第四单元《人工智能初步》《第 2 课时 采集数据、建立模型、验证模型》说课稿 2023—2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修1.docx
第四单元《人工智能初步》《第2课时采集数据、建立模型、验证模型》说课稿2023—2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修1
一、设计意图
本节课《采集数据、建立模型、验证模型》旨在帮助学生理解人工智能的基本流程，掌握数据采集、模型建立与验证的方法，培养学生的信息处理能力和创新思维。结合沪科版高中信息技术必修1第四单元《人工智能初步》的课程内容，本节课将引导学生通过实际操作，深入了解人工智能在现实生活中的应用，为后续深入学习人工智能打下坚实基础。
二、核心素养目标
1.信息意识：培养学生主动采集、分析数据的能力，提高对信息价值的认识。
2.计算思维：通过建立模型、验证模型的过程，发展学生的逻辑思维和问题解决能力。
3.信息社会责任：引导学生关注人工智能的伦理问题，提高其在信息社会中的责任感。
三、学习者分析
1.学生已经掌握了计算机基础知识，了解信息技术的基本概念，对编程语言有一定的认识，为学习人工智能打下了基础。
2.学生对人工智能充满好奇，学习兴趣浓厚，具备一定的自学能力，喜欢通过实践操作来掌握知识。在学习风格上，学生更倾向于互动式和探究式的学习方式。
3.学生在采集数据、建立模型、验证模型的过程中，可能会遇到以下困难和挑战：数据采集的准确性、模型建立的复杂性以及验证过程中的不确定性。这些都需要教师在教学过程中给予针对性的指导和支持。
四、教学方法与策略
1.采用讲授与案例研究相结合的方法，讲解理论知识，并通过具体案例分析，帮助学生理解人工智能的数据采集、模型建立和验证过程。
2.设计项目导向学习活动，让学生分组进行数据采集和模型建立，通过实验和讨论的方式，促进学生参与和互动，培养实际操作能力。
3.利用多媒体教学资源，如视频、图表等，直观展示人工智能的应用场景，增强学生的学习兴趣和体验感。
五、教学过程
1.导入（约5分钟）
激发兴趣：通过展示一些人工智能在日常生活中的应用案例，如智能语音助手、自动驾驶汽车等，引发学生对人工智能的兴趣。
回顾旧知：简要回顾上节课学习的关于人工智能的基本概念，如人工智能的定义、应用领域等，为学习本节课打下基础。
2.新课呈现（约30分钟）
讲解新知：详细介绍数据采集、建立模型、验证模型三个环节的理论知识，包括每个环节的目的、方法和注意事项。
举例说明：通过展示一些经典的人工智能案例，如垃圾邮件分类、人脸识别等，具体讲解数据采集、建立模型、验证模型的过程。
互动探究：组织学生进行小组讨论，分析案例中数据采集、模型建立、验证模型的难点和关键点，引导学生思考如何在实际问题中应用这些知识。
3.巩固练习（约20分钟）
学生活动：布置一个简单的数据采集、建立模型、验证模型的实践任务，让学生动手操作，加深对知识的理解和应用。
教师指导：在学生实践过程中，及时给予指导和帮助，解答学生的疑问，确保学生能够顺利完成实践任务。
4.课堂总结（约10分钟）
5.作业布置（约5分钟）
布置课后作业，要求学生结合所学知识，设计一个简单的人工智能应用案例，包括数据采集、建立模型、验证模型的过程，并在下节课分享自己的设计思路和成果。
六、学生学习效果
学生学习后，在以下方面取得了显著效果：
1.知识掌握：学生能够理解并掌握数据采集、建立模型、验证模型的基本概念和方法，能够运用所学知识分析人工智能应用案例。
2.技能提升：学生通过实践操作，提高了数据采集、处理和分析的能力，掌握了建立模型和验证模型的基本技巧。
3.思维发展：学生在学习过程中，培养了逻辑思维、批判性思维和创新能力，能够独立思考并解决实际问题。
4.应用能力：学生能够将所学知识应用于实际情境中，设计并实现简单的人工智能应用案例，如智能分类、预测等。
5.学习兴趣：学生对人工智能领域的兴趣得到激发，愿意主动探索和学习更多相关知识和技能。
6.社会责任感：学生能够意识到人工智能技术在信息社会中的重要作用，理解并关注人工智能的伦理问题，提高了自己在信息社会中的责任感。
7.团队合作：学生在小组讨论和实践活动中，学会了与他人合作，共同完成任务，提高了团队合作能力。
8.自主学习：学生通过自主学习，提高了信息检索、筛选和整合的能力，能够独立获取和利用信息资源。
9.语言表达：学生在分享自己的设计思路和成果时，锻炼了语言表达能力，能够清晰、准确地表达自己的观点。
10.综合素质：学生在整个学习过程中，培养了良好的学习习惯、时间管理能力和自我反思能力，综合素质得到全面提升。
七、内容逻辑关系
①数据采集
-重点知识点：数据采集的定义、方法、工具
-重点词：数据源、数据清洗、数据标注
-重点句：数据采集是构建人工智能模型的基础，决定了模型的输入质量和后续性能。
②建立模型
-重点知识点：模型选择、特征