資源簡介

中小學教育資源及組卷應用平臺
第4課《跨學科活動：昆蟲的識別》教學設計
課題 跨學科活動：昆蟲的識別 單元 第二單元 學科 信息科技 年級 八年級下
核心素養目標 信息意識：能意識到數據的來源、質量和重要性，對數據的收集、處理和分析能理解如何利用信息技術來解決實際問題。計算思維：通過學習本課，可以將復雜的昆蟲識別問題轉化為可以通過算法解決的形式，包括數據預處理、特征提取和模型訓練等。數字化學習與創新：通過運用神經網絡和深度學習技術，能夠在數字化環境中進行學習和實驗，探索新的識別方法和技術，推動創新。信息社會責任：在進行昆蟲識別時，需要考慮到數據隱私、知識產權和生態保護等社會責任，確保技術的應用不會對環境和社會造成負面影響。
教學重點 1、熟練掌握并運用神經網絡完成昆蟲識別系統搭建。
教學難點 1、認識神經網絡能夠幫助解決生活的問題。
教學過程
教學環節 教師活動 學生活動 設計意圖
導入新課 板書課題。本課中你將體驗： 如何設計一個神經網絡識別昆蟲項目如何搭建識別昆蟲的神經網絡如何轉換模型并部署應用在某些地區，農作物經常受到不同蟲害的侵襲，導致產量下降。請同學們應用所學的生物學知識和深度學習技術識別多種昆蟲，幫助家鄉的農民監測農作物蟲害情況，減少經濟損失。2、觀看教學視頻。 學習新知引入，觀看教學視頻。 用提問的方式引入課題，增強課堂互動性。將學生的注意吸引到課堂。
講授新課 新知講解一、需求分析在設計神經網絡識別昆蟲時，必須從當地的實際情況出發，挖掘真實需求。在項目需求方面，需要有大量當地昆蟲圖像組成的數據集，并借助深度學習技術，訓練一個神經網絡識別出不同昆蟲，把訓練好的神經網絡模型部署到實際應用場景中去，完成一個智能應用。請你結合前面的學習，根據項目需求將表 2.4.1填寫完整。二、分工合作方案設計完成后，你的小組需要進行分工合作，小組成員的分工角色與合作職責，可以參照表 2.4.2所示范例設計，也可以另行設計。姓名角色分工A組長負責項目統籌、監督與管理B成員負責進行數據集制作與文檔撰寫C成員負責模型訓練與評估D成員負責模型部署與程序測試E成員負責總結內容三、規劃實施神經網絡識別昆蟲項目的實施過程，可分為項目方案設計、收集整理圖像素材、訓練神經網絡模型、部署與應用模型。1.項目方案設計項目方案的設計包括：如何準備圖像數據，是從網絡上下載，還是通過攝像頭采集；收集好圖像數據后，制作成哪種格式的數據集(如ImageNet 格式或 COC0 格式 );選用哪種平臺進行模型訓練(如 MMEdu ):訓練好的模型如何轉化，以及如何部署在邊緣設備上使用。請搜索并學習相關知識，以更好地設計你們的方案。2. 收集整理圖像素材圖像素材主要的收集方式有網絡下載、拍攝錄制與編寫繪制等，其中網絡下載要尊重版權，并通過正規渠道獲取。對收集到的原始素材，通常還要進行加工處理并分類保存。素材收集完成后，按分類需求填人表 2.4.3 中。3.訓練神經網絡模型已經學習了 MMEdu 訓練模型的核心步驟和代碼，現在用自建的昆蟲數據集進行模型訓練。以小組為單位，嘗試使用不同的 SOTA 訓練昆蟲分類模型，留下一個最好的模型。當然，也可以采用無代碼的方式進行訓練。對于這兩種方式，你更喜歡哪一種 4.部署與應用模型不同的深度學習開發框架都有自己特定類型的模型文件，為了方便部署和應用，我們需要進行模型轉換，MMEdu 提供了轉換函數，可以方便地轉換為 ONNX 格式，然后進行邊緣設備部署。四、交流評價項目成果交流，分成果整理與交流兩個環節。成果整理，其內容涉及項目需求分析、項目方案設計、素材收集、模型部署和應用等方面，并為之制作匯報交流用的 PPT。項目成果評價，可基于表2.4.4 所示的評價量規，來對自己與他人的項目成果進行客觀的評價，并記錄評價結果。五、課堂練習完成PPT17頁——19頁課堂作業。六、拓展延伸1、深度學習技術在生活中的其他應用圖像識別：深度學習廣泛應用于圖像識別技術中，如人臉識別、物體檢測和自動駕駛汽車的視覺系統。自然語言處理：在語音識別、機器翻譯和聊天機器人等領域，深度學習技術被用于理解和生成自然語言。醫療診斷：深度學習被用于分析醫學影像（如X光片、CT掃描）以輔助醫生進行疾病診斷。推薦系統：電商平臺和流媒體服務利用深度學習算法分析用戶行為，提供個性化的產品和內容推薦。金融服務：在信貸評估、欺詐檢測和算法交易中，深度學習被用來分析大量數據并做出決策。2、數據收集、清洗和分析的基本技能數據收集：這是數據科學的第一步，通常通過各種來源獲取數據，如數據庫、API、Web抓取、開放數據集等。常用的數據收集工具包括Python中的`requests`庫、`pandas`、`beautifulsoup`等。數據清洗：數據收集后通常需要進行清洗。包括處理缺失值、重復數據、異常值，數據格式轉換，規范化等。常用工具有`pandas`和`numpy`，可以進行數據處理、轉換和過濾。數據分析：對數據進行統計分析、描述性分析和探索性數據分析（EDA）。你可以使用`pandas`進行數據的整理，`matplotlib`、`seaborn`或`plotly`進行數據可視化，來發現數據的規律和潛在模式。3、深度學習框架的使用TensorFlow：由Google開發，廣泛應用于深度學習，支持各種深度學習任務。TensorFlow的核心是張量操作，通過`tf.keras`簡化了模型的構建過程。你可以使用TensorFlow實現多層神經網絡、卷積神經網絡（CNN）、遞歸神經網絡（RNN）等。Keras：Keras是TensorFlow的高級API，提供了更簡潔和易于使用的接口。它使得構建、訓練和評估深度學習模型變得非常簡單。PyTorch：由Facebook開發，PyTorch的靈活性和動態圖計算特性讓它在學術界非常流行。PyTorch非常適合研究和原型開發。4、深度學習框架的步驟學習如何構建深度學習模型（如：神經網絡、CNN、RNN等）。學習如何進行數據預處理，構建數據管道。掌握訓練和驗證模型的技巧，如損失函數、優化器和超參數調節。使用GPU加速訓練。七、單元回顧與總結1、單元回顧。2、知識梳理。3、學習檢測。4、反思評價。 完成項目設計前期的需求分析。進行合理分工。完成具體的昆蟲識別系統項目實施過程。完成材料搜集。進行模型測試訓練。進行交流評價。完成課堂練習。進行課外知識拓展。完成單元回顧與總結。 引導學生明確問題，進行需求分析，讓研究內容更有針對性。鍛煉學生的學習能力和實際動手能力。完成分工配置，進行合理分工，保證團隊合作的有序性和優化性。引導學生在老師的幫助下具體、詳盡地學習用神經網絡設計昆蟲識別系統的具體步驟和實施策略，培養學生的策劃能力和項目實施有序性。為實施項目完善準備。通過具體的測試操作，完善模型系統的穩定性，提高學生解決問題的能力。在項目交流中互相學習，分享成果，強化學生對本課知識內容的掌握。在課堂練習中強化所學知識內容。拓寬學生知識面。再一次回顧本單元所學內容，強化本單元知識點。
課堂小結 跨學科活動：昆蟲的識別1、進行新知引入2、進行需求分析和分工合作3、完成規劃實施和評價交流4、完成課堂練習5、進行知識拓展 總結回顧 對本節課內容進行總結概括。
課后作業 1、在構建的CNN模型基礎上，嘗試不同的超參數（如學習率、批量大小、層數等），并記錄每次實驗的結果，分析哪些參數對模型性能影響最大。2、回顧本單元所學內容，完成一份思維導圖。 布置作業 拓展學生的學習能力
課堂板書 觀看板書 強調教學重點內容。
21世紀教育網 www.21cnjy.com 精品試卷·第 2 頁 （共 2 頁）
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