Муниципальное автономное общеобразовательное учреждение
средняя общеобразовательная школа №16

Рассмотрено и согласовано на заседании
педагогического совета.
Протокол № ___
от ___________ г.

ПРИЛОЖЕНИЕ
к программе внеурочной деятельности МАОУ СОШ №16
на уровне основного общего образования
Рабочая программа «Искусственный интеллект»
на 2022/2023 учебный год

Карпинск, 2022

Д

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
Нормативную правовую основу рабочей программы
внеурочной деятельности
«Искусственный интеллект»
составляют следующие документы:
•Закон Российской Федерации от 29 декабря 2012 г. № 273-ФЗ
"Об образовании в Российской Федерации";
•Федеральный государственный образовательный стандарт
основного общего образования, утвержденным приказом
Министерства образования и науки РФ от 31 мая 2021 г № 287;
•Санитарные
правила
СП
2.4.3648-20
«Санитарноэпидемиологические требования к организациям воспитания и
обучения, отдыха и оздоровления детей и молодежи»,
утвержденных постановлением Главного государственного
санитарного врача Российской Федерации от 28.09.2020 № 28
(далее - СП 2.4.3648-20);
•Санитарные правила и нормы СанПиН 1.2.3685-21
«Гигиенические нормативы и требования к обеспечению
безопасности и (или) безвредности для человека факторов
среды обитания», утвержденных постановлением Главного
государственного санитарного врача Российской Федерации от
28.01.2021 № 2 (далее - СанПиН 1.2.3685- 21);
•Федерального
перечня
учебников,
допущенных
к
использованию при реализации имеющих государственную
аккредитацию образовательных программ начального общего,
основного
общего,
среднего
общего
образования
организациями,
осуществляющими
образовательную
деятельность,
утвержденного
приказом
Министерства
просвещения Российской Федерации от 20.05.2020 № 254;
•Приказ Министерства образования и науки РФ от 22 марта
2021 г. N 115 "Об утверждении Порядка организации и

осуществления образовательной деятельности по основным
общеобразовательным программам
образовательным
программам начального общего, основного общего и среднего
общего образования";
•Проект примерной образовательной программы основного
общего образования, примерные рабочие программы учебных
предметов (одобрены решением ФУМО, протокол от 27.09.2021
№ 3/21);
•Приказ Федеральной службы по надзору в сфере образования
и науки, Министерства просвещения РФ и Министерства науки
и высшего образования РФ от 18 декабря 2019 г. N
1684/694/1377 "Об осуществлении Федеральной службой по
надзору в сфере образования и науки, Министерством
просвещения Российской Федерации и Министерством науки и
высшего образования Российской Федерации мониторинга
системы образования в части результатов национальных и
международных исследований качества образования и иных
аналогичных оценочных мероприятий, а также результатов
участия обучающихся в указанных исследованиях и
мероприятиях" (с изменениями и дополнениями);
•Письмо Министерства просвещения РФ от 06 августа 2021 г. N
СК-228/03 письму Рособрнадзора от 06.08.2021 №01-169/08-01
"Рекомендации для системы общего образования по основным
подходам к формированию графика проведения оценочных
процедур в общеобразовательных организациях в 2021/2022
учебном году»;
•Устав МАОУ СОШ №16, утвержденный Постановлением
городского округа Карпинск № 390 от 08.04.2020 г. (с
изменениями от 18.08.2021 г. № 1030);

•
Основная образовательная программа основного общего
образования /ООП ООО/ МАОУ СОШ №16;
•
План внеурочной деятельности для основного общего
образования на 2022-2023 учебный год.
Пояснительная записка
Программа курса «Искусственный интеллект» составлена
для 5−7 классов в соответствии с требованиями ФГОС
основного общего образования (приказ Минпросвещения №
287 от 31 мая 2021 г.), с учетом преемственности программ
начального, основного и среднего общего образования.
Программа предназначена для продолжения обучения
основам искусственного интеллекта и ориентирована на
анализ данных, введение в машинное обучение на базовом
уровне. 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.
Для
базового
уровня
программой
предусмотрен
пропедевтический раздел анализа данных в электронных
таблицах, а также основы программирования на Python,
анализ данных 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, онлайн-ресурсам, 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 на языке Python,
познакомить с терминологией искусственного интеллекта и
научить применять некоторые из его методов для решения
практических задач.
Целевая аудитория курса. Учащиеся 5−7 классов
общеобразовательных школ.
Место курса «Искусственный интеллект» в учебном
плане. Уроки курса «Искусственный интеллект» проводятся
в 5-7 классах в качестве внеурочной деятельности
(возможные формы: факультатив, кружок и прочее) по 1 часу
в неделю. Всего:136 часов.

Ценностные ориентиры содержания и реализации
программы
Содержание программы носит междисциплинарный
характер. Естественным образом выглядит его возможная
интеграция
с
дисциплинами
предметной
области
«Математика и информатика». Развитие логического и
алгоритмического мышления, осуществляемое на уроках по
этим дисциплинам, служит задаче формирования
необходимой основы, на которой в дальнейшем будет
осуществлен переход к машинному обучению на ступени
среднего общего образования.
Через использование различных датасетов и анализ данных
синтезируются знания и умения учащихся, полученные ими
на уроках географии, физики, биологии и других.
Неотъемлемой частью программы является реализация
проектного метода обучения. Программой предусмотрено
выполнение таких проектов как «Статистический метод
анализа данных», «Различные варианты программирования
циклического алгоритма», «Начала программирования на
Python». Проекты по своей дидактической сущности
нацелены на формирование способностей, позволяющих
эффективно действовать в реальной жизненной ситуации.
Обладая ими, учащиеся могут адаптироваться к
изменяющимся условиям, ориентироваться в разнообразных
ситуациях, работать в команде.
При работе над проектом появляется исключительная
возможность формирования у учащихся компетентности
разрешения проблем (поскольку обязательным условием
реализации метода проектов в школе является решение
учащимся собственных проблем средствами проекта), а
также освоение способов деятельности, составляющих
коммуникативную и информационную компетентности.

Планируемые результаты освоения учебного курса
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 адаптацию
обучающегося к изменяющимся
условиям социальной и природной
среды:
Разделы
умение распознавать конкретные «Введение в
примеры понятия по характерным искусственный
признакам, выполнять операции в интеллект»,
соответствии с определением и
«Основы
простейшими свойствами понятия, программирования на
конкретизировать понятие
Python»,
примерами, использовать понятие и «Анализ данных в
его свойства при решении задач, а электронных таблицах».
также оперировать терминами и
представлениями в области
концепции устойчивого развития

1

Приказ Минпросвещения №287 от 31 мая 2021 г.

Ценности научного познания:
овладение основными навыками
исследовательской деятельности,
установка на осмысление опыта,
Разделы «Анализ данных в
наблюдений, поступков и
электронных таблицах».
стремление совершенствовать пути
достижения индивидуального и
коллективного благополучия

Таблица 2
Метапредметные результаты
Требование ФГОС

Чем достигается

Умение самостоятельно планировать пути
достижения цели, в том числе
альтернативные, осознанно выбирать
наиболее эффективные способы решения
Проектные
учебных и познавательных задач.
задания

Умение
оценивать
правильность Разделы «Анализ
выполнения учебной задачи, собственные данных в
возможности ее решения.
электронных
таблицах»,
«Анализ данных
на Python»

Умение определять понятия, создавать
обобщения, устанавливать аналогии,
классифицировать, устанавливать
причинно-следственные связи, строить
логические рассуждения, умозаключения
(индуктивные, дедуктивные и по аналогии)
и делать выводы.

Умение создавать, применять и
преобразовывать знаки и символы, модели
и схемы для решения учебных и
познавательных задач.

Разделы «Анализ
данных в
электронных
таблицах»,
«Анализ данных
на Python»

Разделы «Анализ
данных в
электронных
таблицах»,
«Анализ данных
на Python»

Формирование и развитие компетентности в Разделы «Анализ
области использования ИКТ (ИКТданных в
компетенции).
электронных
таблицах»,
«Анализ данных
на Python»
Таблица 3
Предметные результаты
Требование ФГОС

Чем достигается

Формирование
Разделы
информационной и
«Основы программирования
алгоритмической культуры,
на Python»
формирование представления о «Анализ данных на Python»
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.

Разделы «Анализ данных в
электронных таблицах»,
«Основы программирования
на Python»
«Анализ данных на Python»,
«Введение в машинное
обучение на Python»

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

Разделы «Анализ данных в
электронных таблицах»,
«Анализ данных на Python»,
«Основы машинного
обучения»

структурами — линейной,
условной и циклической.
Формирование умений
формализации и
структурирования
Разделы «Основы
информации, умения выбирать
программирования на Python»,
способ представления данных
«Анализ данных в
в соответствии с поставленной
электронных таблицах»,
задачей (таблицы, схемы,
«Анализ данных на Python»,
графики, диаграммы) с
«Введение в машинное
использованием
обучение на Python»
соответствующих
программных средств
обработки данных
Формирование навыков и
умений безопасного и
целесообразного поведения
при работе с компьютерными
Раздел «Введение в
программами и в сети
искусственный интеллект»
Интернет, умения соблюдать
нормы информационной этики
и права

Учебно-тематический план
В этом разделе приводится вариант планирования занятий,
рассчитанный на минимальный учебный план. Представлен
перечень планируемых результатов освоения программы для
базового варианта учебного планирования. Различие
базового уровня от углубленного курса проявляется в
степени глубины и качества освоения теоретического
материала и полученных практических навыков.
Тематическое планирование с определением основных
видов учебной деятельности
Таблица 4
«Искусственный интеллект»
Наименовани
е темы

Виды учебной
деятельности

Введение в ИИ и МО

1.
1.1

Краткое
содержание

Введение в
машинное
обучение

Прогнозирование, Аналитическая: поиск
анализ, обучение, ответов на вопросы
данные, признаки, учителя,
алгоритм,
самостоятельный
искусственный
поиск
информации
интеллект,
при
решении
машинное обучение поставленных задач.
Коммуникационная:
командная
работа,
ответы на вопросы
учителя,
игровая
практика.
Практическая:
участие в игре, работа

с
игровым
тренажером.
Рефлексивная:
рефлексия методом «6
шляп»
2.
Анализ данных в электронных таблицах
2.1

Наука о
данных.
Большие
данные

Наука о данных,
Аналитическая: поиск
профессии в областиответов на вопросы
науки о данных,
учителя,
данные и большие самостоятельный
данные, методы
поиск
информации
работы с данными при
решении
поставленных задач.
Коммуникационная:
участие
во
фронтальном
обсуждении, ответы
на вопросы учителя.
Практическая:
решение
предлагаемых
заданий средствами
Excel.
Рефлексивная:
обсуждение
контрольных
вопросов и
подведение итогов
выполнения
практического
задания

2.2

Описательная Табличные данные, Аналитическая: поиск
статистика. методы работы с
ответов на вопросы

2.3

Табличные
данные

табличными
данными, базовые
инструменты
табличного
процессора Excel,
сбор и обогащение
данных

учителя,
самостоятельный
поиск
информации
при
решении
поставленных задач.
Коммуникационная:
участие
во
фронтальном
обсуждении, ответы
на вопросы учителя.
Практическая:
решение
предлагаемых
заданий.
Рефлексивная:
обсуждение
контрольных
вопросов и
подведение итогов
выполнения
практического
задания

Обработка
данных
средствами
электронной
таблицы

статистические
Аналитическая: поиск
показатели, меры ответов на вопросы
центральной
учителя,
тенденции,
самостоятельный
встроенные функциипоиск
информации
=СЧЁТ(), =СУММ(),при
решении
=СРЗНАЧ(),
поставленных задач.
=МАКС(), =МИН(), Коммуникационная:
=МОДА(),
участие
во
=МЕДИАНА()
фронтальном
обсуждении, ответы
на вопросы учителя.
Практическая:
решение

предлагаемых
заданий средствами
Excel.
Рефлексивная:
обсуждение
контрольных
вопросов и
подведение итогов
выполнения
практического
задания
2.4

Обработка
данных.
Первичный
анализ

Первичный анализ Аналитическая: поиск
данных, этапы
ответов на вопросы
работы с данными, учителя,
встроенные функциисамостоятельный
=СЧЁТЕСЛИ(),
поиск
информации
=СЧЁТЕСЛИМН(), при
решении
=СРЗНАЧЕСЛИ(), поставленных задач.
=СРЗНАЧЕСЛИМН(Коммуникационная:
), =СУММЕСЛИ(), участие
во
=СУММЕСЛИМН() фронтальном
обсуждении, ответы
на вопросы учителя.
Практическая:
решение
предлагаемых
заданий средствами
Excel.
Рефлексивная:
обсуждение
контрольных
вопросов и
подведение итогов
выполнения
практического
задания

2.5

Визуализация Визуализация
Аналитическая: поиск
данных
данных, визуальный ответов на вопросы
анализ данных,
учителя,
графики, диаграммы,самостоятельный
гистограммы,
поиск
информации
конструктор для
при
решении
работы с
поставленных задач.
диаграммами и их Коммуникационная:
форматирование
участие
во
фронтальном
обсуждении, ответы
на вопросы учителя.
Практическая:
решение
предлагаемых
заданий средствами
Excel.
Рефлексивная:
обсуждение
контрольных
вопросов и
подведение итогов
выполнения
практического
задания.

2.6

СтатистическиСтатистический
Аналитическая: поиск
й анализ
анализ данных,
ответов на вопросы
данных.
визуализация
учителя,
Корреляционн данных с помощью самостоятельный
ый анализ
диаграммы разброса поиск
информации
и расчета
при
решении
коэффициента
поставленных задач.
корреляции,
Коммуникационная:
коэффициент
участие
во
корреляции Пирсонафронтальном

обсуждении, ответы
на вопросы учителя.
Практическая:
решение
предлагаемых
заданий средствами
Excel.
Рефлексивная:
обсуждение
контрольных
вопросов и
подведение итогов
выполнения
практического
задания
2.7

СтатистическиПостроение
й анализ
математической
данных.
модели линейной
Линейный
(парной)
регрессионныйзависимости и ее
анализ
интерпретация

Аналитическая: поиск
ответов на вопросы
учителя,
самостоятельный
поиск
информации
при
решении
поставленных задач.
Коммуникационная:
участие
во
фронтальном
обсуждении, ответы
на вопросы учителя.
Практическая:
решение
предлагаемых
заданий средствами
Excel.
Рефлексивная:
обсуждение
контрольных
вопросов и

подведение итогов
выполнения
практического
задания
2.8

Проект
Понятия раздела
«Статистическ «Анализ данных в
ий метод
электронных
анализа
таблицах»
данных»

Аналитическая: поиск
ответов на вопросы
учителя,
самостоятельный
поиск
информации
при
решении
поставленных задач.
Коммуникационная:
участие
во
фронтальном
обсуждении, ответы
на вопросы учителя.
Практическая:
решение
предлагаемых
заданий средствами
Excel.
Рефлексивная:
обсуждение
контрольных
вопросов и
подведение итогов
выполнения
практического
задания

3.
Основы языка программирования Python
3.1

Алгоритмы и Исполнитель,
исполнители. алгоритм.
Способы

Аналитическая: поиск
ответов на вопросы
учителя,

записи
алгоритмов

3.2

Способы записи
алгоритмов:
словесный,
построчный, блоксхема, программа.
Линейный,
разветвляющийся и
циклический
алгоритмы.

самостоятельный
поиск
информации
при
решении
поставленных задач.
Коммуникационная:
работа с игровым
тренажером.
Практическая:
ответы на вопросы,
решение
предлагаемых
заданий на языке
программирования
Python.
Рефлексивная:
заполнение
листа
рефлексии

Общие
История языка
Аналитическая: поиск
сведения о
Python,
ответов на вопросы
языке
компилируемые и учителя,
программироваинтерпретируемые самостоятельный
ния Python
языки, достоинства ипоиск
информации
недостатки Python. при
решении
Понятие данных,
поставленных задач.
типы данных: целые,Коммуникационная:
вещественные и
работа в командах и
строковые.
(или) индивидуально.
Понятие
Практическая:
переменной, разницаответы на вопросы,
между переменной ирешение
константой.
предлагаемых
заданий на языке
программирования
Python.

Рефлексивная:
заполнение
рефлексии

листа

3.3

Организация Функция print(),
Аналитическая: поиск
ввода и выводаправила ее
ответов на вопросы
данных
использования.
учителя,
Ошибки при
самостоятельный
использовании
поиск
информации
функции print()
при
решении
Типы данных: int, поставленных задач.
float, str.
Коммуникационная:
Приведение типов с работа в командах и
помощью
(или) индивидуально.
соответствующих Практическая:
функций (int(),
ответы на вопросы,
float(), str()).
решение
Функция type().
предлагаемых
Оператор
заданий на языке
присваивания.
программирования
Правила именованияPython.
переменных.
Рефлексивная:
Функция input(),
заполнение
листа
правила ее
рефлексии
использования.
Необходимость
приведения
целочисленных
данных к типу int
после ввода.

3.4

Алгоритмичес Типы данных в
Аналитическая: поиск
кая
Python,
ответов на вопросы
конструкция арифметические
учителя,
«следование» операторы, действиясамостоятельный
с переменными.
поиск
информации
Алгоритм, виды

алгоритмов,
особенности
линейного
алгоритма, блоксхема.
Блок-схема
линейного
алгоритма.

3.5

ПрограммировБлок-схема
ание линейныхлинейного
алгоритмов алгоритма.
Программирование
линейных
алгоритмов,
арифметические
операторы,
переменные.

при
решении
поставленных задач.
Коммуникационная:
работа в командах и
(или) индивидуально.
Практическая:
ответы на вопросы,
решение
предлагаемых
заданий на языке
программирования
Python.
Рефлексивная:
заполнение
листа
рефлексии
Аналитическая: поиск
ответов на вопросы
учителя,
самостоятельный
поиск
информации
при
решении
поставленных задач.
Коммуникационная:
работа в командах и
(или) индивидуально.
Практическая:
ответы на вопросы,
решение
предлагаемых
заданий на языке
программирования
Python.
Рефлексивная:
заполнение
листа
рефлексии

3.6

Алгоритмичес Разветвляющийся Аналитическая: поиск
кая
алгоритм, блокответов на вопросы
конструкция схема ветвления,
учителя,
«ветвление» операторы
самостоятельный
сравнения.
поиск
информации
Условные операторыпри
решении
if, if-else, правила поставленных задач.
записи условных
Коммуникационная:
операторов.
работа в командах и
(или) индивидуально.
Практическая:
ответы на вопросы,
решение
предлагаемых
заданий на языке
программирования
Python.
Рефлексивная:
заполнение
листа
рефлексии

3.7

Полная форма Блок-схема
ветвления
ветвления.
Полный условный
оператор, правила
записи полного
условного
оператора.

Аналитическая: поиск
ответов на вопросы
учителя,
самостоятельный
поиск
информации
при
решении
поставленных задач.
Коммуникационная:
работа в командах и
(или) индивидуально.
Практическая:
ответы на вопросы,
решение
предлагаемых
заданий на языке

программирования
Python.
Рефлексивная:
заполнение
листа
рефлексии
3.8

ПрограммировПрограммирование
ание
линейных
разветвляющи алгоритмов,
хся
арифметические
алгоритмов. операторы,
Условный
переменные.
оператор

3.9

Простые и
составные
условия

Аналитическая: поиск
ответов на вопросы
учителя,
самостоятельный
поиск
информации
при
решении
поставленных задач.
Коммуникационная:
работа в командах и
(или) индивидуально.
Практическая:
ответы на вопросы,
решение
предлагаемых
заданий на языке
программирования
Python
Рефлексивная:
заполнение
листа
рефлексии

Разветвляющийся Аналитическая: поиск
алгоритм, блокответов на вопросы
схема ветвления.
учителя,
Логические
самостоятельный
операторы,
поиск
информации
составные условия. при
решении
Условный оператор. поставленных задач.
Коммуникационная:
работа в командах и
(или) индивидуально.

Практическая:
ответы на вопросы,
решение
предлагаемых
заданий на языке
программирования
Python.
Рефлексивная:
заполнение
листа
рефлексии
3.10

Алгоритмичес Оператор while в
кая
Python, синтаксис
конструкция оператора while.
«повторение».
Программиров
ание циклов с
заданным
условием
продолжения
работы

Аналитическая: поиск
ответов на вопросы
учителя,
самостоятельный
поиск
информации
при
решении
поставленных задач.
Коммуникационная:
работа в командах и
(или) индивидуально.
Практическая:
ответы на вопросы,
решение
предлагаемых
заданий на языке
программирования
Python.
Рефлексивная:
заполнение
листа
рефлексии

3.11

ПрограммировОператор for в
ание циклов с Python, функция
заданным
range(), синтаксис
числом
функции range().
повторений

Аналитическая: поиск
ответов на вопросы
учителя,
самостоятельный
поиск
информации

при
решении
поставленных задач.
Коммуникационная:
работа в командах и
(или) индивидуально.
Практическая:
ответы на вопросы,
решение
предлагаемых
заданий на языке
программирования
Python.
Рефлексивная:
заполнение
листа
рефлексии
3.12

Проект
Циклический
Аналитическая: поиск
«Различные алгоритм, алгоритм решения
варианты
while, алгоритм for, поставленной задачи.
программироваправила записи
Коммуникационная:
ния
циклических
работа в командах и
циклического алгоритмов в Python.(или) индивидуально.
алгоритма»
Практическая:
решение проектной
задачи. Рефлексивная:
заполнение
листа
рефлексии.

3.13

Проект
Типы данных,
«Начала
переменные,
программировафункции,
ния»
математические и
логические
операторы, виды
алгоритмов,
условный оператор,

Аналитическая:
в
процессе
систематизации
знаний.
Коммуникационная:
при
работе
в
командах.
Практическая:
в
работе по созданию

оператор for,
оператор while.

визуальной
карты
знаний.
Рефлексивная:
заполнение
листа
рефлексии

Раздел 1. Введение в искусственный интеллект (1 ч)
Учащиеся должны знать понятие информации, различие между
понятиями «информация», «данные».
Учащиеся должны уметь:
●

приводить примеры информационных процессов

в природе, обществе, технических системах;
●

структурировать

информацию,

выделять

основные понятия и взаимосвязи между ними.
Раздел 2. Анализ данных в электронных таблицах (8 ч.)
Учащиеся должны знать:
●

возможности электронных таблиц для хранения,

анализа и представления данных;
Учащиеся должны уметь:
●

вводить и редактировать данные в электронных

таблицах;
●

выполнять вычисления с помощью электронных

таблиц; представлять данные в виде диаграмм и
графиков.
Раздел 3. Основы программирования на Python (12 ч.)

Учащиеся должны знать:
●

понятия «алгоритм», «исполнитель», «система

команд исполнителя»;
●

основные

алгоритмические

структуры:

следование, ветвление, цикл;
●

реализацию основных алгоритмических структур

в выбранном языке программирования.
Учащиеся должны уметь:
●

составлять алгоритмы для решения простых

задач в словесной форме, на алгоритмическом языке и на
выбранном языке программирования;
●

выполнять трассировку алгоритма;

●

программировать

разветвляющиеся

и

несложные
циклические

линейные,

алгоритмы

на

выбранном языке программирования.
Содержание курса
В этом разделе содержится тематическое планирование и
перечень планируемых результатов освоения программы
(итогов изучения отдельных тем).
На усмотрение учителя количество часов, отведенных на
освоение отдельных тем и проведение проектных занятий,
может быть увеличено в зависимости от возможностей и
интересов обучающихся.

Различие базового уровня от углубленного курса проявляется в
степени

глубины

и

качества

освоения

теоретического

материала и полученных практических навыков.

Тематическое планирование
Таблица 5
Минимальный вариант учебного плана
№

Тема

Количество
часов

Введение в искусственный интеллект
1

Введение в искусственный
интеллект

1

Итого по разделу

1

Анализ данных в электронных таблицах
2

Наука о данных. Большие данные

1

3

Описательная статистика.
Табличные данные

1

4

Обработка данных средствами
электронной таблицы

1

5

Обработка данных. Первичный
анализ

1

6

Визуализация данных

1

7

Статистический анализ данных.
Корреляционный анализ

1

8

Статистический анализ данных.
Линейный регрессионный анализ

1

9

Проект «Статистический метод
анализа данных»

1

Итого по разделу

8

Основы программирования на Python
10

Алгоритмы и исполнители. Способы
записи алгоритмов

1

11

Общие сведения о языке
программирования Python

1

12

Организация ввода и вывода данных

1

13

Алгоритмическая конструкция
«следование»

1

14

Программирование линейных
алгоритмов

1

15

Алгоритмическая конструкция
«ветвление»

1

16

Полная форма ветвления

1

17

Программирование
разветвляющихся алгоритмов.
Условный оператор

1

18

Простые и составные условия

1

19

Алгоритмическая конструкция
«повторение». Программирование

1

циклов с заданным условием
продолжения работы

20

Программирование циклов с
заданным числом повторений

1

21

Проект «Различные варианты
программирования циклического
алгоритма»

1

22

Проект «Начала программирования
на Python»

1

Итого по разделу

13

ИТОГО

21

Организационно-педагогические условия реализации
курса
Для реализации курса на основе программы необходимо
наличие следующих компонентов:
●

компьютерное

рабочее

место

учителя,

подключенное к сети Интернет (Wi-Fi или по кабелю),
●

проекционное оборудование или интерактивная

доска с возможностью демонстрации презентаций;
●

компьютеры или ноутбуки, расположенные в

компьютерном классе, где каждый ученик работает с
устройством либо индивидуально, либо в парах;

●

компьютеры или ноутбуки как учащихся, так и

учителя должны быть на операционных системах
Windows/MacOS;
●

типовое программное обеспечение, применяемое

общеобразовательными

организациями,

включая

программу для работы с электронными таблицами MS
Excel;
●

интегрированная

среда

разработки

(IDE)

для языка программирования Python;
●

Jupyter Notebooks — среда разработки, для

запуска файлов из материалов УМК с компьютера или из
облачного хранилища.

Технические требования к ПО
ПК или ноутбук на базе ОС Windows, MacOS
Системные требования

Системные требования

Windows

MacOS

● Операционная
система Windows 7 или
выше
● Процессор Intel® Core
Duo или аналогичный с

● Операционная система
MacOS X 10.10 или выше
● Процессор Intel® Core
Duo или аналогичный с

частотой 1,5 ГГц или
выше
● 2/4 ГБ оперативной
памяти для систем под
управлением 32/64-битной
Windows

частотой 1,5 ГГц или
выше
● 1,5 ГБ оперативной
памяти - Процессор Intel®
Core Duo или
аналогичный с частотой
1,5 ГГц или выше
● 1,5 ГБ оперативной
памяти

●

Разрешение экрана 1024x768 или больше

●

Наличие интернет-соединения

●

Необходимо использовать актуальные

версии одного из следующих браузеров: Edge,
Chrome, Safari, Firefox, Opera

Формы аттестации
Все разделы предполагают выполнение и защиту проектов.
Проекты по своей дидактической сущности нацелены на
формирование

способностей,

позволяющих

эффективно

действовать в реальной жизненной ситуации. Обладая ими,
учащиеся могут адаптироваться к изменяющимся условиям,
ориентироваться в разнообразных ситуациях, работать в
команде.
При

работе

над

проектом

появляется

исключительная

возможность формирования у учащихся компетентности

разрешения проблем (поскольку обязательным условием
реализации метода проектов в школе является решение
учащимся собственных проблем средствами проекта), а также
освоение

способов

деятельности,

составляющих

коммуникативную и информационную компетентности.
Каждый проект предполагает получение какого-либо продукта.
В

предлагаемых

проектах

это

программный

продукт,

решающий ту или иную задачу. На выполнение проекта
предлагается базовое количество часов, однако по усмотрению
учителя, а также в зависимости от умений и интереса учеников
к теме количество часов может быть увеличено. Конкретные
рекомендации даны в материалах проектных занятий.
На базовом уровне проектные занятия предлагаются на темы
«Статистический
варианты
«Начала

метод

анализа

программирования
программирования

данных»,

«Различные

циклического

алгоритма»,

на

Python»,

они

являются

межпредметными, в отличие от монопроектов, частично
выполняются во внеурочное время и под руководством
нескольких специалистов в различных областях знания. Такие
проекты требуют очень квалифицированной координации со
стороны специалистов и слаженной работы многих творческих
групп. Межпредметные проекты могут быть как небольшими,
затрагивающими два-три предмета, так и направленными на

решение

достаточно

сложных

проблем,

требующих

содержательной интеграции многих областей знания.