第2章人工智能技术基本原理2.3使用决策树进行分类-高中教学同步《信息技术人工-智能初步》说课稿（人教-中图版2019）

第2章人工智能技术基本原理2.3使用决策树进行分类-高中教学同步《信息技术人工-智能初步》(说课稿）（人教-中图版2019）一、教学内容分析

本节课的主要教学内容是《信息技术人工智能初步》第2章人工智能技术基本原理2.3节，使用决策树进行分类。本节内容主要介绍了决策树的基本概念、结构以及如何使用决策树进行数据分类。学生将学习到决策树的特点、决策树的生成过程以及如何利用决策树对数据进行分类。

教学内容与学生已有知识的联系主要体现在学生已经掌握了决策树的基本概念和结构。在此基础上，本节课将进一步引导学生了解决策树在分类问题中的应用，并学会如何使用决策树对数据进行分类。通过本节课的学习，学生将能够更好地理解并应用决策树进行数据分析，为后续深入学习人工智能技术打下基础。二、核心素养目标

本节课的核心素养目标在于培养学生的数据素养、计算思维和问题解决能力。通过学习决策树进行分类的相关知识，学生将能够理解数据分类的概念，掌握决策树的生成和应用过程，培养学生的数据分析和处理能力。同时，通过实践操作，学生将能够运用决策树解决实际问题，提升问题解决能力。此外，本节课还将培养学生的团队合作意识，通过小组讨论和实践，促进学生之间的交流与合作。三、学习者分析

1.学生已经掌握了相关知识：在学习本节内容之前，学生应该已经掌握了决策树的基本概念和结构，包括决策树的节点、分支和叶节点等。此外，学生还应该了解一些基本的数据处理和分析方法，以便能够理解并应用决策树进行数据分类。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：针对高中生，他们对人工智能技术可能具有一定的好奇心和兴趣，希望能够通过学习掌握一定的技术应用。在学习能力方面，学生可能具备一定的逻辑思维和问题解决能力，但可能对复杂的数据分析和处理存在一定的困难。在学习风格上，学生可能更倾向于通过实践操作和案例分析来理解抽象的理论知识。

3.学生可能遇到的困难和挑战：在学习决策树进行分类的过程中，学生可能会遇到以下困难和挑战：理解决策树的生成过程和分类原理、掌握决策树的节点和分支的定义和操作、如何选择合适的特征进行分割以及如何处理分类不准确的情况等。此外，学生可能对实际应用场景的理解和案例操作存在一定的挑战，需要通过实践和讨论来加深理解。四、教学方法与策略

1.选择适合教学目标和学习者特点的教学方法：本节课将采用讲授法、案例研究和项目导向学习相结合的教学方法。通过讲授法，为学生提供决策树的基本概念和分类原理的理论知识；通过案例研究，让学生通过分析实际案例来理解决策树的应用；通过项目导向学习，让学生通过实际操作和团队协作，解决实际问题。

2.设计具体的教学活动：本节课将设计以下教学活动以促进学生参与和互动：

a.引入环节：通过展示人工智能在现实生活中的应用案例，引发学生对决策树的兴趣。

b.讲授环节：通过多媒体演示和讲解，向学生介绍决策树的基本概念和分类原理。

c.案例分析环节：提供几个实际案例，让学生分组讨论并分析决策树的应用过程。

d.实践操作环节：学生分组进行项目导向学习，利用决策树对实际数据进行分类。

3.确定教学媒体使用：本节课将使用多媒体课件、实际案例数据和计算机软件等教学媒体。多媒体课件用于展示决策树的基本概念和分类原理，实际案例数据用于案例分析和实践操作，计算机软件用于学生进行项目导向学习和数据分类实践。通过这些教学媒体的使用，帮助学生更好地理解和应用决策树进行数据分类。五、教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对决策树分类的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们知道决策树是什么吗？它与我们的生活有什么关系？”

展示一些关于决策树的图片或视频片段，让学生初步感受决策树的魅力或特点。

简短介绍决策树的基本概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.决策树基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解决策树的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解决策树的定义，包括其主要组成元素或结构。

详细介绍决策树的组成部分或功能，使用图表或示意图帮助学生理解。

3.决策树案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解决策树的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的决策树案例进行分析。

详细介绍每个案例的背景、特点和意义，让学生全面了解决策树的多样性或复杂性。

引导学生思考这些案例对实际生活或学习的影响，以及如何应用决策树解决实际问题。

4.学生小组讨论（10分钟）

目标：培养学生的合作能力和解决问题的能力。

过程：

将学生分成若干小组，每组选择一个与决策树相关的主题进行深入讨论。

小组内讨论该主题的现状、挑战以及可能的解决方案。

每组选出一名代表，准备向全班展示讨论成果。

5.课堂展示与点评（15分钟）

目标：锻炼学生的表达能力，同时加深全班对决策树的认识和理解。

过程：

各组代表依次上台展示讨论成果，包括主题的现状、挑战及解决方案。

其他学生和教师对展示内容进行提问和点评，促进互动交流。

教师总结各组的亮点和不足，并提出进一步的建议和改进方向。

6.课堂小结（5分钟）

目标：回顾本节课的主要内容，强调决策树分类的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括决策树的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调决策树分类在现实生活或学习中的价值和作用，鼓励学生进一步探索和应用决策树分类。

布置课后作业：让学生撰写一篇关于决策树分类的短文或报告，以巩固学习效果。六、学生学习效果

1.理解决策树的基本概念：学生将掌握决策树的定义、节点、分支和叶节点等基本概念，能够描述决策树的结构和特点。

2.掌握决策树的生成和应用过程：学生将了解决策树的生成过程，包括特征选择、节点分裂和树修剪等步骤，并能够运用决策树对数据进行分类。

3.分析实际问题：学生将能够分析实际问题，选择合适的特征进行决策树的构建，并解决分类问题。

4.提升数据素养和计算思维能力：通过学习决策树分类的方法和应用，学生将提升数据分析和处理的能力，培养计算思维和问题解决能力。

5.增强团队合作意识：通过小组讨论、案例分析和实践操作，学生将能够更好地与他人合作，培养团队合作意识和沟通能力。

6.激发对人工智能技术的兴趣：通过学习决策树分类的应用案例，学生将能够更好地理解人工智能技术在现实生活中的应用，激发对人工智能技术的兴趣和探索欲望。七、板书设计

1.决策树基本概念：①决策树②节点③分支④叶节点

2.决策树的生成和应用过程：①特征选择②节点分裂③树修剪④数据分类

3.决策树分类的应用案例：①实际问题分析②特征选择与分割③决策树分类结果④解决分类问题

5.决