第2章人工智能技术基本原理2.2回归算法-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2.2回归算法-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）课题：科目：班级：课时：计划3课时教师：单位：一、设计意图本节课旨在通过讲解人工智能技术中的回归算法，帮助学生理解回归算法的基本原理及其在信息技术中的应用。结合高中生的认知水平，以《信息技术人工智能初步》教材为基础，通过实际案例分析，让学生掌握回归算法的核心概念、应用场景及实现方法，为后续学习更深入的人工智能技术打下基础。同时，培养学生动手实践能力和解决问题的能力，激发学生对人工智能的兴趣。二、核心素养目标培养学生信息素养，提升数据分析和模型构建能力；发展逻辑思维，增强问题解决和创新意识；激发探究精神，培养合作交流与自主学习的能力。通过本节课学习，使学生能够理解回归算法的原理，并能运用该算法解决实际问题。三、教学难点与重点1.教学重点

-回归算法的基本概念：使学生理解线性回归和非线性回归的定义，掌握回归方程的建立过程，例如通过最小二乘法求解回归系数。

-回归算法的应用场景：强调回归算法在预测分析、趋势分析等方面的实际应用，如通过案例介绍如何使用回归算法预测房价。

-数据预处理：明确数据清洗、特征选择和特征缩放等预处理步骤的重要性，举例说明如何处理缺失值、异常值等。

2.教学难点

-最小二乘法的数学推导：学生对最小二乘法的数学原理可能感到抽象，需要通过具体例题和图形演示来帮助学生理解其背后的逻辑。

-回归模型的评估指标：如均方误差（MSE）、决定系数（R²）等概念可能较难理解，需要通过实际数据集的例子来解释这些指标的计算方法和意义。

-实际案例操作：在实际操作中，学生可能会遇到模型训练过程中的参数调整、过拟合与欠拟合等问题，需要通过调整模型参数和对比实验来帮助学生掌握解决这些问题的方法。四、教学资源-软硬件资源：计算机实验室、投影仪、白板

-课程平台：学校教学管理系统

-信息化资源：在线编程平台、教学视频、案例数据集

-教学手段：PPT演示、小组讨论、编程实践五、教学过程1.导入新课

同学们好，上一节课我们学习了人工智能的基本概念和应用领域，那么今天我们将深入探讨人工智能中的一种重要算法——回归算法。在开始今天的内容之前，我想请大家回想一下，我们在生活中有哪些场景会涉及到预测或分析趋势呢？

（学生思考并回答）

很好，比如天气预报、股票走势分析、商品销量预测等，这些都离不开一种技术，那就是我们今天要学习的回归算法。那么接下来，让我们一起来揭开它的神秘面纱。

2.理解回归算法基本概念

首先，我们需要明确什么是回归算法。请大家打开教材第2.2节，我们一起阅读关于回归算法的定义。

（学生阅读）

（展示线性回归的图形示例，引导学生理解线性关系）

请大家看这个图，这是一组关于房价和面积的数据点。我们可以通过线性回归找到一个线性方程，来预测不同面积下的房价。这个方程是如何得到的呢？

3.最小二乘法讲解与演示

（在黑板上板书最小二乘法的公式，并进行简单推导）

现在，请同学们尝试使用最小二乘法，根据以下数据集找到一个线性方程：

（展示一个简单的数据集，学生尝试计算）

（学生计算后，展示计算结果，并讨论）

很好，通过计算我们得到了线性方程。那么这个方程有什么用呢？它可以帮助我们预测未来的数据点。

4.回归算法应用案例分析

现在，让我们来看一个具体的案例。假设我们有一组关于学生成绩和课外学习时间的数据，我们想通过这些数据来预测学生的成绩。

（展示案例数据，引导学生进行线性回归分析）

请大家根据我们刚刚学到的最小二乘法，尝试找到一条直线来描述成绩和学习时间之间的关系。

（学生分组讨论，进行计算）

（学生展示结果，讨论）

5.回归模型评估指标介绍

在建立回归模型后，我们需要评估模型的准确性。这里有两个重要的指标：均方误差（MSE）和决定系数（R²）。它们分别衡量了模型预测值与实际值之间的差距以及模型解释变量变异的能力。

（展示MSE和R²的计算公式，进行解释）

现在，请同学们使用我们刚才找到的线性方程，计算这组数据的MSE和R²，评估模型的性能。

（学生计算，讨论结果）

6.数据预处理讲解

在实际应用中，我们还需要对数据进行预处理。这一步非常重要，因为它直接影响到模型的准确性。

（讲解数据清洗、特征选择、特征缩放等预处理步骤）

请大家看这个数据集，它包含了缺失值和异常值。我们需要首先处理这些问题，然后再进行回归分析。

（展示数据预处理的过程）

7.编程实践

现在，让我们来到计算机实验室，使用在线编程平台来实际操作一下。我们将使用Python语言来实现线性回归。

（指导学生编写代码，进行线性回归分析）

请大家按照以下步骤编写代码：

-导入必要的库

-加载数据集

-进行数据预处理

-使用最小二乘法求解线性回归方程

-计算MSE和R²

-对新数据进行预测

（学生在老师的指导下完成编程实践）

8.总结与拓展

-回归算法可以用于哪些实际问题？

-最小二乘法是如何工作的？

-数据预处理对模型性能有什么影响？

（学生回答）

很好，看来大家已经掌握了今天的内容。接下来，请大家尝试独立完成课后作业，进一步巩固所学知识。

（布置作业，结束本节课）六、学生学习效果学生学习效果主要体现在以下几个方面：

1.理解并掌握了回归算法的基本概念：通过本节课的学习，学生能够准确描述回归算法的定义，区分线性回归和非线性回归，理解回归方程的构建过程。

2.掌握了最小二乘法的原理和应用：学生能够运用最小二乘法求解线性回归方程，理解其背后的数学原理，并在实际案例中应用该方法进行数据分析。

3.能够评估回归模型的性能：学生学会了如何计算均方误差（MSE）和决定系数（R²），并能够使用这些指标评估模型的预测性能。

4.熟悉了数据预处理的重要性：学生理解了数据清洗、特征选择和特征缩放等预处理步骤在回归分析中的重要性，并能够在实际操作中应用这些步骤。

5.提升了编程实践能力：通过使用Python语言在在线编程平台上进行线性回归的编程实践，学生的编程能力得到了提升，能够独立完成线性回归模型的构建和评估。

6.增强了解决实际问题的能力：学生能够将所学知识应用于实际问题的解决，如通过回归算法预测房价、分析学生学习成绩与课外学习时间的关系等。

7.激发了对人工智能的兴趣：本节课的学习让学生对人工智能有了更深入的了解，尤其是对回归算法在实际应用中的作用有了直观的认识，从而激发了学生进一步探索人工智能的兴趣。

8.培养了合作交流与自主学习的能力：在课堂讨论和编程实践中，学生通过小组合作交流，共同解决问题，提高了团队合作能力。同时，学生在自主完成课后作业的过程中，锻炼了自主学习的能力。

9.提升了信息素养：学生在处理数据、分析问题和评估模型的过程中，提升了信息素养，能够更加有效地利用信息技术解决实际问题。

10.形成了批判性思维：学生在学习过程中，不仅接受知识，还学会了批判性地思考问题，如分析模型的局限性、提出改进方案等。七、内容逻辑关系①回归算法基本概念

-重点知识点：线性回归、非线性回归、回归方程

-重点词汇：最小二乘法、预测、模型

-重点句子：回归算法是找出变量间相关关系的一种统计方法。

②最小二乘法讲解与演示

-重点知识点：最小二乘法公式