МИНИСТЕРСТВО ПРОСВЕЩЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Министерство образования и молодежной политики Свердловской области
ОМС Управление образованием Полевского городского округа
МБОУ ПГО «СОШ № 18»
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
курса внеурочной деятельности «Искусственный интеллект»
для обучающихся 7–9 классов
г. Полевской, 2023
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
Программа курса «Искусственный интеллект» составлена для 7−9
классов в соответствии с требованиями ФГОС основного общего образования
(приказ Минпросвещения № 287 от 31.05.2021 г.). Программа предназначена
для обучения основам искусственного интеллекта на базовом уровне и
ориентирована на анализ данных, введение в машинное обучение. За последние
десятилетия во многих областях науки и индустрии стали накапливаться
большие объемы данных, а также стали развиваться методы машинного
обучения, позволяющие извлекать из этих данных знания и экономическую
пользу.
Единым содержанием курса базового уровня являются основы
программирования на Python, анализ данных на Python, введение в машинное
обучение на Python. Основополагающей темой является введение в
программирование на Python. Сформированные у учащихся знания и умения в
области программирования на Python будут в дальнейшем использованы при
изучении анализа данных на ступени основного общего образования и
машинного обучения на ступени среднего общего образования. Data Science –
одна из самых прогрессивных областей в программировании сегодня, а Python
– самый популярный и распространенный язык, используемый для анализа
данных. Не удивительно, что две эти области знаний активно изучаются и
применяются специалистами для построения предиктивных моделей,
визуализации и работы с данными. Курс позволит учащимся освоить основные
инструменты работы и приступить к построению моделей и работе с данными.
В ходе освоения учебного материала курса у учащихся формируется
устойчивый интерес к изучению данной темы и закладывается база для
продолжения изучения методов машинного обучения на ступени среднего
общего образования.
Программа разработана в соответствии с одним из дидактических
принципов – принципом преемственности. Содержание программы находится
в тесной связи с материалом для начального общего образования, а также
является необходимым для последующего изучения на ступени среднего
общего образования. Это — линия языка программирования Python, освоение
которого начинается в основной школе, и сквозная линия машинного обучения,
освоение которого начинается на пропедевтическом уровне в начальной и
основной школе и продолжается далее в средней школе.
К завершению обучения по программе учащиеся должны понимать
актуальность анализа данных, его основные области применения и методы
реализации. Программа предполагает, что у учащихся будет сформировано
целостное представление об анализе данных, реализации методов анализа
данных на языке Python, его сферах применения.
Данный курс опирается на фундаментальные дидактические принципы,
такие как практико-ориентированность, научность и доступность, целостность
и непрерывность, а также инновационные методы проблемно-развивающего и
смешанного обучения, программно-проектного и исследовательского
подходов. В конце каждого урока присутствуют вопросы и задания, многие из
которых ориентированы на коллективное обсуждение, дискуссии, выработку
коллективного мнения.
Особое место в реализации программы отводится видеолекциям, онлайнресурсам, тренажерам. Все это создает необходимые условия для
формирования самостоятельности в планировании учебной деятельности, в
организации учебного сотрудничества, в распределении ролей при решении
учебных задач и проблем. Неотъемлемой частью программы является
проектная деятельность обучающихся.
Изучение различных аспектов анализа данных позволит сформировать у
учащихся способность к аналитической и прогностической деятельности.
Поиск ответов на проблемные вопросы, решение проблемных и
исследовательских заданий, интегрированных в содержание, направлено на
формирование у учащихся целостного системного мышления, которое
позволит им оценить сформированный круг постоянных интересов и
осуществить осознанный выбор дальнейшей образовательной траектории и
профессионального самоопределения.
Цель и задачи курса. Главная цель курса — дать учащимся базовое
представление об анализе данных и реализации основных методов анализа
данных и машинного обучения на языке Python, познакомить с терминологией
искусственного интеллекта и научить применять некоторые из его методов для
решения практических задач.
Целевая аудитория курса. Учащиеся 7−9 классов общеобразовательных
школ.
Место курса «Искусственный интеллект» в учебном плане. Уроки
курса «Искусственный интеллект» проводятся в 7, 8 и 9 классах в качестве
внеурочной деятельности.
На изучение курса «Искусственный интеллект» на базовом уровне
отводится 51 час: в 7 классе – 17 часа (0,5 часа в неделю), в 8 классе – 17 часа
(0,5 часа в неделю), в 9 классе – 17 часа (0,5 часа в неделю).
СОДЕРЖАНИЕ ОБУЧЕНИЯ
7 КЛАСС
Введение в искусственный интеллект.
Понятия «информация», «данные». Примеры информационных процессов
в природе, обществе, технических системах. Структурирование информации,
выделение основных понятий и взаимосвязи между ними.
Основы программирования на Python.
Понятия «алгоритм», «исполнитель», «система команд исполнителя».
Основные алгоритмические структуры: следование, ветвление, цикл.
Реализация основных алгоритмических структур в
выбранном языке
программирования. Составление алгоритма для решения простых задач в
словесной форме, на алгоритмическом языке и на выбранном языке
программирования. Трассировка алгоритма. Программирование линейных,
разветвляющихся и циклических алгоритмов на выбранном языке
программирования.
8 КЛАСС
Введение в искусственный интеллект.
Понятия «информация», «данные». Примеры информационных процессов
в природе, обществе, технических системах. Структурирование информации,
выделение основных понятий и взаимосвязи между ними.
Основы программирования на Python.
Понятия «алгоритм», «исполнитель», «система команд исполнителя».
Основные алгоритмические структуры: следование, ветвление, цикл.
Реализация основных алгоритмических структур в
выбранном языке
программирования. Составление алгоритма для решения простых задач в
словесной форме, на алгоритмическом языке и на выбранном языке
программирования. Трассировка алгоритма. Программирование линейных,
разветвляющихся и циклических алгоритмов на выбранном языке
программирования.
Анализ данных на Python.
Понятия «модель», «информационная модель», «математическая модель»,
«данные», «большие данные», «статистика», «описательная статистика». Этапы
разработки и исследования компьютерной математической модели. Реализация
вычисления описательной статистики. Построение и исследование простых
компьютерных информационных моделей.
9 КЛАСС
Введение в искусственный интеллект.
Понятия «информация», «данные». Примеры информационных процессов
в природе, обществе, технических системах. Структурирование информации,
выделение основных понятий и взаимосвязи между ними.
Основы программирования на Python.
Понятия «алгоритм», «исполнитель», «система команд исполнителя».
Основные алгоритмические структуры: следование, ветвление, цикл.
Реализация основных алгоритмических структур в
выбранном языке
программирования. Составление алгоритма для решения простых задач в
словесной форме, на алгоритмическом языке и на выбранном языке
программирования. Трассировка алгоритма. Программирование линейных,
разветвляющихся и циклических алгоритмов на выбранном языке
программирования.
Анализ данных на Python.
Понятия «модель», «информационная модель», «математическая модель»,
«данные», «большие данные», «статистика», «описательная статистика». Этапы
разработки и исследования компьютерной математической модели. Реализация
вычисления описательной статистики. Построение и исследование простых
компьютерных информационных моделей.
Введение в машинное обучение на Python.
Классификация методов машинного обучения. Основные алгоритмы
обучения. Создание регрессионных моделей. Выполнение прогнозирования.
ПЛАНИРУЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ПРОГРАММЫ
КУРСА НА УРОВНЕ ОСНОВНОГО ОБЩЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
ФГОС устанавливает требования к результатам освоения обучающимися
основной образовательной программы среднего общего образования:
личностным результатам (таблица 1); метапредметным результатам (таблица
2); предметным результатам (таблица 3).
Таблица 1. Личностные результаты
Требование ФГОС1
Чем достигается
Личностные результаты, обеспечивающие
адаптациюобучающегося к изменяющимся
условиямсоциальной и природной среды:
умение распознавать конкретные
примеры понятия по характерным
признакам,
выполнять
операции
в
соответствии
с
определением
и
простейшими свойствами;
понятия, конкретизировать понятие
примерами, использовать понятие и его
свойства при решении задач, а также
оперировать
терминами
и
представлениями в области концепции
устойчивого развития.
Ценности научного познания:
овладение основными навыками
исследовательской деятельности, установка
на осмысление опыта, наблюдений,
поступков и стремление совершенствовать
пути достижения индивидуального и
коллективного благополучия.
1
Разделы «Введение в искусственный
интеллект», «Основы программирования на
Python», «Анализ данных на Python»,
«Введение в машинное обучение на Python»
Разделы «Анализ данных на Python»,
«Введение в машинное обучение на Python»
Приказ Минпросвещения №287 от 31.05.2021 г.
Таблица 2. Метапредметные результаты
Требование ФГОС
Чем достигается
Умение самостоятельно планировать пути Проектные задания
достижения
цели,
в
том
числе
альтернативные,
осознанно
выбирать
наиболее эффективные способы решения
учебных и познавательных задач.
Умение
оценивать
правильность Раздел «Анализ данных на Python»
выполнения учебной задачи, собственные
возможности ее решения.
Умение определять понятия, создавать Раздел «Анализ данных на Python»
обобщения,
устанавливать
аналогии,
классифицировать,
устанавливать
причинно-следственные связи, строить
логические рассуждения, умозаключения
(индуктивные, дедуктивные и по аналогии)
и делать выводы.
Умение
создавать,
применять
и Раздел «Анализ данных на Python»
преобразовывать знаки и символы, модели и
схемы
для
решения
учебных
и
познавательных задач.
Формирование и развитие компетентности в Раздел «Анализ данных на Python
области
использования
ИКТ
(ИКТкомпетенции).
Таблица 3. Предметные результаты
Требование ФГОС
Формирование
информационной
и
алгоритмической культуры, формирование
представления
о
компьютере
как
универсальном
устройстве
обработки
информации, развитие основных навыков и
умений использования
компьютерных
устройств.
Формирование представления об основных
изучаемых
понятиях
(информация,
алгоритм, модель) и их свойствах.
Развитие алгоритмического мышления,
необходимого для профессиональной
деятельности в современном обществе;
развитие умений составить и записать
алгоритм для конкретного исполнителя;
формирование знаний об алгоритмических
конструкциях, логических значениях и
операциях; знакомство с одним из
языков программирования и основными
алгоритмическими
структурами
—
линейной, условной и циклической.
Формирование умений формализации и
структурирования информации, умения
выбирать способ представления данных в
соответствии с поставленной задачей
(таблицы, схемы, графики, диаграммы) с
использованием
соответствующих
программных средств обработки данных.
Формирование
навыков
и
умений
безопасного и целесообразного поведения
при работе с компьютерными программами
и в сети Интернет, умения соблюдать нормы
информационной этики и права.
Чем достигается
Разделы «Основы программирования на
Python», «Анализ данных на Python»
Разделы «Основы программирования на
Python», «Анализ данных на Python»,
«Введение в машинное обучение на Python»
Разделы «Анализ данных на Python»,
«Основы машинного обучения»
Разделы «Основы программирования на
Python», «Анализ данных на Python»,
«Введение в машинное обучение на Python»
Раздел
«Введение
интеллект»
в
искусственный
ТЕМАТИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ
7 КЛАСС
№
п/п
Наименование разделов и тем
программы
Всего
1
Раздел 1. Введение в искусственный
интеллект
4
Количество часов
Практические работы
1
Электронные (цифровые)
образовательные ресурсы
Библиотека ЦОК
https://m.edsoo.ru/7f41646e
Видеоуроки РЭШ
https://lib.myschool.edu.ru/market
Библиотека
Минпросвещения РФ
https://lesson.edu.ru/
Итого по разделу
2
Раздел 2. Основы программирования на
Python
4
13
1
9
Библиотека ЦОК
https://m.edsoo.ru/7f41646e
Видеоуроки РЭШ
https://lib.myschool.edu.ru/market
Библиотека
Минпросвещения РФ
https://lesson.edu.ru/
Итого по разделу
ОБЩЕЕ
КОЛИЧЕСТВО
ПРОГРАММЕ
ЧАСОВ
ПО
13
17
9
10
8 КЛАСС
№
п/п
Наименование разделов и тем
программы
Всего
1
Раздел 1. Введение в искусственный
интеллект
1
Количество часов
Практические работы
Электронные (цифровые)
образовательные ресурсы
Библиотека ЦОК
https://m.edsoo.ru/7f41646e
Видеоуроки РЭШ
https://lib.myschool.edu.ru/market
Библиотека
Минпросвещения РФ
https://lesson.edu.ru/
Итого по разделу
2
Раздел 2. Основы программирования на
Python
1
8
6
Библиотека ЦОК
https://m.edsoo.ru/7f41646e
Видеоуроки РЭШ
https://lib.myschool.edu.ru/market
Библиотека
Минпросвещения РФ
https://lesson.edu.ru/
3
Итого по разделу
Раздел 3. Анализ данных на Python
8
8
6
6
Библиотека ЦОК
https://m.edsoo.ru/7f41646e
Видеоуроки РЭШ
https://lib.myschool.edu.ru/market
Библиотека
Минпросвещения РФ
https://lesson.edu.ru/
Итого по разделу
ОБЩЕЕ
КОЛИЧЕСТВО
ПРОГРАММЕ
ЧАСОВ
ПО
8
17
6
12
9 КЛАСС
№
п/п
Наименование разделов и тем
программы
1
Раздел 1. Введение в искусственный
интеллект
Количество часов
Всего
Практические работы
1
Электронные (цифровые)
образовательные ресурсы
Библиотека ЦОК
https://m.edsoo.ru/7f41646e
Видеоуроки РЭШ
https://lib.myschool.edu.ru/market
Библиотека
Минпросвещения РФ
https://lesson.edu.ru/
Итого по разделу
2
Раздел 2. Основы программирования на
Python
1
6
4
Библиотека ЦОК
https://m.edsoo.ru/7f41646e
Видеоуроки РЭШ
https://lib.myschool.edu.ru/market
Библиотека
Минпросвещения РФ
https://lesson.edu.ru/
3
Итого по разделу
Раздел 3. Анализ данных на Python
6
5
4
4
Библиотека ЦОК
https://m.edsoo.ru/7f41646e
Видеоуроки РЭШ
https://lib.myschool.edu.ru/market
Библиотека
Минпросвещения РФ
https://lesson.edu.ru/
4
Итого по разделу
Раздел 4. Введение в машинное обучение
на Python
Итого по разделу
5
5
4
4
Библиотека ЦОК
https://m.edsoo.ru/7f41646e
5
4
Видеоуроки РЭШ
https://lib.myschool.edu.ru/market
Библиотека
Минпросвещения РФ
https://lesson.edu.ru/
ОБЩЕЕ
КОЛИЧЕСТВО
ПРОГРАММЕ
ЧАСОВ
ПО
17
12
ПОУРОЧНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ
7 КЛАСС
№
п/п
Наименование разделов и тем
программы
Введение в искусственный интеллект
1-2
Введение в машинное обучение
3-4
Роль искусственного интеллекта в жизни
человека: этика и регулирование
Всего
2
2
Количество часов
Практические работы
Электронные (цифровые)
образовательные ресурсы
Библиотека ЦОК
1
https://m.edsoo.ru/7f41646e
Видеоуроки РЭШ
https://lib.myschool.edu.ru/market
Библиотека
Минпросвещения РФ
https://lesson.edu.ru/
Итого по разделу
Основы программирования на Python
5
Алгоритмы и исполнители.
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Способы записи алгоритмов
Общие
сведения
о
языке
программирования Python
Организация ввода и вывода данных
Алгоритмическая конструкция
«следование»
Программирование линейных алгоритмов
Алгоритмическая конструкция
«ветвление»
Полная форма ветвления
Программирование
разветвляющихся
алгоритмов.
Условный оператор
Простые и составные условия
Алгоритмическая конструкция
4
1
Библиотека ЦОК
1
https://m.edsoo.ru/7f41646e
Видеоуроки РЭШ
1
1
1
https://lib.myschool.edu.ru/market
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Библиотека
Минпросвещения РФ
https://lesson.edu.ru/
«повторение». Программирование циклов
с заданным условием продолжения
работы
15 Программирование циклов с заданным
числом повторений
16 Проект
«Различные
варианты
программирования
циклического
алгоритма»
17 Проект «Начала программирования»
Итого по разделу
ОБЩЕЕ
КОЛИЧЕСТВО
ЧАСОВ
ПО
ПРОГРАММЕ
1
1
1
1
1
4
17
1
10
10
8 КЛАСС
№
п/п
Наименование разделов и тем
программы
Количество часов
Всего
Практические работы
Электронные (цифровые)
образовательные ресурсы
Введение в искусственный интеллект
1
Введение в машинное обучение. Роль
искусственного интеллекта в жизни
человека: этика и регулирование
Библиотека ЦОК
1
https://m.edsoo.ru/7f41646e
Видеоуроки РЭШ
https://lib.myschool.edu.ru/market
Библиотека
Минпросвещения РФ
https://lesson.edu.ru/
Итого по разделу
1
Основы программирования на Python
2
3
4
Алгоритмы и исполнители.
Способы записи алгоритмов
Общие
сведения
о
языке
программирования Python. Организация
ввода и вывода данных
1
Алгоритмическая конструкция
1
Библиотека ЦОК
https://m.edsoo.ru/7f41646e
1
1
1
Видеоуроки РЭШ
https://lib.myschool.edu.ru/market
Библиотека
Минпросвещения РФ
https://lesson.edu.ru/
«следование».
Программирование
линейных алгоритмов
5
6
Алгоритмическая конструкция
«ветвление».
Программирование
разветвляющихся алгоритмов.
Условный оператор. Простые и составные
условия
7
1
1
1
1
Алгоритмическая конструкция
«повторение».
8
Программирование циклов с заданным
числом повторений
9
Проект
«Различные
варианты
программирования
циклического
алгоритма»
Итого по разделу
Анализ данных на Python
10 Наука о данных. Структуры данных
1
Работа со списками Python
Библиотеки Python. Библиотека Pandas
Структуры данных в Pandas
Структура данных Dataframe
Базовые операции с наборами данных
Описательная статистика. Визуализация
данных
17 Проект «Python для Data Science»
Итого по разделу
ОБЩЕЕ
КОЛИЧЕСТВО
ЧАСОВ
ПО
ПРОГРАММЕ
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
8
17
1
6
12
11
12
13
14
15
16
1
1
1
1
8
6
1
1
9 КЛАСС
№
п/п
Наименование разделов и тем
программы
Количество часов
Всего
Практические работы
Электронные (цифровые)
образовательные ресурсы
Введение в искусственный интеллект
1
Введение в машинное обучение. Роль
искусственного интеллекта в жизни
человека: этика и регулирование
Библиотека ЦОК
1
https://m.edsoo.ru/7f41646e
Видеоуроки РЭШ
https://lib.myschool.edu.ru/market
Библиотека
Минпросвещения РФ
https://lesson.edu.ru/
Итого по разделу
1
Основы программирования на Python
2
Библиотека ЦОК
Алгоритмы и исполнители.
Способы записи алгоритмов. Общие
сведения о языке программирования
Python. Организация ввода и вывода
данных
1
Алгоритмическая конструкция
«следование».
Программирование
линейных алгоритмов
Алгоритмическая конструкция
«ветвление».
Программирование
разветвляющихся алгоритмов.
Условный оператор. Простые и составные
условия
1
1
1
1
Алгоритмическая конструкция
«повторение». Программирование циклов
с заданным условием продолжения
работы. Программирование циклов с
заданным числом повторений
7
Проект
«Различные
варианты
программирования
циклического
алгоритма»
Итого по разделу
1
1
1
1
6
4
3
4
5
6
https://m.edsoo.ru/7f41646e
Видеоуроки РЭШ
https://lib.myschool.edu.ru/market
1
Библиотека
Минпросвещения РФ
https://lesson.edu.ru/
Анализ данных на Python
8
Наука о данных. Структуры данных
Работа со списками Python. Библиотеки
Python.
10 Библиотека Pandas. Структуры данных в
Pandas. Структура данных Dataframe
11 Базовые операции с наборами данных.
Описательная статистика.
12 Проект «Python для Data Science»
Итого по разделу
Введение в машинное обучение на Python
13 Понятие и виды
машинного обучения
14 Анализ и визуализация данных на Python.
Библиотеки машинного обучения
15 Линейная
регрессия.
Нелинейные
зависимости
16 Классификация. Логистическая регрессия
17 Деревья решений. Проект «Решение
задачи классификации»
Итого по разделу
ОБЩЕЕ
КОЛИЧЕСТВО
ЧАСОВ
ПО
ПРОГРАММЕ
9
1
1
1
1
1
1
1
1
5
1
4
1
1
1
1
1
1
1
1
1
5
17
4
12
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО
ПРОЦЕССА ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ УЧЕБНЫЕ МАТЕРИАЛЫ ДЛЯ
УЧЕНИКА
Искусственный интеллект. Элективный курс: учебное пособие/Л.Н.
Ясницкий. -М.: БИНОМ.Лабораториязнаний, 2011. - 197 с.: ил.
Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интелект. 3-е изд. М.:Академия,
2010.
Искусственный интеллект. Кн.1 Системы общения и экспертные
системы/Под ред. Э.В. Попова. М.: Радиомсвязь, 1990.
Осовский С. Нейронные сети для обработки информации/Перспольского. М.:
Финансы и статистика, 2002.
Лабораторный практикум - www.LbAi.ru–лабораторный практикум по
искусственному интеллекту.
Интеллектуальные системы [Электронныйресурс]: учебник/Л.Н. Ясницкий.
—Эл. изд.—Электрон. Текстовые дан. (1 файл pdf: 224 с.). — М.:
Лаборатория знаний, 2016.
МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ ДЛЯ УЧИТЕЛЯ
7 КЛАСС
• Основные компоненты компьютера (https://youtu.be/HEvbfetdR7o)
• Персональный компьютер (https://youtu.be/2ymsk4IVY8g)
• Программное обеспечение компьютера. Системное ПО
(https://youtu.be/clfHlrbUY1M)
• Программное обеспечение компьютера. Системы программирования и
прикладное ПО
• (https://youtu.be/MXjP2UTfm74)
• Файлы и файловые структуры (https://youtu.be/10oz_RSJpNQ)
• Информатика: учебник для 7 класса, Л.Л. Босова, А.Ю. Босова, ООО
«Бином. Лаборатория знаний»,
• 2019
• Электронное приложение к УМК
(https://bosova.ru/metodist/authors/informatika/3/mo.php)
• Комплект цифровых образовательных ресурсов ( ЦОР), помещенный в
Единую коллекцию ЦОР
• (http://school-collection.edu.ru/).
• Библиотечка электронных образовательных ресурсов, включающая:
• разработанные комплекты презентационных слайдов по курсу
информатики;
• CD-диски и DVD-диски по информатике, содержащие информационные
инструменты и
• информационные источники (виртуальные лаборатории, творческие среды
и пр.)
• Информатика 7 - 9 классов. Сборник задач и упражнений. /Босова Л.Л.,
Босова А.Ю., Аквилянов
• Н.А., ООО "БИНОМ. Лаборатория знаний", Москва.
• Компьютерный практикум 7 - 9 классы. /Босова Л.Л., Босова А.Ю.,
Аквилянов Н.А., ООО "БИНОМ.
• Лаборатория знаний", Москва.
• Информатика. Изучаем Алгоритмику Мой КуМир. /Мирончик Е.А.,
Куклина И. Д., Босова Л.Л., ООО
• "БИНОМ. Лаборатория знаний", Москва.
• Информатика. Самостоятельные и контрольные работы. 8 класс. / Босова
Л.Л., Босова А.Ю.,
• Бондарева И.М., Лобанов А.А., Лобанова Т.Ю., ООО "БИНОМ.
Лаборатория знаний", Москва.
• Информатика 7-9 классы. Методическое пособие. /Босова Л.Л., Босова
А.Ю., ООО "БИНОМ.
• Лаборатория знаний", Москва.
8 КЛАСС
• Элементы алгебры логики (https://youtu.be/p8QTNRiB8-k)
• Таблицы истинности (https://youtu.be/iynqE6QMuHw)
• Свойства логических операций (https://youtu.be/CULKQ5kHP5w)
• Логические элементы (https://youtu.be/3d7-KZjrhbI)
• Алгоритмы и исполнители (https://youtu.be/CVp_ltF5ZSw)
• Информатика 7 - 9 классов. Сборник задач и упражнений. /Босова Л.Л.,
Босова А.Ю., Аквилянов
• Н.А., ООО "БИНОМ. Лаборатория знаний", Москва.
• Компьютерный практикум 7 - 9 классы. /Босова Л.Л., Босова А.Ю.,
Аквилянов Н.А., ООО "БИНОМ.
• Лаборатория знаний", Москва.
• Информатика. Изучаем Алгоритмику Мой КуМир. /Мирончик Е.А.,
Куклина И. Д., Босова Л.Л., ООО
• "БИНОМ. Лаборатория знаний", Москва.
• Информатика. Самостоятельные и контрольные работы. 8 класс. / Босова
Л.Л., Босова А.Ю.,
• Бондарева И.М., Лобанов А.А., Лобанова Т.Ю., ООО "БИНОМ.
Лаборатория знаний", Москва.
• Информатика 7-9 классы. Методическое пособие. /Босова Л.Л., Босова
А.Ю., ООО "БИНОМ.
• Лаборатория знаний", Москва.
9 КЛАСС
• Решение задач на компьютере (https://youtu.be/rFSHu-wagKA)
• Одномерные массивы целых чисел. Pascal (https://youtu.be/5HNJItSgLA4)
• Списки с целыми числами. Python (https://youtu.be/HMxkSNbOVQQ)
• Pascal. Вычисление суммы элементов массива
(https://youtu.be/ncTo29qw2qA)
• Python. Вычисление суммы элементов списка
(https://youtu.be/O10Ur1dBS14)
• Последовательный поиск в массиве. Pascal.(https://youtu.be/UaGIz9P8rdw)
• Последовательный поиск в списке. Python. (https://youtu.be/UrsnfLRU5rw)
• Сортировка массива. Pascal. (https://youtu.be/xju4fZqILRY)
• Сортировка списка. Python. (https://youtu.be/-xuXu0KhW_k)
ЦИФРОВЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ РЕСУРСЫ И РЕСУРСЫ
СЕТИ ИНТЕРНЕТ
7 КЛАСС
• https://resh.edu.ru/
• http://www.edu.ru/ - Российское образование: федеральный портал
• http://www.school.edu.ru/default.asp - Российский образовательный портал
• http://gia.osoko.ru/ - Официальный информационный портал
государственной итоговой аттестации•
• http://www.apkro.ru/ - сайт Модернизация общего образования
• http://www.standart.edu.ru - Новый стандарт общего образования
• http://school-collection.edu.ru - Единая коллекция цифровых
образовательных ресурсов
• https://videouroki.net/
• https://www.yaklass.ru/
• https://uchi.ru/
• https://lbz.ru/metodist/authors/informatika/3/eor7.php
8 КЛАСС
• https://lbz.ru/metodist/authors/informatika/3/eor8.php
• https://videouroki.net/
• https://www.yaklass.ru/
• https://uchi.ru/
• https://resh.edu.ru/
9 КЛАСС
• https://lbz.ru/metodist/authors/informatika/3/eor9.php
• «Единое окно доступа к образовательным ресурсам»- http://windows.edu/ru
• «Единая коллекция цифровых образовательных ресурсов» - http://schoolcollektion.edu/ru 3.
• «Федеральный центр информационных образовательных ресурсов» http://eor.edu.ru
• «Российская электронная школа»- https://resh.edu.ru/
• Образовательная онлайн-платформа « VIDEOUROKI.NET»https://videouroki.net/
• Сайт К.Ю. Полякова - https://kpolyakov.spb.ru/
• Сайт издательства «БИНОМ» - https://lbz.ru/metodist/authors/informatika/
• Образовательный портал для подготовки к экзаменам - https://infoge.sdamgia.ru/
• Сайт федерального института педагогических измерений ФИПИ http://fipi.ru/
• Федеральный перечень учебников- https://fpu.edu.ru/
• Информационно-образовательный портал «Клякс@.net»http://www.klyaksa.net
• Образовательно-информационный ресурс «Методическая копилка учителя»
- http://metodkopilka.ru
• Мобильное электронное образование МЭО - https://niz.mob-edu.ru/
• Сайт готовых материалов к урокам "Копилка уроков - сайт для учителей"https://kopilkaurokov.ru/
• Сайт издательства «Просвещение»- https://media.prosv.ru/
• Онлайн-школа «Фоксфорд» - https://foxford.ru/
• https://resh.edu.ru/
