第2章人工智能技术基本原理2.3使用决策树进行分类-高中教学同步《信息技术人工-智能初步》(教案）（人教-中图版2019）.docx

第2章人工智能技术基本原理2.3使用决策树进行分类-高中教学同步《信息技术人工-智能初步》(教案）（人教-中图版2019）

主备人

备课成员

课程基本信息

1.课程名称：《信息技术人工智能初步》

2.教学年级和班级：高中一年级（1）班

3.授课时间：2023年10月20日星期三第3节

4.教学时数：1课时

核心素养目标分析

本节课旨在培养学生的信息素养、逻辑思维能力和问题解决能力。通过学习决策树的基本原理和应用，使学生能够理解并运用决策树进行分类的方法，提高他们在面对复杂数据时的信息处理能力。同时，通过案例分析，培养学生分析问题、设计解决方案的思维能力，以及在实际问题中应用所学知识解决实际问题的能力。

教学难点与重点

1.教学重点

①决策树的基本概念及其分类原理。

②决策树的构建方法和步骤。

③决策树在现实问题中的应用案例分析。

2.教学难点

①决策树中各类参数的计算方法，如信息增益、增益率等。

②决策树剪枝技术的理解与应用，避免过拟合。

③结合实际数据集，独立完成决策树的构建和分类任务。

④将决策树与其他分类算法进行比较，理解其优缺点及适用场景。

学具准备

Xxx

课型

新授课

教法学法

讲授法

课时

第一课时

步骤

师生互动设计

二次备课

教学资源

1.软硬件资源

-计算机实验室

-投影仪

-白板

2.课程平台

-学校内部教学管理系统

-在线编程平台

3.信息化资源

-《信息技术人工智能初步》教材

-课堂PPT

-决策树教学案例数据集

4.教学手段

-讲授

-案例分析

-小组讨论

-实践操作

教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对决策树分类的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们知道决策树是什么吗？它在我们的日常生活中有哪些应用？”

展示一些关于决策树在现实生活应用的图片或视频片段，如医疗诊断、信用评分等，让学生初步感受决策树的实用性。

简短介绍决策树的基本概念、分类原理及其在人工智能领域的重要性，为接下来的学习打下基础。

2.决策树基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解决策树的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解决策树的定义，包括其主要组成元素如节点、分支等。

详细介绍决策树的构建过程，包括特征选择、树的生长和剪枝等步骤。

3.决策树案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解决策树的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的决策树分类案例进行分析，如莺歌鸟分类、信用卡欺诈检测等。

详细介绍每个案例的数据集、特征选择、模型构建和评估过程。

引导学生思考这些案例在实际应用中的意义，以及如何优化决策树模型以提高分类效果。

小组讨论：让学生分组讨论决策树在特定领域的应用前景，并提出可能的改进策略。

4.学生小组讨论（10分钟）

目标：培养学生的合作能力和解决问题的能力。

过程：

将学生分成若干小组，每组选择一个与决策树相关的应用场景，如疾病诊断、客户流失预测等。

小组内讨论该场景下决策树模型的构建、评估和优化策略。

每组选出一名代表，准备向全班展示讨论成果。

5.课堂展示与点评（15分钟）

目标：锻炼学生的表达能力，同时加深全班对决策树的认识和理解。

过程：

各组代表依次上台展示讨论成果，包括应用场景的选择、决策树模型的构建过程和优化策略。

其他学生和教师对展示内容进行提问和点评，促进互动交流。

教师总结各组的亮点和不足，并提出进一步的建议和改进方向。

6.课堂小结（5分钟）

目标：回顾本节课的主要内容，强调决策树的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括决策树的基本概念、构建原理、案例分析等。

强调决策树在数据挖掘和机器学习中的价值和作用，鼓励学生在实际问题中尝试应用决策树。

布置课后作业：让学生选择一个感兴趣的数据集，尝试使用决策树模型进行分类，并撰写分析报告。

7.课后作业（自主学习）

目标：巩固课堂所学知识，提高学生的实际操作能力。

过程：

学生自主选择或教师提供一个小型数据集。

学生独立完成决策树模型的构建、训练和测试。

撰写分析报告，包括数据预处理、模型选择、参数调优、结果分析和结论等部分。

知识点梳理

1.决策树的基本概念

-决策树是一种树形结构的分类模型，用于在给定的数据集上进行决策。

-决策树由节点和分支组成，每个非叶节点表示一个特征，每个分支代表一个特征值。

-决策树的目的是通过一系列的判断将数据集划分成不同的类别。

2.决策树的构建原理

-特征选择：选择最优特征作为当前节点的分裂点，常用的选择标准包括信息增益、增益率和基尼指数。

-树的生长：根据特征选择结果，递归地对每个子节点进行特征选择和划分，直至满足停止条件。

-停止条件：