第22课 机器学习数据中的规律（教案）2025-2026学年四年级上册信息科技河北大学版

《第22课 机器学习数据中的规律》教学设计 教学内容分析 本课时选自2025年河北大学出版社四年级上册信息科技教材第6单元“人工智能中的数据与编码”第22课，是人工智能入门知识的重要组成部分。教材以“幼苗生长数据预测施肥需求”为真实情境，构建了“数据可视化-机器学习算法-预测准确率”的逻辑主线，符合2022版信息科技课程标准中“人工智能初步”的内容要求。通过表格数据观察、可视化工具操作、模型准确率验证等实践活动，打破了人工智能的“神秘感”，让四年级学生能从具体案例出发，理解机器学习“从数据找规律、用规律做预测”的核心逻辑，为后续深入学习数据处理与人工智能应用奠定基础。 学情分析 从知识基础来看，四年级学生已掌握电子表格的基本操作，对“分类”“规律”等概念有生活认知，但从未接触过“机器学习”“数据建模”等专业术语，需借助具象案例降低理解难度。 从能力特点来看，该阶段学生好奇心强、动手意愿高，擅长通过直观图像获取信息，但抽象思维能力较弱，难以理解算法的内在逻辑，需通过“操作体验+结果观察”的方式开展学习。 从学习需求来看，学生对“人工智能如何解决实际问题”存在兴趣，可结合“培育幼苗”这一贴近生活的情境，激发学习主动性，同时需避免过多技术细节讲解，聚焦“数据与规律”的关联，确保学习目标可达成。 教学目标及核心素养指向 1.能识别幼苗数据表格中的关键信息，理解数据可视化结果与实际分类的对应关系，认识到“数据是机器学习的基础”，形成“用数据解决问题”的意识。（信息意识） 2.通过观察数据可视化规律、体验机器学习模型生成过程，初步理解“从数据中提取规律、用规律预测未知”的机器学习逻辑，能根据准确率公式计算简单的预测准确率，提升“抽象规律、量化评估”的思维能力。（信息意识、计算思维） 3.能独立完成“上传数据至可视化工具”“上传训练集与测试集至机器学习工具”等操作，掌握利用数字化工具分析数据、验证模型的方法，初步形成“用工具创新解决问题”的能力。（数字化学习与创新） 4.结合“幼苗施肥预测”案例，认识到人工智能技术在农业培育中的实际价值，理解技术服务生活、助力生产的意义，树立“合理利用技术解决现实问题”的责任意识。（信息社会责任） 教学重难点 教学重点： 理解数据可视化的作用； 体验机器学习算法“从数据找规律、生成预测模型”的过程； 掌握预测准确率的计算方法并理解其意义。 教学难点： 理解“机器学习模型如何通过训练集数据找到预测规律”。 重难点设计原因： 2022版课标要求四年级学生“能结合具体案例理解数据与信息的关系，体验人工智能的简单应用”，数据可视化是“将数据转化为可理解信息”的关键步骤，机器学习过程是“人工智能应用”的核心环节，预测准确率是“评估模型有效性”的基础，三者共同构成“机器学习解决问题”的完整流程，是学生必须掌握的核心内容；同时，这三点可通过“观察+操作+计算”的方式落地，符合四年级学生的能力水平，适合作为重点突破。 “机器学习算法的内在逻辑”涉及复杂的数学模型，超出四年级学生的抽象思维与数学知识范围，无法通过简单操作或观察完全理解，因此将其定为难点，教学中仅要求“体验过程、观察结果”，不追求深入讲解算法细节，避免学生因理解困难失去兴趣。 教学策略 1. 情境教学法：以“培育幼苗需精准判断施肥需求”为情境，贯穿全课，让学生始终围绕“如何用数据预测施肥”展开学习，增强学习的代入感与目的性。 2. 任务驱动法：设计“探索数据可视化”“体验机器学习算法”“验证预测准确率”三个递进式任务，每个任务明确操作要求与观察目标，引导学生逐步深入学习。 3. 直观演示与实践结合法：教师先演示“数据上传、工具操作”的关键步骤，再让学生独立操作，通过“看-仿-做”的流程，确保学生掌握数字化工具的使用方法。 4. 讨论引导法：在“数据可视化规律分析”“预测准确率意义”等环节，通过提问引导学生小组讨论，激发思维碰撞，帮助学生从直观观察上升到规律总结。 教学过程 课堂导入 教师活动：展示情境：经过一段时间的记录，我们积累了大量的幼苗生长数据。在信息科技课程中，人工智能算法通过学习这些数据，成功构建了一个根据幼苗的高度和宽度预测幼苗是否需要施肥的模型。想一想，议一议，这个模型对培育幼苗有着怎样的实际价值? 提问：“怎样才能精准知道幼苗是否需要施肥？” 引出主题：结合PPT情境描述，介绍“人工智能通过幼苗数据构建预测模型”的解决方案，明确本课学习目标——探究“模型如何生成”及“模型的价值”。 学生活动：观察图片，结合生活经验思考“精准施肥”的方法，自由发言；倾听教师介绍，明确本课将围绕“幼苗数据与施肥预测”学习，产生学习兴趣。 问题设计： 问题一：机器如何利用数据生成对数据的预测的?生成的预测模型对培育幼苗有着怎样的实际价值 问题二：怎么检查数据预测的准确性？ 设计意图： 通过真实生活问题激发学生共鸣，引出“人工智能解决数据预测问题”的主题，自然衔接PPT情境，为后续学习铺垫。 活动1：数据可视化 教师活动：布置任务，引导学生聚焦“宽度、高度、是否需要施肥”三个关键项：打开存储幼苗数据的表格文件，如表所列，观察表格中的数据项，说一说每列数据所代表的内容。 学生活动：观察表格，逐一说明每列数据的含义，明确关键数据项 教师活动：演示操作：打开PPT中的可视化工具，讲解“如何上传表格文件”，展示上传后的可视化结果。 提问：将整理好的数据上传至图所示的工具中，查看数据的可视化结果。 学生活动：跟随教师演示，独立操作可视化工具，上传数据并观察结果。 教师活动：组织小组讨论后邀请小组分享结论：是否可以找到用于区分图中两种颜色的点的规则(每种颜色代表一个类别，对应是否需要施肥)? 学生活动：小组讨论“区分颜色点的规则”，分享讨论结果，理解数据可视化的作用。 教师活动：将图中的数据列表，第2列对应水平方向数据，第3列对应垂直方向数据，第4列对应分类信息，如图所示。 总结：“颜色对应‘是否需要施肥’，可视化让数据规律更直观。” 学生活动：小组讨论“区分颜色点的规则”，分享讨论结果，理解数据可视化的作用。 设计意图: 落实PPT“探索”与“讨论”环节，让学生通过“看数据-操作工具-找规律”，直观理解数据可视化的意义，培养信息意识与数字化学习能力。 活动2：机器学习算法 教师活动：过渡提问：“我们能通过可视化找简单规律，机器如何自动找规律？” 知识讲解：将准备好的数据表上传到如图所示的工具中，然后单击“提交(Submit)”按钮，将得到机器从数据中找到的规律。这个“规律”常被称为模型，是一种名为“机器学习”的算法。 播放【微视频】机器学习科普 学生活动：观看微视频，结合视频内容回答“机器学习是什么”，形成初步认知。 教师活动：演示操作：打开机器学习工具，讲解“上传准备好的幼苗数据表-点击提交”的步骤，展示机器生成的“规律”，提问：“机器找到的规律，和我们讨论的一样吗？” 学生活动：模仿教师操作，上传数据并提交，观察机器生成的模型结果，对比“自己找的规律”与“机器规律”的差异 教师活动：知识讲解：机器学习是人工智能的一个研究分支，主要是指让机器模拟或实现类似人类的学习行为，总结数据中的规律、并利用规律对未知数据进行预测。 总结：机器通过学习大量数据自动提取规律，生成的模型能用于预测未知数据。 学生活动：倾听总结，理解“训练集”“模型”的含义，初步建立机器学习的逻辑框架。 设计意图: 通过“视频科普+工具操作”，降低“机器学习算法”的理解难度，让学生在体验中感知“机器找规律”的过程，落实计算思维的培养目标。 活动3：预测准确率 教师活动：提问：“机器生成的模型准不准？怎么判断？” 讲解：数据是机器学习的最基本要素，其中包含着机器需要通过学习面掌握的各种信息。供机器学习的大量数据集合被称为数据集。数据集可以分为训练集和测试集。机器通过对调练集中的数据进行学习，找到数据中的规律即构建模型。然后，机器利用测试集中的新数据，对模型进行预测。在预测的过程中，可以评估模型的预测结果与测试集中的真实结果是否一致。 布置任务：参考表中的数据项，准备测试数据，并将测试数据保存为“.xlsx”格式的表格文件。 演示操作：分别上传训练集和测试集至工具，展示预测结果与准确率，讲解准确率公式。 学生活动：按要求整理测试数据，保存为.xlsx格式，理解“训练集”与“测试集”的区别，上传训练集与测试集，观察工具显示的准确率，记录公式“M/N” 教师活动：训练集采用表所列的电子表格文件，测试集采用刚刚准备的电子表格文件。分别将训练集数据和测试集数据上传至如图所示位置，并查看模型在测试集上的预测准确率。什么是预测准确率呢?模型对某个数据集中的全部数据进行预测，预测结果与真实结果一致的数量记为M，数据集中的全部数据数量记为N，则预测准确率为M/N。 设计意图： 紧扣PPT“探索”环节，通过“准备数据-验证准确率-公式计算”，让学生掌握“量化评估模型”的方法，提升计算思维与数字化应用能力。 课堂小结 教师活动： 引导学生回顾本课流程：“我们先做了什么？再做了什么？最后做了什么？”，结合PPT“总结”页，梳理“数据可视化-机器学习算法-预测准确率”的逻辑关系； 回归情境：提问：“这个预测模型对培育幼苗有什么实际价值？”，强化“技术服务生活”的认知； 布置课后任务：“观察生活中还有哪些问题可以用‘数据预测’解决？”。 学生活动：跟随教师引导，回顾本课操作与知识点，用自己的话描述“机器学习解决幼苗施肥问题”的过程；思考并回答“模型的实际价值”，结合生活经验举例，深化信息社会责任认知；记录课后任务，带着问题观察生活中的“数据预测”场景。 设计意图: 通过“流程梳理+情境回归”，帮助学生构建完整的知识框架，同时将学习延伸至生活，激发持续探究人工智能应用的兴趣。 教学反思 成功之处：本课以“幼苗施肥预测”为情境，通过“操作体验”替代“抽象讲解”，符合四年级学生的认知特点。学生能独立完成“数据上传”“准确率计算”等操作，大部分学生能理解“数据可视化找规律、机器学习生成模型”的核心逻辑，核心素养目标达成度较高；同时，情境与生活紧密结合，有效激发了学生的学习兴趣，课堂参与度良好。 不足与改进：在“机器学习算法内在逻辑”的讲解中，部分学生仍会追问“机器到底怎么找到规律的”，虽已控制技术细节，但仍需进一步简化表述；此外，部分学生操作工具时因“文件格式错误”导致失败，下次教学需提前强调“文件格式要求”，并准备示例文件供学生参考，减少操作障碍。 未来优化方向：可增加“小组合作任务”，提升学生的协作能力；课后可推荐“简单的AI预测小游戏”，让学生在趣味体验中巩固“数据与预测”的关系，进一步深化对人工智能的理解。 学科网（北京）股份有限公司 $