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文档简介

《项目5：数据处理概述》教学设计课程基本信息学科人工智能平台实战年级学期秋季课题项目5：数据处理概述学时3学时教科书工作任务能够使用智能数据服务平台进行数据处理教学目标（1）了解数据处理的常用工具（2）了解数据处理的常用步骤（3）了解数据处理的行业应用（4）能够使用智能数据服务平台进行数据处理教学内容教学重点：（1）数据处理的常用工具（2）数据处理的常用步骤（3）使用智能数据服务平台进行数据处理教学难点：（1）数据处理的常用步骤（2）使用智能数据服务平台进行数据处理教学方式（手段、媒介）教学手册、学生手册、PPT、多媒体、互联网等教学过程教学环节教学任务教学方法时间分配课前准备1.通过问题引领学生勤于思考【互动法】1.准备“人脸识别背后的隐患现场演示：为何一张图片就能骗过算法”视频2.准备引导问题“数据对于人工智能有何作用”，随机抽取学生回答问题，收集学生对于“数据处理”重要性的了解情况5分钟任务引入1.讲解项目背景2.发布实训任务【任务驱动法】1.介绍数据处理的重要性2.前置说明数据处理所使用的软件和方法5分钟知识准备1.数据处理的工具【讲授法】1.介绍数据处理的原理2.介绍数据处理的流程10分钟2.数据处理的步骤【情景教学法】1.准备“科普中国·科学百科：数据清洗”视频，介绍数据清洗的定义2.介绍数据分析和数据可视化的定义15分钟3.数据处理行业应用【讲授法】1.介绍数据处理的行业应用8分钟项目实践任务1：创建数据集【直观演示法】演示使用智能数据服务平台EasyData创建数据集5分钟任务2：导入原始数据【直观演示法】演示下载数据集并使用智能数据服务平台EasyData导入原始数据10分钟任务3：进行数据清洗【直观演示法】演示使用智能数据服务平台EasyData进行数据清洗工作15分钟课堂总结1.项目展示与评价【互动法】通过多媒体教学系统中的学生项目报告，引导学生对3-4名学生的数据处理结果进行对比和点评，通过发现他人的问题提高学生对知识的理解，提高动手能力10分钟2.项目学习小结【讨论法】引导学生自我总结通过该项目所获得的知识点：数据处理的原理及流程、数据处理的行业应用等5分钟巩固提升1.布置课后习题【练习法】1.根据要求完成课后实训的习题2.

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