信息技术（第2版）（拓展模块）教案 拓展模块5 5.3常用核心技术 .docx

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《拓展模块55.3常用核心技术》教案1

课题名称

决策树

授课类型

理实一体

授课对象

一年级学生

授课课时

2课时

所授课程

信息技术（拓展模块）

授课地点

多媒体实训室

所授教材

《信息技术—拓展模块》，人民邮电出版社，张丹阳主编。

一、学情分析

本课程授课对象为高职各专业大一学生，课程开设在大一第2学期，学生在知识储备、学习特点和信息素养的情况如下：

1.知识与技能储备

学生理解了机器学习的基本原理，熟悉了机器学习项目开发流程与步骤，能够区分监督学习和无监督学习的不同点。

2.学习特点

授课对象在学习方面表现出如下特点：

（1）喜好电脑与互联网的应用，线上操作所见即所得可以引发学习兴趣；

（2）喜欢情境设定，厌烦平淡无奇的说教；

（3）乐于接受可视化教学资源，反感静态纸质学习材料；

（4）具有较强的求知欲，希望了解一些具体的人工智能方法。

3.信息素养

学生具备了基础的信息技术学科素养，有一定的信息意识和信息行动能力，有了初步的工程意识。

二、教学内容

本节课选自拓展模块5人工智能--5.3.1决策树，主要介绍决策树的基本原理和算法。

1.分类问题

2.训练集

3.基本原理

4.基本算法

5.信息增益

6.测试和评估

三、教学目标

1.知识目标

（1）了解决策树的基本原理；

（2）了解决策树的基本算法；

（3）了解信息熵的基本概念，知道信息增益在决策树中的作用；

（4）加深对机器学习基本原理的理解。

2.能力目标

（1）能够叙述决策树的基本原理；

（2）能够使用一个决策树输入数据得出决策结果。

3.素养目标

（1）培养基本的计算思维；

（2）培养良好的数字化学习和交流沟通能力。

四、教学重难点

1.教学重点

决策树基本原理与基本算法。

2.教学难点

决策树基本算法与信息增益。

五、教学准备

1.教学环境

计算机实训室（与互联网连接的计算机、投影仪、黑板）。

2.教学用具

电子教室相关软件、学习通。

3.教学材料

（1）拓展模块55.3常用核心技术教案1

（2）拓展模块55.3常用核心技术课件

（3）微课拓展模块55.3.1-1决策树的基本原理

微课拓展模块55.3.1-2决策树的基本算法

微课拓展模块55.3.1-3信息增益与测试评估

（4）Excel训练数据集

（5）常用核心算法学习笔记

（6）拓展模块5人工智能课后考核评价试题

六、教学策略

教法：讲授教学法问题教学法讨论法案例法启发式教学

学法：听讲学习法自主探究法问题学习法

依托学习通学习资源、练习题和学习笔记导图等保证学习过程的顺利实施。

七、教学流程

八、教学环节

教学

环节

教学内容

教学活动

策略与意图

环节一

课程回顾与学习目标

(10分钟)

【问题导入】

什么是监督学习？

分类任务主要解决什么问题？

分类问题的一般形式

决策树用途

【学习目标】

了解决策树的基本原理；

了解决策树的基本算法；

加深对机器学习基本原理的理解。

教师活动

1.提出问题，回顾以前所学内容并引申出分类问题和决策树

2.介绍本单元的学习任务

学生活动

1.认真回顾机器学习概念，听取教师讲授内容

2.思考记录

1.问题教学法：复习监督学习概念，为本次课程做好铺垫

2.讲授教学法：介绍学习目标，使学生明确本次课的要求

教学

环节

教学内容

教学活动

策略与意图

环节二

介绍决策树案例(10分钟)

决策树案例：学习状态预测问题

在教学过程中，教师常常需要通过学生的日常表现推知学生的学习状态。这一场景就可以被建模为监督学习问题。

1.特征取值范围

2.训练集

教师活动

（1）提出决策树案例：学习状态预测问题

（2）讲解案例的特征取值范围

（3）讲解案例的训练样本

学生活动

1.认真听取教师讲授内容

2.积极思考

3.思考记录

1.案例分析法：学习状态预测问题

案例是贯穿本次授课始终的案例，通过此案例，可以帮助学生具体形象地理解决策树

2.结合案例讲解特征值、样本、标签等基本概念

教学

环节

教学内容

教学活动

策略与意图

环节三

学习决策树基本原理(10分钟)

1.决策树

决策树是一个预测模型，其每一个内部（非叶子）结点表示一个决策特征（属性）ai，每一条边代表某个特征的一个可能取值，而每一个叶子结点则表示一个学习状态的分类结果“好”或“差”。从根结点到叶子结点的一条路径代表了一个决策过程的测试序列，一个数据点从根结点进入决策树后，会根据其特征值选择一条这样的路径，最终进入某个叶子结点代表的分类类别并得到最终的分类结果。

2.决策树示例

教师活动

1.讲授决策树基本原理

2.组织学生讨论如何手工建立案例所示的决策树

学生活动

1.认真听取教师