КСП «Основные понятия машинного обучения 1» по информатике, 10 класс

• Формулировать своими словами определения: модель, обучение, обучающие данные, признаки, прогнозирование.
• Различать виды машинного обучения (обучение с учителем, без учителя) на основе примеров.
• Создавать простой прогноз на основе готовых данных, выделяя ключевые признаки.

Учитель: «Ребята, представьте: вы приходите в кафе, а бариста знает ваш обычный заказ — капучино с миндальным молоком. Но сегодня он добавляет в него корицу и говорит: “Я посмотрел на погоду — дождь, и вам точно нужно что-то тёплое”. Это и есть машинное обучение?

Пауза. Учитель продолжает: «А теперь найдите НЕТОЧНОСТЬ в моем рассказе: “Машинное обучение — это когда программист пишет огромный список правил: если дождь — то корица; если солнце — то лёд. Это полностью ручное программирование, а не обучение”. Кто заметил ошибку?»

Учитель выслушивает версии, подводит к выводу: «МО — это не жёсткие правила, а выявление закономерностей из данных. Модель учится сама!»

• Слушают историю, находят противоречие.
• Предлагают варианты: «На самом деле бариста не программировал правила, а просто знает предпочтения из прошлых заказов».
• Формулируют, что в рассказе была ошибка (мол, программирование правил = МО).

• ✅ обнаруживает неточность в рассказе
• ✅ предлагает аргументированную версию

🎬 Презентация (слайд 1-2)
💬 Интерактивная доска