沪粤版《5.2探究物质的密度》教材说明与教学建议

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1、沪粤版《5.2探究物质的密度》教材说明与教学建议1．教学目标◆知识与技能⑴理解密度的定义、公式和单位。⑵会进行密度单位的换算。◆过程与方法⑶通过实验、测量、计算、分析和比较，发现同种物质质量与体积的比值是相同的，不同物质质量与体积的比值是不同的。⑷经历密度概念建立的过程，领会用比值定义物理量的方法。◆情感态度与价值观⑸通过实验探究，养成讨论、交流和互相合作的良好习惯。2．教材说明本节主要内容包括两个部分：一是通过测量和比较，探究物体的质量与体积的关系；二是建立密度概念，学习密度的定义、公式和单位。从知识的角度说，密度的概念是进一步学习力学知识的基础，后面学习液体压强、

2、浮力时，都要用到密度概念。从过程和方法的角度看，本节课是典型的全程科学探究，对于学生体验科学探究过程，领悟和学习科学探究方法，逐步形成科学探究能力，都具有重要作用。在此过程中运用的数据分析方法和利用比值来定义物理量的方法，是后面学习中经常用到的方法。所以，不管从知识方面，还是从方法方面说，本节课都具有重要的地位。本节的编写思路是：开头用一段文字和亚运会赛车的图片，引出问题——物体的质量和体积有什么关系？然后，让学生经历提出问题、猜想与假设、制定计划与设计实验、进行实验与收集证据、分析与论证、得出结论、评估等科学探究过程，发现物质的质量与体积的比值反映了物质的一种特性，

3、进而得出密度的定义、公式和单位。本节教学重点：经历建立密度概念的实验探究过程，领会比值定义物理量的方法；理解密度的定义、公式和单位。本节教学难点：学生对物质的比较直观的特性容易认识，如颜色、味道、气味、硬度等，但对用质量跟体积的比值表示物质的一种特性感到抽象，难以理解。根据以往经验发现，不少学生在学习了密度的公式以后，认为物质的密度与质量和体积有关，密度与质量成正比，与体积成反比。这种认识甚至在学过密度知识很长时间后在一些学生脑海仍然根深蒂固，究其原因，一是学生对物理公式往往只从数学角度分析，而忽视了其中的物理意义；二是学生没有真正经历密度概念建立的过程，忽视了同种物

4、质质量与体积的比值相同、不同物质质量与体积的比值不同这一建立密度概念的基础。因此做好实验，获得比较准确的数据，并经历比较分析数据的过程，是从根本上突破这一难点的有效途径。 3．教学建议“探究物体的质量与体积的关系”是本节课的重点和难点，教学时应把主要精力放在科学探究的过程中，只要学生通过实验测量和数据分析，真正弄清了“物体的质量与体积的关系”，那么密度的定义、公式、单位等即迎刃而解。探究物体的质量与体积的关系这里给老师们提供两种教学过程设计方案，供老师们参考。第一种方案按照教材的思路和过程，以探究“物体的质量与体积的关系”为主线展开。第二种方案以利用物质的特性鉴别物质

5、为主线，通过寻找和探究物质的特性来展开。第一种方案：●提出问题教师事先查找一些有关自行车比赛或大型飞机的图片或录像，课堂上播放给学生看，然后提出：如果你是设计师，在设计制造自行车赛车和飞机时，你会选择什么样的材料？你为什么选择这些材料？通过学生思考讨论，教师进一步提出：“有同学说，铁块的质量比木块大，这句话对吗？”通过讨论交流，使学生认识到，不同的物质即使体积相同，质量也不一样，并由此引出同种物质的质量与体积之间有什么关系这个探究课题。如果不具备查找、播放图片或录像的条件，也可采用观察课本图片引导学生思考的办法。●猜想与假设根据上面的讨论，让学生就“物体的质量与体积有

6、什么关系？”，提出自己的猜想。此时学生可能猜想：物体的体积越大，质量也越大。有的学生可能会在此基础上想到：质量与体积是不是成正比。课文中已经有了一些提示，学生作出这些猜想是不困难的。如果学生没有猜想成正比，也不要紧，教师在此不要硬逼学生猜想，毕竟这里的猜想只是为了引导下面的探究，到这种程度就可以了。●制定计划与设计实验对本环节，课文中的几个问题是很有针对性的，可以作为讨论思考题让学生进行讨论交流，然后师生一起明确各个问题的答案，确定实验的方案。在交流反馈中，教师可以引导学生对这些问题作些扩展和深入研究，让学生弄明白每一步设计的目的和思路。这是保证大多数学生能够理解实验

7、、顺利完成实验的关键。只有让学生真正做到心中有数，才能起到科学探究对学生的锻炼价值。●进行实验与收集证据实验一定要采用学生分组实验，教师提供的实验材料最好不局限于课本中木块和铁块两种，多提供一些器材会使学生有更多的实验空间，有助于学生理解密度的概念。例如，可把同种物质的物块增加至3块甚至更多，还可以安排部分小组测量水和酒精等液体。考虑到课堂时间紧张，可以每组测量一种物质，把各组数据汇总再进行数据分析。学生实验这一环节是本节课的关键，教师要特别提醒学生，各小组每位同学分工要明确，操作时严格执行仪器的使用规则，读取数据要仔细，力争使每一小组收集到的数据真