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主备人备课成员课程基本信息1.课程名称：《数据及其基本特征》

2.教学年级和班级：高中一年级信息技术班

3.授课时间：2023-2024学年第一学期

4.教学时数：2课时（90分钟）

本课程基于粤教版（2019）必修1的内容，深入探讨数据的基本概念、数据类型和数据的基本特征，结合实际案例，让学生掌握数据收集、整理、分析和描述的方法。通过本节课的学习，学生将能够理解数据在信息技术领域的重要作用，并为后续学习数据处理和分析打下坚实基础。核心素养目标1.数据意识：培养学生对数据的敏感性，了解数据在生活中的广泛应用，认识到数据的价值和作用。

2.信息素养：学会使用信息技术手段收集、整理、分析数据，提高信息处理能力。

3.逻辑思维：通过分析数据特征，锻炼学生的逻辑思维和推理能力，培养严谨的科学态度。

4.协作沟通：在小组讨论和分享环节，提升学生的团队协作能力和沟通表达能力。

5.创新意识：鼓励学生运用数据解决实际问题，激发创新思维，培养解决问题的能力。教学难点与重点1.教学重点

-数据的概念与分类：强调数据不仅仅指数字，还包括文字、图像等多种形式，以及如何区分定量数据与定性数据。

-数据的基本特征：重点讲解平均数、中位数、众数、方差等统计量的计算方法及其在实际问题中的应用。

-数据分析的方法：介绍如何利用图表（如条形图、折线图、饼图等）进行数据的可视化展示，以及如何解读这些图表。

2.教学难点

-数据的收集与整理：学生往往在如何有效收集和整理数据方面感到困难，需要教授具体的技巧和工具，如调查问卷的设计、数据清洗等。

-方差的计算与理解：方差是衡量数据分散程度的指标，其计算过程较为复杂，学生需要通过实例来理解和掌握。

-数据分析的应用：难点在于如何引导学生将理论知识应用于解决实际问题，例如如何根据数据特征做出决策，如何从数据中发现规律等，需要通过案例分析来加强理解。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：采用讲授与讨论相结合的方式，辅以案例研究和项目导向学习。通过讲授明确数据及其基本特征的理论知识，通过讨论促进学生深入思考，案例研究帮助学生理解数据在实际生活中的应用，项目导向学习激发学生的实践操作能力。

2.教学活动：设计数据收集与整理的角色扮演活动，让学生在模拟情境中实践数据收集方法；组织数据分析实验，引导学生运用所学知识解决具体问题；开展数据特征游戏，以趣味性方式强化学生对数据基本特征的理解。

3.教学媒体：运用多媒体课件展示数据图表、案例分析等内容，提高学生的学习兴趣；利用信息技术软件（如Excel、SPSS等）辅助学生进行数据处理和分析，增强实际操作能力。同时，鼓励学生利用网络资源进行拓展学习，拓宽知识视野。教学实施过程1.课前自主探索

-教师活动：

发布预习任务：通过学校在线学习平台，提供关于数据及其基本特征的预习资料，包括PPT、视频和阅读材料，明确预习目标和要求。

设计预习问题：围绕数据的概念和分类，设计思考题，如“数据在我们的生活中有哪些表现形式？”引导学生自主思考。

监控预习进度：通过学习平台跟踪学生的预习情况，及时给予反馈。

-学生活动：

自主阅读预习资料：学生按照预习要求，阅读相关资料，初步理解数据的基本概念。

思考预习问题：学生尝试回答预习问题，记录自己的理解和疑问。

提交预习成果：学生将笔记、问题清单等预习成果提交至平台。

-教学方法/手段/资源：

自主学习法：鼓励学生独立探索新知识，培养自主学习习惯。

信息技术手段：利用在线平台，实现资源共享和进度监控。

-作用与目的：

让学生提前接触新课内容，为课堂学习打下基础。

培养学生的自主学习能力和预习习惯。

2.课中强化技能

-教师活动：

导入新课：通过展示生活中数据应用的实例，引出本节课的主题。

讲解知识点：详细讲解数据的基本特征，如平均数、中位数等，并通过实例加深理解。

组织课堂活动：设计小组讨论和数据分析实验，让学生在实践中掌握数据分析技能。

解答疑问：在学生实践过程中，及时解答学生提出的问题。

-学生活动：

听讲并思考：学生专注听讲，对老师提出的问题进行积极思考。

参与课堂活动：学生在小组讨论中分享观点，通过数据分析实验巩固知识。

提问与讨论：对于不理解的问题，学生勇于提问，与同学和老师进行讨论。

-教学方法/手段/资源：

讲授法：系统讲解数据特征的理论知识。

实践活动法：通过小组讨论和实验，让学生动手操作，加深理解。

合作学习法：促进学生之间的交流合作。

-作用与目的：

帮助学生深入理解数据的基本特征及其应用。

通过实践活动，培养学生的动手能力和团队合作能力。

3.课后拓展应用

-教师活动：

布置作业：根据课堂内容，布置相关的课后练习，巩固学习成果。

提供拓展资源：推荐相关的书籍、网站和视频，鼓励学生深入学习。

反馈作业情况：及时批改作业，给予学生个性化的反馈。

-学生活动：

完成作业：学生认真完成作业，巩固课堂所学。

拓展学习：利用拓展资源，进一步探索数据相关的知识。

反思总结：学生对学习过程进行反思，提出改进措施。

-教学方法/手段/资源：

自主学习法：鼓励学生自主完成作业，进行拓展学习。

反思总结法：引导学生通过反思，促进自我提升。

-作用与目的：

巩固学生在课堂上学到的知识，提高解决问题的能力。

通过拓展学习，拓宽知识视野，形成深度学习习惯。

通过反思总结，帮助学生更好地认识自我，不断进步。拓展与延伸1.拓展阅读材料

-《数据分析与应用》：介绍数据分析的基本方法及其在各个领域的应用案例。

-《数据可视化原理与实践》：深入探讨数据可视化的基本原理，以及如何利用图表有效地展示数据。

-《大数据时代》：阐述大数据的概念、发展历程及其对社会生活的影响。

2.课后自主学习和探究

-探究数据收集的方法：鼓励学生了解并实践不同的数据收集方法，如问卷调查、网络爬虫等，掌握数据获取的技巧。

-数据分析工具的应用：学生可以尝试使用Excel、SPSS、Python等数据分析工具，对实际数据进行分析，加深对数据特征的理解。

-数据新闻的制作：学生可以尝试以小组形式，选取一个社会热点问题，收集相关数据，运用所学知识进行分析，并将分析结果制作成数据新闻。

1.数据分析的方法

-描述性统计分析：学习如何运用平均数、中位数、众数、方差等统计量对数据进行描述。

-探索性数据分析：了解散点图、箱线图等图表在探索数据特征中的应用。

-假设检验：初步了解假设检验的基本概念，如t检验、卡方检验等。

2.数据可视化

-图表类型：学习条形图、折线图、饼图、散点图等常见图表的适用场景和制作方法。

-可视化工具：了解并掌握Excel、Tableau、Python等数据可视化工具的使用。

-可视化设计原则：了解如何使图表更具可读性和美观性，提高信息的传达效果。

3.大数据与信息技术

-大数据概念：了解大数据的定义、特征及其与传统数据的区别。

-数据挖掘：初步了解数据挖掘的基本方法，如分类、聚类、关联规则分析等。

-人工智能与大数据：探讨人工智能技术在数据处理和分析中的应用，如机器学习、深度学习等。作业布置与反馈-完成课后练习：布置相关的课后练习题，要求学生独立完成，以巩固本节课所学的数据及其基本特征的知识点。

-数据收集与分析：要求学生自行收集某一主题的数据，如家庭用电量、班级考试成绩等，并运用所学方法进行描述性统计分析。

-数据可视化：要求学生选择一个数据集，使用Excel或Python等工具绘制条形图、折线图等图表，展示数据特征。

-数据新闻制作：鼓励学生以小组形式，选取一个社会热点问题，收集相关数据，进行数据分析，并将分析结果制作成数据新闻。

2.作业反馈

-及时批改作业：教师应及时批改学生的作业，并给出评分和评语。

-指出存在问题：在批改作业时，教师应指出学生存在的问题，如数据分析方法的错误、图表制作的疏漏等。

-给出改进建议：针对学生存在的问题，教师应给出具体的改进建议，帮助学生提高数据分析的能力。

-鼓励优秀作业：对完成作业认真、分析准确的优秀作业，教师应给予表扬和鼓励，激发学生的学习积极性。内容逻辑关系-数据的概念与分类

-定量数据与定性数据

-数据的表现形式

-数据的基本特征

-平均数

-中位数

-众数

-方差

-数据