采用微項目,讓深度學習自然發生

在科教版第五單元“數據分析與人工智能”的第一章“走進數據分析”，學生初次接觸數據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據分析，并對深度學習的認識自然發生。

學生在之前的學習中已經掌握了數據表格的處理和基本的數據可視化方法。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字進行識別。這個項目既涵蓋了數據收集、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，培養對人工智能的興趣。

【教學目標】

1.理解數據分析的基本概念與方法

學生能夠解釋數據分析的基本概念，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的分析方法。

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，包括神經網絡、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.應用數字化工具進行數據處理與可視化

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

【教學過程】

第一課時：理解數據分析基本概念與方法

（一）導入（5分鐘）

為了激發學生對數據分析的興趣，我以一場“數碼探險”開始本次課程。在這場數碼探險中，學生將扮演數據分析小隊成員，即將進入一個神秘的數字迷宮。數字迷宮中充滿了各種數據，而小隊的任務是解讀這些數字，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據點，每個數據點都代表著一個數據分析的關鍵概念，如平均值、對比分析等。學生需要通過與這些數據點的互動，解答相應問題，找到正確的數字路徑，逐漸深入數字“迷宮”。

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

首先來看一個數據點：32、15、42、18、25、32、15、42、18、25。這組數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“數碼偵探”！

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

（二）理論講解（15分鐘）

1.數據分析基本概念

在數字迷宮的前方，需要了解數據分析的基本概念。數據分析是一種通過處理、清理和解釋數據來提取有用信息的過程。它是對數據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據進行比較，揭示出相似、差異之處，進而作出判斷的方法。在我們的數碼探險中，舉個例子：如果我們有兩組城市的氣溫數據，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、比率、百分比等，以量化不同數據之間的差異。這種方法可以幫助我們更好地理解數據，發現隱藏在數字背后的規律。

3.平均分析法

平均分析法是通過提取數據集的平均值，來反映事物目前所處的位置和發展水平;再對不同時期、不同類型單位的平均指標進行對比，說明事物的發展趨勢和變化規律。以剛才的氣溫數據為例，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值，從而更好地了解這個城市的氣溫。

平均分析法在數據分析中的廣泛應用，尤其適用于處理大量數據時，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：電商銷售數據分析

假設一家電商公司，銷售了某款產品，現在我們有前兩個月的銷售數據。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據，尋找相似和差異之處。例如：

計算相對數：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據的整體趨勢。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據，發現銷售波動的原因，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）

教師對本節課所學內容進行簡要總結，并展望下一節課將要進行的深度學習微項目。數據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，學生深入學習了數據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。現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字。

（二）項目目標

通過這個深度學習微項目，將實現以下目標：

1.了解深度學習的基本原理，包括神經網絡的結構、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據：

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

2.手寫數字數據集：使用一個公開可用的手寫數字數據集，如MNIST數據集。這個數據集包含大量手寫數字圖像，每個圖像都有對應的標簽，表示圖像中的數字。

（四）實際操作（40分鐘）

目標：學生能夠通過實際操作，加載手寫數字數據集，進行數據探索、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：數據加載與探索

教師可以引導學生使用TensorFlow加載MNIST手寫數字數據集，并進行基本的數據探索。

from tensorflow.keras.datasets import mnist

#加載數據

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

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

[▲]步驟二：數據預處理

指導學生進行數據預處理，確保圖像數據適用于深度學習模型的訓練。

#數據預處理

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網絡（CNN）模型。

from tensorflow.keras.models import Sequential-from tensorflow.keras.layers import Conv2D，MaxPoo-ling2D，Flatten，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，學生將親身體驗數據加載、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，提高對圖像數據的理解和處理能力。這個項目旨在培養學生的實際操作技能，讓他們在未來的數據科學和人工智能領域中更具競爭力。

（作者單位：江蘇省鎮江第一中學）

編輯：陳鮮艷

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