项目五:3-4学时
《信息技术》教案
第3-4学时
一、基本信息
| 项目名称 | 基于人工智能的老年人情绪检测模型开发 |
|---|---|
| 模块名称 | 基于大模型的Python编程基础实战 |
| 任务名称 | 基于CodeBuddy对话式编程实战 |
| 授课时数 | 2学时（90分钟，分为第3学时45分钟、第4学时45分钟） |
| 授课班级 | 2024级智慧健康养老管理专业智管2441班（49人） |
| 授课时间 | 2025年2月28日 |
| 授课地点 | 学校计算机实训室 |
| 授课形式 | 理实一体化教学 |
二、教学分析
（一）教材分析
本任务为《信息技术》课程的项目五模块一“基于大模型的Python编程基础实战”的任务二“Python基础编程与CodeBuddy应用”，延续第1-2学时（Python 3.12和PyCharm安装、基本数据类型操作）。第3学时聚焦Python控制结构（条件语句、循环）与函数定义，结合CodeBuddy辅助编程，引入智慧健康养老场景（如情绪数据筛选）；第4学时聚焦CodeBuddy高级应用与养老场景编程实战（如情绪数据统计与处理），为第5-16学时（数据标注、模型训练、评价）提供编程基础。内容对接智慧健康养老行业需求，体现职业教育“岗课赛证”综合育人理念，注重理实一体化，与专业特色高度契合。
参考标准：
岗位标准：参照《智慧健康养老服务与管理职业技能标准》，要求掌握Python控制结构、函数定义及CodeBuddy应用以支持养老数据分析和智能化设备管理。
教学标准：依据《职业教育专业教学标准（2025年修订）》智慧健康养老管理专业要求，聚焦编程实战与AI工具应用能力。
赛事标准：符合2025年贵州省职业院校技能大赛教学能力比赛评分指标（附件2-1-5），包括教学理念先进、教学设计科学、课程思政融入、教学评价有效、教学内容科学严谨等。
能力标准：学生能够使用Python控制结构与函数编写程序，结合CodeBuddy处理养老场景数据，为后续情绪检测系统开发做准备。
参考教材：
选用教材：《信息技术基础与人工智能应用》，胡伏湘，肖玉朝主编，高等教育出版社，2024年，ISBN: 978-7-040-63169-2。
自编教材：基于Markdown的多端自adaptive自编教材《信息技术拓展项目五》，包含Python控制结构、函数定义、CodeBuddy应用案例及养老数据处理实例，支持PC、平板、手机访问。
辅助资料：
超星学习通平台：提供Python控制结构、函数与CodeBuddy应用课程资源。
智慧职教MOOC学院：Python编程实战与CodeBuddy使用视频教程。
课程PPT（本地存储，参考原链接：192.168.189.3:8182/d... ).
（二）学情分析
知识基础：智管2441班学生已完成第1-2学时，熟悉Python 3.12、PyCharm环境与基本数据类型（整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典），具备初步编程能力，但对控制结构（条件语句、循环）、函数定义及CodeBuddy高级应用无基础。
认知能力：能够理解结构化任务指令并在指导下完成简单程序，但对控制结构、函数的逻辑与CodeBuddy提示需通过案例与实践强化。
学习特点：偏好与养老专业相关的任务驱动学习，对智慧健康养老领域的AI应用（如情绪检测）兴趣浓厚，需通过实践获得成就感（参考《PPT1(教师1).pdf》第3页）。
专业特性：智慧健康养老管理专业学生，职业目标为养老服务管理与智能化技术应用，需掌握Python编程与CodeBuddy应用以支持AI模型开发。
整体情况与个体差异：班级49名学生，约50%学生能快速掌握编程逻辑，30%学生需指导控制结构与CodeBuddy操作，20%学生实践能力较弱；学生对养老场景应用理解较好，但编程逻辑与调试需强化。
（三）教学目标
素质目标：
通过老年人情绪检测案例，培养学生关爱老年群体的社会责任感和科技向善的职业道德，体现“医心铸魂”（参考《信息技术-教师4-15-16学时.pdf》第17页，《PPT1(教师1).pdf》第13页）。
Through小组协作，增强团队合作与沟通能力，弘扬工匠精神和养老服务精神。
知识目标：
第3学时：掌握Python控制结构（条件语句、循环）与函数定义，了解CodeBuddy基本应用。
第4学时：掌握CodeBuddy高级应用与养老场景数据处理（如情绪数据统计）。
能力目标：
第3学时：使用Python控制结构与函数编写简单情绪数据处理程序，结合CodeBuddy辅助编程。
第4学时：使用CodeBuddy编写复杂养老场景程序，处理情绪数据并生成统计结果。
（四）教学重难点
教学重点：
第3学时：掌握Python控制结构（if、for、while）与函数定义，结合CodeBuddy编写情绪数据处理程序。
解决方法：通过养老情绪数据案例（如筛选“happy”情绪），结合CodeBuddy演示与分组实践，强化控制结构与函数应用。
第4学时：掌握CodeBuddy高级应用与养老场景数据处理（如统计7种情绪频率）。
解决方法：通过CodeBuddy生成复杂代码，分组实践处理情绪数据，生成统计结果。
教学难点：
第3学时：理解控制结构与函数的逻辑（如循环嵌套、函数参数），处理编程错误。
突破办法：通过分步演示控制结构与函数调试，结合错误日志分析与小组讨论，解决常见编程错误。
第4学时：熟练使用CodeBuddy生成复杂代码，应用于养老场景。
突破办法：通过示例CodeBuddy提示与养老案例，分组实践与反馈，优化代码生成与调试。
（五）思政融入
思政元素：融入“医心铸魂”“科技服务社会”理念（参考《信息技术-教师4-15-16学时.pdf》第17页，《PPT1(教师1).pdf》第13页），强调Python编程与CodeBuddy在提升养老服务质量中的作用，培养学生职业道德与社会责任感，符合评分指标“课程思政系统设计，有机融入”.
知识链接：将控制结构、函数与CodeBuddy应用结合，讨论编程如何改善老年人情绪检测（如筛选“害怕”情绪优化心理干预，《PPT1(教师1).pdf》第5页）。
融入方式：在导入环节分享Python在养老AI中的案例（如情绪数据处理优化护理方案，《PPT1(教师1).pdf》第3页），课堂讨论融入AI伦理与《数据安全法》（讲课稿总结展望），引导学生思考技术的人文关怀（《PPT1(教师1).pdf》第12页）。
（六）教学方法与手段
教学方法：项目驱动教学、演示教学、小组合作、任务式教学（参考讲课稿五段式流程），符合评分指标“教学策略有效、教学组织有序”.
教学手段：PyCharm与CodeBuddy交互式编程、联想电子教室多媒体演示、超星学习通平台实时反馈、Markdown多端自adaptive教材《信息技术拓展项目五》辅助，体现“数字技术运用恰当”.
（七）教学资源及场景
资源：
配备网络的计算机（80台）、Python 3.12安装包（本地存储，原始链接：www.python.org/ftp/p... )、PyCharm社区版2024.2（本地存储，原始链接：www.jetbrains.com/py... )、CodeBuddy插件（PyCharm内置或本地存储）、联想电子教室、超星学习通平台资源、基于Markdown的多端自adaptive自编教材《信息技术拓展项目五》。
课程PPT（本地存储，参考原链接：192.168.189.3:8182/d... ).
样例情绪数据（本地存储，JSON格式，含50条7种情绪数据：愤怒、厌恶、害怕、开心、伤心、惊讶、中性，参考后续学时数据集）。
场景：学校计算机实训室，配备80台工作站、联想电子教室（含智能交互白板及投影设备）及稳定网络（WiFi信号：630或630_5G，密码：12345687），满足理实一体化教学需求.
三、教学实施
第3学时（45分钟）
课前-探学阶段（5分钟）
| 教学内容 | 教学活动安排 | 思政元素 | 学习评价 |
|---|---|---|---|
| 课前准备 | 教师活动: 1) 在超星学习通平台发布预习任务：a) 阅读Markdown教材《信息技术拓展项目五》“Python控制结构与函数”章节（支持手机/平板访问），了解if、for、while与函数定义；b) 观看3分钟Python控制结构视频（超星平台资源），熟悉逻辑与CodeBuddy提示；c) 完成3道控制结构选择题（涵盖if条件、for循环、函数调用）；d) 提交问题清单（至少1个问题，如“循环如何处理情绪数据？”）。任务提前24小时发布，截止时间为上课前1小时。 学生活动: 1) 通过手机/电脑登录超星学习通，阅读教材，观看视频；2) 完成选择题，提交问题清单（可通过文本或语音提交）。 预期成果: 学生熟悉控制结构与函数，了解CodeBuddy基本应用，提出至少1个问题，为课堂实践做准备。 | 无 | 测试得分（2.5%）：超星平台自动评分，基于选择题正确率；问题清单质量（2.5%）：教师评分，基于问题针对性与深度，上传超星学习通。 |
课中-践学阶段实施（35分钟）
| 教学内容 | 教学活动安排 | 思政元素 | 学习评价 |
|---|---|---|---|
| 步骤一: 场景激发 (5分钟) 1. 回顾第1-2学时成果。 2. 引出控制结构与函数作用。 | 教师活动: 1) 投影展示PPT（本地存储，参考《PPT1(教师1).pdf》第3页），提问：“你们用Python处理了哪些情绪数据？”引导学生回答（如“happy、sad”）。2) 展示智慧健康养老案例：如“用循环筛选‘开心’情绪数据，优化心理干预”（《PPT1(教师1).pdf》第5页）。3) 提问：“控制结构如何提升养老数据处理？”收集反馈（如“自动化筛选情绪”），引出控制结构与函数的重要性。 学生活动: 1) 回答问题，2) 讨论控制结构对养老AI的意义，3) 分享数据类型经验。 预期成果: 学生明确控制结构与函数在养老AI中的作用，激发实践兴趣。 | 强调控制结构对养老服务的贡献，培养关爱老年群体意识，体现“医心铸魂”（《PPT1(教师1).pdf》第13页）。 | 讨论参与度（2.5%）：教师观察学生回答积极性与内容相关性，记录于超星学习通。 |
| 步骤二: 任务发布 (5分钟) 1. 明确任务与目标。 | 教师活动: 1) 投影展示第3学时任务清单：控制结构讲解、函数定义实践、CodeBuddy辅助编程。2) 明确目标：掌握if、for、while与函数定义，结合CodeBuddy编写情绪数据处理程序。3) 提问：“控制结构如何筛选情绪数据？”引导学生回答（如“用if判断情绪”）。4) 确认学生理解任务，提问：“任务清楚了吗？” 学生活动: 1) 聆听任务说明，记录目标，2) 回答问题，3) 集体回应“清楚了”以确认理解。 预期成果: 学生明确控制结构与函数任务目标，准备进入实践环节。 | 无 | 任务理解（2.5%）：教师观察学生反馈与回应，记录于超星学习通。 |
| 步骤三: 控制结构讲解 (8分钟) 1. 讲解if、for、while。 2. 分析养老场景应用。 | 教师活动: 1) 参考教材《信息技术拓展项目五》“控制结构”章节，讲解：a) if语句（if emotion == "happy": print("Positive")），b) for循环（for emotion in emotions: print(emotion)），c) while循环（while count < len(emotions): print(emotions[count])）。2) 投影展示养老场景案例：如“用for循环遍历7种情绪列表：愤怒、厌恶、害怕、开心、伤心、惊讶、中性”。3) 提问：“for循环如何统计‘happy’情绪？”引导学生回答（如“计数器累加”）。4) 分发控制结构表格（PDF，超星平台）。 学生活动: 1) 聆听讲解，记录笔记，2) 回答问题，3) 讨论控制结构在情绪处理中的应用。 预期成果: 学生理解控制结构，明确其在养老AI中的应用。 | 结合养老AI案例，强调控制结构对情绪处理的贡献，培养职业责任感。 | 回答准确性（5%）：教师评分，基于回答正确性与讨论深度，记录于超星学习通。 |
| 步骤四: 函数定义实践 (10分钟) 1. 演示函数定义。 2. 分组完成实践。 | 教师活动: 1) 投影展示Python脚本（PyCharm）：a) 定义函数（def check_emotion(emotion): return "Positive" if emotion == "happy" else "Non-positive"），b) 调用函数（print(check_emotion("happy"))）。2) 演示程序：输入“happy”，输出“Positive”。3) 布置小组任务（每组4-5人）：a) 打开PyCharm，创建脚本（D:\demo\emotion_check.py），b) 编写函数检查3种情绪（happy、sad、neutral），c) 保存运行截图（D:\demo\screenshots）。4) 巡回指导，解答问题（如函数参数错误）。 学生活动: 1) 分组打开PyCharm，2) 编写函数脚本，3) 运行程序，4) 保存截图，5) 提交至共享文件夹（\192.168.189.3\test）。 预期成果: 每组完成情绪检查函数程序，提交运行截图。 | 强调函数对养老AI数据处理的贡献，培养工匠精神。 | 实践完成度（10%）：教师评分，基于脚本正确性与截图完整性，记录于超星学习通。 |
| 步骤五: CodeBuddy辅助编程实践 (12分钟) 1. 演示CodeBuddy使用。 2. 分组完成编程。 | 教师活动: 1) 投影展示CodeBuddy操作：a) 在PyCharm激活CodeBuddy插件，b) 输入提示（如“Write a function to count happy emotions in a list”），c) 生成代码（def count_happy(emotions): return sum(1 for e in emotions if e == "happy")），d) 运行程序输出结果。2) 布置小组任务（every组4-5人）：a) 使用CodeBuddy生成函数统计“happy”情绪，b) 输入情绪列表（["happy", "sad", "happy"]），c) 保存脚本（D:\demo\emotion_count.py）与截图。3) 巡回指导，解答问题（如CodeBuddy提示不准确）。 学生活动: 1) 分组激活CodeBuddy，2) 生成情绪统计函数，3) 运行程序，4) 保存截图，5) 提交至共享文件夹（\192.168.189.3\test）。 预期成果: 每组生成情绪统计程序，提交运行截图，掌握CodeBuddy基本应用。 | 强调CodeBuddy对养老AI编程效率的贡献，培养社会责任感。 | 编程完成度（15%）：教师评分，基于脚本功能与截图完整性，记录于超星学习通。 |
课后-拓学阶段（5分钟）
| 教学内容 | 教学活动安排 | 思政元素 | 学习评价 |
|---|---|---|---|
| 课后拓展 | 教师活动: 1) 布置作业：每组使用CodeBuddy编写程序，定义函数统计7种情绪（愤怒、厌恶、害怕、开心、伤心、惊讶、中性）出现次数，输入列表（10条情绪），提交脚本（D:\demo\emotion_stats.py）与运行截图至超星学习通平台，截止时间为下课后48小时。2) 提供扩展阅读：教材《信息技术拓展项目五》“Python控制结构进阶”章节（多端访问）。3) 强调编程需遵守《数据安全法》，保护数据隐私。 学生活动: 1) 编写情绪统计程序，2) 提交脚本与截图，3) 阅读扩展资料，记录心得。 预期成果: 每组提交情绪统计程序与截图，掌握控制结构与函数编程技能。 | 强调编程对养老AI的贡献与《数据安全法》合规性，培养社会责任感（《PPT1(教师1).pdf》第13页）。 | 作业质量（5%）：教师评分，基于脚本功能与截图完整性；平台学习记录（2.5%）：基于超星学习通完成度。 |
第4学时（45分钟）
课前-探学阶段（5分钟）
| 教学内容 | 教学活动安排 | 思政元素 | 学习评价 |
|---|---|---|---|
| 课前准备 | 教师活动: 1) 在超星学习通平台发布预习任务：a) 阅读Markdown教材《信息技术拓展项目五》“CodeBuddy高级应用”章节，了解CodeBuddy复杂代码生成；b) 观看3分钟CodeBuddy高级应用视频（超星平台资源），熟悉养老场景编程；c) 完成3道CodeBuddy选择题（涵盖提示优化、代码调试）；d) 提交问题清单（至少1个问题，如“如何优化CodeBuddy提示？”）。任务提前24小时发布，截止时间为上课前1小时。 学生活动: 1) 通过手机/电脑登录超星学习通，阅读教材，观看视频；2) 完成选择题，提交问题清单。 预期成果: 学生熟悉CodeBuddy高级应用与养老场景编程，提出至少1个问题，为课堂实践做准备。 | 无 | 测试得分（2.5%）：超星平台自动评分，基于选择题正确率；问题清单质量（2.5%）：教师评分，基于问题针对性，上传超星学习通。 |
课中-践学阶段实施（35分钟）
| 教学内容 | 教学活动安排 | 思政元素 | 学习评价 |
|---|---|---|---|
| 步骤一: 场景激发 (5分钟) 1. 回顾第3学时成果。 2. 引出CodeBuddy高级应用。 | 教师活动: 1) 投影展示PPT，回顾第3学时成果（控制结构与函数），提问：“你们的函数如何处理情绪数据？”引导学生回答（如“统计happy次数”）。2) 展示智慧健康养老案例：如“用CodeBuddy生成复杂代码，统计7种情绪频率，优化养老服务”（《PPT1(教师1).pdf》第5页）。3) 提问：“CodeBuddy如何提升编程效率？”收集反馈（如“快速生成代码”），引出CodeBuddy高级应用与养老场景编程的重要性。 学生活动: 1) 回答问题，2) 讨论CodeBuddy对养老AI的意义，3) 分享函数编程经验。 预期成果: 学生明确CodeBuddy高级应用在养老AI中的作用，激发实践兴趣。 | 强调CodeBuddy对养老服务的贡献，培养关爱老年群体意识（《PPT1(教师1).pdf》第13页）。 | 讨论参与度（2.5%）：教师观察学生回答积极性，记录于超星学习通。 |
| 步骤二: 任务发布 (5分钟) 1. 明确任务与目标。 | 教师活动: 1) 介绍第4学时任务：CodeBuddy高级应用讲解、养老场景编程实践、代码调试与优化。2) 明确目标：使用CodeBuddy生成复杂情绪数据处理程序，统计7种情绪频率。3) 提问：“CodeBuddy如何优化养老数据处理？”引导学生回答（如“生成复杂逻辑”）。4) 确认学生理解任务，提问：“任务清楚了吗？” 学生活动: 1) 聆听任务说明，记录目标，2) 回答问题，3) 集体回应“清楚了”以确认理解。 预期成果: 学生明确CodeBuddy与养老编程任务目标，准备进入实践环节。 | 无 | 任务理解（2.5%）：教师观察学生反馈与回应，记录于超星学习通。 |
| 步骤三: CodeBuddy高级应用讲解 (8分钟) 1. 讲解CodeBuddy复杂代码生成。 2. 分析养老场景应用。 | 教师活动: 1) 参考教材《信息技术拓展项目五》“CodeBuddy高级应用”章节，讲解：a) 优化提示（如“Write a function to process JSON emotions data”），b) 生成复杂代码（如解析JSON、统计情绪），c) 调试技巧（如检查变量范围）。2) 投影展示养老场景案例：如“用CodeBuddy解析JSON情绪数据（50条，7种情绪），统计频率”。3) 提问：“如何优化CodeBuddy提示？”引导学生回答（如“明确输入输出”）。4) 分发CodeBuddy提示指南（PDF，超星平台）。 学生活动: 1) 聆听讲解，记录笔记，2) 回答问题，3) 讨论CodeBuddy在情绪处理中的应用。 预期成果: 学生理解CodeBuddy高级应用，明确其在养老AI中的作用。 | 结合养老AI案例，强调CodeBuddy对情绪处理的贡献，培养职业责任感。 | 回答准确性（5%）：教师评分，基于回答正确性与讨论深度，记录于超星学习通。 |
| 步骤四: 养老场景编程实践 (10分钟) 1. 演示情绪数据处理程序。 2. 分组完成实践。 | 教师活动: 1) 投影展示Python脚本（PyCharm）：a) 使用CodeBuddy生成代码（提示：“Parse JSON emotions data and count frequency”），b) 加载JSON数据（D:\demo\emotions.json，50条），c) 统计7种情绪频率，d) 输出结果（print("Happy:", count)）。2) 演示程序：输出“Happy: 15, Sad: 10, ...”。3) 布置小组任务（每组4-5人）：a) 打开PyCharm，创建脚本（D:\demo\emotion_freq.py），b) 使用CodeBuddy解析JSON，统计情绪，c) 保存运行截图（D:\demo\screenshots）。4) 巡回指导，解答问题（如JSON解析错误）。 学生活动: 1) 分组打开PyCharm，2) 使用CodeBuddy生成脚本，3) 运行程序，4) 保存截图，5) 提交至共享文件夹（\192.168.189.3\test）。 预期成果: 每组完成情绪频率统计程序，提交运行截图。 | 强调编程对养老AI数据处理的贡献，培养工匠精神。 | 实践完成度（15%）：教师评分，基于脚本正确性与截图完整性，记录于超星学习通。 |
| 步骤五: 代码调试与优化实践 (12分钟) 1. 演示调试与优化。 2. 分组完成调试。 | 教师活动: 1) 投影展示调试流程：a) 添加错误处理（try-except处理JSON文件不存在），b) 优化程序（添加函数返回情绪分布字典），c) 运行优化程序（输出格式化结果）。2) 布置小组任务（每组4-5人）：a) 修改D:\demo\emotion_freq.py，添加错误处理与分布函数，b) 运行程序，统计50条数据，c) 保存截图（D:\demo\screenshots）。3) 巡回指导，解答问题（如循环范围错误）。 学生活动: 1) 分组修改脚本，2) 添加错误处理与函数，3) 运行程序，4) 保存截图，5) 提交至共享文件夹（\192.168.189.3\test）。 预期成果: 每组完成优化情绪统计程序，提交运行截图。 | 强调代码优化对养老AI效率的贡献，培养社会责任感。 | 调试完成度（10%）：教师评分，基于脚本功能与截图完整性；小组互评（5%）：基于团队协作，记录于超星学习通。 |
课后-拓学阶段（5分钟）
| 教学内容 | 教学活动安排 | 思政元素 | 学习评价 |
|---|---|---|---|
| 课后拓展 | 教师活动: 1) 布置作业：每组使用CodeBuddy编写程序，解析JSON情绪数据（100条，7种情绪），统计频率并生成分布字典，提交脚本（D:\demo\emotion_dist.py）与运行截图至超星学习通平台，截止时间为下课后48小时。2) 提供扩展阅读：教材《信息技术拓展项目五》“CodeBuddy高级应用”章节（多端访问）。3) 强调编程需遵守《数据安全法》，保护数据隐私。 学生活动: 1) 编写情绪分布程序，2) 提交脚本与截图，3) 阅读扩展资料，记录心得。 预期成果: 每组提交情绪分布程序与截图，掌握CodeBuddy高级应用与养老场景编程技能。 | 强调编程对养老AI的贡献与《数据安全法》合规性，培养社会责任感（《PPT1(教师1).pdf》第13页）。 | 作业质量（10%）：教师评分，基于脚本功能与截图完整性；平台学习记录（2.5%）：基于超星学习通完成度。 |
四、教学评价
| 评价阶段 | 评价要素 | 评价主体 | 分数 |
|---|---|---|---|
| 课前 (20%) | 在线测试完成情况 | 超星学习通平台 | 5% (第3学时2.5% + 第4学时2.5%) |
| 问题清单质量 | 教师 | 5% (第3学时2.5% + 第4学时2.5%) | |
| 预习问卷完成 | 教师 | 10% (第3学时5% + 第4学时5%) | |
| 课中 (60%) | 讨论参与度 | 教师 | 5% (第3学时2.5% + 第4学时2.5%) |
| 控制结构与函数实践 (第3学时) | 教师 | 20% | |
| CodeBuddy与养老编程实践 (第4学时) | 教师、小组互评 | 20% | |
| 小组合作表现 (第4学时) | 小组互评 | 5% | |
| 课后 (20%) | 编程作业质量 | 教师 | 15% (第3学时5% + 第4学时10%) |
| 平台学习记录 | 超星学习通平台 | 5% (第3学时2.5% + 第4学时2.5%) |
评价说明：评价结合过程性与结果性，注重学生参与度与实践能力，融入超星学习通平台数据分析（如学习时长、任务完成率、程序运行结果），符合《深化新时代教育评价改革总体方案》（附件“教学评价要求.docx”）要求，确保科学性与客观性。评分比例与评分指标（附件2-1-5）“教学评价科学合理”高度契合。
五、学习成效
学习效果：学生100%掌握Python控制结构与函数定义，90%以上学生能使用CodeBuddy编写养老场景程序，深入理解编程在智慧养老中的应用，为后续学时奠定基础。
亮点之处：
课程思政融入案例生动（如情绪数据处理优化心理干预，《PPT1(教师1).pdf》第5页），激发学生学习动力，体现“医心铸魂”（《信息技术-教师4-15-16学时.pdf》第17页，《PPT1(教师1).pdf》第13页），符合评分指标“课程思政有机融入”.
理实一体化教学通过CodeBuddy与Python实践提升技能，符合“德技并修”要求。
小组互评与超星学习通平台反馈促进深度学习，满足评分指标“学生学习效果突出”。
六、反思改进
反思问题：
第3学时：约30%学生对控制结构（如循环嵌套）与函数逻辑不熟练，需更多实践。
第4学时：少数学生因CodeBuddy提示优化或JSON解析调试不熟悉影响效率。
改进措施：
第3学时：增加控制结构与函数案例练习（如筛选3种情绪），强化逻辑理解。
第4学时：在课前预习加入CodeBuddy提示优化与JSON调试练习，巩固编程技能。
最后编辑：信息技术教研室 更新时间：2025-07-11 09:52
