教案-《人工智能应用导论》4-1 项目概述与数据准备

教案（2学时）本任务是项目四的起始与奠基环节，旨在引导学生理解“人工智能+文化娱乐”的融合背景，特别是自然语言处理技术在洞察大众文化情绪中的核心价值。学生需初步认识情感分析的定义、基本流程及应用场景，明确项目目标。同时，学生将首次接触中文文本处理项目，需搭建Python数据分析环境，并掌握创建及加载模拟数据集的方法，为后续的文本挖掘与情感建模奠定坚实的数据与认知基础。此环节旨在激发学生对NLP的兴趣，并培养其规范的数据工程初始习惯。本任务聚焦于项目背景认知与数据准备。学生首先需理解情感分析在电影产业乃至更广泛文化领域的应用价值（如口碑分析、市场调研）。其次，需掌握在PyCharm中创建项目、配置虚拟环境、安装关键库（pandas，jieba，scikit-learn）的方法。最后，核心在于学习如何构造一个结构化的、可用于机器学习的中文文本数据集（DataFrame），理解“特征（评论文本）”与“标签（情感倾向）”的对应关系。任务成果是一个配置好环境、能成功加载并预览数据集的Python项目框架。素质目标情感分析项目背景与价值的理解。使用pandas的DataFrame创建结构化数据集的方法。项目开发环境（PyCharm，Python库）的正确搭建。将抽象的“情感分析”概念与具体的“影评分类”任务相联系。理解DataFrame中“特征列”与“标签列”的监督学习数据组织形式。解决Python环境配置与库安装过程中可能出现的网络或依赖问题。本节课采用“情景感知-工具准备-数据构建”的递进式设计。首先通过学生熟悉的影评网站和电影口碑案例，直观引入情感分析的价值，激发学习动机。接着，以“任务清单”形式引导学生完成环境搭建，教师提供“操作检查点”进行巡视辅导，确保技术门槛被跨越。最后，聚焦于用代码“创造”数据，通过讲解和模仿，让学生掌握构建DataFrame的核心技能，并获得“我的数据准备好了”的初始成就感。线上线下结合，以线下实操与互动为主。2.3教学资源与环境1.超星学习通平台、智慧职教1.【生活观察】完成网站浏览，形成对影评数据的直观印象。2.【初步思考】尝试回答教师提出的问题。建立生活经验与学习主题的连接，让学生带着问题和初步印象进入课堂，降低新知识的陌生感教学目标达成情况：学生是否理解了情感分析在文化娱乐领域的应用价值？学生是否都成功搭建了环境并创建了DataFrame数据集？学生是否能清晰说出“特征”和“标签”在本次任务中指代什么？教学方法有效性：影评网站观察和案例视频导入，是否有效拉近了学生与NLP技术的距离？“演示-模仿-巡视”的环境搭建教学环节，效率如何？共性问题是否得到有效解决？用字典创建DataFrame的讲解方式，是否直观易懂？学生参与度与学习效果：学生在环境搭建遇到问题时，是消极等待还是积极尝试解决？从课堂代码运行结果看，学生对DataFrame这一新概念的掌握程度如何？思政元素融入效果：结合国产电影案例讲解技术价值，是否激发了学生的文化自豪感和学习使命感？在强调环境配置规范性时，学生的重视程度如何？存在问题与改进措施：库安装环节是否仍然是最大时间消耗