初中信息技术八年级下册《循迹小车：马达与传感器综合应用》教学设计

初中信息技术八年级下册《循迹小车：马达与传感器综合应用》教学设计一、教学内容分析

本节课内容隶属于信息技术课程中“程序设计”与“智能系统初步”的核心交叉领域，是初中生从可视化编程向物理世界智能控制过渡的关键节点。从《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》看，它精准对标“过程与控制”模块，要求学生能通过传感器感知、程序判断和执行器控制来理解简单的开环或闭环控制过程。知识技能图谱上，它要求学生将已有的图形化编程逻辑（如条件判断、循环结构）与全新的硬件实体（马达、红外传感器）相结合，实现从“虚拟交互”到“物理控制”的认知跃迁。过程方法路径上，本课天然蕴含着“发现问题（小车为何跑偏）→提出假设（传感器数值与路径关系）→设计实验（调整参数、修改程序）→验证优化”的完整工程探究循环，是培养学生计算思维与工程实践能力的绝佳载体。素养价值渗透方面，通过“循迹”这一具体任务，学生能深刻体会到自动化技术（如无人仓储、智能导航）背后的基本原理，激发对科技创新内部机理的好奇心与探索欲，实现从“技术消费者”向“技术理解者”的初步转变。

从学情角度看，八年级学生已具备图形化编程基础与初步的逻辑思维能力，但将抽象程序与具体硬件行为进行映射时，普遍存在“断裂感”。具体表现为：对传感器返回的模拟/数字信号含义理解模糊；难以将“条件判断”语句与马达的“差速转向”动作建立直观联系。因此，教学设计的核心对策是“具象化”与“分步调试”。我将设计层层递进的硬件连接与软件调试任务，引导学生“先让小车动起来，再让小车看懂线”，在动手试错中自主建构“感知决策执行”的控制模型。对于理解较快的同学，将提供拓展任务，如优化巡线算法（增加PID概念启蒙）或设计多分支路径；对于需要更多支持的同学，则提供关键参数参考范围与模块化的程序积木块，确保每一位学生都能在“最近发展区”内获得成功体验。二、教学目标

知识目标：学生能够准确说出循迹小车系统的三大核心部件（传感器、控制器、执行器）及其功能；能解释红外传感器通过反射光强度差异来识别黑白线的原理；能描述并编写基于双路红外传感器输入、控制双马达差速转向的基本程序逻辑结构，理解“条件判断”在此场景下的具体应用形态。

能力目标：学生能够独立完成小车马达与传感器的硬件线路连接与初步测试；能够根据预设的简单循迹路线（如直线、直角弯），通过调整阈值参数、优化程序逻辑，调试小车使其稳定循迹；初步形成“搭建编程测试调试”的工程化问题解决流程意识。

情感态度与价值观目标：在小组协作调试小车的过程中，表现出乐于分享调试数据、耐心排查故障的团队合作精神；面对小车反复“脱轨”的挫折时，能保持积极探究的心态，体验通过理性分析与反复尝试最终解决问题的成就感。

科学（学科）思维目标：重点发展计算思维中的“系统建模”与“算法设计”思维。引导学生将小车抽象为一个“输入处理输出”的闭环控制系统模型，并针对“循迹”这一具体需求，设计出有效的判断与执行算法，理解反馈在控制系统中的关键作用。

评价与元认知目标：引导学生使用简单的项目清单（如：硬件连接正确、程序无语法错误、能识别黑白线、能完成基础路线）进行自我检查与小组互评；在课后反思中，能够回顾调试过程中遇到的主要问题及解决策略，初步形成“程序调试日志”的习惯。三、教学重点与难点

教学重点：双路红外传感器反馈信号与双马达差速转向控制之间的程序逻辑实现。此为重点，因为它是贯通“感知”与“执行”两大环节的桥梁，是理解整个闭环控制系统如何运作的枢纽。从课标看，它直接对应“通过简单的程序，综合运用传感、控制等手段实现指定的任务”这一核心能力要求。在实践层面，该逻辑是后续所有机器人移动控制项目（如避障、巡线竞速）的基础算法模型。

教学难点：传感器阈值的动态调试与程序逻辑的精细化调整。此为难点，成因在于该过程高度依赖经验与试错，对学生从现象（小车跑偏）反推原因（阈值不当？逻辑错误？）的抽象推理能力要求较高。学生常见困境是“知其然不知其所以然”，仅会模仿代码但无法自主调整以适应不同赛道或硬件差异。突破方向在于提供“阈值测试仪”等辅助调试工具，并引导学生采用“控制变量法”，分步观察单一传感器数值变化与对应小车行为的关联，将调试过程从“玄学”变为“科学”。四、教学准备清单1.教师准备1.1媒体与教具：交互式课件（含传感器原理动画、程序流程图）、智能物流仓库分拣机器人工作短片、实物展示台（用于演示硬件连接）、板书设计（左侧为“感知决策执行”模型框架，右侧留白记录学生调试中的关键发现）。1.2器材与资源：每小组一套机器人小车套件（含主控板、双马达及驱动模块、双路红外循迹模块）、预制的黑白胶带循迹场地（基础椭圆形+拓展十字路口）、学生任务单（含连接图、程序框架、调试记录表）、拓展任务卡片。2.学生准备2.1知识预备：复习图形化编程中“如果…否则…”条件判断模块的使用；预习红外传感器基本原理。2.2小组分工：课前完成4人小组组建，并初步协商角色（硬件员、程序员、测试员、记录员）。五、教学过程第一、导入环节1.情境创设与问题提出：播放一段现代化智能物流仓库中，AGV小车自动沿预定路线搬运货架的短片。随后提问：“大家能想到生活中哪些类似的自动寻路场景吗？”（引导回答：扫地机器人、餐厅送餐机器人等）。接着，在实物展示台上演示一个已组装但未编程的小车，将其放在黑白循迹线上，它“茫然”地不动或乱跑。“看，我们的小车现在还是个‘盲人’，怎么让它也拥有‘看’线走路的本领呢？这就是今天要攻克的核心问题！”2.路径明晰与旧知唤醒：“要解决这个问题，我们需要为小车装上‘眼睛’（传感器），并教会‘大脑’（主控板）根据眼睛看到的情况指挥‘双脚’（马达）行动。这正好对应我们熟知的‘输入、处理、输出’三个步骤。请大家回忆，在编程中，我们常用哪种结构来处理不同的情况？”（引导学生回答：条件判断）。今天，我们就将用“如果…否则…”这个老朋友，来赋予小车智能。第二、新授环节任务一：系统初探——认识“眼睛”与“双脚”教师活动：首先，通过动画演示红外传感器发射与接收原理，重点对比“遇到白纸高反射”与“遇到黑线低反射”时接收管的状态差异，并引出“阈值”概念——“就像决定天亮的不是某一刻，而是我们设定的一个亮度标准，传感器也需要一个数值标准来区分黑白”。然后，在实物展示台上，分步演示如何将左右两个红外传感器、左右马达正确连接到主控板的指定接口，强调接口编号与程序控制的对应关系。“连接是第一步，就像接通神经，可不能接错了。”学生活动：观看动画，理解传感器工作原理。以小组为单位，根据任务单上的连接示意图，合作完成小车的硬件组装与线路连接。使用教师提供的简易测试程序，分别用手遮挡传感器，观察马达是否按预期转动，初步验证硬件连接的正确性。即时评价标准：1.能否准确指出传感器发射与接收部分；2.硬件连接是否准确无误，线路是否规整；3.小组内能否有效协作，分工是否明确。形成知识、思维、方法清单：★红外循迹传感器原理：发射红外光，根据接收到的反射光强度判断地面颜色（通常高反射为白，低反射为黑），并输出相应的数字或模拟信号。教学提示：可通过让学生用手掌（白色）和马克笔涂抹（黑色）对比测试，获得最直观感受。★执行器（马达）与控制接口：马达是将电信号转化为机械运动的装置，需通过驱动模块连接主控板。主控板上每个接口都有唯一编号，程序中需指定此编号来控制对应马达。认知说明：建立“软件接口编号”与“物理硬件”一一对应的映射观念至关重要。▲阈值概念：一个预先设定的临界值，用于对连续变化的传感器信号进行二值化分类（如高于阈值判为“白”，低于阈值判为“黑”）。这是将物理量转化为逻辑判断的关键。任务二：数据感知——读取“眼睛”看到的世界教师活动：指导学生打开编程环境，编写一个简单的数据读取程序，让小车静止，但能将两个红外传感器检测到的实时数值（假设为01023的模拟量）显示在电脑屏幕或主控板屏幕上。“让我们先当一回‘翻译’，看看小车的‘眼睛’到底告诉了我们什么。”引导学生将小车分别置于黑线和白纸上，记录下两组典型数值。“记下这两个关键数值，它们的中间值，很可能就是我们寻找的‘阈值’分割点。”学生活动：编写并数据读取程序。小组合作，将小车置于轨迹线不同位置（左传感器对黑线、右传感器对黑线、两者都对白等），认真观察并记录传感器数值，填入调试记录表。通过比较，初步确定用于区分黑白的阈值范围。即时评价标准：1.能否成功编写并运行数据读取程序；2.记录数据是否认真、全面；3.能否通过对比数据，合理推测出阈值的大致范围。形成知识、思维、方法清单：★传感器数值读取：掌握从特定硬件端口读取模拟输入信号的编程方法。这是实现交互控制的数据源头。教学提示：强调程序中的端口号必须与物理连接严格一致。★调试方法——数据采集与分析：在解决问题前，先系统性地收集原始数据，基于数据做决策而非盲目猜测。这是科学探究与工程调试的基础习惯。▲模拟信号与数字信号：初步接触概念，本课中传感器可能输出模拟信号（连续值），通过阈值比较后可转化为数字信号（0或1，代表“黑”或“白”），便于逻辑判断。任务三：逻辑构建——设计“大脑”的判断规则教师活动：基于任务二采集的数据，引导学生用自然语言描述四种可能情况：1.左白右白（均在轨道外）；2.左黑右白（左偏，需右转）；3.左白右黑（右偏，需左转）；4.左黑右黑（可能到交叉线或停车线）。然后，将这四种情况转化为程序流程图。“现在，情况明确了，怎么用‘如果…否则…’的嵌套结构，把这套‘交规’写进小车的大脑里呢？谁来试着描述一下这个逻辑链？”鼓励学生口头描述。学生活动：根据教师引导，小组讨论并共同绘制出循迹控制的程序流程图。尝试用自然语言清晰表述在每种传感器状态组合下，小车应有的动作（如：左转、右转、直行、停止）。这是将实际问题抽象为算法逻辑的关键一步。即时评价标准：1.绘制的流程图逻辑是否正确、完整；2.小组讨论是否积极，每位成员是否能理解逻辑关系；3.口头描述算法是否清晰有条理。形成知识、思维、方法清单：★双路循迹基本算法：经典的“三段式”决策逻辑。这是本课最核心的算法模型，必须深刻理解。if(左黑&&右白):右转//车身左偏，向右纠正elseif(左白&&右黑):左转//车身右偏，向左纠正else:直行//其他情况（如两白或两黑，根据策略定）★算法设计中的条件嵌套：将复杂的多情况判断，通过“如果…否则如果…否则…”的结构清晰地组织起来。认知说明：这是计算思维中“模式识别”与“算法设计”的直接体现。任务四：程序实现与初调试教师活动：巡查指导，重点关注学生是否将流程图正确转化为图形化积木或代码。对于普遍遇到的语法或逻辑错误，进行集中提示。引导学生将任务二中确定的阈值填入程序中的条件判断语句。“程序写好了，但它是基于我们刚才测的数据，现在把它到小车上，看看这位‘新司机’上路表现如何？第一次跑，不顺利很正常，我们的工作才刚刚开始。”学生活动：将讨论确定的算法逻辑转化为实际可运行的程序。将程序到小车，进行第一次循迹测试（在简单直道或缓弯上）。观察小车行为，与预期进行对比，在调试记录表上简要记录现象（如：反应迟钝、冲出轨道）。即时评价标准：1.程序编写是否正确，能否成功；2.测试过程是否安全有序；3.能否初步观察并描述小车实际行为与预期的差异。形成知识、思维、方法清单：★从流程图到可执行程序：掌握将算法逻辑转化为具体编程语言实现的能力。易错点：条件判断中的逻辑运算符（“与”、“或”）使用错误，或阈值比较符号（“>”、“<”）弄反。▲程序与硬件控制流程：熟悉“编写编译运行”的完整流程，理解程序是如何从电脑“注入”到硬件设备中运行的。任务五：系统调试与优化教师活动：这是本课高潮。针对学生测试中出现的问题，引导进行系统性调试。“如果小车总是冲出去，可能是‘眼睛’（阈值）没设准，或者‘大脑’（程序逻辑）反应慢了，也可能是‘脚’（马达功率）步子太大了。我们怎么排查？”示范“控制变量法”：先固定马达功率，微调阈值；再固定阈值，调整转向时两侧马达的速度差。为学有余力的小组提供“挑战卡”：尝试让小车在十字路口选择一条路径前进。学生活动：根据测试现象，小组合作分析可能原因，并制定调试计划。反复修改阈值参数、微调马达功率或转向速度差，进行多次测试并记录每次参数改动与效果。目标是让小车能稳定完成基础椭圆形路线的循迹。挑战组尝试实现十字路口路径选择功能。即时评价标准：1.调试是否有计划、有记录，而非盲目乱试；2.能否运用“控制变量”的思想进行问题排查；3.小组能否通过有效沟通，共同分析问题并尝试解决。形成知识、思维、方法清单：★工程调试的核心思想——控制变量法：在复杂系统中，每次只改变一个可能的影响因素，观察系统行为变化，从而定位问题根源。这是最重要的工程方法论之一。★参数（阈值、功率）的软硬件协同优化：理解算法逻辑、传感器特性和执行器性能三者相互影响，需要协同调整以达到系统最佳性能。应用实例：这与调整汽车方向盘灵敏度、刹车力度以获得最佳驾驶体验异曲同工。▲开环与闭环控制的直观体验：当前程序是预先设定的规则（开环），但通过传感器实时反馈来调整动作，已具备闭环控制的雏形。可以启发思考：如何让小车在弯道更平滑？（引入根据偏离程度比例调整转向的P控制思想）。第三、当堂巩固训练1.基础层（全员参与）：各小组使用最终调试好的小车，在基础椭圆形赛道上进行两次连贯循迹挑战，由邻组同学担任裁判，检查是否全程无人工干预且未脱轨。裁判依据标准清单（启动顺畅、巡线稳定、完成全程）进行简单评价。2.综合层（大多数小组）：提供一条新的、含有锐角弯的赛道。要求小组在5分钟内，基于已有经验，通过微调参数（主要是转向速度差或阈值）让小车适应新赛道。这考验学生对参数作用的迁移应用能力。“新赛道就像换了条路考，你的驾驶策略需要微调吗？”3.挑战层（学有余力）：发布“最优单圈”竞速任务。在稳定循迹的前提下，如何通过合理提升直道段马达功率、优化过弯策略来缩短全程时间？此任务鼓励创新思维和深入优化。教师将邀请成功优化的小组分享其策略。4.反馈机制：在每一层挑战后，留出3分钟进行小组间观摩与简短交流。教师选取一个典型调试案例（如从总是冲出去到稳定循迹）和一个典型优化案例（如竞速策略）进行集中点评，点明背后运用的思维方法（如控制变量、系统权衡）。第四、课堂小结1.结构化总结：教师回归板书的“感知决策执行”模型框架，邀请学生集体填空。“今天我们小车的‘眼睛’是什么？‘大脑’的判断规则是什么？‘双脚’是如何执行的？”引导学生用一句话概括整个系统的工作过程。然后，请学生以小组为单位，用3个关键词概括本节课学到的最重要内容（如：阈值、条件判断、调试），并写在便签上贴于黑板。2.方法提炼与反思：“回顾一下，我们从茫然的小车到聪明的巡线者，经历了哪几个关键步骤？”（连接硬件→读取数据→设计逻辑→编程实现→调试优化）。“在这个过程中，你觉得最有挑战或最有收获的是什么？”让学生进行一分钟的静思默想，并简单分享。3.分层作业布置与延伸：1.4.必做（基础性作业）：完善本节课的调试记录表，形成一份简短的实验报告。思考：如果只用一路红外传感器，能否实现循迹？可能会遇到什么困难？2.5.选做（拓展性作业）：设计一个使用单路红外传感器实现“悬崖勒马”（小车走到桌子边缘自动后退）的程序，并描述其算法逻辑。3.6.预告：下节课，我们将为小车增加更多的“感官”（如超声波传感器），让它不仅能循迹，还能自动避障，实现更复杂的综合任务。六、作业设计基础性作业（全体必做）

整理并完成《循迹小车调试记录表》，要求清晰记录：1.硬件连接对应端口；2.传感器在黑白条件下的实测典型值及最终采用的阈值；3.最终稳定运行的程序逻辑流程图或核心代码截图；4.调试过程中遇到的一个主要问题及解决方法。思考题：简述使用双路传感器与单路传感器实现循迹的利弊。拓展性作业（建议大多数学生完成）

项目挑战：设计一个“智能入库小车”。在轨迹线上设置一个代表“车库”的黑色停车区（如一段较宽黑线）。要求小车正常循迹，当两个传感器同时检测到黑色（进入车库区域）时，能自动停车并响起一声提示音（可利用主板蜂鸣器）。请提交项目设计方案，包括硬件改装说明（如需）和程序算法描述。探究性/创造性作业（学有余力者选做）

算法优化探究：调研或构思一种更优化的循迹算法（例如，尝试了解PID控制的P项——比例控制的基本思想）。在仿真软件或实物上，尝试让小车不仅判断“是否在黑线上”，还能判断“偏离黑线中心有多远”（通过两个传感器数值的差值），并根据偏离程度“比例地”调整转向幅度。撰写一份简短的探究报告，对比“简单三段式”与“比例式”循迹在弯道表现上的差异。七、本节知识清单及拓展★01红外循迹传感器工作原理：主动发射红外光，接收管根据接收到的反射光强度变化，输出不同电平或数值，从而分辨浅色（高反射）与深色（低反射）表面。这是实现地面路径识别的常见技术。★02执行器（马达）与控制：马达作为执行器，其转速与转向由主控板输出的PWM（脉宽调制）信号控制。程序中需指定端口和功率值（通常0255）。提示：差速转向是通过控制左右马达不同速度或方向实现的。★03阈值（Threshold）：在信号处理中，用于决策的临界值。在本课中，是通过实验测得的、介于典型白色反射值和黑色反射值之间的一个数，用于将连续的传感器读数转换为“是黑”或“是白”的逻辑判断。★04“感知决策执行”系统模型：信息控制系统的通用模型。传感器负责感知环境（输入），控制器（程序）根据输入按既定规则做出决策（处理），执行器负责执行决策动作（输出）。循迹小车是该模型的典型实例。★05双路循迹基本算法（三段式）：核心算法。基于左右两路传感器的黑白状态，进行三（四）种情况的判断，对应不同的马达动作组合，实现基础路径跟随。核心逻辑：左偏则右转纠正，右偏则左转纠正，否则直行。★06条件判断语句的嵌套应用：使用“如果…否则如果…否则…”结构来处理多种互斥情况。这是实现复杂分支逻辑的关键编程结构，需确保逻辑严密，覆盖所有可能情况。★07硬件与软件的映射关系：理解编程环境中定义的变量、端口号与物理世界中的传感器、马达一一对应。这是连接虚拟程序与现实效果的基础，连接错误将导致控制失灵。★08调试（Debugging）：在程序开发中，发现、定位并修正错误的过程。对于硬件结合项目，调试包括软件逻辑检查和硬件参数调整。★09控制变量法：科学实验与工程调试的基本方法。当系统表现异常时，每次只改变一个可能的影响因素（如阈值、马达功率），观察系统行为变化，以孤立出问题的根本原因。▲10模拟信号与数字信号：模拟信号是连续变化的物理量（如本课中传感器可能输出的01023电压值），数字信号是离散的、代表特定状态的值（如0或1）。A/D转换（模数转换）将前者变为后者便于处理。▲11开环控制与闭环控制：开环控制指控制指令发出后，不依赖输出结果反馈进行调整；闭环控制则根据输出结果的反馈实时调整控制指令。本课的循迹小车是一个简单的闭环控制系统示例（传感器反馈用于调整马达）。▲12比例（P）控制概念启蒙：一种更高级的反馈控制策略。其思想是控制量（如转向幅度）与误差（如偏离轨迹中心的距离）成比例。误差越大，纠正动作越强。这比简单的“开/关”式控制更平滑、精确。▲13系统集成思想：一个完整的机器人项目需要协同考虑机械结构、电子硬件和程序软件，三者需匹配与优化。任何一个环节的短板都会影响整体性能，需建立全局优化的系统思维。▲14工程实践流程：典型的项目开发流程包括：需求分析→方案设计（硬件选型、算法设计）→实现（搭建、编程）→测试与调试→优化与迭代。本节课体验了其中核心的“实现调试优化”环节。八、教学反思

（一）教学目标达成度分析：从课堂观察和学生最终作品来看，知识目标与能力目标基本达成。绝大多数小组能完成硬件连接、编写出核心循迹逻辑，并通过调试让小车实现基础路线的稳定循迹。任务单上的调试记录显示，学生能够记录关键数据并尝试分析。情感态度目标上，课堂氛围热烈，小组协作较为有效，尤其在调试环节，能看到学生为同一个问题争论、尝试、欢呼的场景，体现了良好的探究与合作精神。然而，科学思维目标与元认知目标的达成深度有待加强。部分学生虽然实现了功能，但对其背后“控制模型”的理解仍停留在步骤记忆层面，在回答“如果赛道反光程度不同怎么办”这类迁移性问题时表现不佳。课后反思的深度也不够，多停留在“好玩”、“难调”的表面感受。

（二）教学环节有效性评估：导入环节的视频与反差演示效果显著，迅速聚焦了问题。“为盲车赋能”的比喻贯穿始终，形象有力。新授环节的五个任务阶梯设计合理，从认知到操作再到调试优化，符合学生认知规律。特别是“任务二（数据感知）”与“任务五（系统调试）”的设立，有效避免了学生“只会照抄代码，不懂原理与调试”的弊端。但任务三（逻辑构建）到任务四（程序实现）的过渡中，部分学生出现思维断层，将流程图转化为代码时仍有障碍。未来可考虑在此处插入一个“半成品代码填空”的脚手架，降低跳跃难度。巩固与小结环节的分层挑战激发了学生的好胜心，但时间稍显仓促，部分小组的优化尝试未能充分展开。

（三）学生表现的差异化剖析：课堂清晰地呈现出三类学生群体：1.引领型（约20%）：能快速理解原理，主动探索优化算法，甚至尝试挑战PID概念，他们是课堂深度的拓展者；2.跟进型（约60%）：在清晰的步骤引导和小组协作下