2024-2025学年重大版信息技术九年级1.1《人工智能之机器学习》说课稿

2024-2025学年重大版信息技术九年级1.1《人工智能之机器学习》说课稿科目授课时间节次--年—月—日（星期——）第—节指导教师授课班级、授课课时授课题目（包括教材及章节名称）2024-2025学年重大版信息技术九年级1.1《人工智能之机器学习》说课稿教学内容分析1.本节课的主要教学内容为《人工智能之机器学习》。该内容属于重大版信息技术九年级教材第一章《人工智能》的第一节。

2.教学内容与学生已有知识的联系：本节课将引导学生回顾并巩固之前学习的计算机基础知识和编程基础，在此基础上，通过学习机器学习的基本概念、原理和应用，让学生了解人工智能的发展现状和未来趋势，激发学生对人工智能领域的兴趣。核心素养目标1.培养学生信息意识，引导学生认识到人工智能技术在现代社会的重要性，激发学生对信息技术领域的关注和兴趣。

2.增强学生的计算思维，通过机器学习的学习，使学生学会从数据中提取信息，培养解决问题的能力和算法思维。

3.培养学生的创新精神和实践能力，鼓励学生在课堂上进行实际操作，运用所学知识解决实际问题，提升创新能力。教学难点与重点1.教学重点

-核心内容：理解机器学习的概念、分类及其在生活中的应用。

-举例解释：重点讲解监督学习、非监督学习和强化学习的基本原理，通过实例展示如何通过机器学习模型来预测股票价格或进行图像识别。

2.教学难点

-难点内容：机器学习模型的训练和评估。

-举例解释：难点在于学生可能难以理解如何选择合适的特征、调整模型参数以及如何评估模型的性能。具体难点包括：

-特征选择：解释特征的重要性，如何从大量数据中筛选出对预测有重要影响的特征。

-模型参数调整：讲解不同机器学习算法中参数的调整方法，如决策树中的叶节点划分标准、支持向量机中的核函数选择。

-模型评估：介绍不同的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等，并解释如何根据具体问题选择合适的评估方法。教学资源准备1.教材：确保每位学生都有本节课所需的教材《人工智能之机器学习》。

2.辅助材料：准备与教学内容相关的机器学习流程图、算法示例图片、以及人工智能应用的视频资料。

3.实验器材：准备用于演示的机器学习软件平台和模拟数据集，确保软件运行环境稳定。

4.教室布置：设置分组讨论区，配备白板和投影仪，以便于展示教学内容和进行小组讨论。教学实施过程1.课前自主探索

教师活动：

发布预习任务：通过在线平台或班级微信群，发布预习资料（如PPT、视频、文档等），明确预习目标和要求，如让学生预习机器学习的定义和基本类型。

设计预习问题：围绕“机器学习的基本概念”，设计问题如“什么是机器学习？它与人类学习有何异同？”引导学生自主思考。

监控预习进度：利用平台功能或学生反馈，监控学生的预习进度，确保预习效果。

学生活动：

自主阅读预习资料：学生按照预习要求，阅读相关资料，理解机器学习的基本概念。

思考预习问题：学生针对预习问题，进行独立思考，记录自己的理解和疑问。

提交预习成果：学生将预习成果（如笔记、思维导图、问题等）提交至平台或老师处。

教学方法/手段/资源：

自主学习法：通过引导学生自主阅读和思考，培养自主学习能力。

信息技术手段：利用在线平台和微信群，实现预习资源的共享和监控。

2.课中强化技能

教师活动：

导入新课：通过展示人工智能应用案例视频，引出“机器学习”课题，激发学生的学习兴趣。

讲解知识点：详细讲解机器学习的分类（监督学习、非监督学习、强化学习）和基本原理，结合实例如电子邮件垃圾邮件过滤。

组织课堂活动：设计小组讨论，让学生分组讨论不同类型机器学习的应用场景。

解答疑问：针对学生在学习中产生的疑问，如“如何选择合适的机器学习算法？”进行及时解答和指导。

学生活动：

听讲并思考：学生认真听讲，积极思考老师提出的问题。

参与课堂活动：学生积极参与小组讨论，体验不同机器学习算法的应用。

提问与讨论：学生针对不懂的问题或新的想法，勇敢提问并参与讨论。

教学方法/手段/资源：

讲授法：通过详细讲解，帮助学生理解机器学习的基本概念和分类。

实践活动法：通过小组讨论和案例分析，让学生在实践中掌握机器学习的应用。

合作学习法：通过小组合作，培养学生的团队合作意识和沟通能力。

3.课后拓展应用

教师活动：

布置作业：布置实践作业，如让学生设计一个简单的机器学习模型来分析数据。

提供拓展资源：提供与机器学习相关的在线课程、书籍和学术文章，供学生进一步学习。

反馈作业情况：及时批改作业，给予学生反馈和指导，如对模型设计中的错误进行纠正。

学生活动：

完成作业：学生认真完成老师布置的作业，巩固学习效果。

拓展学习：学生利用老师提供的资源，进行进一步的自主学习。

反思总结：学生对学习过程和成果进行反思，提出改进建议，如如何优化模型设计。

教学方法/手段/资源：

自主学习法：引导学生自主完成作业和拓展学习。

反思总结法：引导学生对自己的学习过程和成果进行反思和总结。拓展与延伸六、拓展与延伸

1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料

《机器学习实战》——PeterHarrington

这本书提供了机器学习的基本概念和算法，并通过实际案例展示了如何应用这些算法来解决实际问题。

《统计学习方法》——李航

这本书详细介绍了统计学习的基本理论和方法，适合对机器学习有进一步兴趣的学生。

《深度学习》——IanGoodfellow、YoshuaBengio、AaronCourville

这本书是深度学习领域的经典之作，适合对深度学习有深入探索欲望的学生。

《Python机器学习》——SebastianRaschka

这本书介绍了如何使用Python进行机器学习，适合想要将理论知识应用于实践的学生。

2.鼓励学生进行课后自主学习和探究

（1）学生可以尝试使用Python编程语言，通过在线教程或书籍学习如何实现简单的机器学习算法。

（2）引导学生关注人工智能领域的最新研究动态，如通过阅读学术论文、参加相关研讨会等方式。

（3）鼓励学生参与在线课程，如Coursera、edX等平台上的机器学习课程，提升自己的理论水平和实践能力。

（4）组织学生进行小组项目，让学生尝试将机器学习应用于实际问题，如数据分析、图像识别等。

（5）推荐学生阅读以下拓展资料，以拓宽知识面：

-《人工智能：一种现代的方法》——StuartRussell、PeterNorvig

-《模式识别与机器学习》——ChristopherM.Bishop

-《数据科学入门》——JoelGrus

（1）学习如何使用机器学习算法进行数据预处理，如数据清洗、特征选择等。

（2）研究不同类型的机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，了解它们的优缺点和应用场景。

（3）学习如何评估机器学习模型的性能，如交叉验证、混淆矩阵等。

（4）尝试使用机器学习算法解决实际问题，如预测股票价格、分析社交媒体数据等。

（5）学习如何将机器学习与其他领域相结合，如自然语言处理、计算机视觉等。

（6）关注人工智能领域的伦理问题，如数据隐私、算法偏见等。教学反思教学反思

这节课下来，我想了很多。首先，我觉得这节课的内容对于九年级的学生来说，确实是一个挺有挑战性的话题。人工智能，特别是机器学习，这个概念对于我们这些已经习惯了传统教育模式的学生来说，一开始可能觉得有些抽象和难以理解。

我注意到，在导入新课的时候，通过展示一些人工智能在实际生活中的应用案例，学生的兴趣明显被激发了。他们对于机器能够做到的事情感到非常好奇，这让我感到欣慰。但是，我也发现，当涉及到具体的算法和原理时，学生的反应就不那么积极了。这让我意识到，我可能需要更加巧妙地设计教学活动，让抽象的概念变得具体和生动。

在讲解知识点时，我尽量结合实际生活中的例子，比如用邮件过滤软件来解释监督学习，用天气预测来解释非监督学习。这样做确实让学生对概念有了更直观的理解，但是我也发现，有些学生对于这些例子背后的数学原理还是感到困惑。这说明我在讲解过程中可能需要更加细致，尤其是在解释算法的数学基础时。

课堂活动的设计上，我尝试让学生分组讨论，希望这样可以培养他们的合作精神和问题解决能力。但是，在实际操作中，我发现并不是所有的小组都能够有效地进行讨论，有的小组甚至出现了讨论偏离主题的情况。这可能是因为我没有提前充分指导学生如何进行有效的讨论。在今后的教学中，我需要更多地关注这一点，提前准备好讨论指南，确保每个小组都能够围绕主题进行深入讨论。

课后，我收到了一些学生的反馈，他们表示对机器学习的应用很感兴趣，但同时也反映了对算法原理的理解不够深入。这让我意识到，我在教学中需要更加注重学生的个性化需求，可能需要为那些对数学原理感兴趣的学生提供额外的学习资源，同时也为那些更关注应用的学生提供更多的实践机会。

在未来的教学中，我计划做以下几点改进：

-设计更多具有启发性和探究性的预习问题，引导学生提前思考。

-在讲解过程中，使用更多的可视化工具和图表，帮助学生更好地理解抽象概念。

-加强课堂管理，确保小组讨论能够有效地进行。

-根据学生的反馈和学习需求，调整教学策略，提供个性化的学习支持。

-持续关注人工智能领域的最新进展，将最新的研究成果融入教学中。板书设计①机器学习概念

-机器学习的定义

-机器学习的目标

-机器学习的基本类型

②机器学习分类

-监督学习

-定义

-应用场景

-常见算法（如线性回归、决策树）