11数据及其基本特征教学设计2023--2024学年高中信息技术粤教版（2019）必修1

11数据及其基本特征教学设计2023-—2024学年高中信息技术粤教版（2019）必修1学校授课教师课时授课班级授课地点教具教学内容分析本节课的主要教学内容来自于高中信息技术粤教版（2019）必修1的“11数据及其基本特征”章节。教学内容涵盖了数据的定义、数据类型的识别、数据的基本统计特征（如平均数、中位数、众数、方差等）以及数据可视化。这些内容旨在帮助学生建立起对数据的直观认识，理解数据背后的信息和规律。

教学内容与学生已有知识的联系在于，学生在前面的数学课程中已经接触过基本的统计概念，例如平均数和方差。此外，在信息技术课程的学习中，学生已经具备了计算机操作和简单的编程能力，这将为理解数据类型和数据可视化提供基础。通过本章节的学习，学生将能够将旧知识与新知识结合，形成对数据科学初步的、系统性的认识。核心素养目标本章节的核心素养目标致力于提升学生在信息技术学科领域的数据处理与分析能力。通过学习数据及其基本特征，学生将能够培养以下核心素养：数据意识与责任，运用信息技术解决实际问题的能力，以及数字化创新与探究。学生将学会从实际问题中提取数据，理解数据的来源和可靠性，培养对数据的敏感性及批判性思维。在技能层面，学生将掌握使用信息技术工具对数据进行整理、分析及可视化，提升解决现实问题的能力。此外，通过实践项目，鼓励学生发挥创新精神，探究数据背后的规律，为未来学习数据科学打下坚实基础。重点难点及解决办法重点：数据基本特征的计算与应用、数据可视化的方法。

难点：理解数据特征在实际问题中的应用、选择合适的数据可视化工具。

解决办法及突破策略：

1.对于数据基本特征的计算与应用，通过实例讲解和练习，使学生掌握平均数、中位数、众数、方差等统计量的计算方法，并结合实际问题分析其意义和作用。

2.针对数据可视化的难点，引入多样化的数据可视化工具，如Excel、Python等，通过实际操作演示不同类型数据可视化的适用场景，帮助学生理解并选择合适的可视化方法。

3.设计实际案例分析环节，让学生小组讨论，将理论知识应用于解决具体问题，加深对数据特征应用的理解。

4.组织课后实践项目，鼓励学生在生活中发现数据、分析数据，将所学知识内化为解决实际问题的能力，以突破难点。教学资源准备1.教材：

-确保每位学生都准备了高中信息技术粤教版（2019）必修1教材，以便于课堂上随时查阅相关章节内容。

-提供学习指导手册或工作单，其中包括课堂讨论问题、练习题以及案例分析，帮助学生巩固知识点。

2.辅助材料：

-准备与数据及其基本特征相关的图片、图表、统计报告等，用于展示数据在实际生活中的应用，增强学生的直观感受。

-搜集一些数据可视化案例的视频资料，如数据新闻、研究报告等，以便在课堂上展示不同类型的数据可视化方法。

-设计或收集一些互动式在线工具和平台，如在线统计计算器、数据可视化软件等，供学生在线实践操作。

3.实验器材：

-若涉及课堂实验或动手操作，确保计算机设备能够正常运行，并预装所需的软件，如Excel、Python等。

-准备投影仪或智能黑板，以便将教师的操作演示实时展示给学生，确保每位学生都能清楚看到操作过程。

4.教室布置：

-将教室分为讲授区、讨论区、实验操作区等不同功能区域，以适应不同的教学活动。

-讲授区应配备舒适的桌椅，确保学生能够在听讲时保持良好的姿势。

-讨论区可以设置成小组形式，便于学生进行小组讨论和协作学习。

-实验操作区应保证每位学生都有足够的空间进行计算机操作，同时确保网络连接稳定，以便于学生在线查找资料和操作软件。

此外，为了提高教学效果，教师还应该：

-提前测试所有的教学资源和设备，确保在课堂上能够顺利进行。

-准备好备用方案，以防技术问题或不可预见的情况发生。

-设计好课堂互动环节，确保学生能够积极参与，提高学习兴趣和主动性。教学实施过程1.课前自主探索

-教师活动：

发布预习任务：通过学校的学习平台，发布关于“数据及其基本特征”的预习资料，包括PPT、视频和预习问题列表。

设计预习问题：围绕数据的定义和基本特征，设计问题引导学生思考数据在日常生活中的应用。

监控预习进度：通过平台统计功能，跟踪学生的预习完成情况，并通过微信或邮件提醒未完成的学生。

-学生活动：

自主阅读预习资料：学生根据预习要求，阅读教材相关章节，了解数据的类型和基本特征。

思考预习问题：学生尝试回答预习问题，记录自己的理解和不明白的地方。

提交预习成果：学生将自己的笔记、疑问等提交到学习平台，以便教师提前了解学生的预习情况。

-教学方法/手段/资源：

自主学习法：鼓励学生独立探索新知识，培养自主学习能力。

信息技术手段：利用在线平台和社交媒体，实现预习资源的共享和进度的监控。

-作用与目的：

帮助学生提前接触课程内容，为课堂学习奠定基础。

培养学生的独立思考能力，为课堂讨论做好准备。

2.课中强化技能

-教师活动：

导入新课：通过一个与学生生活相关的数据案例，如学校食堂的食物消费数据，引出本节课的主题。

讲解知识点：详细讲解数据的基本特征及其计算方法，通过实际数据案例展示如何应用。

组织课堂活动：设计小组讨论和实验操作，让学生通过Excel等软件分析实际数据集。

解答疑问：在学生操作过程中，及时解答学生的疑问，指导他们完成数据分析和可视化。

-学生活动：

听讲并思考：学生认真听讲，思考教师提出的与数据特征相关的问题。

参与课堂活动：学生积极参与小组讨论和实验操作，体验数据分析的过程。

提问与讨论：学生在不懂的地方提出问题，与同学和教师进行讨论。

-教学方法/手段/资源：

讲授法：通过讲解和案例演示，帮助学生理解数据特征的计算和应用。

实践活动法：通过小组合作和软件操作，让学生在实践中掌握数据分析技能。

-作用与目的：

加深学生对数据特征的理解，掌握数据分析的基本技能。

通过实践活动，培养学生的动手能力和团队协作能力。

3.课后拓展应用

-教师活动：

布置作业：根据本节课的内容，布置一些实际数据的分析任务，如调查家庭成员的月度消费数据。

提供拓展资源：推荐一些在线数据分析和可视化的教程，帮助学生深入学习和掌握更多技能。

反馈作业情况：及时批改学生作业，给出建设性的反馈和改进建议。

-学生活动：

完成作业：学生独立完成作业，将所学的数据分析技能应用到实际问题中。

拓展学习：利用教师提供的资源，学习更多的数据分析方法。

反思总结：学生对自己的学习过程进行反思，总结学习收获和需要改进的地方。

-教学方法/手段/资源：

自主学习法：鼓励学生自主完成作业和拓展学习，提高学习的自主性。

反思总结法：引导学生通过反思，不断提升自己的学习方法和效果。

-作用与目的：

巩固课堂上学到的知识，提高学生的实际应用能力。

通过拓展学习，开阔学生的知识视野，激发学习的兴趣。

通过反思总结，帮助学生形成良好的学习习惯，促进个人成长。拓展与延伸1.拓展阅读材料：

-《大数据时代》：本书深入探讨了大数据对社会、经济、科学研究等领域的巨大影响，帮助学生了解数据科学的发展趋势和应用前景。

-《数据可视化实战》：提供了一系列数据可视化案例，详细介绍了不同可视化工具的使用方法，适合学生了解和学习如何将数据以更直观的方式展示出来。

-《统计学习方法》：介绍了统计学习的基本概念、方法和应用，为学生深入学习数据分析的理论基础提供了参考。

-《Python数据分析》：以Python语言为例，介绍了数据分析的基本流程和常用库，适合学生掌握编程语言在数据处理中的应用。

2.课后自主学习和探究：

-鼓励学生利用课后时间，通过阅读上述拓展阅读材料，加深对数据科学理论和技术应用的理解。

-学生可以结合教材内容，选择一个感兴趣的数据集，使用Excel、Python或其他数据处理软件进行自主分析，实践数据的基本特征计算和可视化方法。

-学生可以通过学校图书馆、在线学术资源或专业数据库，查找与数据科学相关的论文和研究报告，了解数据科学在各个领域的最新研究成果。

-鼓励学生参与在线数据科学社区，如GitHub上的数据科学项目、StackOverflow的数据科学板块等，与其他学习者和专业人士交流心得，解决学习过程中遇到的问题。

-数据采集与清洗：了解如何从不同的数据源获取数据，以及如何进行数据清洗和预处理，为后续分析打下基础。

-数据分析方法：学习除基本统计方法外的其他数据分析方法，如回归分析、聚类分析、时间序列分析等。

-数据可视化工具：熟悉除了Excel以外的其他数据可视化工具，如Tableau、PowerBI、D3.js等，掌握它们的基本使用方法。

-数据安全与隐私：了解数据科学在实践过程中涉及的数据安全、隐私保护等问题，培养学生的数据伦理意识。

-机器学习基础：引入机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习等，激发学生对人工智能领域的兴趣。反思改进措施（一）教学特色创新

1.在本节课中，我尝试将实际生活中的数据案例引入课堂，让学生通过解决真实问题来学习数据分析，这样的实践性教学提高了学生的兴趣和参与度。

2.我还采用了小组合作的学习方式，鼓励学生在讨论和协作中共同完成数据分析任务，这样的合作学习不仅加强了学生的团队协作能力，也提高了他们对数据分析过程的理解。

（二）存在主要问题

在教学组织方面，我发现课堂时间安排上有些紧张，导致学生在实验操作环节显得有些匆忙。此外，在教学方法上，我发现部分学生对数据分析软件的使用还不够熟练，这影响了他们的学习效果。

（三）改进措施

针对时间安排的问题，我计划在未来的教学中更加精简课堂内容，确保学生有足够的时间进行实验操作和讨论。同时，我打算在课前增加一些关于数据分析软件的入门培训，帮助学生提前熟悉工具，以便在课堂上的操作更加顺畅。

为了进一步提高学生的数据分析能力，我还会在课后提供更多的辅导资源，如在线教程和实操练习，让学生能够在课外自主练习，巩固所学知识。此外，我计划与学校的信息技术部门合作，定期举办数据分析工作坊，邀请行业专家来校分享经验，让学生更直观地了解数据分析在真实工作中的应用。板书设计数据及其基本特征

一、数据定义

-信息的表现形式

-包括数值、文字、图像等

二、数据类型

-定量数据：可以用数值表示的数据

-定性数据：表示类别或属性的数据

三、数据基本特征

-平均数：数据的平均水平

-中位数：数据中间位置的值

-众数：数据中出现次数最多的值

-方差：数据分布的离散程度

四、数据可视化

-利用图表展示数据

-常见图表：柱状图、折线图、饼图等

五、案例分析

-以实际数据为例，分析数据特征

-利用数据可视化展示分析结果重点题型整理1.题型1：数据分析的应用

题目：请分析以下数据集，计算其平均数、中位数、众数和方差，并绘制相应的图表进行可视化展示。

数据集：某班级学生的身高数据（单位：厘米）

解答：

-平均数：(身高之和)/(学生人数)

-中位数：将身高数据从小到大排序，取中间位置的值

-众数：数据中出现次数最多的身高值

-方差：计算每个身高与平均身高的差的平方，求平均值

-可视化：使用柱状图或折线图展示身高的分布情况

2.题型2：数据类型的识别

题目：请根据以下描述，判断其属于定量数据还是定性数据。

描述：某商店的销售额数据

解答：

-定量数据：销售额可以用具体的数值表示，属于定量数据。

3.题型3：数据基本特征的计算

题目：请计算以下数据集的平均数、中位数、众数和方差。

数据集：某班级学生的数学成绩（单位：分）

解答：

-平均数：(成绩之和)/(学生人数)

-中位数：将成绩数据从小到大排序，取中间位置的值

-众数：数据中出现次数最多的成绩值

-方差：计算每个成绩与平均成绩的差的平方，求平均值

4.题型4：数据可视化