项目式学习：基于“感知决策执行”模型的巡线机器人设计与实现-初中信息科技八年级教学设计

项目式学习：基于“感知决策执行”模型的巡线机器人设计与实现——初中信息科技八年级教学设计一、教学内容分析  本节课隶属于《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》中“过程与控制”模块，是“系统与模型”核心概念下的关键实践项目。课程内容紧密围绕“通过信息科技手段实现自动控制”这一核心素养展开，具体对应“通过硬件设备或软件模拟，验证简单的控制过程”的课标要求。在知识技能图谱上，本节课是学生在学习了基础编程结构、传感器初步应用后的综合应用与深化，处于从单一技能学习向复杂系统构建过渡的枢纽位置。它要求学生整合“传感器数据采集（感知）”、“程序逻辑判断（决策）”、“电机驱动控制（执行）”三大知识板块，形成完整的“输入处理输出”计算思维链条。过程方法上，本节课高度体现了工程设计与问题解决的学科思想方法。学生将以工程师的角色，经历“分析需求设计算法搭建测试调试优化”的完整迭代过程，将抽象的算法逻辑（如分支结构、循环结构）转化为解决真实物理世界问题的具体方案。素养价值渗透方面，本项目不仅是技术实现，更承载着培养计算思维、系统化思维与工程实践能力的育人目标。学生在反复调试中锤炼严谨求实的科学态度，在小组协作中学习沟通与妥协，在优化方案时体验创新与精益求精的工匠精神，从而实现知识习得、能力发展与价值塑造的有机统一。  学情研判基于“以学定教”原则。八年级学生已具备图形化编程（如Scratch或类似SPIKE编程环境）的基本逻辑能力，对电机、传感器等硬件有初步接触，但将软硬件深度融合以解决综合性问题的经验尚浅。可能的认知障碍在于：其一，从离散的“事件响应”编程思维转向连续的“过程控制”系统思维存在跨度；其二，对光电传感器返回的模拟量数据理解抽象，难以与机器人的实际运动状态建立直观联系；其三，调试过程中易产生挫败感，缺乏系统化的调试策略。为此，教学将设计阶梯式任务与可视化调试工具（如实时数据流显示）作为“脚手架”。过程性评估将贯穿始终，通过观察学生的方案设计草图、监听小组讨论关键词（如“阈值”、“太快了”、“跑偏了”）、分析程序注释与调试日志，动态把握学情。针对不同层次学生，提供差异化支持：为入门组提供流程图模板和参数建议范围；为进阶组提出开放性优化挑战（如提升速度、增加功能）；鼓励所有学生建立“调试笔记”，记录现象、假设与验证过程，培养元认知能力。二、教学目标阐述  知识目标方面，学生将系统性建构巡线机器人工作的核心知识框架。他们不仅能准确复述光电传感器基于反射光强度分辨颜色的原理，更能深入解释模拟信号与数字逻辑判断（阈值）之间的转换关系；不仅能模仿编写分支判断程序，更能阐明程序中“感知决策执行”三个环节如何环环相扣，构成一个完整的自动控制系统模型。  能力目标聚焦于信息科技学科核心的“数字化学习与创新”及“计算思维”。学生能够小组合作，完成机器人硬件的正确搭建与连接；能够设计并编写包含双分支或多分支结构的程序，实现机器人的基础巡线功能；尤为重要的是，能够运用“观察现象提出假设修改参数/逻辑验证效果”的科学调试方法，独立或协作解决机器人行驶中的偏移、抖动等常见问题，并优化其运行表现。  情感态度与价值观目标从项目挑战中自然生发。期望学生在反复调试的“失败探索成功”循环中，培养面对技术难题时的耐心、韧性与探究热情；在小组协作中，能积极倾听同伴意见，理性表达自身观点，共同承担责任，体验团队合作攻克复杂工程问题的成就感，初步树立技术应用于实际、解决现实问题的责任感。  科学思维目标明确指向“模型建构”与“算法设计”思维的发展。学生需要将具体的巡线任务抽象为可被计算机处理的“数据采集条件判断动作执行”模型；在优化过程中，需从简单的“二值判断”（是黑/是白）进阶到更精细的“比例控制”思维萌芽（根据偏离程度调整电机功率），体验算法迭代对系统性能的提升作用。  评价与元认知目标关注学生的自主学习能力。引导学生依据清晰量规（如巡线的稳定性、流畅性）对作品进行自评与互评；鼓励学生通过撰写简短的“项目反思日志”，回顾学习路径，总结有效的调试策略，识别自身在编程思维或问题解决上的薄弱环节，从而规划后续学习重点。三、教学重点与难点  教学重点是“感知决策执行”系统模型在巡线机器人项目中的具体实现与理解。确立依据在于，该模型是“过程与控制”模块乃至整个信息科技学科中理解自动化系统的基础性“大概念”。它不仅是本课所有知识技能的汇聚点，更是学生未来学习更复杂控制系统（如智能家居、自动驾驶）的认知基石。从能力立意看，掌握此模型意味着学生能将具体问题抽象化为可编程解决的通用框架，这是计算思维的核心体现。  教学难点在于“动态调试过程中参数调整与现象分析的逻辑关联建立”。具体表现为学生难以将机器人运行时的具体现象（如左右摇摆、冲出赛道）与程序中传感器的阈值设定、电机功率参数、循环执行频率等变量建立起因果联系。其成因在于该过程涉及多变量交互、实时反馈与抽象推理，对学生空间想象、系统分析和逻辑归因能力要求较高，是典型的从具体操作到抽象思维的跨越。突破方向在于提供结构化调试指南，引导学生采用“控制变量法”进行有序测试，并利用编程环境的数据可视化功能，将抽象数据具象化。四、教学准备清单1.教师准备1.1媒体与教具：交互式课件（含“感知决策执行”模型动画、典型错误案例视频）、板书规划（预留模型图绘制区、关键概念区）。1.2实验器材与材料：教师演示用SPIKEPrime核心套装1套、已搭建的巡线机器人原型1台。1.3学习资料：分层学习任务单（含基础任务流程图、进阶挑战卡）、课堂过程性评价量表、调试记录表。2.学生准备2.1硬件与软件：每34人一组，配备SPIKEPrime核心套装1套、已安装LEGOEducationSPIKEApp的平板或计算机1台。2.2场地与环境：每组拥有一个标准的环形黑线赛道（宽度约22.5厘米，建议打印或使用电工胶带粘贴于浅色底板），座位呈岛屿式布局便于小组合作与赛道测试。五、教学过程第一、导入环节1.情境创设与问题提出：“同学们，上节课我们让机器人‘动’了起来，但它就像一个需要遥控的玩具车。大家看这段视频（播放物流仓库中AGV小车沿预定路线自动行驶的视频），这里的机器人为什么能如此‘聪明’地自己沿着路线走呢？”“没错，它具备了‘感知’路线并‘自主决策’的能力。今天，我们的工程挑战就是：赋予我们的SPIKE机器人一双‘眼睛’和一个‘大脑’，让它能自动巡线行驶！”2.核心任务发布与路径明晰：“我们要解决的核心问题是：如何利用传感器和程序，让机器人实现稳定、流畅的巡线运动？为了攻克它，我们将化身系统工程师，分三步走：第一步，认识我们的‘眼睛’——光电传感器；第二步，设计机器人的‘大脑’——巡线决策程序；第三步，当一名‘调试员’，让机器人跑得又快又稳。先回想一下，我们之前用过的传感器，比如触动传感器，是‘开’或‘关’两种状态，那今天要用的‘光电传感器’，它传递的信息有什么不同呢？让我们一探究竟。”第二、新授环节任务一：认识“眼睛”——光电传感器特性探究教师活动：首先，展示机器人前部安装的光电传感器，提问：“它怎么‘看’路？”引导学生启动“端口视图”或实时数据流功能。接着，演示将传感器分别对准赛道黑线和白底，说：“看，数值跳动了！这个数值代表什么？”解释反射光强度原理。然后，布置探究指令：“请各组将传感器分别置于黑线中央、白板、以及黑白边缘处，记录稳定后的典型数值范围。特别注意，在边缘时，缓慢移动传感器，观察数值如何连续变化。”巡视指导，提醒学生关注模拟信号的连续性特点。学生活动：小组合作，操作机器人或手持传感器，在不同区域进行测量并记录数据。观察数据流变化，讨论发现：“老师，在黑线上数值低（比如30），在白板上数值高（比如70）！”“在边缘时，数值会随着覆盖黑白的面积变化，在中间值附近变动。”即时评价标准：1.能否规范操作，获取并记录多组有效数据。2.能否在讨论中准确使用“反射光强度”、“数值”等术语描述现象。3.能否观察到数据从黑到白是连续过渡的，而非跳跃。形成知识、思维、方法清单：★光电传感器原理：通过发射光并测量反射回的光强度来分辨颜色深浅，反射光强则数值高（浅色），反射光弱则数值低（深色）。▲模拟信号特性：传感器返回的是一个在一定范围内连续变化的数值（如0100），这与我们之前学的数字信号（0/1）不同，提供了更丰富的信息。●测量与记录：科学探究的第一步是获取准确、有代表性的数据，这是后续分析和决策的基础。“大家记下的这些关键数值，就是我们接下来为机器人设定判断标准的依据。”任务二：基础巡线策略——“二选一”决策模型搭建教师活动：“现在，我们的机器人能‘看到’路了，但看到之后该怎么办？请大家先基于刚才的数据，小组讨论：机器人要沿着黑线走，最基本的规则是什么？”收集学生想法，引导出“如果看到黑（数值低于某个值），就向右转；如果看到白（数值高于某个值），就向左转”的逻辑。利用课件动画演示此逻辑下机器人的“之字形”前进轨迹。随后，指导学生打开编程环境，使用“如果…否则…”分支结构，将讨论的逻辑转化为程序。关键指导点：1.如何从端口读取传感器值；2.如何设置“阈值”（取黑白数值中间的一个值，如50）；3.如何控制左右电机产生转向差。学生活动：小组展开头脑风暴，提出巡线的基本规则。在教师引导下，共同理解“阈值”的概念和作用。动手协作，尝试编写第一个巡线程序，并到机器人进行初步测试。观察机器人产生的“之字形”运动。即时评价标准：1.能否正确使用“如果…否则…”逻辑块表达预设的决策规则。2.程序结构是否清晰，注释是否恰当。3.测试时能否安全、有序地进行。形成知识、思维、方法清单：★阈值：一个用于决策判断的临界值。程序通过比较传感器实时数值与阈值的大小，来决定执行哪个分支动作。●分支结构（选择结构）：程序根据条件是否成立，执行不同的代码路径，是实现自动决策的核心逻辑结构。▲“感知决策执行”模型初现：此时，学生搭建的系统已完整包含了三个环节：传感器读取数值（感知）、与阈值比较并选择分支（决策）、驱动电机动作（执行）。“瞧，一个简单的自动控制系统已经在你们手中诞生了！虽然它走得像个喝醉的‘不倒翁’，但已经实现了从0到1的突破。”任务三：算法优化——从“二值判断”到“比例控制”思维萌芽教师活动：“大家的小车都能动了，但普遍在‘摇头晃脑’，为什么？因为我们的决策太‘粗暴’了，只有‘左转’和‘右转’两个极端命令。想一想，当传感器刚好在黑白边缘，即数值接近阈值时，意味着什么？”引导学生思考“轻微偏离”与“严重偏离”应区别对待。提出优化方向：“我们能否让转弯的‘力度’（电机功率差）根据偏离的‘程度’（传感器数值与阈值的差值）来灵活调整呢？”介绍“比例控制”的朴素思想：差值大，转弯力度大；差值小，转弯力度小，甚至直行。演示如何用“数据运算”块计算差值，并映射到电机功率设置上。学生活动：观察机器人抖动现象，思考教师提问，理解优化必要性。在教师指导下，尝试修改程序，引入变量计算传感器值与阈值的差，并将此差值经过一定比例换算后，用于动态设置两侧电机的功率。测试优化后的效果，感受平滑性的提升。即时评价标准：1.能否理解“差值”概念并在程序中进行计算。2.能否尝试建立“差值”与“电机功率调整”之间的数学关系（即使是简单的线性关系）。3.优化后，能否通过对比，说出机器人在流畅度上的改进。形成知识、思维、方法清单：★算法的迭代与优化：解决问题的程序（算法）不是一成不变的，需要根据实际效果进行评估和改进。▲比例控制思想：一种高级的控制策略，其输出（控制量）与输入（误差值）成比例关系，能使系统更平稳、精准。这是从开关控制迈向连续控制的关键一步。●调试与验证：编程不是一蹴而就的，编写>测试>观察>修改是一个循环迭代的过程。“同学们，从‘摇头晃脑’到‘稳步前行’，这个进步源于你们思维的一次重要升级——从非黑即白的二元判断，走向了更细腻的量化调节。”任务四：稳定性进阶——双光电传感器方案初探（可选/进阶）教师活动：（面向已完成基础优化且有余力的小组）“单眼观测毕竟有局限。如果我们给机器人装上‘两只眼睛’（两个光电传感器），一左一右分布在黑线两侧，会怎样？”引导学生设想新方案：当两个传感器都看到白，直行；左传感器看到黑，右转；右传感器看到黑，左转；都看到黑（可能到终点了？），停车。提供双传感器搭建参考图，鼓励学生迁移已有编程技能，探索新算法的实现。学生活动：（进阶组）讨论双传感器布局的优势，重新规划机器人的结构，并设计新的程序逻辑。搭建并测试双光电传感器巡线机器人，体验其更高的稳定性与抗干扰能力。即时评价标准：1.能否合理规划并成功搭建双传感器硬件布局。2.能否设计出正确的多条件（如果…否则如果…）判断逻辑。3.能否清晰地解释新方案为何更稳定。形成知识、思维、方法清单：▲多传感器信息融合：通过增加传感器数量或种类，获取更全面的环境信息，可以提高系统决策的可靠性和鲁棒性。●工程方案的权衡：双传感器方案通常更稳定，但增加了硬件复杂度和成本。工程设计中需要根据具体需求进行权衡取舍。任务五：系统调试与优化挑战教师活动：发布“优化挑战赛”：“现在，请各位工程师对你们的巡线机器人进行最终调试与优化。评价标准：1.完成一圈巡线的时间（速度）；2.行驶过程的平稳度（不冲出赛道、减少抖动）。”提供调试策略提示：1.检查硬件连接是否牢固，轮胎是否打滑。2.微调阈值，适应环境光线变化。3.调整电机基础功率和转向比例系数。4.（高阶）尝试在弯道处使用不同的参数。巡视中，针对性地提问：“你觉得当前影响速度的主要因素是什么？”“这个弯道总是冲出去，可能是什么原因？可以调整哪个参数试试？”学生活动：小组根据挑战目标，有策略地进行系统调试。记录调试过程：尝试了什么改动，观察到了什么效果。不断迭代程序，追求更优性能。为最终展示做准备。即时评价标准：1.是否能有计划、有记录地进行调试，而非盲目尝试。2.在遇到问题时，能否与小组成员有效讨论，提出合理的假设。3.最终优化的效果是否显著。形成知识、思维、方法清单：★系统化调试方法：硬件检查>参数微调>逻辑复审。采用“控制变量法”，一次只改变一个变量，以明确因果关系。●工程实践的复杂性：真实工程问题往往没有唯一解，需要在多个性能指标（如速度、稳定性）间取得平衡。▲坚韧的工程精神：调试是解决问题不可或缺的部分，需要耐心、细致和逻辑分析能力。“记住，最优秀的工程师不是从不犯错，而是最擅长从错误中快速学习。”第三、当堂巩固训练  本环节构建分层、变式的实践训练体系。基础层任务：要求所有小组确保机器人能够以基础策略（任务二）稳定完成一圈标准赛道的巡线。综合层任务：在标准赛道中增加一个急弯道或一段虚线，要求学生调整参数或策略，使机器人能够成功应对。挑战层任务：提出“节能模式”挑战——在不冲出赛道的前提下，如何调整程序使机器人的平均功率最低？或者，为机器人增加一个启动/停止的触发机制（如拍手声或按压传感器）。反馈机制上，组织“擂台赛”形式的小组展示，每组演示优化成果并简述设计思路。引导其他小组作为“观察员”进行同伴互评，依据清晰量规（如“是否完成全程”、“转弯是否流畅”、“有无创新点”）打分并给出简短反馈。教师进行集中点评，选取典型成功案例和共性疑难问题进行剖析，例如展示一组因阈值设置不当导致“画龙”的现象，请大家一起“会诊”。第四、课堂小结  引导学生进行结构化总结与元认知反思。知识整合：“请大家用一分钟，在任务单背面画出或用关键词写出今天你的机器人从‘盲’到‘明’的关键技术步骤。”邀请学生分享，教师同步在黑板上完善“感知决策执行”模型图，并标注各环节对应的具体知识和技能（传感器、阈值、分支结构、电机控制）。方法提炼：“回顾整个过程，我们用了哪些重要的方法来解决问题？”引导学生说出“分解问题（分感知、决策、执行三步）”、“建立模型（阈值判断模型）”、“迭代调试”、“协作探究”等。作业布置与延伸：公布分层作业（详见第六部分），并建立连接：“今天我们用最简单的‘比例思想’优化了巡线，这背后其实是一个叫做‘PID控制’的强大算法，它在航天、机器人领域无处不在。有兴趣的同学可以在选做作业中了解一下。下节课，我们将让机器人不仅会‘看路’，还会‘记路’和‘选择路’，进入更智能的迷宫探索。”六、作业设计基础性作业（必做）：1.完善课堂调试记录表，撰写一段约150字的项目小结，描述你遇到的主要问题及解决方法。2.在编程软件中，进一步优化你的单光电巡线程序，尝试找到一组能使机器人以最快且稳定的速度完成一圈的参数，并截图提交程序。拓展性作业（选做，鼓励完成）：设计一个更具挑战性的新赛道（如包含交叉线），修改或重新编写程序，使你的机器人能够应对新赛道。以视频形式记录机器人的运行情况，并简要说明你的程序策略。探究性/创造性作业（选做，学有余力）：调研什么是“PID控制算法”，并尝试用文字描述其基本思想（P、I、D分别代表什么，起什么作用）。思考：如果将这个算法应用到我们的巡线机器人上，可能会带来哪些改进？你可以尝试在SPIKE编程环境中寻找相关模块或自行构建简化模型进行探索。七、本节知识清单及拓展★1.光电传感器：一种能将感受到的光信号转换为电信号的输入设备。在本项目中，它通过测量反射光强度来分辨地面颜色深浅，是实现“感知”环节的核心部件。★2.反射光强度：光电传感器测量的物理量，其数值大小与物体表面的颜色和材质相关。浅色、反光强的表面数值高；深色、吸光强的表面数值低。★3.模拟信号：在时间上和数值上均连续变化的信号。光电传感器输出的反射光强度值就是一个模拟信号，它提供了连续、丰富的信息。★4.阈值：一个预设的临界数值，用于程序中的条件判断。是连接模拟信号（连续）与数字决策（离散）的桥梁。设定是否合理直接影响机器人判断的准确性。★5.“感知决策执行”模型：自动化控制系统的基本框架。感知（传感器获取信息）>决策（控制器处理信息、做出判断）>执行（执行器如电机产生动作）。本课巡线机器人是该模型的典型实例。★6.分支结构（选择结构）：程序的一种基本控制结构，根据指定条件是否成立，决定执行不同的程序分支。常用“如果…否则…”块实现，是构建决策逻辑的基础。★7.电机功率控制：通过程序设定电机运转的功率值，功率大小直接影响机器人的速度。通过设置左右电机不同的功率，可以产生转向效果。●8.调试：发现和修正程序错误、优化系统性能的过程。是工程实践中的核心环节，需要耐心、观察力和逻辑分析能力。●9.控制变量法：一种科学的调试方法。在优化系统时，每次只改变一个可能的影响因素（变量），同时保持其他因素不变，以孤立出该变量的具体影响。▲10.比例控制思想：一种基础的高级控制算法思想。其核心是控制器的输出与系统误差（当前值与目标值的差）成比例关系。误差大，控制动作就强；误差小，控制动作就弱。能有效提升系统平稳性。▲11.算法迭代：算法不是固定不变的，需要根据实际运行效果进行反复的评估、修改和优化，以逐步逼近或达到最优性能。▲12.系统与模块化：将复杂系统（如巡线机器人）分解为相对独立又相互关联的模块（感知模块、决策模块、执行模块）进行设计和理解，是处理复杂工程问题的有效方法。●13.硬件稳定性：程序运行的基础。包括结构搭建牢固、线缆连接可靠、轮胎不打滑等。许多软件问题其根源可能在硬件。▲14.双传感器策略：通过增加同类型传感器的数量，获取更全面或冗余的信息，可以提高系统决策的可靠性、稳定性和容错能力。▲15.PID控制算法简介：工业控制中应用最广泛的调节器控制规律。P（比例）、I（积分）、D（微分）三个环节分别对应着对当前误差、过去累计误差和未来误差变化趋势的调整，三者结合可实现快速、稳定、精准的控制。八、教学反思  （一）教学目标达成度分析。本节课预设的知识与能力目标达成度较高。通过过程性观察和最终作品展示，绝大多数学生能够成功搭建并编程实现基础的巡线功能，并能清晰阐述“感知决策执行”模型的工作流程。情感与思维目标的渗透亦初见成效，学生在调试环节表现出的专注与小组间的互助讨论，体现了探究精神和协作意识。然而，部分学生在从“二值判断”向“比例控制”思维进阶时表现出明显的困难，他们的优化多停留在微调阈值和电机功率的“试错”层面，未能主动建立“差值”与“控制量”的关联模型。这提示下一轮教学中，需在此思维跃迁点设计更细化的“脚手架”，例如提供一个半成品的比例计算模块，或通过对比两组不同算法的数据曲线进行可视化引导。  （二）核心教学环节有效性评估。导入环节的物流AGV视频成功创设了真实且富有吸引力的工程情境，驱动性问题有效激发了学生的探究欲望。“任务一”的传感器特性探究是后续所有学习的基础，学生亲手测量并获得数据，建立了直观经验，这一“做中学”环节不可或缺。“任务三”的算法优化是本节课思维训练的制高点，虽然对部分学生构成挑战，但其设置是必要的，它打开了学生对于“控制”更深刻理解的一扇窗。小组“擂台赛”形式的巩固环节氛围热烈，同伴互评使学生从“设计者”兼为“评价者”，视角的转换促进了深度学习。  （三）差异化教学的实践与审视。通过提供分层任务单（基础流程图与进阶挑战卡），有效支持了不同起点的