创新综合模块：人体行为识别应用（教案）

《数据挖掘应用》课程教案第14讲创新综合模块：人体行为识别应用（深度学习）-可选一、教学设计授课对象大数据2301班授课课时3课时（120分钟）授课周次14授课形式理实一体授课地点知行楼103授课课次14教学目标知识目标了解深度学习技术的基本概念与应用；了解常用的深度学习方法及其原理，包括卷积神经网络和循环神经网络；掌握Keras包中Sequential序贯模型的使用方法[详细内容可参考《大数据分析与应用开发职业技能等级标准》高级5.3.1。]；理解卷积神经网络、循环神经网络的关键参数及其作用。能力目标会初步使用卷积神经网络、循环神经网络解决分类问题；（难点）会使用第三方工具包Keras设计、实现神经网络模型实现人体行为分类应用[重点：详细内容可参考《国家职业技术技能标准——大数据工程技术人员（2021年版）》中级6.2.2。]；会结合应用对卷积神经网络、循环神经网络模型进行调参优化。（难点）素质目标注重数据安全，强化在数据时代背景下数据安全与隐私保护意识；全面分析与观察，培养个体在群体行为中的大局观和全局意识；自立自强、敢于担当，进一步提升服务科技强国的意识。学情分析知识水平通过前面学习，同学已基本理解了神经网络的基本概念，会使用编程工具实现神经网络技能水平经过前期学习，学生对大数据分析与挖掘应用场景和职业素养有了一定的认知积累，完成了多种分类、回归、聚类应用，掌握了基本的数据挖掘技术学生特点对新技术的应用接受程度比较高，也通过网络等各种手段查询相关知识点，可在教学中设计挑战环节，顺应学生心理教学重点卷积神经网络、循环神经网络教学难点人体行为识别实现教学方法1.知识讲授法：通过形象生动的语言讲解，帮助学生更好理解知识点2.任务驱动法：通过课内实训任务，帮助学生更好掌握知识和技能点教学手段智慧职教、智慧职教+APP、案例库、编程软件JupyterNoteBook、智慧教室所选教材Python与机器学习（第2版）（微课版），陈清华主编，电子工业出版社，2024年06月第2版参考资源《利用Python进行数据分析(第二版)》，韦斯麦金尼（WesMcKinney），机械工业出版社；《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》，伊德里斯，人民邮电出版社；《Python机器学习经典实例》，克里斯·阿尔本编，东南大学出版社；《Python机器学习实践指南》，AlexanderT.Combs，人民邮电出版社。智慧职教资源库课程《数据挖掘应用》，网址：/courseDetailed?id=egoaywwdidkayhzuegy8q&openCourse=53a1c09b-8246-4068-ac26-adb073d10062二、教学实施课前导学教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入课前自学发布作务：构建网络教学平台，辅助学生后续课程自主学习；发布课前学习任务。查收任务：登陆平台，查看课前任务，并做好计划智慧职教教师使用智慧职教，发布视频和相关资料，学生自学；利用平台的数据，了解学生学习现状学习平台构建构建网络学习空间，推动翻转课堂、远程协助。学情分析学情分析：分析学生课后作业的完成情况，了解班级课前准备情况完成查看：完成课前学习任务，要对课堂学习内容有个初步了解学情分析有利于因材施教。课堂学练教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入课程导入（8min）课程导入：人体行为识别应用理解思考针对老师抛出的问题，积极思考，带着问题进入新课。积极做答独立思考，积极参与问题回答。总结记录针对所学内容，进行小结与记录，以便理解与后续复习。智慧职教+APP学生利用手机或者平板进入智慧职教+APP签到，记录考勤。智慧职教教师使用智慧职教，发布问题进行抢答。移动设备学生利用移动设备进入智慧职教+APP抢答。智慧教室使用智慧教室的功能，完成知识讲解。问题引入设置问题，根据具体应用场景明确学习任务，激发学习兴趣，使学生在课堂中保持积极心态去探索新知识。思政元素融入做人做事的道理。培养学生具备吃苦耐劳的劳模精神、担当精神和家国情怀。知识讲授（7min）知识讲授：深度学习思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。知识讲授（5min）知识讲授：卷积神经网络知识讲授（5min）知识讲授：循环神经网络演示讲解（10min）操作演示：人体行为识别相关数据简介数据特征与分布步骤讲解：数据简介数据读取模型训练与应用结果可视化上机练习（25min）布置练习：使用卷积神经网络识别人体行为动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。改进练习（10min）布置练习：模型评估知识讲授（5min）知识讲授：模型训练与应用思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示讲解（5min）操作演示：使用循环神经网络识别人体行为演示通过演示，初步掌握重点。上机练习（20min）布置练习：设计循环神经网络使用循环神经网络识别人体行为动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，掌握重点。改进修正（10min）布置练习：改进要求，模型比较内容讲授（5min）知识讲授：拓展应用特征比较思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示通过演示，初步掌握重点。总结应用（5min）总结提高：知识点回顾，并巩固所学（归纳式教学法）比较分析作业布置：实验报告动手实践上机练习，自主完成项目考核作务。查漏补缺总结所有编程任务中出现的错误和问题，并提炼课堂学习的关注点。经验总结通过总结，提示易错点，巩固难点。上机通过练习，逐步突破难点、巩固重点。课后管理教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入课后延学发放作业根据授课重点与技能要求，设计任务，并在智慧职教发放作业，明确任务要求。评阅反馈及时批改学生作业与重点反馈。线上解惑分阶段解决学生在学习过程中的疑问。查收作业查收平台小组作业，明确任务，做好分工。查阅资料查阅相关资料，了解更多专业知识。提交作业在智慧职教中上传作业。智慧职教通过在智慧职教发贴的形式分享所学，同学可互动讨论、深入探讨。拓展学习通过网络智慧职教+平台，温故而知新；通过查找图书与网络资料，了解更多新知识。思政元素进一步培养学生自主学习、独立思考的能力。三、反思改进反思改进课前任务主要是学生查看资料，可以考虑增加一些在线小测验或互动问答，以检验学生对预习材料的理解程度，并提高学生的参与度。在上机练习环节，教师可以提供更详细的操作步骤或示例代码，帮助学生更快地入门并减少操作错误。可以考虑设置一些中间检查点，以确保学生在练习过程中保持正确的方向