新课标下小学信息科技图形化编程教学实践

王东

摘要：本文以苏科版小学信息技术五年级的“摇杆”传感器教学为例，探讨了新课标下图形化编程教学的理念、目标和策略，旨在通过实践探索，为信息科技新课标下的图形化编程教学提供一些参考和借鉴。

关键词：科学精神；自主可控；算法；计算思维；图形化编程

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2024）01-0070-04

《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》（以下简称“新课标”）在课程性质中明确指出，信息科技课程旨在培养科学精神和科技伦理，提升自主可控意识。其中的“科学精神”指注重认识事物的真理性；“自主可控”指通过原创，拥有产品的核心技术，以保证国家的安全和独立性。笔者选择苏科版小学信息技术五年级第17课《小猫抓鱼》作为教学内容，对标新课标做了教学尝试，并对小学基于开源硬件的图形化编程中如何培养科学精神，提升自主可控意识的教学指向变化做分析。

理解技术导向与科技导向，调整教学目标导向策略

《小猫抓鱼》一课的教学目标有三个，分别为：①认识摇杆传感器的工作原理；②正确连接摇杆传感器；③学习使用摇杆传感器控制角色运动的方法。原教材根据教学目标和图形化编程中搭建脚本实现的顺序，先是介绍了摇杆传感器的原理，再按搭建脚本的顺序介绍了添加角色与背景、设置小猫抓鱼动作两个部分的内容。对本课的难点“使用摇杆传感器控制角色运动”只是直接给出了“400、600两个数值”与“摇杆的X、Y比较”，接着就出示了脚本。这样虽然也强调了计算思维的培养，但还是基于知识逻辑组织教学，技术导向的成分居多。

新课标核心素养采用了“学段+数字素养”双纬度的设计。“摇杆控制角色”可对应第三学段（5～6年级）“身边的算法”模块。本模块的学习目标是让学生熟练掌握一些常用的算法表达方式和风格，了解算法的执行过程，同时能够运用自然语言或流程图等工具，设计出解决简单问题的算法，并评估其正确性和效率。这强调了对学生计算思维的培养，但更注重认识、理解事物的本原，科技导向的成分居多。

对比原教材和新课标不难看出（如下页图），在5年级图形化编程教学中，两者都注重计算思维的培养，但新课标更注重算法的学习，并且要通过算法的学习，培养学生运用算法思维的习惯，培养学生的探索、创新精神。所以，教师在进行教学设计时要更注重引导学生学习原理，引导学生依据获得的摇杆传感器的数值根据需求进行数据处理、设计算法、优化算法，最后进行编程验证。

设定培养科学精神目标，制订教学过程设计策略

1.设计契合学习任务，激发学生的探索欲望

我国梦天实验舱成功与天和核心舱对接，标志着中国空间站“天宫”建设全部完成。以此为背景，笔者设计了一个太空飞船收集能量的程序设计任务，旨在激发学生的爱国热情和探索欲望。其中，学生要掌握摇杆传感器的原理，并设计算法用摇杆控制太空飞船在舞台区自由移动。这样的任务符合新课标的要求，既增强了学生的感性认知，又激发了学生的探索欲望。

2.体验解决问题过程，培养学生的创新精神

（1）问题描述

笔者设计了分析问题的环节。学生要用摇杆控制飞船在太空中收集能量，首先要明确飞船的移动方式。笔者在Mind+软件中加载“画图”功能，让学生用摇杆控制飞船在太空中写出“中国”两个大字并思考飞船的移动方向，引导学生发现飞船需要实现“左移”“右移”“上移”“下移”。为了进一步探索，笔者让学生用摇杆控制飞船画一条斜线并思考飞船的移动方向，引导学生发现飞船走斜线也是通过“左移”“右移”“上移”“下移”，从而得出摇杆控制飞船的目标：在太空中的任何位置都要能实现飞船的“左移”“右移”“上移”“下移”。

（2）原理与数据

为了让学生理解“算法的执行”，笔者先让学生探究摇杆传感器的原理。摇杆传感器由两个电位器组成，拨动摇杆就会改变电位器的电阻和电压，从而影响传感器A1、A2的数值。这个原理对小学生来说不容易理解，笔者利用白板的交互功能，用两个长方形和一个实心圆模拟摇杆传感器的结构，让学生在课件中拖动实心圆，观察摇杆的工作过程，简化了学生的认知难度。同时，提醒学生注意摇杆传感器A1、A2的编号，它们是模拟传感器，可以用“读取模拟引脚（A0）”控件来读取数值，为后面的编程做准备。为了让学生更清楚地把飞船的移动目标和摇杆的动作联系起来，笔者为学生设计了一个探究记录表，让学生在Mind+软件中记录摇杆传感器A1、A2的数值和飞船的移动方向，为进一步探究做好数据支持。

（3）设计算法

为了让学生探究摇杆传感器的原理，笔者用白板互动授课平台，用一个长方形和一个实心圆模拟摇杆传感器的结构，让学生在课件中拖动实心圆，模拟摇杆的工作过程，为学生提供了一个自主探究的环境。接着，为了让学生探究摇杆传感器的数据，笔者和学生一起分三步进行探索：第一步，标出数据的范围。笔者先让学生把摇杆放在中间位置，记录下A1传感器的数值（不同的摇杆传感器的数值可能有些差异，这是正常的误差，可以用算法来纠正），然后让学生把摇杆拨到最右边和最左边，记录A1传感器的最大值1023和最小值0，这样就完成了摇杆X的建模过程。第二步，探索数据的变化。笔者让学生把摇杆拨到靠近最右边的位置，让学生猜测此时A1传感器的数值。通过模型，学生可以判断出数值大约是900。笔者提问：“如果A1传感器的数值是800，摇杆应该在哪里？”学生判断出应该在900左邊一点，笔者按照学生的判断拨动摇杆。通过这两次探索，学生已经初步理解摇杆右拨和A1数值之间的关系，但如果用算法来实现，还需要确定一个合适的比较值。于是，笔者继续引导学生探索“如果A1传感器的数值是600，摇杆应该在哪里？”，让学生亲自操作找出A1为600的位置，这样，数据和模型之间的联系就更加清晰了。第三步，设计算法。设计算法也应当遵循学生思维的发展过程。首先，引导学生提取问题的基本特征，用两个循序渐进的问题引导探究：“通过什么可判断摇杆是否右拨？”“A1传感器的值大于哪个数值就表明摇杆右拨了？”通过探究，引导学生理解算法设计的依据（在这个过程中还要向学生说明选择600可完美解决摇杆传感器初始位置数值呈现的误差问题），然后便可组织学生用自然语言描述算法，给出“检测摇杆右拨，通过摇杆X值与          的描述。比较进行判断，如果          ，那么就让飞船执行          命令”的描述。算法的执行，光有自然语言是不够的。接下来引导学生提炼出描述中的关键词“如果……那么……”，并用分支流程图的方式来描述算法。

（4）验证算法

笔者认为，教学内容不应该只是代码教学，而应该培养学生的数字化学习与创新能力。在教授摇杆控制飞船的算法时，笔者先让学生获取数据、抽象建模和算法探索，并画出流程图，然后带领学生在Mind+中找到相关的控件，并让学生按照流程图搭建脚本来验证摇杆右拨的算法。接着，笔者组织学生探索摇杆左拨的算法设计，并找出变量“摇杆X”与A1传感器数值比较的关键值400，同样用自然语言描述、画出流程图、寻找控件、搭建脚本来验证算法。最后，笔者提示学生摇杆上拨、下拨的算法与摇杆左拨、右拨的算法类似，并鼓励学生利用小组互助的方式自主探索并在图形化编程软件中验证算法。

3.分享算法验证效果，提高学生的创新思维

算法的执行不仅是将自然语言或流程图转化为计算机命令，还应该包括对算法的优化，以培养学生的创新精神。在教授摇杆控制飞船的算法后，笔者让学生在程序中加入陨石和能量条两个角色。陨石从上方随机落下，能量条从右侧随机移动，学生用摇杆控制飞船收集能量条，如果被陨石碰到就失去能量。笔者让学生运行程序并体验效果，学生发现收集能量条时很容易被陨石碰到，笔者引导学生思考如何解決这个问题，并组织小组讨论。学生提出可以增大飞船移动的数值，但发现这样会导致飞船移动过快，难以捕捉能量条。于是，学生进一步探索如何根据摇杆操作的习惯优化算法，使得飞船在捕捉能量条时移动缓慢，在逃离陨石时移动快速。笔者引导学生观察自己的操作习惯，并找出摇杆的数值范围。学生发现在逃离陨石时，一般都会把摇杆拨到最左、最右、最下，此时摇杆A1的数值应小于100、大于900，摇杆A2的数值小于100。笔者让学生根据这些条件优化算法，搭建脚本并运行体验。

以提升自主可控意识为导向，规划教学评价设计策略

1.紧扣学科核心素养，培养计算思维和创新精神

新课标要求信息科技课堂应以人为本，培养学生适应、胜任和幸福的能力，教会学生如何积累和创新知识。因此，教学设计是否符合新课标要求，应该看它是否贯彻学科核心素养，重视培养学生的计算思维、创新精神和自主可控意识。

摇杆控制角色的教学设计旨在让学生经历完整的问题解决过程，包括分析问题、设计算法、验证算法和优化算法，从而培养他们的计算思维。在这个过程中，还鼓励学生自主探索、自主创新，培养他们的探索创新精神，同时提升学生的自主可控意识，培养他们实现自主可控目标的能力。

2.科学设计学习任务群，构建计算思维和创新精神培养途径

新课标将计算思维定义为在解决问题的过程中，运用计算机科学领域的思想方法进行抽象、分解、建模、算法设计等的一系列思维活动。在教学过程中，这也应该由符合思维习惯和逻辑关系的递进式教学环节来实现。为了符合新课标的要求，教学中需要采用任务群的方式设计教学任务。在设计教学任务时，要注意任务的真实性、意义性、情境性、实践性、关联性、创造性等，以激发学生的学习兴趣。任务群是否能够有效地分解知识点，逐步培养学生的计算思维和创新精神，提高学生的自主可控能力，也是评价教学设计质量的一个重要标准。

摇杆控制角色的教学设计分为三个部分：分析问题、设计和优化算法、编程验证。在分析问题时，要按照问题描述、条件分析、目标结果的框架引导学生。在设计和优化算法时，要把摇杆算法分为基本控制算法和优化控制算法两个层次。基本控制算法又细分为四个方向的算法，先以摇杆右拨为例，探索摇杆动作和传感器数据之间的关系，设计控制飞船右移的算法，然后探索左移、上移、下移等其他方向的算法，在此基础上再通过体验程序发现逃避陨石需要加速的需求，以摇杆右拨为例进行优化，设计出更好的摇杆控制飞船角色的算法。这样的递进式探索任务既能够培养学生的计算思维能力，也能够培养学生的探索精神和创新精神，从而培养出具有创新能力的人才，实现国家在科技领域的自主可控目标。

3.结合学情模块实践，优化计算思维培养效果

实践是教学的重要环节，在基于开源硬件的图形化编程教学中，实践可以让学生在动手操作的过程中提高逻辑思维和创造力，也可以让学生感受到编程与生活的联系，拓展知识视野，在实践中提升自主可控意识。因此，教学设计中实践环节的实效是评价是否符合新课标要求的一个重要标准。

摇杆控制角色的教学涉及图形化编程基础知识、测控板知识、摇杆传感器知识、分支流程知识等。摇杆传感器的工作原理、分支流程是设计摇杆控制角色算法的基础，而图形化编程基础知识和测控板知识是学生已经掌握的内容，所以在设计实践操作时，与这两部分相关的操作由教师提供半成品程序来解决。在验证设计好的算法时，搭建脚本编程实现环节采用模块化实践方式。获取摇杆传感器数据作为一个实践模块，在摇杆控制角色时把上、下、左、右四个方向的编程分为四个实践操作模块，并提示学生四个实践操作模块可互相借鉴。这样的模块化实践操作可以反向促进学生计算思维的培养，优化计算思维培养效果，提升学生自主可控能力。

结束语

在图形化编程教学中，教师应该以问题为导向、项目为载体、探究为方式、合作为手段、评价为支撑，以激发学生的主动性、创造性和参与性，引导学生动手操作、动脑思考，从表面现象发现深层规律，不仅会使用单一技术还能综合应用，进而获得知识和能力的提升。当然，基于“摇杆”传感器的图形化编程教学对新课标的实践还有很多需要改进的地方，如培养科学精神的教学效果量化评价、提升自主可控意识的教学反馈等，笔者在今后的教学中还需不断探索和反思。

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