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        高中信息技術(shù)課程Python教學(xué)項(xiàng)目的設(shè)計(jì)

        2021-02-04 07:59:16任赟
        關(guān)鍵詞:用戶(hù)學(xué)生

        任赟

        2017年春季學(xué)期,北京作為全國(guó)四個(gè)試點(diǎn)省份之一開(kāi)始實(shí)施新課標(biāo)。2018年1月《普通高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)(2017年版)》發(fā)布,前言中提到要“落實(shí)立德樹(shù)人根本任務(wù),……培養(yǎng)德智體美全面發(fā)展的社會(huì)主義建設(shè)者和接班人”。在新課標(biāo)中,教學(xué)內(nèi)容以程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言Python作為載體,培養(yǎng)學(xué)生信息意識(shí)、計(jì)算思維、數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新、信息社會(huì)責(zé)任四個(gè)核心素養(yǎng)。

        2020年的新冠肺炎疫情對(duì)全世界各行各業(yè)都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。高一學(xué)生作為未來(lái)社會(huì)主義的建設(shè)者和接班人,為了更好地幫助他們了解新冠肺炎的相關(guān)知識(shí),了解我國(guó)采取各種疫情防控措施的必要性,進(jìn)一步產(chǎn)生國(guó)家自豪感、認(rèn)同感,筆者設(shè)計(jì)了與新冠肺炎相關(guān)的兩個(gè)教學(xué)項(xiàng)目。

        這兩個(gè)項(xiàng)目立足于立德樹(shù)人基本思想,同時(shí)也有利于培養(yǎng)學(xué)生的信息技術(shù)課程的四個(gè)核心素養(yǎng)。

        項(xiàng)目一:新冠肺炎自查程序

        1.設(shè)置目的

        (1)幫助學(xué)生了解新冠肺炎與普通感冒的區(qū)別。

        (2)幫助學(xué)生綜合運(yùn)用Python中的if條件語(yǔ)句。

        2.項(xiàng)目描述

        在新冠肺炎疫情期間,普通人如果出現(xiàn)發(fā)熱、咳嗽、流鼻涕等癥狀,但無(wú)法確認(rèn)病情,又擔(dān)心去醫(yī)院會(huì)出現(xiàn)交叉感染,怎么辦?

        請(qǐng)使用Python制作一個(gè)小程序,通過(guò)詢(xún)問(wèn)用戶(hù)問(wèn)題,幫用戶(hù)初步識(shí)別患新冠肺炎的概率,并給出相應(yīng)的建議。

        3.具體要求

        (1)請(qǐng)從網(wǎng)上查詢(xún)并整理資料,了解普通感冒和新冠的區(qū)別。

        (2)使用Python完成一個(gè)小程序,通過(guò)詢(xún)問(wèn)用戶(hù)問(wèn)題,幫用戶(hù)初步識(shí)別患新冠肺炎的概率,并給出相應(yīng)的建議。

        4.項(xiàng)目范例

        (1)程序功能說(shuō)明。

        詢(xún)問(wèn)用戶(hù)以下四個(gè)問(wèn)題:

        ①是否有呼吸困難或急促?

        ②是否有干咳并影響睡眠?

        ③是否持續(xù)發(fā)熱且退燒藥作用不大?

        ④是否精神差、食欲差?

        輸出用戶(hù)感染概率

        規(guī)則如下:用戶(hù)四個(gè)回答中,每個(gè)“是”回答感染概率增加25%,根據(jù)用戶(hù)回答“是”的數(shù)量給出感染概率。如用戶(hù)回答0個(gè)“是”,感染概率為0%,1個(gè)“是”,感染概率為25%,依次類(lèi)推。

        根據(jù)用戶(hù)感染概率給出相應(yīng)建議:

        ①0,您目前很正常,請(qǐng)出門(mén)戴口罩,勤洗手,做好個(gè)人防護(hù)。

        ②25%~75%,您有一定的感染概率,請(qǐng)做好自我隔離,必要時(shí)去醫(yī)院就診。

        ③100%,您的感染概率非常大,請(qǐng)帶好口罩,立即去醫(yī)院就診!

        (2)參考程序(Python語(yǔ)言版)。

        p=0#感染概率

        ans=input('1.是否有呼吸困難或急促(回答是或否)')

        if ans=='是':

        p+=25

        ans=input('2.是否有干咳并影響睡眠?(回答是或否)')

        if ans=='是':

        p+=25

        ans=input('3.是否持續(xù)發(fā)熱且退燒藥作用不大?(回答是或否)')

        if ans=='是':

        p+=25

        ans=input('4.是否精神差食欲差?(回答是或否)')

        if ans=='是':

        p+=25

        print('您的感染概率為',p,'%')

        if p==0:

        print('您目前很正常,請(qǐng)出門(mén)戴口罩,勤洗手,做好個(gè)人防護(hù)')

        if 25<=p<=75:

        print('您有一定的感染概率,請(qǐng)做好自我隔離,必要時(shí)去醫(yī)院就診')

        if p==100:

        print('您的感染概率非常大,請(qǐng)帶好口罩,及時(shí)去醫(yī)院就診')

        項(xiàng)目二:傳染病數(shù)學(xué)模型下的疫情變化

        1.設(shè)置目的

        (1)幫助學(xué)生了解在不進(jìn)行隔離的情況下,傳染人數(shù)的快速增加,從而幫助他們更好地理解國(guó)家的隔離措施實(shí)施的必要性。

        (2)幫助學(xué)生培養(yǎng)使用程序解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的意識(shí)。

        (3)幫助學(xué)生對(duì)Python程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言中的順序結(jié)構(gòu)、循環(huán)結(jié)構(gòu)進(jìn)行綜合練習(xí)。

        2.項(xiàng)目背景

        當(dāng)一種傳染?。ㄈ鏢ARS、新冠肺炎等)正在流行,人們希望建立適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型,利用已經(jīng)掌握的一些數(shù)據(jù)資料對(duì)該傳染病進(jìn)行有效的研究,以期對(duì)其傳播蔓延進(jìn)行必要的控制,減少人民生命財(cái)產(chǎn)的損失。常見(jiàn)的傳染病模型按照傳染病類(lèi)型分為SI、SIR、SIRS、SEIR 模型等。

        傳染病模型一般把傳染病流行范圍內(nèi)的人群分成如下幾類(lèi)。

        (1)S類(lèi),易感者 (Susceptible),指未得病者,但缺乏免疫能力,與感染者接觸后容易受到感染。

        (2)I類(lèi),感染者 (Infectious),指染上傳染病的人,可以傳播給S類(lèi)成員,將其變?yōu)镋類(lèi)或I 類(lèi)成員。

        (3)R類(lèi),康復(fù)者 (Recovered),指被隔離或因病愈而具有免疫力的人。如免疫期有限,R 類(lèi)成員可以重新變?yōu)?S 類(lèi)。

        (4)E類(lèi),暴露者 (Exposed),指接觸過(guò)感染者,但暫無(wú)能力傳染給其他人的人,對(duì)潛伏期長(zhǎng)的傳染病適用。

        為了簡(jiǎn)化問(wèn)題,本項(xiàng)目使用SIR模型。

        有兩個(gè)假設(shè):

        ①地區(qū)總?cè)藬?shù)N不變,沒(méi)有人生死遷移,只有健康者S(t),感染者I(t),康復(fù)者R(t)。

        備注:S(t)表示第t天的健康者,I(t)表示第t天的感染者,R(t)表示第t天的康復(fù)者。

        ②疾病傳染率為β,每天治愈率為γ。

        SIR模型(不進(jìn)行隔離)如下:

        ①S(t)+I(t)+R(t)=N

        ②?S(t)=β*I(t)*S(t)/N(第t天新傳染的人數(shù),即第t天健康者減少的人數(shù))

        ③?R(t)=γ*I(t) (第t天康復(fù)者增加的人數(shù))

        ④?I(t)=β*I(t)*S(t)/N-γ*I(t) =?S(t)- ?R(t) (第t天現(xiàn)存感病者增加的人數(shù))

        3.具體任務(wù)

        假設(shè)傳染率β取值0.2586,治愈率γ取值0.0821,S0、I0、R0的初值分別是10 000 000、10、5,則N=10000000+10+5,人數(shù)變化趨勢(shì)如圖1所示。

        請(qǐng)計(jì)算:

        任務(wù)1

        第一天,健康者S、感染者I、康復(fù)者R各有多少人數(shù)。

        任務(wù)2

        輸入天數(shù),計(jì)算該天健康者S、感染者I、康復(fù)者R的人數(shù)。

        任務(wù)3

        計(jì)算拐點(diǎn)出現(xiàn)的天數(shù)(從拐點(diǎn)開(kāi)始新感染人數(shù)小于康復(fù)人數(shù),即總感染人數(shù)開(kāi)始減少)。

        4.參考程序

        結(jié)? 語(yǔ)

        以上兩個(gè)項(xiàng)目既可以幫助學(xué)生了解疫情的相關(guān)知識(shí),又可以幫助學(xué)生對(duì)Python進(jìn)行綜合練習(xí),受到學(xué)生們的喜歡。我們的學(xué)生是未來(lái)社會(huì)的建設(shè)者,建設(shè)者的技能不是一蹴而就的,需要教師的持續(xù)引導(dǎo),引導(dǎo)他們關(guān)心社會(huì),思考社會(huì)問(wèn)題的解決方法,這樣在未來(lái)他們才能理論聯(lián)系實(shí)際,學(xué)以致用,成為合格的建設(shè)者和接班人。

        作者單位:北京市第十二中學(xué)

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