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No.l

模塊1理論探究教學單元2[J]

授課題目

任務1:走近人工智能學時4[]

［知識目標］:了解機器學習和深度學習的概念及常用場景；理解機器學習的在智能

識物方面的應用；

［能力目標］:能夠正確識別并應用機器學習產品、能夠正確識別并應用深度學習產

教學目標

品。

［素質目標］:提高自主學習的能力

提高團隊合作的能力

提高諳言表達能力

重點

能夠正確識別并應用機器學習產品、能夠正確識別并應用深度學習產品。

難點

教學方法自主學習法、講授法、體驗法。

能力訓練

完成慕課平臺資源學習與習題任務。

（作業）

教學體會

授課班級授課時間及地點

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

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教學環節教學內容備注

課程介紹對課程目標、課程計劃、考核方案做介紹。10'

提出一個具體工作任務：請針對一款你熟悉的人工智能產品，

設計一個圖靈測試。例如，針對一款智能語音助手(如“小愛同學”)，

設計20個問題，并針對人工智能產品所回答的結果，在筆記中記

導入新課錄你的滿意程度。如果能夠讓你確定對方是機器，則計0分，如3，

果不能讓你確定對方是機器，則計1分。最后統計結果，看該款

產品是否通過圖靈測試。

讓學生帶著任務進入學習。

觀看視頻，思考：人工智能是什么？你身邊有哪些人工智能產

品？近些年，人工智能產品經常被我們提及，我們經常聽到智能音

視頻導入箱、掃地機器人、智能燈、智能空調、智能電飯鍋等產品。人工智10'

能產品似乎一下子就在我們身邊悄然興起，那么你知道什么是人工

智能嗎？人工智能的發展經歷了哪些階段呢？。

以互動方式完成以下知識的學習：

1.1.1初識人工智能

1.認知誤區

關于人工智能，在認識過程中存以下觀點，請分析這些觀點是

否正確。

2.概念分析

知識探索人工智能(ArtificialIntelligence)常稱為AI。談到人工30'

智能，人們就想知道人工智能的定義到底是什么。在達特茅斯會議

上，學者對人工智能的定義是：人工智能使一部機器的反應方式就

像一個人在行動時所依據的智能一樣。“百度百科”對人工智能的

定義是：人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的

理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。清華大學人工

智能研究院張錢院士對人工智能的定義是：人工智能是指用機器模

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教學環節教學內容備注

仿人的智能行為。

3.人工智能的價值

人工智能將引領第四次工業革命。

1.1.2人工智能的發展

人工智能是在1956年作為一門新興學科的名稱被正式提出

的，自此之后，它已經取得了驚人的成就，獲得了迅速的發展。

1.圖靈測試、圖靈機與起源過程

2.人工智能發展的三次浪潮

1.1.3人工智能的三大學派

目前人工智能的主要學派有三個，三大學派對人工智能發展有

著不同的看法。

1.符號主義

2.聯結主義

3.行為主義

說明：授課中通過視頻體驗等環節，加深學生對于知識的理解。

教師下發任務書（根據需要，可選擇在慕課平臺下發）

明確任務要求，完成過程，提交形式。

學生按任務書要求，完成實踐任務。25，

任務實施

教師巡視，指導學生完成任務的同時，加深對于知識的理解。

展示部分同學任務完成情況。

根據任務完成情況，進行平時成績記錄

完成配套習題。

習題訓練10'

師生共同反饋。

教師總結本次課所學知識，指出重點、難點，理清脈絡，對學

總結提升生提出要求，并指出學習中出現的問題及注意事項。2，

學生整理筆記，確定問題答案

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No.2

模塊1理念探究教學單元2[J]

授課題目

任務2：人工智能的三個層次和四要素學時4[]

［知識目標］:理解三個層次的人工智能，掌握人工智能的四要素，并了解排序算法。

教學目標［能力目標］:能夠正確識別人工智能的三個層次，具備人工智能四要素的分析能力。

［素質目標］:提高自主學習的能力

提高團隊合作的能力

提高諳言表達能力

重點人工智能的三個層次、四要素

難點排序算法

教學方法自主學習法、講授法、體驗法。

能力訓練

完成慕課平臺資源學習與習題任務。

（作業）

教學體會

授課班級授課時間及地點

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

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教學環節教學內容備注

復習反饋反饋作業完成情況，通過反饋作業，起到復習的作用。5，

提出一個具體工作任務：學校要為所有同學按身高進行降序排

序。請你設計一種排序算法，能夠更快地對萬人規模的數據進行排

導入新課序（注意，每次只能比較兩個數據的大小），并將你的排序算法通3，

過圖形方式進行展示講解。

讓學生帶著任務進入學習。

視頻導入觀看視頻，思考：人工智能的發展現狀如何？10，

以互動方式完成以下知識的學習；

1.2.1了解人工智能的三個層次

人工智能可以分為弱人工智能、強人工智能和超人工智能三個

層次，它們的智能程度和可用范圍以指數級增長，目前所有的人工

智能都屬于弱人工智能。

1.弱人工智能

2.強人工智能

3.超人工智能

1.2.2當前階段人工智能產品的發展現狀與不足

知識探索1.當前階段人工智能產品的發展現狀35，

2.當前階段人工智能產品的不足

1.2.3全球人工智能產業發展現狀比較

1.全球人工智能產業排名

2.主要國家和地區人工智能產業發展戰略部署

3.我國人工智能產業發展現狀與布局

1.3.1知識

1.知識要素的提出

2.什么是知識

3.大知識驅動的人工智能即將到來

長春職業技術學院課程教案用紙

教學環節教學內容備注

1.3.2數據

1.什么是數據

2.什么是大數據

3.數據的重要性

4.大數據引領人工智能發展

5.數據安全的重要性

1.3.3算法

1.什么是算法

2.算法的五大特性

1.3.4算力

1.什么是算力

2.算力的重要性

3.中央處理器與摩爾定律

4.其他決定算力的因素

說明：授課中通過視頻體驗等環節，加深學生對于知識的理解。

教師下發任務書（根據需要，可選擇在慕課平臺下發）

明確任務要求，完成過程，提交形式。

學生按任務書要求，完成實踐任務。25，

任務實施

教師巡視，指導學生完成任務的同時，加深對于知識的理解。

展示部分同學任務完成情況。

根據任務完成情況，進行平時成績記錄

完成配套習題。

習題訓練10，

師生共同反饋。

教師總結本次課所學知識，指出重點、難點，理清脈絡，對學

總結提升生提出要求，并指出學習中出現的問題及注意事項。2，

學生整理筆記，確定問題答案

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No.3

模塊2技術探究教學單元2[J]

授課題目

任務1:知識表示學時4[]

［知識目標］:理解什么是知識表示，了解知識庫和搜索策略的概念，理解搜索策略

的應用場景。

教學目標［能力目標］:能夠正確識別知識表示、知識庫，并能夠分析搜索策略的應用。

［素質目標］:提高自主學習的能力

提高團隊合作的能力

提高諳言表達能力

重點搜索策略的應用

難點能夠正確識別知識表示、知識庫

教學方法自主學習法、講授法、體驗法。

能力訓練

完成慕課平臺資源學習與習題任務。

（作業）

教學體會

授課班級授課時間及地點

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

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教學環節教學內容備注

復習反饋反饋作業完成情況，通過反饋作業，起到復習的作用。5，

提出一個具體工作任務：關于知識表示，你了解哪些知識？請

你閱讀本章內容并查閱相關資料，用一張思維導圖，將知識表示以

導入新課3'

圖表的形式表示出來，并在班級進行展示介紹。

讓學生帶著任務進入學習。

觀看視頻，思考：我們日常生活中離不開天氣預報，那你知識

視頻導入天氣預報是如何做出來的嘛？為什么當前的天氣預報準確率很高，10，

確不能達到100%呢?這其實就與知識表示分不開。

以互動方式完成以下知識的學習：

2.1.1初識知識表示

1.什么是知識

2什.么是知識表示

3知.識表示的結構

4.表示主體

5.表不方法

6完.整過程

7.相關示例

知識探索35'

假設有這樣一個知識需要表示：小潘是計科系的學生，但他不

喜歡編程。我們用一階謂詞邏輯來表示它就需要采用如下的步驟：

2.1.2知識庫

知識庫的概念來自兩個不同的領域，一個是人工智能及其分支

-知識工程領域，另一個是傳統的數據庫領域。由人工智能(AI)

和數據庫(DB)兩項計算機技術的有機結合，促成了知識庫系統的

產生和發展。

1.知識庫的發展

2.知識庫的特點

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教學環節教學內容備注

3.知識庫的優越性

4.知識庫的功能

2.1.3搜索策略

1.搜索過程

2.搜索過程分類

（1）寬度優先搜索策略

（2）深度優先搜索策略

（3）啟發式搜索策略

2.1.4知識表示應用案例

（1）驚不驚喜？你的CT片是人工智能計算機在看！

（2）一場神奇的“比賽”一一醫生肉眼要看幾百張圖TA只需

要1秒鐘

（3）“讀片高手”是這樣煉成的------流專家當老師，“喂”

給TA幾十萬個患者的數據

（4）醫生2小時的工作量縮短到了100秒

說明：授課中通過視頻體驗等環節，加深學生對于知識的理解。

教師下發任務書（根據需要，可選擇在慕課平臺下發）

明確任務要求，完成過程，提交形式。

學生按任務書要求，完成實踐任務。25，

任務實施

教師巡視，指導學生完成任務的同時，加深對于知識的理解。

展示部分同學任務完成情況。

根據任務完成情況，進行平時成績記錄

完成配套習題。

習題訓練10，

師生共同反饋。

教師總結本次課所學知識，指出重點、難點，理清脈絡，對學

總結提升生提出要求，并指出學習中出現的問題及注意事項。2，

學生整理筆記，確定問題答案

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No.4

模塊2技術探究教學單元2[J]

授課題目

任務2：機器學習與深度學習學時4[]

［知識目標］:了解機器學習和深度學習的概念及常用場景；理解機器學習的在智能

識物方面的應用；

［能力目標］:能夠正確識別并應用機器學習產品、能夠正確識別并應用深度學習產

教學目標

品。

［素質目標］:提高自主學習的能力

提高團隊合作的能力

提高諳言表達能力

重點

能夠正確識別并應用機器學習產品、能夠正確識別并應用深度學習產品。

難點

教學方法自主學習法、講授法、體驗法。

能力訓練

完成慕課平臺資源學習與習題任務。

（作業）

教學體會

授課班級授課時間及地點

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

長春職業技術學院課程教案用紙

教學環節教學內容備注

復習反饋反饋作業完成情況，通過反饋作業，起到復習的作用。5，

提出一個具體工作任務：

下載并打開手機中的百度App,點擊搜索框后面的相機圖標選

擇“識萬物”選項，分別用3-5種不同物體測試其識別成功率。

導入新課分析哪些物體是可以被準確識別的，哪些物體在識別時會出現誤3，

差，并分析原因。閱讀本節內容，用機器學習理念去理解此功能在

應用中的誤差。

讓學生帶著任務進入學習。

觀看視頻，思考：什么是專家系統？專家系統應用在生活的哪

些場景中？

視頻導入10'

近些年，機器學習這個詞經常被應用。思考：什么是機器學習？

機器學習在我們身邊有哪些應用呢？

以互動方式完成以下知識的學習：

任務2科普機器學習

2.2.1什么是機器學習

1.機器學習的幾種定義

常見的三種機器學習的定義：

(1)機器學習是一門人工智能的科學，該領域的主要研究對

象是人工智能，特別是如何在經驗學習中改善具體算法的性能。

知識探索35，

(2)機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機算法的研究。

(3)機器學習是用數據或以往的經驗，以此優化計算機程序

的性能標準。

2.機器學習的發展歷程

3.機器學習的研究現狀

2.2.2機器學習的類型

幾十年來，研究發表的機器學習的方法種類很多，根據強調側

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教學環節教學內容備注

面的不同可以有多種分類方法。

1.基于學習策咯的分類

2.基于學習方法的分類

3.基于學習方式的分類

4.基于數據形式的分類

5.基于學習目標的分類

2.2.3機器學習的常見算法

2.3暢談深度學習

1.深度學習概述

深度學習是一類模式分析方法的統稱，就具體研究內容而言，

主要涉及三類方法：

(1)基于卷積運算的神經網絡系統，即卷積神經網絡(CNN)。

(2)基于多層神經元的自編碼神經網絡，包括自編碼(Auto

encoder)以及近年來受到廣泛關注的稀疏編碼兩類(Sparse

Coding)o

(3)以多層自編碼神經網絡的方式進行預訓練，進而結合鑒別

信息進一步優化神經網絡權值的深度置信網絡(DBN)。

2.深度學習的特點

3.深度學習典型模型

典型的深度學習模型有卷積神經網絡(convolutional

neuralnetwork).DBN和堆棧自編碼網絡(stackedauto-encoder

network)模型等，下面對這些模型進行描述。

4.深度學習訓練過程

(1)自下上升的非監督學習

(2)自頂向下的監督學習

5.深度學習的應用

深度學習的主要在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領

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教學環節教學內容備注

域。

(1)計算機視覺

(2)語音識別

(3)自然語言處理等其他領域

7.2深度學習框架

在開始深度學習項目之前，選擇一個合適的框架是非常重要

的，因為選擇一個合適的框架能起到事半功倍的作用。研究者們使

用各種不同的框架來達到他們的研究目的，側面印證出深度學習領

域百花齊放。仝世界最為流行的深度學習框架有PaddlePaddle、

Tensorflow.CaffeTheano、MXNet、Torch和PyTorcho

2.3.3神經網絡

人工神經網絡(ArtificialNeuralNetworks,簡寫為ANNs)

也簡稱為神經網絡(NNs)或稱作連接模型(ConnectionModel),

它是一種模仿動物神經網絡行為特征，進行分布式并行信息處理的

算法數學模型。這種網絡依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量

節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。

1.概述

2.研究內容

神經網絡的研究內容相當廣泛，反映了多學科交叉技術領域的

特點。主要的研究工作集中在以下幾個方面：

(1)生物原型

(2)建立模型

(3)算法

3.神經網絡分類

4.神經網絡特點

5.神經網絡的工作原理

6.神經網絡發展歷史

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教學環節教學內容備注

7.神經網絡常見的工具

在眾多的神經網絡工具中，NeuroSolutions始終處于業界領

先位置。它是一個可用于windowsXP/7高度圖形化的神經網絡開

發工具。其將模塊化，基于圖標的網絡設計界面，先進的學習程序

和遺傳優化進行了結合。該款可用于研究和解決現實世界的復雜問

題的神經網絡設計工具在使用上幾乎無限制。

8.神經網絡的研究方向

神經網絡的研究可以分為理論研究和應用研究兩大方面。

說明：授課中通過視頻體驗等環節，加深學生對于知識的理解C

教師下發任務書（根據需要，可選擇在慕課平臺下發）

明確任務要求，完成過程，提交形式。

學生按任務書要求，完成實踐任務。25'

任務實施

教師巡視，指導學生完成任務的同時，加深對于知識的理解。

展示部分同學任務完成情況。

根據任務完成情況，進行平時成績記錄

完成配套習題。

習題訓練10，

師生共同反饋。

教師總結本次課所學知識，指出重點、難點，理清脈絡，對學

總結提升生提出要求，并指出學習中出現的問題及注意事項。2，

學生整理筆記，確定問題答案

長春職業技術學院課程教案首頁

No.5

模塊3實踐探究教學單元2[J]

授課題目

任務1:提取基于專家系統的需求與測試計算機視覺產品學時4[]

［知識目標］:了解專家系統；熟悉計算機視覺的應用；

［能力目標］:能夠正確識別并應用專家系統產品、能夠正確識別并應用計算機視覺

教學目標

產品。

［素質目標］:提高自主學習的能力

提高團隊合作的能力

提高諳言表達能力

重點

能夠正確識別并應用專家系統產品、能夠正確識別并應用計算機視覺產品。

難點

教學方法自主學習法、講授法、體驗法。

能力訓練

完成慕課平臺資源學習與習題任務。

（作業）

教學體會

授課班級授課時間及地點

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

長春職業技術學院課程教案用紙

教學環節教學內容備注

復習反饋反饋作業完成情況，通過反饋作業，起到復習的作用。5，

提出一個具體工作任務：

請針對一款你熟悉的美顏相機軟件，選擇軟件中的任意一款動

畫特效并使用前置攝像頭對準自己的面部進行拍攝。例如，在軟件

中任意選擇一款你喜歡的道具進行拍攝，并在拍攝過程中變換自己

導入新課3，

的面部表情和臉部動作（眨眼、張嘴、搖頭等），最后檢驗軟件中

的該款道具是否能夠隨著你面部動作的改變而不斷進行變化和移

動。

讓學生帶著任務進入學習。

觀看視頻，思考：什么是專家系統？專家系統應用在生活的哪

些場景中？

在日常生活與工作中，我們經常會遇到一些需要專家才能解決

視頻導入的復雜問題，這時我們會希望得到該領域專家的具體幫助與指導，10,

但這往往需要大量的時間和高昂的費用。如何才能花較短的時間、

較低的費用和較便捷的方式來求得所需的答案呢？隨著人工智能

技術與應用的發展，人們將目光投向了專家系統。

以互動方式完成以下知識的學習：

3.1.1走近專家系統L專家系統的概念

2.專家系統的特點

3.專家系統的類型

3.1.2專家系統的發展

知識探索

1.專家系統的是源

2.專家系統的發展歷程

3.發展專家系統的意義和必要性

3.1.3專家系統的工作原理

1.專家系統的完整結構

長春職業技術學院課程教案用紙

教學環節教學內容備注

2.專家系統的基本工作流程

3.知識的獲取加表示

3.2.1計算機視覺概述

3.2.2計算機視覺的發展35，

3.2.3計算機視覺的經典問題

3.2.4計算機視覺應用案例一一高德AR與車道級導航技術

說明：授課中通過視頻體驗等環節，加深學生對于知識的理解。

教師下發任務書（根據需要，可選擇在慕課平臺下發）

明確任務要求，完成過程，提交形式。

學生按任務書要求，完成實踐任務。25，

任務實施

教師巡視，指導學生完成任務的同時，加深對于知識的理解。

展示部分同學任務完成情況。

根據任務完成情況，進行平時成績記錄

完成配套習題。

習題訓練10'

師生共同反饋。

教師總結本次課所學知識，指出重點、難點，理清脈絡，對學

總結提升生提出要求，并指出學習中出現的問題及注意事項。2，

學生整理筆記，確定問題答案

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No.6

模塊3實踐探究教學單元2[V]

授課題目

任務2：測試自然語言處理軟件學時4[]

［知識目標］:了解自然語言處理；

教學目標［能力目標］:能夠正確識別并應用自然語言處理產品。

［素質目標］:提高自主學習的能力

提高團隊合作的能力

提高語言表達能力

重點

能夠正確識別并應用自然語言處理產品。

難點

教學方法自主學習法、講授法、體驗法。

能力訓練

完成慕課平臺資源學習與習題任務。

（作業）

教學體會

授課班級授課時間及地點

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

長春職業技術學院課程教案用紙

教學環節教學內容備注

復習反饋反饋作業完成情況，通過反饋作業，起到復習的作用。5，

提出一個具體工作任務：

實踐任務：測試自然語言處理軟件

在手機上安裝一款語音輸入軟件，然后進行此款產品的功能測

試。首先準備20條測試語句，其中第1?5條為簡單語句，字數不

導入新課超過4個字；第6?10條為中等長度語句，字數在5?10個字之3，

間；第11?15條為長語句，字數在11?20個字之間；第16?20

條為一首古詩詞。請根據測試結果分析，以上四類測試語句中哪一

類的測試成功率最高，哪一類的最低，分析原因。讓學生帶著任務

進入學習。

觀看視頻

感受自然語言處理的魅力

思考：

什么是自然語言處理？自然語言處理在生活中有哪些應用場

景？

語言，是人類相互之間進行信息交流的主要手段和媒介，是人

視頻導入10*

類相互溝通的橋梁，是人類用來溝通和交流的主要社會屬性。因此

各種語言間的相互轉換和理解，在當今社會全球化的狀況下顯得尤

為重要。人類的各種智能都與語言息息相關，所以語言也是人工智

能研究領域中的一個核心部分。自然語言處理技術的出現，不僅解

決了人機對話的問題，并且也使聾啞人能夠“聽懂”和“讀懂”視

頻。

以互動方式完成以下知識的學習：

3.3.1自然語言處理概述

知識探索35，

自然語言處理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是通過

計算機技術利用機器處理人類語言的理論和技術，其將自然語言作

長春職業技術學院課程教案用紙

教學環節教學內容備注

為計算對象來研究相應的算法，目的是將人類語言轉換為機器可以

識別并理解的機器語言，使得人類能夠以自然語言的形式與計算機

系統進行交互，從而更高效、快捷地進行信息管理。

3.3.2自然語言處理的發展

3.3.3自然語言處理的七大技術

圖工工2自動語音識別原理

3.3.4自然語言處理應用案例一一同聲傳譯機

V【拓展學習】飛【視頻體驗】

二維碼3-3-6:科大訊二維碼3-3-3:呼倫貝

爾市法院啟用語音識別

飛與人工智能翻譯

技術提升審判質量

魯【拓展學習】

凈【視頻體驗】

二維碼3-3-7:無漳礙

二維碼3-3-8:微軟

語音識別走向真正人

“小冰”：自然人機交互

工智能

長春職業技術學院課程教案用紙

教學環節教學內容備注

說明：授課中通過視頻體驗等環節，加深學生對于知識的理解。

教師下發任務書（根據需要，可選擇在慕課平臺下發）

明確任務要求，完成過程，提交形式。

學生按任務書要求，完成實踐任務。25，

任務實施

教師巡視，指導學生完成任務的同時，加深對于知識的理解。

展示部分同學任務完成情況。

根據任務完成情況，進行平時成績記錄

完成配套習題。

習題訓練10'

師生共同反饋。

教師總結本次課所學知識，指出重點、難點，理清脈絡，對學

總結提升生提出要求，并指出學習中出現的問題及注意事項。2，

學生整理筆記，確定問題答案

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No.7

模塊3實踐探究教學單元2[V]

授課題目

任務3：體現不同的身份識別方式學時4[]

［知識目標］:了解常用身份識別技術；

教學目標［能力目標］:能夠正確識別身份識別技術相關產品。

［素質目標］:提高自主學習的能力

提高團隊合作的能力

提高語言表達能力

重點

能夠正確識別身份識別技術相關產品。

難點

教學方法自主學習法、講授法、體驗法。

能力訓練

完成慕課平臺資源學習與習題任務。

（作業）

教學體會

授課班級授課時間及地點

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

年月日（星期）第節，樓室

長春職業技術學院課程教案用紙

教學環節教學內容備注

復習反饋反饋作業完成情況，通過反饋作業，起到復習的作用。5，

提出一個具體工作任務：

請針對一款你熟悉的銀行APP產品，通過登錄賬號、查看銀行

卡余額、查詢近期余額明細、轉賬匯款等操作，體驗并記錄有幾種

導入新課方式可以進行身份識別使得能夠完成以上操作，同時體驗幾種身份3，

識別方式的差異，檢驗哪種身份識別方式能夠更快、更方便、更準

確的識別出你的身份。

讓學生帶著任務進入學習。

觀看視頻

完善身份識別讓“實人”認證落地

詞

什么是身份識別？身份識別方式有哪些？

隨著社會的不斷發展，電子信息技術的不斷進步，用戶的隱私

數據也越來越多并且越來越分散，人們對個人信息的安全性更加重

視頻導入10*

視，如何有效保護用戶隱私數據的安全成為大家研究的熱門話題，

各行各業都為此做著不同的努力，安全防護措施也不斷出現，從最

初的密碼識別、數字證書、U盾到基于生物特征的指紋、虹膜、人

臉以及步態等，從用戶主動身份驗證到后臺系統非干擾感知用戶身

份，為用戶保護隱私數據提供了更多的安全措施，為用戶隱私數據

的安全提供了更多的保護維度。

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