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
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