2.1 问题与算法 教学设计 2024—2025学年清华大学版（2024）初中信息技术七年级上册.docx

2.1问题与算法教学设计2024—2025学年清华大学版（2024）初中信息技术七年级上册

主备人

备课成员

教材分析

2.1问题与算法教学设计2024—2025学年清华大学版（2024）初中信息技术七年级上册。本节课围绕“问题与算法”主题，以解决实际问题为出发点，引导学生掌握算法的基本概念和设计方法，培养逻辑思维和解决问题的能力。课程内容与教材紧密结合，通过案例分析和实际操作，帮助学生理解和应用所学知识。

核心素养目标

1.培养学生的信息意识，使其能够识别和利用信息技术解决实际问题。

2.提升学生的计算思维，通过设计算法理解问题的本质，提高逻辑推理能力。

3.增强学生的创新实践能力，鼓励学生在解决问题时尝试不同的方法和策略。

4.强化学生的信息安全意识，教育学生遵守网络道德和信息安全规范。

教学难点与重点

1.教学重点，

①理解算法的概念，能够区分算法与程序的区别。

②掌握算法设计的基本步骤，包括问题分析、算法构思和算法描述。

③能够运用流程图等工具设计简单的算法，解决实际问题。

2.教学难点，

①理解算法的抽象性，将实际问题转化为算法步骤。

②掌握算法的效率与复杂度，能够评估算法的优劣。

③在实际操作中，将算法转换为计算机程序，解决复杂问题。

学具准备

Xxx

课型

新授课

教法学法

讲授法

课时

第一课时

步骤

师生互动设计

二次备课

教学资源

-软硬件资源：计算机教室、学生用计算机、投影仪、白板。

-课程平台：学校信息技术教学平台、在线编程学习平台。

-信息化资源：算法设计软件、流程图绘制工具、相关教学视频和案例库。

-教学手段：PPT演示文稿、教学卡片、互动式教学软件。

教学实施过程

1.课前自主探索

教师活动：

发布预习任务：通过在线平台或班级微信群，发布预习资料（如PPT、视频、文档等），明确预习目标和要求。例如，要求学生预习算法的基本概念和流程图的基础知识。

设计预习问题：围绕“问题与算法”课题，设计一系列具有启发性和探究性的问题，引导学生自主思考。如：“如何将日常生活中的问题转化为算法步骤？”

监控预习进度：利用平台功能或学生反馈，监控学生的预习进度，确保预习效果。例如，通过在线测试或预习报告来了解学生的预习情况。

学生活动：

自主阅读预习资料：按照预习要求，自主阅读预习资料，理解算法的基本概念和流程图的基础知识。

思考预习问题：针对预习问题，进行独立思考，记录自己的理解和疑问。例如，学生可能会思考如何将排序问题转化为算法步骤。

提交预习成果：将预习成果（如笔记、思维导图、问题等）提交至平台或老师处。学生可以通过在线平台提交自己的预习笔记和问题列表。

2.课中强化技能

教师活动：

导入新课：通过一个简单的排序问题案例，引出“问题与算法”课题，激发学生的学习兴趣。

讲解知识点：详细讲解算法设计的基本步骤，结合实例帮助学生理解。例如，通过讲解冒泡排序算法的步骤，让学生理解算法的执行过程。

组织课堂活动：设计小组讨论，让学生分组设计一个简单的排序算法，并在小组内分享和讨论。例如，学生可以尝试设计一个选择排序算法。

解答疑问：针对学生在学习中产生的疑问，进行及时解答和指导。例如，学生可能会询问如何优化算法效率。

学生活动：

听讲并思考：认真听讲，积极思考老师提出的问题。

参与课堂活动：积极参与小组讨论，体验算法设计的过程。

提问与讨论：针对不懂的问题或新的想法，勇敢提问并参与讨论。

教学方法/手段/资源：

讲授法：通过详细讲解算法设计步骤，帮助学生理解。

活动教学法：通过小组讨论和设计活动，让学生在实践中应用所学知识。

合作学习法：通过小组合作，培养学生的团队协作能力和沟通能力。

3.课后拓展应用

教师活动：

布置作业：布置一个实际问题的算法设计作业，如设计一个简单的图书管理系统。

提供拓展资源：提供与算法设计相关的拓展资源，如在线编程平台和算法书籍。

反馈作业情况：及时批改作业，给予学生反馈和指导。

学生活动：

完成作业：认真完成老师布置的作业，尝试解决实际问题。

拓展学习：利用老师提供的资源，进行进一步的算法学习。

反思总结：对自己的学习过程和成果进行反思和总结，提出改进建议。

教学方法/手段/资源：

自主学习法：引导学生自主完成作业和拓展学习。

反思总结法：引导学生对自己的学习过程和成果进行反思和总结。

作用与目的：

通过作业巩固课堂所学，提高学生的实际应用能力。

通过拓展学习，激发学生的学习兴趣，拓宽知识面。

通过反思总结，帮助学生形成良好的学习习惯，提高自我学习能力。

教学资源拓展

1.拓展资源：

-算法基础理论：介绍算法的基本概念、特点、分类以及算法的复杂度分析，如时间复杂度和空间复杂度。

-算法设计方法：探讨不同的