信息技術(shù)（第2版）（拓展模塊）教案 拓展模塊5 5.3常用核心技術(shù)2

2/8課題名稱貝葉斯分類器與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)授課類型理實(shí)一體授課對(duì)象授課課時(shí)所授課程授課地點(diǎn)所授教材一、學(xué)情分析本課程授課對(duì)象為高職各專業(yè)大一學(xué)生，課程開設(shè)在大一第2學(xué)期，學(xué)生在知識(shí)儲(chǔ)備、學(xué)習(xí)特點(diǎn)和信息素養(yǎng)的情況如下：1.知識(shí)與技能儲(chǔ)備學(xué)生進(jìn)一步理解了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理，了解了決策樹算法，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法開發(fā)流程有了進(jìn)一步認(rèn)識(shí)2.學(xué)習(xí)特點(diǎn)授課對(duì)象在學(xué)習(xí)方面表現(xiàn)出如下特點(diǎn)：（1）喜歡情境設(shè)定，厭煩平淡無奇的說教；（2）樂于接受可視化教學(xué)資源，反感靜態(tài)紙質(zhì)學(xué)習(xí)材料；（3）具有較強(qiáng)的求知欲，希望了解一些具體的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。3.信息素養(yǎng)學(xué)生具備了基礎(chǔ)的信息技術(shù)學(xué)科素養(yǎng)，二、教學(xué)內(nèi)容1.知識(shí)目標(biāo)2.能力目標(biāo)3.素養(yǎng)目標(biāo)1.教學(xué)重點(diǎn)八、教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)一課程回顧與學(xué)習(xí)目標(biāo)(5分鐘)【問題導(dǎo)入】決策樹算法開發(fā)流程是什么？【學(xué)習(xí)目標(biāo)】教師活動(dòng)1.提出問題，回顧以前所學(xué)內(nèi)容2.介紹本單元的學(xué)習(xí)目標(biāo)學(xué)生活動(dòng)2.思考記錄1.問題教學(xué)法：復(fù)習(xí)決策樹算法開發(fā)流程，為本次課程做好鋪墊2.講授教學(xué)法：介紹學(xué)習(xí)目標(biāo)，使學(xué)生明確本次課的要求教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)二學(xué)習(xí)貝葉斯分類器(20分鐘)1.概率隨機(jī)事件出現(xiàn)的可能性大小，表示為P（A）。例：根據(jù)案例訓(xùn)練集數(shù)據(jù)計(jì)算學(xué)習(xí)狀態(tài)為好的概率。P2.概率分布隨機(jī)變量取值的概率規(guī)律，即隨機(jī)變量各種可能結(jié)果發(fā)生的概率。3.條件概率條件概率是指事件A在另外一個(gè)事件B已經(jīng)發(fā)生條件下的發(fā)生概率，表示為P（A|B）。例：根據(jù)案例訓(xùn)練集數(shù)據(jù)計(jì)算學(xué)習(xí)狀態(tài)為“好”條件下考試成績良好的可能性。P4.機(jī)器學(xué)習(xí)模型的概率表示模型f(x)是一個(gè)有關(guān)概率分布的函數(shù)，它在觀測(cè)到輸入數(shù)據(jù)x的條件下，會(huì)輸出最有可能的y，數(shù)學(xué)表示為f例：對(duì)于案例訓(xùn)練集數(shù)據(jù)中的學(xué)習(xí)狀態(tài)判斷問題，已知一個(gè)學(xué)生考試成績良好，能按時(shí)完成作業(yè)，課上注意力一般，出勤率低，需要判斷其學(xué)習(xí)狀態(tài)。該問題可表達(dá)為以下形式并選取其中較大者的學(xué)習(xí)狀態(tài)作為判斷結(jié)果。P(學(xué)習(xí)狀態(tài)=好|(考試成績=良好，作業(yè)完成情況=按時(shí)完成，課上注意力=一般，出勤率=低))P(學(xué)習(xí)狀態(tài)=差|(考試成績=良好，作業(yè)完成情況=按時(shí)完成，課上注意力=一般，出勤率=低))5.貝葉斯定理P6.貝葉斯分類器f7.樸素貝葉斯分類器fx教師活動(dòng)學(xué)生活動(dòng)1.案例分析法：學(xué)習(xí)狀態(tài)預(yù)測(cè)問題案例是貫穿貝葉斯分類器始終的案例，通過此案例，可以幫助學(xué)生具體理解葉斯分類器算法2.結(jié)合案例講解貝葉斯分類器中的基本概念3.概率、概率分布、條件概率等基本概念講解要為后面的內(nèi)容做好鋪墊4.推演模型的概率表示到樸素貝葉斯分類器，使學(xué)生理解前后的邏輯關(guān)系教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)三樸素貝葉斯分類器計(jì)算示例(15分鐘)樸素貝葉斯分類器應(yīng)用舉例例：以案例訓(xùn)練樣本集合，判斷一個(gè)考試成績良好、能按時(shí)完成作業(yè)、課上注意力一般、出勤率低的學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。解：1．計(jì)算學(xué)習(xí)狀態(tài)為“好”條件下的各項(xiàng)概率估計(jì)值PPPPP根據(jù)樸素貝葉斯公式，可以得到P(學(xué)習(xí)狀態(tài)=2.計(jì)算學(xué)習(xí)狀態(tài)為“差”條件下的各項(xiàng)概率估計(jì)值。P學(xué)習(xí)狀態(tài)=差=PPP根據(jù)樸素貝葉斯公式，可以得到P(學(xué)習(xí)狀態(tài)結(jié)論：比較以上兩個(gè)計(jì)算結(jié)果，學(xué)習(xí)狀態(tài)好的計(jì)算結(jié)果更大，因此判定該學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)為好。教師活動(dòng)1.布置任務(wù)：以案例訓(xùn)練樣本集合，判斷一個(gè)考試成績良好、能按時(shí)完成作業(yè)、課上注意力一般、出勤率低的學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)2.提示完成任務(wù)的具體方法3.點(diǎn)評(píng)學(xué)生完成任務(wù)情況學(xué)生活動(dòng)任務(wù)驅(qū)動(dòng)法：通過學(xué)生自己動(dòng)手完成任務(wù)，使學(xué)生進(jìn)一步理解樸素貝葉斯分類器的算法教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)四學(xué)習(xí)神經(jīng)元(25分鐘)1.神經(jīng)元結(jié)構(gòu)2.神經(jīng)元基本原理（1）線性變換u（2）常用的激活函數(shù)（3）神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型y（4）神經(jīng)元工作原理教師活動(dòng)1.運(yùn)用圖示講解神經(jīng)元結(jié)構(gòu)2.運(yùn)用圖示講解神經(jīng)元基本原理學(xué)生活動(dòng)2.積極思考3.思考記錄講授法：通過圖示講授神經(jīng)元，使學(xué)生能夠具體形象地了解神經(jīng)元結(jié)構(gòu)及其工作原理教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)五學(xué)習(xí)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(15分鐘)1.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)2.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練教師活動(dòng)1.運(yùn)用圖示講解前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)2.運(yùn)用圖示講解前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程學(xué)生活動(dòng)講授法：通過圖示講授前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使學(xué)生能夠具體形象地了解前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其訓(xùn)練過程教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)六