第二单元 第8课人工智能的算法 《读你所AI——基于个性化推荐算法的图书推荐》说课稿 2023——2024学年浙教版（2023）初中信息技术八年级下册.docx

第二单元第8课人工智能的算法《读你所AI——基于个性化推荐算法的图书推荐》说课稿2023——2024学年浙教版（2023）初中信息技术八年级下册

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教学内容分析

本节课的主要教学内容是《读你所AI——基于个性化推荐算法的图书推荐》，选自2023-2024学年浙教版（2023）初中信息技术八年级下册第二单元第8课。本节课将引导学生了解人工智能中的个性化推荐算法，通过实际案例让学生掌握如何利用推荐算法进行图书推荐。

教学内容与学生已有知识的联系在于，本节课所涉及的个性化推荐算法是基于学生在之前课程中所学的计算机编程、数据库管理等知识。通过对推荐算法的学习，学生可以将已有知识应用于实际场景，提高解决问题的能力。同时，本节课的内容也与学生的日常生活紧密相关，有助于激发学生的学习兴趣。

核心素养目标

本节课的核心素养目标主要包括：培养学生信息意识，使其能够认识到信息技术的应用对日常生活的影响；提升计算思维，通过分析推荐算法的工作原理，培养学生逻辑推理和问题解决能力；增强信息伦理素养，让学生在使用个性化推荐服务时，能够遵守网络道德和法律法规；以及提高学生团队协作和沟通能力，通过小组讨论和分享，促进学生间的交流与合作。

教学难点与重点

1.教学重点

①个性化推荐算法的基本原理和作用。

②利用编程实现简单的个性化图书推荐系统。

2.教学难点

①推荐算法中涉及的数学模型和计算方法的理解和应用。

②设计并实现一个具有实际应用价值的个性化推荐系统，包括数据收集、处理和推荐结果的展示。

教学方法与策略

1.采用讲授与案例研究相结合的方式，首先讲解个性化推荐算法的理论基础，然后通过分析实际案例，让学生更好地理解算法的应用。

2.设计小组讨论和项目导向学习活动，让学生在小组内合作完成一个简单的个性化推荐系统项目，通过角色扮演分配不同的任务角色，如数据分析师、程序员等，以促进学生参与和互动。

3.使用多媒体教学工具，如视频、PPT等，展示个性化推荐系统的实际运行效果，以及相关的编程环境和代码示例，帮助学生形象地理解教学内容。

教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对个性化推荐算法的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们在生活中有没有遇到过图书推荐？这些推荐是如何来的呢？”

展示一些个性化推荐系统在生活中的应用场景，如购物网站的商品推荐、视频平台的影视推荐等，让学生初步感受个性化推荐的魅力。

简短介绍个性化推荐算法的基本概念和它在现代信息技术中的重要性，为接下来的学习打下基础。

2.个性化推荐算法基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解个性化推荐算法的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解个性化推荐算法的定义，包括其主要功能和使用场景。

详细介绍个性化推荐算法的组成部分，如用户行为数据、推荐模型等，使用流程图帮助学生理解。

3.个性化推荐算法案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解个性化推荐算法的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的个性化推荐算法案例进行分析，如电商平台的商品推荐、图书馆的图书推荐等。

详细介绍每个案例的实现原理、算法选择和效果评估，让学生全面了解个性化推荐算法的多样性。

引导学生思考这些案例对实际生活的影响，以及如何利用个性化推荐算法解决实际问题。

小组讨论：让学生分组讨论个性化推荐算法在未来可能的发展趋势或改进方向，并提出创新性的想法或建议。

4.学生小组讨论（10分钟）

目标：培养学生的合作能力和解决问题的能力。

过程：

将学生分成若干小组，每组选择一个与个性化推荐算法相关的主题进行深入讨论，如算法的隐私保护问题、推荐结果的多样性等。

小组内讨论该主题的现状、挑战以及可能的解决方案。

每组选出一名代表，准备向全班展示讨论成果。

5.课堂展示与点评（15分钟）

目标：锻炼学生的表达能力，同时加深全班对个性化推荐算法的认识和理解。

过程：

各组代表依次上台展示讨论成果，包括主题的现状、挑战及解决方案。

其他学生和教师对展示内容进行提问和点评，促进互动交流。

教师总结各组的亮点和不足，并提出进一步的建议和改进方向。

6.课堂小结（5分钟）

目标：回顾本节课的主要内容，强调个性化推荐算法的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括个性化推荐算法的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调个性化推荐算法在现代信息技术和日常生活中的价值和作用，鼓励学生进一步探索和应用个性化推荐算法。

布置课后作业：让学生结合本节课内容，撰写一篇关于个性化推荐算法的短文或报告，以巩固学习效果。

教学资源拓展

1.拓展资源：

（1）个性化推荐算法的发展历程：介绍个性化推荐算法从早期的基于内容的推荐到协同过滤推荐，再到现在的深度