七级上册数学教案（简案） 北师大版

七级上册数学教案（简案）北师大版科目授课时间节次--年—月—日（星期——）第—节指导教师授课班级、授课课时授课题目（包括教材及章节名称）七级上册数学教案（简案）北师大版教学内容分析本节课的主要教学内容是北师大版七级上册数学的第五章《数据的收集与处理》。本章主要包括数据的收集、整理、描述和分析等方面，目的是让学生掌握数据处理的基本方法，培养学生的数据观念和数据分析能力。

教学内容与学生已有知识的联系：在学习本章之前，学生已经学习了统计学的基本概念，如平均数、中位数、众数等。在此基础上，本章将进一步深入学习数据的收集与处理方法，如用图表描述数据、计算数据的方差等，从而加深学生对统计学知识的理解和应用。核心素养目标本节课的核心素养目标主要包括数据分析、逻辑推理、数学建模等。通过学习数据的收集与处理，学生能够运用数据分析的方法解决实际问题，提高其数据分析的核心素养。同时，在解决问题的过程中，学生需要进行逻辑推理，从而锻炼其逻辑推理的核心素养。此外，学生还需要运用数学建模的方法，将实际问题转化为数学问题，培养其数学建模的核心素养。重点难点及解决办法重点：数据的收集与处理方法，包括用图表描述数据、计算数据的方差等。

解决办法：通过实际案例让学生参与数据的收集和处理过程，从而加深对方法的理解和应用。

难点：数据的收集与处理在实际问题中的应用。

突破策略：提供丰富的实际问题情境，引导学生运用所学的数据处理方法解决问题，并在解决问题的过程中给予指导和帮助。教学资源准备1.教材：确保每位学生都有《七级上册数学教案（简案）》北师大版第五章《数据的收集与处理》的教材或学习资料。

2.辅助材料：准备与教学内容相关的图片、图表、视频等多媒体资源，如数据收集与处理的实例、各种图表的样本等。

3.实验器材：如果涉及实验，确保实验器材的完整性和安全性，如数据收集工具（如调查问卷、计时器等）、数据处理工具（如计算器、计算机等）等。

4.教室布置：根据教学需要，布置教室环境，如分组讨论区（用于学生分组讨论和分享）、实验操作台（用于数据收集与处理的实验操作）、展示区（用于学生展示和分享成果）等。

5.教学工具：准备投影仪、计算机、白板、黑板等教学工具，以便于展示和讲解教学内容。

6.学习平台：确保学生能够正常使用学习平台，如学校教学管理系统、网络资源库等，以便于学生自主学习和交流。

7.教学课件：制作与教学内容相关的课件，包括数据的收集与处理方法、实例分析、课堂练习等，以便于引导学生逐步深入学习。

8.学习任务单：设计学习任务单，引导学生逐步完成数据的收集、整理、描述和分析等任务，以便于监测学生的学习进度和理解程度。

9.评价工具：准备与教学内容相关的评价工具，如课堂问答、练习题、小组讨论评价表等，以便于对学生的学习情况进行全面评价。

10.教学指导手册：为教师准备教学指导手册，包括教学目标、教学内容、教学方法、教学评价等方面的详细指导，以便于教师顺利开展教学工作。教学实施过程1.课前自主探索

教师活动：

-发布预习任务：通过在线平台或班级微信群，发布预习资料（如PPT、视频、文档等），明确预习目标和要求。

-设计预习问题：围绕数据的收集与处理课题，设计一系列具有启发性和探究性的问题，引导学生自主思考。

-监控预习进度：利用平台功能或学生反馈，监控学生的预习进度，确保预习效果。

学生活动：

-自主阅读预习资料：按照预习要求，自主阅读预习资料，理解数据的收集与处理知识点。

-思考预习问题：针对预习问题，进行独立思考，记录自己的理解和疑问。

-提交预习成果：将预习成果（如笔记、思维导图、问题等）提交至平台或老师处。

教学方法/手段/资源：

-自主学习法：引导学生自主思考，培养自主学习能力。

-信息技术手段：利用在线平台、微信群等，实现预习资源的共享和监控。

作用与目的：

-帮助学生提前了解数据的收集与处理课题，为课堂学习做好准备。

-培养学生的自主学习能力和独立思考能力。

2.课中强化技能

教师活动：

-导入新课：通过故事、案例或视频等方式，引出数据的收集与处理课题，激发学生的学习兴趣。

-讲解知识点：详细讲解数据的收集与处理知识点，结合实例帮助学生理解。

-组织课堂活动：设计小组讨论、角色扮演、实验等活动，让学生在实践中掌握数据分析技能。

-解答疑问：针对学生在学习中产生的疑问，进行及时解答和指导。

学生活动：

-听讲并思考：认真听讲，积极思考老师提出的问题。

-参与课堂活动：积极参与小组讨论、角色扮演、实验等活动，体验数据分析的应用。

-提问与讨论：针对不懂的问题或新的想法，勇敢提问并参与讨论。

教学方法/手段/资源：

-讲授法：通过详细讲解，帮助学生理解数据的收集与处理知识点。

-实践活动法：设计实践活动，让学生在实践中掌握数据分析技能。

-合作学习法：通过小组讨论等活动，培养学生的团队合作意识和沟通能力。

作用与目的：

-帮助学生深入理解数据的收集与处理知识点，掌握数据分析技能。

-通过实践活动，培养学生的动手能力和解决问题的能力。

-通过合作学习，培养学生的团队合作意识和沟通能力。

3.课后拓展应用

教师活动：

-布置作业：根据数据的收集与处理课题，布置适量的课后作业，巩固学习效果。

-提供拓展资源：提供与数据的收集与处理课题相关的拓展资源（如书籍、网站、视频等），供学生进一步学习。

-反馈作业情况：及时批改作业，给予学生反馈和指导。

学生活动：

-完成作业：认真完成老师布置的课后作业，巩固学习效果。

-拓展学习：利用老师提供的拓展资源，进行进一步的学习和思考。

-反思总结：对自己的学习过程和成果进行反思和总结，提出改进建议。

教学方法/手段/资源：

-自主学习法：引导学生自主完成作业和拓展学习。

-反思总结法：引导学生对自己的学习过程和成果进行反思和总结。

作用与目的：

-巩固学生在课堂上学到的数据的收集与处理知识点和技能。

-通过拓展学习，拓宽学生的知识视野和思维方式。

-通过反思总结，帮助学生发现自己的不足并提出改进建议，促进自我提升。知识点梳理本节课主要涉及以下知识点：

1.数据的收集：了解数据的收集方法，包括调查问卷、观察记录等，掌握数据收集的注意事项，如样本选择、数据清洗等。

2.数据的整理：学习数据的整理方法，包括数据的排序、筛选、分类等，掌握运用图表对数据进行可视化的技巧，如条形图、折线图、饼图等。

3.数据的描述：学习数据的描述方法，包括数据的平均数、中位数、众数等，了解数据的波动情况，如方差、标准差等。

4.数据分析：掌握数据分析的方法，包括数据的概率分析、趋势分析、关联分析等，能够运用数据分析解决实际问题。

5.数据处理软件的应用：学习使用数据处理软件，如Excel、Python等，掌握软件的基本操作，进行数据处理和分析。

6.数据的收集与处理伦理：了解数据收集与处理的伦理问题，如隐私保护、数据安全等，培养学生的数据伦理意识。

7.数据的收集与处理实践：通过实际案例，掌握数据的收集与处理方法，培养学生的实践操作能力。板书设计1.数据的收集与处理概述

-数据的收集：样本选择、数据清洗

-数据的整理：排序、筛选、分类

-数据的描述：平均数、中位数、众数、方差、标准差

-数据分析：概率分析、趋势分析、关联分析

2.数据处理软件的应用

-Excel：数据输入、公式计算、图表制作

-Python：数据导入、库函数使用、数据可视化

3.数据的收集与处理实践

-实际案例：调查问卷、数据分析项目

-实践操作：数据处理软件的使用、数据分析方法的实施

4.数据收集与处理伦理

-隐私保护：数据收集过程中的个人信息保护

-数据安全：数据存储和传输的安全措施

5.教学互动与思考

-问题引导：引导学生提出问题，进行思考和讨论

-小组合作：鼓励学生分组合作，共同解决问题

-反思总结：让学生总结学习收获和存在的不足

6.课后作业与拓展

-作业布置：布置相关的练习题，巩固学习内容

-拓展学习：推荐相关的学习资源，拓宽知识视野

板书设计应条理清楚、重点突出、简洁明了，以便于学生理解和记忆。同时，板书设计应具有艺术性和趣味性，以激发学生的学习兴趣和主动性。例如，可以使用图标、颜色标注、线条连接等手段，使板书更具吸引力。课后拓展1.拓展内容：与本节课内容相关的阅读材料或视频资源，如《数据分析基础》、《Python数据分析实战》、《数据可视化之美》等。

2.拓展要求：鼓励学生利用课后时间进行自主学习和拓展。教师可提供必要的指导和帮助，如推荐阅读材料、解答疑问等。

拓展内容：

-《数据分析基础》：介绍数据分析的基本概念、方法和应用，适合初学者入门。

-《Python数据分析实战》：通过实际案例，教授如何使用Python进行数据分析和数据可视化，适合有一定编程基础的学生。

-《数据可视化之美》：讲解数据可视化的设计原则和技巧，帮助学生制作出美观、实用的图表。

-《数据收集与处理伦理》：探讨数据收集与处理中的伦理问题，如隐私保护、数据安全等，提高学生的数据伦理意识。

-《数据分析案例集》：收集了多个数据分析的实际案例，供学生参考和学习。

拓展要求：

-鼓励学生利用课后时间，自主选择拓展内容进行学习，加深对数据分析的理解和应用。

-要求学生在学习过程中，记录自己的学习心得和问题，及时与老师交流和反馈。

-鼓励学生将所学知识应用于实际问题中，如进行数据分析项目、解决生活中的实际问题等。