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第1课《确定问题》教学设计
课题 确定问题 单元 第七单元 学科 信息科技 年级 五年级下
核心素养目标 信息意识：通过设计算法解决垃圾分类问题，帮助提高对垃圾分类的认知，并且利用技术手段对垃圾进行智能分类，减少对环境的污染。计算思维：通过分解问题、模式识别、算法设计等方式来分析垃圾分类任务，并转化为通过数据分析方法自动完成的算法，提升分类准确性。数字化学习与创新：借助数字化工具进行学习，通过新的技术和方法解决垃圾分类问题，可以提升垃圾分类的自动化水平。信息社会责任：利用算法和程序对垃圾进行准确分类，不仅提高效率，还能减少对环境的污染，推动绿色发展，是一种负责任的社会行为。
教学重点 1、完成垃圾分类问题调查
教学难点 1、进行垃圾分类方案设计
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
导入新课 板书课题。1、活动背景垃圾分类是绿色生活的新方式。然而生活中，人们有时会因为不了解分类规则而投错垃圾。小智想帮助大家提升垃圾投放的准确性，应该如何设计出解决问题的算法呢 这需要我们开展研究，进行规划与设计，并进行验证。让我们一起为建设美丽家园贡献自己的力量吧!2、活动目标1、设计算法解决实际问题，并利用程序对算法进行验证。2、面对实际问题，经历明确问题、规划设计、验证算法、优化算法、分享交流的过程，提升解决问题的能力。3、通过设计垃圾分类算法，传播绿色环保的生活观念，增强社会责任感。3、新知导入观看视频《垃圾分类中的算法》问：用过的餐巾纸属于可回收物还是其他垃圾 答：餐巾纸属于其他垃圾。很多人都容易混淆!对垃圾进行合理分类，能保护我们的生活环境，实现垃圾资源化利用。但在垃圾分类的过程中，人们可能会遇到哪些问题呢 学习新知引入，观看教学视频。明确本课学习目标。 用提问的方式引入课题，增强课堂互动性。将学生的注意吸引到课堂。引导学生清晰所学重点。
讲授新课 新知讲解：一、活动：调查垃圾分类问题1.搜索最新的生活垃圾分类信息，针对不同年龄层的人群展开调查活动，搜集人们在垃圾分类投放过程中遇到的问题，确定适合自己研究的问题。我搜集到的问题有：（1）信息不明确：很多市民对垃圾分类标准不清楚，尤其是一些灰色地带的物品，例如塑料袋、食品包装、污损物品等，如何分类经常引发困惑。（2）分类容器设置不合理：垃圾分类的投放点可能设置不合理，容器标识不清晰或分类容器数目不足，导致居民混投垃圾。（3）垃圾的重复分类或误投：由于信息不清晰，部分垃圾被反复分类，或是被误投到错误的垃圾桶中，导致分类不准确。2.你准备帮助大家解决垃圾分类投放中遇到的什么问题 我准备解决：提升分类准确性，尤其是在那些不易判断的垃圾物品（如混合包装物、含有多种材质的物品）分类上。具体的帮助方式可以通过提供清晰的分类标准、智能引导工具、图像识别系统等来辅助市民进行正确分类投放。在设计算法前，需要明确要解决的问题。在确定问题的过程中，可以通过调查、走访、查阅网络资源等方式搜集相关资料，必要时还可以请教老师家长或者相关领域的专业人士。二、活动：垃圾分类方案设计1.为了设计垃圾分类算法，小智先做了一个方案(图7-1-1)。你能理解他设计的方案，并帮他补充完整吗 2.小组讨论交流方案，思考如何调整方案(图7-1-2)，并说明各自的调整计划。明确要解决的问题后，就要进行方案设计。方案设计是一个很重要的阶段，也是后续算法设计的基础。重点：设计垃圾分类算法时的重点和注意事项数据的全面性和多样性：为了确保算法在不同情况下的准确性，必须保证训练数据的多样性，包括不同种类、不同材质、不同形态的垃圾物品。实时性和精确性：垃圾分类系统要求能够实时给出分类建议，因此算法的响应时间需要控制在合理范围内。容错能力：垃圾分类过程中可能会遇到一些不常见的垃圾，算法应该具备一定的容错能力，对未知垃圾进行合理推测。可扩展性和持续优化：随着垃圾种类的增多和垃圾分类标准的变化，算法需要具备一定的可扩展性，能够随时进行更新和优化。用户体验：垃圾分类算法应该简单易用，用户能方便地与系统互动。需要设计友好的界面和交互方式，使用户能够快速理解和使用分类功能。隐私和安全：确保用户的数据（如垃圾照片或位置数据）在使用过程中得到保护，避免泄露用户隐私。三、课堂练习完成教材17—22页相关课堂练习题。四、拓展延伸1、如何利用程序对算法进行验证数据集验证：使用验证集和测试集对算法进行验证。首先将数据集分为训练集和测试集，然后在测试集上评估算法的准确率、精确率和召回率等。混淆矩阵：通过混淆矩阵来评估分类算法的表现，查看误分类的情况，从而发现并调整问题。交叉验证：利用交叉验证方法，分多次将数据分成不同的训练集和测试集来评估算法的泛化能力。真实场景测试：将算法部署在实际环境中，模拟用户使用情况，验证算法在实际应用中的准确性和实时响应能力。用户反馈：通过收集用户的反馈数据，进行算法的迭代优化。比如用户纠正错误分类时，可以通过机器学习方法不断提升分类模型。2、提升垃圾投放准确性的算法设计为了提升垃圾投放的准确性，可以设计一个基于图像识别或自然语言处理的智能垃圾分类系统。数据收集：首先需要收集大量的垃圾图像数据，并标注每种垃圾的分类标签，或者收集不同垃圾类型的描述数据。训练分类模型：使用机器学习方法（如卷积神经网络CNN）来训练图像识别模型，帮助用户根据垃圾的外观准确分类。文本分类：对于那些无法通过视觉直接识别的垃圾，可以通过自然语言处理技术（BERT模型）来分析垃圾标签、名称或描述，自动推测垃圾种类。多模态融合：结合图像识别和文本信息，确保在不同的场景下都能做到分类准确。实时反馈和优化：设计一个实时反馈机制，帮助用户在投放垃圾时通过手机APP或其他设备得到分类建议，避免误投。 完成垃圾分类问题调查。完成问题解决。进行垃圾分类算法设计。小组讨论完善方案。学习教学重点。完成课堂练习。进行课外知识拓展。 结合身边实际问题进行问题搜集和分析，以便更好地解决垃圾分类问题，锻炼学生的学习能力和解决问题的能力。初步引导学生思考如何解决所搜集的垃圾分类的问题。结合具体问题进行具体分析，设计出指向性明确的算法设计，引导学生能够将所学知识在生活中进行运用。能够学以致用。引导学生进行方案优化，提高算法的可实施性。进行重点知识学习，强化学生在设计垃圾算法过程中的注意事项。在课堂练习中强化所学知识内容。拓宽学生知识面。
课堂小结 确定问题1、进行新知引入2、完成垃圾分类问题调查3、进行垃圾分类方案设计4、完成课堂练习5、进行知识拓展 总结回顾 对本节课内容进行总结概括。
课后作业 1、请设计一个算法，用于判断一张图片中是否包含塑料瓶。 布置作业 拓展学生的学习能力
课堂板书 观看板书 强调教学重点内容。
21世纪教育网 www.21cnjy.com 精品试卷·第 2 页 （共 2 页）
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