第3单元第13课《智能预测出行方式》教案 浙教版九年级信息科技.pdf

信息技术第13课智能预测出行

课题智能预测出行方式单元第三单元学科信息技术年级九年级

《智能预测出行方式》该课时教材编排了“人工神经网络-深度学习—神经网络实现出

行预测”的系列学习活动，旨在让学生通过人工神经网络，能归纳深度学习的特点;通过神

教材

经网络实行预测，初步理解人工神经网络;能根据实际需要选择合适的深度学习，具有神经

分析

网络实行预测的理念。教材编排合理，教学环节注重实践与理论相结合，教材内容贴近学生

生活实际，符合九年级学生认知特点。

1、信息意识：培养对信息的敏感度，能够在面对复杂的出行情境时，迅速捕捉到关键

信息，为智能预测出行方式提供依据。

2、计算思维：学会运用算法思维来解决与出行方式预测相关的问题，能够将实际问题

教学抽象为数学模型，并运用适当的算法进行求解。

目标3、数字化学习与创新：掌握利用数字化工具和资源进行出行方式学习和研究的方法，

如使用在线地图、交通数据分析软件等。

4、信息社会责任：了解智能预测出行方式对个人隐私和数据安全的影响，认识到保护

个人信息和数据安全的重要性。

一、人工神经网络

重点二、深度学习

三、神经网络实现出行预测

难点1、神经网络实现出行预测

教学过程

教学环节教师活动学生活动设计意图

通过项目化学习，能设计一个智能预测出行方听讲，学帮助学生理

案;通过预测实践，能制作出满足预测出行要求的作生之间的相互解如何设计一个

品。讨论智能预测智能预测出行方

探究：出行的方案。案。

1、智能预测出行方式需要考虑哪些条件或要

素?

导入新课2、如何利用机器为我们的出行提供合理的建

议?

神经网络模型用于智能预测出行，需要采集出

行相关的数据，对数据进行预处理和特征提取，将

数据划分为训练集和测试集;选择适合的模型进行

训练和测试，并将训练好的模型应用到实际出行预

测中，提高出行效率和降低出行成本。

一、人工神经网络

人体内有大量神经细胞，也叫神经元。神经细学生之间帮助学生积

胞通过相互联系构成了一个功能强大、结构复杂的互相讨论人工极融入课堂，提

信息处理系统--人体神经系统。人能够思考并从事神经网络。高学生学习积极

各种各样的复杂工作，是因为身体内部微小的神经性。

细胞起着作用。

科学家受到人体神经细胞的启发，把每个神经

细胞抽象成一个叫作神经元模型的基本信息单元，

把许多这样的信息单元按一定的层次结构连接起

来，就得到人工神经网络。通过输入层给人工神经

网络输入大量数据，由神经元模型构成的多层神经

网络对这些数据进行计算，从而得到需要输出的结

果。

如图13-1所示，给计算