第9课 人工智能中的机器学习 说课稿- 2023—2024学年浙教版（2023）初中信息技术八年级下册.docx

第9课人工智能中的机器学习说课稿-2023—2024学年浙教版（2023）初中信息技术八年级下册

一、设计思路

本节课以“第9课人工智能中的机器学习”为主题，结合2023—2024学年浙教版初中信息技术八年级下册教材，旨在引导学生了解机器学习的基本概念、原理及其在人工智能中的应用。通过设置实际案例，让学生在实践中体验机器学习的过程，提高学生的信息技术素养和创新能力。

二、核心素养目标分析

本节课培养学生信息意识，提升计算思维，强化数字化学习与创新的能力。学生能够理解机器学习的基本原理，学会运用算法解决实际问题，培养逻辑推理能力和问题解决能力。同时，通过项目式学习，增强合作意识，提高自主学习能力，激发学生对人工智能的兴趣，为未来学习打下坚实基础。

三、学习者分析

1.学生已经掌握了哪些相关知识：

学生在此前学习过程中已接触过信息技术的初步知识，如计算机硬件、软件、网络基础等。他们对数据、算法等概念有一定了解，但关于机器学习这一具体领域，大部分学生可能还处于陌生阶段。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：

学生对信息技术普遍保持较高的兴趣，尤其是与人工智能相关的知识。他们在学习过程中表现出较强的动手操作能力和逻辑思维能力。学习风格上，学生既有偏好独立思考的，也有喜欢团队合作的学习者。

3.学生可能遇到的困难和挑战：

由于机器学习涉及较为抽象的概念和算法，学生可能会在理解算法原理、应用场景等方面遇到困难。此外，编程基础薄弱的学生在实现算法时可能会遇到技术难题。因此，教师需通过适当的教学方法和案例引导，帮助学生克服这些困难。

四、教学资源准备

1.教材：确保每位学生都有本节课所需的教材《2023—2024学年浙教版初中信息技术八年级下册》。

2.辅助材料：准备与机器学习相关的图片、图表、视频等多媒体资源，以帮助学生直观理解概念。

3.实验器材：准备编程软件和相关实验数据，确保实验器材的完整性和安全性。

4.教室布置：设置分组讨论区，提供实验操作台，营造有利于学生互动和实践的学习环境。

五、教学过程设计

一、导入环节（5分钟）

1.播放人工智能应用视频，如智能家居、自动驾驶等，引导学生思考人工智能在生活中的应用。

2.提问：“同学们，你们知道人工智能是什么吗？它是如何帮助人们生活的？”

3.引入话题：“今天，我们将一起学习人工智能中的机器学习。”

二、讲授新课（15分钟）

1.解释机器学习的定义和分类，包括监督学习、非监督学习和强化学习。

2.举例说明机器学习的应用场景，如图像识别、语音识别等。

3.讲解机器学习的基本原理，如数据收集、预处理、模型选择和评估。

4.分析监督学习和非监督学习的关键步骤和区别。

5.引入案例：“以人脸识别为例，展示机器学习的具体操作过程。”

三、巩固练习（10分钟）

1.分组讨论：让学生分组讨论，提出自己在学习过程中的疑问。

2.练习题目：给出几个简单的机器学习问题，让学生运用所学知识进行解答。

3.集体讲解：各小组汇报解答过程，教师点评并总结。

四、师生互动环节（10分钟）

1.提问：“什么是特征工程？它对机器学习有何作用？”

2.学生回答后，教师讲解特征工程的概念和重要性。

3.提问：“如何选择合适的机器学习模型？”

4.学生回答后，教师介绍模型选择的方法和技巧。

5.提问：“如何评估机器学习模型的性能？”

6.学生回答后，教师讲解评估指标和评估方法。

五、课堂提问（5分钟）

1.提问：“机器学习在哪些领域具有广泛应用？”

2.学生回答后，教师总结并拓展相关领域。

3.提问：“人工智能的发展给我们带来了哪些挑战？”

4.学生回答后，教师引导学生思考人工智能伦理问题。

六、核心素养能力的拓展要求（5分钟）

1.引导学生关注人工智能领域的必威体育精装版研究动态。

2.鼓励学生积极参与人工智能项目，提高创新能力。

3.强调信息安全意识，引导学生正确使用人工智能技术。

教学时间总计：45分钟

六、教学资源拓展

1.拓展资源：

-人工智能发展史：介绍人工智能的发展历程，从早期的专家系统到现代的深度学习，让学生了解人工智能技术的演变。

-机器学习算法：详细讲解常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等，以及它们的优缺点和应用场景。

-机器学习案例：收集并整理一些机器学习的实际应用案例，如推荐系统、自然语言处理、图像识别等，让学生了解机器学习在现实生活中的应用。

-人工智能伦理：探讨人工智能发展带来的伦理问题，如隐私保护、算法偏见等，引导学生树立正确的价值观。

2.拓展建议：

-鼓励学生阅读相关书籍和文献，如《人工智能：一种现代的方法》、《机器学习》等，以加深对机器学习理论的理解。

-建议学生参加线上或线下的机器学习