概念图·问题链·任务群:基于深度学习的单元设计研究r——以浙教版《数据与计算》“算法”单元为例

来源 :中国信息技术教育 | 被引量 : 0次 | 上传用户:w3xiaoyan
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
学科核心素养是学科育人价值的集中体现[1],而深度学习是学科核心素养落实于课堂的重要途径[2],这就要求教师提高教学设计的站位,对标学科核心素养要求,指向知识的深度理解、迁移应用及心理机能的提升.然而,当前高中信息技术课堂教学还存在一些问题,阻碍了核心素养的培育,问题归结如下:①素养目标不够明确或流于形式;②缺乏单元整体规划设计;③重知识讲练轻体验运用.为解决好这些问题,笔者深入研究深度学习及单元教学设计理论,结合所在学校高一年级13个班的信息技术新教材教学实践,尝试构建以概念图、问题链、任务群为特征的基于深度学习的单元教学设计模式,探索推动高中信息技术课堂转型的桥梁,为新教材背景下一线教师设计和实施指向核心素养的信息技术教学提供有益参考.
其他文献
遥感影像配准在遥感数据后续应用中发挥着基础性的作用,光学影像作为应用最广泛的数据源与全天时全天候获取数据的合成孔径雷达(SAR)影像综合利用能够获取更丰富的信息,SAR与光学影像配准已成为前沿热点问题.鉴于深度学习方法在光学影像配准中取得的成功,其在SAR与光学影像配准上也得以发展,对基于深度学习的SAR与光学影像配准方法进行归类与总结,根据是否直接使用深度学习网络提取描述异源影像特征将其分为特征描述符学习和风格迁移2类方法,将现有研究从使用的网络模型、 损失函数和数据集等方面进行总结,并简要介绍了适用于
1. 存在问题rn我台原有中波频率4套,分别为927kHz 、1008kHz 、1098kHz、1557kHz,功率均为1kW,各频率一直单机工作.2020年由于播出任务的调整,927kHz、1008kHz发射机停播.为了充分利用资源,进一步为安全播出提供保障,我们对二部停用的频1kW中波发射机进行了改频,分别由载波频率1008kHz改为1098kHz,927kHz改为1557kHz作为1098kHz、1557kHz的备机,解决单机播出的安全播出隐患.
期刊
文本主要针对有线电视光纤到户(FTTH)网络运维展开深入研究,结合光纤入户网络的特点和优势,阐述了有线电视光纤到户网络运维的应用技术,如无源光网络技术、PON以太网技术、EOC技术等等,然后又提出了几点切实可行的维护措施,如建立完善网络监督服务平台、充分利用终端自维模式、打造专业化的维护团队、充分考虑数字光纤通信设备的特点,通过以上措施,确保线电视光纤到户(FTTH)网络稳定运行.
媒介融合不断推进,一种新颖别致的文化现象——主流媒体主持人网络直播带货应运而生,也成为人际传播的新形式.通过对央视主持人直播带货现象的研究发现,这种叙事方式促进了文化认同,展现出价值导向;利用主持人与“网红”主播的搭配方式,将意见领袖与粉丝经济巧妙融合;同时经由多媒体平台塑造主持人的个性化形象.
近年来,媒体融合的脚步不断加快,为了开展好新形势下的新闻舆论工作,主流媒体纷纷推出以时事政治为题材的Vlog作品,获得受众广泛好评.本文从主流媒体传统时政新闻的局限性入手,以央视新闻出品的《康辉Vlog》为例具体分析了主流媒体时政Vlog在唤起收视兴趣、适应“网感”收视审美、引发收视情感共鸣等方面的生产策略.
新媒体时代下,媒体行业积极革新,电视综艺节目以网络媒体为平台,探寻了新的发展方向,实现了自我转型.同时,新媒体也在不断地寻求发展瓶颈的新途径.《奇葩说》点击量破亿,为新媒体时代下综艺节目发展树立了新标杆.对此,本研究以《奇葩说》为研究对象,重点分析其制胜之道,并归纳总结出新媒体下我国综艺节目发展路径,仅供参考.
新媒体语境下,广播剧的外在形式、传播渠道、发行平台以及受众群体都发生了相应的变化.尤其是当下“视觉文化”开始发生转向,人们的感官体验更趋于追求多元化信息接受时,“听觉文化”的苏醒也给广播剧市场的复兴带来的新的方向.本文基于新媒体语境之下,分析广播剧在有声语言表达、传播平台、受众圈层分析等方面展开讨论.
针对在变电站巡检机器人自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)系统中,不准确的控制输入矩阵会对控制性能产生影响的问题,提出一种基于数据驱动方法补偿的自抗扰控制架构.首先,给出巡检机器人离散时间动力学模型.其次,通过扩张状态观测器观测未建模动态、参数误差、摩擦力等不确定性,并根据机器人动力学模型设计ADRC控制器.然后将ADRC系统和机器人系统看作一个整体,使用数据驱动无模型自适应控制(model-free adaptive control,MFAC)
在新冠疫情背景下,准确地预测每日新增确诊人数可以为政府制定合理有效的政策提供有力的数据支撑.本文基于自适应噪声的完整集合经验模态分解(CEEMDAN)、极端梯度提升树(XGBoost)以及网络搜索数据(WSD)建立每日新增确诊人数预测模型,并引入多个基准模型和评价指标对模型预测性能进行对比分析.结果 发现WSD能够对历史信息进行补充,CEEMDAN能够有效去除局部噪声,组合模型具有良好的预测能力,对不同时期的预测效果均较为稳定,并且其预测性能明显优于其他7个基准模型,这表明组合模型具有一定的实用价值,并且
漫谈中小学人工智能教育rn魏宁:人工智能课程体系这一概念拓宽了人工智能教育的路径,让我们看到了实践中的更多可能性.这让我想起了2017年7月8日,国务院印发的《新一代人工智能发展规划》在“加快培养聚集人工智能高端人才形成”中强调了要“完善人工智能教育体系”,其中,“鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容,形成\'人工智能+X\'复合专业培养新模式,重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合”.虽然这一人工智能人才培养新模式针对的是高等教育,但
期刊