第9課　人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí) 教學(xué)設(shè)計(jì)　　2023-2024學(xué)年浙教版（2023）初中信息技術(shù)八年級下冊

第9課人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)設(shè)計(jì)2023—2024學(xué)年浙教版（2023）初中信息技術(shù)八年級下冊主備人備課成員教材分析第9課人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)設(shè)計(jì)

2023—2024學(xué)年浙教版（2023）初中信息技術(shù)八年級下冊

本課內(nèi)容圍繞人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)展開，旨在讓學(xué)生了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、應(yīng)用場景以及與日常生活的關(guān)系。通過本課的學(xué)習(xí)，學(xué)生能夠掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理，了解常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并能夠運(yùn)用所學(xué)知識解決實(shí)際問題。課程內(nèi)容與課本緊密相連，注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，符合八年級學(xué)生的認(rèn)知水平和實(shí)際需求。核心素養(yǎng)目標(biāo)培養(yǎng)學(xué)生信息意識，引導(dǎo)學(xué)生認(rèn)識到人工智能技術(shù)在現(xiàn)代社會(huì)中的重要性。提升計(jì)算思維，通過機(jī)器學(xué)習(xí)案例，幫助學(xué)生理解算法思維在解決問題中的應(yīng)用。強(qiáng)化數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新，讓學(xué)生學(xué)會(huì)運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)工具進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。增強(qiáng)信息社會(huì)責(zé)任感，認(rèn)識到人工智能技術(shù)在發(fā)展過程中需要遵循的倫理和道德規(guī)范。教學(xué)難點(diǎn)與重點(diǎn)1.教學(xué)重點(diǎn)，

①理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等不同類型。

②掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的基本流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型選擇和評估等步驟。

③能夠識別和分析實(shí)際問題中適合應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的場景。

2.教學(xué)難點(diǎn)，

①深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理，如線性回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

②學(xué)會(huì)根據(jù)不同的問題選擇合適的算法，并理解算法的優(yōu)缺點(diǎn)。

③掌握如何進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)，提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。

④在實(shí)際操作中，能夠處理數(shù)據(jù)異常、不平衡等問題，并有效運(yùn)用特征工程提升模型性能。學(xué)具準(zhǔn)備多媒體課型新授課教法學(xué)法講授法課時(shí)第一課時(shí)師生互動(dòng)設(shè)計(jì)二次備課教學(xué)資源軟硬件資源：計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室、教學(xué)用計(jì)算機(jī)、投影儀、數(shù)據(jù)采集器。

課程平臺(tái)：學(xué)校信息技術(shù)教學(xué)平臺(tái)、在線學(xué)習(xí)資源庫。

信息化資源：機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的教學(xué)視頻、案例研究、在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

教學(xué)手段：PPT演示文稿、實(shí)物模型、教學(xué)軟件、在線討論工具。教學(xué)實(shí)施過程1.課前自主探索

教師活動(dòng)：

發(fā)布預(yù)習(xí)任務(wù)：通過在線平臺(tái)或班級微信群，發(fā)布預(yù)習(xí)資料（如PPT、視頻、文檔等），明確預(yù)習(xí)目標(biāo)和要求。例如，要求學(xué)生預(yù)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和分類。

設(shè)計(jì)預(yù)習(xí)問題：圍繞“機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念”課題，設(shè)計(jì)一系列具有啟發(fā)性和探究性的問題，如“什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？它與人類學(xué)習(xí)有何不同？”

監(jiān)控預(yù)習(xí)進(jìn)度：利用平臺(tái)功能或?qū)W生反饋，監(jiān)控學(xué)生的預(yù)習(xí)進(jìn)度，確保預(yù)習(xí)效果。例如，通過平臺(tái)數(shù)據(jù)分析，了解哪些學(xué)生已完成預(yù)習(xí)，哪些學(xué)生需要額外指導(dǎo)。

學(xué)生活動(dòng)：

自主閱讀預(yù)習(xí)資料：按照預(yù)習(xí)要求，自主閱讀預(yù)習(xí)資料，理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和分類。

思考預(yù)習(xí)問題：針對預(yù)習(xí)問題，進(jìn)行獨(dú)立思考，記錄自己的理解和疑問。

提交預(yù)習(xí)成果：將預(yù)習(xí)成果（如筆記、思維導(dǎo)圖、問題等）提交至平臺(tái)或老師處。例如，學(xué)生可以提交一個(gè)簡單的思維導(dǎo)圖，展示對機(jī)器學(xué)習(xí)不同類型的理解。

教學(xué)方法/手段/資源：

自主學(xué)習(xí)法：引導(dǎo)學(xué)生自主思考，培養(yǎng)自主學(xué)習(xí)能力。

信息技術(shù)手段：利用在線平臺(tái)、微信群等，實(shí)現(xiàn)預(yù)習(xí)資源的共享和監(jiān)控。

作用與目的：

幫助學(xué)生提前了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念，為課堂學(xué)習(xí)做好準(zhǔn)備。

培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力和獨(dú)立思考能力。

2.課中強(qiáng)化技能

教師活動(dòng)：

導(dǎo)入新課：通過展示人工智能在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用案例，如自動(dòng)駕駛汽車，引出機(jī)器學(xué)習(xí)課題，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

講解知識點(diǎn)：詳細(xì)講解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型選擇和評估等步驟。

組織課堂活動(dòng)：設(shè)計(jì)小組討論，讓學(xué)生分組討論如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決實(shí)際問題。

解答疑問：針對學(xué)生在學(xué)習(xí)中產(chǎn)生的疑問，如“如何處理數(shù)據(jù)不平衡問題？”進(jìn)行及時(shí)解答和指導(dǎo)。

學(xué)生活動(dòng)：

聽講并思考：認(rèn)真聽講，積極思考老師提出的問題。

參與課堂活動(dòng)：積極參與小組討論，嘗試提出解決方案。

提問與討論：針對不懂的問題或新的想法，勇敢提問并參與討論。

教學(xué)方法/手段/資源：

講授法：通過詳細(xì)講解，幫助學(xué)生理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本流程。

實(shí)踐活動(dòng)法：設(shè)計(jì)小組討論，讓學(xué)生在實(shí)踐中掌握如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

合作學(xué)習(xí)法：通過小組討論等活動(dòng)，培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)合作意識和溝通能力。

作用與目的：

幫助學(xué)生深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本流程，掌握選擇合適算法的技能。

通過實(shí)踐活動(dòng)，培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手能力和解決問題的能力。

通過合作學(xué)習(xí)，培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)合作意識和溝通能力。

3.課后拓展應(yīng)用

教師活動(dòng)：

布置作業(yè)：布置一個(gè)實(shí)際案例，要求學(xué)生運(yùn)用所學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)知識進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建。

提供拓展資源：提供與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的書籍、在線課程和實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，供學(xué)生進(jìn)一步學(xué)習(xí)。

反饋?zhàn)鳂I(yè)情況：及時(shí)批改作業(yè)，給予學(xué)生反饋和指導(dǎo)。例如，針對學(xué)生的模型構(gòu)建，指出其優(yōu)點(diǎn)和需要改進(jìn)的地方。

學(xué)生活動(dòng)：

完成作業(yè)：認(rèn)真完成老師布置的課后作業(yè)，鞏固學(xué)習(xí)效果。

拓展學(xué)習(xí)：利用老師提供的拓展資源，進(jìn)行進(jìn)一步的學(xué)習(xí)和思考，如嘗試不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

反思總結(jié)：對自己的學(xué)習(xí)過程和成果進(jìn)行反思和總結(jié)，提出改進(jìn)建議。例如，學(xué)生可以反思自己在模型構(gòu)建過程中的決策過程。

教學(xué)方法/手段/資源：

自主學(xué)習(xí)法：引導(dǎo)學(xué)生自主完成作業(yè)和拓展學(xué)習(xí)。

反思總結(jié)法：引導(dǎo)學(xué)生對自己的學(xué)習(xí)過程和成果進(jìn)行反思和總結(jié)。

作用與目的：

鞏固學(xué)生在課堂上學(xué)到的機(jī)器學(xué)習(xí)知識點(diǎn)和技能。

通過拓展學(xué)習(xí)，拓寬學(xué)生的知識視野和思維方式。

通過反思總結(jié)，幫助學(xué)生發(fā)現(xiàn)自己的不足并提出改進(jìn)建議，促進(jìn)自我提升。知識點(diǎn)梳理1.機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念

-定義：機(jī)器學(xué)習(xí)是一種使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出決策或預(yù)測的方法。

-目標(biāo)：使計(jì)算機(jī)能夠執(zhí)行人類通常需要智能才能完成的任務(wù)。

2.機(jī)器學(xué)習(xí)的分類

-監(jiān)督學(xué)習(xí)：輸入輸出都有明確的標(biāo)注，學(xué)習(xí)算法需要學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)與輸出標(biāo)簽之間的映射關(guān)系。

-分類算法：例如支持向量機(jī)（SVM）、決策樹、隨機(jī)森林、樸素貝葉斯等。

-回歸算法：例如線性回歸、嶺回歸、LASSO回歸等。

-非監(jiān)督學(xué)習(xí)：輸入數(shù)據(jù)沒有明確的標(biāo)注，學(xué)習(xí)算法需要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)或模式。

-聚類算法：例如K-means、層次聚類、DBSCAN等。

-減維算法：例如主成分分析（PCA）、t-SNE等。

-強(qiáng)化學(xué)習(xí)：通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)，使系統(tǒng)能夠在特定環(huán)境中做出最優(yōu)決策。

-Q學(xué)習(xí)、深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）、策略梯度等。

3.機(jī)器學(xué)習(xí)的基本流程

-數(shù)據(jù)收集：收集用于訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù)集。

-數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)，處理缺失值，進(jìn)行特征工程等。

-模型選擇：選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

-模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。

-模型評估：使用測試數(shù)據(jù)評估模型的性能。

-模型調(diào)優(yōu)：根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)，提高模型性能。

4.特征工程

-特征選擇：選擇對模型性能影響最大的特征。

-特征提?。簭脑紨?shù)據(jù)中生成新的特征。

-特征縮放：將不同量級的特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

5.評估指標(biāo)

-分類問題：準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、ROC曲線等。

-回歸問題：均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、R平方等。

6.常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法

-線性回歸

-邏輯回歸

-決策樹

-隨機(jī)森林

-支持向量機(jī)（SVM）

-K最近鄰（KNN）

-K-means聚類

-主成分分析（PCA）

-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

-深度學(xué)習(xí)

7.機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用

-自然語言處理：文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等。

-計(jì)算機(jī)視覺：圖像識別、目標(biāo)檢測、人臉識別等。

-推薦系統(tǒng)：電影推薦、商品推薦等。

-金融市場分析：股票預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)控制等。

8.機(jī)器學(xué)習(xí)的倫理和道德

-數(shù)據(jù)隱私：確保數(shù)據(jù)收集和使用過程中的隱私保護(hù)。

-公平性：避免算法偏見，確保算法對所有群體都是公平的。

-可解釋性：提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的透明度和可解釋性。

9.機(jī)器學(xué)習(xí)的未來趨勢

-自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）：減少模型開發(fā)的時(shí)間和工作量。

-可解釋人工智能（XAI）：提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的透明度和可解釋性。

-跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)：使模型能夠從不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。典型例題講解1.例題：假設(shè)有一組數(shù)據(jù)集，包含以下信息：

-屬性A：{低，中，高}

-屬性B：{小，中，大}

-標(biāo)簽：{好，壞}

使用決策樹算法，請構(gòu)建一個(gè)分類模型，并預(yù)測新數(shù)據(jù)點(diǎn)“屬性A：中，屬性B：小”的標(biāo)簽。

解答：

-使用決策樹算法，首先根據(jù)屬性A（中）進(jìn)行分支，因?yàn)椤爸小痹趯傩訟中屬于中等，所以根據(jù)決策樹，接下來需要查看屬性B。

-根據(jù)“小”這個(gè)屬性值，由于“小”在屬性B中屬于較小的一類，根據(jù)決策樹，我們可以預(yù)測標(biāo)簽為“好”。

2.例題：給定以下房價(jià)數(shù)據(jù)集（屬性：面積，價(jià)格；標(biāo)簽：是否購買），使用線性回歸算法預(yù)測房價(jià)。

面積（平方米）價(jià)格（萬元）

8030

10040

12050

14060

16070

解答：

-使用線性回歸算法，首先需要計(jì)算面積和價(jià)格之間的線性關(guān)系。

-通過最小二乘法計(jì)算線性回歸模型，得到預(yù)測公式：價(jià)格=0.5*面積+10。

-預(yù)測新數(shù)據(jù)點(diǎn)“面積：150平方米”的價(jià)格：價(jià)格=0.5*150+10=75萬元。

3.例題：給定以下數(shù)據(jù)集，使用K-means聚類算法將數(shù)據(jù)點(diǎn)分為兩類。

數(shù)據(jù)點(diǎn)：[(1,2),(1,4),(1,0),(10,2),(10,4),(10,0)]

解答：

-選擇兩個(gè)初始中心點(diǎn)，例如：(1,2)和(10,4)。

-計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到兩個(gè)中心點(diǎn)的距離，將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到最近的中心點(diǎn)。

-更新中心點(diǎn)為分配給它們的點(diǎn)的平均值。

-重復(fù)上述步驟，直到聚類中心不再改變或達(dá)到最大迭代次數(shù)。

-最終，數(shù)據(jù)點(diǎn)(1,2)、(1,4)和(1,0)會(huì)被分配到第一類，而數(shù)據(jù)點(diǎn)(10,2)、(10,4)和(10,0)會(huì)被分配到第二類。

4.例題：使用支持向量機(jī)（SVM）算法對以下數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

數(shù)據(jù)點(diǎn)：[(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(1,0),(2,0),(3,0),(4,0)]

標(biāo)簽：[1,1,1,1,-1,-1,-1,-1]

解答：

-使用SVM算法，首先需要找到數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的最優(yōu)分割超平面。

-通過計(jì)算，得到SVM模型，超平面方程為w·x+b=0，其中w是法向量，b是偏置項(xiàng)。

-使用SVM模型對新的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分類，例如新數(shù)據(jù)點(diǎn)(2.5,2)將被分類為1，因?yàn)樗诔矫娴耐粋?cè)。

5.例題：給定以下數(shù)據(jù)集，使用樸素貝葉斯分類器對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

數(shù)據(jù)集：

-類別A：{(1,2),(2,3),(3,4),(4,5)}

-類別B：{(1,0),(2,1),(3,2),(4,3)}

解答：

-計(jì)算每個(gè)類別的先驗(yàn)概率，即類別A和類別B的概率。

-計(jì)算每個(gè)特征的條件概率，即在給定類別的情況下，每個(gè)特征出現(xiàn)的概率。

-對于一個(gè)新的數(shù)據(jù)點(diǎn)，計(jì)算它在每個(gè)類別下的后驗(yàn)概率。

-選擇具有最高后驗(yàn)概率的類別作為預(yù)測結(jié)果。

-例如，對于新數(shù)據(jù)點(diǎn)(2,2)，計(jì)算后驗(yàn)概率，類別A的概率更高，因此預(yù)測結(jié)果為類別A。反思改進(jìn)措施反思改進(jìn)措施（一）教學(xué)特色創(chuàng)新

1.案例教學(xué)結(jié)合實(shí)際：在講解機(jī)器學(xué)習(xí)概念和算法時(shí)，我嘗試結(jié)合實(shí)際案例，如智能家居、醫(yī)療診斷等，讓學(xué)生看到機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用，提高他們的興趣和認(rèn)知。

2.跨學(xué)科融合：在課程中融入了數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和編程等知識，幫助學(xué)生建立跨學(xué)科的知識體系，培養(yǎng)他們的綜合能力。

反思改進(jìn)措施（二）存在主要問題

1.學(xué)生基礎(chǔ)差異大：學(xué)生在數(shù)學(xué)、編程等方面的基礎(chǔ)參差不齊，導(dǎo)致學(xué)習(xí)進(jìn)度和效果不一致。部分學(xué)生跟不上教學(xué)進(jìn)度，影響了整體教學(xué)效果。

2.實(shí)踐環(huán)節(jié)不足：雖然課程中有一定的實(shí)踐環(huán)節(jié)，但學(xué)生實(shí)際操作的機(jī)會(huì)較少，對算法的理解和應(yīng)用能力有待提高。

3.評價(jià)方式單一：目前主要依靠期末考試來評價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)成果，這種方式不能全面反映學(xué)生的學(xué)習(xí)過程和能力。

反思改進(jìn)措施（三）改進(jìn)措施

1.分層次教學(xué)：針對學(xué)生基礎(chǔ)差異，采用分層次教學(xué)策略，為不同水平的學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案，確保每個(gè)學(xué)生都能有所收獲。

2.增加實(shí)踐環(huán)節(jié)：在課程中增加實(shí)踐環(huán)節(jié)，如小組項(xiàng)目、編程練習(xí)等，讓學(xué)生在實(shí)踐中應(yīng)用所學(xué)知識，提高他們的動(dòng)手能力和解決問題的能力。

3.豐富評價(jià)方式：除了期末考試，增加平時(shí)作業(yè)、課堂表現(xiàn)、小組項(xiàng)目等多種評價(jià)方式，全面評估學(xué)生的學(xué)習(xí)成果和能力。

4.加強(qiáng)師生互動(dòng)：在課堂上多與學(xué)生互動(dòng)，關(guān)注他們的學(xué)習(xí)進(jìn)展和困惑，及時(shí)給予指導(dǎo)和幫助，提高教學(xué)效果。

5.聯(lián)合企業(yè)資源：與企業(yè)合作，邀請行業(yè)專家參與課程，讓學(xué)生了解行業(yè)動(dòng)態(tài)和技術(shù)發(fā)展趨勢，拓寬他們的視野，為將來的就業(yè)做好準(zhǔn)備。教學(xué)評價(jià)與反饋1.課堂表現(xiàn)：

-學(xué)生在課堂上的參與度較高，積極回答問題，提出自己的見解。

-通過提問和回答問題，能夠展示學(xué)生對機(jī)器學(xué)習(xí)概念和算法的理解程度。

-學(xué)生的課堂紀(jì)律良好，能夠按時(shí)完成課堂任務(wù)。

2.小組討論成果展示：

-在小組討論環(huán)節(jié)，學(xué)生能夠主動(dòng)參與，分工合作，共同完成討論任務(wù)。

-通過小組討論，學(xué)生能夠更好地理解復(fù)雜的概念，并能夠?qū)⒗碚撝R應(yīng)用于實(shí)際問題。

-小組討論成果展示時(shí)，學(xué)生能夠清晰、有條理地表達(dá)自己的