采用微項目,讓深度學習自然發(fā)生

在科教版第五單元“數(shù)據(jù)分析與人工智能”的第一章“走進數(shù)據(jù)分析”，學生初次接觸數(shù)據(jù)分析和人工智能的基本概念。在這一背景下，我們希望通過一個微項目的教學設計，引導學生在實踐中深入理解數(shù)據(jù)分析，并對深度學習的認識自然發(fā)生。

學生在之前的學習中已經(jīng)掌握了數(shù)據(jù)表格的處理和基本的數(shù)據(jù)可視化方法。而深度學習作為人工智能的一支重要領域，對初學者可能顯得復雜。因此，本次微項目旨在通過一個簡單而有趣的實踐任務，讓學生自主進行深度學習。

項目設計以圖像分類為主題，引導學生應用簡單的深度學習模型對手寫數(shù)字進行識別。這個項目既涵蓋了數(shù)據(jù)收集、整理和分析的基本流程，又讓學生了解深度學習的基礎原理。通過這個微項目，學生將深度學習從抽象的概念轉化為實際可操作的工具，培養(yǎng)對人工智能的興趣。

【教學目標】

1.理解數(shù)據(jù)分析的基本概念與方法

學生能夠解釋數(shù)據(jù)分析的基本概念，理解對比分析法和平均分析法的原理，并能夠在實際問題中選用適當?shù)姆治龇椒ā?/p>

2.掌握深度學習的基礎知識

學生能夠理解深度學習的基本原理，包括神經(jīng)網(wǎng)絡、反向傳播等概念，并具備使用簡單深度學習模型解決問題的能力。

3.應用數(shù)字化工具進行數(shù)據(jù)處理與可視化

學生能夠熟練使用數(shù)字化工具，如表格處理軟件和深度學習框架，對數(shù)據(jù)進行整理、組織、計算，并能夠選擇合適的圖表進行數(shù)據(jù)可視化。

【教學過程】

第一課時：理解數(shù)據(jù)分析基本概念與方法

（一）導入（5分鐘）

為了激發(fā)學生對數(shù)據(jù)分析的興趣，我以一場“數(shù)碼探險”開始本次課程。在這場數(shù)碼探險中，學生將扮演數(shù)據(jù)分析小隊成員，即將進入一個神秘的數(shù)字迷宮。數(shù)字迷宮中充滿了各種數(shù)據(jù)，而小隊的任務是解讀這些數(shù)字，找到通向下一層的正確路徑。

為了達到這個目的，我在教室里設置了多個數(shù)據(jù)點，每個數(shù)據(jù)點都代表著一個數(shù)據(jù)分析的關鍵概念，如平均值、對比分析等。學生需要通過與這些數(shù)據(jù)點的互動，解答相應問題，找到正確的數(shù)字路徑，逐漸深入數(shù)字“迷宮”。

歡迎各位小偵探加入我們的數(shù)碼探險隊！今天，我們將踏上一場神秘的數(shù)字迷宮之旅。在這個數(shù)字迷宮中，每個數(shù)字都是一個謎題，而你們扮演的角色是解鎖這些數(shù)字背后秘密的數(shù)碼偵探。

首先來看一個數(shù)據(jù)點：32、15、42、18、25、32、15、42、18、25。這組數(shù)字代表某個城市過去五天的溫度。你們的任務是解開這個數(shù)字的謎題，找到這五天的平均溫度。誰能最快算出平均值，就是我們的第一位“數(shù)碼偵探”！

同時，還有其他的數(shù)據(jù)點散布在教室的不同角落。每個數(shù)據(jù)點都代表一個數(shù)據(jù)分析的關鍵概念，如中位數(shù)、對比分析等。小隊將分頭行動，解鎖這些數(shù)字背后的秘密，尋找通向下一層的正確路徑。

（二）理論講解（15分鐘）

1.數(shù)據(jù)分析基本概念

在數(shù)字迷宮的前方，需要了解數(shù)據(jù)分析的基本概念。數(shù)據(jù)分析是一種通過處理、清理和解釋數(shù)據(jù)來提取有用信息的過程。它是對數(shù)據(jù)進行深入研究和理解的方法，是科學決策和解決問題的有力工具。

2.對比分析法

對比分析法是一種通過對不同組或不同時期的數(shù)據(jù)進行比較，揭示出相似、差異之處，進而作出判斷的方法。在我們的數(shù)碼探險中，舉個例子：如果我們有兩組城市的氣溫數(shù)據(jù)，通過對比分析，我們可以看出哪個城市的溫差更大，了解它們之間的氣候差異。

具體操作時，對比分析法涉及計算相對數(shù)、比率、百分比等，以量化不同數(shù)據(jù)之間的差異。這種方法可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)字背后的規(guī)律。

3.平均分析法

平均分析法是通過提取數(shù)據(jù)集的平均值，來反映事物目前所處的位置和發(fā)展水平;再對不同時期、不同類型單位的平均指標進行對比，說明事物的發(fā)展趨勢和變化規(guī)律。以剛才的氣溫數(shù)據(jù)為例，通過計算這五天氣溫的平均值，我們可以得到一個更為代表性的數(shù)值，從而更好地了解這個城市的氣溫。

平均分析法在數(shù)據(jù)分析中的廣泛應用，尤其適用于處理大量數(shù)據(jù)時，通過單一的指標來描述整體特征。它可以是算術平均、加權平均等形式，具體取決于分析的需求。

（三）小組討論與案例分析（20分鐘）

案例：電商銷售數(shù)據(jù)分析

假設一家電商公司，銷售了某款產(chǎn)品，現(xiàn)在我們有前兩個月的銷售數(shù)據(jù)。某兩個月每周的銷售額如下：

月份1銷售額：

450 000，480 000，510 000，490 000

月份2銷售額：

550 000，520 000，480 000，510 000

對比分析法的應用：

小組成員首先可以通過對比分析法比較兩個月的銷售數(shù)據(jù)，尋找相似和差異之處。例如：

計算相對數(shù)：對比每個月的銷售額與整體平均銷售額的相對差異，找出這款產(chǎn)品在哪個月的銷售情況較好或較差。

比率與百分比：計算每個月的銷售額變化百分比，確定銷售波動的幅度。

平均分析法的應用：

接著，小組成員可以使用平均分析法來得到銷售數(shù)據(jù)的整體趨勢。例如：

計算算術平均：求取每個月的銷售額的算術平均值，以獲取整體銷售水平。

月份1平均銷售額=

月份2平均銷售額=

加權平均：如果某個月份的銷售額對整體影響更大，可以使用加權平均。

以上計算幫助小組成員更深入地了解銷售數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)銷售波動的原因，并制訂未來銷售策略。在討論中，每個小組要選擇一位代表分享小組的結論和分析思路。

（四）總結與展望（5分鐘）

教師對本節(jié)課所學內(nèi)容進行簡要總結，并展望下一節(jié)課將要進行的深度學習微項目。數(shù)據(jù)分析是解決實際問題的工具，而深度學習將為我們提供更強大的分析工具。

第二課時：深度學習微項目實踐

在第一課時中，學生深入學習了數(shù)據(jù)分析的基本概念和方法，特別關注了對比分析法和平均分析法?，F(xiàn)在學生將轉向深度學習，探索如何應用這一強大的分析工具解決實際問題。

（一）項目介紹

深度學習微項目將聚焦于手寫數(shù)字識別。這既是一個廣泛應用于圖像識別領域的問題，又是深度學習在計算機視覺中的一個典型應用。通過這個項目，我們將學習如何建立一個簡單的深度學習模型，使其能夠識別手寫數(shù)字。

（二）項目目標

通過這個深度學習微項目，將實現(xiàn)以下目標：

1.了解深度學習的基本原理，包括神經(jīng)網(wǎng)絡的結構、反向傳播算法等。

2.掌握深度學習框架的基本使用，如TensorFlow或PyTorch。

3.應用深度學習模型解決實際問題，提高對數(shù)字圖像的識別能力。

（三）項目準備（5分鐘）

在進入實際操作之前，需要準備一些基本的工具和數(shù)據(jù)：

1.深度學習框架：選擇一種流行的深度學習框架，如TensorFlow或PyTorch，確保已經(jīng)安裝并配置好。

2.手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集：使用一個公開可用的手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集，如MNIST數(shù)據(jù)集。這個數(shù)據(jù)集包含大量手寫數(shù)字圖像，每個圖像都有對應的標簽，表示圖像中的數(shù)字。

（四）實際操作（40分鐘）

目標：學生能夠通過實際操作，加載手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集，進行數(shù)據(jù)探索、預處理，搭建并訓練一個簡單的深度學習模型，并對模型進行評估和預測。

[▲]步驟一：數(shù)據(jù)加載與探索

教師可以引導學生使用TensorFlow加載MNIST手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集，并進行基本的數(shù)據(jù)探索。

from tensorflow.keras.datasets import mnist

#加載數(shù)據(jù)

（x_train，y_train），（x_test，y_test）=mnist.load_data（）

#數(shù)據(jù)探索print（"訓練集圖像數(shù)量："，len（x_tr-ain））print（"測試集圖像數(shù)量："，len（x_test））print（"圖像尺寸："，x_train[0].shape）print（"標簽示例："，y_train[0]）

[▲]步驟二：數(shù)據(jù)預處理

指導學生進行數(shù)據(jù)預處理，確保圖像數(shù)據(jù)適用于深度學習模型的訓練。

#數(shù)據(jù)預處理

x_train=x_train.reshape（（len（x_train），28，28，1）） /255.0

x_test=x_test.reshape（（len（x_test），28，28，1））/ 255.0

[▲]步驟三：建立深度學習模型

引導學生使用TensorFlow建立一個簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）模型。

from tensorflow.keras.models import Sequential-from tensorflow.keras.layers import Conv2D，MaxPoo-ling2D，F(xiàn)latten，Dense

#搭建CNN模型

model=Sequential（ ）

model.add（Conv2D（32，（3，3），activation='relu'， input_shape=（28，28，1）））

model.add（MaxPooling2D（（2，2）））

model.add（Flatten（ ））

model.add（Dense（128，activation='relu'））

model.add（Dense（10，activation='softmax'））

[▲]步驟四：模型編譯與訓練

指導學生編譯模型，并使用訓練集進行模型訓練。

#編譯模型

model.compile（optimizer='adam'，loss='sparse_c-ategorical_crossentropy'，metrics=['accuracy']）

#模型訓練

model.fit（x_train，y_train，epochs=5，validation_d-ata=（x_test，y_test））

[▲]步驟五：模型評估與預測

教師可以引導學生對模型進行評估并嘗試用新的手寫數(shù)字圖像進行預測。

#模型評估

test_loss，test_acc=model.evaluate（x_test，y_test）print（f"測試集準確率：{test_acc}"）

#預測新圖像

predictions=model.predict（x_test[：5]）print（"模型預測結果："，predictions.argmax（axis=1））print（"真實標簽："，y_test[：5]）

通過這一系列步驟，學生將親身體驗數(shù)據(jù)加載、深度學習模型搭建與訓練的全過程，促進對實際操作的理解。

（五）結果與討論

通過完成深度學習微項目，學生將深入了解深度學習的基本原理，并親自搭建、訓練和評估一個簡單的深度學習模型。通過完成手寫數(shù)字識別任務，學生將學會應用深度學習解決實際問題，提高對圖像數(shù)據(jù)的理解和處理能力。這個項目旨在培養(yǎng)學生的實際操作技能，讓他們在未來的數(shù)據(jù)科學和人工智能領域中更具競爭力。

（作者單位：江蘇省鎮(zhèn)江第一中學）

編輯：陳鮮艷

作者簡介：馬騁（1981—），男，漢族，江蘇鎮(zhèn)江人，本科，中學一級，研究方向：高中信息技術教學。