基于项目化学习的高中信息技术大单元设计与实践

摘要：本文以“教室空气质量的监测、分析和改善”为例，通过项目化学习方式，将知识建构、技能培养与思维发展融入到运用数字化工具解决问题和完成任务的过程中，引导学生经历数据处理的一般过程，帮助学生深入理解数据、信息系统等学科大概念，培养学生的信息技术学科核心素养。

关键词：大单元设计；项目化学习；教学案例

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2023）22-0043-05

大单元教学区别于传统教学单一知识点的灌输，它以主题为枢纽，将分散的知识点进行关联，关注学科知识的整合，关注课程的系统性，是素养导向下的课堂转型。项目化学习是以“问题驱动”为核心，引导学生在真实的情境中，运用知识解决实际问题，与大单元教学有着极高的契合度，可以作为实施大单元教学的有效路径。因此，笔者以“教室空气质量的监测、分析和改善”项目为例，基于大单元教学，以项目化学习为教学方法，展开了课堂实践。

单元主题

笔者紧跟校园热点话题，依据对《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》（以下简称“课标”）的分析以及对教材和学情的分析，将“教室空气质量的监测、分析和改善”确定为大单元教学的主题，规划了“利用物联网技术，设计并搭建教室空气质量监测系统”和“使用Python语言对教室空气质量数据进行分析与可视化”两个大任务。

1.课标分析

考虑到学业水平合格性考试的考核内容是以必修课程为基础的，因而本单元以落实必修1和必修2的相关内容要求为主，具体包括：①通过典型的应用实例，了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法；②根据任务需求，选用恰当的软件工具或平台处理数据，完成分析报告；③了解常见的传感与控制机制；④通过搭建小型信息系统的综合活动，体验信息系统的工作过程。

2.教材分析

本单元整合了人教-地图版普通高中信息技术教材必修1和必修2中的“数据处理与应用”“传感器与信息获取”“控制机制”“信息系统的工作过程”“Python语言中的模块”等内容，参考了选择性必修2《网络基础》、选择性必修3《数据管理与分析》、选择性必修6《开源硬件项目设计》的部分内容。

结合课标分析和教材分析，依托“逆向设计”思维，笔者明确了学生学习本单元能掌握的知识体系、学科方法和技术工具，如表1所示。

3.学情分析

学生在学习本单元前，已经掌握了充足的先前知识，即能运用恰当的描述方法和控制结构表示简单算法，掌握了Python程序设计语言的基本知识，能使用Python语言实现简单算法，掌握了程序调试与运行的方法。同时，学生也具备一定的关键能力，经历过用计算机解决问题的一般过程，计算思维水平处于水平1。

单元目标

根据表1和学情分析，笔者从“核心概念与知识体系”“核心素养与关键能力”两个维度制订了本单元的学习目标。

1.核心概念与知识体系

①了解数据处理的一般过程，掌握数据采集和整理的基本方法，掌握常用的数据分析方法，了解数据可视化的形式。

②通过教室空气质量监测系统的设计与搭建，了解传感器的概念及其在物联网等信息系统中的作用；体验用传感器获取信息的方式，体验常见的传感与控制机制，体验信息系统的工作过程，了解MQTT协议。

③通过对教室空气质量数据的分析与可视化，理解Python语言中“模块（库）”的概念，了解与数据分析和可视化相关的模块（库），知道导入模块和调用库函数的方法。

④了解数据分析报告的基本结构和基本组成部分。

2.核心素养与关键能力

①经历数据采集、整理、分析和可视化等环节，能从数据中得到有价值的信息，利用这些信息做出正确的决策和判断。

②经历需求分析、功能设计、系统分析、算法设计和硬件测试等环节，能制订出较为完备的教室空气质量监测系统设计方案，能编程实现上述方案，并根据测试结果不断反思和优化。

③再次经历分析问题、设计算法、编程实现等用计算机解决问题的一般过程，完成教室空气质量数据的分析与可视化。

④掌握数据分析报告的撰写方法，完成数据分析报告。

评价体系

本单元的评价体系覆盖学生学习的全过程，其中包括过程性评价，总结性评价，自我评价、组间互评和教师评价。

1.项目学习手册

项目学习手册分为两个部分：一是导学案，引导学生经历“需求分析”“功能设计”“系统分析”“算法设计”“硬件（通信）测试”“编程调试”以及用计算机解决问题的一般过程。导学案由学生在项目实施过程中填写，每组一份，是过程性评价的一部分。二是技术支持文档和资源列表，供学生自主学习使用。

2.KWL表

KWL是Know、What、Learned的缩写，K表示学生在学习本单元之前已经知道了什么，W表示学生通过本单元的学习还想知道什么，L表示学生通过本单元已经学到了什么。KWL表引导学生从先前知识出发，建构起新的知识体系，由学生在项目实施过程中填写，每人一份，教师可以通过最终完成的KWL表评估学生对学习内容的掌握情况。

3.项目成果评价量规

项目成果评价量规包含三个部分，分别针对教室空气质量监测系统、Python程序和《教室空气质量数据分析报告》进行评价（如表2～表4）。

项目实施

1.任务一

（1）问题提出

教室是学生每天学习的主要场所，教室内的空气质量直接影响学生的身心健康和学习效率。教室内的空气污染物主要有二氧化碳（CO2）和总挥发性有机化合物（TVOC）等，长期暴露在这些污染物中，学生的专注力和思维能力将大幅下降，甚至有罹患呼吸道疾病、过敏性疾病和神经系统疾病的风险。为了及时发现和解决空气污染问题，提高学生的学习效率，保障学生的健康权益，我们有必要对教室内的空气质量进行实时监测、分析和改善。请同学们尝试解决这样一个问题：利用物联网技术，如何设计并搭建一个教室空气质量监测系统？

（2）课堂环境

互动电视、交互式课堂测试插件ClassPoint、笔记本电脑（每组2台）、Gravity：ENS160空气质量传感器、DHT22温湿度传感器、掌控板、掌控拓展板、Mind+_Win_V1.7.3_RC3.0、MQTT服务器等。

（3）实施过程

第一课时：

①教室空气质量监测系统需要具备哪些功能？

学生活动：需求分析——以小组为单位（下同），初步构思教室空气质量监测系统应具备的功能，填写项目学习手册，通过ClassPoint参与课堂互动。

教师活动：使用ClassPoint的词云功能汇集学生的分析结果，总结教室空气质量监测系统的功能。

②如何实现教室空气质量监测系统的功能？

学生活动：功能设计——阅读技术支持文档，结合教师对核心概念的梳理与讲解，确定教室空气质量监测系统功能的具体实现手段，填写项目学习手册，通过ClassPoint参与课堂互动。

教师活动：使用ClassPoint的简答题功能汇集学生的设计结果，总结教室空气质量监测系统功能的具体实现手段。

第二课时：

①教室空气质量监测系统的各个部分如何相互影响？

学生活动：系统分析——根据功能设计，结合技术支持，完善项目学习手册中的教室空气质量监测系统分析图，通过ClassPoint参与课堂互动。

教师活动：使用ClassPoint的图片上传功能汇集学生的分析结果，从数据传输的视角总结系统各个组成部分之间的关系。

②如何用算法流程图描述教室空气质量监测系统的工作过程？

学生活动：算法设计——完善项目学习手册中的教室空气质量监测系统算法流程图，通过ClassPoint参与课堂互动。

教师活动：使用ClassPoint的图片上传功能汇集学生的设计结果，总结教室空气质量监测系统的工作过程。

第三课时：

①如何确保硬件模块能够正常工作？

学生活动：硬件（通信）测试——根据接线图，将传感器等硬件模块与掌控板及其拓展板相连，然后编写测试程序，观察相应的功能是否能够实现。

教师活动：巡视指导。

②如何编写一个能够实现教室空气质量监测系统功能的程序？

学生活动：编程调试——根据算法流程图，使用Mind+集成开发环境编写程序，连接掌控板并刷入程序。模拟教室空气质量监测系统投入使用时的各种可能情境，对其进行功能测试，验证其是否能够实现预期的功能，并根据测试结果做出优化和调整。

教师活动：巡视指导。

2.任务二

（1）问题提出

通过教室空气质量监测系统，我们已经采集并初步整理了一些数据，包括CO2浓度、TVOC浓度、空气质量指数、温度和湿度等。为了从这些数据中提取有价值的信息并给出合理的建议，需要对这些数据进行深入的分析和可视化呈现。Python语言丰富的标准模块和扩展库提供了许多高效且灵活的函数，在数据处理方面表现出显著的优势。现在，请同学们尝试解决这样一个问题：如何使用Python语言对教室空气质量数据进行分析和可视化？

（2）课堂环境

互动电视、交互式课堂测试插件ClassPoint、笔记本电脑（每组2台）、Python编程环境、集成开发环境Visual Studio Code等。

（3）实施过程

第四、五课时：

子问题：教室空气质量监测系统设有四个监测点，每个监测点都在实时采集教室空气质量数据。以空气质量指数为例，我们应如何呈现其在一天内的变化情况？

学生活动：

分析问题——明确目标，分析阻碍目标实现的障碍和可以利用的资源，填写项目学习手册，通过ClassPoint参与课堂互动。

设计算法——围绕上述分析结果展开讨论，提出解决问题的方案，填写项目学习手册，通过ClassPoint参与课堂互动。

编程调试——阅读技术支持文档和资源列表，结合教师对核心概念的梳理与讲解，编写程序并调试优化。

教师活动：使用ClassPoint的词云功能汇集学生的分析结果，总结问题解决的目标、阻碍目标实现的障碍和可以利用的资源。

第六课时：

子问题：如何呈现CO2浓度、TVOC浓度、温度和湿度在一天内的变化情况？从这些数据中，我们能够挖掘出哪些有价值的信息？并据此提出合理的建议。

学生活动：迁移、运用第四、五课时形成的问题解决方案，编程实现CO2浓度、TVOC浓度、温度和湿度等数据的可视化。总结这些数据随时间变化的特点，以及数据间的相互关系，提出改善教室空气质量或保持良好教室环境的建议。

教师活动：巡视指导。

第七课时：

子问题：如何将数据分析结果、可行性建议及其他有价值的信息传递给相关人士？

学生活动：了解数据分析报告的基本结构和组成部分，撰写数据分析报告。

教师活动：提供范文若干，协同语文教师提出修改意见或给出评语。

成果展示

本单元的项目学习成果包括教室空气质量监测系统、Python程序和《教室空气质量数据分析报告》等。在成果展示环节，各小组需选出一名代表与教师及其他小组成员交流，根据项目成果评价量规完成自我评价、组间互评和教师评价，这些将在课后完成，不占用课堂时间。

项目反思

基于项目化学习的大单元设计对教师提出了较高的要求，需要教师具备过硬的专业素养和综合能力。相信随着对新课标的持续深入理解，单元设计将变得更加精准和丰富。

参考文献：

[1]夏雪梅.项目化学习设计：学习素养视角下的国际与本土实践[M].北京：教育科学出版社，2018.

[2]崔允漷.如何开展指向学科核心素养的大单元设计[J].北京教育，2019（02）：11-15.

[3]中华人民共和国教育部.普通高中信息技术课程标准（2017年版）[S].北京：人民教育出版社，2018.

本文系河北省教育科学研究“十三五”规划课题“秦皇岛市基础教育阶段科技创新教育普及性课程开发与实施研究（1903048）”、2023年度河北省教育技术研究规划立项课题“以问题解决为导向的高中信息技术知识图谱构建——以《算法与程序实现》为例（hbdj2023185）”的阶段性研究成果。