scratch教案——变量

scratch教案——变量（共3篇）

scratch教案——变量篇1

教学目标：

知识与技能：了解变量的定义；学会使用广播；学会设置变量。过程与方法：学会多个角色之间的配合使用；学会程序的调试；情感态度与价值观：认真细致的态度，严谨的程序思想。教学重点：变量的设置和使用教学难点：初步了解变量的含义和使用教学过程：

导入：请一位同学到前面来，玩一个游戏“猫捉老鼠”。这个游戏好玩吗？其实，这个软件的编程并不难，只要了解程序的组成，我们也可以做出来。

哪位同学能为我们解读一下角色“猫”和角色“老鼠”的程序？（学生解读程序）

利用你们玩电脑游戏的经验，说说这个软件有哪些问题或不足？（预期答案：没有计数）

教师：既然是一款益智游戏，就应当有得分的显示。下面，我们来为游戏增加记分的功能。

新知：今天，我们要接触一个新的知识：“变量”。变量的定义：是指没有固定的值，可以改变的数，它可以保存供后续脚本使用的信息。

我们先在变量模块组中，设置一个变量“score”（得分、记分）。虽然在Scratch中对变量的名字没有过多的要求，但是，还是建议名字有具体的意义，便于识别。

对于游戏的记分功能，大家能否给我一些建议？（预期答案：游戏开始，计数为0；抓到1次，计数+1）请你们找到能够实现这两个功能的模块，并结合重复模块，完善程序，实现记分功能。

学生：以小组为单位，探究实现记分功能的方法。教师巡视指导。

（如果学生能够完成）请一位同学，介绍一下他的做法和思路。

（如果学生没有完成）我们大家来分析一下，只需要两个步骤：当点击绿旗开始后，将变量变为0；加入重复+1程序。我们看看效果。

请没有完成的同学，完成自己的游戏程序，并看看效果。小结：在程序中我们引入了一个变量，它代表着一个不断变化的数，并能根据我们的需要计算和存储。（语言描述变量记分的过程）

下面，我们来看“掷骰子”游戏。比一比，看谁的点数多。你们想做一个这样的游戏程序吗？这个程序非常简单，只要大家利用今天学习的变量，就可以制作出来。

大家观察游戏过程，想一想，哪个地方或对象应该用变量？（预期答案：骰子）

下面，我们来分析这个游戏的程序：

因为骰子的不确定性，会随机出现一个1—6之间的数，因此，要设置一个变量，来代替这个数。

游戏中有两个角色，学生和骰子。学生的动作是：让rand1变个数，然后发出掷骰子的命令。骰子的动作是：接到命令后，不断滚动，然后停止，显示对应的点数。

学生的程序包括：点绿旗开始，为rand1随机赋予数（1—6之间的数），发出命令；

骰子的程序包括：接到命令后，变成对应的点数（造型）。

现在以小组为单位，讨论，如何实现学生的程序和骰子的程序。（教师巡视指导，学生探究思考。）

（在学生解决主要程序后）教师问：骰子滚动的效果如何实现？（教师给出提示，学生思考重复的次数）

问：让学生喊出结果如何实现？用到什么模块？（学生解决）

教师小结，梳理学生和一个骰子的程序结构。

拓展：添加一个骰子，要求：点击绿旗，两个骰子不断变化，并随机出现点数，博士读出总点数。（学生动手完成，教师巡视指导）

scratch教案——变量篇2

【教学内容】

小学信息技术5年级第11课《初识scratch》第一课时【教学目标】

1、知识与技能：初步认识Scratch软件，了解Scratch软件的界面和基本功能；

2、过程与方法：在尝试实践的过程中掌握Scratch的基本工作方式；

3、情感态度价值观：培养对Scratch的学习兴趣。

【教学重难点】

重点：认识Scratch软件操作界面，体验创作乐趣。

难点：掌握Scratch的基本工作方式，自己体验创作Scratch作品。【教学过程】

一、游戏导入

同学们喜欢玩游戏吗？好，今天老师就满足一下大家的愿望，给大家带来一个小游戏。但是这个游戏怎么玩？可要你自己去探索了。有谁玩起来？请上来玩给大家看一看。

不错。是不是觉得这个游戏太简单了，想不想增加一点难度。好，下面老师就来现场修改游戏。

怎么样？是不是觉得很厉害，你们想不想也来修改一下？别着急，等你们学好了这个工具，别说修改游戏，就是自己做一个游戏也不是问题，那这到底是什么工具，怎么神奇呢？

它就是scratch！今天我们就一起来认识它。（课件出示课题）跟老师一起读一下它的发音。

二、小组合作，探索scratch的分区功能

1、简介scratch Scratch软件是美国麻省理工学院专门为少年儿童开发的一款简易的程序设计软件，使用它可以很方便地搭建出一个属于自己的动画或游戏。

2、认识Scratch的窗口分区。

找一找Scratch的图标是什么样的，打开它。我们把它的工作窗口分为六个区域。分别是：菜单区、控制区、控件区、脚本区、角色区、舞台区（课件出示界面分区图）

3、初步探索各分区的功能

这六个分区上都有不同的按钮，不同的功能，同学们想不想自己去探索一下呢？

下面我们就以小组为单位，进行一个小比赛，每个小组选择一个分区然后去探索这个分区有哪些功能能做什么？看哪个小组探索的功能最多最有趣。好，为了公平起见，我们一起来玩一个“砸金蛋”的游戏，每小组派一个代表来砸金蛋，砸到哪个金蛋就会拥有探索一个分区功能的资格。时间5分钟。（课件出示“砸金蛋”的游戏）学生小组合作探索，老师巡视辅导。小组代表演示本小组探索的功能。

三、让小猫动起来

刚才同学们通过互相合作，已经探索出了Scratch不少的功能，现在我们可以开始制作自己的第一个动画了。如何让小猫动起来呢？Scratch里所有的动画都是通过脚本控制的，所以我们要给小猫搭建脚本。老师演示让小猫前进10步的脚本搭建。

移动10步是不是不大明显，那能不能移动多一点呢？那是肯定的，脚本控件里的数字都是可以修改的，只要我们把10改成其他数值就可以了，比如改成50，再来试一下，是不是移动快了。

下面同学们去试一试。让小猫动起来。

看来大家都会了，编写程序制作动画不是很难啊，那么下面我们再进行一个小组挑战，看看除了让小猫向前移动，你还能让小猫做什么？小组合作创作。小组演示做的动画

四、保存作品

scratch教案——变量篇3

管理系505-13、14、15；经济系205-

1、2 授课时间

2006年3月3日；星期五；1—2节

教学内容

第二章一维随机变量及其概率分布第一节离散型随机变量及其分布律（续）

三、常见离散型随机变量的概率分布

1、二点分布和二项分布

2、泊松分布

通过教学，使学生能够：

1、掌握两点分布

2、掌握贝努利概型和二项分布

3、掌握泊松分布

教学目的

知识：

1、两点分布

2、贝努利概型和二项分布

3、泊松分布

技能与态度

1、将生活中的随机现象与随机变量的分布相联系

2、会分析计算生产实际中的概率问题

教学重点常见的分布教学难点贝努利概型

教学资源自编软件（演示贝努利概型）

教学后记

培养方案或教学大纲

修改意见对授课进度计划修改意见对本教案的修改意见教学资源及学时调整意见其他教研室主任：

系部主任：

《概率与数理统计》09—§2-1离散型随机变量及其概率分布（第二次）（共 7 页）

第 1 页

教学活动流程

教学步骤、教学内容、时间分配

一、复习导入新课

复习内容：（5分钟）

1、随机变量的概念

2、分布律的概念导入新课：（2分钟）

教学目标

教学方法

提问讲解

巩固所学知识，与技能

上一次我们引入了随机变量的概念，已经学会了用含有引出本节要学习随机变量的等式或不等式来表示不同的随机事件。在实际问的主要内容题中，不同的离散型随机变量拥有各自不同的分布律。但生

产管理和实际生活中，有很多随机变量的分布规律是类似的，常见的分布有三类：两点分布、二项分布、泊松分布

1、掌握两点分布

二、明确学习目标

2、掌握贝努利概型和二项分布

3、掌握泊松分布

三、知识学习（50分钟）

三、常见的离散型随机变量的分布

(一)两点分布（0—1分布）若随机变量X的分布律为

X01pP1p，则称X服从以p为参数的（0-1）分布。

若某个随机试验的结果只有两个，如产品是否合格，试验是否成功，掷硬币是否出现正面，射击是否中靶，新生儿的性别，等等，它们都可以用（0-1）分布来描述，只不过对不同的问题参数p的值不同而已。可见，（0-1）分布是经常遇到的一种分布。

例

1、从装有6只白球和4只红球的口袋中任取一球，1,取到白球以X表示取出球的颜色情况，即X=，求X的0,取到红球分布律。

解：P{X=1}=1C61C10=0.6，P{X=0}=

1C41C10=0.4

则X的分布律为XP010.40.6

(二)二项分布

二项分布是实际中很常见的一种分布，为了对它进行研究，需要先介绍一种非常重要的概率模型——贝努利概型

我们在实际中经常会遇到这样的情况:所考虑的试验是

掌握两点分布的概念

讲授法

《概率与数理统计》09—§2-1离散型随机变量及其概率分布（第二次）（共 7 页）

第 2 页由一系列的子试验组成的，而这些子试验的结果是互不影响的，即子试验之间是互相独立的。例如，将一枚硬币连续抛n次，我们可以将每抛一次看成一个子试验，而每次抛硬币出现正面与反面的结果是互不影响的。而且随机现象的统计规律性是在大量的重复试验的条件下才呈现出来的，因此对某个试验独立重复地进行n次，在概率分布的研究中也有重要的作用。

我们只讨论每次只有两个结果的n次独立重复试验。

1、贝努利(Bernoulli)试验

定义：设随机试验E只有两种可能的结果：A或A，在相同的条件下将E重复进行n次，若各次试验的结果是互不影响，则称这n重独立试验。

它是数学家贝努利首先研究的，因此也叫n重贝努利试验，简称贝努利试验，这时讨论的问题叫贝努利概型

说明：贝努利试验应同时满足以下条件：(1)在相同条件下进行n次重复试验；

(2)每次试验只有两种可能结果：A发生或A不发生；(3)在每次试验中，A发生的概率均相同，即P(A)=p；(4)各次试验是相互独立的

对于贝努利概型，我们主要研究在n次贝努利试验中事件A出现k次的概率。

定理：在贝努利概型中，设事件A在每次试验中发生的概率为p，则在n次贝努利试验中，事件A出现k次的概率kk为Pn(k)Cn（k=0,1,2,„,n）p(1p)nk，理解贝努利概型

例2：将一枚均匀的硬币抛掷3次（与3枚硬币掷一次相当），求正面出现1次的概率

解：n=3，k=1，p=0.5，1-p=0.5，则1P3(1)C3(0.5)1(10.5)31=0.375 用古典概率解释: Ω={正正正,正正反,正反正,正反反,．．．反正正,反正反,反反正,反反反} ．．．．．．说明:简单问题用古典概型解决还可以,当试验次数太多时,样本点有2n个，只能用公式求解

软件演示：

例3：从一批由9件正品，3件次品组成的产品中，有放回地抽取5次，每次取一件，求有两次取得次品的概率

解：将每一次抽取当做一次试验，设A={取到次品}，有放回地抽取5次，看成是一个5重贝努利试验，n=5，两次取得次品，则有k=2，每次试验中

p = P(A)=1C31C1213，则1-p=，44

掌握计算公式

讲授法

讲授法板书

软件演示

《概率与数理统计》09—§2-1离散型随机变量及其概率分布（第二次）（共 7 页）

第 3 页 2因此P5(2)C5()2(1)52=1414135 5122、二项分布

定义：若随机变量X的取值为0,1,2,„,n，且kkP{X=k}=Cnp(1p)nk，k =0,1,2,„,n

其中0

特例：当n=1时，二项分布即为两点分布例4(P 21)

说明：二项分布的应用非常广泛，但是当重复试验的次数很多时，计算量又很大，平时解题可以不用计算，当n>5时用式子表示即可。为便于应用，可直接查阅二项分布表(P157附表6），查表结果是X取值从0到x的累计概率。即P{X≤x}。若计算X=m的概率，可用P{X=m}=P{X≤m}—P{X≤m—1}

例如：P{X=5}=P{X≤5}—P{X≤4}

例5(P22)、工厂生产的螺丝次品率为0.05，每个螺丝是否为次品是相互独立的，产品出售时10个螺丝打成一包，并承诺若发现一包内多于一个次品即可退货。用X表示一包内次品的个数。求（1）X的分布律；（2）工厂的退货率

解：对一包内的10个螺丝逐个进行检验，相当于进行10重贝努利试验，因此X~B(10,0.05)

k（1）X的分布律：P{X=k}=C10（k(0.05)k(0.95)10k，=0,1,2,„,10）（2）当X>1时退货，退货率为：P{X>1}= 1—P{X≤1}=1—k01kC10(0.05)k(0.95)10k

泊松定理（Poisson）:设λ>0是一常数，n是正整数。若npn=λ，则对任一固定的非负整数k，有klim(1pn)e。（证：P23注释）nk!定理的条件npn=λ，意味着n很大时pn必定很小，由定理知，当X~B(n, p)，且n很大而p很小时，有kCnkpnnkkP{X=k}=Cnp(1p)knkk e，λ=np ≈k!k e计算在实际计算中，当n≥20且p≤0.05时，用k!kkCnp(1p)nk的近似值效果颇佳；

k 当n≥100且np≤10时，效果更好。e的值有表可

掌握二项分布的计算

理解定理内容

讲授法板书

《概率与数理统计》09—§2-1离散型随机变量及其概率分布（第二次）（共 7 页）

第 4 页

N3k因λ=np =3，由泊松定理P(X≤N)≈e3，k!k0

N3k3故问题转化为求N的最小值，使e≥0.99

k!k0

N3k3k即1e3e30.01

k!k!k0kN1

查书后附表2（P140）可知，当N+1≥9即时N ≥8时，上式成立。因此，为达到上述要求，至少需配备8名维修工人。

类似的问题在其他领域也会遇到，如电话交换台接线员的配备，机场供飞机起降的跑道数的确定等.(三)泊松分布

定义：若随机变量X所有可能的取值为0,1,2,„,而理解泊松分布的定义 k 查（见书后附表P139）

例

6、某车间有同类型的设备300台，各台设备的工作是相互独立的，发生故障的概率都是0.01，设一台设备的故障由一名工人维修，问至少需配备多少名维修工人，才能保证设备发生故障但不能及时维修的概率小于0.01？

解设需配备N名工人，X为同一时刻发生故障的设备的台数，则X~B(300,0.01)。所需解决的问题是确定N的最小值，使P(X≤N)≥0.99 e，其中λ>0是常数，则称X服从参数为λk!的泊松分布，记为X~P(λ)

具有泊松分布的随机变量在实际应用中是很多的。例如，在每个时段内电话交换台收到的电话的呼唤次数、某商店在一天内来到的顾客人数、在某时段内的某放射性物质发出的经过计数器的粒子数、在某时段内在车站候车的人数、单位面积上布匹的疵点数、单位时间内商店销售非紧俏商品的件数、等等，只要试验的结果为两个，且由很多因素共同作用来决定的随机变量，都可认为是服从泊松分布。泊松分布也是一种常见的重要分布。它是二项分布的极限分布，因此可用泊松分布的计算公式计算二项分布。

例15：每分钟经过收费站的汽车流量服从泊松分布：X ~P(5)，求每分钟经过该收费站的汽车不足9辆的概率。

解：P{X<9}=1—P{X≥9}=1-0.0681=0.9319 P{X=k}=

例1 某人独立地射击目标，每次射击的命中率为0.02，掌握分布律的性射击200次，求目标被击中的概率。质

解：把每次射击看成一次试验，这是200重贝努利试验。设击中的次数为X，则X~B(200,0.02)

四、技能学习（20分钟）

教师提问

引导学生写出答案

《概率与数理统计》09—§2-1离散型随机变量及其概率分布（第二次）（共 7 页）

第 5 页

=0,1,2,„,200）

所求概率：P{X≥1}=1—P{X=0}=1—0.98200=0.9824 说明：虽然每次的命中率很小，但当射击次数足够大时，击中目标的概率很大。这个事实告诉我们，一个事件尽管在一次实验中发生的概率很小，但在大量的独立重复试验中，kX的分布律为：P{X=k}=C200（k(0.02)k(0.98)200k，这个事件的发生几乎是必然的。也就是说，小概率事件在大量独立重复室验中是不可忽视的。

当问题的规模很大时，一般n很大且p很小，无法查表。而直接计算又很麻烦，下面给出一个当n很大而p很小时的近似计算公式.例

2、车间现有90台同类型的设备，各台设备的工作是相互独立的，每台发生故障的概率都是0.01，且一台设备的故障只能由一个人修理。配备维修工人的方法有两种，一种是由三人分开维护，每人负责30台；另一种是由3人共同维护90台。分别求在两种情况下车间的设备发生故障不能及时维修的概率。

解：设X为出现故障的设备台数

（1）每人负责30台设，可认为是30重贝努利试验，因此X~B(30,0.01)，当X>1时等待修理。

λ=np =0.3，P{X>1}= P{X≥2}≈(0.3)e0.3≈

k2kk!0.0369 Ai=“第i个人负责的30台设备发生故障而无人修理”。可知P(Ai)=0.0369，而90台设备发生故障无人修理的事件为A1∪A2∪A3，故采用第一种方法，所求概率为

P(A1∪A2∪A3)= 1-P(A1A2A3)=1-(1-0.0369)3=0.1067

（2）三人共同维护90台，认为是90重贝努利试验，因此X~B(90,0.01)，当X>3时等待修理。

而所求概率为P{X>3}= P{X≥4}≈(0.9)e0.9≈

k4kk!0.0135 因为0.0135<0.0369，显然共同负责比分块负责的维修效率提高了。因此后者的管理效益更好。由此可以看到，用概率的知识可以解决运筹学所要解决的有效运用人力、物力资源的某些问题。

五、态度养成

六、技能训练（16分钟）