《 高中人工智能初步 用搜索解决问题》.docx
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《高中人工智能初步用搜索解决问题》
信息技术课堂教学设计——教案
教学内容
高中选修5《人工智能初步》
第四章第一节用搜索解决问题
课型
新授课
授课年级
高一
课时
1
教学目标
1知识与技能：
了解状态树及其基本概念。
理解搜索的概念。
理解“启发信息”在搜索中的作用。
初步掌握用广度、深度优先搜索、启发式搜索，来求解问题的方法。
知道启发式搜索的基本思想及其优点。
2过程与方法：
初步学会用状态树描述待求解问题的表示方法，通过观摩求解“重排九宫问题”的过程，理解用广度、深度优先搜索、启发式搜索进行状态空间搜索的过程。
3情感态度价值观：
感受搜索技术的实际应用，提高学习人工智能知识的兴趣。
主题活动
九宫格问题求解
教材分析
本节课是根据广东教育出版社的普通高中课程标准实验教科书《人工智能初步》（选修5）“第四章问题求解”中的“第一节（重排九宫问题及其树的表示）、第二节（基本搜索方法）、第三节（启发式搜索）”的教学内容，进行了深入地分析和有机的整合设计而成的。
⒈本节的地位和作用
人工智能研究的主要目的就是让机器能像人一样去解决问题。
而求解问题的方法又是其研究的核心。
本节介绍的是利用人工智能的问题求解方法，搜索技术，解决常见的实际问题。
学完本节课，学生对于状态树和选择搜索方法求解，有了初步的认识和掌握，并对“求解博弈问题”的学习很有帮助。
⒉本节主要内容
本节课重点介绍状态树、广度优先搜索方法、深度优先搜索方法及启发式搜索。
搜索技术是人工智能常用的求解问题的一种重要方法，广度优先搜索方法和深度优先搜索方法是基本的搜索方法，学会基本搜索方法，可以系统地、有规律地寻找求解问题的目标状态。
同时，这两种基本搜索方法均是按照固定的步骤，逐一对每个节点进行搜索，当状态树的节点较多时，搜索将是一件困难的事。
使用启发式搜索，可以缩小搜索范围，从而提高搜索的速度。
通过本节的学习，学生可以掌握问题求解的简单方法，为解决生活中的类似问题，提供启发和帮助。
学生分析
高中一年级的学生正处在一个逻辑思维趋于严密，有很强的求知欲，充满幻想，且极其好动的时期，但不喜欢枯燥无味，意志力也不够强，若在处理问题的过程中遇到困难，容易产生放弃的念头。
在第二章，已经学习过状态空间表示法。
学生在学习、生活中，接触过迷宫的问题，如：
“数字拼图”。
但是，对于“用搜索解决问题”方面的知识，还从未接触过。
本节课采用“重排九宫问题”贯穿教学过程的始终。
寓教于乐，使学生在游戏中，掌握用搜索技术解决问题的思想和过程。
在实践中，体会解决问题的思路。
教学重点
用广度优先搜索、深度优先搜索、启发式搜索的方法求解简单问题。
教学难点
启发信息在搜索中的作用
教学方法
讲授法、讨论法、实践法等。
教学用具
演示文稿、计算机网络、录像片、实物投影等。
板
书
设
计
4.1用搜索解决问题㈠
一、状态树
二、基本搜索方法
1.广度优先搜索2.深度优先搜索
三、启发式搜索
1.局部择优搜索2.全局择优搜索
时
间
教学过程
教师活动
学生活动
1
6
5
8
15
8
1
1
课前活动：
体验WIN7“数字拼图”。
（说明：
由于“数字拼图”与本节课的“九宫格问题”类似，所以课前来得早的学生可以先体验一下。
）
Ø复习提问：
教师提问：
走迷宫时，怎样选择路线？
（说明：
铺垫，展示植物迷宫图片，吸引学生注意，引起学生的兴趣。
）
（说明：
学生很快说出答案，提示学生，由于我们站在三维看迷宫图，如果周围都是高高的墙，就不可能一下子说出答案。
）
Ø引入新课：
⒈复杂迷宫问题。
⑴展示复杂迷宫图（即使站在三维看迷宫图，如果很复杂，也很难一下子找到从入口到出口的路线）
迷宫的一部分
说明：
学生试图寻找从入口到出口的路线，但慢慢地放弃了。
（即使站在三维看迷宫图，如果很复杂，也很难一下子找到从入口到出口的路线。
）
⑵展示计算机寻找到的从入口到出口的路线
提问：
计算机是怎样找到从入口到出口的路线呢？
（学生不能回答）
带着这个问题请学生观看“机器人走线视频”。
⒉机器人走线视频。
（下图为截图）
观察事物：
视频中机器人行走的路线。
分析讨论：
机器人在遇到交叉路口时，选择的是“靠左走”的规则，找到目的地。
教师提示：
如果去掉迷宫的围墙，用线把迷宫中可以走的路连接起来，走迷宫的问题就化解为“机器人走线的问题”。
联想迁移：
在走迷宫时，也可以使用这种规则。
（顺着左手或右手墙走，一定能找到出口。
）
总结归纳：
从出发点到目的地的查找过程，称为搜索。
Ø讲授新课：
第一节用搜索解决问题
一、状态树
重排九宫问题（九宫格问题）
在3×3的方格棋盘上，放置标有数码的8个棋子（1～8），并留有一个空格。
通过移动棋子，可以生成不同的棋盘状态。
动手练习：
在下面的棋盘图中，分别填写出移动4步的过程中，每一步的状态图。
学生画出的状态图示例：
（省略不需要移动的棋子）
状态图1：
状态图2：
状态图3：
体验内容：
“九宫格问题”游戏。
学生打开程序，实际解题。
（真正的体验一下九宫格问题）
教师中间统计学生完成棋局的数目，以掌握学生的速度，至少每个学生完成一个棋局。
思考问题：
在求解时，是否有浪费的步数？
怎样找到最佳路径。
说明：
对于浪费的步数，学生的回答大部分是肯定的，怎样找到最佳路径，学生基本没有答案。
带着问题，进入进一步的学习。
⒈“九宫格问题”状态树
演示讲解：
“九宫格问题”部分状态树。
（由于空格只有在“中心”，“边线”和“角上”三种情况，教师根据空格的位置将问题分析清楚，并且一层一层的画出4层的状态树，避免了学生一下子看到复杂的状态树，畏难情绪的产生，而且整个状态树也体现得有规律，非常清晰。
）
学生练习：
请画出从入口寻找出口的状态树。
（分层教学：
拓展练习）
学生完成练习，教师用实物投影仪展示学生的作答，更正错误，并展示正确答案。
同时，在拓展练习中，设计另一个迷宫，完成课堂练习的学生，进一步完成拓展练习，实现分层教学。
⒉状态树的结构
演示讲解：
层、根节点、分支、分支节点、父节点、子节点、叶节点等。
一边演示，一边讲解，同时提问（例如：
哪个节点是S7的父节点），学生作答。
二、搜索的基本方法
观察状态树，求解九宫问题，就变成从根节点开始，寻找目标结点的问题。
搜索：
在状态树上，从初始状态，查找目标状态，并得到从初始状态到目标状态的分支路径的查找过程，称为搜索。
启发问题：
怎样在“九宫格问题”状态树中搜索。
说明：
部分学生会回答横向搜索，动画展示搜索的过程。
（下图为截图）
⒈广度优先搜索
从根节点开始，在状态树中一层一层地查找，找到目标结点时，搜索结束。
动手练习：
请写出迷宫状态树的广度优先搜索路径。
（分层教学：
拓展练习2）
教师巡视，并观察学生完成的情况，给出正确答案。
广度优先搜索路径：
入→1→2→4→5→7→6→8→3→9→出
启发问题：
还有其他的搜索方法吗？
（提示：
机器人走线的方法。
）
说明：
有的学生会提出，还可以纵向搜索。
动画展示搜索的过程。
（下图为截图）
⒉深度优先搜索
v从根节点开始，对分支逐个深入搜索。
通常从左分支开始。
学生练习：
请写出迷宫状态树的深度优先搜索路径。
（分层教学：
拓展练习）
教师巡视，并观察学生完成的情况，给出正确答案。
深度搜索路径：
入→1→2→5→6→3→8→9→出
归纳小结：
（教师和学生一起分析，总结。
）
基本搜索方法
⑴广度优先搜索、深度优先搜索，统称为基本搜索方法（盲目搜索）。
⑵哪种搜索方法，找到的一定是最优解？
（广度优先搜索）
说明：
学生一般会回答是“深度优先搜索”，这是教师要利用两种搜索方法的图示进行解释，如果一个左边的分支在比较深的层有一个目标结点，根据深度优先搜索的特点，会先找到这个节点，显然不是最优解，而广度优先搜索方法是一层一层的查找，找到的目标结点就是层数最少的节点，即步数最少的节点，即最优解。
⑶搜索的速度，取决于什么？
（节点的数量和目标节点的位置。
）
（节点与搜索速度成反比：
节点越多，搜索速度越慢。
）
启发问题：
①怎样提高搜索速度？
（提示：
基本搜索的特点——盲目。
）
答：
需要减小搜索范围，提高搜索速度。
②怎样减小搜索范围？
（提示：
考虑节点的特征。
）
三、启发式搜索
启发式搜索：
在搜索中，加入启发性的信息。
启发信息：
加速搜索过程的有关问题领域的特征信息。
（如：
通常用启发函数，来表示启发信息。
）
1.启发函数
分析两个中间棋局的优劣，“中间棋局1”优于“中间棋局2”，因为“棋局1”更接近目标棋局，引出用与目标棋局不同的棋子个数作为启发函数H（x）的启发式搜索，当启发函数为0时，就是目标节点。
分析得出：
“九宫格问题”启发函数
H（x）=节点x与目标棋盘状态不同棋子的个数。
2.启发式搜索
启发式搜索的操作：
选择启发函数值小的分支节点，进行搜索。
⑴局部择优搜索
启发函数值相等时，从左分支开始搜索。
（c1节点与c2节点,启发函数值都是3，但从左分支开始搜索，所以选择c1节点继续搜索。
）
⑵全局择优搜索
启发函数值相等时，对所有H（x）值最小的节点都进行扩展搜索。
（“1号棋局”与“2号棋局”的启发函数值都是3，考虑下一层的节点，“7号棋局”的启发函数值是2，是5、6、7、8棋局中最小的，所以选择“2号棋局”进行搜索。
）
提醒注意：
启发函数是启发式搜索一个关键而复杂的问题。
播放录像：
“电子鼠走迷宫.mpg”。
（电子鼠通过在迷宫中搜索，找到了最佳路径。
）
填空练习：
“新九宫格问题”的全局搜索路径。
（分层教学：
拓展练习）
①填写4、9号棋局的启发函数值。
（4号的启发函数值为3,4号的启发函数值为2）
②全局优先搜索路径：
0→2→5→9→11→12
Ø
总结归纳：
4.1用搜索解决问题
这个图体现了整堂课的教学内容，搜索需要状态树，基本搜索方法包括广度优先搜索和深度优先搜索，为了提高搜索速度，在搜索中加入启发信息，成为启发式搜索，又分为局部择优搜索和全局择优搜索。
Ø课后作业：
思考“九宫格问题”的其他启发函数。
（参考答案：
启发函数=H（x）+D（x）D（x）表示节点x所在的层数）
组织
课堂
设置
情景
提问
说明
为什么一下子说出答案
提出
问题
展示
答案
提出
启发
问题
播放
视频
提示学生注意
机器人行走的路线
提示
机器人走线与走迷宫的关系
说明
重排九宫问题
巡视
指导
布置
体验
巡视
指导
提出
问题
讲解
分析
布置
练习
巡视
更正
错误
答案
总结
正确
答案
讲解
分析
引导
讲解
分析
启发
提问
演示
分析
讲解
巡视
指导
启发
提问
演示
分析
讲解
巡视
指导
小结
启发
引导
共同
讨论
讲解
启发
问题
分析
讲解
带领
学生
共同
分析
找到
规律
动画
演示
引导
分析
讲解
播放
布置
练习
巡视
指导
概括
总结
布置
作业
开机
体验
数字
拼图
观察
思考
回答
理解
观察
迷宫
实践
走迷
宫
观察
思考
观察
总结
机器
人行
走的
路线
理解
理解
填写
实践
体验
思考
回答
思考
听讲
思考
完成
练习
思考
理解
思考
理解
讨论
回答
观察
理解
思考
练习
讨论
思考
回答
思考
理解
完成
练习
讨论
思考
回答
听讲
认同
讨论
回答
理解
讨论
思考
理解
观察
理解
理解
认同
观看
填写
完成
练习
回忆
小结
记忆
教学反思
一、突出的体现了以学生为主体
1.从学生的基础和认知出发
对新知识的处理，不是像以往教师讲解，学生理解、实践，而是启发学生思考问题的解决办法。
经讨论、实践以后，教师总结升华，使学生真正的自己发现规律、掌握新知识，提高分析、解决问题的能力，增强自信心。
2.将新知识分解，化难为易,以学生能力接受的难度设置问题。
如先分步画棋盘状态图，然后再一层一层画出整个状态图。
避免了一次出现整个状态图，学生由于畏难而失去继续完成的兴趣。
二、有效地激发学生的兴趣
设计者二次开发教材、结合本校的教学环境（WIN7）、巧妙地选用“数码拼图”、迷宫问题、机器人走线问题来激发学生兴趣，将很枯燥的搜索问题通过实例变得很有趣。
使学生有强烈的愿望学习本节课的内容。
三、有效地突出了重点、化解了难点
1.课前，学生练习WIN7的“数字拼图”，去除对“九宫格”问题的陌生和困难的感觉。
2.使用了机器人走线视频，帮助学生理解基本搜索方法。
3.一层一层分析画出“九宫格”状态树。
4.动画演示搜索的每一步的过程，便于学生看清搜索的过程。
5.通过对比实际操作，基本搜索方法与启发式搜索方法的路径，使学生明确它们的特点。
6.设计“走迷宫”的练习，加强了学生的理解和应用。
四、设计巧妙、知识密度大
本节内容包括了原教材的三节内容。
1.重排九宫问题及其数的表示
2.基本搜索方法
3.启发式搜索
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