【核心素养目标】第13课《智能预测出行方式》课件+教案+素材-【浙教版2023】《信息科技》九年级

中小学教育资源及组卷应用平台 信息技术 第13课 智能预测出行 课题 智能预测出行方式 单元 第三单元 学科 信息技术 年级 九年级 教材分析 《智能预测出行方式》该课时教材编排了“人工神经网络-深度学习—神经网络实现出行预测”的系列学习活动，旨在让学生通过人工神经网络，能归纳深度学习的特点;通过神经网络实行预测，初步理解人工神经网络;能根据实际需要选择合适的深度学习，具有神经网络实行预测的理念。教材编排合理，教学环节注重实践与理论相结合，教材内容贴近学生生活实际，符合九年级学生认知特点。 教学目标 1、信息意识：培养对信息的敏感度，能够在面对复杂的出行情境时，迅速捕捉到关键信息，为智能预测出行方式提供依据。2、计算思维：学会运用算法思维来解决与出行方式预测相关的问题，能够将实际问题抽象为数学模型，并运用适当的算法进行求解。 3、数字化学习与创新：掌握利用数字化工具和资源进行出行方式学习和研究的方法，如使用在线地图、交通数据分析软件等。 4、信息社会责任：了解智能预测出行方式对个人隐私和数据安全的影响，认识到保护个人信息和数据安全的重要性。 重点 一、人工神经网络二、深度学习三、神经网络实现出行预测 难点 1、神经网络实现出行预测 教学过程 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 导入新课 通过项目化学习，能设计一个智能预测出行方案;通过预测实践，能制作出满足预测出行要求的作品。 探究： 1、智能预测出行方式需要考虑哪些条件或要素 2、如何利用机器为我们的出行提供合理的建议 神经网络模型用于智能预测出行，需要采集出行相关的数据，对数据进行预处理和特征提取，将数据划分为训练集和测试集;选择适合的模型进行训练和测试，并将训练好的模型应用到实际出行预测中，提高出行效率和降低出行成本。 听讲，学生之间的相互讨论智能预测出行的方案。 帮助学生理解如何设计一个智能预测出行方案。 讲授新课 一 、人工神经网络人体内有大量神经细胞，也叫神经元。神经细胞通过相互联系构成了一个功能强大、结构复杂的信息处理系统--人体神经系统。人能够思考并从事各种各样的复杂工作，是因为身体内部微小的神经细胞起着作用。 科学家受到人体神经细胞的启发，把每个神经细胞抽象成一个叫作神经元模型的基本信息单元，把许多这样的信息单元按一定的层次结构连接起来，就得到人工神经网络。通过输入层给人工神经网络输入大量数据，由神经元模型构成的多层神经网络对这些数据进行计算，从而得到需要输出的结果。 如图13-1所示，给计算机输入猫的图片数据，需要计算机输出是否为猫的判断。将图片数据输入给人工神经网络，第一层神经网络会提取图片的初始特征，然后输入给第二层神经网络，第二层神经网络会把上一层提取的特征通过参数调节的方式进一步细化，再输入给下一层神经网络，以此类推经过多层神经网络的处理，最终得到猫的特征模型，利用特征模型做出是否为猫的判断。日积月累如图13-1所示，给计算机输入猫的图片数据，需要计算机输出是否为猫的判断。将图片数据输入给人工神经网络，第一层神经网络会提取图片的初始特征，然后输入给第二层神经网络，第二层神经网络会把上一层提取的特征通过参数调节的方式进一步细化，再输入给下一层神经网络，以此类推经过多层神经网络的处理，最终得到猫的特征模型，利用特征模型做出是否为猫的判断。新知拓展智能预测出行方式需要考虑哪些条件或要素 个人方面 出行目的，如上班倾向快捷准时方式，休闲购物更灵活。出行时间，高峰平峰及特定时段交通状况不同。身体状况，影响选择步行、骑行等方式的意愿。 交通方面 交通状况，包括拥堵、事故、施工等，需实时信息。公共交通可用性与可靠性，如线路覆盖、发车频率、准点率 ... ...