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亲爱的信息科技教育同仁们,大家好!算法,看似高深莫测,却与我们每个人的生活息息相关。如何将抽象的算法概念,转化为小学生能够理解和应用的知识和技能,是我们面临的挑战也是机遇!
在人工智能浪潮席卷全球的时代背景下,计算思维作为一种解决问题的新方式、新技能,正日益成为未来人才的核心竞争力。小学信息科技课程中的《身边的算法》单元,以生动有趣的方式,引导学生认识算法、体验算法、应用算法,在他们心中播撒计算思维的种子,为未来的学习和生活奠定坚实的基础。
通过生活中的实例,学生将了解到算法是解决问题的明确步骤,并学会用自然语言和流程图描述算法。此外,本模块将介绍算法的三种基本结构:顺序结构、分支结构和循环结构,并通过编程实践,帮助学生理解如何利用这些结构设计和实现算法。最终,学生将了解到算法在各个领域的广泛应用,并对算法的价值和局限性有一个初步的认识。
模块特点
1.贴近生活,易于理解:模块内容以学生熟悉的日常生活场景为切入点,例如做菜、借书、游戏等,帮助学生理解抽象的算法概念。
2.注重实践,寓教于乐:模块设计了丰富的学习活动,例如游戏、模拟、编程等,让学生在实践中体验算法的应用,并提升他们的计算思维能力。
3.分层教学,灵活选择:模块提供了丰富的教学素材,教师可根据学生的实际情况选择合适的教学内容和活动,进行分层教学。
核心素养目标
信息意识:认识到算法在日常生活中的普遍存在,并理解算法是解决问题的有效工具。
计算思维:能够分析问题,设计简单的算法,并使用流程图描述算法的步骤。
数字化学习与创新:能够利用数字工具,如编程软件,实现和验证算法。
信息社会责任:了解算法在社会生活中的应用和影响,并初步形成负责任地使用算法的意识。
《身边的算法》作为小学信息科技课程的重要组成部分,其教学目标不仅仅是让学生掌握算法的概念和基本类型,更重要的是培养学生的计算思维,让他们能够像计算机科学家一样思考问题、解决问题。
算法的世界妙趣横生,充满着无限可能。让我们一起携手,将算法的种子播撒在孩子们的心田,用计算思维点亮他们的未来!
一、创设情境,激发兴趣:
兴趣是最好的老师。在算法教学中,我们要善于从学生熟悉的生活场景入手,用他们感兴趣的游戏、故事、案例等形式,将抽象的算法概念具象化、生活化,激发他们的学习兴趣和求知欲。例如:
在学习“顺序结构”时,可以用“做三明治”的游戏,让学生体验按照步骤执行指令的过程。
在学习“分支结构”时,可以用“闯关游戏”的情境,让学生理解根据条件选择不同路径的逻辑。
在学习“循环结构”时,可以用“画多边形”的例子,让学生感受重复执行指令的效率。
二、直观演示,化抽象为具体:
算法的本质是抽象的逻辑思维,对于小学生来说理解起来有一定难度。因此,在教学中要充分利用图形、动画、程序演示等直观手段,将抽象的算法概念形象化、具体化,帮助学生理解算法的原理和过程。例如:
可以用流程图来表示算法的步骤和流程,让学生直观地看到算法的执行过程。
可以用动画来演示算法的执行过程,例如选择排序、冒泡排序等,让学生更加清晰地理解算法的原理。
可以用Python程序来实现算法,并让学生运行程序,观察程序的执行结果,将抽象的算法与具体的程序代码联系起来。
三、动手实践,体验算法:
纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。算法教学不能只停留在理论层面,更要注重学生的动手实践,让他们在“做中学”的过程中,真正理解算法、应用算法,并逐步形成计算思维。例如:
可以让学生设计简单的算法来解决生活中的问题,例如设计一个算法来整理书包、设计一个算法来找到回家的路等。
可以让学生参与一些与算法相关的游戏和竞赛,例如编程游戏、机器人比赛等,在游戏中体验算法的乐趣和挑战。
可以让学生利用Scratch、Mind+、Python等编程工具,将自己设计的算法编写成程序,并运行程序,观察程序的执行结果,感受算法的魅力。
四、分层教学,满足不同需求:
学生的认知水平和学习能力存在差异,算法教学要坚持“以人为本”的理念,进行分层设计,满足不同层次学生的需求。例如:
对于基础较弱的学生,可以降低学习难度,以掌握基本概念和简单应用为主。
对于基础较好的学生,可以适当提高学习难度,鼓励他们探究算法的原理和效率,并尝试设计更优的算法。
可以将学生分组进行学习,小组成员之间互相帮助、互相促进,共同提高。
五、跨学科融合,拓展算法应用:
算法并非信息科技学科的专属内容,它与数学、科学、语文等学科都有着密切的联系。在教学中,要善于挖掘算法与其他学科的结合点,将算法融入到其他学科的教学中,拓展算法的应用,让学生感受到算法的价值和魅力。例如:
在数学教学中,可以利用算法来解决数学问题,例如计算最大公约数、最小公倍数等。
在科学教学中,可以利用算法来模拟科学现象,例如模拟抛物线运动、模拟光的折射等。
在语文教学中,可以利用算法来分析文本,例如统计词频、生成词云等。
六、巧用工具,提升效率:
信息科技的发展为算法教学提供了丰富的工具和资源,我们要善于利用这些工具和资源,提升教学效率,丰富学生的学习体验。例如:
可视化编程工具:Scratch、Mind+、Blockly等可视化编程工具,可以将代码块像积木一样拖拽组合,降低了编程门槛,让学生更容易理解程序的逻辑,更容易上手编写简单的算法程序。
在线算法平台:CodeCombat、VisuAlgo等在线算法平台,提供了丰富的算法可视化演示、代码练习、竞赛等功能,可以帮助学生更加直观地理解算法,并提升算法设计和编程能力。
人工智能平台:百度AI体验中心、腾讯AI开放平台等人工智能平台,提供了语音识别、图像识别、自然语言处理等人工智能API,可以用于设计更加智能化的算法程序,拓展学生的视野,激发他们的创新思维。
七、关注伦理,引导价值:
算法并非中立的技术,它在应用过程中会涉及到公平、隐私、安全等伦理问题。在算法教学中,我们要引导学生关注算法的伦理问题,培养他们的社会责任感和批判性思维能力,让他们能够负责任地使用算法,为社会创造价值。例如:
算法公平性:引导学生思考算法是否存在偏见,例如人脸识别算法是否存在种族歧视,推荐算法是否存在信息茧房等问题,并探讨如何设计更加公平的算法。
算法隐私:引导学生了解算法如何收集和使用个人数据,例如搜索引擎如何记录用户的搜索历史,社交软件如何分析用户的社交关系等问题,并探讨如何保护个人隐私。
算法安全:引导学生了解算法存在的安全风险,例如算法被攻击、算法被滥用等问题,并探讨如何设计更加安全的算法。
第一单元无处不在的算法
本单元旨在通过日常生活情境,引导学生认识算法,理解算法是解决问题的明确步骤,并形成自主探究的意识。
【内容结构】
认识算法的概念: 明确算法是通过明确的、可执行的操作步骤描述的问题求解方案。
体验算法的基本流程: 了解算法的输入、处理和输出三个基本部分。
探究汉诺塔游戏规律: 体验算法步骤及规律,巩固算法基本流程的认知。
探索生活中的算法应用: 体会算法对我们生活的影响,例如搜索引擎、交通出行、在线购物等。
计算思维:初步理解算法的概念,并能够用自己的语言描述算法的特征。
计算思维:能够将简单问题的解决过程抽象为算法的基本流程。
计算思维:能够尝试用图表或流程图的形式表达汉诺塔游戏的算法。
计算思维:能够分析算法在不同领域中的应用,并思考算法带来的影响。
【教学实施条件】
第3课建议在信息科技实验室学习,计算机系统能够运行配套资源中的游戏、程序等。
【学习目标】
【评价建议】
下表可作为单元学习评价的参考。
评价内容 | 学生自评 | 教师评价 |
☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ | |
知道算法的基本含义 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
认识算法的基本流程“输入—处理—输出” | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
能够从益智游戏体验中,知道其中的步骤、规律等 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
知道社会生活中各个方面都存在算法的应用 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
学习过程中,主动思考、积极探究,与同学合作交流 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
教学素材示例及拓展:
1. 生活中的算法:
2. 益智游戏:
魔方:展示魔方还原的过程,引导学生思考魔方还原的算法,并尝试用流程图描述算法。
3. 算法的应用:
语音助手:体验与语音助手对话,引导学生了解语音识别和自然语言处理的算法,并思考人工智能技术的发展趋势。
第二单元算法结构与描述
本单元主要介绍算法的三种基本控制结构:顺序结构、分支结构和循环结构,并通过生活中的实例帮助学生理解如何用流程图描述算法。
【内容结构】
循环结构:重复执行某些步骤的结构。
流程图表示:菱形框表示判断条件,箭头连接不同分支。
流程图表示:菱形框表示循环条件,箭头连接循环体。
计算思维:能够用自然语言或流程图描述简单的循环结构算法。
【教学实施条件】
【学习目标】
5.知道算法步骤之间的逻辑关系,了解算法的执行路径。
【评价建议】
下表可作为单元学习评价的参考。
评价内容 | 学生自评 | 教师评价 |
明确算法的基本流程,知道并能描述顺序结构 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
知道并能描述存在的分支结构及其判断条件 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
知道并能描述存在的循环结构及其循环的终止条件 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
能读懂算法的流程图,了解算法的执行路径 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
能利用程序验证算法,尝试编写简单的程序实现算法 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
能积极主动地和同学讨论问题,互相帮助 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
教学素材示例及拓展:
1. 顺序结构:
早晨起床的流程:引导学生描述早晨起床的流程,例如:起床→叠被子→洗脸刷牙→吃早餐→出门上学,并用流程图表示。
2. 分支结构:
选择交通工具:引导学生根据不同的情况选择合适的交通工具,例如:如果距离近,就步行或骑自行车;如果距离较远,就乘坐公交车或地铁;如果时间紧急,就打车,并用流程图表示选择的过程。
3. 循环结构:
听音乐:引导学生思考听音乐播放器的循环播放功能,并用流程图描述循环播放的算法,例如:播放歌曲→判断是否播放完毕→如果未播放完毕,就继续播放当前歌曲;如果播放完毕,就判断是否单曲循环;如果是单曲循环,就再次播放当前歌曲;如果不是单曲循环,就播放下一首歌曲。
第三单元用算法解决问题
本单元将进一步结合典型问题,运用算法的三种基本控制结构来解决实际问题。
【内容结构】
判断闰年与平年: 学习算法的多分支结构,学会从问题情境中提取关键因素、确定判断条件。
计算思维:能够用流程图描述移位密码的算法,并思考移位密码的安全性和破解方法。
计算思维:能够用流程图描述二分法猜数的算法,并思考二分法猜数的效率。
计算思维:能够用流程图描述判断闰年与平年的算法,并思考如何用程序实现算法。
【教学实施条件】
2.第10课、第11课、第12课在信息科技实验室实施教学,具备运行Python的环境。
【学习目标】
4.认识Python中分支结构的判断条件与程序执行路径的关系,体会用计算机解决问题的基本方法。
【评价建议】
下表可作为单元学习评价的参考。
评价内容 | 学生自评 | 教师评价 |
知道移位密码的规则,认识移位加密算法 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
知道明文与密文的关系,了解加密算法在保护信息安全方面的意义 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
了解二分法的基本思想,知道用二分法查找的基本步骤 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
在用二分法查找的过程中,明确算法执行次数与数据规模之间的关系 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
结合具体生活实例,明确地描述多分支结构,能识别其中的判断条件 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
能用程序验证、实现相关的算法 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
体会使用分支结构解决实际问题的方法 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
在小组合作的任务中,积极与同学交流,主动思考与实践 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
教学素材示例及拓展
1.移位密码:
密信游戏:让学生两人一组,互相发送密信,并尝试破解对方的密信,体会加密和解密的过程,并思考如何提高密码的安全性。
2.二分法猜数:
程序演示:展示二分法查找的Python程序,让学生观察程序的执行过程,并尝试修改程序的参数,体会算法与程序之间的关系。
3.判断闰年与平年:
日历观察:观察不同年份的日历,找出闰年和平年的区别,并思考闰年设置的原因。
第四单元发挥算法的优势
本单元将进一步引领学生认识、理解计算机解决问题的基本方法,利用算法中的循环结构来解决实际问题, 体验编程的优势。
【内容结构】
简单密码易破解: 估算破解密码所需的次数和时间,了解密码安全的重要性。
计算思维:能够用while循环结构描述重复执行的操作,并思考循环条件的设置。
计算思维:能够分析算法的执行步骤,并思考如何优化算法的效率。
信息社会责任:认识到密码安全的重要性,并树立保护密码的意识。
【教学实施条件】
2.配备教学演示与互动的设备,准备用于教学的图片、流程图、程序、学习任务、实物等。
【学习目标】
5.体验利用循环结构解决实际问题的过程与方法。
【评价建议】
下表可作为单元学习评价的参考。
评价内容 | 学生自评 | 教师评价 |
结合计算机解决问题的方法初步分析问题 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
知道循环结构与计算机工作特点的关系 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
了解利用计算机的快速运算能力解决问题的方法 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
知道计算机解决问题的时间效率,并能估算相应的时间 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
知道用不同算法解决同一问题时存在不同的效率 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
了解密码设定的原则,并具有一定的安全性辨别能力 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
了解简单密码破解的次数,知道执行次数与所需时间的关系 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
主动思考,与同学协作共进,积极实践探索 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
教学素材示例及拓展:
1.让计算机数数:
import time
start_time = time.time() # 记录开始时间
count = 1
while count <= 100000: # 设置循环次数
count += 1
end_time = time.time() # 记录结束时间
print("用时:", end_time - start_time, "秒") # 输出用时
数列生成:引导学生利用循环结构生成不同的数列,例如奇数列、偶数列、斐波那契数列等,并尝试用程序实现。
2.算法效率比一比:
计算阶乘:比较用循环结构计算阶乘与用递归方法计算阶乘的效率,例如计算 5 的阶乘,体会不同算法的效率差异。
3.简单密码易破解:
密码强度检测:利用在线密码强度检测工具,例如:https://password.kaspersky.com/,让学生检测自己设定的密码强度,并学习如何设置安全的密码。引导学生总结设置安全密码的技巧,例如:使用长密码、混合大小写字母、数字和符号、避免使用个人信息等。
第五单元把数据排列有序
在日常生活中,我们经常需要将事物按照一定的顺序排列,例如按照身高排队、按照时间顺序整理文件、按照字母顺序排列书籍等等。计算机在处理大量数据时也需要进行排序,以便更高效地查找和分析数据。本单元将介绍几种常见的排序算法,包括选择排序、冒泡排序和桶排序,并通过游戏、动画和编程实践,帮助学生理解这些算法的原理和步骤,以及算法效率的概念。
【内容结构】
化大为小桶排序:学习桶排序算法的基本步骤,以及如何用程序实现桶排序。
计算思维:能够用自然语言或流程图描述寻找最大值的算法。
计算思维:能够用自然语言或流程图描述选择排序算法,并思考选择排序算法的效率。
计算思维:能够用自然语言或流程图描述冒泡排序算法,并思考冒泡排序算法的效率。
计算思维:能够用自然语言或流程图描述桶排序算法,并思考桶排序算法的效率。
【教学实施条件】
2.配备教学演示与互动的设备,准备用于教学的图片、流程图、程序、学习任务单、实物等。
【学习目标】
4.在解决排序问题时,通过分析问题,知道选择适合的排序算法来解决问题。
【评价建议】
下表可作为单元学习评价的参考。
评价内容 | 学生自评 | 教师评价 |
用自然语言或流程图描述寻找最大值的算法 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
用自然语言或流程图描述选择排序的算法 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
用自然语言或流程图描述冒泡排序的算法 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
用自然语言描述桶排序的主要步骤 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
结合算法描述,知道用适当的排序方法进行排序,解决将一组无序数排序的问题 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
了解不同算法的特点,结合具体的应用场景,说出不同排序算法的主要区别 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
面对不同观点,大胆说出自己的想法 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
在小组合作的任务中与同学积极交流,认真完成任务 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
教学素材示例及拓展:
程序演示:展示寻找最大值的Python程序,让学生观察程序的执行过程,并尝试修改程序的参数,体会算法与程序之间的关系,例如:
numbers = [34, 12, 89, 56, 23] 创建一个包含 5 个数的列表
max_number = numbers[0] 假设第一个数是最大值
for i in range(1, len(numbers)): 从第二个数开始遍历列表
if numbers[i] > max_number: 如果当前数大于最大值
max_number = numbers[i] 将最大值更新为当前数
print("最大值:", max_number) 输出最大值
图书整理:将一堆顺序混乱的图书按照书名拼音顺序排列,引导学生用选择排序的思想进行整理。
动画演示:展示选择排序算法的动画演示,例如
https://visualgo.net/en/sorting,让学生直观地理解选择排序的过程。
角色扮演:让学生扮演不同的数据,通过比较和交换位置来模拟选择排序的过程,体会算法的执行步骤。
3.冒泡排序齐体验:
程序演示:展示冒泡排序算法的Python程序,让学生观察程序的执行过程,并尝试修改程序的参数,例如:
numbers = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20] 创建一个包含 9 个数的列表
n = len(numbers) 获取列表长度
for i in range(n-1): 外层循环控制比较的轮数
for j in range(n-i-1): 内层循环控制每一轮比较的次数
if numbers[j] > numbers[j+1]: 比较相邻两个数的大小
numbers[j], numbers[j+1] = numbers[j+1], numbers[j] 交换位置
print("排序后的列表:", numbers) 输出排序后的列表
4.化大为小桶排序:
玩具分类:准备一些不同类型的玩具,例如积木、汽车、娃娃等,让学生按照类型进行分类,并用桶来存放不同类型的玩具,体会桶排序的思想。
成绩分段:将全班同学的考试成绩按照分数段进行统计,例如80分以上、70-79分、60-69分等,并用不同的桶来表示不同的分数段,体会桶排序的应用。
程序演示:展示桶排序算法的Python程序,让学生观察程序的执行过程,并尝试修改程序的参数,体会分而治之的思想,例如:
def bucket_sort(arr):
max_val = max(arr) 找到数组中的最大值
bucket_size = max_val // len(arr) 计算桶的大小
buckets = [[] for _ in range(len(arr) + 1)] 创建桶列表
将数组中的元素放入对应的桶中
for i in arr:
buckets[i // bucket_size].append(i)
对每个桶中的元素进行排序(这里使用 Python 内置的排序函数)
for i in range(len(buckets)):
buckets[i].sort()
将所有桶中的元素合并到一个列表中
sorted_arr = []
for bucket in buckets:
for i in bucket:
sorted_arr.append(i)
return sorted_arr
arr = [12, 5, 3, 1, 15, 8, 7]
sorted_arr = bucket_sort(arr)
print("排序后的数组:", sorted_arr)
第六单元快速遍历数据
遍历是指依次访问数据集合中的每个元素,并对每个元素进行相应的操作。遍历是算法设计中一种常用的方法,可以用于搜索、排序、统计等多种任务。本单元将介绍两种常见的遍历方法:枚举法和递归法,并通过解决经典的算法问题,例如鸡兔同笼问题、兔子增长问题等,帮助学生理解遍历的思想和应用,以及如何用程序实现遍历。
【内容结构】
兔子增长有规律:探究斐波那契数列,体会递归的思想和应用。
计算思维:能够用自然语言或流程图描述鸡兔同笼问题的算法,并思考算法的效率。
计算思维:能够用自然语言或流程图描述斐波那契数列的算法,并思考递归的思想。
【教学实施条件】
2.配备教学演示与互动的设备,准备用于教学的图片、流程图、程序、学习任务单、实物等。
【学习目标】
5.进一步了解算法与程序实现的关系。
【评价建议】
下表可作为单元学习评价的参考。
评价内容 | 学生自评 | 教师评价 |
能通过表格描述鸡兔同笼问题的数据变化过程 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
能发现鸡兔同笼问题的数据变化规律,找到满足条件的答案 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
能看懂鸡兔同笼问题的算法流程图,并用程序进行验证 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
能通过表格描述兔子增长问题的数据变化过程 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
能发现兔子增长问题的数据变化规律,找到满足条件的答案 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
能用程序验证兔子增长问题的算法,了解算法与程序的对应关系 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
能用程序验证兔子跳台阶问题的算法 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
用数据推理求解简单的问题 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
在遇到问题时,能和同学互相讨论交流 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
教学素材示例及拓展:
1.鸡兔同笼巧计算:
for chickens in range(36): 假设鸡的数量从 0 到 35
rabbits = 35 - chickens 兔子的数量
if chickens * 2 + rabbits * 4 == 94: 判断是否满足条件
print("鸡的数量:", chickens)
print("兔的数量:", rabbits)
break 找到答案后退出循环
2.兔子增长有规律:
def fibonacci(n):
if n == 1 or n == 2:
return 1
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
for i in range(1, 13): 计算前 12 个月的兔子数量
print("第", i, "个月的兔子数量:", fibonacci(i))
生活中的斐波那契数列:引导学生观察自然界中与斐波那契数列相关的现象,例如花瓣的数量、树枝的分叉等。
第七单元了解更多的算法
本单元将继续介绍两种重要的算法思想:规划算法和网页排名算法。规划算法是指将复杂问题分解为若干个子问题,并通过解决子问题来解决原问题的算法。网页排名算法是指搜索引擎用来评估网页重要性和相关性的算法。 通过学习这些算法,学生将进一步理解算法在解决复杂问题中的作用,以及算法对信息检索的影响。
【内容结构】
网页排名有策略:了解网页排名算法,理解其对信息检索的影响。
计算思维:能够将大问题分解成小问题,并逐步解决小问题,最终解决大问题。
计算思维:能够抽象问题,并用图形来表示问题。
计算思维:能够将全局问题分解成局部问题,并逐步解决局部问题,最终解决全局问题。
信息社会责任:了解算法的价值和局限性,以及算法应用的伦理问题。
【教学实施条件】
1.本单元可以在普通教室实施教学,配备教师用的计算机,能够运行配套资源中的游戏、程序等。
2.配备教学演示与互动的设备,准备用于教学的图片、流程图、程序、学习任务单、实物等。
【学习目标】
1.利用规划思维,将大问题分解为小问题,通过解决一个个小问题实现大问题的解决。
2.通过分析问题,能够抽取关键要素来进行分析,从而简化问题并解决问题。
3.利用规划思维,把全局问题转化为局部问题,通过逐步解决局部问题来解决全局问题。
4.知道网页排名中的算法,了解提升网页价值的意义。
5.了解网页排名、内容推荐等算法应用需要遵守的规范。
【评价建议】
下表可作为单元学习评价的参考。
评价内容 | 学生自评 | 教师评价 |
知道多人过河问题中体现的规划思想,即把大问题分解为小问题来解决 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
了解七桥问题中抽取关键要素的过程 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
知道解决七桥问题的本质是能否实现一笔画 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
了解寻找最短路径的算法思想—把全局问题转化为局部问题来解决 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
在寻找最短路径中,知道局部每个点最短用时的计算方法 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
知道网页排名算法以及提升网页价值的意义 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
知道搜索引擎中存在的网页排名算法 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
了解网页排名、内容推荐等算法应用需要遵守的规范 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
学习过程中,认真独立思考,积极与同学协作交流 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
教学素材示例及拓展:
1.多人过河巧安排:
流程图设计:引导学生用流程图描述过河的算法,并思考如何将大问题分解成小问题来解决。
2.有趣的七桥问题:
公园游览路线:设计合理的游览路线,使得游客能够参观所有景点而不重复。
3.寻找最短的路径:
可以使用 `networkx` 等 Python 库进行图论算法的演示和实验。
4.网页排名有策略:
如何防止算法歧视?
第八单元人工智能中的算法
人工智能技术正在改变我们的生活,而算法是人工智能的核心。本单元将介绍几种常用的人工智能算法,包括决策树算法、生成式人工智能算法和生命游戏规则。 通过学习这些算法,学生将对人工智能有一个初步的了解,并感受到人工智能技术的神奇和潜力。
【内容结构】
生命游戏有规则:学习生命游戏,理解其算法规则和进化规律。
计算思维:能够用决策树算法解决简单的分类问题。
信息社会责任:了解人工智能的伦理问题,并树立负责任地使用人工智能的意识。
计算思维:能够理解生命游戏的算法规则,并思考生命游戏的进化规律。
【教学实施条件】
2.配备教学演示与互动的设备,准备用于教学的图片、流程图、程序、学习任务单、实物等。
【学习目标】
7.培养合理利用技术解决问题的思维方式和能力。
【评价建议】
下表可作为单元学习评价的参考。
评价内容 | 学生自评 | 教师评价 |
初步认识决策树 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
针对具体情境,能描述决策树算法的应用场景 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
能创建简单的决策树解决问题 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
知道生成式人工智能工具并用来辅助自己学习 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
尝试用生成式人工智能工具对所学算法进行实现与验证 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
了解生命游戏,知道其中的算法规则和进化规律 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
对从算法描述到程序实现有了进一步的认识 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
了解算法自主可控的重要性 | ☆☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ |
教学素材示例及拓展:
1.认识决策树算法:
from sklearn import tree
features = [[140, "smooth"], [130, "smooth"], [150, "bumpy"], [170, "bumpy"]] 特征数据
labels = ["apple", "apple", "orange", "orange"] 标签数据
clf = tree.DecisionTreeClassifier() 创建决策树分类器
clf = clf.fit(features, labels) 训练决策树模型
print(clf.predict([[160, "bumpy"]])) 预测新数据的标签
可以使用 `scikit-learn` 等 Python 库进行机器学习算法的演示和实验。
2.智能工具再体验:
如何防止生成式人工智能被滥用?
3.生命游戏有规则:
修改进化规则。
相信通过我们共同努力,一定能让孩子们在快乐的学习氛围中爱上算法,并不断提升他们的计算思维能力,为未来的学习和生活奠定坚实的基础!
“人工智能时代,人人应该懂点算法”。小学信息科技《身边的算法》教学任重而道远,让我们以新课标为指引,以指南为助手,不断探索算法教学的新理念、新方法,点亮孩子们计算思维的火种,为他们插上科技的翅膀,飞向未来的星辰大海!