PROVA ORALE - Lezione simulata - traccia 024

Algoritmi notevoli: Algoritmo di fusione

Gaddi Matteo - Lugo - 10 Luglio 2024

Contesto

Classe del Secondo Anno

Liceo Scientifico opzione delle Scienze Applicate

composta da 26 studenti di cui

tre studenti DSA con dislessia
uno studente di neo arrivo con percorso di Italiano L2 in essere

Materia: Informatica

Descrizione della Classe

La classe è gruppo eterogeneo composto da studenti con livelli di impegno e motivazione differenti

Maggioranza impegnata

Un numero consistente di studenti dimostra un buon interesse per le materie scientifiche e si impegna attivamente nello studio.
Partecipano con entusiasmo alle lezioni, intervengono con domande pertinenti e si dimostrano curiosi di approfondire le diverse tematiche.
Questi studenti raggiungono generalmente risultati soddisfacenti nei compiti in classe e nei test.

Minorià disinteressata

Una piccola parte della classe, invece, mostra un atteggiamento più apatico e disinteressato.
Questi studenti faticano a seguire le lezioni, dimostrano scarsa partecipazione e spesso non completano i compiti assegnati.
Le loro prestazioni risultano di conseguenza insufficienti.

Dinamiche di classe

Nonostante le differenze individuali, il clima in classe è generalmente collaborativo e rispettoso.
Gli studenti più volenterosi si dimostrano disponibili ad aiutare i compagni in difficoltà.
Si denota una adeguata sensibilità verso lo studente neo arrivato ed il processo di integrazione procede positivamente.

Programmazione Didattica

Riferimenti normativi e non

Indicazioni nazionali Ministeriali per i percorsi liceali

D.I. MIUR-MEF 7 ottobre 2010 , n. 211

Raccomandazioni del Consiglio Europeo (22/05/2018)

PTOF - Piano Triennale dell'Offerta Formativa

Progettazione Curricolare CdC

Indicazioni Dipartimentali

Caratteristiche Socio-Culturali e Cognitive degli studenti

Inquadramento della lezione

Argomenti trattati nel Nucleo di Apprendimento

Lezione Attuale: Algoritmo di fusione

Prerequisiti

relativi all'intero nucleo di apprendimento

Problem Solving: processi Euristici e processi Algoritmici
Algoritmo: definizione e proprietà
Tecniche di rappresentazione degli algoritmi: pseudocodice, diagrammi di flusso
Istruzioni sequenziali, condizionali ed iterative
Utilizzo di software per la rappresentazione e l'esecuzione di diagrammi di flusso

Progettazione della Nucleo di Apprendimento

Verifica dei Prerequisiti
somministrazione di un semplice esercizio di problem solving tramite processo algoritmico e relativa correzione
1h
Lezione 1
Algoritmi Notevoli: Ordinamento
2h
Lezione 2
Algoritmi Notevoli: Ricerca
2h
Lezione 3
Algoritmi notevoli: Fusione
2h
Verifica Formaiva
Verifica Pratica di realizzazione di un algoritmo notevole rappresentato in psudocodice e diagramma di flusso
1h
Correzione Verifica
Verifica Pratica di realizzazione di un algoritmo notevole rappresentato in pseudo-codice e diagramma di flusso
Modalità Flipped Classroom

1h

Progettazione della Lezione

Algoritmi notevoli: Algoritmo di fusione

Lezione Frontale
spiegazione della logica dell'algoritmo
30min
Simulazione a gruppi su carta

Peer Tutoring - Collaborative Learning

Lavoro a gruppi di 3-4 studenti, misti per abilità e competenze

30min
Attività Laboratoriale
Realizzazione e prova dell'algoritmo rappresentato tramite diagramma di flusso con sofware adeguato (Flowgorithm, AlgoBuild)
1h

Fasi Di Valutazione

relativi all'intero nucleo di apprendimento

Valutazione Diagnostica: Verifica dei Prerequisiti
Valutazione Formativa: Verifica al termine del nucleo di apprendimento
Valutazione Sommativa: al termine dell'UDA 'Problem Solving e Algoritmi'
Autovalutazione Alunni e Docente

Tecniche e Strumenti di Valutazione

relativi all'intero nucleo di apprendimento

Griglia di Valutazione: condivisa con il dipartimento
Misure Compensative e Dispensative
lettura e spiegazione da parte del docente

testo della verifica tradotto

possibilità di recupero tramite interrogazione orale

Spazi e Strumenti

relativi all'intero nucleo di apprendimento

Spazi

Aula

Laboratorio Informatico

Materiali

Libro di Testo

Dispense, schede, mappe e appunti - anche tradotti

Video e sussidi Audiovisivi in Inglese

Risorse

Lim

PC laborarorio/casa

Piattaforma eLearning

Competenze

relativi all'intero nucleo di apprendimento

Analisi e risoluzione di problemi:Gli studenti dovrebbero essere in grado di analizzare problemi complessi e scomporli in sottoproblemi più piccoli e gestibili. Dovrebbero poi essere in grado di selezionare l'algoritmo di ricerca, ordinamento o fusione più appropriato per risolvere ogni sottoproblema.

Pensiero computazionale:Gli studenti dovrebbero sviluppare una comprensione dei concetti fondamentali del pensiero computazionale, come l'astrazione, la scomposizione, il riconoscimento di modelli e l'algoritmica.

Conoscenze

relativi all'intero nucleo di apprendimento

Tipi di algoritmi di ricerca: Gli studenti dovrebbero conoscere i diversi tipi di algoritmi di ricerca, come la ricerca lineare, la ricerca binaria e la ricerca basata su hash. Dovrebbero anche essere in grado di comprendere i casi d'uso e le limitazioni di ciascun algoritmo.

Tipi di algoritmi di ordinamento: Gli studenti dovrebbero conoscere i diversi tipi di algoritmi di ordinamento, come l'ordinamento per inserimento, l'ordinamento per selezione, l'ordinamento a bolle, l'ordinamento per fusione e l'ordinamento rapido. Dovrebbero anche essere in grado di comprendere la complessità temporale di ciascun algoritmo.

Tipi di algoritmi di fusione: Gli studenti dovrebbero conoscere i diversi tipi di algoritmi di fusione, come la fusione semplice e la fusione ricorsiva. Dovrebbero anche essere in grado di comprendere la complessità temporale di ciascun algoritmo.

Nozioni di complessità computazionale: Gli studenti dovrebbero avere una conoscenza di base della complessità computazionale, come il tempo di esecuzione e la memoria. Dovrebbero essere in grado di calcolare la complessità temporale degli algoritmi di ricerca, ordinamento e fusione.

Abilità

relativi all'intero nucleo di apprendimento

Applicare algoritmi di ricerca: Gli studenti dovrebbero essere in grado di applicare algoritmi di ricerca per trovare elementi in un array

Ordinare array: Gli studenti dovrebbero essere in grado di ordinare array utilizzando diversi algoritmi di ordinamento

Fondere array: Gli studenti dovrebbero essere in grado di fondere array utilizzando diversi algoritmi di fusione.

Scegliere l'algoritmo appropriato: Gli studenti dovrebbero essere in grado di scegliere l'algoritmo di ricerca, ordinamento o fusione più appropriato per un determinato problema.

Analizzare le prestazioni degli algoritmi: Gli studenti dovrebbero essere in grado di analizzare le prestazioni degli algoritmi di ricerca, ordinamento e fusione in termini di tempo e memoria.