0 0 类别 : 教案

《智慧启航——初识机器学习》教学设计 课型 新授课 学时 1 授课年级 七年级 课程指南 B1计算思维 运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设 计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一 系列思维活动。 B2数据思维 根据数据对事物进行思考，基于量化的方式方法重视 事实，追求真理。 B3学习思维 基于机器不同学习方式而衍化产生的一系列解决问题 的新角度、新维度及其实践方法。 内容分析 机器学习是人工智能的核心技术之一，作为一门多领域交叉的学科，它涉及概 率论、统计学、优化理论、计算机科学等领域的知识。本节课将借三盘棋回溯 机器学习的发展历程，让学生理解其基本概念，并通过不同的教学模块介绍机 器学习的三个核心类型：监督学习、无监督学习和强化学习。 学情分析 知识基础： 学生了解人工智能在生活中的应用广泛，感受了身边的人工智能。学习了基础 数学，包括算术和初步的代数，能够理解算法中的数学原理。 认知特点： 青少年时期的学生通常对新技术和创新概念充满好奇心，对于如何利用机器学 习技术进行创造和问题解决感兴趣。七年级学生的抽象思维能力正在发展中， 对于复杂和抽象的概念如算法和数据结构的理解可能有限，将这些概念与实际 应用相结合，并通过具体的例子和可视化工具来辅助教学将更加有效。 学习风格： 大多数学生在这个年龄更倾向于视觉学习，使用图表、视频和实际操作可以帮 助他们更好地理解复杂概念。他们倾向于通过“做中学”来获得知识，通过编 程实现简单的机器学习模型，不仅能够提高学生的学习动力，也能加深理解和 记忆。 教学目标 智能意识 通过介绍“人工智能的三盘棋”，让学生了解人工智能 的基本概念，包括机器学习和深度学习，以及它们在现 实世界的应用。 智能思维 通过对比人类学习和机器学习，使学生能够理解机器 学习概念、核心和分类，培养学生的逻辑思维和问题解 决能力。 教学方法 教学重难 点 教学重点 机器学习的概念、核心和分类。 教学难点 强化学习的原理及其与其他类型学习方式的区别和特 征 教学方法 采用案例教学、合作学习和任务驱动教学法相结合的方式，通过实际操作和反 思讨论，加深学生对机器学习的理解。 教学环境 与 教学资源 ·学习环境 多媒体教室，拥有稳定的网络连接，以便访问在线资源。 ·教学资源 教学课件、学习任务单、《人工智能读本》 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 导入 教师通过日常生活情景， 如：为什么购物网站会推荐 你想要的商品，为什么手机 可以听懂你的“声音”...来 引出主题：机器学习，并解 释人工智能、机器学习、深 度学习之间的关系。 学生能够联想到生活中 的人工智能、机器学习 给生活带来的便利，了 解人工智能、机器学 习、深度学习之间的关 系。 激发学生的兴趣和好 奇心，使学生意识到 机器学习技术与他们 的日常生活密切相 关。通过实际例子展 示机器学习的普遍性 和实用性，为进一步 的探索奠定基础。 机器学习 发展史 1.讲解人工智能、机器学 习、深度学习的关系 使用 PPT中的图表，说明人 工智能是最广泛的概念，机 学生通过小组协作，借 助提供的材料和网络， 梳理出三盘棋的对弈时 间、棋类、参赛选手、 比赛结果和复杂程度， 1.通过问答和案例分 析，帮助学生建立人 工智能、机器学习和 深度学习之间的概念 器学习是实现人工智能的一 种方法，而深度学习是机器 学习中的一个更深层次的子 集。 2.提供三次人机对弈的材 料，引导学生完成表格的填 写 首先，教师展示或引导学 生自己搜索三次著名的人机 对弈案例，包括 IBM的深蓝 对战国际象棋冠军卡斯帕罗 夫、Google DeepMind的 AlphaGo对战围棋冠军李世 石以及 AlphaGo对战世界围 棋冠军柯洁。 然后，教师引导学生根据 讲解的内容填写表格。表格 应包括对弈时间、棋类、参 赛选手、比赛结果、技术方 法等关键信息。 通过问答确保学生正确理 解每一场对弈的技术细节和 历史意义。 完成表格。 联系，理解它们如何 协同工作。 2.使学生了解机器学 习的历史背景，理解 技术是如何步步发 展、逐渐进化的。 机器是如 何学习的 1.引入物品识别 通过人类识别物品，教师引 导学生思考“在识别物品过 程中的详细想法”，进而使 学生理解机器识别物品的过 程。 1. 学生们讨论并描述 自己在识别日常物品时 所依赖的线索和特征， 例如辨别一个苹果时可 能注意到的颜色、形 状、大小等。 通过让学生参与到物 品识别的讨论中，建 立人类感知和机器学 习之间的联系。使学 生理解机器学习模型 在进行识别任务时也 2.讲解物品识别的流程 首先，我们给机器一些用 于学习的数据。比如，我们 希望这个机器可以识别水 果，我们就提供一些苹果、 香蕉、橘子等水果的图片。 然后，机器对这些图片进 行处理，获得了不同水果的 特征，生成了一个特征模 型。 最后，我们用一张新的苹 果图片来验证模型是否能够 准确识别。 3. 总结机器学习的基本流程 教师引导学生使用平台 （什么平台？）体验机器学 习的过程，总结机器学习的 基本流程：数据获取、模型 训练、模型验证和应用。 4.讲解模型训练的迭代性 教师向学生提问准备数据时 要注意什么？模型训练是一 次完成的吗？引导学生思考 机器的更新、迭代过程。 在小组中分享各自的观 察结果，并列出用于识 别物品的关键特征。 2.学生认真理解教师的 讲解 3.学生体验运用平台进 行图像分类的过程，深 刻体会机器学习的运作 机制，尝试完成补充流 程图。 是依赖于类似的特征 识别过程。 通过实践操作平台上 的机器学习过程，使 学生从实践中加深对 机器学习流程的理 解。 机器学习 的分类 1.讲解机器学习的主要分类 机器学习主要分为监督学 习、无监督学习、强化学 习，就像不同的人有不同的 学习方法一样，每一种都代 1.学生完成数据集的分 类 2.学生通过对比监督学 习和无监督学习在数据 处理过程中的差异，总 清晰区分不同的学习 类型，帮助学生系统 地掌握机器学习的多 样化。 通过实际案例分析加 表了一种不同的机器学习方 法。 2.引导学生完成数据集分类 3.讲解三种机器学习 教师运用给水果分类的例 子，为学生讲解监督、无监 督学习的本质区别，并简要 介绍强化学习的基本原理和 过程。 结二者最大的区别。 深对每种学习方式实 际应用的理解。 机 器 学 习 最 基 本 的 三 种 学 习 方 式 的 运 用 引导学生通过查阅文献、资 料、小组讨论等方式总结三 种学习方式各自的应用范 围。 结合课上所学，联系生 活实际，总结三种不同 学习方式各自的应用， 达到学以致用的效果。 鼓励学生将课堂上学 到的理论知识应用到 现实生活中，帮助他 们看到学习内容的实 际价值和应用场景。 板书设计 什么是机器学习 一、人工智能、机器学习、深度学习的区别 二、机器是如何学习的 三、机器学习的分类 监督学习、无监督学习、强化学习 四、机器学习不同学习方式的应用 教学反思