电子工业版信息技术九下2.1《用线性回归算法玩游戏》教案

中小学教育资源及组卷应用平台 电子工业版第六册信息科技教学设计 课题 第1节《用线性回归算法玩游戏》 单元 二单元 学科 信息科技 年级 第六册 学习目标 了解线性回归算法的基本原理与应用；尝试使用线性回归算法自动完成“跳跃的小马”游戏挑战；通过项目实施环节，对比人玩游戏的水平与人工智能程序玩游戏的水平差距。 重点 了解线性回归算法的基本原理与应用；了解本单元知识概要。 难点 尝试使用线性回归算法自动完成“跳跃的小马”游戏挑战。 教学过程 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 教学设计教学设计教学设计 一、单元导入1、情景描述人工智能的应用离不开人工智能算法。例如，使用线性回归算法能制作自动玩游戏的程序；使用K-NN算法能实现手写数字的识别；使用K-means算法能实现食物的聚类，等等。本单元我们通过体验这些人工智能算法的应用，推开人工智能算法的大门，初步体验人工智能算法的魅力与广阔的应用前景。项目主题了解人工智能算法及应用场景部分人工智能算法的原理并不高深，有些基于基础的数学原理，有些可以通过步骤拆解为排序、最值搜索等经典算法。但要想在不同的场景中灵活使用人工智能算法解决实际问题，仍需要一定的理论知识和大量的实践经验。3、项目目标（1）了解线性回归算法的基本原理与应用。（2）了解K-NN算法的基本原理与应用。（3）了解K-means算法的基本原理与应用。4、项目过程在学习本单元内容的同时开展项目活动，为了保证本项目的顺利完成，应通过每节后的“项目实施”环节检查自己在完成每一节学习后的收获。二、新课导入1、情景描述。机器学习是人工智能技术研究的核心领域之一，目的是让机器能像人一样具有学习能力。从实践的意义来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型进行预测的方法。 机器学习擅长做预测，例如，天气预测、房价预测、疾病预测等。机器学习预测的方法很多，常见的有线性回归、非线性回归等。 揭示课题。本节课我们通过让计算机自动玩“跳跃的小马”游戏，学习用线性回归算法进行预测的原理与过程。三、新知讲解（一）、游戏中的线性回归什么是线性回归？回归是自然界的基本规律之一，是确定两种或两种以上事物（变量)间相互依赖关系的一种分析方法。 活动一：试玩“跳跃的小马”游戏(见图2.1.1），游戏开始时，小马从左向右移动，当出现障碍物时，按键盘上的空格键控制小马跳跃，躲避障碍物。通过试玩“跳跃的小马”游戏活动，你们发现了什么？我们发现小马能够成功跃过障碍物，与小马的速度和起跳距离有关。小马距离障碍物越近，需要的速度越小；小马距离障碍物越远，需要的速度越大。速度和起跳距离二者形成了线性回归的关系。 （二）、手动绘制回归线 当小马成功跃过障碍物6次以上时，游戏有什么变化？当小马成功跃过障碍物6次以上(包括6次)时，游戏会自动记录多组小马成功跃过障碍物的速度和起跳距离，此时游戏界面中会出现线性回归的不同模式按钮，分别为手动、半自动、全自动。如何进入“手动”模式？单击“手动”按钮，进入手动模式，如图2.1.2所示，游戏显示小马成功跳跃下一个障碍物前的速度，我们可以根据这个速度猜测起跳距离并输入界面下方的输入框中。活动二：我们将小马成功跃过障碍物的数据，画到如图2.1.3所示的坐标系中，然后试着绘制一条直线(回归线），让数据点尽量均匀地分布在回归线的两边。观察我们绘制的回归线，你有何发现？根据绘制的回归线，我们可以分析出新的速度对应的起跳距离。请你验证该距离能否让小马顺利跃过障碍物。 （三）、自动绘制回归线 如何在半自动模式下绘制回归线？在半自动模式下，我们可以根据数据点在坐标系中的位置，使用鼠标手动绘制一条回归线。活动三： 单击“半自动”按钮，在 ... ...