Dla nauczyciela

Autor: Bartosz Zadrożny

Przedmiot: Informatyka

Temat: Algorytmy genetyczne

Grupa docelowa:

Szkoła ponadpodstawowa, liceum ogólnokształcące, technikum, zakres rozszerzony

Podstawa programowa:

Cele kształcenia – wymagania ogólne
I. Rozumienie, analizowanie i rozwiązywanie problemów na bazie logicznego i abstrakcyjnego myślenia, myślenia algorytmicznego i sposobów reprezentowania informacji.
Treści nauczania – wymagania szczegółowe
I. Rozumienie, analizowanie i rozwiązywanie problemów.
Zakres rozszerzony. Uczeń spełnia wymagania określone dla zakresu podstawowego, a ponadto:
8) dyskutuje na temat roli myślenia komputacyjnego i jego metod, takich jak: abstrakcja, reprezentacja danych, dekompozycja problemu, redukcja, myślenie rekurencyjne, podejście heurystyczne w rozwiązywaniu problemów z różnych dziedzin.
III. Posługiwanie się komputerem, urządzeniami cyfrowymi i sieciami komputerowymi.
Zakres rozszerzony. Uczeń spełnia wymagania określone dla zakresu podstawowego, a ponadto:
2) dokonuje kompresji informacji, objaśnia różnice między kompresją stratną i bezstratną tekstów, obrazów, dźwięków, filmów;

Kształtowane kompetencje kluczowe:

  • kompetencje cyfrowe;

  • kompetencje osobiste, społeczne i w zakresie umiejętności uczenia się;

  • kompetencje matematyczne oraz kompetencje w zakresie nauk przyrodniczych, technologii i inżynierii.

Cele operacyjne (językiem ucznia):

  • Scharakteryzujesz koncepcję algorytmów genetycznych.

  • Prześledzisz podstawowe słownictwo związane z algorytmami genetycznymi.

  • Przeanalizujesz przykładowe zastosowania algorytmów genetycznych.

Strategie nauczania:

  • konstruktywizm;

  • konektywizm.

Metody i techniki nauczania:

  • dyskusja;

  • rozmowa nauczająca z wykorzystaniem multimedium i ćwiczeń interaktywnych.

Formy pracy:

  • praca indywidualna;

  • praca w parach;

  • praca w grupach;

  • praca całego zespołu klasowego.

Środki dydaktyczne:

  • komputery z głośnikami, słuchawkami i dostępem do internetu;

  • zasoby multimedialne zawarte w e‑materiale;

  • tablica interaktywna/tablica, pisak/kreda.

Przebieg lekcji

Przed lekcją:

  1. Chętna lub wybrana osoba przygotowuje prezentację na temat podstawowych informacji dot. algorytmów genetycznych.

  2. Przygotowanie do zajęć. Nauczyciel loguje się na platformie i udostępnia e‑materiał: „Algorytmy genetyczne”. Nauczyciel prosi uczniów o zapoznanie się z treściami w sekcji „Przeczytaj”.

Faza wstępna:

  1. Nauczyciel inicjuje rozmowę wprowadzającą w temat lekcji. Przedstawia cele zajęć oraz kryteria sukcesu.

  2. Rozpoznanie wiedzy uczniów. Nauczyciel prosi wybranego ucznia lub uczniów o przedstawienie sytuacji problemowej związanej z tematem lekcji.

Faza realizacyjna:

  1. Osoba, która przygotowała prezentację dot. algorytmów genetycznych, występuje z nią. W razie potrzeby nauczyciel wyjaśnia niezrozumiałe treści.

  2. Praca z tekstem. Uczniowie w formie mapy myśli przygotowują notatkę dotyczącą najważniejszych informacji zaprezentowanych w prezentacji oraz sekcji „Przeczytaj”.

  3. Ćwiczenie umiejętności. Uczniowie realizują indywidualnie ćwiczenia nr 1–6, po ich wykonaniu porównują otrzymane wyniki z inną osobą.

  4. Praca z multimedium. Uczniowie zapoznają się z sekcją „Infografika” i wykonują Polecenie 1.

Faza podsumowująca:

  1. Na koniec zajęć nauczyciel raz jeszcze wyświetla na tablicy temat lekcji i cele zawarte w sekcji „Wprowadzenie”. W odniesieniu do ich realizacji dokonuje szczegółowej oceny rozwiązania zastosowanego przez wybranego ucznia.

  2. Nauczyciel prosi uczniów o podsumowanie zgromadzonej wiedzy.

Praca domowa:

  1. Uczniowie wykonują ćwiczenia 7‑8 z sekcji „Sprawdź się”.

Wskazówki metodyczne:

  • Uczniowie mogą wykorzystać multimedium w sekcji „Infografika” do przygotowania się do lekcji powtórkowej.

Sprawdź się