資源簡介

教學設計
課程基本信息
學科 信息技術 年級 高二年級 學期 秋季
課題 機器學習算法類型：監督學習
教科書 書 名：信息計算選擇性必修5《人工智能初步》 出版社：廣東教育出版社
教學目標
1.信息意識：通過特征數據可視化，提升學生數據意識。 2.計算思維：使用電子表格給蘋果和檸檬分類，理解K近鄰算法的原理與核心思想。 3.數字化學習與創新：通過使用微課和網絡平臺提升學習效率，培養學生數字化學習和創新能力。 4.信息社會責任：感受人工智能在生活中的優勢，思考人工智能與社會發展的關系。
教學重難點
教學重點： 體驗特征數據采集，通過數據分析，提升學生數據意識，引導學生探究分類算法。
教學難點： K近鄰算法的原理和實現。
教學過程
環節一：知識回顧，引入新課。 1.機器學習算法類型：監督學習 2.開門見山，引入新課： 本節課以檸檬蘋果分類為例，探究監督學習分類算法。 回顧之前所學，引入新課。
環節二：水果二維（長和寬）特征分析 1.從實物到抽象數據特征。 問題1：蘋果和檸檬都有那些外部特征？ 簡化特征：本節課為了更加直觀的探究分類算法，我們對蘋果和檸檬的特征進行簡化，只提取蘋果和檸檬的長寬特征。 2.教師將自己采集的數據整理發送給學生。 顏色、形狀、表皮、大小....
環節三： 分類算法探究 1.數據可視化。 抽象數據可視化，觀察數據特點。引導學生利用散點圖的方式，展示數據的分布狀態，啟發學生思考。 2.觀察散點圖，探究分類算法。 方法一：將兩種水果分別圈起來，未知水果在那個圈，那就屬于那個類別（物以類聚）。 方法二：劃分直線區分兩種水果，線的兩測分別是不同的水果（支持向量機）。 教師：簡單介紹線性分類算法支持向量機算法。教師繼續追問：嘗試找到最優的分類直線？ 方法三：未知水果離哪類樣本近，未知水果就屬于哪一類（K近鄰算法）引出本節課K近鄰算法（識其鄰而知其類）。 3.實踐活動二：利用電子表格探究K近鄰算法。 第一步.計算距離，利用歐式距離公式計算未知水果到各個樣本之間的距離。 第二步.給距離排序。 第三步.選取K值。 第四步.投票分類，找到K個“最近鄰居”類別占比情況，確定未知水果的種類。 教師利用電子表格演示K近鄰算法在蘋果和檸檬分類過程。 總結：K的取值影響分類結果，K個“最近”鄰居中，哪個類別占比多，未知水果為同類。 1.學生在電子表格中將采集的數據以散點的形式進行繪制。體驗數據可視化處理。 2.在教師引導下學生討論，探究多種分類算法（支持向量機和K近鄰）。
環節四： 拓展實踐 1.學生使用K近鄰算法在電子表格中完成老師給出的4個分類任務。 小說分類，男女生預測，糖尿病診斷，朋友選擇 2.分享交流 思考：對比蘋果和檸檬分類，每個任務都有什么不同？ 小說分類（二維數據特征） 男女生預測（三維數據特征） 糖尿病診斷（四維數據特征） 朋友選擇（多分類） 總結：在分類算法的實際應用中，為了保證分類的準確性，采集的數據特征不止二維，可能多維特征。分類算法解決的也不止是二分類問題，也可能是多分類問題。 學生在教師的引導下，完成本節課分類任務。
環節五： 課后探索 嘗試將本節課的實踐任務用編程的方式呈現，并且對未知樣本進行預測。
環節六： 總結 1.特征提取（檸檬和蘋果的長寬特征） 2.探究分類算法（聚類、支持向量機、K近鄰算法） 3.利用電子表格設計實現K近鄰算法 4.利用K近鄰算法解決實際問題 學生在教師的引導下，完成本節課小結。

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