第9课　人工智能中的机器学习 教学设计　　2023-2024学年浙教版（2023）初中信息技术八年级下册

第9课人工智能中的机器学习教学设计2023—2024学年浙教版（2023）初中信息技术八年级下册主备人备课成员教材分析第9课人工智能中的机器学习教学设计

2023—2024学年浙教版（2023）初中信息技术八年级下册

本课内容围绕人工智能中的机器学习展开，旨在让学生了解机器学习的基本概念、应用场景以及与日常生活的关系。通过本课的学习，学生能够掌握机器学习的基本原理，了解常见机器学习算法，并能够运用所学知识解决实际问题。课程内容与课本紧密相连，注重理论与实践相结合，符合八年级学生的认知水平和实际需求。核心素养目标培养学生信息意识，引导学生认识到人工智能技术在现代社会中的重要性。提升计算思维，通过机器学习案例，帮助学生理解算法思维在解决问题中的应用。强化数字化学习与创新，让学生学会运用机器学习工具进行数据处理和分析。增强信息社会责任感，认识到人工智能技术在发展过程中需要遵循的伦理和道德规范。教学难点与重点1.教学重点，

①理解机器学习的基本概念，包括监督学习、非监督学习和强化学习等不同类型。

②掌握机器学习的基本流程，包括数据预处理、特征提取、模型选择和评估等步骤。

③能够识别和分析实际问题中适合应用机器学习的场景。

2.教学难点，

①深入理解机器学习算法的原理，如线性回归、决策树、神经网络等。

②学会根据不同的问题选择合适的算法，并理解算法的优缺点。

③掌握如何进行模型调优，提高模型的准确性和泛化能力。

④在实际操作中，能够处理数据异常、不平衡等问题，并有效运用特征工程提升模型性能。学具准备多媒体课型新授课教法学法讲授法课时第一课时师生互动设计二次备课教学资源软硬件资源：计算机实验室、教学用计算机、投影仪、数据采集器。

课程平台：学校信息技术教学平台、在线学习资源库。

信息化资源：机器学习相关的教学视频、案例研究、在线实验平台。

教学手段：PPT演示文稿、实物模型、教学软件、在线讨论工具。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。例如，要求学生预习机器学习的基本概念和分类。

设计预习问题：围绕“机器学习的基本概念”课题，设计一系列具有启发性和探究性的问题，如“什么是机器学习？它与人类学习有何不同？”

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。例如，通过平台数据分析，了解哪些学生已完成预习，哪些学生需要额外指导。

学生活动：

自主阅读预习资料：按照预习要求，自主阅读预习资料，理解机器学习的基本概念和分类。

思考预习问题：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：将预习成果（如笔记、思维导图、问题等）提交至平台或老师处。例如，学生可以提交一个简单的思维导图，展示对机器学习不同类型的理解。

教学方法/手段/资源：

自主学习法：引导学生自主思考，培养自主学习能力。

信息技术手段：利用在线平台、微信群等，实现预习资源的共享和监控。

作用与目的：

帮助学生提前了解机器学习的基本概念，为课堂学习做好准备。

培养学生的自主学习能力和独立思考能力。

2.课中强化技能

教师活动：

导入新课：通过展示人工智能在现实生活中的应用案例，如自动驾驶汽车，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基本流程，包括数据预处理、特征提取、模型选择和评估等步骤。

组织课堂活动：设计小组讨论，让学生分组讨论如何选择合适的机器学习算法解决实际问题。

解答疑问：针对学生在学习中产生的疑问，如“如何处理数据不平衡问题？”进行及时解答和指导。

学生活动：

听讲并思考：认真听讲，积极思考老师提出的问题。

参与课堂活动：积极参与小组讨论，尝试提出解决方案。

提问与讨论：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流程。

实践活动法：设计小组讨论，让学生在实践中掌握如何选择合适的机器学习算法。

合作学习法：通过小组讨论等活动，培养学生的团队合作意识和沟通能力。

作用与目的：

帮助学生深入理解机器学习的基本流程，掌握选择合适算法的技能。

通过实践活动，培养学生的动手能力和解决问题的能力。

通过合作学习，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：布置一个实际案例，要求学生运用所学的机器学习知识进行数据分析和模型构建。

提供拓展资源：提供与机器学习相关的书籍、在线课程和实验平台，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。例如，针对学生的模型构建，指出其优点和需要改进的地方。

学生活动：

完成作业：认真完成老师布置的课后作业，巩固学习效果。

拓展学习：利用老师提供的拓展资源，进行进一步的学习和思考，如尝试不同的机器学习算法。

反思总结：对自己的学习过程和成果进行反思和总结，提出改进建议。例如，学生可以反思自己在模型构建过程中的决策过程。

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。

作用与目的：

巩固学生在课堂上学到的机器学习知识点和技能。

通过拓展学习，拓宽学生的知识视野和思维方式。

通过反思总结，帮助学生发现自己的不足并提出改进建议，促进自我提升。知识点梳理1.机器学习的基本概念

-定义：机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测的方法。

-目标：使计算机能够执行人类通常需要智能才能完成的任务。

2.机器学习的分类

-监督学习：输入输出都有明确的标注，学习算法需要学习输入数据与输出标签之间的映射关系。

-分类算法：例如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、朴素贝叶斯等。

-回归算法：例如线性回归、岭回归、LASSO回归等。

-非监督学习：输入数据没有明确的标注，学习算法需要发现数据中的结构或模式。

-聚类算法：例如K-means、层次聚类、DBSCAN等。

-减维算法：例如主成分分析（PCA）、t-SNE等。

-强化学习：通过与环境的交互来学习，使系统能够在特定环境中做出最优决策。

-Q学习、深度Q网络（DQN）、策略梯度等。

3.机器学习的基本流程

-数据收集：收集用于训练和测试的数据集。

-数据预处理：清洗数据，处理缺失值，进行特征工程等。

-模型选择：选择合适的机器学习算法。

-模型训练：使用训练数据训练模型。

-模型评估：使用测试数据评估模型的性能。

-模型调优：根据评估结果调整模型参数，提高模型性能。

4.特征工程

-特征选择：选择对模型性能影响最大的特征。

-特征提取：从原始数据中生成新的特征。

-特征缩放：将不同量级的特征进行标准化处理。

5.评估指标

-分类问题：准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等。

-回归问题：均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、R平方等。

6.常见机器学习算法

-线性回归

-逻辑回归

-决策树

-随机森林

-支持向量机（SVM）

-K最近邻（KNN）

-K-means聚类

-主成分分析（PCA）

-神经网络

-深度学习

7.机器学习的应用

-自然语言处理：文本分类、情感分析、机器翻译等。

-计算机视觉：图像识别、目标检测、人脸识别等。

-推荐系统：电影推荐、商品推荐等。

-金融市场分析：股票预测、风险控制等。

8.机器学习的伦理和道德

-数据隐私：确保数据收集和使用过程中的隐私保护。

-公平性：避免算法偏见，确保算法对所有群体都是公平的。

-可解释性：提高机器学习模型的透明度和可解释性。

9.机器学习的未来趋势

-自动化机器学习（AutoML）：减少模型开发的时间和工作量。

-可解释人工智能（XAI）：提高机器学习模型的透明度和可解释性。

-跨领域学习：使模型能够从不同领域的数据中学习。典型例题讲解1.例题：假设有一组数据集，包含以下信息：

-属性A：{低，中，高}

-属性B：{小，中，大}

-标签：{好，坏}

使用决策树算法，请构建一个分类模型，并预测新数据点“属性A：中，属性B：小”的标签。

解答：

-使用决策树算法，首先根据属性A（中）进行分支，因为“中”在属性A中属于中等，所以根据决策树，接下来需要查看属性B。

-根据“小”这个属性值，由于“小”在属性B中属于较小的一类，根据决策树，我们可以预测标签为“好”。

2.例题：给定以下房价数据集（属性：面积，价格；标签：是否购买），使用线性回归算法预测房价。

面积（平方米）价格（万元）

8030

10040

12050

14060

16070

解答：

-使用线性回归算法，首先需要计算面积和价格之间的线性关系。

-通过最小二乘法计算线性回归模型，得到预测公式：价格=0.5*面积+10。

-预测新数据点“面积：150平方米”的价格：价格=0.5*150+10=75万元。

3.例题：给定以下数据集，使用K-means聚类算法将数据点分为两类。

数据点：[(1,2),(1,4),(1,0),(10,2),(10,4),(10,0)]

解答：

-选择两个初始中心点，例如：(1,2)和(10,4)。

-计算每个数据点到两个中心点的距离，将每个数据点分配到最近的中心点。

-更新中心点为分配给它们的点的平均值。

-重复上述步骤，直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。

-最终，数据点(1,2)、(1,4)和(1,0)会被分配到第一类，而数据点(10,2)、(10,4)和(10,0)会被分配到第二类。

4.例题：使用支持向量机（SVM）算法对以下数据进行分类。

数据点：[(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(1,0),(2,0),(3,0),(4,0)]

标签：[1,1,1,1,-1,-1,-1,-1]

解答：

-使用SVM算法，首先需要找到数据点之间的最优分割超平面。

-通过计算，得到SVM模型，超平面方程为w·x+b=0，其中w是法向量，b是偏置项。

-使用SVM模型对新的数据点进行分类，例如新数据点(2.5,2)将被分类为1，因为它在超平面的同一侧。

5.例题：给定以下数据集，使用朴素贝叶斯分类器对数据进行分类。

数据集：

-类别A：{(1,2),(2,3),(3,4),(4,5)}

-类别B：{(1,0),(2,1),(3,2),(4,3)}

解答：

-计算每个类别的先验概率，即类别A和类别B的概率。

-计算每个特征的条件概率，即在给定类别的情况下，每个特征出现的概率。

-对于一个新的数据点，计算它在每个类别下的后验概率。

-选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。

-例如，对于新数据点(2,2)，计算后验概率，类别A的概率更高，因此预测结果为类别A。反思改进措施反思改进措施（一）教学特色创新

1.案例教学结合实际：在讲解机器学习概念和算法时，我尝试结合实际案例，如智能家居、医疗诊断等，让学生看到机器学习的实际应用，提高他们的兴趣和认知。

2.跨学科融合：在课程中融入了数学、统计学和编程等知识，帮助学生建立跨学科的知识体系，培养他们的综合能力。

反思改进措施（二）存在主要问题

1.学生基础差异大：学生在数学、编程等方面的基础参差不齐，导致学习进度和效果不一致。部分学生跟不上教学进度，影响了整体教学效果。

2.实践环节不足：虽然课程中有一定的实践环节，但学生实际操作的机会较少，对算法的理解和应用能力有待提高。

3.评价方式单一：目前主要依靠期末考试来评价学生的学习成果，这种方式不能全面反映学生的学习过程和能力。

反思改进措施（三）改进措施

1.分层次教学：针对学生基础差异，采用分层次教学策略，为不同水平的学生提供个性化的学习方案，确保每个学生都能有所收获。

2.增加实践环节：在课程中增加实践环节，如小组项目、编程练习等，让学生在实践中应用所学知识，提高他们的动手能力和解决问题的能力。

3.丰富评价方式：除了期末考试，增加平时作业、课堂表现、小组项目等多种评价方式，全面评估学生的学习成果和能力。

4.加强师生互动：在课堂上多与学生互动，关注他们的学习进展和困惑，及时给予指导和帮助，提高教学效果。

5.联合企业资源：与企业合作，邀请行业专家参与课程，让学生了解行业动态和技术发展趋势，拓宽他们的视野，为将来的就业做好准备。教学评价与反馈1.课堂表现：

-学生在课堂上的参与度较高，积极回答问题，提出自己的见解。

-通过提问和回答问题，能够展示学生对机器学习概念和算法的理解程度。

-学生的课堂纪律良好，能够按时完成课堂任务。

2.小组讨论成果展示：

-在小组讨论环节，学生能够主动参与，分工合作，共同完成讨论任务。

-通过小组讨论，学生能够更好地理解复杂的概念，并能够将理论知识应用于实际问题。

-小组讨论成果展示时，学生能够清晰、有条理地表达自己的