Sari la conținut
EduCamp
Informatică Planificări calendaristice, liceu — Informatică

Planificare calendaristică: Informatică, clasa a IX-a, regim intensiv

Model de planificare anuală la Informatică pentru clasa a IX-a în regim intensiv, 4 ore pe săptămână, cu implementări paralele în Python și C++.

clasa IX

Unitatea de învățământ
Profesor
Disciplina
Informatică
Clasa
a IX-a
Filiera / profilul
Teoretică / real
Specializarea
Matematică-informatică, regim intensiv informatică
Nr. ore / săptămână
4 ore
Total anual
144 ore / 36 săptămâni

Completează unitatea de învățământ și numele în câmpurile de mai sus. Acestea vor apărea în PDF-ul descărcat, fără a fi salvate sau transmise în altă parte.

Programa școlară: OMEC nr. 4.370/2026, anexa nr. 8

Plan-cadru: OMEC nr. 6.873/2025

Anul școlar: 2026–2027

Notă: Poziționarea perioadelor „Școala altfel” și „Săptămâna verde” este orientativă și va fi adaptată calendarului stabilit de unitatea de învățământ, cu decalarea corespunzătoare a săptămânilor următoare.

Distribuția anuală a conținuturilor

Unitate de învățareOre
Evaluare inițială și principii de programare16
Prelucrări numerice (inclusiv Ciur și exponențiere rapidă)20
Subprograme Python/C++16
Introducere în POO8
Tkinter12
Fișiere text Python/C++16
Model liniar, liste și tablouri20
Generare sistematică8
Sortări12
Proiect și evaluare finală8
Școala altfel + Săptămâna verde8
TOTAL144

Planificarea pe module

ModulUnitatea de învățareCompetențe specificeConținuturi și activități de învățareOreSăpt.Obs.LecțiaFișe de lucru
M1Evaluare inițială și armonizare1.3, 2.3, 3.3Evaluare predictivă; recapitulare; corespondențe între pseudocod, Python și C++; remediere.4S1RVezi lecțiaVezi lecția
M1Elaborarea unui program1.3, 2.3Gândire computațională; analiza problemei; date de intrare, ieșire și manevră; analiză, proiectare, implementare, testare și depanare.4S2
M1Reprezentarea algoritmilor1.3, 2.3, 3.3Blocuri grafice, pseudocod, limbaje de nivel înalt și scăzut; interpretor și compilator; implementări echivalente Python/C++.4S3
M1Testare, depanare și eficiență3.3, 4.3, 5.3, 6.3Teste de validare și cazuri-limită; urmărirea variabilelor; erori; timp și memorie; ordin de complexitate și notația O; interfețe consolă, grafice și fișiere.4S4
M1Prelucrarea cifrelor1.2, 2.2, 3.2Accesarea cifrelor; adăugare la stânga/dreapta; algoritmi de bază; implementări Python/C++.4S5
M1Divizibilitate2.2, 3.2, 4.2Divizori și multipli; parcurgerea divizorilor; verificarea proprietăților numerelor; aplicații.4S6
M1Numere prime și factorizare2.2, 3.2, 5.2Test de primalitate; descompunere în factori primi; Ciurul lui Eratostene; implementări Python/C++; eficiență.4S7
M2Euclid și exponențiere rapidă1.2, 2.2, 3.2, 4.2CMMDC prin scăderi/împărțiri; CMMMC; exponențiere rapidă și comparația cu înmulțirile succesive; Python/C++.4S8
M2Baze de numerație1.2, 2.2, 3.2, 6.2Transformarea numerelor dintr-o bază în alta; reprezentarea datelor; verificări; Python/C++.4S9
M2Subprograme – rol și structură1.5, 2.5Definiție și apel; antet/corp; variabile locale/globale; funcția main; comparație Python/C++.4S10
M2Parametri și rezultate2.5, 3.5, 4.5Parametri; return; transmitere prin valoare și prin referință în C++; trasarea execuției.4S11
M2Subprograme predefinite1.5, 3.5, 5.5Funcții matematice și pentru colecții; bibliotecile Python/C++; minim, maxim, sortare și conversii.4S12
M2Aplicație modulară Python/C++3.5, 4.5, 5.5, 6.5Proiect cu funcții proprii, parametri și rezultate; testare, documentare și refactorizare.4S13R
M2Școala altfelActivitate stabilită de unitatea de învățământ: atelier „De la algoritm la produs software”.4S14SA
M2Introducere în POO1.4, 2.4, 3.4Clasă, obiect, membri, date, metode și biblioteci; utilizarea claselor predefinite.4S15
M3Obiecte și clase predefinite3.4, 4.4, 5.4, 6.4Instanțierea unei clase predefinite; acces la membrii obiectului; mini-aplicație.4S16R
M3Tkinter – fereastră și controale1.4, 2.4, 3.4Tk, Label și Button; proprietăți, evenimente și funcții asociate; pack.4S17
M3Introducerea și validarea datelor2.4, 3.4, 4.4Entry, Text, get și MessageBox; validarea datelor și tratarea intrărilor necorespunzătoare.4S18
M3Organizarea interfeței grafice3.4, 4.4, 5.4Frame și Canvas; managerii grid și place; identificarea altor clase/metode; ergonomie și lizibilitate.4S19
M3Fișiere text – principii1.4, 2.4, 3.4Deschidere, citire, scriere și închidere; TextIOWrapper și clasele de flux din C++.4S20
M3Fișiere text în Python3.4, 4.4, 5.4open, read, write, close; pregătirea/validarea datelor; fișier inexistent sau gol.4S21
M4Fișiere text în C++3.4, 4.4, 5.4ifstream, ofstream și fstream; transfer de date; verificarea stării fluxului.4S22
M4Aplicație cu fișiere3.4, 5.4, 6.4Citire, prelucrare și salvare; comparație Python/C++; testare și consolidare.4S23R
M4Modelul conceptual liniar1.1, 2.1Caracteristicile listei; acces direct și secvențial; stivă, coadă și listă de frecvențe; prelucrare cu/fără memorare.4S24
M4Clasa list în Python1.4, 2.4, 3.4Creare, indexare și parcurgere; operatori specifici; metode de bază.4S25
M4Tablouri unidimensionale în C++1.4, 2.4, 3.4Caracteristici; declarare, inițializare, dimensiune; operatorul de indexare; acces, parcurgere și limite de memorie.4S26
M4Săptămâna verdeActivitate stabilită de unitatea de învățământ: colectarea și analiza unor date de mediu.4S27SV
M4Algoritmi pe liste și tablouri2.1, 3.1, 4.1Numărare, sumă, produs, minim, maxim și valori cu o proprietate; Python/C++.4S28
M4Liste și tablouri – aplicații3.1, 4.1, 5.1, 6.1Listă de frecvențe; stivă/coadă simulate; comparația implementărilor Python/C++.4S29R
M5Generarea secvențelor1.2, 2.2, 3.2Valori cu proprietăți, expresii și secvențe; implementări Python/C++.4S30
M5Șiruri recurente3.2, 4.2, 5.2, 6.2Șiruri recurente, inclusiv Fibonacci; implementări, analiză și testare.4S31R
M5Sortarea prin selecția minimului1.2, 2.2, 3.2Implementare pe listă Python și tablou C++; invariantă intuitivă și testare.4S32
M5Sortarea cu listă de frecvențe2.2, 3.2, 4.2Condiții de aplicare; implementare; avantaje și limite.4S33
M5Metoda bulelor3.2, 4.2, 5.2Implementări Python/C++; optimizare; comparația metodelor și eficienței.4S34R
M5Proiect integrator3.1–3.5, 5.1–5.5, 6.1–6.5Produs software Python/C++ cu subprograme, liste/tablouri, fișiere sau interfață Tkinter.4S35R
M5Evaluare finală și reflecție4.1–4.5, 5.1–5.5Evaluare sumativă; portofoliu; feedback; remediere și direcții de aprofundare.4S36R

Legendă: R = activitate din rezerva curriculară (remediere, consolidare, aprofundare, extindere, proiect sau evaluare); SA = Școala altfel; SV = Săptămâna verde.

Avizat, responsabil comisie metodică:

Avizat, director: