2023六年级数学上册 五 数据处理第3课时 身高的情况配套教案 北师大版

2023六年级数学上册五数据处理第3课时身高的情况配套教案北师大版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是六年级数学上册的“数据处理”单元中的第3课时，课题为“身高的情况配套教案”。教学内容主要包括以下几个方面：

1.利用图表展示身高数据，让学生掌握条形图、折线图、饼图等图表的特点和绘制方法。

2.通过对身高数据的分析，让学生了解身高与年龄、性别等因素的关系，培养学生的数据分析能力。

3.运用身高数据进行预测和决策，让学生学会运用数据解决实际问题。

教学内容与学生已有知识的联系：

学生在之前的学习中已经掌握了统计学的一些基本知识，如平均数、中位数、众数等。在此基础上，本节课通过身高数据的处理和分析，进一步加深学生对统计学知识的理解和应用。同时，本节课的数据处理方法也为学生学习其他科目的数据处理提供了一定的基础。核心素养目标本节课的核心素养目标主要包括以下几个方面：

1.数据处理与分析能力：学生能够熟练运用图表展示数据，通过分析身高数据，了解身高与年龄、性别等因素的关系，培养学生的数据分析能力。

2.问题解决能力：学生能够运用身高数据进行预测和决策，学会运用数据解决实际问题，培养学生的创新思维和解决问题的能力。

3.逻辑思维与表达交流能力：学生能够通过分析身高数据，形成自己的观点并进行合理的论证，提高学生的逻辑思维和表达交流能力。

4.数学建模能力：学生能够从实际问题中抽象出数学模型，运用统计学方法对身高数据进行处理和分析，培养学生的数学建模能力。学情分析考虑到六年级学生的认知发展特点和北师大版数学教材的内容安排，本节课的学情分析如下：

1.知识与能力层面：大部分学生已经掌握了基本的统计学知识，如平均数、中位数、众数等。在数据处理方面，学生已有的经验主要包括绘制条形图、折线图和饼图等。因此，学生具备一定的数据分析能力，但仍需进一步拓展和深化对数据处理方法的理解与应用。

2.思维与素质层面：六年级学生的思维逐渐由具体形象思维向抽象逻辑思维过渡。在这个阶段，学生需要通过大量的实践操作和实例分析，培养自己的逻辑思维、创新思维和问题解决能力。此外，学生的数学素养、团队合作能力和沟通表达能力也需要在教学过程中不断培养和提高。

3.行为习惯层面：学生在学习过程中可能存在以下行为习惯影响课程学习：部分学生对数据处理和分析缺乏兴趣，可能导致学习积极性不高；部分学生可能对复杂的统计方法感到困惑，从而影响学习效果；部分学生在团队合作中可能缺乏有效的沟通和协作，影响问题的解决。

针对以上学情分析，教师应充分考虑学生的认知水平和心理特点，设计富有挑战性和趣味性的教学活动，激发学生的学习兴趣；通过合理的教学引导和实例分析，帮助学生理解和掌握数据处理方法；注重培养学生的团队合作和沟通表达能力，提高学生在实际问题中的解决能力。教学资源准备1.教材：确保每位学生都有《2023六年级数学上册五数据处理第3课时身高的情况配套教案北师大版》的教材或学习资料，以便学生能够跟随教学进度进行学习和复习。

2.辅助材料：准备与教学内容相关的身高数据的图片、图表、视频等多媒体资源，以便在课堂上进行展示和分析，帮助学生更好地理解和掌握数据处理的方法和技巧。

3.实验器材：如果本节课需要进行身高数据的收集和处理的实验，确保实验器材的完整性和安全性，如尺子、测量仪器等，同时准备足够的实验材料，以便每位学生都能参与到实验操作中。

4.教室布置：根据教学需要，布置教室环境，如设置分组讨论区、实验操作台等，以便学生能够在课堂上进行小组讨论和实验操作，促进学生的积极参与和合作学习。教学过程设计1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对数据处理的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们知道数据处理是什么吗？它与我们的生活有什么关系？”

展示一些关于数据处理的图片或视频片段，让学生初步感受数据处理的魅力或特点。

简短介绍数据处理的基本概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.数据处理基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解数据处理的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解数据处理的定义，包括其主要组成元素或结构。

详细介绍数据处理的方法和技巧，使用图表或示意图帮助学生理解。

3.数据处理案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解数据处理的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的数据处理案例进行分析。

详细介绍每个案例的背景、特点和意义，让学生全面了解数据处理的多样性或复杂性。

引导学生思考这些案例对实际生活或学习的影响，以及如何应用数据处理解决实际问题。

小组讨论：让学生分组讨论数据处理的未来发展或改进方向，并提出创新性的想法或建议。

4.学生小组讨论（10分钟）

目标：培养学生的合作能力和解决问题的能力。

过程：

将学生分成若干小组，每组选择一个与数据处理相关的主题进行深入讨论。

小组内讨论该主题的现状、挑战以及可能的解决方案。

每组选出一名代表，准备向全班展示讨论成果。

5.课堂展示与点评（15分钟）

目标：锻炼学生的表达能力，同时加深全班对数据处理的认学生学习效果1.知识与技能：

学生将掌握数据处理的基本概念、方法和技巧，包括条形图、折线图、饼图等图表的绘制方法，以及身高数据的收集、整理和分析方法。学生能够运用数据处理方法解决实际问题，如通过身高数据预测未来身高发展趋势等。

2.过程与方法：

学生在课堂中通过实例分析和小组讨论，培养了自己的数据分析能力、团队合作能力和问题解决能力。学生能够运用数据处理方法对身高数据进行收集、整理和分析，并能够通过图表展示和解释数据分析结果。

3.情感态度与价值观：

学生将认识到数据处理在现实生活中的重要性，培养对数据处理学科的兴趣和热情。学生能够理解数据处理对于决策和预测的重要性，并能够将数据处理的方法应用到实际生活中，提高自己的生活品质。

4.创新与拓展：

学生通过小组讨论和案例分析，培养了自己的创新思维和批判性思维。学生能够提出创新的解决方案，对数据处理的方法和技术进行改进，提高数据处理的效率和准确性。教学评价与反馈1.课堂表现：观察学生在课堂中的参与程度、提问回答、讨论发言等情况，评估学生对数据处理概念和方法的理解程度，以及学生的思考能力和问题解决能力。

2.小组讨论成果展示：评估学生在小组讨论中的合作态度、创新思维和解决问题的能力。观察学生能否有效地运用数据处理方法对身高数据进行分析，并能够通过图表展示和解释分析结果。

3.随堂测试：通过随堂测试评估学生对数据处理基础知识的理解和掌握程度，包括数据处理方法的运用、图表的绘制和数据分析的准确性。

4.课后作业：评估学生撰写关于数据处理的文章或报告的质量，包括对数据处理方法的应用、分析的深度和创新的观点。

5.教师评价与反馈：针对学生的课堂表现、小组讨论成果、随堂测试和课后作业进行综合评价，提供具体的反馈和建议，帮助学生巩固优点和改进不足，促进学生的全面发展。同时，教师应鼓励学生的积极参与和合作，激发学生对数据处理学科的兴趣和热情。典型例题讲解1.例题一：给定一组学生的身高数据，要求绘制条形图展示各身高段的学生人数。

解答：首先将身高数据进行分组，例如分为140cm以下、140-150cm、150-160cm、160-170cm、170cm以上等五个组别。然后根据每个组别的学生人数，绘制条形图。横轴表示身高组别，纵轴表示学生人数。每个组别对应一个条形，条形的高度表示该组别的学生人数。

2.例题二：给定一组学生的身高数据，要求计算平均身高、中位数和众数。

解答：首先将身高数据进行排序。平均身高可以通过求和然后除以数据个数得到。中位数是将数据从小到大排列后，位于中间位置的数值。如果数据个数为奇数，则中位数是中间的那个数；如果数据个数为偶数，则中位数是中间两个数的平均值。众数是数据中出现次数最多的数值。

3.例题三：给定一组学生的身高数据，要求根据身高数据绘制折线图展示身高分布情况。

解答：首先将身高数据进行分组，例如分为140cm以下、140-150cm、150-160cm、160-170cm、170cm以上等五个组别。然后根据每个组别的学生人数，绘制折线图。横轴表示身高组别，纵轴表示学生人数。每个组别对应一个点，点的纵坐标表示该组别的学生人数。连接各个点，形成折线图。

4.例题四：给定一组学生的身高数据，要求根据身高数据绘制饼图展示各身高段的学生人数比例。

解答：首先将身高数据进行分组，例如分为140cm以下、140-150cm、150-160cm、160-170cm、170cm以上等五个组别。然后根据每个组别的学生人数，计算各自的比例。最后，根据比例绘制饼图。每个组别对应一个扇形，扇形的大小表示该组别的学生人