采用微项目，让深度学习自然发生——“走进数据分析”教学设计

文| 马 骋

在科教版第五单元“数据分析与人工智能”的第一章“走进数据分析”，学生初次接触数据分析和人工智能的基本概念。在这一背景下，我们希望通过一个微项目的教学设计，引导学生在实践中深入理解数据分析，并对深度学习的认识自然发生。

学生在之前的学习中已经掌握了数据表格的处理和基本的数据可视化方法。而深度学习作为人工智能的一支重要领域，对初学者可能显得复杂。因此，本次微项目旨在通过一个简单而有趣的实践任务，让学生自主进行深度学习。

项目设计以图像分类为主题，引导学生应用简单的深度学习模型对手写数字进行识别。这个项目既涵盖了数据收集、整理和分析的基本流程，又让学生了解深度学习的基础原理。通过这个微项目，学生将深度学习从抽象的概念转化为实际可操作的工具，培养对人工智能的兴趣。

【教学目标】

1.理解数据分析的基本概念与方法

学生能够解释数据分析的基本概念，理解对比分析法和平均分析法的原理，并能够在实际问题中选用适当的分析方法。

2.掌握深度学习的基础知识

学生能够理解深度学习的基本原理，包括神经网络、反向传播等概念，并具备使用简单深度学习模型解决问题的能力。

3.应用数字化工具进行数据处理与可视化

学生能够熟练使用数字化工具，如表格处理软件和深度学习框架，对数据进行整理、组织、计算，并能够选择合适的图表进行数据可视化。

【教学过程】

第一课时：理解数据分析基本概念与方法

（一）导入（5 分钟）

为了激发学生对数据分析的兴趣，我以一场“数码探险”开始本次课程。在这场数码探险中，学生将扮演数据分析小队成员，即将进入一个神秘的数字迷宫。数字迷宫中充满了各种数据，而小队的任务是解读这些数字，找到通向下一层的正确路径。

为了达到这个目的，我在教室里设置了多个数据点，每个数据点都代表着一个数据分析的关键概念，如平均值、对比分析等。学生需要通过与这些数据点的互动，解答相应问题，找到正确的数字路径，逐渐深入数字“迷宫”。

欢迎各位小侦探加入我们的数码探险队！今天，我们将踏上一场神秘的数字迷宫之旅。在这个数字迷宫中，每个数字都是一个谜题，而你们扮演的角色是解锁这些数字背后秘密的数码侦探。

首先来看一个数据点：32、15、42、18、25、32、15、42、18、25。这组数字代表某个城市过去五天的温度。你们的任务是解开这个数字的谜题，找到这五天的平均温度。谁能最快算出平均值，就是我们的第一位“数码侦探”！

同时，还有其他的数据点散布在教室的不同角落。每个数据点都代表一个数据分析的关键概念，如中位数、对比分析等。小队将分头行动，解锁这些数字背后的秘密，寻找通向下一层的正确路径。

（二）理论讲解（15 分钟）

1.数据分析基本概念

在数字迷宫的前方，需要了解数据分析的基本概念。数据分析是一种通过处理、清理和解释数据来提取有用信息的过程。它是对数据进行深入研究和理解的方法，是科学决策和解决问题的有力工具。

2.对比分析法

对比分析法是一种通过对不同组或不同时期的数据进行比较，揭示出相似、差异之处，进而作出判断的方法。在我们的数码探险中，举个例子：如果我们有两组城市的气温数据，通过对比分析，我们可以看出哪个城市的温差更大，了解它们之间的气候差异。

具体操作时，对比分析法涉及计算相对数、比率、百分比等，以量化不同数据之间的差异。这种方法可以帮助我们更好地理解数据，发现隐藏在数字背后的规律。

3.平均分析法

平均分析法是通过提取数据集的平均值，来反映事物目前所处的位置和发展水平；再对不同时期、不同类型单位的平均指标进行对比，说明事物的发展趋势和变化规律。以刚才的气温数据为例，通过计算这五天气温的平均值，我们可以得到一个更为代表性的数值，从而更好地了解这个城市的气温。

平均分析法在数据分析中的广泛应用，尤其适用于处理大量数据时，通过单一的指标来描述整体特征。它可以是算术平均、加权平均等形式，具体取决于分析的需求。

（三）小组讨论与案例分析（20 分钟）

案例：电商销售数据分析

假设一家电商公司，销售了某款产品，现在我们有前两个月的销售数据。某两个月每周的销售额如下：

月份1 销售额：

月份2 销售额：

对比分析法的应用：

小组成员首先可以通过对比分析法比较两个月的销售数据，寻找相似和差异之处。例如：

计算相对数：对比每个月的销售额与整体平均销售额的相对差异，找出这款产品在哪个月的销售情况较好或较差。

比率与百分比：计算每个月的销售额变化百分比，确定销售波动的幅度。

平均分析法的应用：

接着，小组成员可以使用平均分析法来得到销售数据的整体趋势。例如：

计算算术平均：求取每个月的销售额的算术平均值，以获取整体销售水平。

加权平均：如果某个月份的销售额对整体影响更大，可以使用加权平均。

以上计算帮助小组成员更深入地了解销售数据，发现销售波动的原因，并制订未来销售策略。在讨论中，每个小组要选择一位代表分享小组的结论和分析思路。

（四）总结与展望（5 分钟）

教师对本节课所学内容进行简要总结，并展望下一节课将要进行的深度学习微项目。数据分析是解决实际问题的工具，而深度学习将为我们提供更强大的分析工具。

第二课时：深度学习微项目实践

在第一课时中，学生深入学习了数据分析的基本概念和方法，特别关注了对比分析法和平均分析法。现在学生将转向深度学习，探索如何应用这一强大的分析工具解决实际问题。

（一）项目介绍

深度学习微项目将聚焦于手写数字识别。这既是一个广泛应用于图像识别领域的问题，又是深度学习在计算机视觉中的一个典型应用。通过这个项目，我们将学习如何建立一个简单的深度学习模型，使其能够识别手写数字。

（二）项目目标

通过这个深度学习微项目，将实现以下目标：

1.了解深度学习的基本原理，包括神经网络的结构、反向传播算法等。

2.掌握深度学习框架的基本使用，如TensorFlow或PyTorch。

3.应用深度学习模型解决实际问题，提高对数字图像的识别能力。

（三）项目准备（5 分钟）

在进入实际操作之前，需要准备一些基本的工具和数据：

1.深度学习框架：选择一种流行的深度学习框架，如TensorFlow 或PyTorch，确保已经安装并配置好。

2.手写数字数据集：使用一个公开可用的手写数字数据集，如MNIST 数据集。这个数据集包含大量手写数字图像，每个图像都有对应的标签，表示图像中的数字。

（四）实际操作（40 分钟）

目标：学生能够通过实际操作，加载手写数字数据集，进行数据探索、预处理，搭建并训练一个简单的深度学习模型，并对模型进行评估和预测。

教师可以引导学生使用TensorFlow 加载MNIST手写数字数据集，并进行基本的数据探索。

指导学生进行数据预处理，确保图像数据适用于深度学习模型的训练。

引导学生使用TensorFlow 建立一个简单的卷积神经网络（CNN）模型。

指导学生编译模型，并使用训练集进行模型训练。

教师可以引导学生对模型进行评估并尝试用新的手写数字图像进行预测。

通过这一系列步骤，学生将亲身体验数据加载、深度学习模型搭建与训练的全过程，促进对实际操作的理解。

（五）结果与讨论

通过完成深度学习微项目，学生将深入了解深度学习的基本原理，并亲自搭建、训练和评估一个简单的深度学习模型。通过完成手写数字识别任务，学生将学会应用深度学习解决实际问题，提高对图像数据的理解和处理能力。这个项目旨在培养学生的实际操作技能，让他们在未来的数据科学和人工智能领域中更具竞争力。