新人教B版必修三1.1.1《算法的概念》听评课记录4

新人教B版必修三1.1.1《算法的概念》听评课记录4一.基本信息

听课日期为2023年10月26日，听课时间为上午第二节课，授课教师姓名为李明，学科/课程名称为数学，班级/年级为高一（3）班，教学主题或章节为新人教B版必修三1.1.1《算法的概念》。

听课人姓名为王华，听课人职务为高中数学教研组长，听课目的为教学研究，旨在探讨新教材下算法概念教学的实施策略及学生认知建构过程。

二.课堂观察记录

1.教学准备

教师的教学计划清晰，围绕"什么是算法"这一核心问题展开，分为概念引入、实例分析、活动探究三个层次。教学资源准备充分：教材配套案例完整，多媒体课件包含算法流程图模板，教具为彩色卡纸（用于小组合作绘制算法模型）。特别注重教材中"算法三要素"（确定性、有穷性、可行性）的视觉化呈现，通过动画演示程序执行过程。

2.教学过程

开始阶段采用"生活实例导入法"——教师以"学校食堂点餐流程"为情境，提问"如何用数学语言描述这个流程？"通过对比生活语言与数学表达的差异，自然引出算法概念。导入效果显著，学生能自发联系其他生活场景（如购物支付、游戏通关）中的规则序列。

展开阶段采用"三层次递进式教学"：

（1）概念建构阶段：教师用"三步法"讲解算法定义，先展示教材中"求最大公约数"的实例，再引导学生用自然语言描述，最后抽象为数学符号语言。此处设计巧妙，通过"从具体到抽象"的认知路径，约20%学生能主动总结出算法的三个要素。

（2）方法应用阶段：开展"算法设计大比拼"活动，将班级分为4组，每组用流程图设计"解一元二次方程"的算法。教师提供"算法设计评分标准"（含逻辑性、完整性、规范性），学生通过平板电脑共享方案，其他组可实时投票改进。该环节耗时28分钟，各组均能完成初步设计，但存在典型错误：约60%小组将"重复计算"误认为算法。

（3）概念辨析阶段：教师展示三组案例：①"无限循环的程序"（违反有穷性），②"模糊指令的指令集"（违反确定性），③"理论可行但无法执行的算法"（违反可行性），要求学生分类并说明理由。此环节采用"对比辨析法"，培养元认知能力。

结束阶段通过"算法树"模型进行总结，将本节课知识点编织成层级结构，并布置分层作业：基础题要求绘制"求平方根"的算法流程图，拓展题需设计"斐波那契数列生成"的伪代码。作业设计体现差异化，约15%学生能尝试用Python实现算法。

3.师生互动

课堂全程保持高频互动：教师提问覆盖全体学生，平均每5分钟组织一次集体讨论。在活动探究环节，教师采用"支架式指导"——当学生卡壳时提供提示性提问（如"这个步骤需要判断什么条件？"），避免直接给出答案。学生主动提问比例达35%，主要集中在"算法符号的规范书写"问题上。值得注意的是，教师对小组合作的引导尤为细致，明确分工（组长负责整体逻辑、成员负责具体步骤），并设置"互评环节"要求组间提供改进建议。

4.学生学习状态

学习积极性方面，前30分钟参与度达85%，后阶段因绘图工具分配问题略有下降。专注度呈现"波浪式"变化——在实例分析阶段尤为投入，在动手操作时出现明显个体差异：10名学优生能自主创新算法表达方式，而12名中等生依赖模板，8名后进生需教师一对一辅导。合作学习效果显著，彩色卡纸的视觉化工具有效促进交流，但出现"少数人主导、多数人旁观"现象，教师通过"轮换记录员"策略予以纠正。

5.课堂管理

课堂纪律良好，采用"静动结合"的调控策略：概念讲解时保持安静，算法设计时允许讨论。时间分配科学——导入5分钟、展开30分钟、总结5分钟，预留3分钟处理突发问题（如打印机故障）。节奏控制上存在两处亮点：一是通过"计时器动态提醒"确保各环节完成，二是发现学生注意力分散时立即切换教学形式（如用手机扫码参与快速测验）。不足之处在于分组活动时后排学生互动不足，教师通过"移动巡视"方式加强覆盖。

6.教学技术使用

现代教育技术应用充分：

（1）多媒体支持：课件包含可拖拽的流程图组件，学生能动态调整节点顺序；

（2）互动平台：通过"问卷星"生成实时投票统计，直观呈现学生认知难点；

（3）技术赋能：布置的拓展作业要求用GeoGebra可视化算法过程，体现技术整合。但存在技术短板——部分学生不熟悉平板电脑绘图工具，导致设计效率降低。教师为此提供"分步操作指南"，体现技术支持下的个别化教学。技术对教学效果的支持作用体现在：使抽象概念具象化（如用动画演示循环结构），提升协作效率（共享编辑流程图），但需加强技术基础培训。

三.教学效果评价

1.目标达成

本节课的教学目标明确且适切，围绕《标准》对高一学生算法初步学习的两维要求展开：知识与技能维度包括理解算法定义、识别算法要素、掌握流程图基本规范；过程与方法维度强调通过实例分析、合作探究、符号转化等体验算法设计过程。目标设定符合认知规律，由具体实例的感性认识过渡到抽象概念的理性建构，体现循序渐进原则。

学生达成度分析：

（1）认知目标达成率82%：通过课堂观察记录，85%学生能正确复述算法的三个要素，但仅68%能在新情境中判断算法有效性（如发现"重复计算到0为止"违反有穷性）。典型错误集中于对"确定性"的理解——30%学生混淆了"指令清晰"与"结果唯一"。

（2）技能目标达成率75%：流程图绘制能力存在明显分层：基础题组（90%学生）能正确使用起止框、输入输出框，但复杂逻辑（如嵌套条件）处理能力不足；拓展题组（40%学生）尝试用判断框，但结构混乱。活动探究环节的"互评环节"有效提升了技能水平，学生能指出同伴流程图中"用菱形框代替处理框"的错误。

（3）方法目标达成率70%：约60%学生表现出初步的算法设计思维，但仅35%能运用"边界条件"（如一元二次方程判别式）进行算法完善。小组讨论中的思维碰撞效果显著，但存在"思维惰化"现象——部分小组直接复制其他组方案。

不足之处在于：目标检测手段单一，主要依赖课后作业，缺乏课堂即时评估机制。建议增加"算法诊断卡"工具，让学生用预设问题（如"你的算法是否可被机器执行？"）进行自我反思。

2.知识掌握

（1）概念理解层面：通过对比实验验证认知效果。教师设计"算法变形实验"——将"求最大公约数"的辗转相除法改为递归形式，要求学生判断是否仍为算法。实验显示：接触过编程的15名学生能迅速发现逻辑差异，而其他学生需教师用"计算树"模型辅助理解。这反映算法学习与已有知识结构的关联性。

（2）符号记忆层面：采用"三色卡片法"进行记忆检测。将算法定义拆分为12个关键短语，学生用红卡标注"已完全理解"、黄卡标注"部分掌握"、绿卡标注"完全陌生"。结果显示：要素定义（确定性等）理解度较高（红卡率65%），但具体表达易混淆（如将"有穷性"误记为"有限性"）。教师随即用"概念辨析矩阵"工具（如用表格对比"算法""程序""计算方法"异同）强化记忆。

（3）技能掌握层面：通过"诊断性任务"评估实际应用能力。布置"用流程图描述'判断三角形类型'算法"作业，采用"双维度评分量表"（逻辑性3分、规范性3分、创新性2分）。典型案例：某小组流程图设计简洁，但将"等腰三角形"判断嵌套在"任意三角形"判断内部，逻辑错误率达28%；而优秀案例（占全班12%）能按"等边→等腰→普通"顺序分解条件，体现认知结构优化。

技能提升策略分析：本节课存在"输入-输出"环节的技能短板，约40%学生在设计"求平均数"算法时忽略数据初始化（如先设和为0）。后续教学需补充"伪代码"训练，用Tab键缩进规范书写（如sum=0;foriinrange(1,n):sum+=x[i]）。

3.情感态度价值观

（1）学习兴趣激发：通过"算法游戏化"设计促进主动参与。当学生发现"算法设计大比拼"的评分与小组平时分挂钩时，出现"策略性投入"现象——原本内向的2名学生主动承担组长角色。课后访谈显示，85%学生表示"喜欢用流程图表达思维"，但仅55%认为"算法很有用"。这反映教学需加强算法与生活的联系。

（2）思维品质培养：在"算法优化"环节体现批判性思维。教师展示"求最大公约数"的两种流程图方案（普通版与欧几里得版），要求小组讨论"哪种更高效？为什么？"。辩论过程中，学生自发提出"执行步骤数""变量个数"等量化指标，思维深度明显提升。但存在思维局限——部分小组仅关注步骤少，忽略变量管理复杂性。教师通过"思维可视化工具"（如用思维导图呈现不同方案的优劣）引导全面分析。

（3）合作精神发展：通过"算法树"共建活动培养协作意识。将全班分成4个"算法部落"，每部落负责设计不同模块（输入→处理→输出），最终拼合成完整算法。活动记录显示：冲突解决率70%（如A组坚持"用循环代替条件判断"），互助行为占讨论时间的62%。但存在"精英主义"倾向——组长垄断决策权的情况占35%。教师后续可采用"角色轮换制"平衡参与度。

（4）价值观渗透：在"算法伦理"讨论中培育社会责任感。展示"刷题软件算法"案例，提问"如何设计既智能又公平的推荐系统？"。讨论中，学生自发提出"设置用户举报机制""限制刷题次数"等建议，体现价值判断能力。但认知深度不足——仅12%学生能联系"算法偏见"议题（如推荐系统可能强化用户刻板印象）。建议补充"算法社会影响"阅读材料。

总体评价：本节课在算法概念教学上取得较好效果，但存在三处可提升点：

一是认知诊断需前置，课前用"概念图预测试"识别起点差异；

二是技术工具需配套，建议开发"算法模拟器"APP供学生在线调试；

三是价值观教育需系统化，建议将"算法公平性"作为长期探究主题。

四、总结与建议

1.总体评价

本节课给人留下深刻印象的是其教学设计的创新性与学生参与的高度投入。整体印象可以用"结构清晰、互动充分、重思维轻记忆"来概括。最突出的优点体现在以下三个方面：

（1）情境创设的真实性与数学性高度统一。教师选取的"食堂点餐""解方程"等实例既贴近学生生活，又天然蕴含算法思想，避免了传统算法教学中的"假大空"问题。特别是将"算法"与"程序"的界限通过"刷题软件案例"这一社会热点进行辨析，不仅激发了学习兴趣，更培养了学生的批判性思维，体现了数学教育的社会价值导向。

（2）活动设计的层次性与参与度的平衡性。从个体思考（流程图模板应用）到小组协作（算法设计大比拼），再到全班共享（算法树共建），活动梯度设计科学——基础环节确保"保底"，拓展环节激发"冒尖"，合作环节促进"共进"。值得注意的是，教师对活动时间的把控精准到分钟，确保每个环节既有足够思考时间，又避免拖沓，这种"时间密度"是高效课堂的关键特征。

（3）技术工具的精准性与支持性。多媒体课件中的动态流程图组件、问卷星实时投票、GeoGebra可视化工具等技术手段的运用不是炫技，而是服务于认知目标。例如，通过拖拽组件纠正流程图规范错误，比单纯讲解更直观；算法诊断卡的自我检测功能，有效培养了学生的元认知能力。这种"精准技术支持认知"的理念值得推广。

当然，本节课也存在一些可提升空间，如对个体差异的关注度在活动高峰期有所减弱，部分后进生在小组讨论中仍处于被动状态；算法符号语言的规范性训练需进一步加强。但总体而言，这是一节体现新课标理念的优质课例，对算法教学的改革具有示范意义。

2.改进建议

针对观察到的问题，提出以下具体改进措施：

（1）强化差异化教学，提升个体参与度。

-前置诊断：建议课前增加"算法思维前测"（如用选择题检测学生排序、分类能力），根据结果预分小组，确保各小组认知基础均衡。

-活动设计差异化：在"算法设计大比拼"中设置"基础型任务"（如绘制求最大公约数算法）和"挑战型任务"（如设计"猜数字游戏"算法），让不同水平学生都能获得成就感。

-后进生支持工具：为后进生配备"算法学习支架包"，包含：①流程图模板（不同颜色区分输入输出框）、②典型错误案例集、③小组讨论引导句（如"谁来说说你的判断条件是什么？"）。

（2）深化算法符号语言训练，促进规范表达。

-分阶段强化：建议将符号教学分为三个阶段：①模仿期（教师提供标准模板）、②应用期（设计简单算法）、③迁移期（用符号描述复杂问题）。

-技术辅助训练：开发"算法符号纠错器"小程序，输入学生写的伪代码后，系统自动标记错误类型（如"缺少分号""循环条件错误"），并提供修改建议。

-规范性评价改革：将符号书写纳入作业评分细则，增加"符号使用准确度"项（占10分），并展示优秀作业范例。

（3）加强算法与编程的关联，提升应用意识。

-跨学科融合：建议在后续课程引入Python编程，用代码实现课堂设计的算法（如用while循环模拟"猜数字游戏"）。通过"算法→伪代码→代码"的转化路径，深化理解。

-生活应用拓展：布置长期探究任务"生活中的算法调查"，要求学生用流程图记录家庭分工流程、学校社团招新规则等，期末评选"最佳生活算法奖"。

（4）优化技术支持策略，提升工具效能。

-培训教师：建议开展"技术工具工作坊"，重点培训"GeoGebra算法可视化""问卷星互动模板"等实用工具的高级功能。

-学生技术培训：在课前用5分钟进行平板电脑绘图工具操作演示，并提供电子版操作指南（扫码可见）。

提升教学质量的长期策略：建立"算法教学资源库"，收录不同难度的案例、微课视频、仿真软件等，形成校本化教学资源体系。

3.后续跟踪

建议进行后续听课跟进，重点观察以下改进措施的落实情况：

（1）差异化教学实施：通过课堂录像分析小组互动数据，关注后进生发言次数变化。计划在第6周和第12周进行两次跟踪课，对比改进前后的参与度差异。

（2）符号训练效果评估：在下次算法课（1.1.2《算法的表示方法》）中增加"符号表达诊断题"，用雷达图呈现学生