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第2章人工智能技术基本原理2.2回归算法-高中教学同步《信息技术人工-智能初步》(说课稿)(人教-中图版2019).docx

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第2章人工智能技术基本原理2.2回归算法-高中教学同步《信息技术人工-智能初步》(说课稿)(人教-中图版2019)

授课内容

授课时数

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授课时间

教材分析

《信息技术人工-智能初步》高中教学同步教材第2章“人工智能技术基本原理”中的2.2节“回归算法”,本节课以介绍回归算法的基本概念、分类及其应用为教学内容。本节课紧密结合课本内容,以实例为引导,使学生深入理解回归算法的基本原理和实现方法。通过学习,培养学生对人工智能基本原理的理解和运用能力,为后续课程学习打下坚实基础。

核心素养目标

1.信息意识:通过学习回归算法,培养学生对数据分析和信息处理的认识,提升学生在人工智能领域的意识。

2.计算思维:引导学生运用算法思维分析问题,培养逻辑推理和问题解决能力。

3.创新实践:鼓励学生通过实际操作,设计和实现简单的回归模型,培养学生的创新精神和实践能力。

4.信息伦理:让学生了解算法应用的伦理问题,培养学生的社会责任感和道德观念。

学习者分析

1.学生已经掌握的相关知识:学生在此之前已经学习了信息技术的初步知识,对编程基础有一定的了解,具备基本的逻辑思维和数据处理能力。然而,对于人工智能领域的高级算法,如回归算法,大多数学生可能还未接触,缺乏相关理论基础。

2.学习兴趣、能力和学习风格:高中学生对新事物充满好奇心,对人工智能技术具有浓厚兴趣。在能力方面,学生的抽象思维能力逐渐增强,能够理解复杂概念。学习风格上,学生偏好通过实例和操作来学习,动手实践能力较强。

3.学生可能遇到的困难和挑战:由于回归算法涉及数学和统计学知识,部分学生可能在理解算法原理时遇到困难。此外,算法的实际应用和编程实现需要一定的编程基础,对于编程基础较薄弱的学生,可能会感到挑战较大。同时,学生在设计和实现回归模型时,可能面临模型选择、参数调整等问题,需要教师引导和指导。

教学资源

-软硬件资源:计算机实验室,配置有标准化的计算机和编程软件(如Python、R等)。

-课程平台:学校信息化教学平台,用于发布教学资料、作业和互动交流。

-信息化资源:在线教程、视频课程、案例库,用于辅助教学和扩展学习。

-教学手段:PPT演示文稿,用于讲解回归算法的基本概念和原理;实物教具,如数据集示例,用于直观展示算法应用。

教学实施过程

1.课前自主探索

教师活动:

发布预习任务:通过在线平台或班级微信群,发布预习资料(如PPT、视频、文档等),明确预习目标和要求,如让学生预习回归算法的基本概念和常见类型。

设计预习问题:围绕“回归算法的原理和应用”,设计一系列具有启发性和探究性的问题,例如:“如何理解线性回归中的斜率和截距?”

监控预习进度:利用平台功能或学生反馈,监控学生的预习进度,确保预习效果,如通过预习报告或小组讨论的参与情况来评估。

学生活动:

自主阅读预习资料:按照预习要求,自主阅读预习资料,理解回归算法的基本概念和类型。

思考预习问题:针对预习问题,进行独立思考,记录自己的理解和疑问,如对算法公式的推导过程进行思考。

提交预习成果:将预习成果(如笔记、思维导图、问题等)提交至平台或老师处,以便教师了解预习情况。

教学方法/手段/资源:

自主学习法:通过预习任务,培养学生的自主学习能力。

信息技术手段:利用在线平台和社交媒体,促进资源共享和交流。

作用与目的:

帮助学生提前了解回归算法的基本概念,为课堂学习做好准备。

培养学生的独立思考能力和解决问题的能力。

2.课中强化技能

教师活动:

导入新课:通过实际案例,如房价预测,引出回归算法的课题,激发学生的学习兴趣。

讲解知识点:详细讲解线性回归、多项式回归等知识点,结合房价预测实例,帮助学生理解算法的原理。

组织课堂活动:设计小组讨论,让学生根据案例设计简单的回归模型,并分析模型的准确性。

解答疑问:针对学生在实践中遇到的问题,如模型选择、数据预处理等,进行及时解答和指导。

学生活动:

听讲并思考:认真听讲,积极思考老师提出的问题,如如何评估模型的性能。

参与课堂活动:积极参与小组讨论,共同设计回归模型,并尝试解决实际问题。

提问与讨论:针对不懂的问题或新的想法,如如何优化模型参数,勇敢提问并参与讨论。

教学方法/手段/资源:

讲授法:通过讲解,帮助学生理解回归算法的理论基础。

实践活动法:通过小组设计和讨论,让学生在实践中应用所学知识。

合作学习法:通过小组合作,培养学生的团队合作意识和沟通能力。

作用与目的:

帮助学生深入理解回归算法的知识点,掌握算法的应用。

通过实践活动,培养学生的动手能力和解决问题的能力。

3.课后拓展应用

教师活动:

布置作业:布置实际数据集的分析作业,要求学生应用所学的回归算法进行预测。

提供拓展资源:提供相关的在线课程、

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