《第7节 初识数据统计》教学设计　　-2023-2024学年北师大版初中信息技术七年级上册

《第7节初识数据统计》教学设计-2023—2024学年北师大版初中信息技术七年级上册主备人备课成员教材分析本节课选自北师大版初中信息技术七年级上册，第7节《初识数据统计》。本节课是学生学习数据统计的基础，内容涵盖了数据收集、整理、描述和分析等基本概念和方法。通过本节课的学习，学生能够了解数据统计的基本过程，学会使用简单的统计图表对数据进行整理和描述，并能够对数据进行分析，得出结论。教材中的实例贴近学生生活，能够激发学生的学习兴趣，提高他们的数据统计能力。本节课的教学目标明确，符合教学实际，旨在培养学生的数据意识和数据分析能力，为后续学习打下基础。核心素养目标1.数据意识：通过本节课的学习，学生能够理解数据统计的基本概念，认识到数据在日常生活和学习中的重要性，学会从数据中发现问题和解决问题。

2.数据整理与描述：学生能够掌握数据收集、整理、描述的基本方法，学会使用简单的统计图表对数据进行整理和描述，提高数据整理与描述的能力。

3.数据分析：学生能够运用数据分析的基本方法，对数据进行合理的分析和解释，得出有意义的结论，提高数据分析的能力。

4.信息素养：学生能够利用信息技术进行数据收集、整理、描述和分析，提高信息素养，培养运用信息技术解决问题的能力。

本节课的核心素养目标旨在培养学生的数据意识、数据整理与描述能力、数据分析能力以及信息素养，符合新教材的要求，有助于提高学生的综合素质。学习者分析1.学生已经掌握了哪些相关知识：七年级的学生在之前的学习中已经掌握了基础的计算机操作技能，了解了一些简单的数据处理方法，如排序、筛选等。此外，他们在数学课上已经学习了一些基本的统计知识，如平均数、中位数、众数等，这为他们学习数据统计奠定了基础。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：七年级的学生正处于青春期，对新知识充满好奇心，对与日常生活紧密相关的数据统计知识有较高的学习兴趣。他们在信息技术课上表现出较强的动手能力和合作精神，喜欢通过实践来掌握知识。此外，他们善于观察和思考，能够从实际问题中抽象出数据统计的方法。

3.学生可能遇到的困难和挑战：学生在学习数据统计时，可能会对数据的收集、整理和分析过程感到困惑，尤其是如何将实际问题转化为数据统计问题。此外，学生在使用统计图表描述数据时，可能会对图表的选择和制作感到困难。在数据分析过程中，学生可能会对如何从数据中得出有意义的结论感到挑战。因此，在教学过程中，教师需要关注学生的学习困难，提供针对性的指导和支持。学具准备多媒体课型新授课教法学法讲授法课时第一课时师生互动设计二次备课教学方法与策略1.教学方法选择：

为了实现本节课的核心素养目标，我们将采用以下教学方法：

-讲授法：教师将首先对数据统计的基本概念进行讲解，使学生了解数据收集、整理、描述和分析的基本过程。

-案例分析法：通过分析教材中的案例，使学生学会从实际问题中提取数据，并运用数据统计方法进行分析。

-项目导向学习：将学生分组，每组负责一个项目，如调查班级同学的身高、体重等数据，并完成数据的收集、整理、描述和分析。

-合作学习：鼓励学生在小组内进行讨论和合作，共同完成数据统计任务，培养学生的团队协作能力。

2.教学活动设计：

为了提高学生的参与度和互动性，我们将设计以下教学活动：

-角色扮演：学生扮演数据统计师，负责对一个实际问题进行数据收集、整理、描述和分析。

-实验：学生分组进行数据收集实验，如测量班级同学的身高、体重等数据。

-游戏：设计数据统计游戏，如“数据侦探”，让学生在游戏中学习数据统计的方法。

3.教学媒体和资源使用：

我们将使用以下教学媒体和资源：

-PPT：制作PPT课件，展示数据统计的基本概念、方法和案例。

-视频：播放相关视频，帮助学生直观地了解数据统计的实际应用。

-在线工具：使用在线数据统计工具，如Excel、SPSS等，让学生动手实践数据整理和分析。

-课本：充分利用课本中的案例和练习，巩固学生的数据统计知识。教学流程（一）课前准备（预计用时：5分钟）

学生预习：

在课前，学生将收到预习材料，内容包括数据统计的基本概念、方法和案例。学生被鼓励标记出他们有疑问或不理解的地方，以便在课堂上提出。

教师备课：

教师将深入研究教材，明确本节课的教学目标，包括培养学生的数据意识、数据整理与描述能力、数据分析能力以及信息素养。教师还将准备教学用具和多媒体资源，如PPT、视频、在线数据统计工具等，并设计课堂互动环节，以提高学生的学习积极性。

（二）课堂导入（预计用时：3分钟）

激发兴趣：

教师将通过展示与数据统计相关的图片、视频或故事来吸引学生的注意力，并提出问题或设置悬念，引发学生的好奇心和求知欲。

回顾旧知：

教师将简要回顾上节课学习的统计知识，如平均数、中位数、众数等，帮助学生建立知识之间的联系，并检查学生对旧知的掌握情况。

（三）新课呈现（预计用时：25分钟）

知识讲解：

教师将清晰、准确地讲解数据统计的基本概念，结合实例帮助学生理解。教师将突出重点，强调难点，并通过对比、归纳等方法帮助学生加深记忆。

互动探究：

设计小组讨论环节，让学生围绕数据统计问题展开讨论，培养学生的合作精神和沟通能力。鼓励学生提出自己的观点和疑问，引导学生深入思考。

技能训练：

总结归纳：

在新课呈现结束后，对数据统计的知识点进行梳理和总结，强调重点和难点，帮助学生形成完整的知识体系。

（四）巩固练习（预计用时：5分钟）

随堂练习：

教师将提供随堂练习题，让学生在课堂上完成，检查学生对数据统计知识的掌握情况。鼓励学生相互讨论、互相帮助，共同解决问题。

错题订正：

针对学生在随堂练习中出现的错误，进行及时订正和讲解。引导学生分析错误原因，避免类似错误再次发生。

（五）拓展延伸（预计用时：3分钟）

知识拓展：

介绍与数据统计相关的拓展知识，拓宽学生的知识视野。引导学生关注学科前沿动态，培养学生的创新意识和探索精神。

情感升华：

结合数据统计内容，引导学生思考学科与生活的联系，培养学生的社会责任感。鼓励学生分享学习数据统计的心得和体会，增进师生之间的情感交流。

（六）课堂小结（预计用时：2分钟）

教师将简要回顾本节课学习的数据统计内容，强调重点和难点。肯定学生的表现，鼓励他们继续努力。

布置作业：

根据本节课学习的数据统计内容，布置适量的课后作业，巩固学习效果。提醒学生注意作业要求和时间安排，确保作业质量。教学资源拓展1.拓展资源：

-数据统计书籍：推荐学生阅读一些关于数据统计的书籍，如《数据之美》、《数据科学入门》等，这些书籍可以帮助学生更深入地理解数据统计的方法和技巧。

-在线教程：提供一些在线教程资源，如Coursera、edX等平台上的数据统计课程，让学生可以自主学习数据统计的相关知识。

-数据集：提供一些真实的数据集，如UCI机器学习库、Kaggle等平台上的数据集，让学生可以实际操作和练习数据统计的方法。

-数据可视化工具：介绍一些数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等，让学生可以更直观地展示和分析数据。

-数据统计软件：推荐一些数据统计软件，如Excel、SPSS、R等，让学生可以熟练使用这些工具进行数据统计和分析。

2.拓展建议：

-数据统计实践：鼓励学生参与一些数据统计实践项目，如学校或社区的调查问卷、数据分析竞赛等，让学生可以将所学知识应用于实际问题中。

-数据统计研究：引导学生阅读一些数据统计相关的学术论文或研究报告，让学生了解数据统计在科研领域中的应用。

-数据统计应用：鼓励学生关注一些数据统计在实际应用中的案例，如商业分析、公共政策研究等，让学生了解数据统计的实际应用价值。

-数据统计交流：组织一些数据统计的交流活动，如数据统计俱乐部、研讨会等，让学生可以与其他对数据统计感兴趣的同学交流和学习。反思改进措施-项目导向学习：本节课采用了项目导向学习法，让学生分组完成数据统计项目，如调查班级同学的身高、体重等数据，并完成数据的收集、整理、描述和分析。这种教学方法激发了学生的学习兴趣，培养了他们的团队协作能力。

-在线学习资源：本节课利用了丰富的在线学习资源，如视频、在线数据统计工具等，为学生提供了更多的学习途径和机会。

2.存在主要问题：

-教学方法单一：在教学中，教师过于依赖讲授法，缺乏多样化的教学方法，如实验、游戏等，可能导致学生的学习兴趣和参与度不高。

-教学评价不够全面：教师在进行教学评价时，过于注重学生的学习成绩，而忽视了学生的学习过程、合作精神和创新能力的评价。

3.改进措施：

-多样化教学方法：教师在今后的教学中，应尝试采用多样化的教学方法，如实验、游戏等，以激发学生的学习兴趣和参与度。

-全面评价学生：教师在今后的教学评价中，应注重全面评价学生，不仅关注学生的学习成绩，还要关注学生的学习过程、合作精神和创新能力。课堂1.课堂评价：

-提问：教师在课堂上通过提问了解学生对数据统计基本概念的理解情况，检查学生对数据收集、整理、描述和分析方法的掌握程度。

-观察：教师观察学生在课堂上的参与情况，了解他们对数据统计的兴趣和积极性，观察他们在小组讨论和合作学习中的表现。

-测试：通过课堂小测试或练习，评估学生对数据统计知识的理解和应用能力，及时发现学生在学习过程中的困难和问题。

2.作业评价：

-批改：教师认真批改学生的作业，检查他们对数据统计知识的掌握程度，评估他们的学习效果。

-点评：教师对学生的作业进行点评，指出学生的优点和不足，鼓励学生继续努力，提高数据统计能力。

-反馈：教师及时向学生反馈作业评价结果，让学生了解自己的学习情况，明确需要改进的地方，激励他们进一步学习。

3.评估总结：

-评估：教师根据课堂评价和作业评价的结果，对学生的学习情况进行评估，了解他们对数据统计知识的整体掌握程度。

-总结：教师对学生的学习情况进行总结，指出学生在数据统计学习中的共同问题和困难，总结教学效果，为今后的教学提供参考。课后拓展-阅读材料：推荐学生阅读一些关于数据统计的书籍，如《数据之美》、《数据科学入门》等，这些书籍可以帮助学生更深入地理解数据统计的方法和技巧。

-视频资源：提供一些在线教程资源，如Coursera、edX等平台上的数据统计课程，让学生可以自主学习数据统计的相关知识。

-数据集：提供一些真实的数据集，如UCI机器学习库、Kaggle等平台上的数据集，让学生可以实际操作和练习数据统计的方法。

-数据可视化工具：介绍一些数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等，让学生可以更直观地展示和分析数据。

-数据统计软件：推荐一些数据统计软件，如Excel、SPSS、R等，让学生可以熟练使用这些工具进行数据统计和分析。

2.拓展要求：

-自主学习：鼓励学生利用课后时间进行自主学习，阅读推荐的书籍和视频资源