第四單元《人工智能初步》《第2課時采集數據、建立模型、驗證模型》說課稿2023—2024學年滬科版（2019）高中信息技術必修1課題：科目：班級：課時：計劃3課時教師：單位：一、課程基本信息1.課程名稱：高中信息技術必修1第四單元《人工智能初步》第2課時采集數據、建立模型、驗證模型

2.教學年級和班級：2023—2024學年滬科版高中一年級（2019）

3.授課時間：[具體日期][上課時間]

4.教學時數：1課時二、核心素養目標1.培養學生信息意識，能夠理解數據在人工智能中的重要作用，認識到采集數據、建立模型、驗證模型的重要性。

2.提升學生的計算思維，通過實際操作，學會使用合適的方法和技術進行數據采集，建立簡單的模型，并驗證模型的準確性。

3.增強學生的問題解決能力，能夠在實際問題中發現問題，運用所學知識設計解決方案，并進行有效實施。

4.激發學生的創新意識，鼓勵學生在模型建立和驗證過程中嘗試新方法，提出新思路。三、學習者分析1.學生已經掌握了計算機基礎操作、網絡信息檢索和簡單的編程邏輯等基礎知識，對于信息技術的應用有初步的了解。

2.學生的學習興趣主要集中在實際操作和解決具體問題上，他們喜歡通過動手實踐來學習和理解新知識。在能力方面，學生具備一定的邏輯思維和問題解決能力，但計算思維能力尚需培養。在風格上，學生更傾向于互動式和探究式的學習方式。

3.學生在學習過程中可能遇到的困難和挑戰包括：對抽象概念的理解困難，如數據采集和模型建立；在實際操作中可能遇到的技術難題，如使用特定軟件進行數據分析和模型驗證；以及在團隊合作中可能出現的溝通和協調問題。四、教學資源準備1.教材：確保每位學生都配備滬科版高中信息技術必修1教材。

2.輔助材料：準備相關數據采集和模型建立的案例視頻、圖表及PPT課件。

3.實驗器材：準備計算機、數據采集軟件及用于模型驗證的編程軟件，確保設備正常運行。

4.教室布置：將學生分組，每組配備一臺電腦，設置討論區，便于學生合作交流和實驗操作。五、教學過程設計五、教學過程設計

1.導入新課（5分鐘）

以一個生活中的實際例子（如天氣預報、推薦系統等）導入新課，引導學生思考這些例子背后的數據采集、模型建立和驗證模型的過程，激發學生的興趣和好奇心。

2.講授新知（20分鐘）

-簡要介紹數據采集的重要性，包括數據類型、采集方法和工具。

-通過案例講解如何從實際問題中提取有效數據，并引導學生理解數據清洗和預處理的概念。

-詳細講解模型建立的步驟，包括選擇模型類型、模型訓練和參數調整。

-通過實例展示如何驗證模型的有效性，包括交叉驗證、誤差分析等。

3.鞏固練習（10分鐘）

-分發練習題或案例，讓學生獨立或小組合作完成數據采集、建立模型和驗證模型的過程。

-教師巡回指導，解答學生在練習中遇到的問題，提供必要的幫助。

4.課堂小結（5分鐘）

-總結本節課的重點內容，強調數據采集、模型建立和驗證模型在人工智能中的應用。

-強調學生在練習中的表現，鼓勵他們在實際操作中繼續探索和實踐。

5.作業布置（5分鐘）

-布置課后作業，要求學生結合本節課所學，選擇一個實際問題，獨立完成數據采集、建立模型和驗證模型的過程。

-提醒學生按時完成作業，并告知作業提交的截止日期。六、拓展與延伸1.拓展閱讀材料：

-《數據科學入門》：介紹數據科學的基本概念、數據采集的方法和技巧。

-《機器學習實戰》：詳細講解不同類型的機器學習模型，以及如何使用Python進行模型建立和驗證。

-《深度學習》：深入探討深度學習的基本原理和應用，包括神經網絡、卷積神經網絡和循環神經網絡等。

-《人工智能倫理與法律》：探討人工智能發展中的倫理和法律問題，引導學生思考人工智能的社會影響。

2.課后自主學習和探究：

-鼓勵學生利用在線資源，如Coursera、edX等平臺，學習更多關于數據分析和機器學習的內容。

-建議學生參加學校或社區組織的編程俱樂部或工作坊，與其他同學一起探討和實踐人工智能項目。

-提議學生關注人工智能領域的最新動態，如通過閱讀TechCrunch、Wired等科技新聞網站，了解人工智能的最新發展和應用案例。

-鼓勵學生嘗試使用開源機器學習庫，如scikit-learn、TensorFlow和PyTorch，進行實際的模型建立和驗證。

-提倡學生參與Kaggle等數據科學競賽，通過解決實際問題來提升自己的數據分析和模型建立能力。

-指導學生如何撰寫項目報告，包括數據的采集、模型的選擇和驗證過程，以及結果的分析和討論。

-鼓勵學生探索人工智能在不同領域的應用，如醫療、金融、交通等，并思考如何將這些應用與自己的專業或興趣相結合。

-提議學生閱讀有關數據隱私和安全性的文章，了解在采集和使用數據時需要注意的法律和倫理問題。七、內容邏輯關系①數據采集

-重點知識點：數據類型、數據采集方法、數據預處理

-重點詞匯：定量數據、定性數據、數據清洗、數據標準化

②建立模型

-重點知識點：模型選擇、模型訓練、模型參數調整

-重點詞匯：線性模型、非線性模型、過擬合、欠擬合、交叉驗證

③驗證模型

-重點知識點：模型評估指標、模型驗證方法、模型優化

-重點詞匯：準確率、召回率、F1分數、混淆矩陣、模型迭代八、反思改進措施（一）教學特色創新

1.結合實際案例進行教學，使學生能夠將理論知識與實際應用相結合，提高學習的實用性和興趣。

2.采用翻轉課堂模式，讓學生在課前通過視頻學習理論知識，課上更多地進行討論和實踐，增強學生的參與感和自主學習能力。

3.引入小組合作學習，鼓勵學生之間相互交流合作，共同解決問題，培養學生的團隊協作能力和溝通能力。

（二）存在主要問題

1.教學管理方面，課堂紀律維護有待加強，部分學生可能會因為對新技術的好奇而分散注意力。

2.教學組織方面，課堂互動不足，部分學生可能因為害羞或不自信而不愿意參與討論。

3.教學評價方面，傳統的考試評價方式可能無法全面反映學生的實際操作能力和創新思維。

（三）改進措施

1.對于教學管理，我將制定更明確的課堂規則，并通過激勵措施鼓勵學生遵守，同時也會適時調整教學節奏，保持學生的注意力集中。

2.在教學組織上，我會設計更多的小組活動