第十三课：《智能预测出行方式》 教案 九年级信息技术浙教版（2023）

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九年级信息技术浙教版教学设计
课题 智能预测出行方式 单元 第三单元 学科 信息技术 年级 九年级
学习目标 理解人工神经网络的基本概念（神经元、层、激活函数）2、掌握深度学习的基本原理及其在出行预测中的应用3、学习神经网络实现出行预测的基本步骤（数据收集、预处理、模型训练等）
重点 人工神经网络的结构（输入层、隐藏层、输出层）2、深度学习在图像识别（如CNN）和出行预测中的实际应用
难点 1、神经网络训练过程中的参数优化（如损失函数、梯度下降）2、出行数据的特征提取与模型泛化能力
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
导入新课 情境引入：播放视频《人工智能预测出行硬件实例》（如行空板结合传感器预测出行方式）提问讨论：“智能预测出行需要考虑哪些因素？”（如天气、交通状况、个人偏好）“传统出行规划与AI预测的差异？”（引出神经网络的优势） 倾听老师引入相关问题 激发学生的学习兴趣，让从问题中进行思考，从而引出本节课的学习内容
讲授新课 1）人工神经网络类比讲解：对比人体神经元与人工神经元模型，展示神经网络分层结构（输入层→隐藏层→输出层）案例演示：以“猫图片识别”为例，说明特征提取与多层计算过程（2）深度学习定义：超过四层的神经网络称为深度学习，强调隐层的递进处理（如CNN用于图像识别）应用拓展：讨论深度学习在出行预测中的多因素综合分析能力（3）出行预测实践代码演示：展示Python数据预处理片段（如数据集乱序、划分训练集/测试集）流程图解：结合“数据收集→模型训练→预测输出”步骤说明 了解并学习人工神经网络相关知识的重点难点 通过几个学习活动让学习开始掌握本节课的重点及难点
课堂练习 随堂问答：“人工神经网络的基本结构是什么？”“如何用深度学习优化公交到站预测？ 通过活动，引导学生更全面的理解相关知识 进一步拓展本节课的学习知识
课堂小结 智能预测出行方式 1. 人工神经网络 → 神经元、分层结构 2. 深度学习 → CNN/多隐层 3. 实践步骤 → 数据→模型→预测 引导学生总结自己本节课的学习收获 对本节课的学习进行总结
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