第四单元《人工智能初步》《第 2 课时 采集数据、建立模型、验证模型》说课稿 2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修1001

第四单元《人工智能初步》《第2课时采集数据、建立模型、验证模型》说课稿2023—2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修1课题：科目：班级：课时：计划3课时教师：单位：一、课程基本信息1.课程名称：高中信息技术必修1第四单元《人工智能初步》第2课时采集数据、建立模型、验证模型

2.教学年级和班级：2023—2024学年沪科版高中一年级（2019）

3.授课时间：[具体日期][上课时间]

4.教学时数：1课时二、核心素养目标1.培养学生信息意识，能够理解数据在人工智能中的重要作用，认识到采集数据、建立模型、验证模型的重要性。

2.提升学生的计算思维，通过实际操作，学会使用合适的方法和技术进行数据采集，建立简单的模型，并验证模型的准确性。

3.增强学生的问题解决能力，能够在实际问题中发现问题，运用所学知识设计解决方案，并进行有效实施。

4.激发学生的创新意识，鼓励学生在模型建立和验证过程中尝试新方法，提出新思路。三、学习者分析1.学生已经掌握了计算机基础操作、网络信息检索和简单的编程逻辑等基础知识，对于信息技术的应用有初步的了解。

2.学生的学习兴趣主要集中在实际操作和解决具体问题上，他们喜欢通过动手实践来学习和理解新知识。在能力方面，学生具备一定的逻辑思维和问题解决能力，但计算思维能力尚需培养。在风格上，学生更倾向于互动式和探究式的学习方式。

3.学生在学习过程中可能遇到的困难和挑战包括：对抽象概念的理解困难，如数据采集和模型建立；在实际操作中可能遇到的技术难题，如使用特定软件进行数据分析和模型验证；以及在团队合作中可能出现的沟通和协调问题。四、教学资源准备1.教材：确保每位学生都配备沪科版高中信息技术必修1教材。

2.辅助材料：准备相关数据采集和模型建立的案例视频、图表及PPT课件。

3.实验器材：准备计算机、数据采集软件及用于模型验证的编程软件，确保设备正常运行。

4.教室布置：将学生分组，每组配备一台电脑，设置讨论区，便于学生合作交流和实验操作。五、教学过程设计五、教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

以一个生活中的实际例子（如天气预报、推荐系统等）导入新课，引导学生思考这些例子背后的数据采集、模型建立和验证模型的过程，激发学生的兴趣和好奇心。

2.讲授新知（20分钟）

-简要介绍数据采集的重要性，包括数据类型、采集方法和工具。

-通过案例讲解如何从实际问题中提取有效数据，并引导学生理解数据清洗和预处理的概念。

-详细讲解模型建立的步骤，包括选择模型类型、模型训练和参数调整。

-通过实例展示如何验证模型的有效性，包括交叉验证、误差分析等。

3.巩固练习（10分钟）

-分发练习题或案例，让学生独立或小组合作完成数据采集、建立模型和验证模型的过程。

-教师巡回指导，解答学生在练习中遇到的问题，提供必要的帮助。

4.课堂小结（5分钟）

-总结本节课的重点内容，强调数据采集、模型建立和验证模型在人工智能中的应用。

-强调学生在练习中的表现，鼓励他们在实际操作中继续探索和实践。

5.作业布置（5分钟）

-布置课后作业，要求学生结合本节课所学，选择一个实际问题，独立完成数据采集、建立模型和验证模型的过程。

-提醒学生按时完成作业，并告知作业提交的截止日期。六、拓展与延伸1.拓展阅读材料：

-《数据科学入门》：介绍数据科学的基本概念、数据采集的方法和技巧。

-《机器学习实战》：详细讲解不同类型的机器学习模型，以及如何使用Python进行模型建立和验证。

-《深度学习》：深入探讨深度学习的基本原理和应用，包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。

-《人工智能伦理与法律》：探讨人工智能发展中的伦理和法律问题，引导学生思考人工智能的社会影响。

2.课后自主学习和探究：

-鼓励学生利用在线资源，如Coursera、edX等平台，学习更多关于数据分析和机器学习的内容。

-建议学生参加学校或社区组织的编程俱乐部或工作坊，与其他同学一起探讨和实践人工智能项目。

-提议学生关注人工智能领域的最新动态，如通过阅读TechCrunch、Wired等科技新闻网站，了解人工智能的最新发展和应用案例。

-鼓励学生尝试使用开源机器学习库，如scikit-learn、TensorFlow和PyTorch，进行实际的模型建立和验证。

-提倡学生参与Kaggle等数据科学竞赛，通过解决实际问题来提升自己的数据分析和模型建立能力。

-指导学生如何撰写项目报告，包括数据的采集、模型的选择和验证过程，以及结果的分析和讨论。

-鼓励学生探索人工智能在不同领域的应用，如医疗、金融、交通等，并思考如何将这些应用与自己的专业或兴趣相结合。

-提议学生阅读有关数据隐私和安全性的文章，了解在采集和使用数据时需要注意的法律和伦理问题。七、内容逻辑关系①数据采集

-重点知识点：数据类型、数据采集方法、数据预处理

-重点词汇：定量数据、定性数据、数据清洗、数据标准化

②建立模型

-重点知识点：模型选择、模型训练、模型参数调整

-重点词汇：线性模型、非线性模型、过拟合、欠拟合、交叉验证

③验证模型

-重点知识点：模型评估指标、模型验证方法、模型优化

-重点词汇：准确率、召回率、F1分数、混淆矩阵、模型迭代八、反思改进措施（一）教学特色创新

1.结合实际案例进行教学，使学生能够将理论知识与实际应用相结合，提高学习的实用性和兴趣。

2.采用翻转课堂模式，让学生在课前通过视频学习理论知识，课上更多地进行讨论和实践，增强学生的参与感和自主学习能力。

3.引入小组合作学习，鼓励学生之间相互交流合作，共同解决问题，培养学生的团队协作能力和沟通能力。

（二）存在主要问题

1.教学管理方面，课堂纪律维护有待加强，部分学生可能会因为对新技术的好奇而分散注意力。

2.教学组织方面，课堂互动不足，部分学生可能因为害羞或不自信而不愿意参与讨论。

3.教学评价方面，传统的考试评价方式可能无法全面反映学生的实际操作能力和创新思维。

（三）改进措施

1.对于教学管理，我将制定更明确的课堂规则，并通过激励措施鼓励学生遵守，同时也会适时调整教学节奏，保持学生的注意力集中。

2.在教学组织上，我会设计更多的小组活动