信息技術(shù)選擇性必修4人工智能初步《第三章機(jī)器學(xué)

習(xí)與人工智能的核心算法》大單元整體教學(xué)設(shè)計(jì)

一、內(nèi)容分析與整合

（一）教學(xué)內(nèi)容分析

本單元教學(xué)內(nèi)容選自粵教版高中信息技術(shù)選擇性必修4《人工智能初步》的

第三章《機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能的核心算法》。本章通過(guò)剖析具體案例，如垃圾郵件

智能分類系統(tǒng)，讓學(xué)生深入了解機(jī)器學(xué)習(xí)及人工智能的核心算法。教學(xué)內(nèi)容主要

涵蓋以下幾個(gè)方面：

機(jī)器學(xué)習(xí)概述：介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、發(fā)展歷程及其在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛

應(yīng)用。通過(guò)具體案例，讓學(xué)生理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理和主要類型。

貝葉斯分類器：詳細(xì)介紹樸素貝葉斯分類器的原理、類型及應(yīng)用。通過(guò)構(gòu)建

垃圾郵件分類器的實(shí)踐活動(dòng)，讓學(xué)生體驗(yàn)樸素貝葉斯分類器的應(yīng)用效果。

聚類：闡述聚類分析的基本原理，介紹常見(jiàn)的聚類算法，如K-Means聚類算

法。通過(guò)鶯尾花數(shù)據(jù)集的分類實(shí)踐，讓學(xué)生理解聚類算法的應(yīng)用。

決策樹(shù)：講解決策樹(shù)的結(jié)構(gòu)、類型及生成過(guò)程。通過(guò)預(yù)測(cè)用戶還貸能力的決

策樹(shù)案例，讓學(xué)生感受決策樹(shù)在分類和預(yù)測(cè)問(wèn)題中的應(yīng)用。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，包括感知機(jī)、多層感知機(jī)等。

通過(guò)手寫數(shù)字識(shí)別的實(shí)踐活動(dòng)，讓學(xué)生體驗(yàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用。

（二）單元內(nèi)容分析

本單元內(nèi)容旨在通過(guò)剖析具體案例，讓學(xué)生深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)及人工智能的

核心算法°在教學(xué)過(guò)程中，應(yīng)注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，通過(guò)項(xiàng)目式學(xué)習(xí)、探究式

學(xué)習(xí)等方式，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動(dòng)性。還應(yīng)注重培養(yǎng)學(xué)生的計(jì)算思維、數(shù)

字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力，以及信息社會(huì)責(zé)任意識(shí)。

具體來(lái)說(shuō)，本單元內(nèi)容分析如下：

機(jī)器學(xué)習(xí)概述：作為本章的引入部分，應(yīng)讓學(xué)生了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和

原理，為后續(xù)學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。通過(guò)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興

趣。

貝葉斯分類器：作為本章的重點(diǎn)內(nèi)容之一，應(yīng)詳細(xì)介紹樸素貝葉斯分類器的

原理和應(yīng)用。通過(guò)構(gòu)建垃圾郵件分類器的實(shí)踐活動(dòng)，讓學(xué)生親身體驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算

法在實(shí)際問(wèn)題中的應(yīng)用效果。

聚類：聚類分析是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種重要方法，應(yīng)介紹其基本原理和常見(jiàn)算

法。通過(guò)鶯尾花數(shù)據(jù)集的分類實(shí)踐，讓學(xué)生理解聚類算法在數(shù)據(jù)挖掘和模式識(shí)別

領(lǐng)域的應(yīng)用。

決策樹(shù)：決策樹(shù)是一種直觀易懂的分類和預(yù)測(cè)方法，應(yīng)介紹其結(jié)構(gòu)和生成過(guò)

程。通過(guò)預(yù)測(cè)用戶還貸能力的決策樹(shù)案例，讓學(xué)生感受決策樹(shù)在解決實(shí)際問(wèn)題中

的應(yīng)用價(jià)值。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：作為深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，應(yīng)介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和類

型。通過(guò)手寫數(shù)字識(shí)別的實(shí)踐活動(dòng)，讓學(xué)生體驗(yàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的

應(yīng)用效果，并初步了解深度學(xué)習(xí)的概念。

（三）單元內(nèi)容整合

在單元內(nèi)容整合方面，應(yīng)注重各章節(jié)之間的邏輯聯(lián)系和知識(shí)銜接。具體來(lái)說(shuō):

引入與鋪墊：在機(jī)器學(xué)習(xí)概述部分，通過(guò)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和原理,

為后續(xù)學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。通過(guò)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

重點(diǎn)突破：在貝葉斯分類器和聚類部分，通過(guò)詳細(xì)介紹算法原理和應(yīng)用案例,

讓學(xué)生深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的核心思想和應(yīng)用價(jià)值。通過(guò)實(shí)踐活動(dòng)，讓學(xué)生親

身體驗(yàn)算法的應(yīng)用效果。

拓展與深化：在決策樹(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分，通過(guò)介紹更復(fù)雜的算法卻模型,

進(jìn)一步拓展學(xué)生的知識(shí)面和深度。通過(guò)實(shí)踐活動(dòng)，讓學(xué)生感受機(jī)器學(xué)習(xí)算法在解

決實(shí)際問(wèn)題中的應(yīng)用潛力。

總結(jié)與提升：在單元結(jié)束時(shí)，通過(guò)總結(jié)回顧和拓展思考，幫助學(xué)生鞏固所學(xué)

知識(shí)，提升信息素養(yǎng)和綜合能力。鼓勵(lì)學(xué)生關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)及人工智能領(lǐng)域的最新

進(jìn)展，培養(yǎng)持續(xù)學(xué)習(xí)和創(chuàng)新的能力。

二、《普通高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017年版2020年修訂）》分解

(-)信息意識(shí)

理解信息價(jià)值：通過(guò)剖析機(jī)器學(xué)習(xí)及人工智能的核心算法，讓學(xué)生理解信息

在智能系統(tǒng)中的重要性和價(jià)值。引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注信息的質(zhì)量、來(lái)源和可靠性，培養(yǎng)

對(duì)信息的敏感度和判斷力。

識(shí)別信息需求：在項(xiàng)目式學(xué)習(xí)和探究式學(xué)習(xí)過(guò)程中，引導(dǎo)學(xué)生根據(jù)實(shí)際需求

選擇合適的算法和工具，解決實(shí)際問(wèn)題。培養(yǎng)學(xué)生識(shí)別信息需求、獲取有效信息

的能力。

遵守信息法規(guī)：在介紹算法應(yīng)用案例時(shí)，強(qiáng)調(diào)信息法律法規(guī)的重要性。引導(dǎo)

學(xué)生遵守信息法規(guī)，尊重知識(shí)產(chǎn)權(quán)和個(gè)人隱私，培養(yǎng)合法合規(guī)使用信息的意識(shí)。

(-)計(jì)算思維

抽象與建模：通過(guò)剖析機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理和應(yīng)用案例，引導(dǎo)學(xué)生學(xué)會(huì)將復(fù)

雜問(wèn)題抽象為計(jì)算模型，用形式化的方法表述問(wèn)題。培養(yǎng)學(xué)生的抽象思維和建模

能力。

自動(dòng)化與問(wèn)題解決：通過(guò)構(gòu)建垃圾郵件分類器、手寫數(shù)字識(shí)別等實(shí)踐活動(dòng)，

讓學(xué)生體驗(yàn)算法在自動(dòng)化處理數(shù)據(jù)、解決問(wèn)題方面的優(yōu)勢(shì)。培養(yǎng)學(xué)生的巨動(dòng)化思

維和問(wèn)題解決能力。

系統(tǒng)化與送代優(yōu)化：在算法應(yīng)用和優(yōu)化的過(guò)程中，引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注系統(tǒng)的整體

性能和局部?jī)?yōu)化。通過(guò)迭代測(cè)試和調(diào)整參數(shù)，不斷優(yōu)化算法的性能和效果。培養(yǎng)

學(xué)生的系統(tǒng)思維和迭代優(yōu)化能力。

(三)數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新

數(shù)字化資源利用：在項(xiàng)目式學(xué)習(xí)和探究式學(xué)習(xí)過(guò)程中，引導(dǎo)學(xué)生充分利用數(shù)

字化資源和工具，如網(wǎng)絡(luò)搜索、在線數(shù)據(jù)庫(kù)、編程軟件等。培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)字化資

源利用能力和信息素養(yǎng)。

數(shù)字化工具操作：通過(guò)實(shí)踐活動(dòng)，讓學(xué)生掌握常用數(shù)字化工具的操作技能，

如編程軟件、數(shù)據(jù)分析工具等。培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)字化工具操作能力和實(shí)踐能力。

創(chuàng)新與實(shí)踐：鼓勵(lì)學(xué)生結(jié)合所學(xué)知識(shí)和技能，開(kāi)展創(chuàng)新性的實(shí)踐活動(dòng)，如設(shè)

計(jì)新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法、開(kāi)發(fā)智能應(yīng)用系統(tǒng)等。培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)和實(shí)踐能力，

以及將所學(xué)知識(shí)應(yīng)用于解決實(shí)際問(wèn)題的能力。

(四)信息社會(huì)責(zé)任

信息安全與隱私保護(hù)：在介紹算法應(yīng)用案例時(shí)，強(qiáng)調(diào)信息安全和隱私保護(hù)的

重要性。引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注信息泄露、網(wǎng)絡(luò)攻擊等安全風(fēng)險(xiǎn)，培養(yǎng)信息安全意識(shí)和隱

私保護(hù)能力。

倫理與道德規(guī)范：在算法應(yīng)用和優(yōu)化的過(guò)程中，引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注倫理和道德問(wèn)

題，如算法偏見(jiàn)、數(shù)據(jù)濫用等。培養(yǎng)學(xué)生的倫理意識(shí)和道德責(zé)任感，確保算法應(yīng)

用的合法合規(guī)和公平公正。

社會(huì)責(zé)任與貢獻(xiàn)：鼓勵(lì)學(xué)生關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)及人工智能領(lǐng)域的最新進(jìn)展和社會(huì)

影響，積極參與相關(guān)公益活動(dòng)和社會(huì)實(shí)踐。培養(yǎng)學(xué)生的社會(huì)責(zé)任感和貢獻(xiàn)意識(shí)，

為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步和發(fā)展貢獻(xiàn)力量。

三、學(xué)情分析

(-)已知內(nèi)容分析

在進(jìn)入《第三章機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能的核心算法》的教學(xué)之前，學(xué)生已經(jīng)完

成了高中信息技術(shù)必修課程以及選擇性必修4《人工智能初步》的前兩章學(xué)習(xí)。

他們對(duì)人工智能的基本概念、發(fā)展歷程、典型應(yīng)用有了初步的了解，并掌握了信

息技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)和基本技能，包括數(shù)據(jù)處理、算法與程序設(shè)計(jì)等。特別是在第

二章中，學(xué)生通過(guò)項(xiàng)目范例”調(diào)查漢英自動(dòng)翻譯機(jī)的人工智能發(fā)展歷程”，對(duì)人工

智能的實(shí)際應(yīng)用及其背后的技術(shù)原理有了一定的認(rèn)識(shí)。

具體來(lái)說(shuō)，學(xué)生在已知內(nèi)容方面具備以下幾點(diǎn)基礎(chǔ)：

信息技術(shù)基礎(chǔ)：學(xué)生已經(jīng)掌握了計(jì)算機(jī)基本操作、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、數(shù)據(jù)處理與分

析等基本技能。

算法與程序設(shè)計(jì)：學(xué)生了解算法的基本概念，并能編寫簡(jiǎn)單的程序解決問(wèn)題,

對(duì)程序設(shè)流程計(jì)的基本和方法有一定的認(rèn)識(shí)。

人工智能基礎(chǔ)：學(xué)生對(duì)人工智能的定義、發(fā)展歷程、典型應(yīng)用及其對(duì)社會(huì)的

影響有了初步的了解，能夠描述人工智能的基本特征。

項(xiàng)目學(xué)習(xí)方法：通過(guò)之前的學(xué)習(xí)，學(xué)生已經(jīng)熟悉了項(xiàng)目學(xué)習(xí)的方法，包括項(xiàng)

目規(guī)劃、項(xiàng)目實(shí)施、項(xiàng)目成果展示與評(píng)價(jià)等環(huán)節(jié)。

（-）新知內(nèi)容分析

《第三章機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能的核心算法》是《人工智能初步》課程的核心

章節(jié)之一，旨在讓學(xué)生深入了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理、主要算法類型及其在人工

智能領(lǐng)域的應(yīng)用。本章通過(guò)項(xiàng)目范例”剖析垃圾郵件智能分類系統(tǒng)”，引導(dǎo)學(xué)生剖

析具體案例，了解人工智能的核心算法，熟悉智能技術(shù)應(yīng)用的基本過(guò)程和實(shí)現(xiàn)原

理。

新知內(nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：

機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理：學(xué)生需要理解機(jī)器學(xué)習(xí)的定義、任務(wù)、性能指標(biāo)和經(jīng)

驗(yàn)來(lái)源，掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的基本思路和工作流程。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的主要類型：學(xué)生需要了解監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)

習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法的主要類型及其特點(diǎn)。

貝葉斯分類器：學(xué)生需要掌握樸素貝葉斯分類器的原理、類型和應(yīng)用，了解

條件概率、貝葉斯定理和后驗(yàn)概率最大化等概念。

聚類算法：學(xué)生需要了解聚類的定義、基本原理和主要算法（如K-Means聚

類算法），掌握聚類分析在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用。

決策樹(shù)：學(xué)生需要了解決策樹(shù)的結(jié)構(gòu)、優(yōu)缺點(diǎn)、主耍算法（如ID3、C4.5和

CART算法）以及決策樹(shù)的生成過(guò)程，掌握決策樹(shù)在分類和預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：學(xué)生需要了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、結(jié)構(gòu)和類型，掌握

多層感知機(jī)的工作原理和應(yīng)用，了解深度學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用。

（三）學(xué)生學(xué)習(xí)能力分析

根據(jù)學(xué)生在必修課程和前兩章選擇性必修課程中的表現(xiàn)，可以對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)

能力進(jìn)行以下分析：

邏輯思維能力：學(xué)生在算法與程序設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)過(guò)程中，已經(jīng)初步培養(yǎng)了邏輯

思維能力，能夠分析和解決簡(jiǎn)單的邏輯問(wèn)題。

自主學(xué)習(xí)能力：通過(guò)項(xiàng)目學(xué)習(xí)，學(xué)生已經(jīng)具備一定的自主學(xué)習(xí)能力，能夠獨(dú)

立完成項(xiàng)目規(guī)劃、資料搜集和成果展示等環(huán)節(jié)。

團(tuán)隊(duì)合作能力：在項(xiàng)目學(xué)習(xí)過(guò)程中，學(xué)生需要與小組成員協(xié)作完成任務(wù)，培

養(yǎng)了良好的團(tuán)隊(duì)合作能力和溝通能力。

問(wèn)題解決能力：學(xué)生通過(guò)解決實(shí)際問(wèn)題，已經(jīng)初步具備了問(wèn)題解決能力，能

夠運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題。

學(xué)生在學(xué)習(xí)本章新知內(nèi)容時(shí)仍面臨一定的挑戰(zhàn)，如理解復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和算

法原理、掌握多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用等。教師需要在教學(xué)中注重培養(yǎng)學(xué)生的抽

象思維能力、邏輯推理能力和實(shí)踐操作能力。

（四）學(xué)習(xí)障礙突破策略

針對(duì)學(xué)生在學(xué)習(xí)本章內(nèi)容時(shí)可能遇到的學(xué)習(xí)障礙，教師可以采取以下策略進(jìn)

行突破：

案例驅(qū)動(dòng)教學(xué)：通過(guò)剖析具體案例（如垃圾郵件智能分類系統(tǒng)），讓學(xué)生在實(shí)

際情境中理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理和算法應(yīng)用。教師可以利用多媒體教學(xué)資源,

如演示文稿、視頻教程等，直觀展示算法的工作原理和應(yīng)用效果。

理論與實(shí)踐相結(jié)合：在講解機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理的同時(shí)，注重實(shí)踐操作。教師

可以設(shè)計(jì)一系列實(shí)踐活動(dòng)，如編寫簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)程序、使用機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)進(jìn)行數(shù)

據(jù)分析等，讓學(xué)生在實(shí)踐中掌握算法的應(yīng)用方法。

分層次教學(xué)：針對(duì)不同層次的學(xué)生，設(shè)計(jì)不同難度的教學(xué)內(nèi)容和實(shí)踐活動(dòng)。

對(duì)于基礎(chǔ)較弱的學(xué)生，注重基礎(chǔ)知識(shí)的講解和鞏固；對(duì)于基礎(chǔ)較好的學(xué)生，可以

提供更深入的學(xué)習(xí)資源和挑戰(zhàn)性問(wèn)題，激發(fā)他們的學(xué)習(xí)興趣和潛能。

小組合作學(xué)習(xí)：鼓勵(lì)學(xué)生組成學(xué)習(xí)小組，共同完成項(xiàng)目任務(wù)和實(shí)踐活動(dòng)。通

過(guò)小組合作，學(xué)生可以相互學(xué)習(xí)、相互幫助，共同解決問(wèn)題。小組合作學(xué)習(xí)還可

以培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)合作能力和溝通能力。

及時(shí)反饋與指導(dǎo)：在教學(xué)過(guò)程中，教師要及時(shí)關(guān)注學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)展和反饋情

況，針對(duì)學(xué)生的問(wèn)題和困惑給予及時(shí)的指導(dǎo)和幫助。教師還可以通過(guò)課堂討論、

作業(yè)批改等方式，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，及時(shí)調(diào)整教學(xué)策略和方法。

通過(guò)以上策略的實(shí)施，教師可以有效突破學(xué)生在學(xué)習(xí)本章內(nèi)容時(shí)可能遇到的

學(xué)習(xí)障礙，提高教學(xué)效果和學(xué)習(xí)質(zhì)量。

四、大主題或大概念設(shè)計(jì)

本單元的大主題設(shè)計(jì)為“揭秘機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能的核心算法：從原理到應(yīng)

用”。這一主題旨在通過(guò)深入剖析機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的核心算法，幫助學(xué)生理解

這些算法的基本原理、類型及其在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用，從而培養(yǎng)學(xué)生的信息意識(shí)、

計(jì)算思維、數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力，并強(qiáng)化信息社會(huì)責(zé)任。

五、大單元目標(biāo)敘寫

(-)信息意識(shí)

感知信息價(jià)值：學(xué)生能夠認(rèn)識(shí)到機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法在信息處理中的重

要價(jià)值，理解這些算法如何影響現(xiàn)代社會(huì)的信息獲取、處理和應(yīng)用。

信息敏感度：培養(yǎng)學(xué)生對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能相關(guān)信息的敏感度，能夠主動(dòng)

關(guān)注算法發(fā)展的新動(dòng)態(tài)、新成果及其對(duì)社會(huì)的影響。

信息判斷與選擇：在信息繁雜的環(huán)境中，學(xué)生能夠根據(jù)任務(wù)需求，合理選擇

和利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的相關(guān)資源和信息，為解決實(shí)際問(wèn)題提供支持。

(-)計(jì)算思維

抽象與建模：學(xué)生能夠運(yùn)用計(jì)算思維，將復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能問(wèn)題抽

象為數(shù)學(xué)模型，明確問(wèn)題的關(guān)鍵特征和解決路徑。

算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：掌握機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能中常見(jiàn)算法的基本原理和實(shí)現(xiàn)方

法，能夠針對(duì)具體問(wèn)題設(shè)計(jì)合適的算法，并通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)分析與解讀：利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，能

夠解讀分析結(jié)果，提取有價(jià)值的信息，為決策提供支持。

(三)數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新

數(shù)字化資源利用：熟練掌握數(shù)字化學(xué)習(xí)工具和資源，能夠利用這些工具和資

源開(kāi)展機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的學(xué)習(xí)與實(shí)踐。

問(wèn)題解決與創(chuàng)新：在解決實(shí)際問(wèn)題的過(guò)程中，能夠靈活運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工

智能算法，創(chuàng)造性地提出解決方案，提升問(wèn)題解決能力。

項(xiàng)目實(shí)踐與合作：通過(guò)項(xiàng)目式學(xué)習(xí)，學(xué)生能夠在團(tuán)隊(duì)中有效協(xié)作，共同完成

項(xiàng)目任務(wù)，提升數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新的能力。

（四）信息社會(huì)責(zé)任

倫理與法律意識(shí)：了解機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法應(yīng)用中的倫理問(wèn)題和法律法

規(guī)，能夠自覺(jué)遵守相關(guān)規(guī)定，確保算法應(yīng)用的合法性和道德性。

信息安全與隱私保護(hù)：認(rèn)識(shí)到信息安全和隱私保護(hù)的重要性，能夠在算法應(yīng)

用過(guò)程中采取有效措施保護(hù)用戶信息和數(shù)據(jù)安全。

可持續(xù)發(fā)展觀念：理解機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法對(duì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的影響，

能夠關(guān)注算法應(yīng)用的環(huán)境效益和社會(huì)效益，促進(jìn)技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展。

六、大單元教學(xué)重點(diǎn)

機(jī)器學(xué)習(xí)基本原理與算法類型：深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理，掌握監(jiān)督學(xué)

習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等主要算法類型及其特點(diǎn)。

核心算法剖析與應(yīng)用：通過(guò)剖析貝葉斯分類器、聚類算法、決策樹(shù)和人工神

經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等核心算法，理解其工作原理和應(yīng)用場(chǎng)景，能夠運(yùn)用這些算法解決實(shí)際問(wèn)

題。

項(xiàng)目式學(xué)習(xí)與實(shí)踐：通過(guò)項(xiàng)目式學(xué)習(xí)，將理論知識(shí)與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合，提升

學(xué)生的數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力，培養(yǎng)信息社會(huì)責(zé)任意識(shí)。

七、大單元教學(xué)難點(diǎn)

算法原理的深入理解：機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法涉及較多的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知

識(shí)，學(xué)生可能難以深入理解其原理和實(shí)現(xiàn)過(guò)程。

算法應(yīng)用的選擇與實(shí)現(xiàn)：在實(shí)際應(yīng)用中，如何根據(jù)具體問(wèn)題選擇合適的算法

并實(shí)現(xiàn)其功能是一個(gè)難點(diǎn)，需要學(xué)生具備較強(qiáng)的分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力。

倫理與法律意識(shí)的培養(yǎng)：在算法應(yīng)用過(guò)程中，如何確保合規(guī)性和道德性是一

個(gè)重要問(wèn)題，需要學(xué)生具備較強(qiáng)的倫理和法律意識(shí)，這需要在教學(xué)中進(jìn)行引導(dǎo)和

培養(yǎng)。

針對(duì)以上教學(xué)難點(diǎn)，可以采取以下措施：

加強(qiáng)基礎(chǔ)知識(shí)教學(xué)：在講解算法原理之前，先復(fù)習(xí)相關(guān)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),

為學(xué)生學(xué)習(xí)算法原理奠定基礎(chǔ)。

案例分析與實(shí)踐操作：通過(guò)案例分析和實(shí)踐操作，幫助學(xué)生理解算法的應(yīng)用

場(chǎng)景和實(shí)現(xiàn)過(guò)程，提升學(xué)生的實(shí)踐能力。

倫理與法律教育：在教學(xué)過(guò)程中融入倫理和法律教育，引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注算法應(yīng)

用中的合規(guī)性和道德性問(wèn)題，培養(yǎng)學(xué)生的信息社會(huì)責(zé)任意識(shí)。可以邀請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域

的專家進(jìn)行講座或分享，讓學(xué)生更深入地了解相關(guān)知識(shí)和法規(guī)。

通過(guò)以上教學(xué)設(shè)計(jì)，旨在幫助學(xué)生深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的核心算法,

培養(yǎng)其信息意識(shí)、計(jì)算思維、數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力，并強(qiáng)化信息社會(huì)責(zé)任意識(shí)，

為學(xué)生未來(lái)的學(xué)習(xí)和工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

八、大單元整體教學(xué)思路

在《普通高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)(2017年版2020年修訂)》的指導(dǎo)下，針對(duì)

粵教版高中信息技術(shù)選擇性必修4《人工智能初步》第三章《機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智

能的核心算法》的教學(xué)內(nèi)容，本大單元整體教學(xué)思路旨在通過(guò)一系列項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)的

教學(xué)活動(dòng)，引導(dǎo)學(xué)生深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理、主要算法類型及其應(yīng)用，從

而提升學(xué)生的信息意識(shí)、計(jì)算思維、數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力以及信息社會(huì)責(zé)任。

(-)信息意識(shí)

通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)能夠：

敏銳感知信息價(jià)值：學(xué)生能夠認(rèn)識(shí)到機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域的重要價(jià)值，

理解其在數(shù)據(jù)處理、模式識(shí)別、智能決策等方面的廣泛應(yīng)用，從而在日常生活中

更加敏銳地感知到機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的存在及其作用。

有效篩選與利用信息：在面對(duì)大量信息時(shí)，學(xué)生能夠根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原

理和算法特點(diǎn)，有效篩選和利用與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的信息，提高信息處理的效率和

準(zhǔn)確性。

預(yù)判信息發(fā)展趨勢(shì)：通過(guò)了解機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展歷程和趨勢(shì)，學(xué)生能夠預(yù)

判機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在未來(lái)可能的發(fā)展方向和應(yīng)用領(lǐng)域，為未來(lái)的學(xué)習(xí)和職業(yè)發(fā)展做

好準(zhǔn)備。

(-)計(jì)算思維

通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)能夠：

抽象與建模：學(xué)生能夠?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題抽象為數(shù)學(xué)模型，理解數(shù)據(jù)在模型中

的作用，并能夠根據(jù)實(shí)際問(wèn)題建立相應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

形式化表達(dá)：學(xué)生能夠運(yùn)用數(shù)學(xué)語(yǔ)言和符號(hào)系統(tǒng)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題進(jìn)行形式化

表達(dá)，清晰、準(zhǔn)確地描述問(wèn)題的輸入輸出、約束條件等。

自動(dòng)化求解：通過(guò)學(xué)習(xí)和實(shí)踐機(jī)器學(xué)習(xí)算法，學(xué)生能夠利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)化地

求解問(wèn)題，理解算法在問(wèn)題求解過(guò)程中的作用，并能夠根據(jù)算法的特點(diǎn)和適用范

圍選擇合適的算法進(jìn)行問(wèn)題求解。

系統(tǒng)化設(shè)計(jì)：學(xué)生能夠?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)算法融入系統(tǒng)化設(shè)計(jì)中，理解算法在復(fù)雜

系統(tǒng)中的地位和作用，并能夠根據(jù)系統(tǒng)需求設(shè)計(jì)合適的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。

（三）數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新

通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)能夠：

適應(yīng)數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境：學(xué)生能夠適應(yīng)數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境，熟練運(yùn)用各種數(shù)字化

工具和資源進(jìn)行學(xué)習(xí)，如在線課程、學(xué)習(xí)平臺(tái)、編程工具等。

利用數(shù)字化資源解決問(wèn)題：學(xué)生能夠利用數(shù)字化資源（如數(shù)據(jù)集、算法庫(kù)、

在線教程等）解決機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題，提高問(wèn)題解決的效率和準(zhǔn)確性。

開(kāi)展自主學(xué)習(xí)與協(xié)作學(xué)習(xí)：學(xué)生能夠通過(guò)自主學(xué)習(xí)和協(xié)作學(xué)習(xí)的方式，深入

理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理和應(yīng)用，并能夠與同伴分享學(xué)習(xí)成果和經(jīng)驗(yàn)。

創(chuàng)新機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用：學(xué)生能夠在理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題，如開(kāi)發(fā)智能分類系統(tǒng)、預(yù)測(cè)模型等。

（四）信息社會(huì)責(zé)任

通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)能夠：

遵守信息法律法規(guī)：學(xué)生能夠了解并遵守與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的信息法律法規(guī),

如數(shù)據(jù)保護(hù)法、知識(shí)產(chǎn)權(quán)法等，確保在機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中合法合規(guī)。

維護(hù)信息安全：學(xué)生能夠認(rèn)識(shí)到信息安全的重要性，了解機(jī)器學(xué)習(xí)在信息安

全領(lǐng)域的應(yīng)用和挑戰(zhàn)，并采取措施保護(hù)個(gè)人和組織的信息安全。

尊重知識(shí)產(chǎn)權(quán)：學(xué)生能夠尊重他人的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，不盜用、不侵犯他人的機(jī)器

學(xué)習(xí)模型和算法，同時(shí)保護(hù)自己的知識(shí)產(chǎn)權(quán)不受侵犯。

負(fù)責(zé)任地應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)：學(xué)生能夠在應(yīng)田機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)時(shí)考慮到其社會(huì)

影響和倫理問(wèn)題，如避免算法偏見(jiàn)、保護(hù)用戶隱私等，負(fù)責(zé)任地推廣和應(yīng)用機(jī)器

學(xué)習(xí)技術(shù)。

具體教學(xué)實(shí)施步驟：

導(dǎo)入新課：

通過(guò)實(shí)際案例（如垃圾郵件智能分類系統(tǒng)）引入機(jī)器學(xué)習(xí)的概念和應(yīng)用場(chǎng)景，

激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和好奇心。

簡(jiǎn)要回顧人工智能的發(fā)展歷程和基本原理，為機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。

學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理：

通過(guò)理論講解和案例分析，使學(xué)生理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、原理和方法。

引導(dǎo)學(xué)生討論機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)和局限性，以及其對(duì)人類社會(huì)的影響。

探究機(jī)器學(xué)習(xí)算法的主要類型：

介紹監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法的主要

類型。

通過(guò)案例分析，使學(xué)生理解各種算法的基本原理、應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn)。

引導(dǎo)學(xué)生討論不同算法類型的適用場(chǎng)景和選擇依據(jù)。

剖析貝葉斯分類器：

詳細(xì)講解樸素貝葉斯分類器的基本原理、類型和應(yīng)用。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)和實(shí)踐活動(dòng)，使學(xué)生掌握樸素貝葉斯分類器的實(shí)現(xiàn)方法和應(yīng)用場(chǎng)景。

引導(dǎo)學(xué)生討論樸素貝葉斯分類器的優(yōu)勢(shì)和局限性，以及如何改進(jìn)其性能。

探究聚類算法：

介紹系統(tǒng)聚類算法和K-Means聚類算法的基本原理和應(yīng)用場(chǎng)景。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)和實(shí)踐活動(dòng)，使學(xué)生掌握聚類算法的實(shí)現(xiàn)方法和應(yīng)用場(chǎng)景。

引導(dǎo)學(xué)生討論聚類算法的優(yōu)勢(shì)和局限性，以及如何根據(jù)實(shí)際問(wèn)題選擇合適的

聚類算法。

剖析決策樹(shù)：

詳細(xì)講解決策樹(shù)的基本原理、類型和應(yīng)用場(chǎng)景。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)和實(shí)踐活動(dòng)，使學(xué)生掌握決策樹(shù)的實(shí)現(xiàn)方法和應(yīng)用場(chǎng)景。

引導(dǎo)學(xué)生討論決策樹(shù)的優(yōu)勢(shì)和局限性，以及如何根據(jù)實(shí)際問(wèn)題選擇合適的決

策樹(shù)算法。

探究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、結(jié)構(gòu)和應(yīng)用場(chǎng)景。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)和實(shí)踐活動(dòng)，使學(xué)生掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)方法和應(yīng)用場(chǎng)景。

引導(dǎo)學(xué)生討論人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)和局限性，以及如何根據(jù)實(shí)際問(wèn)題選擇合

適的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

項(xiàng)目實(shí)踐與成果展示：

組織學(xué)生以小組為單位，選擇一個(gè)與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)踐，如開(kāi)發(fā)

一個(gè)智能分類系統(tǒng)、預(yù)測(cè)模型等。

鼓勵(lì)學(xué)生將項(xiàng)目成果進(jìn)行展示和分享，交流學(xué)習(xí)心得和經(jīng)驗(yàn)。

對(duì)學(xué)生的項(xiàng)目成果進(jìn)行評(píng)價(jià)和反饋，指出優(yōu)點(diǎn)和不足，提出改進(jìn)建議。

總結(jié)與反思：

總結(jié)本章的學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)成果，回顧機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理、主要算法類型

及其應(yīng)用。

引導(dǎo)學(xué)生反思學(xué)習(xí)過(guò)程和方法，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，提出改進(jìn)意見(jiàn)。

鼓勵(lì)學(xué)生在未來(lái)的學(xué)習(xí)和生活中繼續(xù)關(guān)注和探索機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)

用。

通過(guò)以上教學(xué)實(shí)施步驟，學(xué)生將能夠深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理、主要算

法類型及其應(yīng)用，提升信息意識(shí)、計(jì)算思維、數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力以及信息社

會(huì)責(zé)任，為未來(lái)的學(xué)習(xí)和職業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

九、學(xué)業(yè)評(píng)價(jià)

學(xué)業(yè)評(píng)價(jià)是高中信息技術(shù)課程的重要組成部分，旨在通過(guò)科學(xué)、全面、公正

的評(píng)價(jià)方式，評(píng)估學(xué)生在信息技術(shù)學(xué)科中的學(xué)習(xí)成效，并促進(jìn)學(xué)生信息素養(yǎng)的全

面提升。根據(jù)《普通高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017年版2020年修訂）》的要求,

結(jié)合粵教版高中信息技術(shù)選擇性必修4《人工智能初步》第三章《機(jī)器學(xué)習(xí)與人

工智能的核心算法》的教學(xué)內(nèi)容，本章節(jié)的學(xué)業(yè)評(píng)價(jià)將從信息意識(shí)、計(jì)算思維、

數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新、信息社會(huì)責(zé)任四個(gè)維度進(jìn)行設(shè)定。

(-)信息意識(shí)

評(píng)價(jià)目標(biāo)：

信息敏感度：學(xué)生能夠敏銳地感知到機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)在日常生活和

學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，并能主動(dòng)關(guān)注相關(guān)技術(shù)的發(fā)展動(dòng)態(tài)。

信息價(jià)值判斷力：學(xué)生能夠準(zhǔn)確判斷機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能相關(guān)信息的價(jià)值和

可靠性，對(duì)于來(lái)源不明的信息能夠保持審慎態(tài)度。

信息利用能力：學(xué)生能夠有效利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的相關(guān)知識(shí)，解決學(xué)

習(xí)和生活中的實(shí)際問(wèn)題，提升信息利用效率。

具體評(píng)價(jià)內(nèi)容：

信息敏感度評(píng)價(jià)：

學(xué)生是否能夠主動(dòng)搜集和關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的最新技術(shù)進(jìn)展和

應(yīng)用案例。

學(xué)生是否能夠在日常學(xué)習(xí)和生活中，敏銳地發(fā)現(xiàn)并識(shí)別出與機(jī)器學(xué)習(xí)和人工

智能相關(guān)的信息。

信息價(jià)值判斷力評(píng)價(jià)：

學(xué)生是否能夠準(zhǔn)確判斷所獲取的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能相關(guān)信息的真實(shí)性和

可靠性。

學(xué)生是否能夠在面對(duì)復(fù)雜信息時(shí)，運(yùn)用批判性思維，對(duì)信息進(jìn)行篩選卻甄別。

信息利用能力評(píng)價(jià)：

學(xué)生是否能夠?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的知識(shí)應(yīng)用于解決實(shí)際問(wèn)題，如利用垃

圾分類算法進(jìn)行垃圾分類。

學(xué)生是否能夠利用信息檢索工具，快速找到與機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能相關(guān)的學(xué)

習(xí)資源，提升學(xué)習(xí)效率。

(-)計(jì)算思維

評(píng)價(jià)目標(biāo)：

問(wèn)題抽象能力：學(xué)生能夠?qū)?fù)雜問(wèn)題抽象為機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能可以處理的

數(shù)學(xué)模型或算法問(wèn)題。

算法設(shè)計(jì)與分析能力：學(xué)生能夠設(shè)計(jì)并選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)解決實(shí)際

問(wèn)題，并能夠分析算法的性能和效率。

數(shù)據(jù)分析能力：學(xué)生能夠運(yùn)用數(shù)據(jù)分析工具對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的結(jié)果進(jìn)行解讀

和分析，提取有價(jià)值的信息。

具體評(píng)價(jià)內(nèi)容：

問(wèn)題抽象能力評(píng)價(jià)：

學(xué)生是否能夠?qū)?shí)際問(wèn)題抽象為機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能算法可以處理的模型，

如將手寫數(shù)字識(shí)別問(wèn)題抽象為圖像分類問(wèn)題。

學(xué)生是否能夠在設(shè)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，考慮問(wèn)題的復(fù)雜性和約束條件，進(jìn)行

合理的問(wèn)題建模。

算法設(shè)計(jì)與分析能力評(píng)價(jià)：

學(xué)生是否能夠根據(jù)問(wèn)題的需求，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如分類問(wèn)題選擇

決策樹(shù)或樸素貝葉斯分類器。

學(xué)生是否能夠分析算法的性能和效率，如評(píng)估算法的準(zhǔn)確率、召回率和計(jì)算

復(fù)雜度。

數(shù)據(jù)分析能力評(píng)價(jià)：

學(xué)生是否能夠運(yùn)用數(shù)據(jù)分析工具（如Python的Pandas庫(kù)、Matplotlib庫(kù)等）

對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的結(jié)果進(jìn)行可視化展示和解讀。

學(xué)生是否能夠通過(guò)數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)算法存在的問(wèn)題，并提出改進(jìn)方案。

（三）數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新

評(píng)價(jià)目標(biāo)：

數(shù)字化學(xué)習(xí)資源利用能力：學(xué)生能夠熟練利用數(shù)字化學(xué)習(xí)資源，如在線課程、

開(kāi)源項(xiàng)目等，進(jìn)行自主學(xué)習(xí)和探究。

數(shù)字化工具應(yīng)用能力：學(xué)生能夠熟練運(yùn)用數(shù)字化工具（如編程環(huán)境、數(shù)據(jù)分

析軟件等）進(jìn)行機(jī)器學(xué)