《Python机器学习》 混合式教学设计方案

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混合式教学设计方案

一、课程基本情况

线上学时

课程名称 线下学时

20

（课堂面授） 课程资源

微课视频

学分

2





Python机器学习

总学时 36

（网上教学）

16

二、教学进度和教学活动安排表

周次 1

学时 2

授课形式 课堂面授

教学内容

第1章 人工智能赋能新时代

教学活动与考评的实施方式（体现线上、线下的融合） 【课前】预习第1章《机器学习概述》

【课中】提问对智能时代的思考/提问对人工智能的个人理解 【课后】查阅资料，线上讨论1:人工智能的未来发展。

2 2 课堂面授

【课前】预习机器学习的开发环境；

【课中】讨论机器学习开发环境的区别。分组设计问题，并使用基

第2章 Python开发环境

本Python语句实现，小组代表演示。

【课后】阶段作业1：Python解决基本问题。 第3章 Python常用

【课前】线上阅读学习资料，并完成在线测试1、2。

【课中】反馈课前在线测试结果；对论坛讨论进行总结；Python

机器学习库

常用机器学习库、机器学习基础等知识重点难点/小组讨论机

第4章机器学习基础

器学习的关键技术。

基础

【课后】参与主题为“举例说明你见过的监督机器学习应用”

1

3-6 8 线上教学




的线上讨论2。

7 2 课堂面授

第4章 机器学习基础

【课中】典型报告展示，教师讲评/讲解AI的实现技术路线。

第5章 KNN分类算法 第6章 K-Means聚类算法

第7-9章 典型机器学习

【课前】学习同伴及教师评语/学习人工智能技术路线的资料。 【课后】参与主题为“与我专业相关的人工智能”的线上讨论3 【学习】阅读线上视频案例，学习线上学习资料，完成在线测试3。

【作业】分析测试结果，讲解经典机器学习算法。 【测试】完成阶段作业2：机器学习算法实践作业。

【课前】阅读线上学习资料。

【课中】分析测试结果，讲解经典机器学习算法。

【课后】完成阶段作业3、阶段作业4任务：机器学习算法实践作业。

8 2 课堂面授

9-13 10 课堂面授

算法（推荐算法、回归

14-17 8 线上教学

算法、支持向量机SVM-1）

第9章 支持向量机【课前】学习线上学习资料，完成在线测试4、5 SVM-2 【课中】分析测试结果，讲解神经网络的核心思想。

第10章 近距离看神经网络

第11章 深度学习探索 作品演示与答辩

【课后】完成并提交期末大作业开题设想。点评、讨论、互评开题报告。

【课前】提交期末大作业完整作品

【课中】课堂分组作品演示，回答提问。

18 4

三、考评方式 完成形式 线上 线上 线上、线下 线上、线下

评价方式

1.在线讨论

2.在线测试 (5次单元测试)

3.出勤(线下课程的出勤+线上视频/任务的完成情况) 4.阶段作业（4次，线下完成，线上提交)

2



分数占比 5% 5%*3=15% 5%

5%*4=20%

提交时间

一周内

每次在线学习完毕以后，课程时间当天20：00前，限时5分钟。

线上即时统计/线下课程当日统计 一周内线上提交作业，线上批改，下次课中总结

本文来源：https://www.wddqxz.cn/dbc008f98aeb172ded630b1c59eef8c75ebf9578.html