小学信息技术浙教版（2023）六年级上册在线生活中的算法教案

这是一份小学信息技术浙教版（2023）六年级上册在线生活中的算法教案教案主要包含了学情分析，教材分析，核心素养目标，教学重难点，教学过程，课堂小结等内容，欢迎下载使用。
六年级学生已经完整学习算法概念、算法设计、算法验证、算法多样性与效率相关知识，理解顺序、分支、循环控制结构，能够读懂简单流程图，具备基础计算思维能力。学生日常经常使用各类网络平台，刷短视频、网络搜索、线上购物，亲身感受过平台推送、内容排序现象，但是大多数学生只看见软件呈现出来的结果，不清楚这些现象背后是算法在发挥作用。学生抽象思维持续发展，能够分析生活案例，但是对于推荐算法内部运行逻辑理解存在障碍，很难区分不同类型推荐算法的工作原理。班级学生数字化生活经验差异较大，部分学生上网经验丰富，能够举出大量生活实例；少数学生对线上平台接触较少，举例、分析案例会存在困难。本课不需要学生编写复杂代码，重在体验、识别、解析在线场景下的各类算法，引导学生看见网络现象背后的数据与算法，为下一节课辩证学习算法带来的影响做好认知铺垫。
二、教材分析
本课是浙教版新教材小学信息科技六年级上册第三单元《算法的影响》第13课，是单元起始课时，承接前两个单元算法实现、算法效率内容，开启算法社会应用的学习板块。教材课文主体分为三大板块：认识在线生活中的算法、解析推荐算法的两种主要类型、了解搜索与排序类在线算法。教材从学生熟悉的网络生活情境切入，告诉学生在线平台的各类服务，背后都由算法驱动；课文重点讲解两类推荐算法：基于用户的推荐，也就是“人以群分”；基于物品的推荐，也就是“物以类聚”，搭配生活实例解释两种算法的数据来源与工作流程。同时教材拓展介绍搜索算法、排序算法在在线场景当中的应用，简单说明平台收集用户行为数据作为算法输入，经过算法运算处理之后输出对应的内容、商品、服务结果。教材设置课堂讨论、想一想小栏目，引导学生观察自己日常使用软件时的算法现象。本课立足2022版信息科技新课标“身边的算法”模块学业要求，把算法知识从解题场景延伸到真实数字社会，让学生认识算法并不只存在习题与程序当中，广泛存在于在线生活，为本课之后学习算法的利弊影响打下基础。
三、核心素养目标
1.信息意识：能够发现在线网络场景里算法的存在，识别推送、搜索、排名等现象背后的算法作用，感知平台收集行为数据作为算法输入，提升对数字环境的观察敏感度。
2.计算思维：读懂教材案例，区分基于用户、基于物品两类推荐算法的工作逻辑；能够分辨在线生活当中的推荐算法、搜索算法、排序算法；可以简单梳理在线算法“收集数据—算法处理—输出结果”的完整流程。
3.数字化学习与创新：通过小组合作，列举身边在线算法实例，尝试模拟简单推荐算法的推演过程，敢于表达自己对于平台推送现象的观察与思考。
4.信息社会责任：初步感知在线算法需要使用个人行为数据，建立数据保护的萌芽意识，客观看待在线算法带来的便捷服务。
四、教学重难点
教学重点
识别在线生活当中常见算法应用场景；理解基于用户、基于物品两种推荐算法的基本工作原理；理清在线算法输入数据、处理、输出结果的过程。
教学难点
区分两类推荐算法的不同逻辑；理解用户行为数据如何驱动在线算法运行。
五、教学过程
（一）生活情境导入，揭示课题
教师展示两组生活场景图片：短视频平台首页、线上购物软件首页。
师：同学们，很多同学课余会使用网络软件，大家有没有发现一个有趣现象，软件总是会推送我们感兴趣的视频、商品，你喜欢看什么，平台就更多给你展示类似内容。大家想一想，平台怎么知道我们喜欢什么内容呢？
生1：因为我经常点开看这类视频。
生2：软件会记录我们浏览的记录。
师：说得很好，软件会记录我们的浏览、点击行为，再经过一套看不见的步骤进行计算筛选，最后给我们推送内容，这套步骤就是算法。请同学们翻开教材，阅读本课开篇段落，找一找教材告诉我们在线生活里哪些地方藏着算法。
学生默读教材课文开篇部分。
师：正如教材所说，我们的在线网络生活，很多服务背后都依靠算法完成。今天我们共同学习第13课《在线生活中的算法》，一起来揭开在线平台背后算法的秘密。
设计意图：依托学生真实网络生活经验导入，制造认知冲突，把学生看得见的软件现象，和看不见的算法建立联系，引导阅读教材文本，自然引出课题，调动学生探究的兴趣。
（二）探究活动一：研读教材，寻找在线生活里的算法
教师引导学生阅读教材“在线生活中的算法”正文板块。
师：请大家阅读教材，找一找课文列举了哪些在线场景下的算法应用。
生：视频推送、购物推荐、网络搜索、成绩排序、外卖匹配。
师：老师把教材当中的案例整理成表格，我们一起来梳理这些场景，看一看每一种算法对应的输入数据和输出结果。
师：结合表格，请同学思考，在线算法和我们之前课上学过的算法，是不是同样具备输入、处理、输出三个环节？
生：是的，也要拿到数据做处理，最后输出结果。
师：非常好，不管是解决数学问题的算法，还是在线平台运行的算法，本质都遵循算法的基本结构。区别在于在线算法的输入数据大多来自我们在软件当中留下的行为痕迹。
师：那请大家开动脑筋，除了教材里面写到的例子，你还能举出哪些在线生活算法的例子？小组之间互相说一说。
小组简短交流之后，请学生代表发言分享实例，教师进行点评归纳。
设计意图：深度解读教材课文案例，使用表格可视化工具，迁移巩固旧知输入‑处理‑输出模型，打通解题算法与在线算法的知识联系，通过小组讨论拓展生活实例，落实本课重点，帮助学生建立“在线处处有算法”的认知。
（三）探究活动二：研读教材，解析两类推荐算法
教师带领学生阅读教材当中“两种推荐算法”课文板块。
师：教材重点给我们介绍了最常见的推荐算法，分为两类，大家读课文找一找，是哪两种？
生：基于用户的推荐算法、基于物品的推荐算法。
师：教材当中有两句通俗概括，大家一起读出来。
生：人以群分，物以类聚。
师：我们先来学习第一种，基于用户的推荐算法，也就是人以群分。老师给大家讲解教材案例：平台收集很多用户的爱好数据，找到爱好和你很像的一群人，把这群人喜欢浏览的内容推荐给你。
师：举例子，班级里面A同学喜欢看航天科普视频，B同学也经常看航天视频，系统识别你们两个人爱好相似。A看了一条新的航天短片，就算B还没有接触过，平台也会把这条短片推送给B。大家听明白了吗？谁来说一说，这种算法参考的是什么？
生：参考爱好相近的其他用户喜欢什么内容。
师：很好，接下来我们学习第二种，基于物品的推荐算法，也就是物以类聚。依旧看教材案例，算法分析物品本身之间的关联，如果你看过A物品，就给你推送和A相似的其他物品。
师：举购物例子，如果你买过一本科幻故事书，平台发现这本书和另外几本科幻小说类型相近，就把同类书籍推荐给你。它不是看别的用户，而是看物品之间的相似关系。
教师出示对比表格，全班一起梳理两种推荐算法的区别。
师：现在我们开展小辨析。情景：你看完一部动物纪录片，平台给你推送另外几部动物纪录片。请大家判断，这更接近哪一类推荐算法？
生：基于物品的推荐算法，物以类聚，都是动物纪录片，内容相似。
师：再来一题：和你爱好很接近的同学看了一部科普短片，平台把这部短片推送给你，属于哪一种？
生：基于用户的推荐算法，人以群分。
布置小组任务：小组合作，模拟简单推演，选择短视频或者网上购物场景，分别说一说两种推荐算法会怎样完成推荐过程。教师巡视各组，针对理解误区点拨，纠正学生混淆两类算法逻辑的问题。挑选小组进行全班汇报。
设计意图：紧扣教材核心课文内容，用通俗比喻、表格对比、情景辨析层层拆解本课难点。借助教材案例加上生活化模拟任务，帮助学生分清两类推荐算法的逻辑差异，突破教学难点，落实计算思维素养。
（四）探究活动三：研读教材，认识搜索与排序在线算法
教师引导学生阅读教材“搜索和排序算法”板块课文。
师：除了推荐算法，教材还介绍搜索算法、排序算法，它们同样广泛应用在线上。我们先看搜索算法，当我们在搜索框输入想要查找的词语，背后搜索算法要做什么工作？
生：去海量网页里面找到匹配关键词的网页，再整理结果给我们。
师：搜索算法的输入是什么？输出又是什么？
生：输入是我们输入的关键词；输出是排好顺序的网页列表。
师：搜索算法并不是随便把网页罗列出来，还要按照一定规则排序，这里就用到排序算法。大家回忆，我们以前学习过简单排序，排序算法就是把一堆数据按照规则重新整理顺序。在线平台里面，排序可以依据热度、时间、好评度等不同条件完成。
师：想一想网上买东西，我们可以选择按销量排序、价格排序，这个过程背后运行的是什么算法？
生：排序算法。
师：非常准确。教师补充教材小知识栏目：在线平台往往不会只使用单独一种算法，很多时候会把推荐、搜索、排序多种算法组合在一起，给我们提供服务。
开展课堂思考辨析：打开搜索网页输入关键词，出来的第一条结果，一定就是最正确的答案吗？学生自由发言。教师小结，算法按照规则排序，不等于内容全部客观无误，我们要学会辨别网上信息。
设计意图：完整覆盖教材全部课文板块，拓展另外两类在线算法，完善学生认知。设置思辨小问题，兼顾信息意识培养，让学生知道算法输出结果需要我们理性辨别，避免盲从平台给出的内容。
（五）综合案例复盘，梳理在线算法完整流程
教师回归本课全部教材内容，进行综合复盘。
师：我们综合今天全部学习内容，一起来梳理在线算法完整运行流程，第一步是什么？
生：收集用户行为数据作为输入。
师：第二步？
生：算法开展处理运算，可能用到推荐、搜索、排序算法。
师：第三步？
生：输出推送内容、商品、搜索结果。
教师板书完整流程：采集用户行为数据（输入）→在线算法处理运算→输出展示结果。
课堂讨论任务：想一想，在线算法给我们带来哪些便利？学生举手发言。教师小结，在线算法能够快速筛选海量网络资源，节约我们查找信息的时间，给我们推送感兴趣内容，方便我们的线上生活。同时，算法运行需要收集我们的浏览行为数据，这也会带来一些值得思考的问题，这些问题就是下一节课《算法对生活的影响》我们重点探讨的内容。
设计意图：整合本课全部知识点，构建完整知识链条，同时自然设置悬念，衔接后一课时，实现单元课时之间的连贯过渡。
六、课堂小结
师：今天我们学习了第13课《在线生活中的算法》。我们发现，在短视频、网络购物、外卖、网页搜索这些在线场景当中，处处都藏着算法。在线算法同样拥有输入、处理、输出三个环节，很多输入来自我们留下的浏览、点赞、购买等行为数据。我们学习两类重要的推荐算法：基于用户的推荐，也就是人以群分，参考相似爱好用户的喜好；基于物品的推荐，也就是物以类聚，参考内容物品本身的相似关系。除此之外，在线生活中还有搜索算法、排序算法等多种算法，平台常常组合多种算法提供服务。在线算法极大方便我们的数字生活，但算法也会带来一些值得思考的问题，下一节课，我们就一起来辩证探讨算法给生活带来的积极作用与局限。
在线场景
算法类型
主要输入数据
算法输出结果
短视频平台
推荐算法
浏览记录、点赞、观看时长
推送的视频内容
网上商城购物
商品推荐算法
浏览商品、收藏、购买记录
推荐商品列表
网页搜索引擎
搜索算法
用户输入搜索关键词
排序后的网页结果
外卖平台派单
匹配调度算法
顾客位置、骑手位置、商家位置
分配骑手接单
推荐算法类型
通俗概括
参考依据
教材案例场景
基于用户的推荐算法
人以群分
爱好相似的其他用户
短视频内容推送
基于物品的推荐算法
物以类聚
物品、内容本身的相似性
网上商城商品推荐