深度学习技术应用 教案 项目3 动物识别模型的开发

人工智能技术应用专业教案任务模型开发环境搭建任务名称任务：模型开发环境搭建授课学时2学时所属模块动物识别模型开发授课班级授课地点一体化教室教学模式线上线下混合式教学教学内容本次课为项目三动物识别模型开发的第一次课，通过介绍神经网络的发展历程、神经网络的构成以及开发环境搭建的基本流程，帮助学生建立起神经网络的认知脉络和生动直观形象，为后期项目教学的开展做好理论准备。结合课程内容培养学生要学会利用荀子的学习方法、基于马克思主义透过现象看本质，将传统文化与马克思主义二者相融合。同时结合1+X和全国职业技能大赛考核点，完成设备检验与调试，切身体验真实工作场景，能够利用适深度学习开发框架搭建经典深度神经网络，训练神经网络得到模型。相关资源信息资源在线教学平台、动画、视频微课、PPT课件、网络资源软件资源企业级开发现场真实开发工具软件、设计软件、调试日志工具学情分析知识和技能基础1.通过前导课程的学习，已掌握数据采集、数据处理以及数据集制作的流程。2.经过前期课程，学生了解了运用神经网络可对图片进行类别辨识的功能，激发了学生学习兴趣。3.通过课前调查，学生对神经网络的结构组成、Anaconda安装流程不太了解，需要重点介绍。认知和实践能力1.会主动查阅官网、学习平台等网络资源进行自主学习，会使用编程工具，掌握了一些基本的回归算法。2.喜欢借助微课、动画，喜欢实际上手操作。3.渴望学习和未来工作岗位相关的知识和技能，对企业岗位真实案例表现出强烈的好奇。学习特点学生组织性强，能按照任务要求完成相应任务；但探索意识差，工匠意识和自主学习意识有待加强，未能掌握举一反三、知识迁移的能力。教学目标知识目标1.掌握Anaconda安装于虚拟环境创建2.掌握TensorFlowCPU与GPU环境安装能力目标1.能够完成Anaconda环境安装2.能够搭建深度学习框架开发与运行环境3.能够根据需要自行引入第三方库完成开发要求素养目标1.培养学生养成发现工具的意识；2.提升学生借助工具解决实际问题、发挥工具最大价值的能力。教学重难点教学重点1.神经网络基本构成2.构建深度学习模型的流程教学难点1.Anaconda下载与安装2.构建深度学习模型的流程教学策略本项目来源于智能应用开发的流程中的一个完整环节，将知识与技能点合理拆分融入。同时以三全育人贯穿整个教学过程，整个教学过程均采用“O2O三段式迭代教学法”，实现学生从课堂上理解原理到真实工程中锻炼技能的全部工作素质培训。本次课程是项目动物识别模型开发中的任务一模型开发环境搭建。本课程内容以职业能力培养为目标，依据岗位工作任务选取教学内容，校企合作，以学生为中心，融入新时代职业素养，将任务驱动、自学探索、情境教学和小组辩论等教学方法实施线上线下混合式教学。课前，通过任务导学、材料助学、视频检学帮助学生自学探索解决任务，形成任务技术方案V1.0，完成第一次任务技术迭代。课中，以任务驱动为主线，通过学生讲演、组间互辩、教师评析的方式完成理论知识的讲解和技术方案的交流，学生对之前的任务技术方案完善，形成任务技术方案V2.0。教师进行标准技术示范演练。课后，学生根据课中师生互动交流与教师演练，继续完善任务技术方案，形成任务技术方案V3.0，并录制技术教程短视频，上传至短视频平台。不仅师生可点赞评论，网友也可参与互动。教师收集学生反馈，查看学生视频，完善教学方案。教学方法情景教学法、任务驱动法、理实一体化教学、案例教学法、小组讨论法具体实施过程一、课前自学—自主学习，初构技术方案V1.0【教学内容】学生根据课程任务单，明确本节课的任务主题、学习方法和评价标准。通过学习通查看对应的文件材料和微课视频，了解神经网络基本构成以及开发环境的搭建流程。学生自行分组，以小组为单位，根据任务单设计技术方案，并制作讲解视频并上传。教师查看讲解视频，思考完善教学设计。活动设计意图技术资源教师活动学生活动发布任务，上传材料1.学习通中上传模型开发环境搭建的学习资料，包括微课和ppt等资料，发布课前学习任务书。（占位，插入学习通材料截图）2.查看学生分组，优化小组人员结构。3.查看各组提交的技术方案V1.0讲解视频，确定课上汇报小组。自主学习，设计方案1.查看课程导学资料和任务单。2.自行结组，提交成员名单。3.小组共同学习导学材料，设计任务技术方案V1.0，组内分工，完成技术实现与讲解视频，上传视频。（占位，插入学生讲解截图）1.通过知识预习培养学生自主学习的习惯。2.通过小组合作，开展头脑风暴，培养学生的合作意识。3.通过动手实现技术方案与录制视频，了解学生的自学程度。4.通过学习《模型开发环境搭建》微课，能够了解神经网络的工作原理。学习通、动画、录屏软件、PPT二、课中互学—师生互动，重构技术方案V2.0环节一（10min）任务导入【教学内容】1.通过企业教师的真实工作案例引入知识要点利用神经网络创建模型进行识别动物的基本流程。2.分析课前学生自行情况和各小组提交的技术方案V1.0，概述自学情况。活动设计意图技术资源教师活动学生活动场景引入，自学点评1.播放企业教师录制的模型开发环境搭建的真实场景，引出场景对应的任务和知识要点。（占位，插入企业教师讲解截图）2.企业教师在线分析各小组技术方案V1.0中，对神经网络识别动物图像的全过程进行简单的介绍，引出本节课的重点知识和技能。观看实景，聚焦重点1.观看企业教师的模型开发环境搭建的真实工作场景。2.倾听企业教师对技术方案的点评与分析，明确重点知识与技能。1.检验课前学习效果，并通过真实场景增强学生的兴趣度。2.企业教师亲自分析实际工作案例，实现岗位与课堂双向融合。学习通、PPT环节二（15min）协作演讲【教学内容】1.通过小组协作讲演的方式探讨神经网络的结构组成和识别动物图像的原理。活动设计意图技术资源教师活动学生活动组织讲演、记录分析1.安排两个小组进行讲解与演练。2.倾听、记录讲演小组的讲解与演示过程，分析讲演过程中的优点与不足倾听讲演、记录对比1.倾听讲演小组的分析思路，观看小组的演示过程，记录不明白的问题。（占位，插入讲演截图）2.与自己小组的设计方案做对比1.引导学生养成独立自主分析问题的学习习惯和团队协作的意识2.提升学生的语言表达能力电子白板、PPT环节三（25min）辩论评析【教学内容】针对神经网络的结构和识别动物图像的原理等重点知识，通过学生互相辩论，教师点评的方式，理解透彻。2.针对神经网络训练方法原理的抽象不易展示说明的问题，借助交互动画辅助教学，攻破难点。活动设计意图技术资源教师活动学生活动方案点评、重点重析1.分析评价讲演小组和组间互辩中对于知识理解和技术演练内容的正确、错误或缺陷。2.借助交互动画，对卷积神经网络的结构和工作原理等重难点重新分析讲解。（占位，插入动画截图）组间互辨、师生互动1.针对演讲小组的设计方案，提出对神经网络的结构和识别动物图像原理中分析的不足，相互辩论。（占位，插入辩论截图）2.倾听教师的点评，对于卷积神经网络结构和工作原理分析讲解，与教师交流看法问题。1.借助交互动画学习卷积神经网络，使知识动态化，抽象原理形象化，降低学习难度，攻破教学难点。2.通过辩论分析，培养学习辩证思维，辩证认识事物的方法。电子白板、动画、PPT环节四（20min）方案升级【教学内容】1.各小组重构技术解决方案2.解答学生疑难问题，协助学生优化方案活动设计意图技术资源教师活动学生活动答疑助解1.布置任务：结合工作原理，查阅活页讲义手册，小组讨论完善技术方案V1.02.及时关注每组学生的自主探究情况，实时答疑指点。3.组织学生进行小组方案互相评分方案重构1.结合环节三对重难点的分析理解，查阅活页讲义手册，主动思考，积极参与小组讨论，优化重构物体识别的方案。2.小组间相互分享重构后设计方案，讨论并完善。3.与教师交流沟通问题。4.在学习通上上传技术方案，进行小组互相评分1．小组讨论优化重构技术方案，在提升学生的合作意识和探究能力的同时，达成能根据项目需求，查阅活页手册或其他资料，制定项目规划方案的能力目标。2.通过小组互相分享评分，帮助学生养成乐于分享善于学习借鉴他人优点的思维学习通环节五（25min）示范演练【教学内容】1.演示Anaconda的标准搭建流程2.结合前面的技术方案，在综合实训平台完成Anaconda搭建练习活动设计意图技术资源教师活动学生活动标准示范1.针对任务要求演示标准搭建流程2.及时关注学生的操作情况，全称程指导，及时纠错和规范操作，并就项目过程中生成的共性问题集中解决。3.设置错误排查游戏4.教师根据完成情况评分。练习操作1.在综合实训平台完成Anaconda搭建练习2.师生互动、生生互动解决问题。3.以小组为单位参加排错游戏1.教师演练、全程指导学生操作，及时发现、纠正实操中出现的问题，帮助学生树立规范意识。2.错误排查是工作中的重要能力，排错游戏激发学生学习兴趣，提升学生参与度，提高学生技能错误排查能力。综合实训平台、PPT、同屏软件、学习通三、课后拓学—自我提升，迭代技术方案V3.X【教学内容】1.制作与分享技术方案视频教程。2.在学习通平台和企业导师交流。3.结合课堂情况与课后多途径反馈，进行教学反思。活动设计意图技术资源教师活动学生活动师生交流、收集反馈1.收集各途经反馈，进行教学方案改进。2.课后答疑。3.跟踪学生视频教程的建设情况以及各类评价，进行评分。师生评赞、迭代改进1.以小组为单位完善升级技术方案，制作视频教程，上传到短视频平台。2.根据短视频上教师、企业教师、同学或网友的反馈继续迭代技术方案。3.与企业教师交流。1．通过制作视频教程检验知识技能存在的漏洞。2.在短视频平台上分享技术方案，打造技术网红，在增加趣味性的同时，还有更多机会与更多其他技术人员的交流，扩展视野。学习通、短视频平台教学效果（一）实施“O2O三段式迭代教学法”，提升学生成长感教学设计采用线上线下相结合任务三步迭代式递进开发模式。课前自学学生自主探索设计实现技术方案V1.0，课中互学学生根据分享交流重构为任务技术方案V2.0，课后拓学完善为任务技术方案V3.0。教学过程以学生为主体，将课程知识与技能融合到任务中，将任务内容分解到每一次迭代中，以渐进的方式在不断巩固所学知识的基础和基本技巧的过程中，根据项目演化过程，适时加入新的知识与方法，每个迭代过程中让学生充分享受到成长感与获得感，使课程教学目标在迭代中逐步实现。从结果来看，学生方案提交率达100%，基本实现微课学习、文档学习等全覆盖；课中，小组分享积极性明显提高，学生表达能力显著提升，小组任务参与率达92%、讨论参与率超过97%；课后，参与大师工作室和大赛备赛室的学生达到57%，学生整体参与度提升明显。（二）借助短视频平台，提升学生收获感借助B站、抖音等短视频平台，将每次技术方案做成的短视频教程，形成结构化、原子化的知识体系。在分享技术为他人带去帮助的同时，还能获得网页的评价与指导，利用短视频带给学生们不一样的体验，将娱乐的刺激感转换成教育的刺激感，提升教学效果。（三）构建思政元素资源库，助力学生职业素养提升在教学设计过程中坚持思政教育贯穿育人全过程的思路，深入挖掘梳理课程中蕴含的思想政治教育元素和所承载的思想政治教育功能，结合肺炎疫情、世界技能大赛等网络技术行业的典型人物和案例，构建思政元素资源库，课程实施过程中，始终将工匠精神的人生价值与课堂教学相结合，实现立德树人的润物无声，结果表明，小组间合作互助更加紧密，学生职业素养显著提升。特色与创新1.任务驱动，小组合作，职业素养全员、全过程培养为了确保全员参与、全员掌握，引导学生尽快进入任务角色，依托实际案例，合理分组，共同完成，任务监控与企业导师评价相结合，实现课前、课中、课后全培养，从而实现学生从团队协作、动手能力等基本素质的全提高。2.将信息化教学手段与技术相结合，将抽象原理形象化Anaconda环境搭建是本项目中较为难操作的内容，通过动画、图片、互联网资源等多种信息化资源，将Anaconda搭建过程生动化，具体化，提升学生的理解与掌握水平；同时借助自主研究的动画和学习通互动平台，实现枯燥原理内容互动化，提高课堂效率。反思与诊改诊断暂时不写改进暂时不写任务前馈神经网络DNN初识任务名称任务：深度神经网络初识授课学时2学时所属模块动物识别模型开发授课班级授课地点一体化教室教学模式线上线下混合式教学教学内容本次课为项目三深度学习模型开发的第二次课，通过介绍神经网络的发展历程、前馈神经网络的基本组成结构和神经网络参数训练流程，帮助学生建立起深度神经网络的认知脉络和生动直观形象，为后期项目教学的开展做好理论准备。同时，结合课程内容帮助学生养成用马克思主义辩证法：否定之否定去看待并解决问题。相关资源信息资源在线教学平台、动画、视频微课、PPT课件、网络资源软件资源企业级开发现场真实开发工具软件学情分析知识和技能基础1.通过前导课程的学习，已掌握深度学习所需数据的类型结构，对深度学习有初步的了解。2.经过前期课程，学生了解了运用深度神经网络可对图片进行类别辨识的功能，激发了学生学习兴趣。3.通过课前调查，学生对神经网络的结构组成、网络参数训练原理不太了解，需要重点介绍。认知和实践能力1.会主动查阅官网、学习平台等网络资源进行自主学习，会使用编程工具，掌握了一些基本的线性回归算法。2.喜欢借助微课、动画，喜欢实际上手操作。3.渴望学习和未来工作岗位相关的知识和技能，对企业岗位真实案例表现出强烈的好奇。学习特点学生组织性强，能按照任务要求完成相应任务；但探索意识差，自主学习意识有待加强，未能使用马克思主义指导实践。教学目标知识目标1.理解神经元基础结构及功能2.掌握前馈神经网络结构组成3.理解激活函数、损失函数的意义4.理解梯度下降算法的原理能力目标1.能够辨识前馈神经网络2.能为前馈神经网络设置超参数3.能为前馈神经网络选择合适的激活函数和损失函数素养目标1.培养学生使用辩证唯物主义认识事物的能力；2.培养学生分析问题的能力。教学重难点教学重点1.前馈神经网络的结构2.前馈神经网络的工作原理教学难点1.前馈神经网络各层的作用2.反向传播算法、梯度下降算法原理教学策略本项目来源于智能应用开发的流程中的一个完整环节，将知识与技能点合理拆分融入。同时以三全育人贯穿整个教学过程，整个教学过程均采用“O2O三段式教学法”，实现学生从课堂上理解原理到真实工程中锻炼技能的全部工作素质培训。本课程内容以职业能力培养为目标，依据岗位工作任务选取教学内容，校企合作，以学生为中心，融入新时代职业素养，将任务驱动、自学探索、情境教学和小组辩论等教学方法实施线上线下混合式教学。课前，通过任务导学、材料助学、视频检学帮助学生自学探索解决任务，形成任务技术方案V1.0，完成第一次任务技术迭代。课中，以任务驱动为主线，通过学生讲演、组间互辩、教师评析的方式完成理论知识的讲解和技术方案的交流，学生对之前的任务技术方案完善，形成任务技术方案V2.0。教师进行标准技术示范演练。课后，学生根据课中师生互动交流与教师演练，继续完善任务技术方案，形成任务技术方案V3.0，并录制技术教程短视频，上传至短视频平台。不仅师生可点赞评论，网友也可参与互动。教师收集学生反馈，查看学生视频，完善教学方案。教学方法情景教学法、任务驱动法、理实一体化教学、案例教学法、小组讨论法具体实施过程一、课前环节—自主学习，初构技术方案V1.0【教学内容】学生根据课程任务单，明确本节课的任务主题、学习方法和评价标准。通过学习通查看对应的文件材料和微课视频，了解深度神经网络的基本概念与结构。学生自行分组，以小组为单位，根据任务单设计技术方案，并制作讲解视频并上传。教师查看讲解视频，思考完善教学设计。活动设计意图技术资源教师活动学生活动发布任务，上传材料1.学习通中上传前馈神经网络的学习资料，包括微课和ppt等资料，发布课前学习任务书。（占位，插入学习通材料截图）2.查看学生分组，优化小组人员结构。3.查看各组提交的技术方案V1.0讲解视频，确定课上汇报小组。自主学习，设计方案1.查看课程导学资料和任务单。2.自行结组，提交成员名单。3.小组共同学习导学材料，设计任务技术方案V1.0，组内分工，完成技术实现与讲解视频，上传视频。（占位，插入学生讲解截图）1.通过知识预习培养学生自主学习的习惯。2.通过小组合作，开展头脑风暴，培养学生的合作意识。3.通过动手实现技术方案与录制视频，了解学生的自学程度。4.通过学习《前馈神经网络结构》微课，能够了解神经网络的工作原理。学习通、动画、录屏软件、PPT二、课中互学—师生互动，重构技术方案V2.0环节一（10min）任务导入【教学内容】1.通过企业教师的真实工作案例引入知识要点深度神经网络识别物体。2.分析课前学生自行情况和各小组提交的技术方案V1.0，概述自学情况。活动设计意图技术资源教师活动学生活动场景引入，自学点评1.播放企业教师录制的神经网络识别常见物体的真实场景，引出场景对应的任务和知识要点。（占位，插入企业教师讲解截图）2.企业教师在线分析各小组技术方案V1.0中，对神经元、神经网络结构等知识点的理解情况和对激活函数、损失函数、超参数的选择与设置情况，引出本节课的重点知识和技能。观看实景，关注重点1.观看企业教师的神经网络识别常见物体的真实工作场景。2.倾听企业教师对技术方案的点评与分析，明确重点知识与技能1.检验课前学习效果，并通过真实场景增强学生的兴趣度。2.企业教师亲自分析实际工作案例，实现岗位与课堂双向融合。学习通PPT环节二（15min）协作演讲【教学内容】1.通过小组协作讲演的方式探讨深度神经网络的结构组成和识别物体的原理。活动设计意图技术资源教师活动学生活动组织讲演、记录分析1.安排两个小组进行讲解与演练。2.倾听、记录讲演小组的讲解与演示过程，分析讲演过程中的优点与不足倾听讲演、记录对比1.倾听讲演小组的分析思路，观看小组的演示过程，记录不明白的问题。（占位，插入讲演截图）2.与自己小组的设计方案做对比1.引导学生养成独立自主分析问题的学习习惯和团队协作的意识2.提升学生的语言表达能力电子白板PPT环节三（25min）辩论评析【教学内容】1.针对前馈神经网络的结构和识别物体的原理等重点知识，通过学生互相辩论，教师点评的方式，理解透彻2.针对前馈神经网络训练方法原理的抽象不易展示说明的问题，借助交互动画辅助教学，攻破难点。活动设计意图技术资源教师活动学生活动方案点评、重点重析1.分析评价讲演小组和组间互辩中对于知识理解和技术演练内容的正确、错误或缺陷。2.借助交互动画，对前馈神经网络的结构和工作原理等重难点重新分析讲解（占位，插入动画截图）组间互辨、师生互动1.针对演讲小组的设计方案，提出对前馈神经网络的结构和识别物体原理中分析的不足，相互辩论。（占位，插入辩论截图）2.倾听教师的点评，对于前馈神经网络结构和工作原理分析讲解，与教师交流看法问题1.借助交互动画学习前馈神经网络，使知识动态化，抽象原理形象化，降低学习难度，攻破教学难点。2.通过辩论分析，培养学习辩证思维，辩证认识事物的方法。电子白板动画PPT环节四（20min）方案升级【教学内容】1.各小组重构技术解决方案2.解答学生疑难问题，协助学生优化方案活动设计意图技术资源教师活动学生活动答疑助解1.布置任务：结合工作原理，查阅活页讲义手册，小组讨论完善技术方案V1.02.及时关注每组学生的自主探究情况，实时答疑指点。3.组织学生进行小组方案互相评分方案重构1.结合环节三对重难点的分析理解，查阅活页讲义手册，主动思考，积极参与小组讨论，优化重构物体识别的方案。2.小组间相互分享重构后设计方案，讨论并完善。3.与教师交流沟通问题4.在学习通上上传技术方案，进行小组互相评分1．小组讨论优化重构技术方案，在提升学生的合作意识和探究能力的同时，达成能根据项目需求，查阅活页手册或其他资料，制定项目规划方案的能力目标。2.通过小组互相分享评分，帮助学生养成乐于分享善于学习借鉴他人优点的思维学习通环节五（25min）示范演练【教学内容】1.演示前馈神经网络的标准搭建流程2.结合前面的技术方案，在综合实训平台完成前馈神经网络搭建练习活动设计意图技术资源教师活动学生活动标准示范1.针对任务要求演示标准搭建流程2.及时关注学生的操作情况，全称程指导，及时纠错和规范操作，并就项目过程中生成的共性问题集中解决。3.设置错误排查游戏4.教师根据完成情况评分。练习操作1.在综合实训平台完成前馈神经网络搭建练习2.师生互动、生生互动解决问题。3.以小组为单位参加排错游戏1.教师演练、全程指导学生操作，及时发现、纠正实操中出现的问题，帮助学生树立规范意识。2.错误排查是工作中的重要能力，排错游戏激发学生学习兴趣，提升学生参与度，提高学生技能错误排查能力。综合实训平台PPT同屏软件学习通三、课后拓学—自我提升，迭代技术方案V3.X【教学内容】1.制作与分享技术方案视频教程。2.在学习通平台和企业导师交流。3.结合课堂情况与课后多途径反馈，进行教学反思。活动设计意图技术资源教师活动学生活动师生交流、收集反馈1.收集各途经反馈，进行教学方案改进。2.课后答疑。3.跟踪学生视频教程的建设情况以及各类评价，进行评分。师生评赞、迭代改进1.以小组为单位完善升级技术方案，制作视频教程，上传到短视频平台。2.根据短视频上教师、企业教师、同学或网友的反馈继续迭代技术方案。3.与企业教师交流。1．通过制作视频教程检验知识技能存在的漏洞2.在短视频平台上分享技术方案，打造技术网红，在增加趣味性的同时，还有更多机会与更多其他技术人员的交流，扩展视野。学习通、短视频平台教学效果（一）实施“O2O三段式迭代教学法”，提升学生成长感教学设计采用线上线下相结合任务三步迭代式递进开发模式。课前自学学生自主探索设计实现技术方案V1.0，课中互学学生根据分享交流重构为任务技术方案V2.0，课后拓学完善为任务技术方案V3.0。教学过程以学生为主体，将课程知识与技能融合到任务中，将任务内容分解到每一次迭代中，以渐进的方式在不断巩固所学知识的基础和基本技巧的过程中，根据项目演化过程，适时加入新的知识与方法，每个迭代过程中让学生充分享受到成长感与获得感，使课程教学目标在迭代中逐步实现。从结果来看，学生方案提交率达100%，基本实现微课学习、文档学习等全覆盖；课中，小组分享积极性明显提高，学生表达能力显著提升，小组任务参与率达92%、讨论参与率超过97%；课后，参与大师工作室和大赛备赛室的学生达到57%，学生整体参与度提升明显。（二）借助短视频平台，提升学生收获感借助B站、抖音等短视频平台，将每次技术方案做成的短视频教程，形成结构化、原子化的知识体系。在分享技术为他人带去帮助的同时，还能获得网页的评价与指导，利用短视频带给学生们不一样的体验，将娱乐的刺激感转换成教育的刺激感，提升教学效果。（三）构建思政元素资源库，助力学生职业素养提升在教学设计过程中坚持思政教育贯穿育人全过程的思路，深入挖掘梳理课程中蕴含的思想政治教育元素和所承载的思想政治教育功能，结合肺炎疫情、世界技能大赛等网络技术行业的典型人物和案例，构建思政元素资源库，课程实施过程中，始终将工匠精神的人生价值与课堂教学相结合，实现立德树人的润物无声，结果表明，小组间合作互助更加紧密，学生职业素养显著提升。特色与创新1.课堂与工作场景相融合，实践任务贯穿始终。通过真实企业级项目模块案例要求，引入卷积神经网络的学习，并应用不同情况，层层推进引导学生思考、分析、判断、理解并应用技术，学习内容的设计生动形象，动画贴近神经网络工作场景的实际，化解了课堂与实际工作场景无法融合的情况。校企教学同步化，所教所学来自企业一线实践。校企共建课程平台、共同校企设备资源、采用企业级实践与教学系统实现校企同步课程，双导师教学，达到同步学习，资源共享、校企联合培养学生的目的。3．抽象问题形象化，多品类教学方法化解难点，突出重点。微动画逼真地演示了卷积神经网络的结构与工作原理，将抽象知识形象化，微观细节宏观化，让学生轻松掌握抽象原理，攻克教学难点。反思与诊改诊断暂时不写改进暂时不写任务搭建基于DNN的动物识别任务名称任务：搭建基于DNN的动物识别授课学时2学时所属模块动物识别模型开发授课班级授课地点一体化教室教学模式线上线下混合式教学教学内容本次课为项目三深度学习模型开发的第三次课，通过通过加载已有的数据集，搭建DNN前馈神经网络对指定猫的图片进行识别并返回预测识别结果，帮助学生建立起深度神经网络的认知脉络和生动直观形象，为后期项目教学的开展做好理论准备。同时，结合课程内容帮助学生了解对立统一之主要矛盾与次要矛盾的核心思想。相关资源信息资源在线教学平台、动画、视频微课、PPT课件、网络资源软件资源企业级开发现场真实开发工具软件学情分析知识和技能基础1.通过前导课程的学习，已掌握深度学习所需数据的类型结构，对深度学习有初步的了解。2.经过前期课程，学生了解了运用深度神经网络可对图片进行类别辨识的功能，激发了学生学习兴趣。3.通过课前调查，学生对神经网络的结构组成、网络参数训练原理不太了解，需要重点介绍。认知和实践能力1.会主动查阅官网、学习平台等网络资源进行自主学习，会使用编程工具，掌握了一些基本的线性回归算法。2.喜欢借助微课、动画，喜欢实际上手操作。3.渴望学习和未来工作岗位相关的知识和技能，对企业岗位真实案例表现出强烈的好奇。学习特点学生组织性强，能按照任务要求完成相应任务；但探索意识差，自主学习意识有待加强，未能使用马克思主义指导实践。教学目标知识目标1.了解图像数据集的定义和获取；2.掌握图像的输入流程；3.掌握相关参数的定义和作用，例如：学习率、训练总周期；4.掌握全连接层函数的定义；5.掌握模型训练的流程；6.掌握测试结果准确率的获取。能力目标能够使用深度学习框架搭建多种经典神经网络模型结构；能够掌握神经网络中每一个层的作用；能够掌握神经网络的工作原理；素养目标1.培养学生使用辩证唯物主义分析问题、解决问题的能力；2.培养学生建立积累意识。教学重难点教学重点1.前馈神经网络的结构2.前馈神经网络的工作原理教学难点1.前馈神经网络各层的作用2.反向传播算法、梯度下降算法原理教学策略本项目来源于智能应用开发的流程中的一个完整环节，将知识与技能点合理拆分融入。同时以三全育人贯穿整个教学过程，整个教学过程均采用“O2O三段式教学法”，实现学生从课堂上理解原理到真实工程中锻炼技能的全部工作素质培训。本课程内容以职业能力培养为目标，依据岗位工作任务选取教学内容，校企合作，以学生为中心，融入新时代职业素养，将任务驱动、自学探索、情境教学和小组辩论等教学方法实施线上线下混合式教学。课前，通过任务导学、材料助学、视频检学帮助学生自学探索解决任务，形成任务技术方案V1.0，完成第一次任务技术迭代。课中，以任务驱动为主线，通过学生讲演、组间互辩、教师评析的方式完成理论知识的讲解和技术方案的交流，学生对之前的任务技术方案完善，形成任务技术方案V2.0。教师进行标准技术示范演练。课后，学生根据课中师生互动交流与教师演练，继续完善任务技术方案，形成任务技术方案V3.0，并录制技术教程短视频，上传至短视频平台。不仅师生可点赞评论，网友也可参与互动。教师收集学生反馈，查看学生视频，完善教学方案。教学方法情景教学法、任务驱动法、理实一体化教学、案例教学法、小组讨论法具体实施过程一、课前环节—自主学习，初构技术方案V1.0【教学内容】学生根据课程任务单，明确本节课的任务主题、学习方法和评价标准。通过学习通查看对应的文件材料和微课视频，了解深度神经网络的基本概念与结构。学生自行分组，以小组为单位，根据任务单设计技术方案，并制作讲解视频并上传。教师查看讲解视频，思考完善教学设计。活动设计意图技术资源教师活动学生活动发布任务，上传材料1.学习通中上传前馈神经网络的学习资料，包括微课和ppt等资料，发布课前学习任务书。（占位，插入学习通材料截图）2.查看学生分组，优化小组人员结构。3.查看各组提交的技术方案V1.0讲解视频，确定课上汇报小组。自主学习，设计方案1.查看课程导学资料和任务单。2.自行结组，提交成员名单。3.小组共同学习导学材料，设计任务技术方案V1.0，组内分工，完成技术实现与讲解视频，上传视频。（占位，插入学生讲解截图）1.通过知识预习培养学生自主学习的习惯。2.通过小组合作，开展头脑风暴，培养学生的合作意识。3.通过动手实现技术方案与录制视频，了解学生的自学程度。4.通过学习《前馈神经网络结构》微课，能够了解神经网络的工作原理。学习通、动画、录屏软件、PPT二、课中互学—师生互动，重构技术方案V2.0环节一（10min）任务导入【教学内容】1.通过企业教师的真实工作案例引入知识要点深度神经网络识别物体。2.分析课前学生自行情况和各小组提交的技术方案V1.0，概述自学情况。活动设计意图技术资源教师活动学生活动场景引入，自学点评1.播放企业教师录制的神经网络识别常见物体的真实场景，引出场景对应的任务和知识要点。（占位，插入企业教师讲解截图）2.企业教师在线分析各小组技术方案V1.0中，对神经元、神经网络结构等知识点的理解情况和对激活函数、损失函数、超参数的选择与设置情况，引出本节课的重点知识和技能。观看实景，关注重点1.观看企业教师的神经网络识别常见物体的真实工作场景。2.倾听企业教师对技术方案的点评与分析，明确重点知识与技能1.检验课前学习效果，并通过真实场景增强学生的兴趣度。2.企业教师亲自分析实际工作案例，实现岗位与课堂双向融合。学习通PPT环节二（15min）协作演讲【教学内容】1.通过小组协作讲演的方式探讨前馈神经网络的结构组成和识别物体的原理。活动设计意图技术资源教师活动学生活动组织讲演、记录分析1.安排两个小组进行讲解与演练。2.倾听、记录讲演小组的讲解与演示过程，分析讲演过程中的优点与不足倾听讲演、记录对比1.倾听讲演小组的分析思路，观看小组的演示过程，记录不明白的问题。（占位，插入讲演截图）2.与自己小组的设计方案做对比1.引导学生养成独立自主分析问题的学习习惯和团队协作的意识2.提升学生的语言表达能力电子白板PPT环节三（25min）辩论评析【教学内容】针对前馈神经网络的结构和识别物体的原理等重点知识，通过学生互相辩论，教师点评的方式，理解透彻2.针对前馈神经网络训练方法原理的抽象不易展示说明的问题，借助交互动画辅助教学，攻破难点。活动设计意图技术资源教师活动学生活动方案点评、重点重析1.分析评价讲演小组和组间互辩中对于知识理解和技术演练内容的正确、错误或缺陷。2.借助交互动画，对前馈神经网络的结构和工作原理等重难点重新分析讲解（占位，插入动画截图）组间互辨、师生互动1.针对演讲小组的设计方案，提出对前馈神经网络的结构和识别物体原理中分析的不足，相互辩论。（占位，插入辩论截图）2.倾听教师的点评，对于前馈神经网络结构和工作原理分析讲解，与教师交流看法问题1.借助交互动画学习前馈神经网络，使知识动态化，抽象原理形象化，降低学习难度，攻破教学难点。2.通过辩论分析，培养学习辩证思维，辩证认识事物的方法。电子白板动画PPT环节四（20min）方案升级【教学内容】1.各小组重构技术解决方案2.解答学生疑难问题，协助学生优化方案活动设计意图技术资源教师活动学生活动答疑助解1.布置任务：结合工作原理，查阅活页讲义手册，小组讨论完善技术方案V1.02.及时关注每组学生的自主探究情况，实时答疑指点。3.组织学生进行小组方案互相评分方案重构1.结合环节三对重难点的分析理解，查阅活页讲义手册，主动思考，积极参与小组讨论，优化重构物体识别的方案。2.小组间相互分享重构后设计方案，讨论并完善。3.与教师交流沟通问题4.在学习通上上传技术方案，进行小组互相评分1．小组讨论优化重构技术方案，在提升学生的合作意识和探究能力的同时，达成能根据项目需求，查阅活页手册或其他资料，制定项目规划方案的能力目标。2.通过小组互相分享评分，帮助学生养成乐于分享善于学习借鉴他人优点的思维学习通环节五（25min）示范演练【教学内容】1.演示前馈神经网络的标准搭建流程2.结合前面的技术方案，在综合实训平台完成前馈神经网络搭建练习活动设计意图技术资源教师活动学生活动标准示范1.针对任务要求演示标准搭建流程2.及时关注学生的操作情况，全称程指导，及时纠错和规范操作，并就项目过程中生成的共性问题集中解决。3.设置错误排查游戏4.教师根据完成情况评分。练习操作1.在综合实训平台完成前馈神经网络搭建练习2.师生互动、生生互动解决问题。3.以小组为单位参加排错游戏1.教师演练、全程指导学生操作，及时发现、纠正实操中出现的问题，帮助学生树立规范意识。2.错误排查是工作中的重要能力，排错游戏激发学生学习兴趣，提升学生参与度，提高学生技能错误排查能力。综合实训平台PPT同屏软件学习通三、课后拓学—自我提升，迭代技术方案V3.X【教学内容】1.制作与分享技术方案视频教程。2.在学习通平台和企业导师交流。3.结合课堂情况与课后多途径反馈，进行教学反思。活动设计意图技术资源教师活动学生活动师生交流、收集反馈1.收集各途经反馈，进行教学方案改进。2.课后答疑。3.跟踪学生视频教程的建设情况以及各类评价，进行评分。师生评赞、迭代改进1.以小组为单位完善升级技术方案，制作视频教程，上传到短视频平台。2.根据短视频上教师、企业教师、同学或网友的反馈继续迭代技术方案。3.与企业教师交流。1．通过制作视频教程检验知识技能存在的漏洞2.在短视频平台上分享技术方案，打造技术网红，在增加趣味性的同时，还有更多机会与更多其他技术人员的交流，扩展视野。学习通、短视频平台教学效果（一）实施“O2O三段式迭代教学法”，提升学生成长感教学设计采用线上线下相结合任务三步迭代式递进开发模式。课前自学学生自主探索设计实现技术方案V1.0，课中互学学生根据分享交流重构为任务技术方案V2.0，课后拓学完善为任务技术方案V3.0。教学过程以学生为主体，将课程知识与技能融合到任务中，将任务内容分解到每一次迭代中，以渐进的方式在不断巩固所学知识的基础和基本技巧的过程中，根据项目演化过程，适时加入新的知识与方法，每个迭代过程中让学生充分享受到成长感与获得感，使课程教学目标在迭代中逐步实现。从结果来看，学生方案提交率达100%，基本实现微课学习、文档学习等全覆盖；课中，小组分享积极性明显提高，学生表达能力显著提升，小组任务参与率达92%、讨论参与率超过97%；课后，参与大师工作室和大赛备赛室的学生达到57%，学生整体参与度提升明显。（二）借助短视频平台，提升学生收获感借助B站、抖音等短视频平台，将每次技术方案做成的短视频教程，形成结构化、原子化的知识体系。在分享技术为他人带去帮助的同时，还能获得网页的评价与指导，利用短视频带给学生们不一样的体验，将娱乐的刺激感转换成教育的刺激感，提升教学效果。（三）构建思政元素资源库，助力学生职业素养提升在教学设计过程中坚持思政教育贯穿育人全过程的思路，深入挖掘梳理课程中蕴含的思想政治教育元素和所承载的思想政治教育功能，结合肺炎疫情、世界技能大赛等网络技术行业的典型人物和案例，构建思政元素资源库，课程实施过程中，始终将工匠精神的人生价值与课堂教学相结合，实现立德树人的润物无声，结果表明，小组间合作互助更加紧密，学生职业素养显著提升。特色与创新1.课堂与工作场景相融合，实践任务贯穿始终。通过真实企业级项目模块案例要求，引入卷积神经网络的学习，并应用不同情况，层层推进引导学生思考、分析、判断、理解并应用技术，学习内容的设计生动形象，动画贴近神经网络工作场景的实际，化解了课堂与实际工作场景无法融合的情况。校企教学同步化，所教所学来自企业一线实践。校企共建课程平台、共同校企设备资源、采用企业级实践与教学系统实现校企同步课程，双导师教学，达到同步学习，资源共享、校企联合培养学生的目的。3．抽象问题形象化，多品类教学方法化解难点，突出重点。微动画逼真地演示了卷积神经网络的结构与工作原理，将抽象知识形象化，微观细节宏观化，让学生轻松掌握抽象原理，攻克教学难点。反思与诊改诊断暂时不写改进暂时不写任务卷积神经网络CNN初识任务名称任务：卷积神经网络CNN初识授课学时2学时所属模块动物识别模型开发授课班级授课地点一体化教室教学模式线上线下混合式教学教学内容本次课为项目三动物识别模型开发的第四次课，通过介绍神经网络的发展历程、卷积神经网络的基本组成结构和卷积神经网络识别图像的基本流程，帮助学生建立起卷积神经网络的认知脉络和生动直观形象，为后期项目教学的开展做好理论准备。结合课程内容培养学生了解“工匠精神”的基本内涵之一：精益求精。同时结合1+X和全国职业技能大赛考核点，完成设备检验与调试，切身体验真实工作场景，能够利用适深度学习开发框架搭建经典深度神经网络，训练神经网络得到模型。相关资源信息资源在线教学平台、动画、视频微课、PPT课件、网络资源软件资源企业级开发现场真实开发工具软件、设计软件、调试日志工具学情分析知识和技能基础1.通过前导课程的学习，已掌握前馈神经网络的基本组成结构和神经网络参数训练流程。2.经过前期课程，学生了解了运用深度神经网络可对图片进行类别辨识的功能，激发了学生学习兴趣。3.通过课前调查，学生对卷积神经网络的结构组成、网络参数训练原理不太了解，需要重点介绍。认知和实践能力1.会主动查阅官网、学习平台等网络资源进行自主学习，会使用编程工具，掌握了一些基本的回归算法。2.喜欢借助微课、动画，喜欢实际上手操作。3.渴望学习和未来工作岗位相关的知识和技能，对企业岗位真实案例表现出强烈的好奇。学习特点学生组织性强，能按照任务要求完成相应任务；但探索意识差，工匠意识和自主学习意识有待加强，未能掌握举一反三、知识迁移的能力。教学目标知识目标1.理解卷积神经网络基础结构2.掌握卷积神经网络的结构构成3.理解卷积层、池化层、全连接层的作用和搭建4.理解梯度下降算法和反向传播算法的原理能力目标1.能够了解卷积神经网络的构成2.能够使用深度学习框架搭建卷积神经网络3.能够构建卷积层、池化层、全连接层，并理解构建过程和原理素养目标1.培养学生“质量第一，精益求精”的工匠精神；2.培养学生严谨负责的职业态度和习惯。教学重难点教学重点1.卷积神经网络的结构2.卷积神经网络的工作原理教学难点1.卷积神经网络各层的作用2.卷积神经网络的训练流程教学策略本项目来源于智能应用开发的流程中的一个完整环节，将知识与技能点合理拆分融入。同时以三全育人贯穿整个教学过程，整个教学过程均采用“O2O三段式迭代教学法”，实现学生从课堂上理解原理到真实工程中锻炼技能的全部工作素质培训。本次课程是项目动物识别模型开发中的任务四卷积神经网络CNN初识。本课程内容以职业能力培养为目标，依据岗位工作任务选取教学内容，校企合作，以学生为中心，融入新时代职业素养，将任务驱动、自学探索、情境教学和小组辩论等教学方法实施线上线下混合式教学。课前，通过任务导学、材料助学、视频检学帮助学生自学探索解决任务，形成任务技术方案V1.0，完成第一次任务技术迭代。课中，以任务驱动为主线，通过学生讲演、组间互辩、教师评析的方式完成理论知识的讲解和技术方案的交流，学生对之前的任务技术方案完善，形成任务技术方案V2.0。教师进行标准技术示范演练。课后，学生根据课中师生互动交流与教师演练，继续完善任务技术方案，形成任务技术方案V3.0，并录制技术教程短视频，上传至短视频平台。不仅师生可点赞评论，网友也可参与互动。教师收集学生反馈，查看学生视频，完善教学方案。教学方法情景教学法、任务驱动法、理实一体化教学、案例教学法、小组讨论法具体实施过程一、课前自学—自主学习，初构技术方案V1.0【教学内容】学生根据课程任务单，明确本节课的任务主题、学习方法和评价标准。通过学习通查看对应的文件材料和微课视频，了解卷积神经网络的基本概念与结构。学生自行分组，以小组为单位，根据任务单设计技术方案，并制作讲解视频并上传。教师查看讲解视频，思考完善教学设计。活动设计意图技术资源教师活动学生活动发布任务，上传材料1.学习通中上传卷积神经网络的学习资料，包括微课和ppt等资料，发布课前学习任务书。（占位，插入学习通材料截图）2.查看学生分组，优化小组人员结构。3.查看各组提交的技术方案V1.0讲解视频，确定课上汇报小组。自主学习，设计方案1.查看课程导学资料和任务单。2.自行结组，提交成员名单。3.小组共同学习导学材料，设计任务技术方案V1.0，组内分工，完成技术实现与讲解视频，上传视频。（占位，插入学生讲解截图）1.通过知识预习培养学生自主学习的习惯。2.通过小组合作，开展头脑风暴，培养学生的合作意识。3.通过动手实现技术方案与录制视频，了解学生的自学程度。4.通过学习《卷积神经网络CNN初识》微课，能够了解卷积神经网络的工作原理。学习通、动画、录屏软件、PPT二、课中互学—师生互动，重构技术方案V2.0环节一（10min）任务导入【教学内容】1.通过企业教师的真实工作案例引入知识要点利用卷积神经网络识别动物。2.分析课前学生自行情况和各小组提交的技术方案V1.0，概述自学情况。活动设计意图技术资源教师活动学生活动场景引入，自学点评1.播放企业教师录制的卷积神经网络识别常见物体的真实场景，引出场景对应的任务和知识要点。（占位，插入企业教师讲解截图）2.企业教师在线分析各小组技术方案V1.0中，对卷积层、池化层、全连接层等知识点的理解情况和对参数调优的算法的设置情况，引出本节课的重点知识和技能。观看实景，聚焦重点1.观看企业教师的卷积神经网络识别常见动物的真实工作场景。2.倾听企业教师对技术方案的点评与分析，明确重点知识与技能。1.检验课前学习效果，并通过真实场景增强学生的兴趣度。2.企业教师亲自分析实际工作案例，实现岗位与课堂双向融合。学习通、PPT环节二（15min）协作演讲【教学内容】1.通过小组协作讲演的方式探讨卷积神经网络的结构组成和识别动物图像的原理。活动设计意图技术资源教师活动学生活动组织讲演、记录分析1.安排两个小组进行讲解与演练。2.倾听、记录讲演小组的讲解与演示过程，分析讲演过程中的优点与不足倾听讲演、记录对比1.倾听讲演小组的分析思路，观看小组的演示过程，记录不明白的问题。（占位，插入讲演截图）2.与自己小组的设计方案做对比1.引导学生养成独立自主分析问题的学习习惯和团队协作的意识2.提升学生的语言表达能力电子白板、PPT环节三（25min）辩论评析【教学内容】针对卷积神经网络的结构和识别动物图像的原理等重点知识，通过学生互相辩论，教师点评的方式，理解透彻。2.针对卷积神经网络训练方法原理的抽象不易展示说明的问题，借助交互动画辅助教学，攻破难点。活动设计意图技术资源教师活动学生活动方案点评、重点重析1.分析评价讲演小组和组间互辩中对于知识理解和技术演练内容的正确、错误或缺陷。2.借助交互动画，对卷积神经网络的结构和工作原理等重难点重新分析讲解。（占位，插入动画截图）组间互辨、师生互动1.针对演讲小组的设计方案，提出对卷积神经网络的结构和识别动物图像原理中分析的不足，相互辩论。（占位，插入辩论截图）2.倾听教师的点评，对于卷积神经网络结构和工作原理分析讲解，与教师交流看法问题。1.借助交互动画学习卷积神经网络，使知识动态化，抽象原理形象化，降低学习难度，攻破教学难点。2.通过辩论分析，培养学习辩证思维，辩证认识事物的方法。电子白板、动画、PPT环节四（20min）方案升级【教学内容】1.各小组重构技术解决方案2.解答学生疑难问题，协助学生优化方案活动设计意图技术资源教师活动学生活动答疑助解1.布置任务：结合工作原理，查阅活页讲义手册，小组讨论完善技术方案V1.02.及时关注每组学生的自主探究情况，实时答疑指点。3.组织学生进行小组方案互相评分方案重构1.结合环节三对重难点的分析理解，查阅活页讲义手册，主动思考，积极参与小组讨论，优化重构物体识别的方案。2.小组间相互分享重构后设计方案，讨论并完善。3.与教师交流沟通问题。4.在学习通上上传技术方案，进行小组互相评分1．小组讨论优化重构技术方案，在提升学生的合作意识和探究能力的同时，达成能根据项目需求，查阅活页手册或其他资料，制定项目规划方案的能力目标。2.通过小组互相分享评分，帮助学生养成乐于分享善于学习借鉴他人优点的思维学习通环节五（25min）示范演练【教学内容】1.演示卷积神经网络的标准搭建流程2.结合前面的技术方案，在综合实训平台完成卷积神经网络搭建练习活动设计意图技术资源教师活动学生活动标准示范1.针对任务要求演示标准搭建流程2.及时关注学生的操作情况，全称程指导，及时纠错和规范操作，并就项目过程中生成的共性问题集中解决。3.设置错误排查游戏4.教师根据完成情况评分。练习操作1.在综合实训平台完成卷积神经网络搭建练习2.师生互动、生生互动解决问题。3.以小组为单位参加排错游戏1.教师演练、全程指导学生操作，及时发现、纠正实操中出现的问题，帮助学生树立规范意识。2.错误排查是工作中的重要能力，排错游戏激发学生学习兴趣，提升学生参与度，提高学生技能错误排查能力。综合实训平台、PPT、同屏软件、学习通三、课后拓学—自我提升，迭代技术方案V3.X【教学内容】1.制作与分享技术方案视频教程。2.在学习通平台和企业导师交流。3.结合课堂情况与课后多途径反馈，进行教学反思。活动设计意图技术资源教师活动学生活动师生交流、收集反馈1.收集各途经反馈，进行教学方案改进。2.课后答疑。3.跟踪学生视频教程的建设情况以及各类评价，进行评分。师生评赞、迭代改进1.以小组为单位完善升级技术方案，制作视频教程，上传到短视频平台。2.根据短视频上教师、企业教师、同学或网友的反馈继续迭代技术方案。3.与企业教师交流。1．通过制作视频教程检验知识技能存在的漏洞。2.在短视频平台上分享技术方案，打造技术网红，在增加趣味性的同时，还有更多机会与更多其他技术人员的交流，扩展视野。学习通、短视频平台教学效果（一）实施“O2O三段式迭代教学法”，提升学生成长感教学设计采用线上线下相结合任务三步迭代式递进开发模式。课前自学学生自主探索设计实现技术方案V1.0，课中互学学生根据分享交流重构为任务技术方案V2.0，课后拓学完善为任务技术方案V3.0。教学过程以学生为主体，将课程知识与技能融合到任务中，将任务内容分解到每一次迭代中，以渐进的方式在不断巩固所学知识的基础和基本技巧的过程中，根据项目演化过程，适时加入新的知识与方法，每个迭代过程中让学生充分享受到成长感与获得感，使课程教学目标在迭代中逐步实现。从结果来看，学生方案提交率达100%，基本实现微课学习、文档学习等全覆盖；课中，小组分享积极性明显提高，学生表达能力显著提升，小组任务参与率达92%、讨论参与率超过97%；课后，参与大师工作室和大赛备赛室的学生达到57%，学生整体参与度提升明显。（二）借助短视频平台，提升学生收获感借助B站、抖音等短视频平台，将每次技术方案做成的短视频教程，形成结构化、原子化的知识体系。在分享技术为他人带去帮助的同时，还能获得网页的评价与指导，利用短视频带给学生们不一样的体验，将娱乐的刺激感转换成教育的刺激感，提升教学效果。（三）构建思政元素资源库，助力学生职业素养提升在教学设计过程中坚持思政教育贯穿育人全过程的思路，深入挖掘梳理课程中蕴含的思想政治教育元素和所承载的思想政治教育功能，结合肺炎疫情、世界技能大赛等网络技术行业的典型人物和案例，构建思政元素资源库，课程实施过程中，始终将工匠精神的人生价值与课堂教学相结合，实现立德树人的润物无声，结果表明，小组间合作互助更加紧密，学生职业素养显著提升。特色与创新1.任务驱动，小组合作，职业素养全员、全过程培养为了确保全员参与、全员掌握，引导学生尽快进入任务角色，依托实际案例，合理分组，共同完成，任务监控与企业导师评价相结合，实现课前、课中、课后全培养，从而实现学生从团队协作、动手能力等基本素质的全提高。2.将信息化教学手段与技术相结合，将抽象原理形象化卷积神经网络工作原理是本项目中较为难理解的内容，通过动画、图片、互联网资源等多种信息化资源，将图像识别中的卷积过程生动化，具体化，提升学生的理解与掌握水平；同时借助自主研究的动画和学习通互动平台，实现枯燥原理内容互动化，提高课堂效率。反思与诊改诊断暂时不写改进暂时不写任务搭建基于CNN的动物识别模型任务名称任务：搭建基于CNN的动物识别模型授课学时2学时所属模块动物识别模型开发授课班级授课地点一体化教室教学模式线上线下混合式教学教学内容本次课为项目三动物识别模型开发的第五次课，通过介绍神经网络的发展历程、卷积神经网络的基本组成结构和卷积神经网络识别图像的基本流程，帮助学生建立起卷积神经网络的认知脉络和生动直观形象，为后期项目教学的开展做好理论准备。结合课程内容培养学生学会方法模仿与创新，先要模仿，才能掌握。同时结合1+X和全国职业技能大赛考核点，完成设备检验与调试，切身体验真实工作场景，能够利用适深度学习开发框架搭建经典深度神经网络，训练神经网络得到模型。相关资源信息资源在线教学平台、动画、视频微课、PPT课件、网络资源软件资源企业级开发现场真实开发工具软件、设计软件、调试日志工具学情分析知识和技能基础1.通过前导课程的学习，已掌握前馈神经网络的基本组成结构和神经网络参数训练流程。2.经过前期课程，学生了解了运用深度神经网络可对图片进行类别辨识的功能，激发了学生学习兴趣。3.通过课前调查，学生对卷积神经网络的结构组成、网络参数训练原理不太了解，需要重点介绍。认知和实践能力1.会主动查阅官网、学习平台等网络资源进行自主学习，会使用编程工具，掌握了一些基本的回归算法。2.喜欢借助微课、动画，喜欢实际上手操作。3.渴望学习和未来工作岗位相关的知识和技能，对企业岗位真实案例表现出强烈的好奇。学习特点学生组织性强，能按照任务要求完成相应任务；但探索意识差，工匠意识和自主学习意识有待加强，未能掌握举一反三、知识迁移的能力。教学目标知识目标1.了解图像数据集的定义和获取；2.掌握图像的输入流程；3.掌握相关参数的定义和作用，例如：学习率、训练总周期；4.掌握卷积层函数的定义；5.掌握池化层函数的定义；6.掌握全连接层函数的定义；7.掌握模型训练的流程；8.掌握测试结果准确率的获取。能力目标能够使用深度学习框架搭建多种经典神经网络模型结构；能够了解卷积神经网络每一层的含义；能够掌握卷积核与池化的基本操作流程；能够掌握模型训练的全流程。素养目标1.培养学生的创新思维。教学重难点教学重点1.卷积神经网络的结构2.卷积神经网络的工作原理教学难点1.卷积神经网络各层的作用2.卷积神经网络的训练流程教学策略本项目来源于智能应用开发的流程中的一个完整环节，将知识与技能点合理拆分融入。同时以三全育人贯穿整个教学过程，整个教学过程均采用“O2O三段式迭代教学法”，实现学生从课堂上理解原理到真实工程中锻炼技能的全部工作素质培训。本次课程是项目动物识别模型开发中的任务五搭建基于CNN的动物识别模型。本课程内容以职业能力培养为目标，依据岗位工作任务选取教学内容，校企合作，以学生为中心，融入新时代职业素养，将任务驱动、自学探索、情境教学和小组辩论等教学方法实施线上线下混合式教学。课前，通过任务导学、材料助学、视频检学帮助学生自学探索解决任务，形成任务技术方案V1.0，完成第一次任务技术迭代。课中，以任务驱动为主线，通过学生讲演、组间互辩、教师评析的方式完成理论知识的讲解和技术方案的交流，学生对之前的任务技术方案完善，形成任务技术方案V2.0。教师进行标准技术示范演练。课后，学生根据课中师生互动交流与教师演练，继续完善任务技术方案，形成任务技术方案V3.0，并录制技术教程短视频，上传至短视频平台。不仅师生可点赞评论，网友也可参与互动。教师收集学生反馈，查看学生视频，完善教学方案。教学方法情景教学法、任务驱动法、理实一体化教学、案例教学法、小组讨论法具体实施过程一、课前自学—自主学习，初构技术方案V1.0【教学内容】学生根据课程任务单，明确本节课的任务主题、学习方法和评价标准。通过学习通查看对应的文件材料和微课视频，了解卷积神经网络的基本概念与结构。学生自行分组，以小组为单位，根据任务单设计技术方案，并制作讲解视频并上传。教师查看讲解视频，思考完善教学设计。活动设计意图技术资源教师活动学生活动发布任务，上传材料1.学习通中上传卷积神经网络的学习资料，包括微课和ppt等资料，发布课前学习任务书。（占位，插入学习通材料截图）2.查看学生分组，优化小组人员结构。3.查看各组提交的技术方案V1.0讲解视频，确定课上汇报小组。自主学习，设计方案1.查看课程导学资料和任务单。2.自行结组，提交成员名单。3.小组共同学习导学材料，设计任务技术方案V1.0，组内分工，完成技术实现与讲解视频，上传视频。（占位，插入学生讲解截图）1.通过知识预习培养学生自主学习的习惯。2.通过小组合作，开展头脑风暴，培养学生的合作意识。3.通过动手实现技术方案与录制视频，了解学生的自学程度。4.通过学习《卷积神经网络CNN初识》微课，能够了解卷积神经网络的工作原理。学习通、动画、录屏软件、PPT二、课中互学—师生互动，重构技术方案V2.0环节一（10min）任务导入【教学内容】1.通过企业教师的真实工作案例引入知识要点利用卷积神经网络识别动物。2.分析课前学生自行情况和各小组提交的技术方案V1.0，概述自学情况。活动设计意图技术资源教师活动学生活动场景引入，自学点评1.播放企业教师录制的卷积神经网络识别常见物体的真实场景，引出场景对应的任务和知识要点。（占位，插入企业教师讲解截图）2.企业教师在线分析各小组技术方案V1.0中，对卷积层、池化层、全连接层等知识点的理解情况和对参数调优的算法的设置情况，引出本节课的重点知识和技能。观看实景，聚焦重点1.观看企业教师的卷积神经网络识别常见动物的真实工作场景。2.倾听企业教师对技术方案的点评与分析，明确重点知识与技能。1.检验课前学习效果，并通过真实场景增强学生的兴趣度。2.企业教师亲自分析实际工作案例，实现岗位与课堂双向融合。学习通、PPT环节二（15min）协作演讲【教学内容】1.通过小组协作讲演的方式探讨卷积神经网络的结构组成和识别动物图像的原理。活动设计意图技术资源教师活动学生活动组织讲演、记录分析1.安排两个小组进行讲解与演练。2.倾听、记录讲演小组的讲解与演示过程，分析讲演过程中的优点与不足倾听讲演、记录对比1.倾听讲演小组的分析思路，观看小组的演示过程，记录不明白的问题。（占位，插入讲演截图）2.与自己小组的设计方案做对比1.引导学生养成独立自主分析问题的学习习惯和团队协作的意识2.提升学生的语言表达能力电子白板、PPT环节三（25min）辩论评析【教学内容】针对卷积神经网络的结构和识别动物图像的原理等重点知识，通过学生互相辩论，教师点评的方式，理解透彻。2.针对卷积神经网络训练方法原理的抽象不易展示说明的问题，借助交互动画辅助教学，攻破难点。活动设计意图技术资源教师活动学生活动方案点评、重点重析1.分析评价讲演小组和组间互辩中对于知识理解和技术演练内容的正确、错误或缺陷。2.借助交互动画，对卷积神经网络的结构和工作原理等重难点重新分析讲解。（占位，插入动画截图）组间互辨、师生互动1.针对演讲小组的设计方案，提出对卷积神经网络的结构和识别动物图像原理中分析的不足，相互辩论。（占位，插入辩论截图）2.倾听教师的点评，对于卷积神经网络结构和工作原理分析讲解，与教师交流看法问题。1.借助交互动画学习卷积神经网络，使知识动态化，抽象原理形象化，降低学习难度，攻破教学难点。2.通过辩论分析，培养学习辩证思维，辩证认识事物的方法。电子白板、动画、PPT环节四（20min）方案升级【教学内容】1.各小组重构技术解决方案2.解答学生疑难问题，协助学生优化方案活动设计意图技术资源教师活动学生活动答疑助解1.布置任务：结合工作原理，查阅活页讲义手册，小组讨论完善技术方案V1.02.及时关注每组学生的自主探究情况，实时答疑指点。3.组织学生进行小组方案互相评分方案重构1.结合环节三对重难点的分析理解，查阅活页讲义手册，主动思考，积极参与小组讨论，优化重构物体识别的方案。2.小组间相互分享重构后设计方案，讨论并完善。3.与教师交流沟通问题。4.在学习通上上传技术方案，进行小组互相评分1．小组讨论优化重构技术方案，在提升学生的合作意识和探究能力的同时，达成能根据项目需求，查阅活页手册或其他资料，制定项目规划方案的能力目标。2.通过小组互相分享评分，帮助学生养成乐于分享善于学习借鉴他人优点的思维学习通环节五（25min）示范演练【教学内容】1.演示卷积神经网络的标准搭建流程2.结合前面的技术方案，在综合实训平台完成卷积神经网络搭建练习活动设计意图技术资源教师活动学生活动标准示范1.针对任务要求演示标准搭建流程2.及时关注学生的操作情况，全称程指导，及时纠错和规范操作，并就项目过程中生成的共性问题集中解决。3.设置错误排查游戏4.教师根据完成情况评分。练习操作1.在综合实训平台完成卷积神经网络搭建练习2.师生互动、生生互动解决问题。3.以小组为单位参加排错游戏1.教师演练、全程指导学生操作，及时发现、纠正实操中出现的问题，帮助学生树立规范意识。2.错误排查是工作中的重要能力，排错游戏激发学生学习兴趣，提升学生参与度，提高学生技能错误排查能力。综合实训平台、PPT、同屏软件、学习通三、课后拓学—自我提升，迭代技术方案V3.X【教学内容】1.制作与分享技术方案视频教程。2.在学习通平台和企业导师交流。3.结合课堂情况与课后多途径反馈，进行教学反思。活动设计意图技术资源教师活动学生活动师生交流、收集反馈1.收集各途经反馈，进行教学方案改进。2.课后答疑。3.跟踪学生视频教程的建设情况以及各类评价，进行评分。师生评赞、迭代改进1.以小组为单位完善升级技术方案，制作视频教程，上传到短视频平台。2.根据短视频上教师、企业教师、同学或网友的反馈继续迭代技术方案。3.与企业教师交流。1．通过制作视频教程检验知识技能存在的漏洞。2.在短视频平台上分享技术方案，打造技术网红，在增加趣味性的同时，还有更多机会与更多其他技术人员的交流，扩展视野。学习通、短视频平台教学效果（一）实施“O2O三段式迭代教学法”，提升学生成长感教学设计采用线上线下相结合任务三步迭代式递进开发模式。课前自学学生自主探索设计实现技术方案V1.0，课中互学学生根据分享交流重构为任务技术方案V2.0，课后拓学完善为任务技术方案V3.0。教学过程以学生为主体，将课程知识与技能融合到任务中，将任务内容分解到每一次迭代中，以渐进的方式在不断巩固所学知识的基础和基本技巧的过程中，根据项目演化过程，适时加入新的知识与方法，每个迭代过程中让学生充分享受到成长感与获得感，使课程教学目标在迭代中逐步实现。从结果来看，学生方案提交率达100%，基本实现微课学习、文档学习等全覆盖；课中，小组分享积极性明显提高，学生表达能力显著提升，小组任务参与率达92%、讨论参与率超过97%；课后，参与大师工作室和大赛备赛室的学生达到57%，学生整体参与度提升明显。（二）借助短视频平台，提升学生收获感借助B站、抖音等短视频平台，将每次技术方案做成的短视频教程，形成结构化、原子化的知识体系。在分享技术为他人带去帮助的同时，还能获得网页的评价与指导，利用短视频带给学生们不一样的体验，将娱乐的刺激感转换成教育的刺激感，提升教学效果。（三）构建思政元素资源库，助力学生职业素养提升在教学设计过程中坚持思政教育贯穿育人全过程的思路，深入挖掘梳理课程中蕴含的思想政治教育元素和所承载的思想政治教育功能，结合肺炎疫情、世界技能大赛等网络技术行业的典型人物和案例，构建思政元素资源库，课程实施过程中，始终将工匠精神的人生价值与课堂教学相结合，实现立德树人的润物无声，结果表明，小组间合作互助更加紧密，学生职业素养显著提升。特色与创新1.任务驱动，小组合作，职业素养全员、全过程培养为了确保全员参与、全员掌握，引导学生尽快进入任务角色，依托实际案例，合理分组，共同完成，任务监控与企业导师评价相结合，实现课前、课中、课后全培养，从而实现学生从团队协作、动手能力等基本素质的全提高。2.将信息化教学手段与技术相结合，将抽象原理形象化卷积神经网络工作原理是本项目中较为难理解的内容，通过动画、图片、互联网资源等多种信息化资源，将图像识别中的卷积过程生动化，具体化，提升学生的理解与掌握水平；同时借助自主研究的动画和学习通互动平台，实现枯燥原理内容互动化，提高课堂效率。反思与诊改诊断暂时不写改进暂时不写任务动物识别模型的训练任务名称任务：动物识别模型的训练授课学时2学时所属模块动物识别模型开发授课班级授课地点一体化教室教学模式线上线下混合式教学教学内容本次课为项目三动物识别模型开发的第六次课，通过讲解数据训练流程以及深度学习模型构建到训练的四大步骤，帮助学生建立起动物识别模型训练的认知脉络和生动直观形象，为后期项目教学的开展做好理论准备。结合课程内容培养学生需要反复训练，唯有静下心，刻苦磨练，才能厚积薄发。同时结合1+X和全国职业技能大赛考核点，完成设备检验与调试，切身体验真实工作场景，能够利用适深度学习开发框架搭建经典深度神经网络，训练神经网络得到模型。相关资源信息资源在线教学平台、动画、视频微课、PPT课件、网络资源软件资源企业级开发现场真实开发工具软件、设计软件、调试日志工具学情分析知识和技能基础1.通过前导课程的学习，已掌握神经网络的基本组成结构和神经网络参数训练流程。2.经过前期课程，学生了解了运用深度神经网络可对图片进行类别辨识的功能，激发了学生学习兴趣。3.通过课前调查，学生对学习率、衰减、正则化的原理不太了解，需要重点介绍。认知和实践能力1.会主动查阅官网、学习平台等网络资源进行自主学习，会使用编程工具，掌握了一些基本的回归算法。2.喜欢借助微课、动画，喜欢实际上手操作。3.渴望学习和未来工作岗位相关的知识和技能，对企业岗位真实案例表现出强烈的好奇。学习特点学生组织性强，能按照任务要求完成相应任务；但探索意识差，工匠意识和自主学习意识有待加强，未能掌握举一反三、知识迁移的能力。教学目标知识目标1.掌握TensorFlow模型构建；2.掌握TensorFlow模型训练；3.掌握TensorBorad调试与评估；4.掌握TensorFlow模型载入以及调用。能力目标1.能够对深度学习模型进行模型测、评估与参数调整2.能够计算模型在测试集上的准确率与损失3.能够调整模型参数。素养目标培养学生建立积累意识。培养学生严谨负责的职业态度和习惯。教学重难点教学重点1.模型训练流程2.模型训练四大流程具体操作教学难点1.数据集的拆分2.神经网络的评估教学策略本项目来源于智能应用开发的流程中的一个完整环节，将知识与技能点合理拆分融入。同时以三全育人贯穿整个教学过程，整个教学过程均采用“O2O三段式迭代教学法”，实现学生从课堂上理解原理到真实工程中锻炼技能的全部工作素质培训。本次课程是项目动物识别模型开发中的任务六动物识别模型的训练。本课程内容以职业能力培养为目标，依据岗位工作任务选取教学内容，校企合作，以学生为中心，融入新时代职业素养，将任务驱动、自学探索、情境教学和小组辩论等教学方法实施线上线下混合式教学。课前，通过任务导学、材料助学、视频检学帮助学生自学探索解决任务，形成任务技术方案V1.0，完成第一次任务技术迭代。课中，以任务驱动为主线，通过学生讲演、组间互辩、教师评析的方式完成理论知识的讲解和技术方案的交流，学生对之前的任务技术方案完善，形成任务技术方案V2.0。教师进行标准技术示范演练。课后，学生根据课中师生互动交流与教师演练，继续完善任务技术方案，形成任务技术方案V3.0，并录制技术教程短视频，上传至短视频平台。不仅师生可点赞评论，网友也可参与互动。教师收集学生反馈，查看学生视频，完善教学方案。教学方法情景教学法、任务驱动法、理实一体化教学、案例教学法、小组讨论法具体实施过程一、课前自学—自主学习，初构技术方案V1.0【教学内容】学生根据课程任务单，明确本节课的任务主题、学习方法和评价标准。通过学习通查看对应的文件材料和微课视频，了解模型训练的基本流程和步骤。学生自行分组，以小组为单位，根据任务