Wróć do informacji o e-podręczniku Wydrukuj Pobierz materiał do PDF Pobierz materiał do EPUB Pobierz materiał do MOBI Zaloguj się, aby dodać do ulubionych Zaloguj się, aby skopiować i edytować materiał Zaloguj się, aby udostępnić materiał Zaloguj się, aby dodać całą stronę do teczki

Autor: Bartosz Zadrożny

Przedmiot: Informatyka

Temat: Algorytmy genetyczne – przeszukiwanie dużych przestrzeni rozwiązań

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):

  • Dowiesz się, na czym polega problem grupowania.

  • Zapoznasz się z koncepcją wykorzystania algorytmów genetycznych w grupowaniu.

  • Poznasz przykładowe problemy grupowania.

Strategie nauczania:

  • konstruktywizm;

  • konektywizm.

Metody i techniki nauczania:

  • dyskusja;

  • rozmowa nauczająca z wykorzystaniem multimedium i ćwiczeń interaktywnych;

  • burza mózgów;

  • mapa myśli.

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

Faza wstępna:

  1. Uczniowie metodą burzy mózgów przypominają sobie najważniejsze informacje dotyczące algorytmów genetycznych. Chętna lub wybrana osoba zapisuje je na tablicy za pomocą mapy myśli.

  2. Nauczyciel wyświetla uczniom temat zajęć oraz cele. Prosi, by na ich podstawie uczniowie sformułowali kryteria sukcesu.

Faza realizacyjna:

  1. Praca z tekstem. Uczniowie analizują treści z sekcji „Przeczytaj” wyświetlone na tablicy.

  2. Praca z multimedium. Uczniowie wspólnie słuchają treści zawartych w sekcji „Audiobook”. Nauczyciel inicjuje dyskusję na temat tego, jak może przebiec rozwój algorytmów genetycznych w następnych latach.

  3. Ćwiczenie umiejętności. Uczniowie wykonują indywidualnie ćwiczenia nr 1‑7, a następnie dzielą się wynikami swojej pracy z kolegą lub koleżanką.

Faza podsumowująca:

  1. Nauczyciel wyświetla na tablicy temat lekcji i cele zawarte w sekcji „Wprowadzenie”. W kontekście ich realizacji podsumowuje przebieg zajęć, a także wskazuje mocne i słabe strony pracy uczniów.

Praca domowa:

  1. Uczniowie wykonują ćwiczenie 8 z sekcji „Sprawdź się”.

Wskazówki metodyczne:

  • Treści w sekcji „Audiobook” można wykorzystać na lekcji jako podsumowanie i utrwalenie wiedzy uczniów.