Sari la conținut
EduCamp
InformaticăPlanificări calendaristice, liceu — Informatică

Planificare calendaristică: Informatică, clasa a IX-a

Model de planificare anuală la Informatică pentru clasa a IX-a, specializarea matematică-informatică, 2 ore pe săptămână.

clasa IX

Unitatea de învățământ
Profesor
Disciplina
Informatică
Clasa
a IX-a
Filiera / profilul
Teoretică / real
Specializarea
Matematică-informatică
Nr. ore / săptămână
2 ore
Total anual
72 ore / 36 săptămâni

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

Plan-cadru: OMEC nr. 4.350/2025

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 învățareSăptămâniOre
Evaluare inițială și principii de programareS1–S48
Prelucrări ale numerelorS5–S1012
Subprograme în PythonS11–S13, S158
Introducere în POOS162
Interfețe grafice cu TkinterS17–S196
Fișiere textS20–S226
Model liniar și clasa listS23–S26, S28–S2912
Generare sistematicăS30–S314
SortăriS32–S346
Proiect și evaluare finalăS35–S364
Școala altfel + Săptămâna verdeS14, S274
TOTAL36 săptămâni72

Planificarea pe module

ModulUnitatea de învățareCompetențe specificeConținuturi și activități de învățareOreSăpt.Obs.LecțiaFișe de lucru
M1Evaluare inițială și continuitate1.3, 2.3, 3.3Evaluare predictivă; recapitularea algoritmilor și a structurilor de control; armonizarea achizițiilor din gimnaziu.2S1RVezi lecțiaVezi lecția🔒
M1Elaborarea unui program1.3, 2.3Gândire computațională; analiza problemei; date de intrare, ieșire și manevră; analiză, proiectare, implementare, testare și depanare.2S2Vezi lecția🔒
M1Reprezentarea algoritmilor1.3, 2.3, 3.3Blocuri grafice, pseudocod, limbaj de nivel înalt și limbaj de nivel scăzut; interpretor de comenzi, interpretor și compilator; avantaje și limite.2S3
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.2S4
M1Prelucrarea cifrelor1.2, 2.2, 3.2Accesarea unei cifre; adăugarea unei cifre la stânga și la dreapta; parcurgerea cifrelor; reconstituirea numărului.2S5
M1Algoritmi de bază pe cifrele unui număr3.2, 4.2, 5.2Numărare, sumă, produs, minim și maxim; selectarea cifrelor cu o proprietate dată; păstrarea ordinii și a cifrelor nule finale; cazuri-limită.2S6R
M1Divizibilitate2.2, 3.2, 4.2Divizori și multipli; parcurgerea divizorilor; verificarea proprietăților numerelor; aplicații.2S7
M2Numere prime și factorizare2.2, 3.2, 5.2Test de primalitate; descompunerea în factori primi; cazuri-limită; consolidare și analiza eficienței.2S8
M2Algoritmul lui Euclid1.2, 2.2, 3.2, 4.2CMMDC prin scăderi și împărțiri repetate; CMMMC; comparația variantelor.2S9
M2Baze de numerație1.2, 2.2, 3.2, 6.2Transformări din baza 10 în baza 2 și invers; exemple de transformare dintr-o bază în alta; verificarea rezultatelor.2S10
M2Subprograme – rol și structură1.5, 2.5Modularitate; def; antet, corp și apel; variabile locale și globale; mecanism de executare.2S11
M2Parametri și rezultate2.5, 3.5, 4.5Transmiterea datelor prin parametri; return; trasarea execuției.2S12
M2Subprograme predefinite1.5, 3.5, 5.5Funcții Python pentru operații matematice, conversii și colecții: lungime, minim, maxim și sumă.2S13
M2Școala altfel–Activitate stabilită de unitatea de învățământ: atelier „De la algoritm la produs software”.2S14SA
M2Aplicație modulară3.5, 4.5, 5.5, 6.5Proiect scurt cu funcții proprii; testare, depanare, documentare și refactorizare.2S15R
M3Introducere în POO1.4, 2.4, 3.4Clasă, obiect, membri, date, metode și biblioteci; instanțierea unei clase predefinite și accesul la membrii obiectului.2S16
M3Tkinter – fereastră și controale1.4, 2.4, 3.4Tk, Label și Button; proprietăți, evenimente și funcții asociate; pack.2S17
M3Introducerea și validarea datelor2.4, 3.4, 4.4Entry, Text, get și MessageBox; validarea datelor și tratarea intrărilor necorespunzătoare.2S18
M3Organizarea interfeței grafice3.4, 4.4, 5.4, 6.4Frame și Canvas; managerii grid și place; identificarea altor clase/metode; ergonomie și lizibilitate.2S19R
M3Fișiere text – principii și lucrul în Python1.4, 2.4, 3.4Caracteristici, moduri de acces și transfer de date; open, read, write, close; clasa TextIOWrapper.2S20
M3Prelucrarea datelor din fișiere3.4, 4.4, 5.4Pregătirea și validarea datelor citite; selectarea metodelor adecvate; fișier inexistent sau gol; tratarea erorilor.2S21
M4Aplicație cu fișiere3.4, 5.4, 6.4Aplicație care citește, prelucrează și salvează date; verificarea corectitudinii.2S22R
M4Modelul conceptual liniar1.1, 2.1Caracteristicile listei; acces direct și secvențial; stivă și coadă; prelucrare cu și fără memorare.2S23
M4Clasa list în Python1.4, 2.4, 3.4Creare, indexare și parcurgere; acces, apartenență/non-apartenență, concatenare, multiplicare și relaționare.2S24
M4Metodele clasei list2.4, 3.4, 4.4index, count, pop/del, remove, insert, append, copy și sort; identificarea altor metode adecvate.2S25
M4Algoritmi de bază pe liste2.1, 3.1, 4.1Parcurgere, numărare, sumă, produs, minim, maxim și prima/ultima valoare cu o proprietate.2S26
M4Săptămâna verde–Activitate stabilită de unitatea de învățământ: colectarea și analiza unor date de mediu.2S27SV
M4Liste de frecvențe1.1, 3.1, 4.1Rolul listei de frecvențe în prelucrarea datelor; construirea și interpretarea listei; determinarea valorilor cu apariții multiple.2S28
M4Liste – aplicație integrată3.1, 4.1, 5.1, 6.1Aplicație cu date reale; stivă și coadă simulate cu clasa list; argumentarea modelului ales.2S29R
M5Generarea secvențelor1.2, 2.2, 3.2Generarea valorilor cu proprietăți date și a termenilor unor expresii matematice; algoritmi de bază.2S30
M5Șirul lui Fibonacci și șiruri recurente1.2, 3.2, 4.2, 6.2Regula de obținere a unui termen din termenii anteriori; generarea termenilor; aplicații, analiză și testare.2S31
M5Sortarea prin selecția minimului1.2, 2.2, 3.2Caracteristici; implementare pas cu pas; testare și analiză intuitivă.2S32
M5Sortarea cu listă de frecvențe2.2, 3.2, 4.2Condiții de aplicare; implementare; avantaje și limite.2S33
M5Metoda bulelor3.2, 4.2, 5.2Elemente adiacente; interschimbare; optimizare; comparația metodelor de sortare.2S34R
M5Proiect integrator3.1–3.5, 5.1–5.5, 6.1–6.5Produs Python cu subprograme, listă și consolă/Tkinter/fișier; documentare și prezentare.2S35R
M5Evaluare finală și reflecție4.1–4.5, 5.1–5.5Evaluare sumativă; portofoliu; feedback; remediere și direcții de aprofundare.2S36R

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

Cele nouă activități marcate cu R însumează 18 ore, adică rezerva de 25% din timpul alocat disciplinei, pe care programa o lasă la dispoziția profesorului.

Avizat, responsabil comisie metodică:

Avizat, director: