资源简介

单元基本信息
单元教学主题 第一单元 机器能预测 单元课时 5
单元项目情境与任务 在当今数字化时代，数据的价值日益凸显。我们身边存在着大量的数据，如个人健康数据、学习成绩数据、生活消费数据等。请你选择一类自己感兴趣的数据，运用机器学习的方法，构建一个预测模型，解决与之相关的实际问题。例如，根据性别、体重、脚长等数据预测身高，根据个人的运动数据预测运动能力提升情况，依据学习习惯数据预测考试成绩变化，或者通过消费数据预测未来的消费趋势等。
单元学习目标 1. 知识技能 （1）了解人工智能和机器学习的基本概念，明确两者的区别与联系。 （2）掌握机器学习的基本流程，包括数据准备、模型搭建、模型训练与评估、模型应用等环节。 （3）熟悉常见的机器学习算法，如线性回归、多项式回归等，并能根据实际问题选择合适的算法。 2. 素养指向 （1）信息意识：能够敏锐地感知生活中的数据价值，认识到机器学习在解决实际问题中的重要性，关注机器学习技术的发展动态。 （2）计算思维：学会运用计算思维分析问题，将实际问题转化为可通过机器学习解决的问题，设计合理的解决方案。 （3）数字化学习与创新：通过网络、书籍等多种渠道自主学习机器学习知识，积极探索不同的学习资源和方法，能够创造性地运用所学知识解决项目中的问题。 （4）信息社会责任：在使用机器学习技术时，遵守相关法律法规和道德规范，尊重他人的数据隐私，确保数据的合法使用和安全。
单元教学整体规划 项目活动 对应课题 拟解决的项目子问题或子任务 课时
项目筹备 第1节 人工智能的起源与发展 规划项目实施方案 1
知识探究 了解人工智能的起源、发展历程、研究学派和范式，以及新一代人工智能的特点，为项目实施做准备
第2节 人工智能的起源与发展 学习机器学习的定义、基本过程、常见算法，掌握数据集的相关知识，学会使用常用工具进行模型训练和评估 1
第3节 用机器学习解决问题 以具体案例为导向，学习如何运用机器学习解决实际问题，包括问题分析、数据准备、模型训练、评估和应用 1
整理展示 第4节跨学科活动：身高推断 综合运用所学知识，完成身高推断项目，展示项目成果，进行项目评价与反思 2
项目实施
课题名称 第1课 人工智能的起源与发展
课时目标 1.能够清晰阐述项目计划，合理规划项目进度和小组成员分工。 2.了解人工智能的起源，包括其概念的雏形以及早期的探索。 3.熟悉人工智能的发展历程，掌握不同阶段的主要特点、研究学派和范式，理解新一代人工智能的突破和应用。 4.认识到人工智能对生活和社会发展的重要影响，激发学习兴趣。
教学准备 计算机、相关教学资料、人工智能发展相关的视频素材
导学过程 意图说明
项目筹备 1.展示单元项目情境： 数字化时代，我们的生活被各类数据环绕，像日常的购物消费记录、运动时的心率变化数据、每月的水电费使用量等。这些看似平常的数据，实则蕴含着巨大的价值。机器学习就如同开启宝藏的钥匙，能够挖掘出数据背后隐藏的规律，进而对未来的情况进行预测。例如，通过分析家庭一段时间内的水电费数据，可以预测未来的水电消耗趋势，帮助我们提前做好资源规划，合理安排生活开支。再比如，分析运动时的心率和运动强度数据，能预测运动效果，为科学健身提供指导。现在，请同学们仔细思考，结合自己的生活实际，选择一类感兴趣的数据，思考运用机器学习可以解决什么实际问题。 提出单元项目任务： 请你以小组为单位，规划一个运用机器学习解决所选数据相关问题的项目方案。 （1）提供项目方案范例 项目个人日常消费预测应用目标过分析个人日常消费数据，预测未来一段时间内的消费金额，帮助个人更好地进行财务规划，合理安排支出。功能需求集个人过去一段时间（如半年或一年）的消费记录，包括消费时间、消费金额、消费类别（如餐饮、购物、娱乐等）；运用机器学习算法建立消费预测模型；将预测结果以直观的方式呈现，如通过手机应用展示未来一周或一个月的预计消费金额，并给出合理的消费建议。
小组名：姓名角色分工任务同学甲组长负责项目统筹、监督与管理制定项目整体计划和进度安排，协调小组成员之间的工作；组织小组讨论，确定项目的技术路线和方法；监督项目的执行情况，及时解决项目中出现的问题；对项目的最终成果负责同学乙成员数据收集与整理确定收集消费数据的方式，如从电子支付平台导出消费记录；对收集到的数据进行清洗，去除重复、错误的数据；将数据按照消费时间、金额、类别等进行分类整理，构建适合模型训练的数据集；对数据进行初步分析，探索数据的特点和规律 同学丙成员模型训练与评估研究适合消费预测的机器学习算法，如线性回归、决策树等；使用整理好的数据训练模型，不断调整模型参数以优化模型性能；运用合适的评估指标对模型进行评估，对比不同算法的效果，选择最优模型；记录模型训练和评估的过程和结果，为模型的改进提供依据同学丁成员应用开发与展示设计并开发用于展示预测结果和消费建议的手机应用界面；实现应用与训练好的模型对接，确保预测数据能够准确显示；设计直观、易懂的可视化界面，以图表、文字等形式展示预测的消费金额和消费建议；对应用进行测试，修复漏洞，优化应用的性能和用户体验；收集用户反馈，根据反馈对应用进行改进
（2）引导开展自主规划 　　　——要求以小组为单位，基于自身情况进行规划，并将结果填入下表1、表2。 表1项目实施规划 项目内容应用目标功能需求
表2小组合作分工 姓名角色分工任务
（3）各小组汇报展示交流 　　　——展示小组规划成果，交流规划缘由。 知识探究 1.项目子任务引入： ——了解人工智能的起源与发展，为“机器学习项目”作知识储备。 2.探究内容与要求 （1）方法引导：按照时间顺序，逐步梳理人工智能的发展脉络，通过实例和故事帮助学生理解抽象的概念。 （2）主要内容： ①什么是人工智能？—— 人工智能的含义 ②人工智能有哪些应用与发展历程？—— 人工智能发展简史 ③人工智能未来趋势如何？—— 新一代人工智能的发展 3.知识习得 （1）自主阅读：以书本P3-8为主，网络知识作补充。 （2）知识梳理： ①人工智能起源于人类对赋予机械智能的渴望。古希腊亚里士多德的“______”，为人工智能的逻辑推理奠定了基础。而艾伦 图灵提出的“______”，为判断机器是否具有智能提供了重要标准，1956年的________会议，正式确立了 “人工智能”这一术语，标志着人工智能作为一门独立学科的诞生。（答案：三段论、图灵测试、达特茅斯 ） ②人工智能发展有逻辑启发式和生物启发式两种范式。逻辑启发式 以________和推理为核心；生物启发式则从生物的智能行为和生 理结构中汲取灵感。（答案：逻辑规则） ③ 2012 年以来，新一代人工智能取得重大突破。未来，人工智能具 备更强的________和决策能力；受益群体也将从科技领域向更广 泛的社会群体普及。（答案：自主学习 ） 4.核心素养培育 （1）学会分析:查阅关于不同人工智能学术流派（符号主义、联结主义、行为主义）的资料，并从理论基础、技术实现、应用场景、优缺点等方面进行比较分析。 辅助分析支架： 学术流派理论基础技术实现应用场景优点缺点符号主义联结主义行为主义
在学会分析环节，你可以从各学术流派的理论根源出发，对比它们在技术实现方式、典型应用场景上的不同，以及各自在实际运用中的优劣之处，这有助于全面深入地理解人工智能不同学术流派的本质特点。 （2）学会解释:请结合人工智能发展历程中的具体事件和技术突破，解释不同阶段发展高潮和低谷出现的原因。 辅助分析支架：专家系统在早期取得成功应用，吸引大量关注和投 入，引发发展高潮，因此它被视为发展高潮阶段符号主义典型代表。 后来传统的专家系统因知识获取困难、计算能力无法满足复杂需求， 发展陷入低谷，如早期的一些医疗专家系统难以应对复杂多变的病症 和大量的医学数据 。 近年来，深度学习算法AlexNet在______图像分类竞赛中取得优异 成绩，证明了联结主义在图像识别领域的强大能力，推动人工智能进 入新的发展高潮。 学会求证：人工智能的发展在很大程度上影响了社会的未来。请分析人工智能未来的发展趋势，并给出证据。 —— 教师引领学生求证：调查人工智能在应用领域、智能程度和受众群体上的特点。 ①求证技能：使用思维导图，整理出人工智能的发展趋势。重点关注：应用领域范围的 扩大、细节的增多，可以具体一类进行整理并论证；智能程度可按照时间逻辑进行求 证；受众群体可以具体产品案例进行说明。 ②求证活动： 调查人工智能在应用领域细化出哪些分支。 调查人工智能智能程度从时间节点上看有什么质的突破。 调查人工智能受众群体以前是哪些,现在有哪些 画出相应思维导图。 （4）对学科方法、工具或作品进行评价反思 ①学习人工智能起源与发展，对理解科技发展规律有什么启发？ ②在对比不同学术流派时，运用对比分析方法有什么好处？ ③在梳理人工智能对社会生活影响时，使用思维导图工具对你有什么帮助？若不使用或使用其他工具会有什么不同？ 习题测试 人工智能正式诞生于哪一年？标志是什么？ 简述人工智能发展的两种范式及其代表学派。 四、小结回顾 请同学按照下列提示进行总结回顾： 1.学到了哪些知识与技能？ 2.提升了哪些方面的能力？ 3.生成了怎样的观点？ 四、布置作业 1.项目实施作业 请各小组对项目探究的阶段成果进行整理并提交，整理内容： （1）项目方案与小组分工表 （2）人工智能发展历程的梳理 2.课后挑战作业 通过浏览器就可以训练一个简单的模型，或者应用一个已经训练好的模型。选择 1～4 个你感兴趣的模型应用，体验其功能并填写下表。 表2 人工智能应用的功能体验记录表 应用名称功能简述输入数据输出结果
通过范例来帮助学生降低自主规划的的难度

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