0 0 类别 : 教案

《神经网络奇遇记——初识人工神经网络》教学设计 课型 新授课 学时 1 授课年级 七年级 课程指南 B1计算思维 运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设 计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一 系列思维活动。 B2数据思维 根据数据对事物进行思考，基于量化的方式方法重视 事实，追求真理。 C1人工智能关键技术 人工智能领域不同子领域中占据主导地位的技术工 具。 内容分析 通过本节课程，学生能够初步理解人工神经网络的基本结构和工作原理，并 能运用所学知识进行简单的数字识别匹配计算。同时，学生能够认识到人工 神经网络在实际生活中的广泛应用，提高他们对计算机科学和人工智能的兴 趣。 学情分析 知识基础： 学生了解人工智能在生活中的应用广泛，感受了身边的人工智能。学习了基 础数学，包括算术和初步的代数，能够理解算法中的数学原理。 学习动机： 七年级学生对于图像识别、语音识别等与生活密切相关的应用场景有很高的 兴趣。通过实际案例和互动游戏（如“我画 AI猜”）能够激发他们的学习动 机和兴趣。同时，通过讲解人工神经网络在日常生活中的应用，可以帮助学 生建立学习的现实意义，提高学习的积极性。 学习风格： 大多数学生在这个年龄更倾向于视觉学习，使用图表、视频和实际操作可以 帮助他们更好地理解复杂概念。他们倾向于通过“做中学”来获得知识。 教学目标 人工智能应用与创新: 1.通过实践活动（如你画我猜游戏）和案例分析（数 字识别），学生能够理解人工神经网络的实际应用。 2.学生在动手计算和匹配过程中，培养创新思维，探 索人工智能在不同场景中的应用。 人工智能思维 1.理解人脑神经网络的基本结构，并能够类比人工神 经网络。 2.理解人工神经网络实现预测功能的内部机制以及人 工神经网络的基本结构。 3.掌握手写数字识别的基本原理，并通过实践加深对 人工神经网络的理解。 教学方法 教学重难 点 教学重点 掌握人工神经网络的基本工作原理，特别是手写数字 识别的机制。 教学难点 理解人工神经网络中的权重和偏置的作用及其在实际 应用中的调整过程。 教学方法 采用案例教学、合作学习和任务驱动教学法相结合的方式，通过实际操作和 反思讨论，加深学生对人工神经网络的理解。 教学环境 与 教学资源 需要配备计算机、投影仪或智能白板，便于展示 PPT和进行互动演示。 学生个人电脑或平板设备，确保每个学生可以参与在线互动活动（如“你画 我猜”游戏）。 教学课件、学习任务单、《人工智能读本》 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 导入 1.提出问题： 教师问学生：“你们有没有想过，我们 的智能手机是如何准确地识别我们的语 音，甚至能够在我们说话的时候实时转 写成文字的呢？” 紧接着问：“还有，那些智能相机又是 如何识别出照片中的朋友，甚至是动物 和景物的呢？” 2.展示图片： 教师展示一张老虎的图片，并问学生： “图中的动物是什么？” 教师引导学生描述老虎的特征，如毛 1.学生思考并回答教 师提出的问题，分享 自己对智能手机和智 能相机识别技术的理 解。 2. 学生观察老虎的 图片，并描述其特 征，如毛色、纹理、 体型等。 3. 学生参与讨论， 了解人脑神经网络的 工作原理，并初步了 通过提出与 学生日常生 活密切相关 的问题，激 发他们的兴 趣和好奇 心，使他们 愿意参与到 接下来的学 习中。 通过观察和 讨论老虎的 色、纹理、体型等。 3.引导讨论 教师解释：我们的眼睛看到老虎后，将 信息传递给大脑，大脑的神经网络根据 这些信息进行分析和判断，得出“这是 老虎”的结论。 教师类比说明：科学家们借鉴人类的神 经元结构，设计了人工神经网络，用于 类似的识别任务。 解人工神经网络的概 念。 图片，学生 自然过渡到 对神经网络 的理解，顺 利引出本课 的主题“人 工神经网 络”。 人脑神经 网络与人 工神经网 络 1.介绍人脑神经网络的基本结构: 教师利用 PPT展示人脑神经网络的结构 图，包括神经元、树突、细胞核、轴突 等。 详细讲解每个部分的功能，例如，神经 元是如何接收和传递信息的。 学生观察 PPT上的人 脑神经网络结构图， 听取教师讲解，理解 神经元的各个部分及 其功能。 通过展示人 脑神经网络 的实际结构 图，使学生 能够直观地 理解神经元 的组成和功 能，为后续 学习人工神 经网络打下 理论基础。 实践活 动：你画 我猜 1.引导介绍: 教师向学生介绍《你画我猜》小游戏， 简要说明游戏规则和目的。 告诉学生这是一个由人工智能驱动的游 戏，可以实时识别他们的绘画内容。 2.演示游戏： 教师在电脑或智能白板上现场演示《你 画我猜》游戏，画出简单的图形（如太 阳、树等），让学生观察 AI如何识别 1.学生听取教师介绍 《你画我猜》游戏的 规则和目的，了解游 戏的基本玩法。 2.学生观察教师演示 游戏，注意 AI识别 图形的过程，思考背 后的工作原理。 3. 学生分组进行 通过有趣的 互动游戏， 激发学生对 人工智能的 兴趣，使他 们主动参与 到学习过程 中。 通过有趣的 并猜测图形。 讲解游戏背后的人工智能原理，指出神 经网络在图像识别中的应用。 3.组织学生活动： 教师组织学生分组，每组学生在自己的 设备上进行《你画我猜》游戏。 在学生进行游戏时，教师巡回指导，回 答学生的疑问，帮助他们理解 AI的识 别过程。 《你画我猜》游戏， 尝试绘制不同的图 形，并观察 AI的识 别结果。 在游戏过程中，学生 可以互相讨论，分享 绘画和识别的经验。 互动游戏， 激发学生对 人工智能的 兴趣，使他 们主动参与 到学习过程 中。 案例分 析：数字 识别 1.引入案例： 教师展示一个手写数字识别的案例，指 导学生观察数字 6的模式和数字 8图 片。 教师解释数字模式中有笔画的格子为 1，没有笔画的格子为 0；数字图片中有 笔画的格子为 1，没有笔画的格子为- 1。 2.匹配值计算： 教师举例模式 6和图片 8如何计算匹配 值。将两个图片中对应位置的格子相 乘，得到匹配值 11。 再举例模式 8和图片 8计算匹配值。将 两个图片中对应位置的格子相乘，得到 匹配值 13。 教师给学生分发手写数字识别的练习任 务单，指导学生进行实际操作。 总结，数字图片与数字模式越相似，匹 配值就越大。 学生听取教师对手写 数字识别原理的详细 讲解，思考每个环节 的功能和作用。 学生根据教师的指导 和练习任务单，计算 匹配值。 通过详细讲 解手写数字 识别的原 理，使学生 系统了解神 经网络在该 应用中的具 体实现过 程，建立完 整的知识体 系。 解释人工 神经网络 的工作原 理 1.总结数字匹配的流程 一个数字的图片分别与不同数字的模式 匹配，计算匹配值，比较大小后，输出 结果。 其中，数字是输入层，不同数字的模式 和计算匹配值的过程是隐藏层，最后的 结果是输出层。 如果识别 0到 9这 10个数字，只要分 别建造 10个数字的模式即可。6的模式 和 8的模式不同，在神经网络中称为 “隐藏层神经元的‘权重’”不同，不 同的权重与输入数据进行匹配导致了匹 配值的不同，影响预测结果。 2. 互动提问与思考 教师提出一些引导性问题，如“神经网 络实现预测功能是一蹴而就的吗？需哪 些结构需要提前准备？”、“如何对神 经网络进行训练？”、鼓励学生思考与 回答， 学生听取教师讲解人 工神经网络的工作原 理，理解图像识别的 具体应用过程。 学生积极回答教师提 出的问题，进行互动 讨论，加深对人工神 经网络的理解。 逐步讲解人 工神经网络 的结构和工 作原理，使 复杂的内容 变得易于理 解，帮助学 生逐步掌握 知识点。 通过互动提 问，引导学 生思考和讨 论，促进他 们积极参与 课堂，提高 他们的思维 能力和表达 能力。 板书设计 什么是人工神经网络 一、生活中的神经网络：语音识别、设备识别…… 二、数字识别 数字图片、数字模式、如何计算匹配值、神经网络的权重 三、神经网络 输入层、隐藏层、输出层 教学反思