第9课 人工智能中的机器学习 教案1 八下信息科技浙教版（2023）

中小学教育资源及组卷应用平台 人工智能中的机器学习 教学设计 课题 人工智能中的机器学习 单元 第二单元 学科 信息科技 年级 八年级 教材分析 本课是浙教版2023信息科技八年级第二单元《智能技术初体验》中的第9课《人工智能中的机器学习》。本课着重介绍了机器学习的基本原理、有监督学习和无监督学习、以及机器学习的应用。通过本课的学习，学生可以了解机器学习的基本概念和分类，掌握有监督学习和无监督学习的原理和应用，为后续深入学习机器学习相关课程打下基础。同时，本课还注重培养学生的逻辑思维和问题解决能力，提高学生的信息素养和科技创新能力。 学习目标 信息意识：学生能够意识到机器学习在当今信息时代的重要性，了解其在各个领域的应用和价值。培养学生对机器学习技术的敏感性和主动探究意识，为后续深入学习打下基础。计算思维：掌握机器学习的基本原理，理解其核心思想和实现过程。学生能够运用计算思维解决简单的机器学习问题，培养逻辑推理和问题解决能力。数字化学习与创新：利用数字化工具和资源进行机器学习的实践和学习，如使用机器学习平台或开源工具。鼓励学生在数字化环境中探索机器学习的创新应用，培养其科技创新能力。信息社会责任：了解机器学习技术的伦理和社会责任问题，如数据隐私、算法偏见等。培养学生在使用和开发机器学习技术时遵循法律法规和社会道德规范，形成正确的信息社会责任意识。 重点 了解机器学习的基本原理 难点 掌握有监督学习与无监督学习、机器学习的应用 教学过程 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 导入新课 通过展示一些常见的机器学习应用，如语音助手、推荐系统等，引起学生对机器学习的兴趣。 观察展示的机器学习应用，思考机器学习技术的应用价值和原理。 通过展示实际应用，让学生对机器学习有直观的认识，激发学生的学习热情。 讲授新课 环节一、机器学习的基本原理教师活动：讲解机器学习的基本概念，包括输入数据、输出标签和学习算法。解释机器学习如何通过学习算法从输入数据中提取规律，并预测新的、未见过的数据。介绍机器学习的分类，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。详细讲解监督学习和无监督学习的基本原理，包括如何使用标签数据进行训练和如何处理未标记数据。通过实例演示，展示机器学习在各种场景中的应用，如垃圾邮件过滤、人脸识别和推荐系统等。环节二、有监督学习与无监督学习教师活动：介绍有监督学习的概念，即通过已知标签的数据进行训练和学习。展示常见的有监督学习算法，如线性回归、逻辑回归和决策树等。讲解有监督学习的应用场景，如分类和回归问题。通过实例演示有监督学习在图像识别和文本分类等领域的应用。介绍无监督学习的概念，即在没有已知标签的情况下，通过相似性或聚类对数据进行分组或降维。展示常见的无监督学习算法，如K-均值聚类和降维算法。讲解无监督学习的应用场景，如聚类和降维问题。通过实例演示无监督学习在市场细分和数据压缩等领域的应用。环节三、机器学习的应用教师活动：介绍机器学习在各个领域的应用，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统和自动驾驶等。通过实例演示，展示机器学习在图像识别领域的应用，如人脸识别和物体检测。通过实例演示，展示机器学习在语音识别领域的应用，如语音转文字和语音合成。通过实例演示，展示机器学习在自然语言处理领域的应用，如机器翻译和情感分析。 听讲并记录重点，理解机器学习的基本原理和应用领域。听讲并记录重点，观察实例演示，理解有监督学习和无监督学习的区别和联系。观察实例演示，思考机器学习在各领域的应用价值和发展前景。 帮助学生了解机器学习的基本概念和原理，为后续学习打下基础。让学生了解有监督学习和无 ... ...