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深度思考高中信息技术新课程教学要素 ——2019年,你准备好了吗?

作者: 来源: 日期:2019/7/9 16:17:23 人气:27 加入收藏 评论:0 标签:

               深度思考高中信息技术新课程教学要素
                                 ——2019年,你准备好了吗?

王爱胜 山东省青州第一中学

你准备好了吗?我们时刻准备着!

高中信息技术新课程越来越近了,大约在2019年的春天就会开启新教材的培训,也许2019年的夏天就能进行新课程的全员培训,也许2019年的秋天就能启动新课堂的观摩课、优质课……其实,从2017年新课标发布的那一天起,我们就整一整旧装备出发向前进。只不过,现在是时候告别“三新一旧(新课标、新课程、新高考、旧教材)”,一起携手迎接全新日子到来了。为了迎接这“四新合一”,我们不妨提前对教学中的关键问题进行深度思考,厚积未来之期待,达成胸有之成竹。

● 课程目标要素:基于学科核心素养发挥个性、协调共性,达成学习目标

这一轮新课程的最大变革就是核心素养、立德树人等新理念的提出,尤其在具体学科课程标准中凝练出了学科核心素养作为课程架构之本。高中信息技术课程的学科核心素养包括信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个要素,指明了课程的内容核心与学科价值。我们需要把握的是它们与以前的三维目标格局完全不一样,每一个要素内容都是有独特性的,在一定层次上也是相互影响、相互融合的。因此,需要我们从学科核心素养的个性与共性方面去寻找知识、技术、能力及思维、意识等内容的教学角度。

在个性方面,信息意识具有精神的品质,敏感度、判断力、自觉与主动以及共享等内涵无不指向信息技术应用与创新的精神品质;计算思维具有方法的价值,思想方法、思维活动、问题解决等无不体现方法价值,无不体现对解决问题的过程与方法的指引;数字化学习与创新有利于技术能力形成,评估、选用、管理、习惯、创新、创造、分享,无一不是为了提高技术运用能力和技术创新能力;信息社会责任的目的是提高修养境界,安全、法规、道德、伦理、态度、负责,无一不是针对信息社会公民修养的培育与提高。所以,这些学科核心素养各有特色,也各具特长。

在共性方面,信息意识起到指引作用,可以“启蒙”并“引导”另外三项学科核心素养的形成;计算思维具有典型的信息时代特征,以计算机的思维方式促进信息意识的形成,指导数字化学习与创新的实践,达成信息社会责任(如信息伦理、安全与信息社会建设),提供更高层次的方法论;数字化学习与创新对所有学科核心素养培育具有一定的实践承载作用;信息社会责任更是对其他三项学科核心素养的安全保障与正确价值观的指导。从课标来看,这种课程目标的共性就表现在全面提升学生信息素养的总目标上。

因此,注重每项学科核心素养个性化的内容构架、培养实施是必要的;多项学科核心素养相互协调、相互融合也非常重要,以此来共同达成信息技术学科课程学习目标。

● 课程内容要素(之一):在数据计算中以计算思维培育学生的学科能力

计算思维是这次信息技术课程改革的关键内容,换言之其他三项学科核心素养与原来的信息素养体系多有重合,而计算思维是近几年新兴的重要课程理论,需要着重理解与实践。目前,计算思维更多涉及的是编程教育领域的“数据与计算”“数据与数据结构”“算法初步”等模块,其实它在“开源硬件项目设计”“三维设计与创意”“移动应用设计”等模块中也表现突出。我们不妨以“数据与计算”为例思考计算思维如何培育学生的学科能力(本学科培育出来的能力,其他学科较难替代培育,如编程能力)。

一方面,从软件工程的角度进行界定问题、抽象特征、建立结构模型、组织数据、算法设计、程序设计等,这是培养符合计算机特点的应用与设计能力,需要借助编程解决问题的学习项目,向着软件开发的目标,在实践中形成算法设计与编程能力。

另一方面,从算法与程序设计的角度进行顺序结构、选择结构、循环结构的基本算法认知,通过变量、数据类型、数组等进行数据获取、存储、处理方法的学习,掌握程序设计的基本流程,学会改进算法提高效率等。

特别需要注意的是,本次课程变革中多数新教材采用Python编程作为计算思维培育的学习载体,这样可能会出现对语法习惯的“遵循”与对Python的个性化特点“难舍”的纠结,前者的优势是对各种编程语言都具普遍性,后者的优势是具有开放与高效的人工智能特征的时代性。因此,我们在实际教学中要注意权衡,达成以通用的、标准的算法思维为主体,也不无视“Pythonic(Python特色)”的价值,让学生的学科能力具有通用性和时代性。

● 教学策略要素:基于项目与工程,以系统论的思想提升学科体系的层次

信息技术教育教学策略经历了软件操作式的范例教学、任务驱动中的案例学习、主题情境中的综合应用三个阶段,现在逐步发展到基于项目学习的工程实践,而这也是计算思维下的计算机技术应用与创新的教学方式。我们已经对计算思维的内涵与特点有所了解,知道它原本就是基于工程研发、设计与实施的一种思维路径,所以项目学习是与之相对应的。

既然是要以项目学习为策略进行教与学,那么不论是单纯的技术类项目、主题设计类项目还是多种学科融合的STEAM项目等,都需要面对一个系统论的核心概念。系统论,讲究的就是一个整体,组成的元素、设计的环节都彼此相关联,不能简单地割裂。基于工程方式的项目学习在不同程度上适合于各个课程模块,因为这次课程的内容设计都是基于学科核心素养,针对技术领域进行的分类。

系统论的思想在“必修2 信息系统与社会”模块中有更具体的表现,系统论的技术思想会得到较为规范的学习与实践。整个模块从系统论的观点去探讨信息系统的概念、组成、功能、类型、特点(优势与局限)、设计方法、安全、发展以及与社会的关系等。从内容来说,信息系统有大有小,大的有互联网、卫星电视网,小一点的有城域网、校园网,更小一些的有计算机系统、图书管理系统,它们都涉及到硬件、软件、网络、数据,相关的设计、维护技术不再简单地指向具体操作,而是设计与实现方法。比如,将传统的计算机工作原理纳入到信息系统的工作原理中去理解,将数据的输入、存储、计算、控制、输出相应提高到系统论的层次去认识;再如,将传统的杀毒、修补漏洞等技术放在信息系统安全的环节中去应用,学习如何保护信息系统,提高信息系统的安全性。对于新技术领域,如物联网、5G等也宜从信息系统的网络化、自动化、智能化以及发展趋势等方面去认知与学习,达成一种系统工程师的认知能力初步的素养,形成一种项目设计能力的思维意识,更能让信息技术课程学科体系的层次得到提升。

● 课程的技能要素:基于数字化学习与创新,在融合中培育创新能力

高中信息技术课程内容的结构包含必修、选择性必修、选修三大类型,共10个模块,在领域上也存在相关或重合,既有全面提升高中学生信息素养的基础内容,也有专业化、个性化提升内容。如此多的内容是为了树立更加稳定的学科价值(数据与计算、算法初步等)和应对最新的技术发展(如开源硬件项目设计、移动应用设计等)的需求,对学生认知、技术修习与特长培育、专业储备无疑都是有广阔空间的。我们需要从教学的角度深刻把握其思维精髓,深刻理解应用技术学习与应用技术创新中如何体现数字化学习与创新核心素养。不论是学习还是创新,都不是以往单一技术操作学习可以实现的,其中“融合”必是有效学习的策略之一。

融合的方向之一,是技术与学科学习相融合。数字化学习,必然与学生的学科学习、社会学习、终身学习相联系。一方面,是信息技术学科内的学习,学习的内容可以是本学科的经典知识,如网络技术、数据库技术、图文处理技术等,借助数字化的技术(如网络、视频技术)进行探究、练习;也可以是本学科的新领域的知识,如Python编程、物联网、开源硬件、人工智能等学习。另一方面,是与其他学科进行融合,利用数字技术(如网络公开课、在线平台、虚拟实验、专业APP等)进行个性化学习,借此改变学习的方式,提高学习的效率。在创新方面,也是如此,如三维设计可以是设计科技产品的模型,也可以是设计艺术作品,在此过程中必须要用到多种学科知识,才能真切体验技术创新的魅力,否则仅仅是模仿一般的物品,会因为缺乏深层次的需求而让创新变得肤浅。

● 课堂教学实施要素:教与学在分层中实现逐步递进

新课程的教学实施将会面临两大难题,一是内容的广泛性,二是教学方法的局限性。

内容的广泛性在同一个模块中表现为,不强调具体操作步骤带来以功能实现为背景的技术应用广泛性,如数据的分析可以涉及应用软件和编程处理等;在多个模块中表现为,模块的多样化及模块间存在的关联与重合,如“数据与计算”“数据与数据结构”“数据管理与分析”“算法初步”四个模块在数据上都有相当的关联,内容不免会有重合。教学方法的局限性主要表现在,以项目学习为主体的学习策略在时间、空间和学习连续性上存在局限,使教师教学存在很多现实瓶颈。

因此,在新课程的课堂中实施教与学要尝试进行内容分层,根据不同层次的内容进行逐步递进,降低学习的难度,提高学习的效率。例如,编程学习不宜给出一个大程序、一堆语法知识一条一条地“啃”,这样会再次沦为知识的灌输与技术的模仿。内容分层,可以从简单的问题着手,构建最简单的数据模型,设计最简明的程序代码,然后根据不同的条件、不同的需求逐步扩大,逐步提高难度,让学习过程逐步递进。例如,研究随机数据,不妨以抛硬币为例,先模拟抛一次出现的两种现象,把握用随机数与数列对应来表示硬币的正、反面的简明数据模型;然后逐步扩大实验,进行10次、20次的随机模拟,观察正、反出现的情况,递进到循环结构程序的自动化模拟;进而,扩大到1000、10000次的模拟实验,抛出为什么对模拟的正、反面的具体信息并不再关注的问题,进一步到关注各自出现的次数,提高数据统计思维的发展,并根据统计结果归纳随机现象的特征——如此,就从简单的数据模拟逐步递进到自动化产生海量数据、自动判断与累计进行统计等。再如,将各编程模块中的要求针对内容分层,实现递进:从必修算法结构的基础层次(顺序、选择、循环)到选择性必修使用数据结构进行算法优化(数组、队列、栈、树),最后递进到算法初步学习算法的高效性设计(贪心、分治、动态规划),以内容分层实现学习递进,实质是对项目规划的一种细化、一种分解和项目活动的阶段性实施。

2019年,是新课程充满希望的新起点,我们一线教师在新的课堂,定会胸怀理想,轻装出发,向着目标奔跑,要记得在每一个驿站进行阶段总结,别忘了欣赏中途的万千风景!


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