《人工智能技术基础》教学设计（三篇）
教案一：课题名称
人工智能技术基础——核心概念与发展历程
一、教学目标
知识与技能
能准确说出人工智能的核心定义及三大发展阶段，表述完整率≥90%
能列举至少5种人工智能应用场景，案例列举准确率≥85%
能识别不同AI技术的适用场景（如机器学习vs深度学习），识别率≥70%
过程与方法
通过历史脉络—技术分类—案例剖析路径，构建AI技术认知框架
运用时间轴法对比分析法突破技术演进逻辑的理解难点
情感态度与价值观
培养技术探索兴趣，主动关注AI前沿动态的学生比例≥95%
树立AI服务人类的伦理意识，体会技术发展的社会影响
二、教学重点与难点
重点
①人工智能的定义及核心技术分类（计算智能、感知智能、认知智能）
②典型应用场景分析（智能家居、自动驾驶、医疗诊断）
难点
①理解AI技术演进的内在逻辑（从规则驱动到数据驱动）
②区分机器学习与深度学习的技术差异
三、教学方法
讲授法、案例分析法、小组讨论法
教学准备：
多媒体课件：AI发展时间轴动画、主流AI产品对比表
案例库：AlphaGo（机器学习）、ChatGPT（自然语言处理）、波士顿动力机器人（机器人学）
教具：技术分类思维导图、伦理问题讨论卡
四、教学过程
（一）情境导入：AI改变世界（5分钟）
视频引入
播放《人工智能：未来已来》纪录片片段（展示AI在医疗、交通、教育中的应用）
提问：你生活中接触过哪些AI产品？它们如何改变你的生活？
（二）新课讲授：核心知识解析（25分钟）
**概念与发展史（10分钟）
**任务1：技术溯源
①定义解构：
引用教材定义：人工智能是通过计算机模拟人类智能行为的技术体系，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等分支
②发展阶段：
?萌芽期（1956达特茅斯会议）
?突破期（深度神经网络引发的第三次浪潮）
?应用期（2010年后大规模商业化）
**技术分类与应用（15分钟）
**任务2：技术图谱构建
①三大核心领域：
?机器学习（分类、回归、强化学习）
?自然语言处理（语音识别、机器翻译）
?计算机视觉（图像识别、目标检测）
②案例对比：
对比Siri（语音交互）与AlphaFold（蛋白质结构预测）的技术差异
（三）实践应用：场景分析（15分钟）
**案例分组讨论（8分钟）
分组分析三个典型场景：
?场景A：智能客服（自然语言处理应用）
?场景B：智能安防（计算机视觉应用）
?场景C：个性化推荐（机器学习应用）
填写《技术-场景匹配表》，标注核心技术与实现路径
**伦理问题辨析（7分钟）
抛出问题：AI诊断准确率高于人类医生，是否可以完全替代医生？
引导从误诊责任、人文关怀等角度辩证分析
（四）互动交流：技术思辨会（10分钟）
**问题1：人工智能是否会超越人类智能？为什么？（预留5分钟讨论）
引导话术：从技术本质和人类智能独特性分析
参考答案：
①目前AI是专用智能，在特定领域超越人类（如下棋）
②通用智能尚未实现，人类的创造性、情感理解仍无法替代
**问题2：如何应对AI技术带来的就业冲击？（预留5分钟讨论）
参考答案：
①发展人机协作模式（如AI辅助医生诊断）
②加强职业技能培训（聚焦AI无法替代的沟通、创意岗位）
五、课本讲解（参考《人工智能技术导论》）
教材内容
原文对照
人工智能的发展经历了符号主义、连接主义、行为主义三大范式，当前以深度学习为代表的连接主义技术在图像识别、自然语言处理等领域取得突破，但仍面临可解释性、伦理风险等挑战。
知识点分析
技术哲学：符号主义（规则驱动）vs连接主义（数据驱动）的本质区别
社会影响：AI技术对劳动力市场的结构性冲击
前沿动态：通用人工智能（AGI）的研究现状
六、作业设计
基础作业
绘制AI技术分类思维导图（包含核心领域及代表应用）
收集3个最新AI应用案例，分析其使用的核心技术
拓展作业
撰写短文《AI与我的未来生活》，设想AI在教育领域的具体应用场景
七、结语
人工智能是打开未来之门的钥匙，从计算智能到认知智能的跨越，见证着人类对智能本质的持续探索。希望大家以理性视角认识AI，既拥抱技术进步，也警惕伦理风险，成为智能时代的合格参与者！
八、教学反思
本节课通过丰富案例提升了学习兴趣，但部分学生对技术分类的理解停留在表面。后续可增加技术原理微实验（如用Python演示简单机器学习模型），通过动手操作加深对算法的理解，同时在伦理讨论中提供更多真实数据（如AI误诊率统计），增强辩论的说服力。
教案二：课题名称
机器
