資源簡介

《信息技術-人工智能初步》教案
課 題 第4章人工智能發展4.3法規與應用規范 課 型 班課 課 時 1
授課班級 高一1班
學習目標 1. 知識與理解 學生能夠理解人工智能技術發展的雙重性，即其帶來的便利與問題。 學生將學習關于人工智能的法規、責任原則以及應用規范的基本概念和重要性。 學生能夠概述《人工智能標準化白皮書（2018版）》中提出的人工智能遵循的原則。 學生了解人工智能設計和應用過程中應遵守的規則和標準。 2. 技能 培養學生分析和評估人工智能技術可能引發的法律和倫理問題的能力。 學生能夠提出針對人工智能產品設計和應用的安全措施建議。 學生掌握保護個人隱私數據和信息安全的基本方法。 3. 態度與價值觀 激發學生對人工智能技術發展的責任感和倫理意識。 鼓勵學生積極參與有關人工智能法律、倫理和安全問題的討論，形成正確的公共參與態度。 學生能夠認識到遵守信息社會法律法規的重要性，并培養保護社會公共信息安全的意識。 4. 應用與實踐 學生通過案例分析，學會如何在實際情境中應用人工智能的法規與責任原則。 學生能夠識別和評價人工智能產品或系統設計中的倫理和安全問題。 學生參與到模擬的監管活動中，體驗制定和執行人工智能相關算法標準的過程。
學習重難點 教學重點 1. 人工智能的發展與法規需求 理解人工智能技術發展帶來的便利與問題并存的現狀。 認識到針對人工智能的法規與責任體系建設的必要性和緊迫性。 2. 《人工智能標準化白皮書（2018版）》中的基本原則 人類利益原則和責任原則的概念及其在人工智能發展中的應用。 3. 人工智能設計和應用的規則 設計者在開發人工智能產品或系統時需要遵循的倫理和法律準則。 應用過程中保障人身安全、財產安全及網絡信息安全的重要性。 4. 人工智能的監管機制與國際合作 建立監管機制，促進算法透明化和確保用戶知情權。 國際間在人工智能研究和法規制定上的合作。 5. 規范與安全的研究現狀 分析當前人工智能規范與安全研究滯后的原因和表現。 理解《人工智能標準化白皮書（2018版）》中關于安全、倫理和隱私保護的標準規范。 教學難點 1. 法規與責任體系的建立與執行 學生可能難以理解建立全面的人工智能法規體系和責任機制的復雜性。 如何在實踐中落實和執行這些規則和標準的具體方法可能不易掌握。 2. 算法決策的倫理與法律問題 算法歧視、透明度和用戶知情權的平衡是抽象且復雜的概念，學生理解可能有難度。 監管人工智能算法的實際操作，包括算法審查和標準的制定，涉及技術細節，可能難以解釋清楚。 3. 國際合作與倫理影響評估 學生可能不熟悉國際法規制定過程以及如何共同應對全球性的人工智能挑戰。 評估人工智能技術和產品的倫理影響并提出措施，需要跨學科知識，對學生來說是個挑戰。 4. 信息安全與隱私保護 理解信息安全意識和保護信息安全能力的重要性，并學會如何保護自己的隱私數據，對部分學生來說可能較為困難。
教學方法 1. 講授法 基礎知識講解：使用講授法向學生介紹人工智能技術的背景、發展及其帶來的便利和問題。 法規與原則闡述：詳細說明《人工智能標準化白皮書（2018版）》中的人類利益原則、責任原則以及設計和應用的基本規則。 2. 案例分析法 實際應用案例：通過分析具體的人工智能產品或系統案例，討論其遵守或違反法規與倫理的具體情形。 歷史案例對比：選取歷史上的人工智能相關事件，如自動駕駛汽車事故，探討其法律和道德問題。 3. 小組討論 議題討論：設置特定議題，例如“人工智能中的性別和種族歧視問題”或“個人隱私數據保護”，讓學生小組討論并提出解決方案。 角色模擬：模擬監管機制中不同角色（設計者、監管者、消費者），從各自角度出發討論人工智能產品的責任和規范。 4. 互動式教學 問題解答：在講解復雜概念或新規定時，鼓勵學生提問，通過即時反饋促進理解。 思考引導：提出開放性問題，引導學生深入思考人工智能法規的重要性和實施難點。 5. 多媒體輔助教學 視頻材料：播放相關的紀錄片或新聞報道片段，展示人工智能引發的問題和挑戰。 信息圖表：使用圖表、流程圖等視覺工具來解釋復雜的法律框架和規范。 6. 實踐模擬 模擬監管活動：學生參與模擬監管人工智能算法的活動，理解算法審查過程。 標準制定工作坊：組織學生進行小組活動，讓他們嘗試為某類人工智能應用制定安全標準。 7. 專家講座 邀請行業專家：定期邀請從事人工智能法規研究的專家學者來講課，分享最新的研究成果和實際經驗。 8. 自主學習與研究 指定閱讀材料：推薦相關的法律文本、學術論文和文章，鼓勵學生在課外進行深入研究。 研究項目：作為課程的一部分，要求學生完成關于人工智能法律和倫理問題的研究項目。
課前準備 1. 教材和資源準備 課程大綱更新：確保課程大綱包含最新的人工智能法規與應用規范內容。 教材選擇：選擇包含相關法規、案例研究和最新研究成果的教材。 輔助材料：準備相關的法律文件副本，如《人工智能標準化白皮書（2018版）》，以及安全、倫理和隱私保護的標準文件。 2. 教學內容規劃 概念圖繪制：制作人工智能法規與責任、應用規范與安全的概念圖，以助于課堂講解。 案例篩選：收集與課程內容相關的案例，如自動駕駛汽車事故、性別歧視算法等，用于案例分析。 3. 多媒體素材準備 視頻和音頻：搜集相關的紀錄片、講座視頻或專家訪談，以便在課堂上展示。 演示文稿：制作詳細的PPT，包括關鍵概念、法規要點、案例分析和安全準則。 4. 互動式學習設計 討論問題：準備一系列討論問題，鼓勵學生思考和討論人工智能的法規與責任問題。 模擬活動：設計模擬監管活動的流程和材料，讓學生體驗人工智能算法審查過程。 角色扮演：制定角色模擬活動的細節，包括不同角色的背景信息和討論議題。 5. 實踐和作業安排 研究項目：設計課程相關的研究項目，要求學生深入探討特定的法律和倫理問題。 閱讀材料：挑選和分發預讀材料，如學術論文、政策報告，為學生提供背景知識。 6. 專家資源整合 專家聯系：聯系行業專家和學者，邀請他們來班上進行客座講座。 外部資源：與外部組織和機構建立聯系，獲取最新的行業報告和研究成果。 7. 學生指導策略 學習指南：準備學習指南，幫助學生理解復雜的法律和技術概念。 在線資源：創建在線資源庫，包括相關的文章、視頻和論壇，供學生自學。 8. 評估和反饋 評估工具：設計測驗、測試和其他評估工具，以衡量學生對課程內容的理解。 反饋機制：建立反饋機制，收集學生對課程的意見和建議，不斷改進教學方法。
教學媒體 1. 講授輔助工具 多媒體投影儀：用于展示課程幻燈片，包括關鍵概念、法規要點和案例分析。 白板或黑板：記錄課堂上的重點討論和學生提出的問題。 2. 視覺呈現素材 PPT演示文稿：詳細展現人工智能法規、責任和應用規范的內容。 圖表和流程圖：解釋復雜的法律框架和規范結構，如責任體系和監管機制的示意圖。 3. 視頻材料 紀錄片和新聞報道片段：展示人工智能引發的問題和挑戰，如隱私泄露、倫理爭議等。 專家訪談和講座視頻：提供專家學者對人工智能法規與應用規范的見解和分析。 4. 音頻材料 錄音講座：播放預先錄制的專家講座，以便學生在課堂上聆聽和學習。 討論錄音：記錄小組討論和角色扮演活動，供之后復盤和評估。 5. 文本材料 《人工智能標準化白皮書（2018版）》副本：作為參考材料，供學生閱讀和引用。 案例研究文檔：分發包含人工智能相關法律案例的文檔，用于案例分析和討論。 6. 網絡資源 在線論壇和討論板：建立在線討論環境，讓學生在課下繼續討論和深入研究相關議題。 電子書籍和期刊文章：推薦相關的數字閱讀材料，以便學生自主學習。 7. 實踐模擬工具 模擬監管軟件：使用或開發簡單的模擬軟件，讓學生體驗人工智能算法審查過程。 標準制定工作坊材料：準備模擬活動所需的指南和工具，幫助學生理解如何制定人工智能安全標準。 8. 互動和反饋工具 即時反饋系統：使用點擊器或類似工具，進行課堂問答，實時了解學生的理解程度。 在線調查問卷：課后收集學生對課程內容、教學方法和教學媒體的反饋。
教學過程
教學環節 教師活動設計 學生活動設計 設計意圖
活動一： 創設情境 生成問題 開始課程以一個引人入勝的故事或案例，如一個與人工智能相關的法律爭議或倫理問題，例如自動駕駛汽車發生的交通事故。 通過故事或案例引出本節課的主題——人工智能的法規與應用規范。 提出問題：“在這個案例中，哪些法律和規范問題被觸及？我們如何改進現有的法規來預防這類問題？” 學生閱讀或聽取案例描述。 分小組討論教師提出的問題，并思考可能的解決方案。 通過實際案例激發學生的興趣，并讓他們意識到人工智能法規與應用規范的重要性。 促使學生從不同角度分析問題，培養批判性思維能力。
活動二： 調動思維 探究新知 介紹《人工智能標準化白皮書（2018版）》中的人類利益原則和責任原則。 講解人工智能設計的規則，包括為人類帶來福祉、嵌入人類價值倫理體系、避免性別和種族歧視等要點。 學生聽講并記錄重要概念。 在教師的引導下，通過提問深化理解，例如“如何確保人工智能設計遵循人類利益原則？” 幫助學生理解和掌握人工智能設計的基本規則和原則。 鼓勵學生參與討論，形成對人工智能法規的初步認識。
活動三： 調動思維 探究新知 繼續介紹人工智能應用的規則，強調隱私保護、數據安全和法律責任。 分析現實生活中的應用案例，如社交媒體算法對個人隱私的影響。 學生討論并回答關于人工智能應用中遇到的法律和倫理問題。 分組探討不同的人工智能應用場景，識別潛在的法律風險和倫理挑戰。 通過案例分析讓學生了解人工智能應用中的實際問題。 培養學生的法律意識和倫理判斷力。
活動四： 鞏固練習 素質提升 分配模擬監管活動，讓學生扮演不同角色（設計師、監管者、消費者）。 提供一系列假設情景，要求學生根據已學知識提出解決方案。 角色扮演，每個小組根據指定情景制定策略和解決方案。 展示他們的想法并向全班匯報。 通過模擬練習加深學生對課程內容的理解和應用。 提高學生的合作能力和溝通技巧，同時鞏固他們對人工智能法規與應用規范的認識。
課堂小結 作業布置 課堂小結 重點內容回顧：我們探討了人工智能發展中的法規與應用規范，理解到隨著AI技術的普及，其在設計、應用和法律法規方面的研究尚在起步階段。強調了未雨綢繆的必要性，以及《人工智能標準化白皮書（2018版）》中提出的人類利益原則和責任原則的重要性。 設計規則的關鍵點：我們討論了人工智能產品或系統的設計者在設計過程中需要遵循的三大規則—以人類福祉為主要目標、嵌入人類價值倫理體系、避免性別和種族歧視等算法決策信息，并強調了設立監管機制和透明化算法決策的必要性。 應用規則的討論：我們理解了在追求效率的同時，如何不損害人的尊嚴，保障人的權利與自由，尊重隱私保護，加強數據安全措施，合法收集與使用個人數據，以及建立完善監管機制以保障AI應用的安全。 責任規則的探討：我們明白中國當前的首要工作是盡快立法或制定法規，規范AI的責任，完善相關標準，與國際合作，共同應對AI帶來的挑戰與風險。 教育規則的提及：我們強調了正確引導公眾學習AI相關知識，加強普及教育，完善安全意識教育，培養適應AI時代的新型人才。 規范與安全的概述：我們討論了現階段AI在規范與安全方面的研究滯后問題，《人工智能標準化白皮書（2018版）》的標準規范，以及如何從產品設計和科學家社會責任兩方面解決AI的安全問題。 未來展望：我們意識到，無論AI如何發展，我們都應具備信息安全意識和保護能力，遵守法律法規、道德與倫理準則，積極接納信息技術創新，關注其帶來的環境、法律及人文問題。 作業布置 思考題：請舉例說明人工智能在您的生活中的一種應用，并討論該應用可能涉及的法律、倫理或安全問題。考慮如何改進以更好地符合《人工智能標準化白皮書（2018版）》中提出的標準。 案例分析：選擇一個與人工智能相關的法律爭議或倫理問題的案例，分析案例中的關鍵問題，并提出您認為合理的解決方案。 閱讀任務：閱讀《人工智能標準化白皮書（2018版）》的相關章節，總結其對人工智能設計和應用的主要建議，并撰寫簡短的讀后感。 小組項目：小組合作，設計一個簡化版的人工智能應用方案，包括其功能描述、潛在用戶、遵守的法律法規和倫理準則。每組成員需分工明確，并在下節課上展示。
板書設計 4.3法規與應用規范 I. 人工智能發展的雙刃劍特性 利益與問題并存 研究初步階段 法律規范的必要性 II. 《人工智能標準化白皮書（2018版）》原則 人類利益原則 責任原則 III. 人工智能設計的規則 人類福祉為目標 嵌入價值倫理體系 避免歧視性算法 監管機制與透明化 IV. 人工智能應用的規則 輔助人類發展 隱私保護與數據安全 保障人的安全 完善監管機制 V. 人工智能責任的規則 立法與制定法規 國際合作與風險評估 VI. 人工智能教育的規則 公眾學習引導 普及教育與安全意識 新型人才培養 VII. 人工智能的規范與安全 規范研究滯后 《人工智能標準化白皮書》標準 安全問題的解決途徑 VIII. 信息安全與社會責任 信息安全意識 遵守法律法規與倫理準則 維護公共信息安全
教學反思 一、教學內容與目標 在本次課程中，我們深入探討了人工智能發展中的法規與應用規范，重點分析了《人工智能標準化白皮書（2018版）》中的人類利益原則和責任原則。通過對這些原則的討論，旨在讓學生理解人工智能在設計和應用中應遵循的法律法規，以及如何確保人工智能的研發和應用能夠更好地服務于人類社會的發展。 二、教學方法與過程 案例引入：通過一個與人工智能相關的法律爭議或倫理問題的案例，引導學生思考人工智能技術應用中可能涉及的法律和倫理問題。 小組討論：學生分組討論《人工智能標準化白皮書（2018版）》中的原則，并探討如何在實際應用中落實這些原則。 角色扮演：學生模擬不同角色（如設計師、監管者、用戶），從不同角度出發，討論和解決人工智能應用中的實際問題。 總結分享：每個小組分享討論結果，教師點評并補充相關知識點，共同總結人工智能的法規與應用規范的重要性。 三、教學效果與反饋 學生參與度：通過案例引入和小組討論，學生積極參與課堂討論，表現出對人工智能法規與應用規范的濃厚興趣。 理解程度：學生能夠較好地理解《人工智能標準化白皮書（2018版）》中的原則，并能夠結合實際案例進行分析和討論。 反饋收集：通過課堂反饋表，了解到學生對課程內容的滿意度較高，但仍有部分學生對某些概念的理解不夠深入。 四、教學改進與展望 加強案例分析：在未來的教學中，可以引入更多與學生生活密切相關的案例，幫助學生更直觀地理解人工智能法規與應用規范的重要性。 跨學科融合：考慮與法學、倫理學等學科的結合，邀請相關領域的專家進行講座或研討，為學生提供更豐富的知識視角。 實踐操作：增加學生對人工智能應用的實際操作和模擬監管經驗，如通過實驗室實訓或虛擬仿真平臺，讓學生親身體驗人工智能產品的設計與監管過程。 通過本次課程的教學，我認識到在教授人工智能法規與應用規范時，不僅要注重理論知識的傳授，還要注重學生實踐能力的培養和跨學科知識的融合。未來，我將繼續探索更有效的教學方法，以幫助學生全面、深入地理解和掌握人工智能的法規與應用規范。

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