信息技术课堂教学活动设计范例

信息技术课堂教学活动设计范例信息技术课程作为培养学生数字素养与创新能力的核心载体，其课堂教学活动设计需紧扣学科核心素养（信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任），以真实情境为依托、任务驱动为纽带，实现知识建构与能力发展的有机统一。以下结合不同学段与教学主题，呈现三类典型教学活动设计范例，为一线教师提供可借鉴的实践参考。范例一：小学中高年级《趣味编程：绘制我的数字花园》一、教学定位适用学段：小学3-6年级教学目标：知识与技能：掌握Scratch图形化编程中“移动”“绘制”“重复执行”等指令的使用，能独立完成简单图形的编程绘制。过程与方法：通过“模仿-改进-创新”的实践过程，提升逻辑思维与问题解决能力；在小组协作中学会分享创意与优化方案。情感态度与价值观：感受编程的趣味性与创造性，激发对数字创作的兴趣，树立“技术服务生活”的初步认知。二、教学准备硬件：配备Scratch软件的多媒体机房，确保网络稳定（支持作品上传分享）。资源：课前制作的“数字花园”范例作品（包含花朵、小草、蝴蝶等角色互动），学生创意草图模板（引导构思花园元素）。三、活动流程1.情境导入：唤醒创作欲（5分钟）教师展示动态的“数字花园”作品（花朵随指令旋转绽放，蝴蝶在花丛中飞舞），提问：“这个花园是怎么‘长’出来的？你想设计什么样的花园？”结合学生回答，引出“用编程指令绘制花园”的任务，明确活动主题。2.探究实践：掌握核心指令（15分钟）范例拆解：教师演示“绘制一朵花”的核心逻辑——用“重复执行”指令简化花瓣绘制，用“移动+旋转”指令实现图形对称。学生模仿操作，尝试绘制基础图形（如三角形、五角星），教师巡视指导，强调“指令参数调整”对图形效果的影响。创意改进：学生自主调整指令参数（如重复次数、移动步数），尝试绘制不同形态的花朵，小组内分享“让花朵更生动”的技巧（如添加颜色特效、角色互动）。3.协作创作：构建数字花园（20分钟）小组任务：以“四季花园”“童话花园”等主题，分工设计花园元素（花朵、植物、小动物角色），通过“广播”“当角色被点击”等指令实现角色互动（如蝴蝶飞过花朵时触发绽放特效）。过程支持：教师提供“创意锦囊”（如特殊图形的绘制技巧、角色特效代码片段），鼓励小组间借鉴灵感但避免抄袭，强调“原创性”与“协作效率”的平衡。4.展示评价：分享与反思（10分钟）小组展示：每组派代表演示作品，介绍“花园主题”“创意亮点”“遇到的问题及解决方法”。多元评价：采用“彩虹评价表”（自评：我最满意的设计；互评：小组间的创意点赞；师评：指令运用规范性+创意独特性），引导学生从“技术实现”与“艺术表达”双维度反思作品。四、设计意图以“数字花园”的生活情境为载体，将编程指令学习融入“创作-优化-分享”的完整过程，既降低编程学习的抽象性，又通过协作任务培养学生的审美能力与团队意识。评价环节突出“过程性”与“个性化”，避免唯“技术难度”论，保护学生的创作热情。范例二：初中《数据的秘密：校园垃圾分类统计与分析》一、教学定位适用学段：初中7-9年级教学目标：知识与技能：掌握Excel数据录入、排序、筛选、图表制作的操作方法，能基于数据生成可视化分析报告。过程与方法：通过“调查-整理-分析”的实践链，提升数据分析与问题解决能力；在小组研讨中学会用数据说话，增强论证的逻辑性。情感态度与价值观：树立环保意识，理解“数据驱动决策”的价值，培养社会责任感与公民意识。二、教学准备硬件：安装Excel软件的计算机教室，配备校园垃圾分类的虚拟数据集（包含不同班级、垃圾类型、重量等字段）或引导学生课前完成真实调查。资源：垃圾分类政策文件、校园环境问题案例视频、数据分析报告模板（含“数据结论-可视化图表-改进建议”模块）。三、活动流程1.问题导入：聚焦真实需求（5分钟）播放校园垃圾桶“混投严重”的实拍视频，提问：“如何用数据说明垃圾分类的现状？怎样的改进建议更具说服力？”引出“用Excel分析校园垃圾分类数据”的任务，明确活动目标。2.探究实践：数据处理入门（15分钟）数据整理：教师演示“数据录入规范”（如表头设计、数据格式统一），学生分组整理班级垃圾分类调查数据（或使用虚拟数据集），重点解决“重复数据”“异常值”的处理方法。初步分析：小组尝试用“排序”“筛选”功能发现数据规律（如“哪个班级可回收物占比最高？哪种垃圾类型混投最严重？”），教师引导学生用“数据透视表”快速汇总关键信息。3.深度分析：可视化与决策（20分钟）图表制作：小组选择核心结论（如“不同年级垃圾分类正确率对比”“各类垃圾占比趋势”），用柱状图、饼图等可视化呈现，教师强调“图表类型与数据特征的匹配性”（如占比用饼图，趋势用折线图）。报告撰写：结合图表结论，小组讨论“校园垃圾分类的改进建议”（如增设分类督导员、开展主题宣传活动），形成包含“数据支撑-建议可行性”的分析报告。4.展示评价：论证与反思（10分钟）小组汇报：每组用PPT展示数据分析过程与结论，重点阐述“数据如何支撑建议”（如“因初一班级可回收物占比低，建议开展‘旧物改造’主题活动”）。多元评价：采用“数据说服力+建议创新性”双维度评价，邀请校园后勤人员参与点评，增强“真实问题解决”的代入感。四、设计意图将信息技术工具（Excel）与校园真实问题（垃圾分类）深度绑定，通过“数据驱动决策”的实践，让学生理解信息技术的社会价值。评价环节引入真实用户（后勤人员），强化“技术服务生活”的认知，避免为“操作而操作”的形式化学习。范例三：高中《人工智能初体验：图像识别模型搭建》一、教学定位适用学段：高中1-3年级教学目标：知识与技能：了解机器学习的基本流程（数据采集、模型训练、测试优化），掌握用TeachableMachine搭建简易图像识别模型的方法。过程与方法：通过“体验-探究-优化”的实践，提升计算思维与科学探究能力；在小组协作中学会分析模型误差，提出优化策略。情感态度与价值观：辩证看待人工智能的应用潜力与伦理挑战，培养科技向善的责任意识。二、教学准备硬件：联网计算机（支持访问TeachableMachine平台），学生自备手机或平板（用于采集图像数据）。资源：AI图像识别应用案例（如垃圾分类识别、文物年代鉴定），模型优化策略手册（如数据多样性、训练轮次调整）。三、活动流程1.情境导入：感知AI价值（5分钟）展示“用手机APP识别植物种类”的演示视频，提问：“AI如何‘看懂’图像？我们能否自己搭建一个简单的识别模型？”引出“用TeachableMachine训练图像识别模型”的任务，激发探究兴趣。2.探究实践：模型搭建入门（15分钟）原理初探：教师用动画演示“机器学习的核心逻辑——通过大量数据训练模型，让计算机‘学会’分类”，结合TeachableMachine平台界面，讲解“数据采集（上传图像）、标签设置（分类名称）、模型训练（迭代优化）、测试验证（准确率评估）”的流程。初次训练：学生以“水果识别”为主题，分组采集苹果、香蕉、橙子的图像（每组至少20张，包含不同角度、光线），上传平台后启动模型训练，观察训练过程中的“损失值”“准确率”变化。3.深度优化：提升模型性能（20分钟）问题诊断：小组测试模型（用新图像验证），记录“识别错误案例”（如把青苹果识别为橙子），分析误差原因（如数据样本不足、特征相似性高）。策略优化：参考“优化手册”，小组尝试改进（如补充更多样化的图像、调整训练轮次、增加“干扰类”数据），重新训练模型并对比准确率变化。4.展示评价：反思与展望（10分钟）多元评价：采用“技术实现+伦理思考”双评价，引导学生讨论“AI模型在校园的潜在应用（如课堂考勤、行为分析）”与“隐私保护”的平衡，延伸思考维度。四、设计意图以“可操作、低门槛”的AI工具（TeachableMachine）为载体，让学生体验“科研级”的机器学习流程，既破除AI的神秘感，又通过“误差分析-策略优化”的过程培养科学探究精神。评价环节引入“伦理讨论”，引导学生超越技术本身，思考信息技术的社会影响。教学活动设计的共性原则与延伸思考上述范例虽面向不同学段、不同主题，但均遵循“素养导向、情境真实、任务进阶、评价多元”的设计逻辑：1.素养导向：将核心素养分解为可观测的学习行为（如“计算思维”体现为“指令优化能力”“模型迭代意识”），避免知识灌输，强调能力生成。2.情境真实：任务源于学生生活（校园垃圾分类、数字花园创作）或科技前沿（AI模型搭建），增强学习的代入感与价值感。3.任务进阶：活动流程遵循“模仿-改进-创新”的梯