聚焦大概念的高中信息技术教学探索

刘晓萍

摘要：本文聚焦“数据”这一核心大概念，从搭建学科知识体系、整合教学主题、设计学习目标体系、设计课时流程、实施有效教学评测几个方面对其进行分析—先从内涵、范围入手，再从具体层面探索大概念在课堂教学有效性的促进和学生迁移知识能力提升方面的具体实施步骤和意义。

关键词：大概念；数据；教学

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2023）14-0032-04

引言

《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》（以下简称“新课标”）指出，“重视以学科大概念为核心，使课程内容结构化，以主题为引领，使课程内容情境化，促进学科核心素养的落实”。[1]其中的大概念对精练学科知识体系、提炼学科概念框架以及课堂教学具有指导意义。因此，围绕“学科大概念”组织单元性结构化体系教学，并落实学生核心素养特别是“数字素养”的提升，符合当代数字化经济发展战略的基本诉求，是培养数字化时代合格公民的必然落实点。

大概念解析

1.大概念的内涵

“大概念”最早是在2004年由美国教育专家格兰特·威金斯（Grant Wiggins）提出的，大概念是能够使离散的事实或技能有意义地联系的概念，是强化学生思维并使学生具备应用和迁移能力的关键。[2]各界学者提出多种对学科大概念的定义，笔者借鉴学者们的研究成果，对信息技术学科大概念的理解作如下阐述：基于信息技术学科教材中相关要素抽象概括出来的，能对教材内的学科知识及与时俱进的先进技术或知识进行整合的，有助于理解信息技术学科体系内容的课时小型概念，形成主题中型概念，进而能对学科知识进行迁移运用并解决问题的有用的大型概念。

2.大概念的范围

大概念的范围很易令人误解，“大”并非指内容多、范围广，威金斯教授认为学科的“核心”就是大概念，需要主动探究并深入研究才能理解学科内涵。英国科学家温·哈倫［3］对概念的范围的见解是，用于解释的区间决定概念的大小，大概念还可以被融入区间范围更大的概念。在理论上，概念在不同学科之间蔓延、归纳便可形成连接不同区域的更大概念，扩展此过程，直到归为高深并抽象的顶层概念。所以，许多专家提出的大概念对初学者特别是一线教师来说比较晦涩难懂，而想让学生通过知识点的融合与相对应的学科核心大概念对接，需要教师不断尝试引导并反思总结出可行方案。当然，也有研究者提出大概念的层级框架，将大概念依次分为跨学科、学科大概念，单元、课时大概念，再到具体的概念和案例事实或具体的知识、技能等。教师应在学与教的过程中根据需要合理使用恰当水平的概念。

数据大概念在信息技术教学中的意义探索

新课标中明确课程教学应以学科大概念为核心，以提升核心素养为目的，根据所建构的学科大概念体系、所设置的多元需求的课程结构，对教材内容加以重组、整合，融入数字化学习工具和相关技术工具，在理解建构的基础上迁移运用知识。学科大概念是连接学科核心素养与课程内容的纽带，在信息技术教学中有着重要的意义。

1.以大概念为锚点，搭建学科知识体系

学科大概念本身就是学科领域的核心，是课程内容之精华所在、价值所容，将零星琐碎的学科知识紧绕核心，更能成为各种学科思想或理论的依托、载体。高中信息技术学科的核心大概念包括数据、算法、信息系统和信息社会，由此产生了两本必修教材—数据与计算、信息系统与社会，以及六本选择性必修教材和相关选修教材。

“数据”大概念反映并指向信息技术学科本质，信息技术学科的处理对象是以数据为基础，处理方式重在实践性的探索，处理过程重在思维的培养和创新能力的提升。近年来，数据不再单指计算机处理的对象，而成为数字时代推动信息社会发展的动力来源。因此，在学科教学中，就需要以大概念为锚点将看似无关的知识重新搭建成学科体系。笔者根据对教材内容的分析以及数据在信息社会中的意义，搭建出有关“数据大概念”的知识体系，具体如图1所示。

2.以大概念为依托，整合教学主题

大概念教学是合乎知识内在本质和教育规律的，需要在综合分析学科体系、学生特点、时代发展的基础上，深化拓展原有知识体系，以单元模块、项目任务、问题探究等为学习单元，融合教材，重构教学内容，顺应时代的发展趋势。通过研究分析，为了更好地实现大概念教学的理念，教师可以采取单元教学作为整合教学主题、实施具体教学的方法。单元主题教学是指教师在学科核心素养指引下对课标、教材进行深入解读后，根据社会发展需要、课程内容解析以及学情分析，以单元为单位，对教学内容进行整合架构，形成结构化的教学主题。

将课程内容整合成单元，需要通过相关章节的重新选择和组合，对教材进行二次开发、多元整合，让教学主题灵活多样，推动建构完整的概念体系。在“数据”大概念的教学中，笔者对教材进行了如下分析：在教科版必修1“数据与计算”中，有关数据大概念的单元有初识数据与计算、认识数据、数据分析；在必修2“信息系统与社会”中有大数据分析、数据处理的内容；在选择性必修3“数据管理与分析”中，可选择与学生日常生活相关的现象进行分析，如“数据安全”和“数据挖掘”，再结合本校学情，自定重组材料。鉴于数据的重要性，笔者对必修和选择性必修教材中的内容进行了提炼重组，将“数据”学科大概念细分为中型主题概念、小型课时概念，具体如图2所示。

3.以大概念为起点，设计学习目标体系

在设计“数据”大概念教学方案时要制订相关的目标体系，以提升学生的核心素养为课程宗旨。教师要深刻分析核心大概念，挖掘“数据”相关课时小概念，设定有助于核心素养达成的学习目标体系。笔者根据对“数据”核心大概念与核心素养的关联分析，设计了如表1所示的核心素养目标体系。

4.以大概念为中心，设计课时流程

以“数据”大概念统领的“数据与信息”“数据处理与应用”两单元主题的设计，有助于教师对教学主线的把握，教师可以在核心素养的学习目标体系指引下，依据“数据”大概念的细末分支概念设计课时教学内容，创设基于真实生活中有关数据问题的教学情境，安排循序渐近的教学活动和案例分析，达成高质量课堂。课堂教学活动的目的在于引导学生参与到对“数据”的理解和探索中，避免单为调起学生的能动性而设计各种数据加工的操作类活动，却忽视对“数据”大概念理解的引导。

要避免以上情况，要求教师对信息技术学科本质达到更深的理解，信息技术的发展可以说是对“数据”进行构造、存储、计算的相应能力的发展。教师需要在高站位、广视角进行剖析和领悟，对将教学目标从知识技能的教授逐渐转变到核心素养提升的大单元教学进行深入研究，引导学生不仅要掌握信息技术“软件包”，还要理解隐藏在内的有关“数据”的方法和原理，更要理解数据及其加工的相关知识，甚至还需要深入分析数据大概念和学科思维培养、核心素养提升之间的联系，依据数据“课时大概念—单元大概念—学科大概念”的层次递进和高中生的认知发展统筹安排课时，让学生核心素养的提升与教师教学能力的发展齐头并进。

根据以上对“数据”划分所形成的课时小概念实施教学，有助于学生更好地理解“数据”大概念，具体课时设计如下页表2所示。

5.以大概念为终点，实施有效教学评测

为了及时判断教学实施过程中的目标达成度，评测学生在学习过程中对“数据”课时小概念的理解程度和相应核心素养的发展情况，基于课时的学习评价应侧重于形成性评测。形成性评测应用于数据与信息、数据处理与应用的连续主题教学中，要求学生落实“数据”有关概念的理解、相关数据加工的技术和对数据的保护挖掘等意义的思考，让学生自主积极地投入到与生活相关的“数据”知识和技能的探索学习活动中，并具有一定的知识迁移能力。

基于“数据”学科大概念的核心素养的达成，应实施总结性评测。总结性评测应与课程知识内容选择、探究方法紧密结合在一起，让学习标准和学习结果的实现更加突出。总结性评测是对学生在某一阶段（“数据”有关主题概念共11个课时）内学习的评价，评价内容要具有较强的综合性，有助于学生学习能力的提升，评测试题应来源于真实的问题，如要求学生写一份“生活中的数据分析报告”，从数据的来源、加工、价值和安全等方面进行分析，检测学生对“数据”大概念的理解和应用“数据”解决现实问题的能力，提升学生的核心素养和知识迁移的能力。

结语

聚焦“数据”大概念的教学，旨在提升学生的信息技术学科核心素养，提升分析和应用数据解决真实问题的能力。学生能否在科目学习中正确理解和运用大概念，能否将大概念迁移至日常生活中，直接体现了核心素养的发展程度。正如威金斯所说，真正的理解包含着某种迁移：利用大概念超越已知的信息。[4]掌握并迁移“数据”大概念，可以帮助学生提升对信息社会的认知能力及在信息时代学习生活中解决实际问题的能力。所以，探索大概念引领下的信息技术教学，能够为提升学生核心素养、培养数字化时代合格中国公民助力。

参考文献：

[1]任友群，黄荣怀.普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）解读[M].北京：高等教育出版社，2020： 35+50.

[2]Grant W， Jay M.追求理解的教学设计（第二版）[M].闫寒冰，宋雪莲，赖平，等，译.上海： 华东师范大学出版社， 2017：6+77+140.

[3]温·哈伦.以大概念理念进行科学教育[M].韦钰，译.北京：科学普及出版社，2016：15+39.

[4]威金斯，麦克泰格.追求理解的教学设计[M].闫寒冰，译.上海：華东师范大学出版社，2017：46.