教学目标：

1. 了解自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的基本概念和应用领域。

2. 掌握NLP中常见的技术方法和算法。

3. 锻炼学生的编程思维和问题解决能力。

教学内容：

1. 引入NLP概念：通过视频、图片、实例等方式引导学生了解自然语言处理的定义和应用场景，例如语音识别、情感分析等。

2. NLP技术方法：依次介绍常见的NLP技术方法，如分词、词性标注、句法分析、命名实体识别等，并结合实例展示其在实际应用中的效果。

3. NLP算法：简单介绍NLP领域中的常见算法，如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等，并讲解它们的原理和优缺点。

4. 编程实践：分组进行编程实践，学生通过编写简单的NLP程序来实现基本的文本处理功能，如分词、情感分析等。

5. 应用探究：鼓励学生自主选取一个NLP应用领域进行深入了解和探究，如机器翻译、问答系统等，并组织学生进行小组展示。

教学方法：

1. 情境教学法：通过展示真实生活中的NLP应用场景，引发学生的兴趣和好奇心。

2. 探究性学习法：引导学生主动参与到NLP算法和编程实践中，培养他们的问题解决能力和创新意识。

3. 合作学习法：组织学生进行小组合作学习，在小组中进行讨论、交流和合作完成编程实践和应用探究任务。

教学过程：

1. 导入：通过展示一些令人惊奇的NLP应用场景，引发学生的兴趣和好奇心，例如语音***、智能翻译等。

2. 概念介绍：通过视频、图片和例子等方式，简单介绍NLP的定义和应用领域。

3. 技术方法讲解：依次介绍NLP中常见的技术方法，如分词、词性标注、句法分析、命名实体识别等，并结合实际应用案例展示。

4. 算法讲解：简单介绍NLP领域中的常见算法，讲解它们的原理和应用场景，引导学生了解不同算法的优缺点。

5. 编程实践：组织学生进行编程实践，通过使用Python等编程语言，实现基本的NLP功能，如分词、情感分析等。

6. 应用探究：学生选择一个NLP应用领域，深入了解并尝试实现简单的应用功能，结合小组展示，分享学习成果。

7. 总结与评价：对本节课的内容进行总结，并根据学生学习情况进行评价和反馈。

教学资源和评价：

1. 视频、图片和实例：用于引导学生理解和掌握NLP的基本概念和应用领域。

2. 编程实践材料：提供给学生编写NLP程序的原始文本数据和学习教材。

3. 小组展示评价表：用于评价学生在应用探究环节的表现和成果。

教学延伸：

1. 鼓励学生参加相关的NLP比赛和科研项目，提升自己在NLP领域的能力和水平。

2. 组织学生进行NLP技术应用创新赛，鼓励学生运用所学的NLP技术方法和算法，开发创新的语言处理系统或应用。

3. 邀请相关的NLP领域专家或从业者进行讲座或交流，引导学生了解行业发展和就业前景。

4. 推荐相关的学习资源和教材，以便学生继续深入学习和研究NLP领域的知识和技术。