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图书管理好帮手——图书的推荐算法
图书管理好帮手——图书的推荐算法
年级 五年级 章节 一单元
课时安排 本单元共3个课时
执教教师 学校
一、教学内容分析
本课选自五年级下册一单元《图书管理好帮手》的活动三：图书个性化推荐。本课围绕“图书借阅排行榜”与“个性化推荐”两大主题展开，教学内容紧密衔接学生已学的排序与查找算法。首先，从图书馆真实场景出发，引导学生分析借阅排行榜的生成原理（数据汇总→数据统计→数据排序），巩固排序算法的应用；其次，以“张小明的借阅记录”为案例，解析个性化推荐的核心流程（贴标签→筛数据→算偏好→匹配新书），将分类、统计与排序算法综合运用于实际问题；最后，通过“信息茧房”与“协同过滤算法”的探讨，引导学生辩证看待技术利弊，理解算法对个人与社会的影响。课程从数据操作进阶到算法思维，最终指向信息社会责任，形成“工具→逻辑→伦理”的完整学习链条。
二、教学对象分析
本课面向五年级学生，该阶段的学生好奇心强，喜欢探索新事物，但抽象思维能力还在发展中，需要通过具体案例和实际操作来理解抽象概念。学生在前两节课中已通过对图书馆图书的排序与查找任务，初步掌握了排序算法和查找算法的基本原理，并能够利用算法解决具体问题。该阶段的学生对“数据如何帮助解决问题”有直观体验，但对抽象算法（如标签分类、协同过滤）的理解可能存在困难，且在数据处理中容易忽略步骤间的逻辑关联（如先分类再统计）。因此，本课需通过生活化案例（如“为读者推荐书籍”）和模拟操作（分析借阅数据生成个性推荐表），将抽象算法转化为可视化任务，帮助学生理解数据与算法的实际应用。
三、教学目标
信息意识：1.学生能够意识到个性化推荐系统和图书借阅排行榜背后的算法逻辑，理解数据是如何被收集、处理和应用的。2.学生能够理解数据是信息社会的核心资源，认识到图书借阅记录、用户偏好等数据在生成排行榜和推荐系统中的关键作用。计算思维：1.学生能够将“生成排行榜”和“个性化推荐”的实际问题分解为数据汇总、统计、排序等步骤，并抽象出算法流程。2.学生能理解基于内容的推荐算法（如标签统计）和协同过滤算法的基本原理，并通过案例分析推测推荐结果。数字化学习与创新：1.学生能针对推荐系统的局限性（如信息茧房），提出改进策略（如混合推荐、主动探索新书类别），培养创新意识。2.学生能将数据处理技能与数学统计、逻辑推理结合，解决真实场景中的问题。信息社会责任:1.学生能理解算法推荐可能导致的“信息茧房”问题，并认识到技术应用需平衡个性化与信息多样性。2.学生能初步了解数据隐私的重要性，讨论推荐系统中用户数据的合理使用范围。
四、教学重点与难点
教学重点：掌握数据处理的基本流程（汇总→统计→排序）和个性化推荐算法的基本原理（如标签分类、协同过滤）。教学难点：能够将个性化推荐问题抽象为算法流程，理解算法可能存在的局限性（如“信息茧房”）。
五、教学环境（软、硬件）
多媒体教室、电子表格软件（如Excel或WPS表格）、借阅数据示例文件
六、教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
课题导入 1.情境提问：“同学们，图书馆有成千上万本书，如何快速找到自己喜欢的书？”引导学生思考大数据和计算机技术在图书推荐中的应用。2.提出问题：“如果计算机能告诉你‘最受欢迎的书’或者‘你可能会喜欢的书’，你觉得它是怎么做到的？”3.引出课题：“今天我们将揭秘两个工具——图书借阅排行榜和个性化推荐系统，看看数据是如何帮助我们高效选书的！” 1.结合生活经验讨论可能的解决方案，如查阅图书分类、询问图书管理员、浏览推荐书单等。2.提出猜想：排行榜如何生成？推荐系统如何知道我的喜好？ 通过谈话导入，让学生明确本节课需要解决的问题；从真实问题切入，激发学生兴趣，引导学生关注数据与算法的价值。
建构新知 一、图书借阅排行榜产生的基本原理1.引出借阅排行榜：“排行榜的生成就像一场比赛，数据是选手，统计和排序是裁判。数据汇总是收集选手，数据统计是计算得分，数据排序是排出名次。”2.展示借阅记录表，带领学生分析表格中的数据字段：姓名、书名、时间3.抛出问题：怎样根据图书借阅记录表生成图书借阅排行榜？4.小结图书借阅排行榜产生的过程①数据汇总：每次借阅都会记录借阅者姓名、书名等信息。②数据统计：对设定时间段内的借阅数据进行汇总和统计。③数据排序：根据借阅次数进行排序，生成排行榜。5.开动脑筋：假如要按照图书类别，如童话、科幻、历史等，列出分类排行榜，应该如何实现？二、个性化推荐的基本原理1.引出个性化推荐:每个人的阅读爱好各有不同，如果计算机能根据每个人的爱好推荐书单，提供个性化推荐服务，就能更好地满足读者的需要。2.案例引导：张小明上学期在图书馆借了十本书，具体数据见下表。现在图书馆新来了《宋词精选》《昆虫漫话》《骆驼祥子》，你觉得该推荐哪本？为什么？”3.拆解算法流程：个性化推荐：根据读者的历史借阅数据，通过统计分析进行推荐。推荐过程：①图书进行分类，并贴上类别标签。（将上述10本书各自贴上类别标签）。②筛选张小明的借阅数据。③根据标签统计张小明的借阅次数并进行排序。借阅次数代表张小明的偏好。④将张小明的借阅次数（偏好），按照对应的标签填入新书表中。⑤按照偏好从高到低排序，生成个性化推荐表。小结：“计算机就像一个侦探，通过历史借阅记录‘猜’你的喜好，再根据新书的‘特征’匹配答案。” 1.学生初步了解借阅排行榜的生成步骤。2.学生找出借阅记录表中的关键数据。3.学生尝试阐述通过数据处理生成图书借阅排行榜的过程。4.学生分小组统计每本书的借阅次数，排序得出排行榜，并与教师一起总结出流程。5.小组讨论分类排行榜的实现逻辑。（如先分类再统计、添加类别标签）。6.思考：怎样根据张小明的借阅记录给他推荐图书7.尝试生成张小明的个性化推荐表：①统计出张小明的各标签的次数并排序②根据排序结果生成个性化推荐表③对比推荐结果与初始猜想。 解释图书借阅排行榜的作用和来源，通过比喻帮助学生理解数据处理的流程，降低抽象概念的难度。通过展示借阅数据示例，帮助学生理解数据结构。通过总结数据处理流程，帮助学生形成系统的知识结构，培养学生的分类思维和数据处理能力。通过图书分类排行榜的问题，引申出类别这个概念，拓展学生思维，鼓励他们尝试解决更复杂的问题。通过实际案例帮助学生理解个性化推荐的意义，引导学生思考个性化推荐的实现过程。通过详细拆解算法流程，帮助学生理解个性化推荐的工作原理，强调标签在推荐中的作用。通过具象化标签操作理解抽象算法，培养数据建模思维。
巩固提高 1.探究实践使用电子表格软件，打开借阅模拟记录文件完成以下任务。①筛选出张小明的借阅数据。②按标签统计张小明的分类借阅次数。③按分类借阅次数排序，展示张小明的借阅偏好。④生成张小明的新书推荐表。2.归纳算法思想：基于内容的推荐算法是一种应用广泛的个性化推荐算法，其基本原理是利用标签给物品分类，通过记录分析用户访问的历史数据，给用户提供个性化推荐。但这种算法以个人偏好为基础，可能会带来“信息茧房”困扰。3.开动脑筋抛出问题：“如果计算机只推荐你喜欢的书，比如你一直看科幻小说，系统就只推科幻书，其他类型你永远看不到，会存在什么问题？”4.信息链接：信息茧房：只根据个人爱好推荐可能导致信息局限。协同过滤算法：协同大家的反馈、评价和意见，筛选出用户可能感兴趣的信息。5.根据张小明和同学对四本书的评分，推测小明对《繁星》的评分，并说明理由。6.如何避免“信息茧房”？如何利用协同过滤算法拓宽阅读视野？提出混合推荐、主动探索等策略。 1.学生分析张小明的借阅数据，尝试生成张小明的新书推荐表，并解释推荐理由。2.归纳个性化推荐算法的算法思想3.讨论“如何避免信息茧房”，提出方案（如混合推荐、主动探索）。4.分析协同过滤案例，推测小明对《繁星》的评分（基于相似用户评分）。5.分析协同过滤算法的优势与局限，思考如何结合其他推荐方法提高推荐的多样性。 通过案例分析，加深学生对个性化推荐算法的理解；总结算法思想，帮助学生理解算法的优缺点。拓展学生的算法视野，引入“信息茧房”和“协同过滤算法”的概念，讨论其成因和影响，培养学生的批判性思维和创新能力。
总结延伸 1.课堂总结今天我们学会用数据生成排行榜，用算法实现个性化推荐,基于内容的推荐算法是一种应用广泛的个性化推荐算法，其基本原理是利用标签给物品分类，通过记录分析用户访问的历史数据，给用户提供个性化推荐。但这种算法以个人偏好为基础，可能会带来“信息茧房”困扰。技术是工具，如何用好它，取决于我们的智慧。2.生活延伸观察家中电商平台的推荐内容，与家长讨论“哪些数据被用来做推荐”。3.开拓视野投票问题：如果要投票选出超过一半学生喜欢的图书，可以采用摩尔投票算法。它的基本思想是通过不同元素之间的抵消来找到可能的主要元素。 1.师生共同梳理分析数据生成“图书排行榜”和“个性化推荐表”的过程以及算法原理。2.思考个性化的推荐在生活中的运用（视频APP、电商等）。3.体验采用摩尔投票算法投票选出超过一半学生喜欢的图书的过程 总结课堂内容，帮助学生形成系统的知识结构；将课堂知识应用到实际生活中，培养学生的信息社会责任意识；拓展学生视野，帮助学生理解不同的算法。
七、板书设计
八、教学反思
21世纪教育网 www.21cnjy.com 精品试卷·第 2 页 （共 2 页）
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