信息技术必修一《数据与计算》三章第二节《数据分析与可视化》教案

【华东师大版（2020）】信息技术必修一第三章第二节《数据分析与可视化》教案一、课标要求及设计依据依据《普通高中信息技术课程标准2017年版》(2020年修订)，本课程着重培养学生的数据意识和数据处理能力。学生应掌握数据分析的基本方法，理解数据可视化的重要性，并能运用相关工具进行数据的分析与展示。本课程强调通过实践活动，使学生能够从数据中提取信息，形成结论，并进行有效沟通。二、教材分析本节课选自《数据与计算》第三章第二节，教材系统地介绍了数据分析的概念、流程和方法，以及数据可视化的原则和工具。通过具体的数据分析案例，展示了如何从数据中提取有价值的信息，并利用可视化技术将分析结果以直观的方式展现出来。三、学情分析授课对象为高一年级学生，他们已具备基础的数据处理能力，但对于数据分析的深层次理解和数据可视化的技术可能不够熟悉。学生对数据分析充满好奇，但可能缺乏实际操作经验。需要通过案例教学和实践操作，提高学生的数据分析能力和数据可视化技巧。四、教学目标及核心素养目标三维目标：知识与技能：

学生能够理解数据分析的基本流程，掌握数据可视化的基本原则。过程与方法：

学生通过案例分析和实践操作，学会运用数据分析工具，提升数据可视化的技巧。情感态度与价值观：

培养学生对数据分析的兴趣，提高学生的信息素养，激发学生的探索精神和创新意识。核心素养目标：学生能够运用数据分析方法解决实际问题，提升信息处理能力。学生能够在团队合作中有效沟通，展现协作精神和创新能力。五、教学重难点教学重点：

数据分析流程的理解，数据可视化技术的应用。教学难点：

数据分析方法的选择与应用，数据可视化的有效表达。六、教学策略本课程将采用案例教学法、探究学习法、实操演练法和小组合作学习法，结合多媒体教学资源和数据分析软件，引导学生通过观察、模仿、实践和创造，逐步掌握数据分析与可视化的技能。七、教学过程（一）引入新课（5分钟）教师行为：

通过展示一个实际的数据分析与可视化案例，引出数据分析的概念。学生行为：

观察案例，思考数据分析与可视化的作用。设计目的：

激发学生兴趣，引出数据分析与可视化的主题。（二）数据分析概念讲解（10分钟）教师行为：

详细解释数据分析的定义、目的和基本流程。学生行为：

聆听讲解，记录要点，参与讨论。设计目的：

确保学生对数据分析的基本概念和流程有清晰的理解。（三）数据可视化原则介绍（10分钟）教师行为：

介绍数据可视化的原则，展示不同数据可视化的案例。学生行为：

学习数据可视化原则，观察案例，理解数据可视化的重要性。设计目的：

帮助学生理解数据可视化的原则，提升学生的数据可视化意识。（四）案例分析：数据分析流程（5分钟）教师行为：

展示一个完整的数据分析案例，分析案例中的数据处理、分析和解释过程。学生行为：

观察案例，理解数据分析的具体步骤。设计目的：

通过案例分析，加深学生对数据分析流程的理解。（五）实操演练：数据分析工具使用（5分钟）教师行为：

指导学生使用数据分析工具，如Excel、Python等，进行简单的数据处理和分析。学生行为：

在教师的指导下，进行数据分析工具的实操练习。设计目的：

通过实操演练，加深学生对数据分析工具的掌握。（六）小组合作学习：数据可视化实践（5分钟）教师行为：

分组给学生一个数据集，要求学生合作完成数据的可视化。学生行为：

小组成员相互协作，共同完成数据可视化任务。设计目的：

培养学生的团队合作能力和数据可视化实践能力。（七）展示与评价：可视化结果分享（5分钟）教师行为：

邀请学生展示他们的数据可视化结果，并进行评价和反馈。学生行为：

展示数据可视化结果，接受评价和反馈。设计目的：

通过展示和评价，提高学生的数据可视化表达能力。（八）总结反馈（5分钟）教师行为：

总结本节课的重点内容，对学生的表现进行评价，提出建议。学生行为：

反思学习过程，提出疑问，接受教师的反馈。设计目的：

巩固学生所学知识，鼓励学生进行自我评价。八、板书设计1.数据分析：定义、流程、方法2.数据可视化：原则、工具、案例3.实操演练：数据分析工具使用步骤4.小组合作：数据可视化实践任务九、教学评价（教师课后根据上课实际情况自行填写：本节课通过多元化的评价方式，结合自我评价、同伴评价和教师评价，全面考察学生的学习效果。教师在教学过程中观察学生的理解程度、参与度和实操能力，及时给予反馈和指导。课后的自我评价问卷帮助学生反思学习过程，明确学习目标，促进自我提升。）十、教学反思（教师课后根据上课实际情况