《预测与分类》教学设计-2026-2027学年苏科版（新教材）初中信息技术九年级全一册_第1页
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《预测与分类》教学设计-2026-2027学年苏科版(新教材)初前置探索1介绍机器学习基础流程，本课拆解机器学习两大核心任务：预测、分类，为后续探索3人工神经网络与深度学习提供底层逻辑支撑。(一)信息意识(二)计算思维1.理解预测、分类的核心逻辑，能区分两类机器学习任务的输入、输出差2.掌握监督学习、无监督学习基础概念，可根据智能车不同任务匹配对应3.能拆解无人驾驶“识别障碍物—预判路况”完整流程，建立数据—算法(三)数字化学习与创新2.结合单元项目，构思无人驾驶智能车中分类、预测功能简易实现方案，(四)信息社会责任2.理解无人驾驶AI算法安全规范，树立技术服务出行安全、科技向善的1.从底层逻辑区分预测(推导未来趋势)与分类(划分已知类别);教材原文：“无人驾驶智能车依靠摄像头、激光雷达持续采集路面图像、距离、动车、非机动车还是路牌；二是根据过往车流数据，预判前方道路是否会拥堵、行人是否会横穿马路。两类判断对应人工智能两大基础任务——分类与预测。”教师提问1:视频里智能车识别路边行人、车辆，是把物体划分固定类别，大家思考这个操作属于哪一类AI任教师提问2:如果智能车根据前5分钟车流速度，判断10秒后前方道路是否拥堵，这个操作又是在做什么?带标签图像(行人/车辆/路障)输出固定类别标签监督学习(有标签)说说“近邻”代表什么?最近的5个标注样本，其中3个是行人，2个是电动车，按照多数投票规则，类+监督学习”重点。(三)新知探究二：研读教材内容，理解“预测”的车速、距离、行人位置数据，输出是未来变化趋势、概率区间。”维度预测划分已知固定类别推算未来变化趋势固定类别数值、趋势、概率识别行人、车辆预判拥堵、行人横穿教师提问：教材举例，智能车通过连续3秒行人坐标数据，预测2秒后行教师展示教材项目流程图原文：数据采集(雷达、摄像头)→分类识别障碍物→时序预测物体运动轨迹→车载控制器调整车速、转向。提问1:智能车第一步采集图像数据，先执行哪项任务保障安全?提问2:识别出行人之后，为什么还要做轨迹预测?只分类够吗?提问3:如果分类识别出错，预测还能准确发挥作用吗?(五)课堂小组探究活动2.为无人驾驶智能车新增一个功能，说明该功能使用分类还是预测、属于(六)课堂小结2.预测：挖掘时序规律，推算未来趋势，智能车轨迹、路况预判；3.二者配合构成无人驾驶AI基础决策链路，

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