第13课 在线生活中的算法(课件)2025-2026学年六年级上册信息技术浙教版
2025-08-06
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普通
资源信息
| 学段 | 小学 |
| 学科 | 信息科技 |
| 教材版本 | 小学信息科技浙教版六年级上册 |
| 年级 | 六年级 |
| 章节 | 第13课 在线生活中的算法 |
| 类型 | 课件 |
| 知识点 | - |
| 使用场景 | 同步教学-新授课 |
| 学年 | 2025-2026 |
| 地区(省份) | 全国 |
| 地区(市) | - |
| 地区(区县) | - |
| 文件格式 | PPTX |
| 文件大小 | 30.33 MB |
| 发布时间 | 2025-08-06 |
| 更新时间 | 2025-08-06 |
| 作者 | 匿名 |
| 品牌系列 | - |
| 审核时间 | 2025-08-06 |
| 下载链接 | https://m.zxxk.com/soft/53368738.html |
| 价格 | 1.00储值(1储值=1元) |
| 来源 | 学科网 |
|---|
摘要:
该小学信息科技课件(浙教版六年级第13课“在线生活中的算法”)聚焦最短路径与推荐算法,通过小明规划杭州野生动物世界路线、购书推荐的情景导入,以问题链衔接生活场景与算法原理,搭建从感知到实践的学习支架。
其亮点在于创设真实情境,设计小组探究高德地图路线对比、当当网推荐区域分析等活动,结合任务单引导学生抽象算法逻辑(如路线选择依据)、辨别信息类型(如推荐算法分类),培养计算思维与信息意识。小结清晰归纳算法类型,学生能直观理解算法应用,教师可通过结构化活动提升教学效率。
内容正文:
第13课 在线生活中的算法
年 级:六年级
学 科:小学信息科技(浙教版)
小明一家计划周末去杭州野生动物世界。在乘坐动车抵达杭州东站后,小明应该如何规划一条去往杭州野生动物世界的最优路线?在浏览过程中,他想要进一步了解动物的相关知识,他有意先购买一本动物相关的书籍。小明可以如何方便地购买所需的书籍?
这些应用与鸡兔同笼、韩信点兵等问题的解决,存在哪些共同点?
(两者背后都存在算法)
高德、百度地图等获取相关的规划路线
使用京东、当当、淘宝等网站购买书籍
情景创设
2
问题一:从杭州东站出发去往杭州野生动物世界,高德地图使用了什么算法规划公共交通出行路线?
问题二:小明在当当网上购买动物相关的书籍,网站为什么能够推荐给小明他想要的书籍?
分析场景
最短路径算法、换乘最少算法、最短时间算法等
根据小明的历史浏览记录和购买记录、网站的产品推荐等
活动一:选择路线,感受路径规划算法
打开高德地图页面,搜索使用公共交通从杭州东站至杭州野生动物世界的路线。边体验边思考:在众多路线中,导航软件是如何判断出最优路线的?
小组探究
路线 总时长 步行距离 是否需要换乘 所需总费用
路线一
路线二
路线三
路线四
我发现:高德地图认为路线 是最优路线,它选择的依据是 。
1小时19分钟
1.3公里
否
8元
一
用时最少/不需要换乘/费用最省等
活动一:选择路线,感受路径规划算法
1小时22分钟
331米
是
10元
1小时23分钟
277米
是
10元
2小时23分钟
299米
是
6元
组内讨论,分别填写学习任务单一
学生进入“当当网”《动物世界大百科》购买页,探究网页中的不同推荐区域。
活动二:选择图书,感受推荐算法
购买页上出现的推荐区域 写出推荐区域内的一到两本书籍名称 推荐区域内的书籍是否有跟购买的书籍类似的 该推荐区域是基于产品的推荐还是基于用户的推荐
我在购买页上一共找到了 个推荐区域,所有推荐区域里的书籍的适用人群都是 。我还发现推荐算法可以分为 的推荐和 的推荐。
学生根据网页的探究结果,自主完成学习任务单二
浏览此商品的顾客也同时浏览
经常一起购买的商品
购买此商品的顾客还购买过
重磅推荐
活动二:选择图书,感受推荐算法
《十二生肖的故事》
《有趣的动物》
基于用户的推荐
《世界未解之谜》
《怪怪园的怪老师》
是
是
否
否
基于用户的推荐
基于用户的推荐
基于产品的推荐
4
学生
基于用户
基于产品
小组内分工,确定每个组员选择的景点和研究方向,完成学习任务单三表1的填写
拓展活动:分组探究——设计杭州十景旅游攻略时遇到的算法
景点选择 研究方向(涉及到的在线生活中的场景)
西湖
西塘古镇
灵隐寺
千岛湖
宋城
西溪湿地公园
钱塘江大桥
河坊街
太子湾公园
中国茶叶博物馆
附件酒店预定
查看钱塘江大潮潮汐表
查看天气预报
选择出行路线
表1
景点游客人数预估
自主研究:该场景用到的算法,并继续完成学习任务单三表2的填写
拓展活动:分组探究——设计杭州十景旅游攻略时遇到的算法
景点 应用场景 算法
“杭州十景旅游攻略”算法分享会
表2
西湖
千岛湖
钱塘江大桥
基于用户的推荐算法
选择出行路线
查看钱塘江大潮潮汐表
附件酒店预定
路径规划算法
潮汐调和常数算法
课后练习
利用网络开展搜索,寻找各种在线生活场景背后的算法,完成表格的填写。
在线生活场景 算法
推荐算法
路径规划算法
小结
基于用户的推荐算法
基于产品的推荐算法
下课
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