0 0 类别 : 教案

《神经网络升级战——探索神经网络的训练》教学设计 课型 新授课 学时 1 授课年级 七年级 课程指南 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。。 C1人工智能关键技术 人工智能领域不同子领域中占据主导地位的技术工 具。 内容分析 通过糖尿病诊断的例子，学生将理解人工神经网络的训练过程，包括输入 层、隐藏层和输出层的作用，权重和偏置的调整，以及它们如何影响网络的 预测结果。 学情分析 知识基础： 学生们已经接触过神经网络的基本概念，并对其在日常生活中的应用有初步 的认识。他们具备基础的数学知识，如算术和初级代数，足以理解算法中的 基本数学原理。此外，学生们对人工智能背后的技术，如神经网络的训练和 优化有基本的了解。 学习动机： 学生对于能直接与个人生活联系起来的技术（如面部识别、自动翻译等）表 现出浓厚的兴趣。通过结合实际案例和参与式活动（如模拟神经网络的角色 扮演），可以极大地提升他们的学习热情。解释神经网络如何在现实世界中 应用，例如在医学诊断和社交媒体推荐系统中的作用，将有助于学生理解学 习的实际价值，从而增强他们的参与感和动力。 学习风格： 这个年龄段的学生通常更偏好视觉学习方法，如图表、动画和实际操作。这 些方法不仅能帮助他们更好地理解概念，还能通过动手实践加深记忆。例 如，通过互动模拟或在线工具操作神经网络，可以让他们在实践中学习并立 即看到结果，这种“学以致用”的方法能有效增强他们的学习体验和理解深 度。 教学目标 人工智能思维: 1. 掌握通过实际例子（如糖尿病诊断）模拟神经网 络的操作。 2. 分析不同参数调整如何影响神经网络的性能。 人工智能应用与创新 1.理解神经网络中“权重”和“偏置”的作用及其对 训练过程的影响。 2.通过亲自调整参数，在 TensorFlow Playground上 实验神经网络的训练过程。 教学方法 教学重难 点 教学重点 理解神经网络的各层作用和数据流动方式。 教学难点 理解权重和偏置如何影响网络输出。 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，加深学生对人工神经网络的理解。 教学环境 与 教学资源 需要配备计算机、投影仪或智能白板，便于展示 PPT和进行互动演示。 学生个人电脑或平板设备，确保每个学生可以参与在线互动活动（如 https://playground.tensorflow.org/）。 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 回顾与导 入 1.提出问题： 教师开始课程以提问形式复习 上一节课内容，例如询问神经 网络的基本结构包括哪些层， 以及这些层在网络中各自的作 用是什么。 神经网络的结构通常包含三个主要 层次： 输入层：这是网络的第一层，负责 接收输入数据。隐藏层：这些层位 于输入层和输出层之间，可以有一 个或多个。隐藏层的主要功能是处 1. 参与讨论： 学生回 答教师的提问，参与讨 论上节课的学习内容， 通过这种互动方式激发 学生对新课内容的兴 趣。 2. 观察和记录： 学生 在观看 PPT时，记录关 键信息和疑问，为后续 的实践活动做准备。 3. 思考预测： 在教师 引导下，学生思考本节 通过回顾既有知 识，帮助学生将 之前学到的内容 与新的学习目标 连接起来，增强 知识的连续性和 深度。利用问题 和视觉材料激发 学生的好奇心和 学习兴趣，使他 们更加积极地参 与到学习过程 理输入数据，通过权重和偏置进行 转换，提取特征。 输出层：这是网 络的最后一层，输出层的神经元数 量和类型取决于特定任务（例如分 类问题的类别数） 与待识别的数字进行匹配的数字模 式通常位于神经网络的隐藏层。这 些识别到的特征或模式在技术上称 为特征，因为它们代表了数据中可 以用来区分不同类别的关键信息。 2. 介绍本节课的目标和内容： 向学生说明本节课的学习目 标，包括理解神经网络的训练 过程及其重要性。 3. 导入课程活动： 介绍糖尿病的诊断过程，向学 生展示神经网络的不同结构分 别对应了诊断过程中的哪些环 节，帮助学生理解后续课程要 进行的活动。 课可能会学到的新知 识，并预测神经网络训 练中可能遇到的问题。 中。 初试流程 1.介绍活动目的和规则： 教师清晰地介绍活动目的，解 释每位学生在神经网络模拟中 的角色及其任务。说明如何通 过模拟神经网络的各层来处理 和传递数据。 2.分发任务卡和材料： 教师挑选学生并发放活动一的 任务卡，这些任务卡详细说明 1.执行任务卡指令： 学生根据任务卡的指 示，进行数据的提取、 处理和计算。例如，输 入层的学生从模拟数据 中提取信息，隐藏层的 学生应用计算模拟权重 和偏置的影响，输出层 的学生汇总数据并产生 通过教师讲解活 动的规则与过 程，学生回顾之 前课程中人工神 经网络的结构， 并对后续课程中 要完成的活动有 了大致的了解。 了他们需要执行的计算任务， 例如如何模拟权重和偏置的影 响。 3.监督活动： 在活动进行中，教师指导学生 并正确理解和执行他们的任 务。提供必要的指导和澄清问 题。 最终输出。 2. 学生记录整个过程 中的关键观察和学习 点，以便后续活动进行 神经网络 的调节 1.分发任务卡和材料： 教师挑选学生并发放活动二的 任务卡，这些任务卡详细说明 了他们需要执行的计算任务， 例如如何模拟权重和偏置的影 响。 2.指导活动过程 教师在电脑或智能白板上现场 指导依次每个小组记录和计算 的过程，展示不同小组计算出 的不同结果。引导学生发现计 算过程中不同的计算数字对结 果产生的影响。 1.学生在教师的指导 下，通过模拟活动模拟 神经网络中不同的权重 和偏置，了解这些参数 如何控制网络的行为。 2.学生反思权重和偏置 在训练过程中的调整如 何影响整个网络的学习 和性能。 深化理解： 通过 亲身操作和观 察，学生可以更 深入地理解权重 和偏置在神经网 络中的关键作 用，以及它们是 如何控制网络预 测行为的。 通过实际调整和 测试，学生不仅 学习理论，还能 通过实践体验学 习内容，加深记 忆和理解。 思考神经 网络的训 练过程 1.对比活动中不同小组的任务 卡和结果： 教师指导学生们通过观察不同 小组在模拟神经网络中的表现 （如处理输入数据、应用权重 和偏置等），并引导学生分享 1.分享感受： 学生将分他们在观察和 比较不同小组的策略及 结果后的感想，讨论哪 些策略似乎更有效，以 及他们认为这些策略之 通过比较和分析 不同小组的结 果，鼓励学生批 判性地思考不同 神经网络参数配 置的效果，培养 他们对各小组策略和结果的观 察和感受。 2.结合活动解释术语“权重” 和“偏置”的含义： 教师将结合活动中的例子（如 不同小组如何使用权重和偏置 影响结果）来解释这两个术语 的含义和在神经网络中的作 用。例如，解释权重如何放大 或缩小输入数据的影响，像是 秋千上的推力，决定了推得有 多大力。偏置为网络的输出提 供初始值，像是秋千起始的高 度，即使不推也有起始点。 3.绘制神经网络结构： 教师将 引导学生根据糖尿病诊断活动 中的体验绘制神经网络的结 构，包括输入层、隐藏层和输 出层。教师应确保学生能正确 标记出每一层的权重和偏置。 4. 调整神经网络中的参数： 使用 TensorFlow Playground 引导学生讨论不同的训练参数 如何影响模型性能，教师可以 通过展示几个预设的网络配置 （如不同的学习率、批量大 小、激活函数等），让学生观 察并记录每种配置对模型准确 度和损失的具体影响。 间的差异如何影响最终 结果。 2.理解权重和偏置： 学生在教师的引导下， 将理解权重和偏置在神 经网络中的基本作用， 并讨论这些参数如何影 响预测的准确性。 3.绘制和标注神经网 络： 学生将绘制他们在活动 中体验到的神经网络结 构，并在教师的帮助 下，在图中正确标注每 个节点的权重和偏置。 4. 参数调整实践： 在 TensorFlow Playground上，学生将 尝试调整不同的参数， 如增加或减少隐藏层的 数量、改变学习率，观 察这些改变如何影响模 型的学习过程和结果。 他们的分析和问 题解决能力。 通过绘制神经网 络结构的活动， 学生将能够将理 论知识转化为实 际应用，增强他 们的创造力和综 合应用能力。 通过实际操作和 案例研究，使学 生能更深入地理 解神经网络中的 参数是如何影响 训练结果的。 板书设计 神经网络的训练 一、权重和偏置 权重：放大或缩小输入数据的影响。 偏置：偏置为网络的输出提供初始值。 二、糖尿病诊断示例 输入层 → 隐藏层 → 输出层 特征：血糖、血压、体重指数（BMI）、家族遗传史 三、TensorFlow Playground 实验 实践：调整权重、偏置 观察：训练结果的变化 教学反思