58524

УРОК КАК ОСНОВНАЯ ФОРМА ОБУЧЕНИЯ ИНФОРМАТИКЕ. КЛАССИФИКАЦИЯ ТИПОВ УРОКОВ ПО ИНФОРМАТИКЕ. ДИДАКТИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ УРОКОВ ИНФОРМАТИКИ

Научная статья

Педагогика и дидактика

Основной формой организации учебно-воспитательной работы с учащимися по всем предметам в средней школе является урок. Преподавание основ информатики и вычислительной техники без сомнения наследует все дидактическое богатство накопленное школой...

Русский

2014-04-27

31 KB

59 чел.

УРОК КАК ОСНОВНАЯ ФОРМА ОБУЧЕНИЯ ИНФОРМАТИКЕ. КЛАССИФИКАЦИЯ ТИПОВ УРОКОВ ПО ИНФОРМАТИКЕ.

ДИДАКТИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ УРОКОВ ИНФОРМАТИКИ

Основной формой организации учебно-воспитательной работы с учащимися по всем предметам в средней школе является урок. Школьный урок образует основу классно-урочной системы обучения, характерными признаками которой являются: постоянный состав учебных групп учащихся; строгое определение содержания обучения в каждом классе; определенное расписание учебных занятий; сочетание индивидуальной и коллективной форм работы учащихся; ведущая роль учителя; систематическая проверка и оценка знаний учащихся.

Классно-урочная система организации учебного процесса, введенная выдающимся чешским педагогом Я. А. Коменским (1592-1670), является основой структурной организации школы на протяжении почти всей истории ее существования. Преподавание основ информатики и вычислительной техники, без сомнения, наследует все дидактическое богатство, накопленное школой: урочную систему, домашние задания, лабораторную форму занятий, контрольные работы и т. п. Все это приемлемо и на уроках по информатике.

Классификацию типов уроков (или фрагментов уроков) можно проводить, используя различные критерии. Исходя из дидактической цели, можно выделить следующие виды уроков: 1) уроки сообщения новой информации (урок-объяснение); 2) уроки развития и закрепления умений и навыков (тренировочные уроки); 3) уроки проверки знаний, умений и навыков. На практике широкое распространение получили комбинированные уроки, имеющие разнообразную структуру и обладающие в связи с этим рядом достоинств: такие уроки обеспечивают многократную смену видов деятельности, создают условия для быстрого применения новых знаний, обеспечивают обратную связь и управление педагогическим процессом, накопление отметок, возможность реализации индивидуального подхода в обучении.

Важнейшая особенность постановки курса основ информатики и вычислительной техники на базе КВТ постоянная работа школьников с ЭВМ на каждом уроке информатики. Поэтому учебные ситуации на уроках по курсу информатики можно классифицировать также по объему и характеру использования ЭВМ: демонстрация, лабораторная работа, практикум.

Остановимся на дидактических особенностях уроков информатики, вытекающих из специфического характера учебного материала предмета информатики. Эти особенности были обнаружены Ю. А. Первиным в ходе экспериментальной работы по преподаванию программирования школьникам в период, предшествующий введению курса информатики в школу.

При проведении уроков по информатике есть возможность организации обучения и контроля знаний по белль-ланкастерской системе или по плану Трампа. Творческое применение этого подхода демонстрирует и передовой опыт учителей-практиков по разным школьным предметам. Причины явно проявляющегося феномена передачи знаний по программированию, обусловленные, очевидно, спецификой самого предмета, требуют более глубокого и детального осмысления. При этом отмечается важное обстоятельство: наиболее благоприятной сферой для проявления этого феномена являются различные формы внеклассных занятий по информатике, для которых характерна большая, чем на обычных уроках, свобода общения и перемещения школьников. Возникающая при этом демократическая система отношений сплачивает коллектив в достижении обшей учебной цели, а фактор обмена знаниями, передачи знаний от более компетентных менее компетентным начинает выступать как мощное средство повышения эффективности учебно-воспитательного процесса.

Традиционные формы организации учебного процесса плохо способствуют развитию коллективной учебной деятельности учащихся, полностью отвечающей этому определению. Между тем специфические особенности содержания курса информатики и новые возможности организации учебного процесса, предоставляемые локальной сетью КВТ, позволяют придать коллективной познавательной деятельности учащихся новый импульс развития.  Учитель может при организации соответствующих учебных ситуаций с успехом воспользоваться подходами, отработанными и испытанными в условиях производственного программирования: задача разбивается на ряд подзадач, решение которых поручается отдельным учащимся (или группе учащихся). Такие задачи должны, следовательно, составлять целенаправленный компонент учебного обеспечения курса.

Участие в коллективном решении задачи вовлекает школьника в отношения взаимной ответственности, заставляет его ставить перед собой и решать не только учебные, но и организационные проблемы. Все это чрезвычайно актуально с педагогической точки зрения, так как современный школьный учебный процесс должен нацеливать на формирование не только образованной, но и социально активной личности.

Важный обучающий прием, который может быть успешно реализован в преподавании курса информатики на базе КВТ, копирование учащимися действий педагога. Принцип "Делай, как я!", известный со времен средневековых ремесленников, при увеличении масштабов подготовки потерял свое значение, ибо, вмещая в себя установки индивидуального обучения, стал требовать значительных затрат временных, материальных и кадровых ресурсов. Возможности локальной сети КВТ, наличие демонстрационного экрана позволяют во многих случаях эффективно использовать идею копирования в обучении, причем учитель получает возможность одновременно работать со всеми учащимися при кажущемся сохранении принципа индивидуальности.

К конкретным организационным формам обучения информатике относятся урок-лекция, урок-семинар, урок-лабораторная работа, индивидуальный практикум.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

20552. Нелинейное программирование. Постановка задачи. Представление целевой функции и ограничений линиями уровня. Пример 32 KB
  Представление целевой функции и ограничений линиями уровня. Задачи нелинейного программирования формируются следующим образом требуется найти значения вектора х удовлетворяющего равенству 1 или неравенству2 и обеспечивающих максимум или минимум целевой функции fx. Найдем минимум целевой функции f0x1x2=x1x2 стремиться к минимуму. лежит внутри квадрата а значения целевой функции в этой точке минимальны.
20553. Безградиентные методы детерминированного поиска. Метод поиска экстремума методом локализации экстремума 27 KB
  Они основаны на сравнении самих значений целевой функции. Если значение целевой функции в следующем шаге потока чем в предыдущем то шаг считается удачным если наоборот то не удачным и выбирается следующий шаг который дал бы удачный результат. Прежде чем рассмотреть многомерные задачи поиска рассмотрим методы поиска экстремума функции одной переменной. Метод локализации экстремума функции.
20554. Условный экстремум функции. Постановка задачи. Вывод функции Лагранжа 120 KB
  Переменные целевой функции f0xmin 1 Где x nмерный вектор независимых переменных: x=x1x2xn могут быть наложены ограничения различного вида Ограничения в форме равенства 2 называется уравнениями связи. Рассмотрим задачу о минимуме f0x при наличии уравнения связи fx=0. Уравнение связи на плоскости представляются в виде линий пересечения. она лежит на линии fx=0 удовлетворяет уравнению связи и расположена ближе всех к точке x где x точка минимума целевой функции.
20555. Метод сканирования 32.5 KB
  Метод сканирования заключается в последовательном просмотре значений критерия оптимальности в ряде точек принадлежащих области изменения независимых переменных и нахождения среди этих точек такой в которой критерий оптимальности имеет минимальное максимальное значение. Точность метода естественно определяется тем насколько густо располагаются выбранные точки в допустимой области изменения независимых переменных. Основным достоинством этого метода является то что при его использовании с достаточно малым шагом изменения по каждой из...
20556. Градиентные методы. Свойства градиента 42 KB
  При движении в направлении градиента мы приходим к максимуму функции при движении в обратном направлении антиградиента приходим к минимуму функции. Для поиска минимума целевой функции Rx задается начальная точка поиска x0 то есть 1 x0 задается значение переменных вектора х. 2 В начальной точке поиска x0 вычисляется градиент целевой функции его проекции то есть частные производные целевой функции по каждой переменной: 3 В направлении Антиградиента целевой функции производиться шаг и вычисляется значение переменной следующей точки...
20557. Методы случайного поиска 49.5 KB
  Основная идея методов случайного поиска заключается в том что перебором случайных совокупностей значений независимых переменных найти оптимум целевой функции или направление движения к нему. Общим для всех методов случайного поиска является применение случайных чисел в процессе поиска. Введем понятие случайного вектора = 1 2 n определенного в n мерном пространстве.
20558. Формулировка принципа максимума в задаче со свободным концом 26.5 KB
  обеспечивает : Ј=∑cixiT→min Решение такой задачи можно построить просто если вместо функционала ввести функцию которая характеризует мощность или энергию системы. Поскольку функционал Јi характеризует критерий качества функционирования системы в экстремальных условиях то эта система должна обладать максимальной мощностью или энергией. Такой функцией характеризующей сумму кинетической и потенциальной энергии системы является фция Гамельтона: H=∑λifixU где fiвектор колич.
20559. Свойства f-ии Гамильтона 48 KB
  На опт. Не бм доказть нпрвнть fии H а приведем тко нестрогое докво ее поства на опт траектори. Получим:= На опт траектории т. Расим 2 усля: Опт.
20560. Оптимизация многостадийных процессов. Постановка задачи 35.5 KB
  Записывая уравнение состояния каждой стадии в случае mстадийного процесса придем к системе уравнений высокой размерности. Если требуется найти управление на каждой стадии из условия min или max некоторой целевой функции то решение такой задачи встречает значительные трудности поскольку уравнения стадий представляют собой как правило систему нелинейных уравнений и ее решение на каждом шаге итерационного процесса поиска управления сложно. Математическое уравнение некоторой стадии представляет собой зависимость выходных параметров iой...