21《用线性回归算法玩游戏》教学设计电子工业版初中信息科技第六册

电子工业版第六册信息科技教学设计课题第1节《用线性回归算法玩游戏》单元二单元学科信息科技年级第六册学习目标了解线性回归算法的基本原理与应用；尝试使用线性回归算法自动完成“跳跃的小马”游戏挑战；通过项目实施环节，对比人玩游戏的水平与人工智能程序玩游戏的水平差距。重点了解线性回归算法的基本原理与应用；了解本单元知识概要。难点尝试使用线性回归算法自动完成“跳跃的小马”游戏挑战。教学过程教学环节教师活动学生活动设计意图教学设计教学设计教学设计一、单元导入1、情景描述人工智能的应用离不开人工智能算法。例如，使用线性回归算法能制作自动玩游戏的程序；使用KNN算法能实现手写数字的识别；使用Kmeans算法能实现食物的聚类，等等。本单元我们通过体验这些人工智能算法的应用，推开人工智能算法的大门，初步体验人工智能算法的魅力与广阔的应用前景。项目主题了解人工智能算法及应用场景部分人工智能算法的原理并不高深，有些基于基础的数学原理，有些可以通过步骤拆解为排序、最值搜索等经典算法。但要想在不同的场景中灵活使用人工智能算法解决实际问题，仍需要一定的理论知识和大量的实践经验。3、项目目标（1）了解线性回归算法的基本原理与应用。（2）了解KNN算法的基本原理与应用。（3）了解Kmeans算法的基本原理与应用。4、项目过程在学习本单元内容的同时开展项目活动，为了保证本项目的顺利完成，应通过每节后的“项目实施”环节检查自己在完成每一节学习后的收获。二、新课导入1、情景描述。机器学习是人工智能技术研究的核心领域之一，目的是让机器能像人一样具有学习能力。从实践的意义来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型进行预测的方法。

机器学习擅长做预测，例如，天气预测、房价预测、疾病预测等。机器学习预测的方法很多，常见的有线性回归、非线性回归等。揭示课题。本节课我们通过让计算机自动玩“跳跃的小马”游戏，学习用线性回归算法进行预测的原理与过程。三、新知讲解（一）、游戏中的线性回归什么是线性回归？回归是自然界的基本规律之一，是确定两种或两种以上事物（变量)间相互依赖关系的一种分析方法。

活动一：试玩“跳跃的小马”游戏(见图2.1.1），游戏开始时，小马从左向右移动，当出现障碍物时，按键盘上的空格键控制小马跳跃，躲避障碍物。通过试玩“跳跃的小马”游戏活动，你们发现了什么？我们发现小马能够成功跃过障碍物，与小马的速度和起跳距离有关。小马距离障碍物越近，需要的速度越小；小马距离障碍物越远，需要的速度越大。速度和起跳距离二者形成了线性回归的关系。

（二）、手动绘制回归线

当小马成功跃过障碍物6次以上时，游戏有什么变化？当小马成功跃过障碍物6次以上(包括6次)时，游戏会自动记录多组小马成功跃过障碍物的速度和起跳距离，此时游戏界面中会出现线性回归的不同模式按钮，分别为手动、半自动、全自动。如何进入“手动”模式？单击“手动”按钮，进入手动模式，如图2.1.2所示，游戏显示小马成功跳跃下一个障碍物前的速度，我们可以根据这个速度猜测起跳距离并输入界面下方的输入框中。活动二：我们将小马成功跃过障碍物的数据，画到如图2.1.3所示的坐标系中，然后试着绘制一条直线(回归线），让数据点尽量均匀地分布在回归线的两边。观察我们绘制的回归线，你有何发现？根据绘制的回归线，我们可以分析出新的速度对应的起跳距离。请你验证该距离能否让小马顺利跃过障碍物。

（三）、自动绘制回归线

如何在半自动模式下绘制回归线？在半自动模式下，我们可以根据数据点在坐标系中的位置，使用鼠标手动绘制一条回归线。活动三：

单击“半自动”按钮，在游戏界面的坐标系中，单击鼠标确定回归线起始点按住鼠标左键拖动鼠标画出一条回归线，系统会根据这条回归线自动预测小马的起跳距离，如图2.1.4所示。请你验证小马根据你画的这条回归线跳跃成功的概率。在全自动模式下，游戏是怎样绘制回归线的？单击“全自动”按钮，在全自动模式下，游戏会根据以往小马跳跃障碍物的成功数据，自动绘制一条回归线，如图2.1.5所示。游戏会根据回归线自动预测小马起跳距离，控制小马在预测距离位置上跳跃，躲避障碍物。在全自动模式下，小马躲避障碍物的成功率会更高吗？相比同学们正常玩游戏时，通过观察与直观感受预测的起跳距离，借助线性回归算法分析画出的回归线虽然并未穿过每一个点，但是都能在一定程度上描述小马的速度与起跳距离之间的关系。在全自动模式下，小马躲避障碍物的成功率会更高，而且这种优势在小马快速移动时更明显。项目实施和人工智能程序比一比玩“跳跃的小马”游戏，请同学们和人工智能程序比一比，看看1分钟内谁能完成更多次数的跳跃。比赛规则如下：

1、开始游戏，使用键盘上的空格键完成前6个障碍物的跳跃。2、计时1分钟，使用键盘上的空格键控制小马跳跃，躲避障碍物，在表2.1.1中记录手动模式下成功跳跃的次数。

3、重新开始一轮游戏，使用键盘上的空格键完成前6个障碍物的跳跃。

4、单击“全自动”按钮，计时1分钟，在表2.1.1中记录全自动模式下成功跳跃的次数。

五、巩固练习

1、下列关于“跳跃的小马”游戏及线性回归算法的说法正确的是（）。

A、在“跳跃的小马”游戏中，小马的起跳时机与小马的速度无关

B、在“跳跃的小马”游戏中，小马的起跳时机决定了小马的速度

C、线性回归算法可用于确定两种事物（变量）间的相互依赖关茶，也可以用于确定两种以上事物(变量）间的相互依赖关系

D、在“跳跃的小马”游戏中，小马的速度与起跳距离不是线性回归关系

2、以下应用场景中可以采用线性回归算法分析的有（）。

A、根据我价与图书页数之间的关茶，预测图书价格

B、医院根据患者的病例数据(如体检指标、药物服用情况等)预测某种疾病发生的概率

C、根据气象事件的历史数据(如平均气温、湿度和降水量)，预测未来几天的天气

3、请你仿照活动2中的图2.1.3设计一个坐标系，探究身高与体重之间是否存在线性回归关系。你可以收集同学们的身高与体重数据，在坐标系中绘制数据点，并尝试绘制出回归线。最后，根据身高和回归线，进行体重的预测。六、课堂小结今天你有哪些收获？遇到了哪些困难？是怎么解决的？还有哪些困惑？七、作业布置预习下一课《手写数字识别》。板书设计2.1用线性回归算法玩游戏活动一：游戏中的线性回归活动二：手动绘制回归线活动三：自动绘制回归线了解了解了解了解了解思考；表达练习思考；表达操作练习了解学习学习练习交流；分享预习下一课了解本单元所学知识方向了解本单元项目主题了解本单元项目目标创设趣味的学习情境，更能激发学生的兴趣；了解本节所学知识培养表达能力培养动手能力学生