学年度第一学期高二年级各学科教Word格式.docx
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4.通过阅读三个著名的算法案例,进一步体会算法的基本思想。
二、教学要求
1.1算法与程序框图
基本要求:
1.从实例出发了解算法的概念,会初步用自然语言描述算法。
2.通过简单的算法实例理解算法的含义,了解算法的主要特征。
3.了解程序框图是表达算法的一种直观而明确的方式。
4.掌握基本的程序框、流程线和它们各自表示的功能,认识程序框图的三种基本逻辑结构:
5.通过实例使学生初步掌握用程序框图表示算法的三种基本逻辑结构。
6.认识算法的作用与价值,了解算法有优劣之分。
发展要求:
1.理解算法的程序性、有限性、构造性、精确性的特点,明确算法往往指向解决某一个或某一类问题。
2.理解算法与程序设计的区别与联系。
说明:
重点在于培养学生的算法意识,对具体实例涉及到的知识不必深究或拓展。
1.2基本算法语句
1.认识到任何高级程序都包含五种基本算法语句,并了解这五种基本算法语句与算法的三种基本逻辑结构之间的关系。
2.通过实例理解五种基本算法语句的表示方法、结构和用法。
3.借助一些简单的问题,进一步认识算法中三种基本逻辑结构与五种基本算法语句的对应,初步掌握五种基本算法语句。
4.进一步体会算法的基本思想。
是学生能够通过上机操作,调试所编的程序。
本节重点在于引导学生掌握五种基本算法语句,对具体实例涉及到的知识不必深究或拓展。
1.3算法案例
1.通过具体例子,引导学生理解各种案例中的“算理”。
2.经历由实际问题转化为程序框图、程序语句的过程,理解三个算法案例的内容以及具体算法的关键步骤。
3.通过案例学习,初步体会算法的重要性和有效性。
理解各案例中的“算理”,突出递推法的作用,进一步明确算法的功能,体会算法的思想。
本届的教学应立足于把握算法的基本结构和程序化过程,进一步体会算法的思想,不刻意追求算法的最优化。
三、教学建议
1.课时分配(12课时)
1.1.1算法的概念:
1课时
1.2.1程序框图与算法的基本逻辑结构:
2课时
1.2.1输入语句、输出语句和赋值语句:
1.2.2条件语句:
1.2.3循环语句:
1.3算法案例——案例1辗转相除法与更相减损术:
1.3算法案例——案例2秦九韶算法:
1.3算法案例——案例3进位制:
小结:
2.重点难点
1.1节的重点是通过实例体会算法的思想,初步理解算法的含义;
通过设计程序框图来表达求解问题的过程,理解程序框图的三种基本逻辑。
难点是体会算法的思想,理解算法的含义,用程序框图清晰地表达含有循环结构的算法。
1.2节的重点是理解五种基本算法语句的表示方法、结构和用法,体会算法的基本思想。
难点是将具体问题的程序框图转换为程序语句。
1.3节的重点是通过三个典型的算法案例,经历由实际问题转化为程序框图、程序语句的过程,进一步体会算法的基本思想。
难点是理解四个案例的内容及其算法的关键步骤。
3.分析说明
算法与程序框图的教学要解决两个问题:
算法是什么?
怎样描述算法?
从学生已知的事实出发,给出算法的自然语言描述方法,并通过丰富的例子说明算法就是将解决问题的过程分解为若干步骤,从而形成算法的概念、认识算法的特征。
在此基础上,为了使算法表达更为直观,引入程序框图,将自然语言转化为程序框图。
教学中要通过模仿、操作、探索,让学生经历由自然语言到设计程序框图表达问题求解的过程,认识三种基本的程序框图,并通过具体问题,理解三种基本逻辑结构。
1.2节首先由例1和例2导出输入、输出、赋值语句的一般格式,使学生初步了解它们的作用,并通过例3、例4进一步认识:
接着给出条件语句的一般格式,说明它与算法中的条件结构相对应,并说明两者之间的转换方法;
最后给出循环语句的一般格式,说明它与算法中的循环结构相对应,并说明两者之间的转换方法。
教学时,要先分析算法,让学生初步接触“算理”,再把算法用程序框图描述出来,进而转化为程序语言,这是学生首次从问题的解决需要入手,分析算法,画出框图,写出程序,因此教学中要留给学生足够的思考空间。
教学中可以侧重于教科书中给出的思考问题的探究,让学生多动手实践,完成相应的练习。
教师要注意归纳、整理。
1.3节提供了三个典型的算法案例,旨在使学生通过模仿、操作、探索,经历设计程序框图表达解决问题以及将程序框图转化为程序语句的过程。
帮助学生进一步体会算法的基本思想,以及算法在解决问题的过程中所体现的特点。
三个案例都有一定的难度,不要求画完整的程序框图以及编写完整的算法程序,但要注意抓住这三个案例的关键步骤,理解其中的“算理”。
第二章统计
1.能从现实生活或其它学科中提出具有一定价值的统计问题。
2.结合具体的情境,理解随机抽样的必要性和重要性。
3.学会用简单随机抽样的方法从总体中抽取样本,通过对实例的分析,了解分层抽样法和系统抽样法。
4.能通过试验、查阅资料、设计调查问卷等方式收集数据。
5.通过实例体会数据的分布的意义和作用,学会列频率分布表、画频率分布直方图、频率分布折线图、茎叶图,体会它们各自的特点。
6.通过实例理解标准差的意义和作用,学会计算数据的标准差。
7.能根据实际问题的需要合理地选取样本,从样本数据中提取基本的数字特征(如平均标准差等)并作出合理的解释。
8.在解决统计问题的过程中,进一步体会用样本估计总体的思想,会用样本的频率分布估计总体分布,会用样本的数字特征估计总体的数字特征;
初步体会样本频率分布和数字特征的随机性。
9.会用随机抽样的基本方法和样本估计总体的思想,解决一些简单的实际问题;
能通过对数据的分析为合理的决策提供依据;
认识统计的作用,体会统计思维与确定性思维的差异。
10.形成对数据处理过程和结果进行初步评价的意识。
11.收集现实生活中两个相关变量的数据作出散点图,并利用散点图直观认识变量间的相关关系。
12.经历用不同的方法描述两个变量线性相关的过程;
了解最小二乘法的思想,能根据给出的线性回归方程系数公式建立回归方程。
2.1随机抽样
1.了解随机抽样的必要性和重要性,掌握简单随机抽样的两种方法。
2.了解简单随机抽样的特点。
3.了解系统抽样的方法及特点。
4.了解分层抽样的方法及特点。
5.能根据随机抽样的特点,选择合适的抽样方法。
1.能综合运用多种抽样方法来进行数据的收集。
2.能利用抽样方法解决简单的实际问题。
分层抽样仅限于按比例分层。
2.2用样本估计总体
1.了解数据的分布的意义和作用,理解样本频率分布的概念。
2.学会列频率分布表、画频率分布直方图、频率分析折线图、茎叶图,体会各自特点。
3.理解数据的标准差和方差的特征,会计算数据的平均数、众数、中位数、标准差及方差。
4.能根据实际问题合理地选取样本,从样本数据中提取基本的数字特征,作出合理的解释。
1.能根据选择适当的统计图来表示数据。
2.能使用计算器、计算机进行数据分析,绘制统计图表。
3.会使用随机抽样的基本方法和样本估计总体的思想,解决一些简单的实际问题。
1.数字特征只重视概念的理解和基本方法的掌握,不要求做复杂的运算题。
2.茎叶图的绘制要求数据较为集中,且茎较易确定,数据容量不宜过大。
2.3变量间的相关关系
1.了解变量之间的相关关系。
2.理解两个变量的线性相关关系,了解正相关、负相关的概念。
3.学会利用散点图直观认识变量间的相关关系。
4.了解回归直线的概念,掌握计算回归方程的斜率与截距的一般公式。
5.了解最小二乘法的思想,能利用计算器或计算机求出回归方程。
1.理解相关关系的强与弱的含义。
2.能利用相关关系判定两个变量的相关性。
3.会利用回归直线进行预测。
回归直线的斜率与截距的计算公式不要求记忆。
1.课时分配(16课时)
2.1.1简单的随机抽样:
2.1.2系统抽样:
2.1.3分层抽样:
2.2.1用样本的频率分布估计总体的分布:
3课时
2.2.2用样本的数字特征估计总体的数字特征:
2.3.1变量之间的相关关系:
2.3.2两个变量的线性相关:
实习作业:
2.1节的重点是能从现实或其它学科中提出一定价值的统计问题,理解随机抽样的必要性与重要性,学会用简单随机抽样方法从整体中抽取样本,了解分层抽样和系统抽样的方法。
难点是对样本随机性的理解,用样本估计总体。
2.2节的重点是体会分布的意义和作用,在表示样本数据的过程中,学会列频率分布表、画频率分布直方图、频率分析折线图、茎叶图,体会它们各自的特点;
理解样本数据的标准差的意义和作用,学会计算标准差,对样本数据中提取的数字特征作出合理的解释;
体会用样本估计总体的思想,会用样本的频率分布估计总体分布,会用样本的数字特征估计总体的数字特征;
体会样本频率分布和数字特征的随机性;
会用随机抽样的基本方法和样本估计总体的思想,解决一些简单的实际问题;
能通过对数据的分析为合理的决策提供依据,认识统计的作用,体会统计思维与确定性思维的差异。
难点是对总体分布概念的理解,统计思想的建立。
2.3节的重点是利用散点图直观认识两个变量间的线性关系;
了解最小二乘法的思想;
根据给出的线性回归方程的系数公式,建立回归方程;
变量之间的相关关系的理解。
难点是回归思想的建立,对回归直线与观测数据的关系的理解。
本章主要是通过实际问题情境引导学生学习随机抽样、用样本估计总线性回归的基本方法,使学生了解用样本估计总体及其数字特征的思想,体会统计思维与确定性思维的差异。
通过实习作业,让学生较为系统地经历数据收集与处理的全过程,进一步体会统计思维与确定性思维的差异。
处理统计问题时,由于学生对于随机性的理解是很困难的,为此教学中要通过日常生活中大量的实例,帮助学生正确理解随机性的概念。
使学生了解在统计问题中,应该包括两个方面信息,既问题所涉及的总体和问题所涉及的变量。
随机抽样的教学应使学生了解样本的选择是至关重要的,样本能否代表总体,直接影响到统计的结果和质量。
在简单随机抽样教学时,应使学生了解抽签法可以产生真正的随机样本,而随机数表法和计算机产生随机数的方法产生的是近似程度很高的简单随机样本。
在系统抽样教学时,应引导学生比较简单随机抽样与系统抽样之间的区别:
(1)系统抽样比简单随机抽样更容易实施,可节约抽样成本;
(2)系统抽样所得样本的代表性和具体的编号有关,而简单随机抽样所得样本的代表性与个体的编号无关;
(3)系统抽样比简单随机抽样的应用范围更广。
系统抽样中,如果遇到
不是整数,(其中
是总体容量,
是样本容量),可以从总体中用简单随机抽样剔除一些个体,使得总体中剩余的个体数能被样本容量整除。
在分层抽样中,也可能存在这种情形。
用样本估计总体的教学要做到深入浅出,对数字特征解释数据信息的作用
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