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第4课《跨学科活动：昆虫的识别》教学设计
课题 跨学科活动：昆虫的识别 单元 第二单元 学科 信息科技 年级 八年级下
核心素养目标 信息意识：能意识到数据的来源、质量和重要性，对数据的收集、处理和分析能理解如何利用信息技术来解决实际问题。计算思维：通过学习本课，可以将复杂的昆虫识别问题转化为可以通过算法解决的形式，包括数据预处理、特征提取和模型训练等。数字化学习与创新：通过运用神经网络和深度学习技术，能够在数字化环境中进行学习和实验，探索新的识别方法和技术，推动创新。信息社会责任：在进行昆虫识别时，需要考虑到数据隐私、知识产权和生态保护等社会责任，确保技术的应用不会对环境和社会造成负面影响。
教学重点 1、熟练掌握并运用神经网络完成昆虫识别系统搭建。
教学难点 1、认识神经网络能够帮助解决生活的问题。
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
导入新课 板书课题。本课中你将体验： 如何设计一个神经网络识别昆虫项目如何搭建识别昆虫的神经网络如何转换模型并部署应用在某些地区，农作物经常受到不同虫害的侵袭，导致产量下降。请同学们应用所学的生物学知识和深度学习技术识别多种昆虫，帮助家乡的农民监测农作物虫害情况，减少经济损失。2、观看教学视频。 学习新知引入，观看教学视频。 用提问的方式引入课题，增强课堂互动性。将学生的注意吸引到课堂。
讲授新课 新知讲解一、需求分析在设计神经网络识别昆虫时，必须从当地的实际情况出发，挖掘真实需求。在项目需求方面，需要有大量当地昆虫图像组成的数据集，并借助深度学习技术，训练一个神经网络识别出不同昆虫，把训练好的神经网络模型部署到实际应用场景中去，完成一个智能应用。请你结合前面的学习，根据项目需求将表 2.4.1填写完整。二、分工合作方案设计完成后，你的小组需要进行分工合作，小组成员的分工角色与合作职责，可以参照表 2.4.2所示范例设计，也可以另行设计。姓名角色分工A组长负责项目统筹、监督与管理B成员负责进行数据集制作与文档撰写C成员负责模型训练与评估D成员负责模型部署与程序测试E成员负责总结内容三、规划实施神经网络识别昆虫项目的实施过程，可分为项目方案设计、收集整理图像素材、训练神经网络模型、部署与应用模型。1.项目方案设计项目方案的设计包括：如何准备图像数据，是从网络上下载，还是通过摄像头采集；收集好图像数据后，制作成哪种格式的数据集(如ImageNet 格式或 COC0 格式 );选用哪种平台进行模型训练(如 MMEdu ):训练好的模型如何转化，以及如何部署在边缘设备上使用。请搜索并学习相关知识，以更好地设计你们的方案。2. 收集整理图像素材图像素材主要的收集方式有网络下载、拍摄录制与编写绘制等，其中网络下载要尊重版权，并通过正规渠道获取。对收集到的原始素材，通常还要进行加工处理并分类保存。素材收集完成后，按分类需求填人表 2.4.3 中。3.训练神经网络模型已经学习了 MMEdu 训练模型的核心步骤和代码，现在用自建的昆虫数据集进行模型训练。以小组为单位，尝试使用不同的 SOTA 训练昆虫分类模型，留下一个最好的模型。当然，也可以采用无代码的方式进行训练。对于这两种方式，你更喜欢哪一种 4.部署与应用模型不同的深度学习开发框架都有自己特定类型的模型文件，为了方便部署和应用，我们需要进行模型转换，MMEdu 提供了转换函数，可以方便地转换为 ONNX 格式，然后进行边缘设备部署。四、交流评价项目成果交流，分成果整理与交流两个环节。成果整理，其内容涉及项目需求分析、项目方案设计、素材收集、模型部署和应用等方面，并为之制作汇报交流用的 PPT。项目成果评价，可基于表2.4.4 所示的评价量规，来对自己与他人的项目成果进行客观的评价，并记录评价结果。五、课堂练习完成PPT17页——19页课堂作业。六、拓展延伸1、深度学习技术在生活中的其他应用图像识别：深度学习广泛应用于图像识别技术中，如人脸识别、物体检测和自动驾驶汽车的视觉系统。自然语言处理：在语音识别、机器翻译和聊天机器人等领域，深度学习技术被用于理解和生成自然语言。医疗诊断：深度学习被用于分析医学影像（如X光片、CT扫描）以辅助医生进行疾病诊断。推荐系统：电商平台和流媒体服务利用深度学习算法分析用户行为，提供个性化的产品和内容推荐。金融服务：在信贷评估、欺诈检测和算法交易中，深度学习被用来分析大量数据并做出决策。2、数据收集、清洗和分析的基本技能数据收集：这是数据科学的第一步，通常通过各种来源获取数据，如数据库、API、Web抓取、开放数据集等。常用的数据收集工具包括Python中的`requests`库、`pandas`、`beautifulsoup`等。数据清洗：数据收集后通常需要进行清洗。包括处理缺失值、重复数据、异常值，数据格式转换，规范化等。常用工具有`pandas`和`numpy`，可以进行数据处理、转换和过滤。数据分析：对数据进行统计分析、描述性分析和探索性数据分析（EDA）。你可以使用`pandas`进行数据的整理，`matplotlib`、`seaborn`或`plotly`进行数据可视化，来发现数据的规律和潜在模式。3、深度学习框架的使用TensorFlow：由Google开发，广泛应用于深度学习，支持各种深度学习任务。TensorFlow的核心是张量操作，通过`tf.keras`简化了模型的构建过程。你可以使用TensorFlow实现多层神经网络、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等。Keras：Keras是TensorFlow的高级API，提供了更简洁和易于使用的接口。它使得构建、训练和评估深度学习模型变得非常简单。PyTorch：由Facebook开发，PyTorch的灵活性和动态图计算特性让它在学术界非常流行。PyTorch非常适合研究和原型开发。4、深度学习框架的步骤学习如何构建深度学习模型（如：神经网络、CNN、RNN等）。学习如何进行数据预处理，构建数据管道。掌握训练和验证模型的技巧，如损失函数、优化器和超参数调节。使用GPU加速训练。七、单元回顾与总结1、单元回顾。2、知识梳理。3、学习检测。4、反思评价。 完成项目设计前期的需求分析。进行合理分工。完成具体的昆虫识别系统项目实施过程。完成材料搜集。进行模型测试训练。进行交流评价。完成课堂练习。进行课外知识拓展。完成单元回顾与总结。 引导学生明确问题，进行需求分析，让研究内容更有针对性。锻炼学生的学习能力和实际动手能力。完成分工配置，进行合理分工，保证团队合作的有序性和优化性。引导学生在老师的帮助下具体、详尽地学习用神经网络设计昆虫识别系统的具体步骤和实施策略，培养学生的策划能力和项目实施有序性。为实施项目完善准备。通过具体的测试操作，完善模型系统的稳定性，提高学生解决问题的能力。在项目交流中互相学习，分享成果，强化学生对本课知识内容的掌握。在课堂练习中强化所学知识内容。拓宽学生知识面。再一次回顾本单元所学内容，强化本单元知识点。
课堂小结 跨学科活动：昆虫的识别1、进行新知引入2、进行需求分析和分工合作3、完成规划实施和评价交流4、完成课堂练习5、进行知识拓展 总结回顾 对本节课内容进行总结概括。
课后作业 1、在构建的CNN模型基础上，尝试不同的超参数（如学习率、批量大小、层数等），并记录每次实验的结果，分析哪些参数对模型性能影响最大。2、回顾本单元所学内容，完成一份思维导图。 布置作业 拓展学生的学习能力
课堂板书 观看板书 强调教学重点内容。
21世纪教育网 www.21cnjy.com 精品试卷·第 2 页 （共 2 页）
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