《智能信息处理》教学设计
一、教学目标
知识与技能：
①了解智能信息处理的工作过程。
②了解智能信息处理的工作原理。
③感受智能信息处理的应用价值。
过程与方法：
①掌握几种智能信息处理工具的使用方法。
②掌握分析问题、呈现观点和交流思想的方法。
情感态度与价值观：
①在实践活动中领略智能信息处理的神奇魅力，形成对人工智能这一前沿技术的探索愿望。
②在应用智能信息处理工具的过程中体验人工智能这一前沿技术的实际应用价值。
③认识到人工智能是一门综合学科，像所有的新生事物一样，需要更多人为之投入与付出，明白自己作为一名学生下一步努力的方向是什么。
二、内容分析
1、本课内容选自上海科技教育出版社《信息技术基础》必修第三章信息加工与表达，随着信息技术的不断发展，人类自然会涉及到智能信息处理这一前沿技术，它是人工智能在日常应用中的体现。现在的高中生有必要也有兴趣追求和学习这一前沿技术。本节课的内容只是要求学生在使用智能信息处理工具（借助软件来模拟相关的工具）的过程中，初步体验智能信息处理的过程，并对其形成一个感性的认识。
2、本节的作用和地位：
沿着技术发展趋势，信息技术自然会涉及到信息智能处理，这是前沿技术在日常应用中的体现。高中学生有必要也有兴趣追求和学习前沿技术。本节内容只是要求学生在使用信息智能处理信息的过程中，对信息智能处理工具进行初步体验，并形成感性认识。
三、重点与难点
教学重点：通过实践操作,让学生在活动中体验智能信息处理工具的工作过程、工作原理和实际应用价值，感受智能信息处理技术对日常生活的深刻影响。
教学难点：在活动中增强学生的问题意识，让他们在实践中掌握分析问题、解决问题、讨论交流和呈现观点的方法。
四、学情分析
作为高中生，好奇和强烈的求知欲对学习本课来说是很好的前提。同时通过前面阶段的信息技术课的学习，他们已初步掌握了一定的操作技能，具备根据任务需求，操作工具软件来处理信息的能力。
本节教学主题是用部分智能工具处理信息，目标是体验其工作过程，了解其实际应用价值，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观。学生对生活中智能信息处理的工具和环境接触很少，所以教学内容不易过深，过多，重在体验，感悟、兴趣激发。
五、教学过程
一、导入新课：
播放歌曲中关于机器人的视频报道和科讯嘉联的机器人客服服务，给学生以未来人工智能的引领。
视频播放完毕后，教师通过询问学生该视频的主要内容，让学生了解今天最新的信息智能处理的成果，以激发学生对人工智能的兴趣，引入本课课题：
二、自学教材（P72-73）
（1）给3—5分钟时间让学生自主学习教材上关于智能信息处理的知识内容，让学生带着问题去学习。
1、什么是人工智能
2、人工智能的主要研究领域有哪些？
3、你用过（或了解）哪些智能信息处理？
（2）通过问答的方式，让学生说出上述问题的答案
1、人工智能：人工智能是相对人的自然智能而言的，是指用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。
2、人工智能的主要研究领域：问题求解、自然语言处理、模式识别、智能数据库、智能机器人、博弈、自动程序设计、自动定理证明、智能代理等。
3、常见的智能信息处理
模式识别：
语音输入、OCR光学字符识别、手写输入、指纹识别、脸部识别等；
机器翻译：金山快译、翻译网站等。
三、探究交流
（1）教师播放视频
（2）学生以“我看人机大战”为主题进行小组交流和讨论，并通过网络查找相关信息和观点，阐述“能不能让计算机完全代替人来处理信息？”。通过讨论，了解人工智能的实际应用价值，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观，让学生在智能处理工具的使用过程中感受其趣味性和喜悦。学生讨论后发言并总结。
播放无人驾驶相关视频，感受汽车技术中的人工智能。
四、拓展体验
（1）利用“金山快译”软件和手机端的“谷歌翻译”，翻译文章和通过“谷歌翻译”实现即时翻译的效果；
（2）学生获取有关“虚拟现实”的概念及应用，教师通过播放有关“虚拟现实”的视频，让学生更近距离的了解“虚拟现实”在“现实”中的应用。
1、虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统它利用计算机生成一种模拟环境是一种多源信息融合的交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。
2、虚拟现实技术在医学、军事航天（模拟驾驶、训练）、室内设计（演示）、影视、生物工程
等方面有着广泛的运用。
五、学生活动
学生完成本节课内容有关的练习题；
六、课堂小结
人工智能：人工智能是相对人的自然智能而言的，是指用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。
人工智能的主要研究领域：问题求解、自然语言处理、模式识别、智能数据库、智能机器人、博弈、自动程序设计、自动定理证明、智能代理等。
模式识别:是利用计算机对物体、图像、语音、字符等进行识别的技术。是研究如何从繁杂的信息中提取特征，根据特征识别不同事物的基本原理。如手写输入、指纹识别、语音识别、光学字符识别等。
自然语言理解：自然语言理解是研究计算机如何运用已有的词法和语法规则，正确理解人们的自然语言，以方便用户使用和表达。它的应用有自然语言对话、机器翻译等。
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