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3.1 计算机视觉 说课稿 2023—2024学年人教中图版(2019)高中信息技术选择性必修4.docx

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3.1计算机视觉说课稿2023—2024学年人教中图版(2019)高中信息技术选择性必修4

主备人

备课成员

设计意图

本节课以“3.1计算机视觉”为主题,旨在帮助学生了解计算机视觉的基本概念、应用领域和发展趋势。通过结合实际案例和实验操作,培养学生运用计算机视觉技术解决实际问题的能力,激发学生对信息技术领域的兴趣,为后续课程的学习奠定基础。

核心素养目标

培养学生信息意识,认识到计算机视觉技术在现代社会中的应用价值;提升计算思维,通过算法和程序设计解决视觉识别问题;增强问题解决能力,学会运用计算机视觉技术分析复杂信息;培养创新精神,鼓励学生探索计算机视觉的新应用和解决方案。

重点难点及解决办法

重点:计算机视觉的基本概念和原理,图像处理算法的应用。

难点:图像识别算法的理解和应用,计算机视觉系统的设计和实现。

解决办法:

1.重点:通过实例讲解和实验演示,帮助学生理解计算机视觉的基本概念和原理,强化对图像处理算法的理解。

2.难点:设计分层次的教学活动,从简单到复杂,逐步引导学生掌握图像识别算法。同时,鼓励学生进行小组讨论和合作,共同解决实际问题。此外,提供在线资源和实践平台,让学生在实践中突破难点。

学具准备

多媒体

课型

新授课

教法学法

讲授法

课时

第一课时

步骤

师生互动设计

二次备课

教学资源

-软硬件资源:计算机视觉实验平台、摄像头、图像处理软件(如OpenCV)、编程环境(如PythonIDE)

-课程平台:学校内部教学平台、在线教育平台

-信息化资源:计算机视觉相关教程、教学视频、案例库、学术文章数据库

-教学手段:PPT演示文稿、实验指导手册、课堂讨论环节、在线测试与反馈系统

教学过程

1.导入(约5分钟)

-激发兴趣:展示生活中常见的计算机视觉应用,如人脸识别、自动驾驶等,提问学生对这些技术的了解和兴趣。

-回顾旧知:简要回顾计算机科学基础知识,如数据结构、算法等,引出计算机视觉作为计算机科学分支的相关性。

2.新课呈现(约20分钟)

-讲解新知:详细讲解计算机视觉的基本概念、发展历程和主要应用领域,介绍图像处理的基本原理和算法。

-举例说明:通过具体案例,如图像识别、图像分割、图像增强等,展示计算机视觉在实际问题中的应用。

-互动探究:分组讨论,让学生根据所学知识,提出计算机视觉在实际场景中的应用方案。

3.实验操作(约30分钟)

-学生活动:分组进行计算机视觉实验,如人脸识别、物体检测等,要求学生完成实验报告。

-教师指导:巡视指导,解答学生在实验过程中遇到的问题,确保实验顺利进行。

4.讨论与交流(约20分钟)

-分组讨论:各小组分享实验结果和心得,讨论实验过程中遇到的问题及解决方案。

-课堂交流:邀请学生代表发言,分享实验心得,引导其他学生思考。

5.巩固练习(约15分钟)

-学生活动:完成课后练习题,巩固所学知识,提高实际应用能力。

-教师指导:针对练习题中的难点,进行讲解和解答。

6.课堂总结(约5分钟)

-总结本节课所学内容,强调计算机视觉在现代社会中的重要性。

-鼓励学生在日常生活中关注计算机视觉技术,了解其发展动态。

7.作业布置(约5分钟)

-布置课后作业:要求学生完成以下任务:

1.阅读相关资料,了解计算机视觉技术的发展趋势。

2.思考计算机视觉技术在未来生活中的应用前景。

3.撰写一篇关于计算机视觉技术的短文,分享自己的观点。

8.课后反思(约5分钟)

-教师反思:总结本节课的教学效果,分析学生在学习过程中的表现,为今后的教学提供参考。

-学生反思:反思自己在课堂上的学习情况,总结学习心得,为今后的学习做好准备。

(注:以上教学过程仅供参考,实际教学过程中可根据学生情况和教学环境进行调整。)

教学资源拓展

1.拓展资源:

-计算机视觉历史发展:介绍计算机视觉的发展历程,从早期的图像识别到现代的深度学习技术,展示计算机视觉在不同时期的里程碑和贡献者。

-图像处理算法原理:深入探讨图像处理算法的基本原理,如滤波、边缘检测、特征提取等,以及这些算法在计算机视觉中的应用。

-计算机视觉应用案例:收集和分析不同领域的计算机视觉应用案例,如医学影像分析、视频监控、自动驾驶、机器人视觉等,展示计算机视觉技术的广泛应用。

-开源计算机视觉库:介绍一些常用的开源计算机视觉库,如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等,让学生了解如何使用这些库进行图像处理和视觉任务。

2.拓展建议:

-阅读相关书籍:推荐学生阅读《计算机视觉:算法与应用》、《深度学习与计算机视觉》等书籍,以深入了解计算机视觉的理论和实践。

-参加在线课程:鼓励学生参加Coursera、edX等在

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