2025-2026学年计算机围棋教学设计

2025-2026学年计算机围棋教学设计课题课时教学内容分析1.本节课的主要教学内容：教材第三章“博弈与决策”中的3.2节“计算机博弈基础”，重点讲解围棋的基本规则（落子、气、提子）、极大极小算法原理及在围棋中的初步应用，通过简单代码实现模拟对弈。

2.教学内容与学生已有知识的联系：学生已掌握Python基础语法、数据结构（列表、树）及算法基本概念，本节课将算法逻辑与围棋规则结合，利用已有编程知识实现简单博弈逻辑，深化对算法应用的理解。核心素养目标二、核心素养目标计算思维：理解极大极小算法原理，构建围棋博弈逻辑模型，提升问题分析与算法设计能力。信息意识：分析围棋规则中的信息交互过程，培养数据与信息的敏感度。数字化学习与创新：运用Python实现简单对弈程序，体验技术与传统游戏的融合。信息社会责任：认识人工智能在博弈应用中的伦理边界，形成负责任的数字技术应用意识。教学难点与重点1.教学重点，①围棋核心规则（落子、气、提子）的理解与应用，明确博弈状态判定基础；②极大极小算法原理的掌握，包括评估函数构建与极值搜索逻辑；③Python实现简单对弈程序，重点完成棋盘状态表示与落子合法性判断模块。

2.教学难点，①抽象算法与具体规则的结合，将极大极小搜索映射到围棋博弈场景，理解状态转移与剪枝策略；②递归思想的深度应用，学生易混淆递归终止条件与博弈树回溯逻辑；③代码中动态数据结构（如二维列表表示棋盘）与规则判断的整合，需平衡算法效率与程序可读性。教学资源软硬件资源：计算机、Python3.x环境、围棋棋盘模拟软件

课程平台：学校教学管理系统

信息化资源：教材配套PPT、围棋规则电子文档

教学手段：教师演示、学生编程实践教学过程设计导入环节（5分钟）：播放AlphaGo与李世石对局经典片段（1分钟），暂停至落子瞬间，提问：“计算机如何理解围棋‘落子必填空’的规则？又为何能做出比人类更优的决策？”（2分钟）。学生自由发言，教师记录关键词“规则”“计算”“策略”。接着展示教材P45围棋棋盘示意图，提问：“图中的黑子有多少‘气’？若白子下在A位，会发生什么？”（2分钟），结合学生回答引出本节课主题——计算机围棋：规则与算法的融合。

讲授新课（22分钟）：

1.围棋规则与计算机建模（10分钟）

教师动态演示教材配套软件中的棋盘界面，分步讲解：①落子规则（交叉点落子，不能重复落子）——演示黑子(3,4)位落子，强调二维坐标表示（2分钟）；②气的计算（相邻空点）——以黑子(3,4)为例，高亮显示相邻的(2,4)(4,4)(3,3)(3,5)位，提问：“若白子落在(2,4)，黑子的气变为多少？”（2分钟），学生回答后，教师演示软件自动计算气数变化；③提子规则（无气时提子）——模拟黑子被围死场景，点击“提子”按钮，被提子消失，提问：“计算机如何判断‘无气’？”（3分钟），引导学生总结“遍历相邻点是否均为对方棋子”。④小结规则与数据结构关系：“棋盘用二维列表存储，气用邻接表计算”（3分钟）。

2.极大极小算法原理（12分钟）

展示教材P48博弈树示意图，讲解算法核心：①生成当前局面所有合法落子子节点（3分钟）；②评估函数计算节点得分（结合教材P49评估函数表，举例“子数+目数-误差”）（3分钟）；③极大极小搜索：MAX层选最大值，MIN层选最小值（4分钟）。师生互动：教师手绘简化博弈树（3个节点），请学生模拟搜索过程，提问：“若MAX层选左节点（得分8），MIN层会选哪个子节点？最终得分是多少？”（2分钟），学生回答后，教师强调“算法本质是穷举+剪枝”。

巩固练习（13分钟）：

1.代码实践（8分钟）

发放Python框架代码（棋盘初始化为15×15二维列表，元素0为空，1为黑子，2为白子），任务：①完成`is_valid_move(x,y,player)`函数，判断落子是否合法（不能重复落子，不能下在盘外）（3分钟）；②完成`count_liberty(x,y,board)`函数，用递归计算指定位置棋子的气（3分钟）。教师巡视，针对递归终止条件（越界或遇到己方棋子时返回）进行个别指导，展示学生典型代码片段，提问：“为什么递归时要传入当前棋盘状态？”（2分钟）。

2.小组策略讨论（5分钟）

分组（4人/组），发放教材P50简化棋局图，任务：用极大极小算法步骤分析“黑方下一步最优落子”（仅考虑2层搜索深度）。各组记录搜索过程和评估得分，教师随机抽取一组展示，提问：“若评估函数忽略‘目数’，只算子数，结果会怎样？”（2分钟），引导学生理解“评估函数设计对决策的影响”，强化信息意识。

课堂小结（5分钟）：

学生自主总结：“本节课掌握了围棋规则的数据化表示，理解了极大极小算法的搜索逻辑”（2分钟）。教师补充：“计算机围棋是算法与规则的深度结合，课后尝试优化评估函数，加入‘禁着点’规则”（3分钟）。布置作业：完成教材P53“实践与探究”第2题（用Python实现提子功能）。学生学习效果学生学习效果主要体现在知识掌握、能力提升、素养发展三个维度，具体表现为对教材第三章“博弈与决策”3.2节“计算机博弈基础”核心内容的深度理解与应用。

在知识掌握层面，学生能系统阐述围棋核心规则的计算机表示方法，包括用二维列表（15×15）存储棋盘状态（0空位、1黑子、2白子），通过邻接表计算棋子“气”（相邻空点数量），并准确描述“提子”规则（无气时移除棋子）的代码实现逻辑。学生能复述极大极小算法的核心步骤：生成合法落子子节点、设计评估函数（如“子数+目数-误差”）、执行极大极小搜索（MAX层选最大值、MIN层选最小值），并解释教材P48博弈树示意图中节点得分与决策路径的关系。此外，学生掌握Python实现的关键函数，如`is_valid_move()`（判断落子合法性，处理重复落子与盘外坐标）、`count_liberty()`（递归计算气数，终止条件为越界或遇到己方棋子），能独立完成教材P53“实践与探究”第2题的提子功能代码编写。

在能力提升层面，计算思维能力显著增强。学生能将抽象的围棋规则转化为可计算的数学模型，例如将“气”的计算问题分解为“遍历相邻点-判断空点-统计数量”的步骤，并通过递归实现复杂逻辑。在小组策略讨论中，学生能运用极大极小算法分析教材P50简化棋局，生成2层搜索深度的博弈树，并评估不同落子得分的优劣，体现问题分析与算法设计能力。信息意识方面，学生能识别围棋博弈中的关键信息要素（棋盘状态、气数、对手落子位置），并分析评估函数设计对决策的影响，如当忽略“目数”仅计算“子数”时，可能导致短视决策，理解数据与信息的关联性。数字化学习与创新能力表现为：能优化教材框架代码，例如增加“禁着点”判断（落子后导致己方无气且不能提对方子时禁止落子），或通过剪枝策略（如Alpha-Beta剪枝）简化搜索过程，提升程序效率。

在素养发展层面，信息社会责任意识初步形成。学生通过讨论AlphaGo对局案例，认识到人工智能在博弈应用中的伦理边界，如算法偏见（评估函数过度偏好某种策略可能导致不公平）与人类决策的互补性，形成“技术需服务于人类”的价值观念。合作与交流能力在小组讨论中得到提升，学生能清晰表达算法设计思路，例如在分析“黑方最优落子”时，通过辩论不同评估函数的优劣，达成共识，体现团队协作精神。作业布置与反馈作业布置：

1.基础巩固：完成教材P53“实践与探究”第2题，用Python实现围棋“提子”功能，确保代码能正确处理无气棋子的移除逻辑，并提交运行截图及代码注释（对应课堂练习中的`count_liberty()`函数拓展）。

2.能力提升：优化极大极小算法的评估函数，在教材P49评估函数表基础上，加入“禁着点”判断（落子后己方无气且不能提对方子时禁止落子），编写测试用例验证改进效果（对应核心素养中的数字化学习与创新）。

3.拓展延伸：小组合作（3-4人），选择教材P50简化棋局，用极大极小算法（2层搜索深度）分析黑方最优落子，绘制博弈树并说明评估函数设计依据，提交小组报告（对应计算思维与信息意识培养）。

作业反馈：

1.批改重点：检查提子功能代码的完整性（如边界条件处理、递归终止逻辑）、评估函数优化后的合理性（如“禁着点”判断是否准确）、博弈树分析的逻辑清晰度（如节点得分计算与决策路径是否对应）。

2.反馈方式：课堂点评典型问题（如递归无限循环、评估函数忽略“目数”因素），书面反馈指出具体改进建议（如“建议在评估函数中加入‘棋型’权重以提升策略质量”），针对共性问题安排5分钟答疑，个别指导代码调试技巧。重点题型整理1.题型：围棋规则应用题。题目：教材P45图中，黑子位于(3,4)，白子已占据(2,4)(4,4)(3,3)，求黑子的气数并说明若白子落在(3,5)会发生什么。答案：气数为1（仅剩(3,5)）；若白子落(3,5)，黑子无气被提子。

2.题型：极大极小算法分析题。题目：教材P48博弈树，MAX层节点得分分别为8、5、10，MIN层子节点得分为6、7、4，求最终决策得分。答案：MAX选10，MIN选4，最终得分4。

3.题型：代码逻辑题。题目：`count_liberty(x,y,board)`函数中，递归终止条件是什么？若越界或遇到己方棋子应如何处理？答案：越界或board[x][y]不为