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项目挑战：为超市寻找关联次数最多的商品说课稿-2024-2025学年高中信息技术浙教版（2019）必修1

授课内容

授课时数

授课班级

授课人数

授课地点

授课时间

课程基本信息

1.课程名称：项目挑战：为超市寻找关联次数最多的商品

2.教学年级和班级：2024-2025学年高中一年级

3.授课时间：2024年10月15日

4.教学时数：1课时

本节课将结合浙教版（2019）高中信息技术必修1课程内容，引导学生通过实际操作，运用所学的数据分析和处理方法，为超市寻找关联次数最多的商品。通过本节课的学习，学生将能够更好地理解关联规则在实际生活中的应用，提高信息技术的实际应用能力。

核心素养目标

培养学生信息处理与分析能力，通过实际操作理解并运用关联规则，提升数据挖掘的基本技能；锻炼逻辑思维和问题解决能力，使学生能够将理论知识与生活实际相结合，发现并解决实际问题；同时，增强学生的团队合作意识和沟通能力，为未来学习和工作奠定坚实基础。

教学难点与重点

1.教学重点

-关联规则的基本概念和定义：让学生理解什么是关联规则，包括频繁项集、支持度、置信度等核心概念，并能够通过示例进行识别和计算。

-数据挖掘软件的使用：教授学生如何使用数据挖掘软件（如Excel、R语言等）进行关联规则分析，包括数据预处理、设置参数、解释输出结果等步骤。

举例：通过分析超市销售数据，引导学生找出哪些商品组合的购买频率最高，如“啤酒与尿不湿”的关联性分析。

2.教学难点

-关联规则算法的原理：理解关联规则背后的算法，如Apriori算法的原理和步骤，对于学生来说可能较为复杂。

举例：讲解Apriori算法时，难点在于理解如何通过迭代生成频繁项集，以及如何从频繁项集中生成强规则。

-结果的解释和应用：学生可能难以理解如何将关联规则分析的结果应用到实际问题中，如如何根据关联规则调整超市的商品摆放策略。

举例：在讲解如何应用关联规则时，难点在于让学生理解如何将分析结果转化为实际的营销策略或库存管理决策，比如通过关联规则分析得出的“促销商品A时搭配商品B销售”的策略。

教学方法与手段

1.教学方法：

-讲授法：讲解关联规则的基本概念和算法原理，确保学生掌握理论知识基础。

-实验法：通过实际操作数据挖掘软件，让学生亲身体验关联规则分析的过程，增强实践能力。

-讨论法：分组讨论分析结果的实际应用，促进学生思考如何将理论应用于实际问题。

2.教学手段：

-多媒体设备：使用投影仪展示关联规则分析的案例和步骤，直观展示分析过程。

-教学软件：利用Excel或专业的数据挖掘软件进行实验操作，提高数据分析的准确性。

-网络资源：引导学生利用网络资源查找相关案例，拓展知识视野，增强学习的自主性。

教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对关联规则分析的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

-开场提问：“你们知道关联规则分析在超市购物中有什么作用吗？它与我们的生活有什么关系？”

-展示一些超市商品摆放和促销活动的图片，让学生初步感受关联规则分析的实际应用。

-简短介绍关联规则分析的基本概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.关联规则基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解关联规则分析的基本概念、组成部分和原理。

过程：

-讲解关联规则分析的定义，包括频繁项集、支持度、置信度等主要概念。

-使用图表或示意图帮助学生理解关联规则分析的组成部分和功能。

-通过实例讲解关联规则分析的实际应用，如超市商品推荐。

3.关联规则案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解关联规则分析的特性及其重要性。

过程：

-选择几个典型的关联规则分析案例，如超市商品销售数据分析。

-详细介绍每个案例的背景、数据来源、分析过程和结果，让学生全面了解关联规则分析的多样性和复杂性。

-引导学生思考这些案例对实际生活的影响，如如何根据关联规则调整商品摆放策略。

-小组讨论：让学生分组讨论关联规则分析在超市管理中的未来发展或改进方向，并提出创新性的想法或建议。

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，每组选择一个与关联规则分析相关的实际主题进行深入讨论。

-小组内讨论该主题的现状、挑战以及可能的解决方案。

-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，同时加深全班对关联规则分析的认识和理解。

过程：

-各组代表依次上台展示讨论成果，包括主题的现状、挑战及解决方案。

-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