第9课 人工智能中的机器学习 教案2 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和应用，包括有监督学习和无监督学习。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基本方法，为后续学习机器学习的实际应用打下基础。同时，本课还注重培养学生的数据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，包括有监督学习和无监督学习。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学习与实践，如使用机器学习平台或模拟软件。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：了解机器学习中涉及的数据隐私和伦理问题。培养学生在使用和应用机器学习时遵循法律法规和道德规范，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 通过展示人工智能在生活中的应用，如智能助手、智能家居等，引起学生对人工智能的兴趣。 观察展示的人工智能应用，思考人工智能技术的应用价值和发展趋势。 通过展示实际应用，让学生对人工智能有直观的认识，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：介绍机器学习的基本概念，包括输入数据、输出标签和学习算法等，并解释其工作原理。讲解机器学习的分类，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。详细解释监督学习和无监督学习的概念、特点和区别，并分别介绍常见的算法和应用场景。通过实例演示，展示机器学习算法在数据分析和预测中的应用，如回归分析、聚类等。环节二、有监督学习与无监督学习教师活动：详细讲解有监督学习的概念、原理和应用场景，包括分类和回归等算法。介绍常见的有监督学习算法，如逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林等，并解释其工作原理和优缺点。讲解无监督学习的概念、原理和应用场景，包括聚类和降维等算法。介绍常见的无监督学习算法，如K-均值聚类、层次聚类和主成分分析等，并解释其工作原理和优缺点。通过实例演示，展示有监督学习和无监督学习在数据分析和预测中的应用，如手写数字识别、文本分类等。环节三、机器学习的应用教师活动：讲解机器学习在各个领域的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理和推荐系统等。介绍机器学习在金融、医疗、交通和安全等领域的应用案例，并解释其工作原理和优势。引导学生思考机器学习在未来的发展趋势和应用前景，激发他们的创新意识和探索精神。 听讲并记录重点，理解机器学习的基本原理和应用价值。听讲并记录重点，观察实例演示。听讲并记录重点，了解机器学习在不同领域的应用 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监督学习的基本概念和原理，掌握常见的算法和应用场景。帮助学生了解机器学习的应用价值和潜力，激发学生的学习热情和探究欲望。 课堂练习 布置课堂练习任务，让学生实践操作机器学习算法，提供必要的指导和帮助。 分组进行实践操作，尝试使用机器学习算法解决实际问题。 通过实践操作，让学生巩固所学知识，培 ... ...