2023-2024學(xué)年滬科版（2019）高中信息技術(shù)必修一4.1《了解手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別-體驗(yàn)人工智能》說(shuō)課稿

2023-2024學(xué)年滬科版（2019）高中信息技術(shù)必修一4.1《了解手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別——體驗(yàn)人工智能》說(shuō)課稿學(xué)校授課教師課時(shí)授課班級(jí)授課地點(diǎn)教具教學(xué)內(nèi)容本章節(jié)內(nèi)容為2023-2024學(xué)年滬科版（2019）高中信息技術(shù)必修一第4.1節(jié)《了解手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別——體驗(yàn)人工智能》。本節(jié)內(nèi)容主要圍繞人工智能的應(yīng)用展開(kāi)，具體內(nèi)容包括手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的原理、應(yīng)用場(chǎng)景以及如何通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別功能。通過(guò)本節(jié)學(xué)習(xí)，學(xué)生能夠了解人工智能的基本概念，體驗(yàn)人工智能的強(qiáng)大功能，為后續(xù)學(xué)習(xí)人工智能相關(guān)技術(shù)打下基礎(chǔ)。核心素養(yǎng)目標(biāo)1.培養(yǎng)學(xué)生信息意識(shí)，認(rèn)識(shí)到人工智能在生活中的應(yīng)用價(jià)值。

2.增強(qiáng)學(xué)生計(jì)算思維，通過(guò)編程實(shí)踐理解算法原理。

3.提升學(xué)生問(wèn)題解決能力，學(xué)會(huì)運(yùn)用人工智能技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題。

4.培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新精神，激發(fā)對(duì)人工智能領(lǐng)域的探索興趣。教學(xué)難點(diǎn)與重點(diǎn)1.教學(xué)重點(diǎn)：

-核心內(nèi)容：手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的工作原理。

-具體細(xì)節(jié)：通過(guò)實(shí)例演示如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)手寫(xiě)數(shù)字的識(shí)別，包括特征提取、模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)步驟。

-舉例解釋?zhuān)阂砸粋€(gè)簡(jiǎn)單的手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別項(xiàng)目為例，展示如何通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)數(shù)字的識(shí)別，使學(xué)生理解算法的核心流程。

2.教學(xué)難點(diǎn)：

-難點(diǎn)內(nèi)容：手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的編程實(shí)現(xiàn)。

-具體細(xì)節(jié)：學(xué)生可能難以理解如何將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以處理的格式，以及如何設(shè)計(jì)有效的特征提取方法。

-舉例解釋?zhuān)涸诰幊虒?shí)現(xiàn)部分，學(xué)生可能面臨如何處理圖像像素?cái)?shù)據(jù)、如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型等問(wèn)題。教師需要指導(dǎo)學(xué)生如何使用編程庫(kù)（如OpenCV）來(lái)處理圖像數(shù)據(jù)，以及如何選擇和調(diào)整模型參數(shù)以?xún)?yōu)化識(shí)別效果。教學(xué)方法與策略1.采用講授法結(jié)合案例研究，講解手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的基本原理和算法流程。

2.設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)活動(dòng)，讓學(xué)生通過(guò)實(shí)際操作體驗(yàn)圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程。

3.利用項(xiàng)目導(dǎo)向?qū)W習(xí)，引導(dǎo)學(xué)生分組完成手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的小項(xiàng)目，培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。

4.運(yùn)用多媒體教學(xué)，展示手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的實(shí)際應(yīng)用案例，增強(qiáng)學(xué)生的直觀理解。

5.組織討論環(huán)節(jié)，鼓勵(lì)學(xué)生提出問(wèn)題，分享學(xué)習(xí)心得，促進(jìn)知識(shí)內(nèi)化。教學(xué)過(guò)程【導(dǎo)入新課】

（教師）同學(xué)們，大家好！今天我們要一起探索一個(gè)令人興奮的話(huà)題——人工智能。在我們?nèi)粘Ｉ钪校斯ぶ悄芤呀?jīng)無(wú)處不在，比如智能語(yǔ)音助手、推薦系統(tǒng)、無(wú)人駕駛汽車(chē)等等。今天，我們將聚焦于手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別，這是一項(xiàng)人工智能的基礎(chǔ)應(yīng)用，它不僅在我們?nèi)粘Ｉ钪杏兄鴱V泛的應(yīng)用，也是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。那么，什么是手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別呢？它又是如何實(shí)現(xiàn)的呢？接下來(lái)，我們將一起揭開(kāi)這個(gè)神秘的面紗。

【新課導(dǎo)入】

（教師）同學(xué)們，剛才我們提到了手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別，那么，大家有沒(méi)有想過(guò)，當(dāng)我們?cè)谑謾C(jī)上用筆跡輸入數(shù)字時(shí)，背后到底隱藏著怎樣的技術(shù)呢？今天，我們就來(lái)一起探究這個(gè)奇妙的世界。

【講授新課】

（教師）首先，讓我們來(lái)了解一下手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的基本原理。手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是讓計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別和解析人類(lèi)手寫(xiě)的數(shù)字。這個(gè)過(guò)程通常包括以下幾個(gè)步驟：

1.圖像采集：通過(guò)攝像頭或其他設(shè)備采集手寫(xiě)的數(shù)字圖像。

2.圖像預(yù)處理：對(duì)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、二值化、傾斜校正等。

3.特征提?。簭念A(yù)處理后的圖像中提取有助于識(shí)別的特征，如邊緣、形狀等。

4.模型訓(xùn)練：利用已知的標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，使其能夠識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字。

5.預(yù)測(cè)與識(shí)別：將新的手寫(xiě)數(shù)字圖像輸入模型，進(jìn)行預(yù)測(cè)并識(shí)別出相應(yīng)的數(shù)字。

（教師）接下來(lái)，我們來(lái)詳細(xì)探討每個(gè)步驟的具體內(nèi)容。

【圖像采集】

（教師）首先，我們需要采集手寫(xiě)的數(shù)字圖像。這可以通過(guò)攝像頭或者掃描儀等設(shè)備完成。同學(xué)們，你們?cè)诩依锸欠駠L試過(guò)用手機(jī)拍照輸入數(shù)字呢？這個(gè)過(guò)程實(shí)際上就是圖像采集。

【圖像預(yù)處理】

（教師）采集到的圖像可能存在噪聲、傾斜等問(wèn)題，我們需要對(duì)這些圖像進(jìn)行預(yù)處理。例如，我們可以通過(guò)去噪算法去除圖像中的噪聲，通過(guò)二值化算法將圖像轉(zhuǎn)換為黑白圖像，以及通過(guò)傾斜校正算法糾正圖像的傾斜。

【特征提取】

（教師）在提取特征之前，我們需要將圖像轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以處理的數(shù)據(jù)格式。比如，我們可以將圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)表示為一個(gè)數(shù)字，這樣計(jì)算機(jī)就可以對(duì)這些數(shù)字進(jìn)行操作。接下來(lái)，我們需要從這些數(shù)字中提取出有助于識(shí)別的特征，如邊緣、形狀等。

【模型訓(xùn)練】

（教師）有了特征之后，我們需要利用這些特征來(lái)訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這個(gè)過(guò)程通常需要大量的已標(biāo)注數(shù)據(jù)，以便模型能夠?qū)W習(xí)到如何識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等。

【預(yù)測(cè)與識(shí)別】

（教師）訓(xùn)練好的模型可以用來(lái)預(yù)測(cè)新的手寫(xiě)數(shù)字圖像。當(dāng)我們將一個(gè)新的圖像輸入模型時(shí)，模型會(huì)根據(jù)學(xué)到的特征進(jìn)行預(yù)測(cè)，并給出一個(gè)識(shí)別結(jié)果。

【實(shí)驗(yàn)演示】

（教師）為了讓大家更好地理解這些步驟，我將演示一個(gè)簡(jiǎn)單的手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別實(shí)驗(yàn)。首先，我會(huì)展示如何使用編程庫(kù)（如OpenCV）采集和處理圖像，然后，我會(huì)展示如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)和識(shí)別。

【學(xué)生實(shí)踐】

（教師）接下來(lái)，請(qǐng)同學(xué)們分組進(jìn)行實(shí)踐。我會(huì)提供一些編程資源和示例代碼，你們可以嘗試自己實(shí)現(xiàn)一個(gè)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)。在實(shí)踐過(guò)程中，我會(huì)巡回指導(dǎo)，幫助大家解決問(wèn)題。

【課堂總結(jié)】

（教師）今天，我們學(xué)習(xí)了手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的基本原理和實(shí)現(xiàn)步驟。通過(guò)這個(gè)案例，我們了解了人工智能在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用。希望大家能夠?qū)⒔裉焖鶎W(xué)知識(shí)應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目中，探索人工智能的更多可能性。

【課后作業(yè)】

（教師）請(qǐng)同學(xué)們完成以下作業(yè)：

1.回顧今天的學(xué)習(xí)內(nèi)容，總結(jié)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的關(guān)鍵步驟。

2.嘗試使用提供的編程資源和示例代碼，實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)。

3.撰寫(xiě)一篇關(guān)于手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別應(yīng)用的小論文，探討其在實(shí)際生活中的應(yīng)用場(chǎng)景。

【教學(xué)反思】

（教師）今天的課程結(jié)束后，我將反思教學(xué)過(guò)程，評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，并根據(jù)學(xué)生的反饋調(diào)整教學(xué)方法，以確保下次課程能夠更加貼近學(xué)生的需求。同時(shí)，我也會(huì)關(guān)注學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度，為那些需要額外幫助的學(xué)生提供個(gè)別輔導(dǎo)。通過(guò)不斷地實(shí)踐和反思，我相信我們能夠更好地掌握手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別這項(xiàng)技術(shù)，并為未來(lái)的學(xué)習(xí)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。知識(shí)點(diǎn)梳理1.手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的基本概念

-手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別是指讓計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別和解析人類(lèi)手寫(xiě)的數(shù)字。

-它是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。

2.手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的步驟

-圖像采集：通過(guò)攝像頭或其他設(shè)備采集手寫(xiě)的數(shù)字圖像。

-圖像預(yù)處理：對(duì)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、二值化、傾斜校正等。

-特征提?。簭念A(yù)處理后的圖像中提取有助于識(shí)別的特征，如邊緣、形狀等。

-模型訓(xùn)練：利用已知的標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，使其能夠識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字。

-預(yù)測(cè)與識(shí)別：將新的手寫(xiě)數(shù)字圖像輸入模型，進(jìn)行預(yù)測(cè)并識(shí)別出相應(yīng)的數(shù)字。

3.圖像預(yù)處理技術(shù)

-去噪：去除圖像中的噪聲，提高圖像質(zhì)量。

-二值化：將圖像轉(zhuǎn)換為黑白圖像，簡(jiǎn)化圖像處理過(guò)程。

-傾斜校正：校正圖像的傾斜，使圖像更加水平。

4.特征提取方法

-邊緣檢測(cè)：提取圖像中的邊緣信息，有助于識(shí)別數(shù)字的輪廓。

-形狀特征：提取數(shù)字的形狀特征，如長(zhǎng)度、寬度、角度等。

-統(tǒng)計(jì)特征：提取數(shù)字的統(tǒng)計(jì)特征，如灰度分布、紋理等。

5.機(jī)器學(xué)習(xí)模型

-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一種模擬人腦神經(jīng)元連接的算法，適用于復(fù)雜模式識(shí)別。

-支持向量機(jī)：通過(guò)找到最佳的超平面來(lái)分割數(shù)據(jù)，適用于分類(lèi)問(wèn)題。

-決策樹(shù)：通過(guò)一系列的決策規(guī)則來(lái)分類(lèi)數(shù)據(jù)，易于理解和解釋。

6.手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的應(yīng)用

-智能手機(jī)輸入法：使用手寫(xiě)數(shù)字輸入文字。

-銀行自動(dòng)柜員機(jī)：識(shí)別客戶(hù)的手寫(xiě)簽名。

-無(wú)人駕駛汽車(chē)：識(shí)別道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)志牌。

7.手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的挑戰(zhàn)

-手寫(xiě)數(shù)字的多樣性和復(fù)雜性：不同人的手寫(xiě)風(fēng)格差異較大。

-識(shí)別準(zhǔn)確率：提高識(shí)別準(zhǔn)確率是手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的一個(gè)重要目標(biāo)。

-實(shí)時(shí)性：在實(shí)時(shí)應(yīng)用中，需要提高識(shí)別速度和效率。

8.編程資源和工具

-OpenCV：一個(gè)開(kāi)源的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，提供豐富的圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)功能。

-TensorFlow：一個(gè)開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，適用于構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

-Keras：一個(gè)基于TensorFlow的高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，簡(jiǎn)化了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練過(guò)程。反思改進(jìn)措施反思改進(jìn)措施（一）教學(xué)特色創(chuàng)新

1.案例教學(xué)法的應(yīng)用：在教學(xué)中，我嘗試了通過(guò)實(shí)際案例來(lái)講解手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的原理和應(yīng)用，比如使用智能手機(jī)輸入法作為案例，讓學(xué)生更直觀地理解技術(shù)在實(shí)際生活中的應(yīng)用。

2.項(xiàng)目導(dǎo)向?qū)W習(xí)：我引入了項(xiàng)目導(dǎo)向?qū)W習(xí)的方式，讓學(xué)生分組完成手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的小項(xiàng)目，這樣不僅能夠提高學(xué)生的動(dòng)手能力，還能增強(qiáng)他們的團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)和問(wèn)題解決能力。

反思改進(jìn)措施（二）存在主要問(wèn)題

1.學(xué)生對(duì)復(fù)雜算法的理解困難：在講解特征提取和模型訓(xùn)練等算法時(shí)，我發(fā)現(xiàn)學(xué)生對(duì)于一些概念和步驟的理解比較吃力，這說(shuō)明我在教學(xué)過(guò)程中可能沒(méi)有足夠清晰地解釋這些復(fù)雜的概念。

2.實(shí)踐環(huán)節(jié)的指導(dǎo)不足：在學(xué)生進(jìn)行實(shí)踐操作時(shí)，我發(fā)現(xiàn)有些學(xué)生在遇到問(wèn)題時(shí)沒(méi)有得到及時(shí)的指導(dǎo)和幫助，這影響了他們的學(xué)習(xí)效果。

3.評(píng)價(jià)方式的單一性：目前我主要采用期末考試的方式來(lái)評(píng)價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)成果，這種方式可能無(wú)法全面地反映學(xué)生在整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程中的進(jìn)步和努力。

反思改進(jìn)措施（三）

1.對(duì)于算