1第五单元第4课时《数据分析与人工智能—“关爱老人之智能养老”项目汇报》 说课稿 2023—2024学年教科版（2019）高中信息技术必修1.docxVIP

1第五单元第4课时《数据分析与人工智能—“关爱老人之智能养老”项目汇报》说课稿2023—2024学年教科版（2019）高中信息技术必修1

一、教学内容分析

本节课的主要教学内容是《数据分析与人工智能—“关爱老人之智能养老”项目汇报》，属于2023—2024学年教科版（2019）高中信息技术必修1第五单元第4课时。本节课将引导学生通过实际案例了解数据分析在智能养老领域的应用，培养学生运用信息技术解决实际问题的能力。

教学内容与学生已有知识的联系主要体现在：本节课将利用学生已掌握的数据分析方法和人工智能基础知识，结合智能养老的实际案例，让学生认识到数据分析在解决社会问题中的重要作用。同时，通过项目汇报的形式，锻炼学生的信息检索、数据处理、分析报告撰写等能力，为后续学习打下坚实基础。

二、核心素养目标

1.数据意识：培养学生主动收集、整理和分析数据的能力，提高利用数据解决实际问题的意识。

2.计算思维：锻炼学生运用信息技术手段，通过数据分析与人工智能方法解决复杂问题的能力。

3.信息社会责任：引导学生关注智能养老等社会问题，提高运用信息技术改善老年人生活质量的社会责任感。

三、重点难点及解决办法

重点：1.数据分析在智能养老中的应用方法。2.人工智能技术在项目中的实际运用。

难点：1.复杂数据的处理和分析。2.人工智能算法的理解和运用。

解决办法：1.利用案例教学法，通过具体智能养老案例，引导学生逐步掌握数据分析的方法，并理解其在实际应用中的价值。2.通过分组讨论和项目实践，让学生在解决实际问题的过程中，深入理解人工智能算法的原理和应用。对于难点，教师将提供必要的算法解释和操作示范，同时鼓励学生自主探究，以增强理解和应用能力。

四、教学方法与策略

1.教学方法：采用讲授法引入数据分析与人工智能的概念，讨论法分析智能养老案例，项目导向学习法让学生实际操作并完成项目汇报。

2.教学活动：通过角色扮演活动让学生体验老年人需求，开展实验活动以实践数据分析过程，利用游戏竞赛形式增强学习趣味性。

3.教学媒体：使用多媒体课件展示案例，网络资源辅助数据检索，教学管理系统跟踪学生项目进度。

五、教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

介绍智能养老的概念，提出“如何利用数据分析与人工智能技术关爱老人”的问题，激发学生兴趣和思考，引出本节课的主题。

2.讲授新知（20分钟）

-介绍数据分析的基本概念和方法，通过智能养老案例展示数据分析在实际应用中的价值。

-讲解人工智能在智能养老领域的应用，包括智能识别、智能推荐、智能预警等。

-分析智能养老项目中的数据类型，引导学生学习如何从复杂数据中提取有效信息。

-介绍人工智能算法在项目中的应用，如机器学习、深度学习等。

3.巩固练习（10分钟）

-分组讨论：学生根据所学内容，讨论如何运用数据分析与人工智能技术解决智能养老中的具体问题。

-案例分析：教师提供一组智能养老数据，学生现场分析并给出结论。

4.课堂小结（5分钟）

-总结本节课的主要内容，强调数据分析与人工智能在智能养老中的应用。

-点评学生讨论和案例分析的表现，鼓励优秀作品的分享。

5.作业布置（5分钟）

-布置课后作业：让学生结合本节课所学，设计一个简单的智能养老项目，并撰写项目报告。

-强调作业要求和提交时间，提醒学生利用网络资源进行自主学习。

六、学生学习效果

学生学习效果体现在以下几个方面：

1.知识掌握：学生能够理解数据分析与人工智能的基本概念，掌握数据分析的基本方法，并了解人工智能在智能养老领域的具体应用。

2.技能提升：学生能够运用所学知识，对智能养老案例进行数据分析，提取关键信息，并通过人工智能算法进行问题解决。

3.思维发展：学生在项目实践中培养了计算思维，能够将理论知识与实际应用相结合，提出创新的解决方案。

4.情感态度：学生通过学习，增强了关爱老人的社会责任感，对智能养老行业有了更深刻的认识，对未来的职业规划产生了积极影响。

5.自主学习：学生能够利用网络资源进行自主学习，通过查找相关资料，拓展了对智能养老领域的了解，提高了信息检索和筛选能力。

6.团队协作：在小组讨论和项目实践中，学生学会了与他人合作，共同分析问题，提高了团队协作能力。

7.实践应用：学生能够将所学知识应用于实际项目中，通过撰写项目报告，锻炼了分析问题和撰写报告的能力。

8.创新意识：学生在解决智能养老问题的过程中，不断尝试新的方法和技术，培养了创新意识和解决问题的能力。

七、板书设计

①数据分析基本概念与方法

-数据收集

-数据整理

-数据可视化

②人工智能在智能养老中的应用

-智能识别技术

-智能推荐系统

-智能预警机制

③数据分析与人工智能结合案例

-案例背景介绍