华骥良
摘要:本文试图通过“明确学科核心素养培养目标,研究项目学习基本要素,项目学习设计”等几个方面,以《常用表格数据的处理》及《编程处理数据》为例,探究如何基于信息技术学科核心素养进行项目学习的设计。
关键词:核心素养;项目学习;项目设计
在浙江此轮新课程改革中,信息技术学科的变化尤为突出。2015年10月技术学科(包括信息技术和通用技术)首次列入7选3的考试科目之一。2017年新一版的《普通高中信息技术课程标准》颁布,该课程标准立足于信息意识,计算思维,数字化学习与创新,信息社会责任四个学科核心素养维度的来制定课程目标,通过多样化的课程结构和新型的教与学关系来进一步提高教学质量,培养学生正确的价值观念、必备品格和关键能力。在这样的背景下新一版的浙教版教材应运而生,本文以浙教版必修1《数据与计算》中,《常用表格数据的处理》及《编程处理数据》两节及为例,基于学科核心素养,对项目学习的设计进行了相关研究,抛砖引玉。
一、基于核心素养的项目学习设计思路
(一)研究教学内容的核心观念,明确学科核心素养培养目标
信息技术教学是学生信息学科核心素养培养的重要途径,教师在进行教学活动前要对教学内容中的本体知识以及其中的核心观念有深入的掌握与研究。在此基础上还要明确该教学内容所要培养学科核心素养目标,并融入到项目学习中去。
必修1中的《常用表格数据的处理》主要是针对结构化数据,用二维表格的形式来存储,处理,分析和呈现数据。教学的主要内容有数据整理,表格建立与美化,表格中的数据计算与分析,数据的图表呈现。研究其对应的学科核心素养及具体表现如表1。
必修1中的《编程处理数据》主要是使用Python中的pandas模块中的Series,DataFrame两种数据结构来完成数据的整理、计算、统计、分析。用matplotlib绘图库中的常用绘图函数进行简单的可视化呈现。Series可以归结为一种一维存储数据的方式,而DataFrame则是与Excel相似的二维表。研究其对应的学科核心素养及具体表现如表2。
(二)研究项目学习的基本要素,设计符合学科核心素养培养目标的项目学习
(1)项目学习应以学生为中心
学科核心素养的培养与知识的获取是不同的,现有的授课方式中往往会以教师为中心,强调知识的习得,而对知识内化,进一步成就核心素养的养成,效果有限。学生关键能力的培养必然要增加学生的参与度,进行教学关系的转化,让学生成为学习的主体,充分调动学生的高级思维来促进学生认知能力的发展,进而达到学科核心素养的培养目标。
(2)项目内容应符合现实情境
从我们的现实教学可以发现,如果将学习内容融入现实情境会对学生的思维调动,认知发展起到事半功倍的效果。例如在信息编码的学习中将信息进行量化后用二进制表示,问题看起来很抽象。其实就是用二进制编码来表达不同的狀态,这种状态可以是不同的声音、颜色、字符等等,因此可以用公式2n=x(n:二进制位数;x:状态数)来求存储解需要的二进制位数或者是状态数(声音数、颜色数、字符数)。我们可以用位图的量化作为真实情景,来设计项目学习,以期达到更好的效果。
(3)项目学习设计应具有建构性
项目学习是从建构主义学习理论发展出来的一种教学方法。建构主义学习理论强调学生的认知发展和知识的习得是通过在现实情境中,借助其他人(包括教师和学习伙伴)的帮助,利用必要的学习资料,通过意义建构的方式而获得。因此在项目设计中设计者应该给学习中提供一定的建构知识的支架,促进认知的发展。
(4)项目学习设计应包含评价设计
项目学习的内容一般可以分成很多个微项目或者说探究性学习内容组成,通常实施过程相对较长,完成难度有所提高。因此在项目学习的过程融入灵活多样,多元化的评价方式是必不可少的。其中过程性评价特别能帮助学生构建更多的学习支架,激励和引导学生学习,促进学生的知识建构和认知发展。
(5)项目学习中学生学习组织方式的设计
项目学习中应依据不同的项目内容灵活组织学习活动,引导学生开展探究学习,合作学习,形成“实践——理论——实践”的认知提升方式。
二、项目学习设计范例
本文依据浙教版必修1《数据与计算》中的《常用表格数据的处理》及《编程处理数据》两节的教学内容设计范例项目以供参考、讨论。
(一)项目内容
同学们在进行学习的过程中,通过日常的学习和测验会感知到自己哪些学科相对薄弱,但是往往很少分析自己在学科学习中的薄弱点(知识点)在哪里?造成这种现象的原因是缺乏对评价结果进行科学的分类并对分类后的数据进行量化分析与统计。同学们如果精确找到了这些薄弱点,就可以形成有的放矢的专项巩固和学习,对教师的教学也会有很大的促进作用。
(二)项目任务
考试评价是现阶段评价手段中最成熟,最普遍的评价方式。考试评价中所产生的数据是结构化的数据,也是最容易进量化分析与统计的数据,因此在该项目中我们可以使用考试数据来作为我们项目的原始数据。以此为依据对项目任务进行整理如下:
(1)通过学生自己的统计或者学校考试数据,完成考试数据的收集。
(2)依据学科内容进行知识点的分类整理。
(3)依据考试评价的结果与知识点分类整理结果进行对照并归类整理产生原始数据。
(4)根据不同的分析目的对原始数据进行提取、归并,分组,计算、排序、筛选等操作。
(5)根据不同的分析目的图形化地来呈现数据,帮助分析。
(三)过程与建议
为了顺利开展本项目研究,建议可以用小组学习的模式进行项目学习。
(1)数据的收集
数据的收集尽量通过学校的原始数据进行收集,可以减少工作量和节约时间。可以考虑使用Excel软件或者Python程序设计语言对原始数据进行初步的处理。
(2)知识点分类
知识点的分类可以说是一个难点。其一,因为对学科知识要有较系统的了解;其二,分类方法仁者见仁智者见智,比较开放;其三,对后期考试数据的对应分类和最后分析结果都有直接影响。学生可以根据课程标准,历年高考试题,学科老师的建议,后期分析结果的初步设想等因素来进行。
(3)考试数据与知识点分类归类整理。
可依据知识点分类结果对试题进行分类,组内可以合作完成并共享成果。
(4)依据不同分析需求对数据进行处理。
这个部分是本项目的重点和难点,主要应依据知识点的分类方式,數据的存储方式以及分析数据的具体需求来进行数据的处理得出分析结果。
(5)图形化呈现数据
图形化呈现数据可以使用Excel中的图表或者Python程序设计语言。
(6)项目研究报告的撰写
(四)支架设计
针对过程与建议中的内容做一些适当的学习支架,让学生可以学习、参考。
例:分析A同学在技术考试中对“信息编码”相关知识点的得分情况,并图形化显示。
(1)Excel实现情况如表3。
(2)Python程序实现
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#总目标是快速画出x和y的对应关系曲线,二维
#让图表显示出中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']= False
#必要输入
fname ='cj.xlsx'
#文件名,也可为.csv,当为csv时,读取代码要改为pd.read_csv,其他不变
isheader = 0
#fname里的数据是否有标题,有标题isheader置为0,表示第一行当标题,无标题改为isheader = None
xlabel ='考试'#横坐标标题
ylabel ='得分'#纵坐标标题
title ='得分情况图'#总标题
#数据载入
data = pd.read_excel(fname,header = isheader)
#当为csv时改为pd.read_csv
data=data[data["学籍号"]==180101130055]
#筛选学籍号等于180101130055的同学在不同考试中的成绩
x = data.iloc[:,2].values
y = data.iloc[:,6].values
#画图代码
print(data.head())#可以先看看表的前几行,看有没有载入对
plt.figure()#初始化一张图
plt.plot(x,y)#连线图,若要散点图将此句改为:plt.scatter(x,y)#散点图
plt.grid(alpha=0.5,linestyle='-.')#网格线,更好看
plt.title(title,fontsize=14)#画总标题 fontsize为字体,下同
plt.xlabel(xlabel,fontsize=14)#画横坐标
plt.ylabel(ylabel,fontsize=14)#画纵坐标
plt.savefig(title+'.jpg',dpi=300)
#可以存到本地,高清大图。路径默认为当前路径,dpi可理解为清晰度
plt.show()#IDE展示
运行后的分析图表如图1所示。
利用程序实现的要求更高,但实现后项目的系统性,集成性和可用性都会增强。
(五)评价标准
请根据项目实施的过程、效果以及成果展示交流的结果,对自己完成项目的情况进行客观评价,并思考后续完善的方向。把评价结果和完善方案填写在下面的表格中。
三、结语
学科核心素养是学科育人价值的集中体现,是学生通过学科学习而逐步形成的正确价值观念、必备品格和关键能力。笔者认为我们的教学工作要以培养这些观念、品格和能力为重点,通过在真实情景中,设计具有现实意义且相对开放的项目,让学生在项目学习中逐步完成知识的建构,掌握信息技术的学科大概念,突出学习过程中学生的主体地位,逐步培养信息技术学科的核心素养。教师应通过对教材具体章节的分析,基于核心素养的要求,设计项目,构建支架,设计评价并辅助好项目的实施过程。本文以《常用表格数据的处理》及《编程处理数据》为例在一定程度上研究了以上问题,供大家参考、指正!
参考文献:
[1]教育部.普通高中信息技术课程标准(2017年版)[S].人民教育出版社.
[2]刘景福,钟志贤.基于项目的学习(PBL)模式研究[J].外国教育研究,2002,(11).
[3]闫寒冰,项目学习前沿对话——访闫寒冰教授[J].教育,2015,(46).