多样的过程与控制（教案）2025-2026学年六年级上册信息科技苏科版

该小学信息科技教学设计聚焦“多样的过程与控制”核心知识点，通过“科技生态小镇建设”大情境导入，播放小镇困境短视频（植物枯萎、交通拥堵等）引出问题，以“小镇设计师助理”身份驱动学生认领任务，借助“目标-环节-控制手段”框架分析案例，用AI工具拆解问题、设计方案，构建从生活感知到实践应用的学习支架。 特色在于真实校园情境与任务驱动深度融合，结合AI工具（如植物病虫害诊断、交通流量分析）让学生体验“问题分析-方案设计-模拟优化”全流程，体现数字化学习与创新。通过小组合作拆解复杂问题（如农业灌溉自动化），培养计算思维；探讨技术对环保和安全的影响，强化信息社会责任。学科特色“大情境+子任务+AI实践”模式，学生提升用科技解决实际问题的能力，教师有清晰活动设计和工具支持，易实施且能激发学生探索兴趣。

六年级上册信息科技第一单元第2 课 多样的过程与控制 一、教学目标 （一）核心素养学段目标 信息意识：以“科技生态小镇建设” 为载体，认识过程与控制在小镇绿化、农业、交通、物资管理中的应用，理解其对提升小镇运行效率、改善师生生活质量的重要性。 计算思维：围绕小镇建设中的实际问题（如植物枯萎、交通拥堵），分析过程与控制逻辑，借助AI 工具拆解问题、设计解决方案，培养解决复杂问题的能力。 数字化学习与创新：以“小镇设计师助理” 身份，使用 AI 模拟、诊断、规划类工具，模拟和优化小镇的过程控制方案，提升数字化工具的应用与创新能力。 信息社会责任：在设计小镇控制方案时，探讨技术（如自动灌溉、AI 交通调控）对校园环境（节水、减少尾气）和师生安全的影响，增强环保意识与社会责任感。 （二）知识与技能 结合校园科技生态小镇场景，列举过程与控制在绿化、农业、交通、配送等领域的应用实例。 学会用“目标 - 环节 - 控制手段” 框架描述小镇建设中的过程控制案例，并借助 AI 工具验证控制方案的合理性。 （三）过程与方法 通过“小镇任务驱动”（如解决绿化虫害、优化交通），开展小组讨论、AI 工具实践、方案汇报等活动，体验过程控制的设计、模拟与优化流程。 （四）情感态度与价值观 体会过程控制技术在解决校园实际问题中的作用，增强用科技改善身边环境的意识。 激发对“AI + 过程控制” 的探索兴趣，培养主动创新、协作解决问题的探索精神。 二、学情分析 知识基础：学生对校园环境（绿化、校门口交通）熟悉，对“控制” 有模糊认知（如开关灯、调节空调），但对 “过程与控制” 的系统性概念（如多环节协同控制）较陌生。 技能水平：能熟练操作计算机基础功能（打开软件、上传图片），部分学生接触过AI 识别类工具（如拍照识物），但缺乏用 AI 解决实际问题的经验。 兴趣与动机：对“建设校园小镇” 这类贴近生活的任务兴趣浓厚，乐于通过工具实践（如模拟、设计）获得成就感，任务驱动型学习能有效提升参与度。 三、课时安排与教学重难点 课时安排：1 课时（40 分钟） 教学重点：结合校园科技生态小镇场景，理解过程与控制的概念（“程序 + 手段”）及其在不同领域的应用逻辑。 教学难点：借助AI 工具分析小镇建设中的过程控制实例，并设计简单的、可落地的控制方案（如 “AI + 人工” 的植物养护方案）。 四、教学过程（大情境：科技生态小镇建设—— 争做 “小镇设计师助理”） （一）导入新课：小镇“困境” 召唤，任务启动（5 分钟） 情境呈现：教师播放提前制作的“科技生态小镇建设困境” 短视频：①小镇绿化区部分植物叶片发黄、枯萎；②实践田人工浇水效率低，部分地块干旱；③校门口上下学时段拥堵，自行车与行人混行；④校园文创物资配送慢，经常错送。 任务发布：“同学们，小镇建设遇到了 4 个难题，今天我们以‘设计师助理’的身份，用‘过程与控制’的知识解决这些问题，最终形成小镇优化方案，大家有信心吗？” 学生活动：观看视频，分组认领1 个核心困境（绿化 / 农业 / 交通 / 配送），初步讨论 “可能需要控制哪些环节”。 AI 赋能铺垫：教师预告：“今天我们会用到AI 工具，帮大家快速诊断问题、模拟解决方案，让设计更高效！” （二）讲授新课：破解小镇困境，探索多样的过程与控制（25 分钟） 任务1：拯救绿化区 —— 植物养护的过程与控制（6 分钟） 情境衔接：“认领绿化困境的小组注意：小镇绿化区的樱花树出现了蛀干害虫迹象，像之前教室前的大树一样，再不控制就会枯萎！该怎么制定养护控制方案？” 学生活动：小组讨论：“植物养护需要控制哪些环节？（如病虫害识别、除虫、浇水、施肥）”“哪些环节需要人工，哪些可以借助工具？” AI 工具实践：使用AI 植物病虫害诊断工具（如 “形色” APP 的专业版、在线 AI 植物诊断平台），上传教师提供的 “樱花树虫害叶片 / 树干图片”，获取 AI 识别结果（虫害类型、推荐除虫方案）。 教师活动：引导学生总结：植物养护的“过程” 是 “监测→诊断→干预→复查”，“控制” 是 “人工巡查 + AI 诊断 + 精准除虫” 的结合，强调 “适度干预”（如 AI 提示 “轻度虫害，无需过度喷洒农药”）。 板书核心逻辑：过程= 程序步骤，控制 = 保障手段（人工 + 工具）。 任务2：升级实践田 —— 自动化农场的自动控制（5 分钟） 情境衔接：“负责实践田的小组，人工浇水不仅累，还经常浇多或浇少。小镇计划建‘智能实践田’，怎么用自动控制提升效率？” 学生活动：小组讨论：“自动控制需要哪些设备？（传感器、自动灌溉阀）”“控制目标是什么？（保持土壤湿度稳定）” AI 工具实践：操作AI 智能农场模拟软件，调整 “土壤湿度阈值”（如低于 20% 自动浇水，高于 40% 停止），模拟 1 周作物生长情况，观察 “自动控制” 与 “人工随机浇水” 的产量差异。 教师活动：展示自动化农场实景图，讲解“自动控制的核心是‘预设程序 + 传感器反馈’”，AI 模拟能帮助我们提前验证控制参数是否合理，避免实际建设中的浪费。 任务3：疏通校门口 —— 交通管理中的人机协作（5 分钟） 情境衔接：“校门口拥堵的小组，现在有交通信号灯，但上下学高峰还是乱。怎么结合‘人机协作’优化控制方案？” 学生活动：小组讨论：“信号灯的控制局限是什么？（固定时长，无法应对突发人流）”“交警的作用是什么？（灵活调整）” AI 工具实践：使用AI 交通流量分析工具（如简化版 “Traffic AI Analyzer”），导入校门口早 7:30、午 12:00 的交通视频片段，AI 自动生成 “人流 / 车流峰值时段”“拥堵点热力图”，小组结合分析结果，设计 “AI 调整信号灯时长 + 交警定点疏导” 的协作方案（如高峰时段信号灯绿灯延长 10 秒，交警引导行人走斑马线）。 教师活动：结合实际案例（如雨天校门口拥堵，AI 提前预警，交警增派人力），强调 “人机协作” 的优势 ——AI 负责 “数据分析”，人类负责 “灵活决策”。 任务4：优化物资配送 —— 过程与控制的生活改变（5 分钟） 情境衔接：“负责配送的小组，校园文创（如书签、徽章）经常送错班级，怎么用过程与控制提升配送效率？” 学生活动：小组讨论：“配送过程有哪些环节？（分拣→打包→运输→签收）”“容易出错的环节是什么？（分拣时混淆班级）” AI 工具实践：使用AI 配送路径规划与分拣辅助工具（如简化版 “Delivery AI”），输入 “配送清单”（如 “3 班 5 套书签、5 班 3 枚徽章”），AI 自动生成 “分拣标签（含班级二维码）” 和 “最优配送路线”（按教学楼楼层顺序），小组对比 “AI 辅助配送” 与 “人工记忆配送” 的耗时、错送率。 教师活动：拓展延伸：生活中的“无人机配送”“快递 AI 分拣”，都是 “过程优化 + 控制升级” 的结果，核心是 “用技术减少人为失误，提升体验”。 任务5：畅想接驳车 —— 无人驾驶汽车的自动驾驶（4 分钟） 情境衔接：“小镇未来计划加‘无人驾驶接驳车’（从校门口到教学楼），它怎么实现‘自动驾驶’的过程与控制？” 学生活动：小组讨论：“接驳车需要‘知道’什么？（有没有行人、路线怎么走）”“怎么‘做决定’？（遇到行人要刹车）” AI 工具实践：观看AI 无人驾驶模拟演示（如 “AutoDrive AI Demo”），点击 “环境感知”（AI 识别行人、路障）、“决策规划”（AI 绕开路障规划新路线）、“控制执行”（AI 调整车速、转向）环节，理解 “自动驾驶是多环节 AI 协同控制的结果”。 教师活动：板书无人驾驶核心环节：环境感知→高精度地图→决策规划→控制执行，强调 “每个环节都是过程的一部分，AI 是控制的核心工具”。 （三）课堂小结：小镇方案汇报，梳理知识（8 分钟） 情境收尾：“每个小组都完成了子任务，现在请‘设计师助理’代表汇报小镇优化方案，重点说清‘你们解决的问题、过程步骤、控制手段（含 AI 工具）’。” 学生活动：每组派1 名代表，结合 AI 工具实践成果（如 AI 诊断报告、模拟数据、交通方案图），汇报 2 分钟；其他小组提问补充（如 “你们的植物养护方案，多久复查一次？”）。 教师活动：总结汇报亮点，梳理核心知识：过程与控制存在于生活各领域，核心是“明确目标→拆解步骤→选择手段（人工 + AI）”。 升华主题：“科技不是替代人，而是帮我们更好地解决问题，希望大家以后能主动用‘过程与控制’的思维，发现并改善身边的小事。” （四）课堂拓展（2 分钟） 布置课后任务：“观察家里的‘过程与控制’（如洗衣机洗衣、电饭煲煮饭），用画图软件画出‘过程步骤’，并思考‘能不能用 AI 工具优化’（如 AI 推荐洗衣机水位，根据衣物重量自动调整），下节课分享。” 学科网（北京）股份有限公司 $