初中信息技术浙教版八年级下册:第9课 人工智能中的机器学习
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教学设计
课程基本信息
学科
信息科技
年级
八年级
学期
春季
课题
人工智能中的机器学习
教学内容与学习对象分析
本课选自浙江教育出版社出版的义务教育教科书《信息科技》八年级下册第二单元第九课,主要内容包括“机器学习的基本原理”、“有监督学习和无监督学习”和“机器学习的应用”。
通过前置课程的学习,学生了解了具有人工智能的机器具备能听、能看、能说具有分析识别的类人能力。而机器的这些能力是如何产生的,是本节课的主要学习内容。通过本课的学习可以让学生更好理解语音识别技术、语音合成技术、图像识别技术背后的算法原理。也为第十课《智能创意》做好知识储备与能力基础。
本课遵循“人工智能”这一逻辑主线,融合“算法”逻辑主线,响应课程标准中“人工智能的实现方式”的内容要求。本课的第一部分“机器学习的基本原理”,通过对比人类学习的过程,呈现机器学习从数据中学习,不断提高准确性和性能的基本原理。
教科书安排了“知识链接”栏目,对模型进行了形象的解释,通过模型的概念映射语音识别、语音合成、图像识别背后的技术原理。本课的第二部分“有监督学习和无监督学习”板块,以生活中常见的分类为例,让学生形象地理解机器学习中有监督学习和无监督学习的联系与区别。本课的第三部分“机器学习的应用”,根据学生的使用经历,列举了比较常见且典型的机器学习应用,分析不同应用中机器学习起到的作用,旨在引导学生在以后的学习工作中,根据实际需求选择适当的机器学习方法解决问题。
二、学习对象分析
学习对象是八年级学生,他们的逻辑思维能力逐渐发展,能够进行因果关系的分析和推断,能够理解和运用逻辑规律,进行逻辑推理和问题解决。善于合作学习,并对问题有自己的思考。学生在第8课学习了搜索、推理、预测的人工智能实现方式,对实现人工智能的算法有一定的认知基础。学生对人类学习和机器学习的过程相对比较陌生,特别是机器学习中的有监督学习和无监督学习的背后原理知之甚少,因此学生可以通过问题驱动和小组合作的方式,在对比体验、案例剖析中深入研究,开展课堂学习。
教学目标分析(含核心素养导向)
教学目标:
1.通过对机器学习的案例探究,初步理解机器学习的基础原理和方法。
2.通过对机器学习的应用体验,可以使用简单的机器学习方法去分析解决问题。
教学重点:机器学习的基本原理。
教学难点:有监督学习、无监督学习。
教学过程
(一)感知
通过乌鸦的例子,引出人类学习的过程是从经验中学习发现某种规律或模式。
(二)建构
活动1:探究机器学习的概念与原理
1.以识别康乃馨为例;人们通过日常的观察,积累了对不同花朵特征的认识,如颜色、形状、大小等;将提取的特征集合与大脑中的记忆进行比较,就可以识别物体。机器学习是让计算机像人类一样通过学习获得知识与技能,并像人类一样感知世界、认识世界的技术。
2.学生观看教师使用AI平台实现猫狗分类的演示视频,使用“活动1”文件夹中素材体验机器学习。
3.归纳机器学习的过程、原理
选用合适的方式(文字或流程图等)来描述机器学习的过程:收集数据、训练、生成模型。
机器学习通过对大量的数据进行学习,以获得、改善或逼近问题求解的模型。
已经训练好的模型可以被理解成一个函数:y=f(x)。输入数据x得到输出结果y。
新的数据经过特征提取与模型中的数据进行匹配,从而得到相应的结果。
活动2:认识机器学习的方法有监督学习和无监督学习
1.讲解有监督学习的概念和方法。
探究问题1:为什么熊被误识别为狗?
训练数据中只有猫和狗,要让模型能识别出熊,需要添加类别标签及各类熊的训练图片。
探究问题2:为什么狗被错误识别为猫?
学生使用“活动2”文件夹中素材进行训练,对比发现增加更多不同各类猫和狗的训练数据,模型的性能能得到提升。
讲解如何通过准确率来评估模型性能。数据、算法、特征是影响准确率的三要素。
2.无监督学习的概念与应用
学生进行“分一分”活动,体验分类过程。讲解无监督学习的概念和应用。
学生对比分析有监督学习和无监督学习的联系和区别。
(三)应用
活动3:探究机器学习的应用场景。
1.讨论机器学习在生活中的应用,如虚拟个人助手。讨论各种类型的数据在机器学习中的应用。
2.判断以下事例是应用哪种模型。
(四)梳理
总结机器学习的原理、方法和应用。
强调信息安全和个人隐私保护的重要性。
备注:教学设计应至少含教学内容与学习对象分析、教学目标分析(含核心素养导向)、教学过程等三个部分,如有其它内容,可自行补充增加。文档字体请使用“黑色,宋体,五号”。
网址:初中信息技术浙教版八年级下册:第9课 人工智能中的机器学习 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/684881
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