高一信息技术必修1教学设计：解决问题的一般过程与用计算机解决问题

高一信息技术必修1教学设计：解决问题的一般过程与用计算机解决问题一、设计理念与教材分析本教学设计面向高一年级学生，内容取自人教/中图版（2019）高中信息技术必修1《数据与计算》第二章第一节。本节包含两个相互关联的主题：一是解决问题的一般过程，二是用计算机解决问题的特有方式。前者是方法论层面的通识内容，后者是计算学科特有的思维方式入门。教材将这节内容安排在“认识算法”之前，用意十分明确：让学生先建立“问题—分析—抽象—建模—求解—验证”的完整认知链条，再引入计算机作为求解工具的角色，从而为后续学习算法描述、程序设计做好思维铺垫。如果教师在这一节急于讲编程语法，学生会把信息技术课理解成“敲代码课”，丢失学科最珍贵的思维内核。因此，本课的定位是思维课、方法课，而不是技能操作课。从课程标准的角度看，本课承载的核心素养指向非常清晰。信息意识体现在学生能够判断一个问题是否适合用计算机求解；计算思维体现在抽象、建模、分解、自动化的全过程体验；数字化学习与创新体现在学生尝试用流程图和简单程序表达自己的求解方案；信息社会责任则渗透在讨论人工求解与机器求解各自边界的环节之中。二、学情分析高一学生刚刚完成义务教育阶段的信息技术学习，基础差异显著。一部分学生在初中接触过图形化编程甚至Python入门，能够写出简单的顺序结构程序；另一部分学生的信息技术学习经历以办公软件操作为主，对程序的概念模糊。这种差异决定了本课不能只依赖编程活动推进，必须设计不依赖代码也能深度参与的思维任务。从认知特点看，高一学生正处在从具体运算思维向形式运算思维过渡的成熟期，他们有能力进行抽象思考，但习惯于直接跳到“算答案”，缺乏“先想清楚怎么解，再动手解”的方法自觉。在日常数学学习中，他们见过大量问题，却很少有意识地把解题过程拆解为可复用的步骤。这正是本课可以发力的地方：把学生熟悉但未曾审视的解题经验显性化、结构化。此外，学生对“用计算机解决问题”普遍存在两种误解。一种认为计算机什么都能干，只要把问题交给它就行；另一种认为计算机很高深，非专业人士无法驾驭。破除这两种误解，让学生看到计算机求解的本质是“人把解决方案想明白，机器负责不知疲倦地执行”，是本课情感态度层面的重要目标。三、教学目标（一）知识与技能目标学生能够用自己的语言说出解决问题的一般过程，即分析问题、寻找方法、设计方案、实施方案、检验结果的完整链条，并能在新情境中主动套用这条链条。学生能够说出用计算机解决问题的基本过程，即在分析问题的基础上进行抽象与建模，设计算法，编写程序，调试运行，并理解“算法”作为人与计算机之间桥梁的地位。学生能够使用自然语言和流程图两种方式描述一个简单问题的求解步骤，例如判断奇偶数、统计成绩、寻找最大值。（二）过程与方法目标学生经历“人工求解—发现局限—引入计算机”的完整对比体验，体会两种求解方式各自的适用范围。学生在小组协作中完成一次从真实问题到算法方案的转化，体验抽象与建模的思维过程。（三）情感态度与价值观目标学生形成“方法是先于工具的”这一基本认识，克服对编程的神秘感和畏难情绪，同时建立对技术能力的理性期待。四、教学重点与难点教学重点是解决问题的一般过程以及用计算机解决问题的基本流程。这两条线必须在课堂上并行展开，让学生看到它们的对应关系：分析问题对应分析问题，设计方案对应设计算法，实施方案对应编写与运行程序，检验结果对应调试与验证。教学难点在于抽象与建模环节。学生能够算出“1加到100等于多少”，却很难说清楚“我是怎么算的”，更难把这个“怎么算”转写成计算机可以执行的确定性步骤。突破这个难点需要教师提供脚手架：先让学生描述给人听的步骤，再逐步收紧语言，去掉模糊词，最终逼近算法的精确表达。五、教学方法与课前准备本课采用情境教学法、任务驱动法与小组合作探究法相结合。情境负责激活经验，任务负责驱动思维，合作负责碰撞与修正。课前准备包括：教师准备两个对比性问题的任务单、流程图符号卡片、安装有Python运行环境的机房环境（可用在线编程平台替代）、投影设备；学生提前回顾初中接触过的编程经历，没有接触过的学生无需任何准备。六、教学过程（一）情境导入：一道算得出来的题与一道算不动的题（约8分钟）上课伊始，教师在大屏幕出示第一道题：计算1+2+3+…+100的和。学生几乎立刻有人报出答案5050，请报出答案的学生说说怎么算的，多数会提到高斯配对的方法。教师追问：如果不用配对技巧，硬加，你能加完吗？学生回答能，只是慢。接着出示第二道题：学校运动会有2400名学生参加体质测试，每位学生有身高、体重、肺活量、坐位体前屈、50米跑等8项数据，请统计全校各项的平均分，并找出肺活量最高的前50名学生。教室里安静下来。有学生说可以做，但要算很久；有学生说可以用计算器一项项算；很快有人意识到这不是“会不会”的问题，而是“受不受得了”的问题。教师顺势板书两个词：会解，解不动。然后抛出本课的核心问题：面对一个问题，人的求解过程和计算机的求解过程分别是什么样的？它们各自擅长什么？这节课我们就来把这两件事彻底想清楚。设计意图：两道题的对比不留说教痕迹，让学生在真实的认知冲突中产生学习需求。第一道题唤醒“方法重要”的经验，第二道题制造“人力有穷尽”的体验，为引入计算机求解埋下伏笔。（二）探究一：把解题的过程摊开看——解决问题的一般过程（约12分钟）教师布置小组任务：每组拿到一个生活化的问题，纸上只有问题本身，没有提示。问题包括：家里要换一台洗衣机，怎样选出最合适的一台；从家到学校有三条路线，怎样决定每天走哪条；班级要组织一次秋游，怎样确定目的地和时间；食堂午餐排队太久，怎样改进打饭流程。要求小组讨论并把“从头到尾做了什么”按顺序写在任务单上，限时6分钟。讨论结束后，请两个小组汇报。以洗衣机问题为例，学生通常会说：先看看家里放洗衣机的位置多大、预算多少（这是在明确约束条件），再看有哪些品牌型号符合要求（这是收集信息），然后比较它们的优缺点（这是形成方案），最后下单购买并用一段时间看看好不好用（这是实施与检验）。教师把学生的零散表述引导到规范的结构上，在黑板生成板书：分析问题→寻找方法→设计方案→实施方案→检验结果并强调每一个环节的含义。分析问题是搞清楚“要解决什么、已知什么、限制什么”，这一步最容易被跳过，却最决定成败。寻找方法是调动已有知识与经验，思考可能的求解路径，同一个问题往往不止一条路。设计方案是把选定的路径细化成一步步可执行的操作。实施方案是动手执行。检验结果是对照最初的问题要求，确认方案是否真的解决了问题，如果没有，就要回到前面的某个环节重新开始。教师追问：你们刚才讨论时有没有出现“方案行不通、回头重来”的情况？学生会心点头。教师指出：回头看不是失败，而是这个过程中天然存在的一环，箭头不仅会向前走，也会向后回。请在板书的箭头之间补上反向箭头。设计意图：用完全非技术的生活问题让学生亲历求解全过程，避免了用技术问题讲过程时概念互相纠缠的困扰。从学生的原生表达出发归纳结构，比直接给出结论更能留下印记。（三）探究二：把解题过程交给机器——用计算机解决问题的过程（约15分钟）教师回到导入中的第二道题：刚才那道体质测试的题，人算不动，计算机几秒钟就能算完。但计算机不会自己想办法，它需要一个前提——人把“怎么算”清清楚楚地告诉它。这个“清清楚楚的怎么算”，就是我们后面要深入学习的算法。教师板书用计算机解决问题的过程：分析问题→抽象与建模→设计算法→编写程序→调试运行与验证并逐环展开，与刚才的一般过程对照讲解。分析问题环节，要求与人工求解一致，甚至更严格。人可以在模糊中求索，机器不行，任务边界必须界定得毫不含糊。以体质测试问题为例：输入是什么？两千四百名学生的八项数据。输出是什么？八项平均值和一个按肺活量排序的前50名名单。数据从哪来？从测评系统导出的表格。抽象与建模是本课最费力的一站。教师举一个小例子帮助学生理解：求1到100的和，我们不需要真的一百个数排开来加，而是抓住规律——“不断把下一个数累加到一个总和里”。把这个规律抽出来，就是从具体问题中提炼出可操作的模型。抽象意味着忽略次要细节，保留本质结构；建模意味着把这个结构用确定的方式表达出来。教师可以现场演示：拿掉“体质测试”“洗衣机”这些具体外衣，剩下的骨架都是“输入数据、按规则处理、输出结果”。设计算法环节，是把模型翻译成一步一步不含歧义的操作指令。教师带领全班共同完成一个微任务：用自然语言写出“输入一个整数，判断它是奇数还是偶数”的求解步骤。学生给出的初稿往往类似“看它能不能被2整除”。教师逐步收紧：第一步，输入一个整数，记为n；第二步，用n除以2，得到余数r；第三步，如果r等于0，输出“偶数”，否则输出“奇数”。教师指出每一步的特点：每个动作是明确的、可执行的，步骤是有限的，顺序是确定的。这正是算法区别于日常“办法”的地方。编写程序环节，教师说明：算法是写给人看、让人想清楚的；程序是算法的代码形态，写给计算机执行。教师现场把刚才的奇偶判断算法用Python实现并运行：n=int(input("请输入一个整数："))ifn%2==0:print(n,"是偶数")else:print(n,"是奇数")运行几组数据，包括正数、负数和零。教师引导学生观察：程序里的每一行都能在算法的步骤中找到对应物，程序不是凭空出现的魔术，而是我们思维的直译。调试运行与验证环节，教师故意先运行一个把“==”写成“=”的错误版本，让学生观察报错信息，体会“机器会一丝不苟地执行，也会一丝不苟地报错”。调试验证不是可有可无的收尾，而是确保方案真正奏效的关口，与一般过程中的“检验结果”严丝合缝地对应。设计意图：本环节做到了“双线索”板书，使一般过程与计算机求解过程互为镜像。算法用缩收紧的方式生成，而不是直接出示，让学生亲历从模糊到精确的转化。现场编程规模刻意保持最小，目的是证明“算法到程序是直译”，破除神秘感，而不是训练语法。（四）探究三：两种求解方式的对话（约8分钟）教师组织一场小型结构化讨论：同桌两人一人代表“人工求解”，一人代表“计算机求解”，分别陈述自己的优势与短板，然后全班汇总。教师把学生的发言整理为对照认识。人工求解长于理解模糊情境、处理例外、进行价值判断。比如选洗衣机时“觉得这款外观和家里装修协调”，这类判断很难变成精确的规则。人工求解的短处是速度慢、易疲劳、处理大量重复计算时容易出错。计算机求解长于高速执行精确规则、不知疲倦地处理海量数据、严格保证每一次执行的一致性。它的前提是问题必须能被清晰地定义并转化为确定的步骤；凡是说不清规则的部分，机器就无从下手。教师总结提升：未来你们面对真实问题时，高手不是“全交给人”也不是“全交给机器”，而是会做一道配比题——把problem中能被规则化的部分交给计算机，把需要理解与判断的部分留给自己，让人和机器各展所长。这种分工意识，就是计算思维在真实世界中的样子。设计意图：角色对话避免教师单向灌输结论，讨论产出的对比认识将被直接迁移到后面的实践环节，学生需要先判断任务的哪些部分适合交给程序。（五）实践任务：小小算法设计师（约12分钟）全班按四至五人分组，每组从两个任务中任选一个完成。任务一：某次考试后，老师想知道全班成绩中的最高分。请写出从“输入逐个成绩”到“报告最高分”的算法，用自然语言分步写，再尝试画出流程图。任务二：自动售货机接收一枚硬币并找零，金额不足时提示。请分析这个问题，写出关键的求解步骤，并特别标出哪些情况需要作出判断（分支）。任务单给出脚手架提示：先写清楚输入是什么、输出是什么；再用编号列出步骤；检查每一步是否明确、是否能被执行到底；最后想想有没有被你遗漏的情况，比如输入的第一个数本身、零分、正好不需要找零。学生讨论期间，教师巡视并分类介入：对思路顺畅的组，追问“你的步骤第几步在做比较？比较了多少次？”引导他们发现循环结构的存在；对卡壳的组，不直接给答案，而是出一个更小的同类问题让他们先解，如“三个人的身高，怎么找最高”，再迁移回原任务。时间到后，选一组展示任务一方案。典型方案是：设一个变量max，先令max等于第一个成绩；然后每读入一个新成绩就和max比较，如果更大就替换max；全部读完后报告max。教师予以肯定，并指出这个方案里藏着两种基本结构：重复做同一件事（循环）和根据条件做决定（分支），下一节我们将会精确地学习它们。对于有余力的学生和小组，教师提供选做挑战：在机房的Python环境中把奇偶判断程序改写为“输入成绩输出等级（90分及以上为优秀，60分及以上为及格，其余为不及格）”，体验算法到程序的迁移。设计意图：实践任务不使用陌生数学知识，保证思维聚焦在过程与方法上；脚手架任务单把抽象建模的动作外显化；分层介入和选做挑战回应了学情差异。（六）课堂小结与延伸（约5分钟）教师请学生合上任务单，先由学生口述本课的两条主线，教师只作补充。随后教师用一段话收束：今天我们没有学任何新的编程命令，但我们做了比学命令更要紧的事。解决问题有一条普适的路：看清问题、找到方法、形成方案、动手实施、回头检验。当问题规模大到人力算不动时，我们把中间的“方案”打磨成精确无误的算法，交给计算机去执行。谁能把方案想得越清楚，计算机就能为他干越多的事。算法是这道桥梁，而如何描述算法，正是我们下一节要深入的内容。布置课后作业：任选一件你本周真实遇到的事情，例如规划一次出行、安排周末的学习时间，完整走一遍解决问题的一般过程，写成一页纸记录，特别注明你在哪一步曾经“回过头去重来”。下节课请两位同学分享。设计意图：小结以学生的复述为主体，教师负责把两条线索拧成一句话，让方法论定格。作业把课堂方法迁移到真实生活，呼应了检验环节“回头看”的开放性认识。七、板书设计黑板分左右两栏。左栏：解决问题的一般过程，自上而下五个环节，环节之间双向箭头。右栏：用计算机解决问题的过程，五个环节与左栏一一对齐，在“抽象与建模”处加框标注，提示这是本节课最费力也最关键的一步。两栏中间竖写一行：算法——人想清楚，机器执行。黑板下沿留出