五育融合深度学习， 赋能高中信息技术课堂

王嘉颖

摘要：《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》倡导指向核心素养的深度学习，因此，本文将五育融合及深度学习理念引入高中信息技术课堂的实践教学，并提炼出深度学习为导向的课堂实施的有效策略。

关键词：五育融合；深度学习；聚类算法

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2024）02-0035-03

《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》（以下简称“新课标”）强调，高中信息技术学科核心素养主要包括四个方面，即信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任。这就要求教师要帮助学生在课堂中形成正确的价值观、必备品格、关键能力，以及必要的信息素养。因此，为了提高课堂教学效率，笔者尝试在高中信息技术课中将五育融合及深度学习的理念引入课堂进行实践。下面，以“聚类算法的应用”项目为例，谈谈具体做法。

深度学习背景下的高中信息技术课堂现状分析

深度学习（deep learning）也被译为深层学习，是美国学者Ference Marton和Roger Saljo基于学生阅读的实验，针对孤立记忆和非批判性接受知识的浅层学习（surface learning），于1976年提出的关于学习层次的一个概念。深度学习强调学生积极主动的学习状态，注重培养学生高阶思维和解决复杂问题的能力。深度学习的认知水平应对应布鲁姆认知领域学习目标中的“应用、分析、评价、创造”这四个较高级的认知层次，不止涉及记忆，还注重知识的应用和问题的解决。然而，在传统教学环节中，学生通常仅在外力驱动的基础上，通过简单描述、重复记忆和强化训练等方式学习新知识和思想，无法跳脱浅层学习。教师在组织课堂学习的过程中，往往受限于学生实际的认知水平与固化的思想，陷入被动的境地。

笔者认为，在高中信息技术课的教学中，教师可以结合深度学习的四大策略，即选择情境素材、学习过程中思维的外显、学习过程的深度互动、团队教学研究的改进，以及深度学习的五大特征，即联想与结构、活动与体验、本质与变式、迁移与应用、价值与评价，设计符合学生认知水平与思维方式的教学内容。

五育融合课堂项目的提出与设计思路

笔者选取的主题涉及聚类算法，聚类算法属于无监督学习算法，即无需事先给出分类标签，主要根据样本间的相似度，自动对样本进行分类。高二年级学生经过一年多的学习，已熟知Python的编程环境，掌握了Python语法及算法的基本结构，能够运用顺序、分支、循环思想编写小程序解决实际生活中的问题，具备一定的逻辑推理能力，但对机器学习及数据分析领域比较陌生。因此，本节课从经典且富有新意的案例分析入手，引领学生主动参与到k-means聚类算法的课堂活动中，从而掌握聚类分析的相关概念，认识机器学习中常用的聚类包，理解聚类分析的原理，熟悉经典的聚类算法并落地到代码的实现，并积极探索聚类算法在生活中的应用。

本项目主要結合五育融合理念中的德育、智育、美育、劳育四个方面来设计任务。通过增强学生的信息意识，突出德育实效；通过对学生计算思维能力的培养，发展其高阶思维，提升其智育水平；通过设置层次丰富的活动，强化美育熏陶，提升学生的创美能力；将劳育融入课堂，助力学生探索生涯规划。

五育融合深度学习的课堂教学实践

环节一：真实世界—物以类聚，人以群分

教师分别从“物以类聚”“人以群分”两个案例入手，从人们最初对物的“分类”谈起，引导学生认识“有监督学习”；再以大学社团的组成为例，引导学生认识“无监督学习”，即根据相似性，划分类别，从而初步认识聚类思想。

设计意图：学生跟随教师的引导，进入本节课的情境中。以时间为线，以人为本位，从孩提时代到大学时代的案例中，感受聚类思想在实际生活中的应用。

环节二：探索之旅—项目分析

教师展示本节任务：①基于中国城市经纬度的聚类分析（与地理学科融合），在已知各城市经纬度数据的情况下，做出中国城市经纬度的聚类散点图。②客户群体分析，从年收入、消费分入手，将用户划分成几个类别，帮助商家有针对性地制订营销方案，为不同群体的用户推送适合的信息。

设计意图：（任务设置分层，由易到难）基于中国城市经纬度的聚类分析（融合地理学科），将德育融入课堂；通过客户群体分析，将知识运用于实际生活中以解决问题，将智育与劳育融入课堂。

环节三：探索之旅—项目准备

教师提供导学案，结合关键知识点讲解聚类与分类的区别、聚类的概念及目的、基本流程，介绍最经典的聚类算法即k-means算法，重点讲解k-means算法的流程及代码使用。带领学生了解机器学习SKlearn中的k-means API，认识K-means中的常用参数、方法，如n_clusters、max_iter、fit_predict（X[，y]）等，了解数据可视化的关键知识点，认识matplotlib绘图包，初识散点图的绘制，及常用参数的设置，如size、color、marker等。

设计意图：通过对聚类的概念、类算法即k-means算法等的讲解，帮助学生理解关键知识点，为项目实现做准备。

环节四：探索之旅—项目实现

教师带领学生分析案例，布置“任务一：基于经纬度的城市聚类”和“任务二：客户群体分析”并梳理大致流程为六个步骤：①导入工具库；②读取文件，创建数据集；③应用kmeans进行聚类；④可视化绘图；⑤结果显示；⑥结论分析。其中，重点剖析步骤③中应用kmeans进行聚类的方法：首先导入聚类模块，其次设定k值（聚类数量），最后进行训练模型+预测结果。

设计意图：学生通过梳理任务流程，厘清算法思路步骤，根据导学案中的提示，补充学习包中的半成品代码，运行生成直观的散点图，从而实现聚类效果。

环节五：创新活动—聚类算法，案例剖析

教师举例聚类算法在生活中的应用，如电商领域、经济领域、生物学领域等，引导学生开展聚类算法案例剖析，思考聚类在生活中的应用，鼓励学生主动查阅相关资料，并选取一个事例完成导学案中的探究表格。

设计意图：在探究活动中，让学生自选主题，剖析聚类算法的案例流程，拓展学生的视野，激发学生的学习热情。

环节六：课后拓展

教师介绍matplotlib绘图库的功能、应用，展示丰富多彩的绘图效果，以及常用的聚类算法，最后带领学生初识机器学习，为今后的学习内容做铺垫。

设计意图：学生在思维导图、相关讲解的引领下，感受机器学习、聚类算法的魅力，同时深化知识，升华本节课内容，激发学生进一步学习的内驱力。

五育融合深度学习的课堂教学策略

1.增强信息意识，突出德育实效

深度学习要求教师重视在选择情境素材时的链接策略，即多视角链接生活和生产，引导学生在课堂上积极主动地获取、加工、表达信息，使其形成课堂主人翁的主体意识。同时，结合爱国主义教育进课堂，提升学生的社会责任感，增强其信息道德意识。

2.发展高阶思维，提升智育水平

深度学习的主要特征表现在本质与变式、活动与体验两个方面，并要求教师创设深度加工的学习情境。教师可引导学生在问题解决的过程中，合理运用算法，并结合数字化学习环境中的相关工具，开展自主学习、协同学习、知识分析、创新创造，从而发展高阶思维，提升综合应用能力。

3.升级活动体验，课程融入体育

五育融合中的体育的要求主要表现在运动认知和健康行为两个方面，教师在课堂设计时，可结合时下流行的运动APP与智能设备，对标本学科对学生成长独特的育人價值，以提升学生的运动认知，促进健康行为的产生。

4.强化美育熏陶，提升创美能力

思想认识和创美能力是五育融合中的美育的两个主要表现方面，教师在授课时，可结合深度学习中的选择情境素材链接策略，多视角链接生活和生产，帮助学生在迁移和应用的过程中，逐步将知识转化为综合实践能力。

5.劳育融入课堂，探索生涯规划

劳育融入课堂主要表现在对劳动的情感态度和自身生涯探索意识两个方面，其中，劳动的情感态度包括对劳动内涵的认识、对劳动价值的认同两个维度。教师可结合我国科技工作者在科技领域做出的最新努力与贡献，调用深度互动策略，唤起学生对劳动价值的认同，从而提升其社会责任感。

结束语

总之，在五育融合课堂的设计环节中，教师可以将德育融入课堂，主动发掘生活中学科相关的案例，增强学生的信息意识；将智育融入课堂，利用数字化学习工具与学习资源，引导学生开展自主学习、创新创造，实现算法，并迁移到相关的问题解决中；将体育融入课堂，结合运动APP与智能设备，对标独特育人价值，提升学生运动认知，促进健康行为产生；将美育融入课堂，引导学生运用创意思维、创造方法，融合信息技术独有的工具，表达、诠释、创造数据之美；将劳育融入课堂，通过项目式学习，让学生在“做中学，学中做”中实现自我价值，创造社会价值，体验劳动成功的乐趣。

参考文献：

Marton F，Saljo R.On Qualitative Difference in Learning：Outcome and Process[J].British Journal of Educational Psychology，1976（46）：4-11.