第7课 人工智能伦理 导学案—2026-2027学年浙教版初中信息科技九年级全册

该初中信息科技导学案聚焦“人工智能伦理”，引导学生掌握数据隐私、算法偏见、版权争议、责任归属等核心伦理问题。通过课前预习案的基础概念填空、生活观察任务铺垫认知，课中以人脸识别门禁真实案例导入，结合分层探究与实战场景，构建从感知到应用的学习支架。 资料以真实案例与生活场景为载体，通过基础辨析、材料分析、深度思辨的分层探究设计锻炼计算思维，借助隐私保护、责任归属等实战场景强化信息社会责任，帮助学生敏锐识别伦理风险，树立规范使用AI的价值观，提升信息意识与社会责任感。

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7课 人工智能伦理 课型 新授 审核人 学校审核 姓名 课标要求 本课依据初中信息科技课程标准，要求学生了解人工智能技术应用中的伦理风险与道德规范，认识数据隐私、算法偏见、责任归属等核心伦理问题。能结合生活案例辨析AI应用的利弊，树立正确的人工智能使用价值观，自觉遵守AI伦理准则与相关规范，具备理性、合规使用人工智能工具的基本素养与社会责任感。 学习目标 信息意识：敏锐识别生活中AI应用的伦理隐患，正视技术双刃剑属性。 计算思维：剖析AI伦理问题成因，理性辨析技术与伦理的关联。 数字化学习与创新：规范使用智能工具，践行合规创新的使用原则。 信息社会责任：坚守科技道德底线，主动维护智能社会秩序，树立负责任的AI应用理念。 重难点 教学重点：掌握人工智能伦理的核心内涵，识别数据隐私泄露、算法偏见、版权侵权、责任模糊等常见AI伦理问题，熟记基础伦理规范与行为准则。 教学难点：辩证理解技术中立与价值嵌入的关系，在复杂真实场景中权衡多方利益，独立做出科学、合规、有温度的AI伦理判断与决策。 学习过程 （一）课前预习案 预习目标：自主梳理人工智能伦理基础概念，感知生活中的AI伦理现象，初步识别常见AI伦理问题，为课堂深度探究奠定基础。 预习任务一：基础概念填空题 1. 人工智能技术在应用过程中需要遵循的道德准则、行为规范与社会责任要求，统称为________。 2. AI应用中，因训练数据偏差、算法设计缺陷导致的对特定群体的不公平判定现象，称为________。 3. 个人身份信息、人脸数据、浏览记录、语音信息等属于________，未经授权采集、使用属于伦理违规行为。 4. 人工智能技术本身无善恶，但其应用效果受使用者、设计理念、数据来源影响，这体现了________的技术特性。 5. AI生成内容、智能创作成果的________归属问题，是当下人工智能核心伦理争议之一。 预习任务二：判断题（正确打√，错误打×） 1. 人工智能技术便捷高效，所有AI应用都不会产生伦理问题。（） 2. 随意上传他人人脸照片用于AI特效生成，属于侵犯他人隐私的行为。（） 3. 算法偏见是人为设置的恶意程序，和训练数据没有任何关系。（） 4. 使用AI抄袭、改写他人作文、论文，违背学术诚信与AI伦理准则。（） 5. 人工智能出现决策失误时，无需追究任何个人或机构的责任。（） 预习任务三：生活观察简答题 1. 列举三个你生活中接触过的人工智能应用场景。 2. 结合列举的场景，简单说说其中可能存在的1-2个潜在伦理风险。 3. 简单谈谈你认为我们使用人工智能工具时，应该遵守哪些基本规则。 预习任务四：前置思考探究题 当下短视频平台、购物软件的AI推荐算法，会根据我们的浏览记录精准推送内容，让我们长期局限在单一信息范围内。请结合生活体验，思考这种“精准推送”的优势和隐患分别是什么，尝试简单分析背后的伦理问题。 （二）课中探究案 课堂探究目标：深度掌握人工智能四大核心伦理问题，辩证分析技术利弊，学会在真实场景中辨析、判断、解决AI伦理问题，树立规范、负责任的AI使用意识，落实四维核心素养。 探究模块一：初识人工智能伦理——情景导入探究 阅读以下真实案例，完成对应问题探究。案例：某小区全面启用AI人脸识别门禁系统，无需业主手动刷卡，刷脸即可进出，极大提升了通行效率。但有居民提出质疑：小区未经业主完全同意采集人脸数据，数据存储、传输过程可能泄露，且系统曾出现识别偏差，区分不清相似人脸，存在安全隐患。同时，部分访客、老人因无法录入人脸数据，出行受到限制。 1. 结合案例，说说AI人脸识别门禁给生活带来了哪些便利？ 2. 案例中，该AI应用存在哪些明显的伦理与安全问题？ 3. 结合预习内容，总结什么是人工智能伦理？其存在的核心意义是什么？ 4. 简要辨析：“技术是中立的，AI本身没有对错，错的是使用技术的人”这句话是否正确，说明理由。 探究模块二：拆解核心AI伦理问题——分层探究练习 结合教材知识点，系统探究人工智能四大核心伦理问题，完成分层习题，夯实核心知识。 层级1：基础辨析题 1. 下列行为中，不属于人工智能伦理违规的是（） A. 利用AI深度伪造他人视频、照片进行恶搞传播 B. 正规平台经用户授权后，采集人脸数据用于门禁验证 C. 售卖用户AI浏览数据、个人画像信息牟利 D. 使用AI抄袭作业、篡改原创作品 2. 算法偏见产生的主要原因是（） A. 人工智能程序本身存在恶意 B. 训练数据片面、设计逻辑存在漏洞、人为认知偏差 C. 用户使用方式不当 D. 网络环境不稳定 3. AI创作内容的核心伦理争议不包括（） A. 原创版权归属模糊 B. 内容虚假、低俗、无价值 C. 创作效率过高 D. 抄袭、拼接现有原创内容 层级2：材料分析题 材料一：某招聘平台引入AI智能筛选简历系统，通过算法自动筛选求职者，优先推送年轻、高学历求职者简历，对大龄求职者、低学历求职者进行自动过滤，导致部分优秀大龄求职者失去就业机会，引发社会对AI算法公平性的争议。 材料二：部分学生利用AI写作工具直接生成作文、读后感、调查报告，全程无自主思考，直接照搬AI内容提交作业，违背学习初衷，滋生惰性思维，同时存在隐性抄袭风险。 1. 材料一中的AI招聘系统存在什么伦理问题？会带来哪些社会负面影响？ 2. 结合材料二，说说学生滥用AI写作工具的危害有哪些？我们应该如何正确使用AI学习工具？ 3. 结合两则材料，总结人工智能伦理问题主要集中在哪些维度？ 层级3：深度思辨题 1. 有人认为：“为了保护隐私和公平，应该限制所有人工智能技术的发展和使用”，你是否认同该观点？请说明理由。 2. 如何平衡人工智能技术发展、生活便利与伦理规范、隐私保护之间的关系？谈谈你的看法。 探究模块三：AI伦理责任与规范——实战应用探究 明确人工智能应用中个人、企业、社会的伦理责任，掌握AI使用基本准则，结合真实场景完成实战探究，提升问题解决能力。 实战场景一：隐私保护场景 现在很多拍照APP、修图APP、AI换脸小程序，会弹窗请求获取相册、摄像头、麦克风权限，部分APP会在用户不知情的情况下，采集、留存用户人脸、照片、语音数据，甚至私自对外泄露。请回答： 1. 这类APP私自采集用户数据，侵犯了用户的哪些权利？ 2. 作为中学生，我们日常使用各类AI工具、智能APP时，应该如何保护个人数据隐私？ 实战场景二：责任归属场景 随着自动驾驶技术普及，部分自动驾驶汽车出现判断失误，引发轻微交通事故。事故发生后，车企、算法研发人员、车主三方各有争议，无法明确责任归属。请结合AI伦理知识分析： 1. 自动驾驶事故的责任可能涉及哪些主体？ 2. 为什么人工智能系统出现失误时，会出现责任模糊的伦理难题？ 实战场景三：合规使用场景 在日常学习和生活中，AI绘图、AI配音、AI文案生成等工具越来越普及。很多同学会用AI生成手抄报、演讲稿、绘画作品参与评比。请结合伦理规范回答： 1. 直接使用AI生成的作品参与竞赛、评比，是否符合伦理规范？为什么？ 2. 请制定三条中学生使用人工智能工具的个人伦理行为准则。 探究模块四：课堂综合拓展探究 1. 结合本节课所学知识，全面梳理人工智能常见的伦理风险，分类说明各类风险的表现形式。 2. 从个人、企业、社会三个角度，分别说说应该如何规范人工智能应用，规避伦理问题。 3. 科技不断发展，人工智能伦理规范也在不断完善。请你畅想，未来人工智能伦理会朝着怎样的方向发展？我们青少年应该如何适应智能时代的伦理要求？ 4. 深度思辨：算法推荐给我们带来信息便捷的同时，也会造成“信息茧房”，让我们视野狭隘、思维固化。请结合自身经历，谈谈如何打破AI信息茧房，理性对待智能算法。 板书设计 第7课 人工智能伦理 一、核心概念 人工智能伦理：AI应用的道德准则、行为规范、社会责任 核心特性：技术中立，价值可控 二、四大核心伦理问题 1. 隐私泄露：人脸、数据、个人信息滥用 2. 算法偏见：数据偏差、判定不公 3. 版权争议：AI创作归属、抄袭侵权 4. 责任模糊：AI失误追责难、权责不清 三、多方伦理责任 个人：合规使用、保护隐私、拒绝滥用 企业：规范研发、保护数据、明确权责 社会：完善规范、监督治理、正向引导 四、核心素养目标 理性用AI、守伦理底线、担社会责任 参考答案 （一）课前预习案答案 预习任务一：基础概念填空题 1. 人工智能伦理 2. 算法偏见 3. 个人隐私数据 4. 技术中立 5. 版权（知识产权） 预习任务二：判断题 1.× 2.√ 3.× 4.√ 5.× 预习任务三：生活观察简答题（参考答案） 1. 示例：人脸识别支付、AI智能推荐、自动驾驶、AI作业批改、智能语音助手等。 2. 示例：人脸识别支付存在人脸数据泄露风险；AI智能推荐容易造成信息茧房；AI作业批改可能导致学生过度依赖工具，丧失自主思考能力。 3. 示例：不滥用AI抄袭作弊、不随意泄露个人数据、不利用AI制作不良内容、尊重AI创作版权、理性依赖智能工具。 预习任务四：前置思考探究题（参考答案） 优势：精准推送感兴趣的内容，节省信息筛选时间，提升浏览体验，满足个性化需求。隐患：长期接收单一类型信息，形成信息茧房，视野受限、思维固化；平台通过算法诱导用户沉迷网络；过度收集用户浏览数据，存在隐私泄露风险。伦理问题：算法过度操控用户认知，忽视用户信息多元化需求，存在数据滥用、算法价值偏差的伦理隐患。 （二）课中探究案答案 探究模块一：初识人工智能伦理——情景导入探究（参考答案） 1. 便利：无需刷卡、便捷高效，提升小区通行效率；智能识别、减少人工值守成本，提升小区管理智能化水平。 2. 伦理与安全问题：未经完全授权采集居民人脸隐私数据，存在隐私泄露风险；算法识别存在偏差，公平性不足；特殊人群使用受限，存在服务不公问题；数据存储与管理缺乏规范，安全隐患突出。 3. 人工智能伦理是约束人工智能研发、应用、推广全过程的道德准则、行为规范与社会责任体系。核心意义：规范AI技术发展，规避技术滥用风险，保护个人权益，维护社会公平正义，让人工智能技术造福社会、服务人类。 4. 该观点正确。人工智能技术本身是中性的，不具备善恶属性，技术的应用效果、产生的利弊，完全取决于研发者的设计理念、使用者的行为方式以及社会监管规范，技术只是工具，风险与问题源于人的不当使用与管控缺失。 探究模块二：拆解核心AI伦理问题——分层探究练习答案 层级1：基础辨析题 1.B 2.B 3.C 层级2：材料分析题（参考答案） 1. 存在算法偏见、就业不公的伦理问题。负面影响：剥夺部分人群平等就业的权利，加剧就业歧视，破坏社会公平，引发社会矛盾，违背人工智能公平性的伦理准则。 2. 危害：滋生学习惰性，丧失自主思考、写作、探究能力；违背学习诚信原则，造成虚假学习成果；长期滥用会弱化个人核心能力。正确使用方式：将AI作为辅助学习工具，用于答疑解惑、拓展思路、校对修改，不直接照搬成品，坚持自主思考为主、AI辅助为辅。 3. 主要集中在四大维度：算法公平性问题、个人隐私安全问题、学习与创作诚信问题、技术应用价值导向问题。 层级3：深度思辨题（参考答案） 1. 不认同。人工智能技术极大便利了生产生活、提升社会效率、推动科技进步，是时代发展的必然趋势。伦理问题的存在是因为技术应用不规范、监管不完善、使用者认知不足，而非技术本身有害。我们无需限制技术发展，只需规范应用、完善监管、坚守伦理底线即可。 2. 坚持“发展与规范并重”。鼓励人工智能技术创新发展，发挥技术优势服务社会；同时完善法律法规与伦理规范，约束不当研发与应用行为；强化企业、个人、社会的责任意识，在保障技术发展的同时，守护个人隐私、社会公平与公共利益。 探究模块三：AI伦理责任与规范——实战应用探究答案 实战场景一：隐私保护场景（参考答案） 1. 侵犯了用户的隐私权、个人信息保护权、数据安全权。 2. 谨慎授予APP权限，不随意开放相册、摄像头、麦克风权限；不随意在陌生AI平台上传个人照片、身份信息、生活隐私；选择正规、合规的智能工具与平台；发现隐私泄露行为及时制止、举报。 实战场景二：责任归属场景（参考答案） 1. 涉及车企（技术研发方）、算法研发人员、车辆使用者（车主）、监管部门等多方主体。 2. 人工智能系统是程序、数据、算法共同作用的产物，并非人为直接操作失误；AI具备一定自主决策能力，决策过程复杂、难以溯源；目前相关法律法规与权责划分规范不完善，导致失误后多方责任交叉、界定模糊，形成伦理难题。 实战场景三：合规使用场景（参考答案） 1. 不符合。竞赛、评比作品要求原创、体现个人能力与思考，直接使用AI生成作品，属于变相抄袭、弄虚作假，违背诚信原则与AI伦理规范，也破坏了竞赛的公平性。 2. 示例：①不利用AI抄袭作业、作弊、伪造原创作品；②规范使用AI工具，以自主学习、辅助提升为目的；③不使用AI制作低俗、虚假、违法违规内容；④尊重数据隐私，不随意泄露、传播他人AI相关隐私信息。 探究模块四：课堂综合拓展探究（参考答案） 1. 人工智能核心伦理风险：一是隐私风险，包括个人人脸、数据、信息被私自采集、泄露、滥用；二是公平风险，算法偏见导致群体歧视、机会不均；三是版权风险，AI拼接抄袭原创内容、创作归属模糊；四是责任风险，AI决策失误权责界定不清；五是认知风险，信息茧房、算法操控认知、滋生惰性。 2. 个人：树立AI伦理意识，合规、理性使用智能工具，保护个人与他人隐私，拒绝AI滥用作弊；企业：规范算法研发与数据管理，规避算法偏见，明确数据使用权限，承担技术应用责任；社会：完善人工智能伦理规范与法律法规，加强行业监管，开展AI伦理科普宣传，营造合规用技的社会氛围。 3. 发展方向：AI伦理规范更加完善、权责划分更加清晰、算法更加公平透明、隐私保护更加严格。青少年应对方式：主动学习AI伦理知识，树立正确科技价值观；理性、合规、文明使用人工智能工具；坚守道德底线，主动规避技术风险；主动传播正向用机理念，做智能时代负责任的使用者。 4. 打破信息茧房的方法：主动多元化浏览信息，不局限于算法推荐内容；主动搜索不同领域、不同观点的内容，拓宽认知视野；理性看待算法推送，不沉迷单一信息；主动独立思考，不被算法操控认知，做信息的主人而非被动接收者。 ( 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 $