第9课 人工智能中的机器学习 教案5 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在人工智能领域的重要地位，掌握有监督学习和无监督学习的基本概念和常见算法，为后续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算法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相关的人工智能问题，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和实践，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：了解机器学习算法的伦理和社会责任问题，如隐私保护、算法公平等。培养学生在使用和开发机器学习算法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 通过展示一些基于机器学习的人工智能应用，如智能推荐、语音识别等，引起学生对机器学习的兴趣。 观察展示的机器学习应用，思考机器学习在人工智能中的重要性和应用价值。 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、学习算法等，让学生对机器学习有一个初步的认识。介绍机器学习的基本原理，包括训练和测试、过拟合与欠拟合、泛化能力等，帮助学生理解机器学习的核心思想。通过实例演示，展示机器学习算法在数据分类、预测等方面的应用，让学生感受到机器学习的实际价值。环节二、有监督学习与无监督学习教师活动：讲解有监督学习的概念和常见算法，如分类和回归，并介绍其在现实生活中的应用场景。讲解无监督学习的概念和常见算法，如聚类和降维，并介绍其在探索性数据分析方面的应用。对比有监督学习和无监督学习的区别和联系，让学生明确两者在目的、算法和应用上的差异。通过实例演示，让学生实际操作有监督学习和无监督学习算法，加深对两者的理解。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案例，如图像识别、语音识别、自然语言处理等，让学生了解机器学习的广泛用途。分析这些应用背后的机器学习技术和算法，帮助学生理解技术实现的原理。引导学生思考机器学习在未来的发展趋势和应用前景，激发他们的创新思维和学习热情。 听讲并记录重点，理解机器学习的基本原理和核心概念。听讲并记录重点，通过实例理解有监督学习和无监督学习的区别和联系。听讲并记录重点，思考机器学习在未来的发展趋势和应用前景。 帮助学生了解机器学习的基本概念和原理，为后续深入学习打下基础。让学生了解有监督学习和无监督学习在机器学习中的重要性和应用价值。帮助学生了解机器学习的实际应用和价值，激发学生的学习动力和创新意识。 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 ... ...