0 0 类别 : 教案

《再探数据》教学设计 课型 新授课/习题课 学 时 1 授 课 年 级 六年级 课程指南 智能意识 1.理解什么是数据集 2.了解构建数据集需要遵循的原则 3.可以区分数值特征和分类特征 智能思维 1.通过对数据集进行统计分析和可视化探索，发现数据 中的异常值或异常模式 智能应用与创造 1.了解数据偏见对数据分析和真实生活带来的影响 2.了解减少数据偏见的措施 智能社会责任 1.能够利用数据集的相关知识和概念看待和处理社会问 题 内容分析 在本课中，我们将通过鸢尾花数据集的相关内容探索数据集的奥秘。学生将学 习如何构建、分析和解读数据集，理解数据的多样性和复杂性。课程从数据集 的基础概念讲起，逐步引导学生学习数据的选择、统计分析和可视化探索。同 时，我们还将探讨数据偏见问题，确保分析结果的准确性。最后，学生将通过 实际操作，体验数据集的分析和应用，提升数据处理和分析能力。通过这门课 程，学生将初步理解数据集，并为未来在数据科学和人工智能等领域的发展打 下坚实基础。 学情分析 六年级的学生正处于逻辑思维能力和数学基础知识的快速发展期，对新鲜事物 有着浓厚的兴趣，对于数据的概念和应用也有一定的初步认识。对于数据集的 概念及其在现实中的应用，大部分学生是初次接触，对对数据集的来源、组成 和分析过程比较陌生，因此教师需要采用丰富多样的教学方法，如实例分析和 互动游戏，以激发学生的学习兴趣，引导他们理解数据集的概念和应用。通过 这种方式，学生不仅能够初步掌握数据集的知识，还能培养数据意识和逻辑思 维能力，为未来的学习和职业发展奠定坚实的基础。 教学目标 知识与技能 1.理解什么是数据集 2.了解构建数据集需要遵循的原则 3.可以区分数值特征和分类特征 过程与方法 1.通过对数据集进行收集整理、统计分析和可视化探索， 发现数据中的异常值或异常模式 情感态度与价值观 1.认识数据偏见对数据分析和真实生活带来的影响，了 解减少数据偏见的措施 2.能够利用数据集的相关知识和概念看待和处理社会问 题 教学重难 点 教学重点 1.通过对数据集进行收集整理、统计分析和可视化探索， 发现数据中的异常值或异常模式 2.了解生活中、人工智能领域中博弈论的应用 教学难点 1.可以区分数值特征和分类特征 2.认识什么是数据偏见，了解减少数据偏见的措施 教学方法 讲授法、问题教学法、互动讨论法 学习环境 与 教学资源 ·学习环境 1. 教室内应配备多媒体教学设备，如投影仪或智能黑板，以便展示教学内容； 2. 教室应配备足够的计算机或平板电脑，每个学生至少有一台设备； 3. 网络环境：确保教室内有稳定的网络连接，以便访问在线资源。 ·教学资源 1. 准备 PPT、视频教程等多媒体教学材料； 2. 学习任务单。 教学过程 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 环节一： 创设情境 引入课题 1.播放关于鸢尾花的科普视 频，创设课程情境； 2.让学生自主访问在线植物数 认真倾听 动手操作 思考并回答 教师通过播放关于鸢尾花的科 普视频，吸引学生注意力，并创 设一个与课程内容紧密相连的 据库网站，浏览不同种类的鸢 尾花图片和数据。然后提出问 题：鸢尾花的分类是如何进行 的？ 3.简要讲解传统分类方式和借 助机器学习的分类方法 问题 情境。接着，引导学生自主访问 在线植物数据库网站，浏览不 同种类的鸢尾花图片和数据， 以直观的方式了解鸢尾花的特 征。随后，教师提出问题“鸢尾 花的分类是如何进行的？”， 激发学生的思考，引导他们探 索分类的意义和方法。在讲解 过程中，教师简要对比传统分 类方式和借助机器学习的分类 方法，帮助学生认识到现代技 术在分类学中的应用及其优 势。通过这一环节的设计，教师 旨在激发学生对鸢尾花分类问 题的兴趣，培养他们的探究精 神，为后续深入学习打下坚实 基础。 环节二： 探索奥秘 学习新知 1.讲解数据集的概念，举例说 明常见的数据集，阐释数据集 的重要性； 2.提出问题“该怎样构建一个 关于鸢尾花的数据集，便于进 行分类呢？” 3.引导学生进行信息检索，查 阅资料，利用 EXCEL 数据表整 理鸢尾花分类相关的数据，形 成鸢尾花数据集； 4.提出问题“你的小伙伴制作 的鸢尾花数据集和你的一样 认真倾听 思考并回答 问题 动手实践，制 作鸢尾花数 据集 和同桌间进 行比较分析， 教师首先通过讲解数据集的概 念和重要性，为后续学习打下 基础。接着，教师提出问题，引 导学生思考如何构建适用于鸢 尾花分类的数据集，这不仅锻 炼了学生的信息检索能力，还 促进了他们动手实践的能力， 使他们能够利用 EXCEL 等工具 整理相关数据，形成自己的鸢 尾花数据集。通过同桌间的比 较分析，学生得以发现数据集 的多样性和差异性，进而思考 吗？为什么会有这样的情 况？”，根据学生的实际情况进 行分析讲解； 5.讲解数据偏见，包括数据偏 见的类型（采样偏见、选择偏 见、社会偏见），并提出问题“采 取什么措施才能够降低收集数 据偏见带来的影响呢？”； 6.讲解降低数据偏见的方式： 多元化数据集、进行自我审查 与再采样。 思考产生的 原因 认真倾听与 思考 认真倾听与 反思 产生这种差异的原因，提升了 他们的观察力和分析能力。此 外，教师还引入了数据偏见的 概念，帮助学生认识到数据偏 见的存在和类型，并通过讲解 降低数据偏见的方式，如多元 化数据集、进行自我审查与再 采样，引导学生思考如何在实 践中避免数据偏见的影响，从 而培养他们的批判性思维和数 据素养。这一环节的设计旨在 通过问题引导、实践操作和比 较分析，让学生深入探索数据 的奥秘，学习新的数据分析知 识，提高他们的数据分析和问 题解决能力。 环节三： 活动实践 能力提升 1.引入经典数据集——Fisher 的 Iris鸢尾花数据集，让学 生仔细观察并思考这个数据集 中包含哪些信息； 2.让学生比观察自己制作的鸢 尾花数据集和 Ronald A. Fisher制作的 Iris鸢尾花数 据集，有什么不同，思考为什 么 Fisher的数据集可以用于 鸢尾花的分类； 3.讲解数值特征和分类特征的 概念，并进行对比区分； 4.提出问题“构建一个良好的 观察并思考 思考并回答 问题 认真倾听 思考并总结 教师引导学生通过对比观察 Fisher 的 Iris 鸢尾花数据集 和学生自己制作的数据集，深 化对数据集结构和质量的认 识。同时，讲解数值特征和分类 特征的概念，使学生理解特征 类型在分类任务中的作用。最 后，通过提问引导学生总结构 建良好数据集的原则，旨在提 升学生的数据处理和分析能 力，并培养批判性思维和问题 解决能力。 数据集，我们应该遵循什么原 则？” 环节四： 回顾总结 拓展提升 1.引导学生回顾并总结本堂课 的学习内容，形成思维导图； 2.提出开放性问题，引导学生 思考： （1）数据集和数据有什么异 同？ （2）数据集可以精准预测未 来吗？ 3.布置课后拓展习题 回忆梳理总 结 积极思考 教师引导学生总结课堂内容， 形成思维导图，并思考数据集 相关开放性问题，最后布置拓 展习题，从而巩固知识、拓展思 维，并提升数据分析能力。 板书设计 教学反思