資源簡介

教學設計
課程基本信息
課題 項目挑戰：學校微課平臺推薦
課程標準與教學目標
適應的課程標準： 1.4 通過案例分析，理解數組、鏈表等基本數據結構的概念，并能編程實現其相關操作。比較數組、鏈表的區別，明確上述兩種數據結構在存儲不同類型數據中的應用。
所針對的教材內容： 選擇性必修一《數據與數據結構》第二章項目挑戰：學校微課平臺推薦
學習環境： 裝有希沃白板的機房，計算機中裝有python3.6及以上軟件
預計課時：1課時
教學目標： 1.能夠合理分析項目實施需求，選擇或設計合適的推薦算法實施方案。 2.能夠界定問題并提取關鍵數據，合理組織并存儲數據。 3.能結合相關的數據結構與算法，展開項目實施的算法設計與編程實現，探究多種算法實現方式并選取最優解。 4.能依據推薦規則使用合理的模擬測試數據，以驗證推薦程序的準確性。 所指向的核心素養: 信息意識：能夠根據解決問題的需要，自覺、主動地尋求恰當方式獲取信息與處理信息（推薦算法的查找與分析）；在合作解決問題的過程中，愿意與團隊成員共享信息，實現信息的更大價值（項目合作與分享）。 計算思維：能夠針對限定條件的實際問題進行數據抽象，運用數據結構合理組織、存儲數據；通過判斷、分析與綜合各種信息資源，運用合理的算法形成解決問題的方案。（綜合運用計算思維解決項目問題并編程實現） 數字化學習與創新：掌握數字化學習系統、學習資源與學習工具的操作技能，用于開展自主學習、協同工作、知識分享與創新創作，助力終身學習能力的提高。（運用各類數字學習方式查找推薦算法的含義與方式，并與同伴合作交流） 信息社會責任：在現實空間和虛擬空間中遵守公共規范，既能有效維護信息活動中個人的合法權益，又能積極維護他人合法權益和公共信息安全。（大數據隱私問題）
教學內容
教學重點： 能夠綜合分析項目并根據解決問題的需要選擇恰當的推薦算法，采用合理的數據結構存儲與組織數據，結合有效數據進行抽象建模，探究多種算法實現方式并選取最優解。 教學難點： 選擇或設計恰當的推薦算法，綜合完成整體項目的實施并形成解決問題的方案報告。
評價設計
過程性評價： 1.觀察學生是否在課前進行推薦算法的查找與思考，并結合項目內容描述其實施過程。 2.在數據的組織與分析過程中，對學生的辨析能力與應用能力進行觀察和記錄。 3.在算法設計與編程實現的過程中，觀察學生自主設計的算法的合理性與適用性，幫助學生梳理整體過程。 4.在綜合項目的實現過程中，觀測學生是能夠與小組成員之間合作探究，按時完成各部分項目的實施，對態度及參與過程進行評估。 終結性評價： 1.能夠結合項目要求選取合適的推薦算法，與小組成員共同完成整體項目的分析、設計與程序實現，并適當優化。
學習活動設計（1課時）
教學環節 教學過程 設計意圖
課前導學 （課前） 查詢推薦算法及其原理，選擇一種推薦算法闡述其實施過程。 在課前引導學生根據任務需求，自覺、主動地尋求恰當方式獲取信息與處理信息。在預習的同時也為本課內容提供知識基礎。
項目情景 (3分鐘) 【情境導入】日常生活中推薦算法的案例。 【項目描述】學校新建了一個微課平臺，用來展示本校教師和學生自制微課。為更好地服務師生，學校想增加微課平臺的推薦功能，請結合已有的一定量的微課點播數據，為微課平臺設計推薦算法。當用戶點播了某個微課后，平臺會依據一定規則推薦相關的微課。 從日常生活中的推薦算法導入主題，引導學生提升在日常生活中運用信息技術上解決問題的意識與能力（信息意識），同時明確本節課任務。
項目分析 (10分鐘) 1.推薦算法的選擇（5分鐘） 【探究】根據課前查閱的資料，結合項目選擇一種推薦算法，并說出選擇這種推薦算法的理由及其具體實施過程。 【案例】選擇基于內容的推薦算法，簡化其實現過程，對于用戶選取的微課，推薦與微課科目相同且播放量最大的三項數據。 2.項目的實施流程（5分鐘） 【思考】結合項目任務描述，說一說項目具體的實施流程。 【分析】逐一拆解項目描述，大致可分為原始數據獲取、按編號呈現數據、用戶輸入數據查詢與相似微課推薦四個部分。 首先結合課前查找到的資料選擇推薦算法，為之后的抽象建模以及算法設計提供基礎知識。此時教師需要引導學生判斷所選算法的合理性，如果學生一時難有思路，可以提供相應的案例幫助模仿與進一步思考。 對于項目的整體實現過程進行詳細分析，為之后的算法流程實現提供更清晰明確的思路。
項目探究(24分鐘+課后) 1.數據的組織與存儲（5分鐘） 【提問】在常見的微課平臺中，都保存了哪些微課信息與用戶點播數據？ 【講解】存儲了微課編號、微課名稱、微課類型、主講教師、課程評價等信息。對于用戶點播數據，記載了用戶的特征信息、訪問微課內容以及訪問時長等?！景咐尸F】 【思考】結合項目實施過程與所選推薦算法，可以采用哪種結構存儲和組織數據？ 【分析】區別數組與鏈表組織數據的方式，本項目需要對數據進行存儲、查詢和推薦，因此可以采用數組形式組織數據。 2.抽象與建模（6分鐘） 【探究1】在算法實現過程中，需要用到哪些變量，結構形式是怎樣的？與其他變量間又有什么聯系？ 3.算法設計（15分鐘） 【探究2】 1.請結合項目實施過程以及已設定的變量，合理設計算法并選擇一種方式呈現。 2.嘗試一題多解并選擇最優算法描述過程。 4.編程實現（課后） 【合作探究】結合算法流程，完成算法代碼的編寫并上機調試。 【完成項目報告的撰寫】（見《學習任務單.docx》） 引導學生思考日常生活中的微課平臺中的相應數據信息，并提取所需的關鍵點。根據項目的具體實施過程采用合理的數據結構組織和處理數據，引導學生用計算機可以執行的方式來解決問題。此時可以結合之前的推薦算法，為學生提供相關的簡單案例，闡述其過程，拓展學生思維。 在進行抽象建模的過程中，引導學生提取關鍵點，思考相關的變量內容及其結構形式，并建立相關的數學模型，同時描述各變量之間的關系。 在算法設計階段，引導學生結合項目實施過程以及變量之間的關系。采用一種算法描述方式，實現整體算法流程的實施過程。在此過程中，思考同一種功能的不同解法，并選取其中效率最高的解法，體現思維的優化。 由于本課僅是提供一個思考的方向，重在引導學生的思維方式，因此編程實現該部分內容在一節課內是無法完全實現的。因此可以讓學生在課后進行小組合作交流，根據相應的算法設計，完成整體代碼的編寫，并完成整體的項目實施報告。
交流評價(課后) 【項目分享】對于不同組別的作品進行分享，小組之間相互交流，并根據評價表進行項目的自評、互評與師評。（見《學習任務單.docx》） 【反饋評價】根據本節課內容所學及個人表現，完成個人學習評價表。 項目分享階段，可以單獨用一課時去實現，主要是每個小組分享項目實踐的設計流程以及代碼實現方式，在互助互學之中實現共贏。評價過程中主要分為項目評價和個人的評價兩個部分，學生根據所對應的細則進行自評，互評與師評，體現評價的合理性與多元性。
作業布置(課后) 完成課后作業內容。（見《作業練習.docx》） 完成作業，查漏補缺，鞏固提升。
總結反思 (3分鐘) 【總結】結合板書回顧本節課內容。 【拓展】而在日常生活中，數據的存儲與處理將會更加復雜。例如下圖所示的部分微課的詳細點播記錄，該如何實現根據用戶點播數據進行微課推薦？ 【思考】大數據算法精準智能的“私人定制”，在提供高效率數字服務的同時，也讓人產生信息安全的隱憂。因此，在信息社會中，我們也需要維護個人信息安全，也需保護他人的隱私與權益。 總結本課內容，歸納所學。同時引導學生對于日常生活中更復雜的數據組織方式進行思考探究。同時也引導信息社會責任的提升。
對差異化教學的考慮
學生對日常生活中的推薦算法并不陌生，因此選取相應的推薦算法時，能夠較快地選取一定的推薦算法來實施微課推薦效果。但由于推薦算法的方式有很多，且推薦算法思維較為復雜，學生在理解過程中可能會有一定的困難。此時可以通過簡單的案例來啟發學生，例如選取基于內容的推薦算法時，可以根據用戶所點播的微課，選擇同科目且播放量排在前三的微課進行推薦。有了具體的案例，學生對于推薦算法具體實施的理解會更加清晰明確一些。此外，選擇合適的推薦算法是由于源數據時不確定的，因此在獲取內容時還需引導學生思考可以通過哪一些數據得出怎樣的結論。對于整體的項目方案設計與編程實現過程中，部分學生的綜合能力較為薄弱，此時通過小組合作的方式，共同探討交流，互學互助，提升個人的能力水平。
教學設計思路
本節內容是選擇性必修一《數據與數據結構》第二章的第三部分內容。在前兩部分內容中學生學習了數組與鏈表的概念與特性，并結合實際案例進行思考應用。本節課在此基礎上，引導學生分析真實情境任務，并選取恰當數據的組織結構完成問題解決方案的設計。 在具體的教學設計過程中，學生首先在課前進行推薦算法相關內容的查詢與學習，為本課內容提供前導的知識基礎，提升信息意識和數字化學性創新能力。在課堂教學過程中，首先從日常生活中常見的“私人推薦”、“猜你喜歡”等模塊出發，引導學生思考日常生活中常見的推薦算法，并引入本節課的主題“為學校微課平臺設計推薦算法”。接著引導學生結合本項目的具體內容選取或設計合適的推薦算法，同時思考在常見的微課平臺中需要獲取哪些源數據內容，并選擇合適的數據組織形式進行抽象建模。對于同一種功能，思考不同的算法方式并選取最優解，體現計算思維的優化。最后編程調試，實現整體項目的執行代碼。學生在課后與小組共同完成項目方案的設計與實施，同時思考項目可改進之處。在各小組之間的交流評價中互學互助，共同提升。此外，在課堂總結中，也從生活中大數據推薦算法獲取隱私的案例，引發學生對信息社會責任地思考。
針對核心素養培養的考慮
在信息意識的提升方面，課前學生通過各類方式查詢推薦算法相關的資料，了解基本的推薦算法及其實現方式，體現了能夠“能夠根據解決問題的需要，自覺、主動地尋求恰當的方式獲取與處理信息”。在項目實施過程中，小組成員之間合作交流，共同完成項目方案的設計與實施，體現了“在合作解決問題的過程中，愿意與團隊成員共享信息，實現信息的更大價值?！?在計算思維能力培養方面，學生根據平臺算法推薦項目內容，選取或設計合理的推薦算法，采用計算機可以處理的方式界定問題、抽象特征、建立結構模型、合理組織數據。運用合理的算法形成解決問題的方案并編程實現。在此過程中對于同功能的不同算法進行比較，提升算法效率。同時從微課推薦的簡單問題出發，總結利用計算機解決問題的過程與方法，遷移到與之相關的其他問題解決中。 在數字化學習與創新方面，學生運用數字化學習平臺查找相關的推薦算法，選取適當的學習資源用于開展自主學習、協同工作、知識分享與創新創造，助力終身學習能力的提高。 在信息社會責任方面，由于大數據推薦算法可能會導致個人隱私的泄露，因此還需引導學生在現實空間和虛擬空間中遵守公共規范，有效維護信息活動中個人的合法權益以及他人合法權益和公共信息安全。而對于推薦算法本身也需具有積極學習的態度、理性判斷和負責行動的能力。

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