Файл: Методические рекомендации по суммативному оцениванию по предмету.docx

Методические рекомендации составлены в помощь учителю при планировании, организации и проведении суммативного оценивания по предмету «Информатика» для обучающихся в 11 классах. Методические рекомендации подготовлены на основе учебной программы по предмету «Информатика» (в рамках обновления содержания среднего образования) для старшей школы (10 -11 классы) (с русским языком обучения) и учебного плана. Суммативное оценивание в 10 классе проводится в 1, 2, 3 и 4 четвертях.

Задания для суммативного оценивания за раздел/сквозную тему позволят учителю определить уровень достижения учащимися целей обучения, запланированных на четверть.

Для проведения суммативного оценивания за раздел/сквозную тему в методических рекомендациях предлагаются задания, критерии оценивания с дескрипторами и баллами. Также в сборнике описаны возможные уровни учебных достижений, учащихся (рубрики). Задания с дескрипторами и баллами носят рекомендательный характер.

Для проведения суммативного оценивания за четверть предлагается спецификация со схемой выставления баллов. Спецификация стандартизирована и обязательна для проведения суммативного оценивания за четверть.

Методические рекомендации предназначены для учителей информатики, администрации школ, методистов отделов образования, школьных и региональных координаторов по критериальному

---

оцениванию и других заинтересованных лиц.

При подготовке методических рекомендаций использованы ресурсы (рисунки, фотографии, тексты, видео- и аудиоматериалы и др.), находящиеся в открытом доступе на официальных интернет-сайтах.

Содержание

1 ЧЕТВЕРТЬ

Раздел «11.1А Искусственный интеллект»

Цель обучения	11.3.4.1	объяснять принципы машинного обучения,
		нейронных сетей (нейронов, синапсов);
	11.3.4.2	описывать сферы применения искусственного
		интеллекта в промышленности, образовании,
		игровой индустрии, обществе;
	11.3.4.4	описывать области применения метода «обучения
		с учителем» при разработке искусственного
		интеллекта
Критерий оценивания	Обучающийся демонстрирует понимание принципа машинного обучение, нейронных сетей и приводит пример использования метода машинного обучения; приводит пример применения искусственного интеллекта; приводит пример метода «обучения с учителем», описывает область его применения
Уровень мыслительных навыков	Применение
Время выполнения	20 минут

---

Задание

1. 
   На рисунке 1 изображен процесс машинного обучения. Обведите и отметьте цифрами 1,2,3,4 следующие элементы:
   
   1. 
      нейроны - цифрой 1,
      
   2. 
      синапсы - цифрой 2,
      
   3. 
      входные данные - цифрой 3;
      
   4. 
      выходные данные – цифрой 4.
      

Рисунок1

2. 
   Дополните предложение:
   

«Нейрон — это вычислительная единица, которая получает информацию, производит над ней простые вычисления и передает ее дальше. Они делятся на три основных типа:

1. 
   тип
   
2. 
   тип
   
3. 
   тип»
   

3. 
   
   Когда говорят об искусственном интеллекте можно услышать о процессе обучения нейронной сети. Напишите, что на рисунке написано вместо цифр 1 и 2.
   

1.


Рисунок3
2.

4. 
   Когда говорят об искусственном интеллекте можно услышать о методах машинного обучения. Объясните, в чем заключается метод машинного обучения.
   

5. 
   Опишите разницу между нейронной сетью и машинным обучением
   

6. 
   Приведите пример применения искусственного интеллекта в промышленности, образовании, игровой индустрии или обществе. Обоснуйте, почему приведенный Вами пример является искусственным интеллектом.
   

Пример:




Обоснование:


5

7. 
   Опишите принцип метода «обучения с учителем» при разработке искусственного интеллекта
   

8. 
   Приведите пример применения метода «обучения с учителем» при разработке искусственного интеллекта и напишите, к какой области применения он относится.
   

---

Пример:




Область применения:

Критерий оценивания	№ задания	Дескриптор		Балл
		Обучающийся
демонстрирует понимание принципа машинного / нейронных сетей и приводит пример использования	1	Отмечает нейроны		1
		Отмечает синапсы		1
		Отмечает входные данные		1
		Отмечает выходные данные		1
	2	Называет 1 тип нейрона		1
		Называет 2 тип нейрона		1
		Называет 3 тип нейрона		1
	3	Приводит значение надписи 1		1
		Приводит значение надписи 2		1
	4	Объясняет сущность метода машинного обучения		1
	5	Описывает отличие нейронной сети от машинного обучения		1
приводит пример применения искусственного интеллекта;	6	Приводит пример искусственного интеллекта		1
		Приводит обоснование		1
приводит пример метода «обучения с учителем», описывает область его применения	7	Описывает принцип метода «обучения с учителем»
	8	Приводит пример применения метода «обучения с учителем»		1
		Называет область применения		1
Итого:			15

---

6

Рубрика для предоставления информации родителям по итогам суммативного оценивания за раздел «Искусственный интеллект»

Критерий оценивания	Уровень учебных достижений
	Низкий	Средний	Высокий
демонстрирует понимание принципа машинного обучение/нейронных сетей и приводит пример использования	Испытывает значительные затруднения при объяснении принципа машинного обучения/нейронных сетей и его работы	Допускает ошибки во время описания процесса МО и НС/1/2/3 типа нейронов/примера МО/обоснования МО	Верно понимает принцип принципа машинного обучение/нейронных сетей и приводит пример использования
приводит пример применения искусственного интеллекта	Затрудняется во время приведения примера применения искусственного интеллекта и обоснования	Допускает ошибки во время приведения примера применения искусственного интеллекта/в обоснование	Верно приводит пример применения искусственного интеллекта
приводит пример метода «обучения с учителем», описывает область его применения	Затрудняется в процессе описания метода «обучения с учителем» и область его применения	Допускает ошибки в процессе описания приводит пример метода «обучения с учителем» / область его применения	Правильно приводит пример метода «обучения с учителем», описывает область его применения

---