EXCEL在物理实验数据处理中的应用

EXCEL软件具有强大的数据处理、分析、统计功能,将EXCEL用于大学物理实验教学中的实验数据处理,不用编程,学生易学易用.本文结合实例介绍了用EXCEL处理实验数据的方法.

基于在线评测系统的信息学竞赛精准化教学探讨

随着国家及地方对基础教育阶段的拔尖创新人才识别与培养越来越重视,越来越多的学校和学生参与到了信息学竞赛中,在线评测系统也被广泛地应用到信息学竞赛训练中。本研究以中山市中山纪念中学使用在线评测系统开展竞赛训练为例,探讨如何在使用系统的过程中精准分析数据,并结合学生自身的情况制订个性化策略及后续训练计划,因材施教,从而让学生更加有效地进行信息学学习。

关于牛顿环与迈克耳孙等倾干涉环纹异同的讨论

针对牛顿环和迈克耳孙等倾干涉实验环纹相似,从环纹的成因、性质等规律讨论它们之间的异同.

信息学课程教学中如何开展科学探究教育——以莫比乌斯反演问题为例

全国青少年信息学奥林匹克竞赛(简称信息学竞赛)是培养高质量人才的重要途径,但目前绝大多数教师在带领学生准备参赛的过程中只关注知识、解题方法技巧的传授,忽视了学生思维及探究能力的培养与拓展。因此,本研究以数论函数中莫比乌斯反演问题的教学实施为例,探讨如何在信息学课程中通过引导学生分析问题、发现问题、猜想假设、探究验证、归纳运用,进而改进算法和程序以解决问题这一教学模式,开展科学探究教育,深化学生计算思维等科学思维,同时形成科学稳定的知识逻辑结构。

创新思维品质培养的信息学教学实践——从“数字三角形”一题谈起

本文以“数字三角形”一题为例,通过在教学实践中不断地提出问题并适时点拨,从深度优先搜索到动态规划,引导学生在原有算法的基础上不断完善优化,从而发展主动思维、发散思维、求异思维、逆向思维等,形成科学稳定的知识逻辑结构,并最终培养创新思维。

聚焦“抽象”和“建模”的高中人工智能教育实践--以“监督学习中的预测和分类”教学为例

衔接贯通大学与中学人工智能拔尖创新人才培养的高中人工智能课程侧重于对问题的“抽象”与“建模”。本研究分别以“监督学习中的线性回归预测”与“监督学习中的感知器分类”教学实践为例,详细探讨如何在教学实施过程中针对问题分析开展“抽象”,并在“抽象”的基础上实现“建模”,最终培养和发展学生的计算思维,完成对相关人工智能应用核心原理的理解,并在一定程度上反作用于数学关键能力的培养,让学生对知识也能够有更多角度的理解,以推进拔尖创新人才培养的持续、健康发展。

不同学习阶段实施信息学竞赛教学的策略——基于布卢姆认知领域教育目标分类学修订版的分析

信息学竞赛是以培养拔尖创新人才为最终目标的,如何在不同学习阶段针对所侧重的知识以及认知过程采取相应的策略以组织学生开展高效的学习,非常值得思考与探索。本文基于布卢姆认知领域教育目标分类学修订版,通过对多轮信息学竞赛教学情况的分析发现,基础学习阶段、发展学习阶段、研究学习阶段三个阶段都涉及事实性知识、概念性知识、程序性知识、元认知知识的学习,其中基础学习阶段侧重事实性、概念性、程序性知识的记忆、理解以及初步应用等认知过程,适宜采用课堂集体讲授配合个别辅导;发展学习阶段注重概念性知识、程序性知识的迁移和应用,并涉及针对不同问题需求选择评价相应的算法,同时掌握更多的元认知知识,应结合学练讲评开展分层教学;研究学习阶段则更为注重知识的分析、评价与创造,可开展科学探究教育并配合不同级别的比赛,深化学生计算思维、创新思维等科学思维,以开展有效教学,实现深度学习。

高中信息技术课程中实施项目式学习的挑战与应对--以《认识算法与程序设计:设计购买物品的最佳方案》项目的实践为例

文章以《认识算法与程序设计:设计购买物品的最佳方案》项目实践为例,针对项目式学习在实施过程中所面临的“项目情境与主题难设置”“小组合作主动性与参与度低”“项目选题太大或缺乏深度”“项目规划不够细化”“项目实施中需穿插新知学习”“项目方案如何修正”“合理评价项目学习”等挑战,分析并思考如何有效应对,以期抛砖引玉,探讨在高中信息技术课程中如何常态化开展项目式学习,有效落实学科核心素养。

疫情背景下基于活动理论的信息学在线集训——以《倍增法求最近公共祖先》的教学实施为例

本研究以算法专题《倍增法求最近公共祖先》的教学实践为例,探讨如何在疫情等极端环境下,通过在线比赛,引发认知冲突;在线讨论,分析发现问题;在线学习,分类任务驱动;归纳总结,深化计算思维;答疑解惑,灵活应用新知等活动环节重构教与学的关系,开展信息学在线集训,引导学生开展算法学习并深化学生计算思维等科学思维,以期抛砖引玉,在特殊形势下开辟出一种适应性广、效能性高、示范性强的在线集训方式。