备适配度较低。 2. 技术问题：数据遮挡导致识别失误、算法对暗光场景适配差、多设备同时运行算力不足。 3. 优化对策：优化采集角度、升级算法模型、提升终端算力、设置人工兜底机制。 4. 伦理规则：规范图像数据采集，仅用于校园节能管控，严禁私自调取、传播监控数据，保护师生隐私。 步骤四：方案优化与成果完善（通用要点） 1. 优化后方案更贴合校园实际，规避技术漏洞，兼顾实用性、安全性、经济性。 2. 收获：掌握AI三大核心要素知识，学会项目式探究方法，提升问题解决与数字化创新能力。 3. 本质理解：人工智能并非单一技术，依靠数据提供原料、算法构建逻辑、算力提供支撑，三者协同才能实现智能决策与服务。 4. 创新设想：智能图书推荐、校园垃圾智能分类、课后服务智能排班、考试智能防作弊监测等。 探究活动四：课堂总结与素养升华 1. 数据是基础、算法是核心、算力是保障，三者相互依存、协同迭代，缺少任意一项，人工智能都无法正常运行、实现智能决策。 2. 机遇：提升校园管理效率、便捷师生生活、节约校园资源、丰富数字化学习场景；挑战：存在数据隐私风险、技术误差局限、过度依赖智能技术等问题。 3. 主动学习智能技术知识，理性看待技术优劣，规范使用智能设备，坚守信息安全底线，主动创新技术应用，用科技服务生活。 4. 思维过程：发现校园真实问题→拆解问题核心需求→匹配AI技术要素→设计解决方案→预判风险优化方案→落地解决问题。 ( 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 $