教案名称 探索神经网络的奥秘
科目 高中人工智能 授课年级
课型 新授课 学时 1
一、课程指南
1. 内容要求
（1）理解神经网络的基本概念和工作原理，包括神经元、突触、轴突和树突的功能。通过
实例展示神经网络在生活中的应用。
（2）掌握单一神经元模型的工作原理，包括输入处理、加权求和以及激活函数的作用。
（3）通过手工计算和模拟工具，理解多神经元网络的输出计算过程，以及网络结构对功能
的影响。
2. 学业质量要求
（1）需要理解人工神经网络与生物神经网络的相似性与区别，以及人工智能的伦理和社会
影响。能够清晰理解单个神经元的工作原理，不仅通过手工计算，也能使用模拟工具计算多
神经元网络的输出，深刻理解网络结构对模型功能的影响。
（2）能够分析神经网络的结构（如层数和神经元数量）对学习能力和性能的影响。
（3）能够评估不同神经网络模型的优缺点，以及它们在特定任务上的适用性和局限性。
二、教学内容分析
1. 从生物神经网络到人工神经网络：通过对比生物神经元和人工神经元的相似性和差异，引
导学生理解人工神经网络的设计灵感来源。
2. 人工神经网络的结构：详细讲解输入层、隐藏层和输出层的作用，以及神经元如何通过加
权求和和激活函数处理信息。
3. 神经网络的训练和应用：通过实例和模拟工具，展示神经网络如何学习和调整权重，以及
如何在各种应用中被利用
三、学情分析
1. 心理特点：
学生的好奇心和探索欲望非常强烈，尤其是对于新技术和新知识。神经网络作为人工智能领
域的一个重要分支，通常会激发学生的兴趣和求知欲。此阶段的学生开始形成自己的学习风
格和思维模式，他们更喜欢通过互动和实践活动来学习，而不是被动地接收知识。
2. 知识基础：
学生已经具备了一定的数学知识，如代数、几何和基本的统计概念，这为理解神经网络中的
数学原理奠定了基础。由于科技的普及，许多学生已经有了一定的计算机操作能力，甚至一
些学生可能已经接触过编程基础，这将有助于他们理解和实践神经网络模型。
四、教学目标
1. 智能意识
培养学生对神经网络和人工智能技术在现代社会中应用的认识，理解它们对经济、科技、医
疗、教育等多个领域产生的深远影响。
2. 智能思维
培养学生的逻辑思维和抽象思维能力，使其能够理解神经网络的基本原理，包括但不限于神
经元模型、网络层次结构、激活函数等。
3. 智能应用与创造
通过实践活动，如项目设计和模拟实验，使学生能够将理论知识与实际应用结合起来，掌握
使用神经网络解决实际问题的方法。
4. 智能社会责任
培养学生对人工智能技术，特别是神经网络技术的伦理和社会责任的认识，理解技术发展对
社会和个人的影响
五、教学重难点
1. 教学重点
对神经网络的基本组成单元——神经元模型的工作原理进行深入讲解，包括输入的加权、偏
置的作用以及激活函数的意义。
2. 教学难点
隐藏层如何提取输入数据的特征，以及它们如何通过多层结构来表示复杂的函数或决策边
界，这对于学生来说可能较难理解
六、教学策略
1. 启发式教学
利用学生已有的知识基础，通过提问和引导的方式，激发学生的思考和探索欲望，引导学生
自主地探索神经网络的原理和应用。例如，在介绍神经元的工作原理时，可以让学生思考为
什么需要非线性激活函数，以及它是如何帮助神经网络学习复杂模式的。
2. 探究式学习
使用在线模拟工具，让学生通过实践操作来观察神经网络的学习过程和效果，加深对网络结
构和参数调整影响的理解。
3. 协作学习
鼓励学生分组进行讨论或项目工作，通过小组合作解决实际问题，如设计一个简单的神经网
络来分类或预测。这不仅可以提高学生的团队合作能力，还能促进知识的交流和共享。
七、教学环境和资源
本课程需要学生进行实践操作，因此建议在人工智能实验室或配置有相关学习资源的环境中
开展教学，具体而言，至少应包括：
（1）已配置 Python编程环境和相关库的教学平台
（2）能够联网的计算机
（3）电子白板
八、教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
情景导入
通过展示神经网络在日常生
活中的应用实例（如人脸识
别、语音助手）引起学生兴
趣。
学生参与讨论，分享他们对
神经网络应用的了解或经
验。
激发学生的兴趣，
为学习神经网络
的基本概念和原
理做好铺垫。
知识讲解
1. 介绍生物神经网络和人
工神经网络的基本概念。
2. 通过比较生物神经元与
人工神经元的异同，引出单
个神经元的模型，包括输入、
加权求和及激活函数。
3. 详细讲解多层神经网络
的结构，包括输入层、隐藏
层和输出层的作用。
1. 记录关键点，理解人工神
经网络与生物神经网络的联
系和区别。
2. 通过教师提供的实例，了
解神经元如何处理信息。
帮助学生构建对
神经网络基本概
念的理解，明确各
层在神经网络中
的作用和重要性
实践操作
1. 指导学生使用在线模拟
工具进行神经网络的构建和
训练。
2. 组织学生分组，每组选择
不同的网络结构进行实验，
观察结果差异
1. 学生分组使用工具进行
操作，尝试调整神经元数量
和层数。
2. 观察并记录不同设置下
网络的学习效果和训练时
间。
通过动手实践，让
学生亲身体验神
经网络的训练过
程，理解网络结构
对学习效果的影
响。
深入讨论
1. 引导学生讨论实践操作
中遇到的问题，如过拟合、
训练时间长等。
2. 讨论神经网络复杂度与
性能之间的关系，以及如何
选择合适的网络结构。
1. 分享实践操作的体验和
遇到的挑战。
2. 小组内讨论并总结神经
网络优化的策略。
促进学生批判性
思维的发展，理解
神经网络设计中
的权衡与决策过
程。
课堂小节
1. 总结神经网络的基本概
念、结构和训练过程。
2. 强调神经网络在解决实
际问题中的应用和潜力。
3. 鼓励学生在课后进一步
探索神经网络的高级应用。
1. 学生参与总结，回顾今天
学习的重点
在反思中寻找优
化空间，培养批判
性思维；
帮助学生巩固所
学，形成清晰的知
识体系，梳理人工
智能实现路径，完
善认知结构；
九、板书设计
十、教学反思
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