人工智能编程基础思政教学案例

(1)学习中结合马克思主义辩证法、发展观等，加深理解算法实现过程，增强学生的民族自信心、民族自豪感。

(2)激发学生以科研爱国的使命当担，科技报国的家国情怀为民族复兴伟业而奋斗。

四、案例主要内容

(3)线性回归可以用来分析医学数据，例如药物剂量与治疗效果之间的关系、生活方式与健康指标之间的关系等。

(4)线性回归可以用来分析经济数据，例如GDP与失业率之间的关系、物价与消费者支出之间的关系等。

五、案例教学设计

教学过程设计

线上课前学习

（课前）

1.阅读教材《机器学习》4.1节，观看4.1～4.3。

知识点：线性回归算法的特点、线性回归的任务和实现过程。

2.完成练习线性回归。

3.完成讨论：

线性回归算法原理和技术演进本身蕴含着丰富的马克思主义辩证法、发展观等，对其充分理解有助于培养前沿技术发展的思辨能力。在模型训练中，往往需要根据应用场景，抓住主要矛盾并分析矛盾转化，结合参数的功能与优缺点等，来判定和取舍训练效果。请通过查阅资料完成以下问题：（1）什么是马克思主义辩证法、发展观。（2）抓住主要矛盾并分析矛盾转化。（3）看看你能把分析矛盾转化在线性回归中的具体应用。

线下课堂教学

（课中）

教学活动

教学方法

设计意图

案例分析

通过实例,激发学生的爱国、爱校热情,鼓励学生基于马克思主义辩证法、发展观来理解分析问题,努力学习，为社会做积极的贡献。

分组研讨

将马克思主义辩证法、发展观作为线性回归的教学案例之一进行分析，能让学生掌握线性回归知识的同时，了解马克思主义辩证法、发展观的作用和战略意义，能提高学生解决实际问题的能力，引导同学们要爱国力行，要有担当。

复习机器学习算法的有关内容，给出顺序回归的实现思路。

给出顺序回归的实现过程，总结线性回归的特点。

讲授

分析之前算法和线性回归之间的相似处与不同点，引导学生发现可以利用不同的机器学习算法来实现实际问题。

以银行贷款案例，讲解顺序线性回归的基本实现过程：收集数据、数据清理及初始化、模型训练等基本操作的实现。

在学生前面学习算法的基础上，讲解线性回归基本过程的实现；同时进一步加深学生对马克思主义辩证法、发展观中彰显出来的哲学智慧和具体体会。

总结顺序回归的优缺点，分析其应用场合。

归纳总结

通过分析顺序回归的优缺点和应用场合，引导学生要勤思考，多考察，学会辩证分析看到问题。

六、教学反思

（2）线性回归算法实现离不开丰富的马克思主义辩证法、发展观等，对其充分理解有助于培养前沿技术发展的思辨能力。通过算法的讲解,让学生们了解我们人工智能算法的发展，深入了解算法实现的过程，培养同学们的爱国情怀，为国家自主软件算法的进步和发展添砖加瓦。