5.3.2 关联分析教学设计-2026-2027学年粤教版高中信息技术必修一

该高中信息技术教学设计聚焦关联分析及Apriori算法，通过生活中捆绑销售实例和尿布啤酒故事导入概念，再以探究一支持度筛选频繁项集、探究二算法流程体验、探究三置信度评价规则，构建从概念到算法到应用的学习支架。 特色在于生活化导入培养信息意识，算法流程体验与流程图绘制发展计算思维，Python程序实践提升数字化学习与创新能力。超市销售数据案例和算法实现任务，帮助学生掌握数据分析方法，为教师提供可操作的实践教学方案。

教学设计 课程基本信息 学科 信息技术 年级 高一 学期 秋季 课题 5.3.2关联分析 教学目标 1. 学生能够理解关联分析的概念和意义，认识到关联分析在数据挖掘中的重要作用。。 2. 学生能够掌握理解Apriori算法的基本原理。 3. 学生能够运用关联规则评价指标，支持度和置信度，评价和选择有效的关联规则。 4. 学生能够通过案例分析和实践，了解关联分析在实际应用中的场景和价值。 5. 学生能够运行Python程序实现Apriori算法，提高数据分析和问题解决的能力。 教学重难点 教学重点： 理解关联分析的概念和意义。 教学难点： 明白Apriori算法的原理及相关指标，并且能在实际应用中进行实践 教学过程 1、 课程导入 以生活中经常一起捆绑销售的物品如手机和手机壳，笔记本和笔，引出物品之间存在的关联性，由此引入讲尿布和啤酒的故事，激发学生思考： 1.超市管理人员通过什么确定啤酒跟尿布是有联系的物品。（大量数据） 2.生活中面对大量的超市消费记录，从中发现了尿布和啤酒这一有趣联系，这是什么原理呢？（数据挖掘） 借此引入关联分析的概念，讲解关联分析定义以及目的，并且明确课堂学习算法为Apriori算法。 关联分析：分析并发现存在于大量数据之间的关联性或相关性，从而描述一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。 2、 概念突破 探究一：明确项目，找出有意义的数据 项目明确为根据超市的销售数据表，帮助超市老板设计一个商品捆绑销售的套餐。展示商品销售数据，并提出问题：我们有必要去探索所有物品之间的关联性吗？如果没有，选出你认为有关联的物品并给出理由。 根据学生回答讲解数据挖掘中出现频率高、低物品的特征，由此引入算法中支持度概念，它表示项集在事务中出现的概率。 深入提问：在成千上万的交易中，如何快速筛选出哪些商品值得进一步研究？ 用筛网为例，讲解最小支持度概念及其作用，它是人为设定的一个阈值，用来筛掉不符合需求的项集。 最后完成学习任务一，根据设定好的最小支持度0.3，写出频繁项集C1，以此来掌握学生的学习情况。 探究二：体验Apriori算法 讲解Apriori算法的原理：通过反复迭代和筛选，从单个物品开始，逐步生成多个物品的候选集，并剔除不满足最小支持度的组合，最终形成最大频繁项集。 然后根据任务一中的频繁项集C1，引入Apriori算法的过程，由教师带领学生体验一遍完整的算法流程并得出最大频繁项集。再从最大频繁项集转变到生活中所需要的关联规则，讲解关联规则的含义，以及关联规则的产生过程。 最后完成学习任务二，根据老师的讲解，让学生自主完成Apriori算法的流程图，完成后教师总结apriori算法流程。 1.扫描数据库，统计数据出现的频率次数。 2.构建候选项集L1，并计算支持度。 3.用最小支持度进行筛选，形成频繁项集C1。 4.连接C1生成候选项集L2，反复执行，直到得出最大频繁项集。 探究三：关联规则的可靠程度 运行程序，观察得出的关联规则，并思考得到的关联规则都能在现实中使用吗？怎么来判断这个规则是否可靠？ 启发学生思考，程序一中得出的关联规则非常多，如何才能得到最有效的关联规则。讲解置信度的概念：表示在前件出现的情况下，后件出现的概率。明白需要用置信度来衡量关联规则的可靠程度。 此时通过提问：是否跟支持度一样需要人为设定最小值来类比，让学生得出用最小置信度筛选关联规则的结论，并强调生活中只有强关联规则才能用来提供关联性建议。 全部知识点学习完成后，回归到课堂主线任务中，为超市选择销售套餐，根据提供的参数，修改程序二中最小支持度和最小置信度的值，得出超市促销活动的套餐选择。 3、 课堂总结 1. 带领学生总结课堂内容。数据分析中的关联分析，这是一种数据挖掘技术，用于发现数据项之间的隐藏联系。在Apriori算法中，通过支持度的计算以及筛选，帮助我们得到频繁项集，进而得出项集元素之间的关联规则，最后用置信度对关联规则进行筛选，形成强关联规则。这样我们就可以用它给商业决策、产品推荐等方面提供关联性建议。 2. 完成课堂评价表格。 4、 展望 引导学生思考生活中的关联分析例子，拓展讲解两个能使用关联分析的领域。 网络安全领域。通过对网络安全数据中的关联规则进行分析，安全专家可以发现潜在的威胁和攻击模式。 医疗诊断领域。医生和研究人员使用关联分析来发现不同症状、药物或疾病之间的关联，帮助提高诊断的准确性和治疗效果。 学科网（北京）股份有限公司 $