Python第四课-爬取高校排名（教学设计）

Python第四课-爬取高校排名（教学设计）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）Python第四课-爬取高校排名（教学设计）教学内容本节课的教学内容来自《Python编程：从入门到实践》的第四章“使用网络数据”。本章节主要内容包括：

1.了解和使用requests库进行HTTP请求。

2.学习如何处理JSON数据格式。

3.掌握利用BeautifulSoup库解析HTML页面。

4.实践爬取并处理高校排名数据。

教学目标是让学生掌握使用Python进行网络数据爬取的基本技能，培养他们独立分析和解决问题的能力。通过本节课的学习，学生将能够熟练运用requests、JSON、BeautifulSoup等技术手段，完成对网络数据的爬取、解析和处理。核心素养目标分析本节课的核心素养目标分析主要围绕信息素养、逻辑思维、创新能力和合作交流四个方面展开。

1.信息素养：培养学生对网络数据的敏感性和好奇心，提高他们获取、分析、处理和应用网络信息的能力。

2.逻辑思维：通过学习HTTP请求、JSON数据格式、HTML解析等技术，锻炼学生逻辑推理和解决问题的能力。

3.创新能力：鼓励学生在爬取高校排名的基础上，发挥创造力，提出新的数据处理需求，培养他们独立思考和创新的能力。

4.合作交流：在课堂活动中，培养学生与同伴合作完成任务的能力，提高他们在团队中沟通、协作和解决问题的能力。学习者分析1.学生已经掌握了哪些相关知识：在学习本节课之前，学生应该已经掌握了Python基础语法、变量、循环、条件语句等基本知识。此外，他们对网络编程有一定的了解，能够使用Python进行简单的网络请求。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：学生们对编程和计算机科学领域普遍感兴趣，尤其是那些具有探索精神和求知欲强的学生。他们在逻辑思维、问题解决和编程能力方面表现较好，但部分学生在面对复杂代码时可能会有恐惧心理。在学习风格上，学生们更倾向于通过实践和案例分析来掌握知识。

3.学生可能遇到的困难和挑战：在学习本节课的过程中，学生可能会遇到以下困难和挑战：

-理解并熟练运用requests库进行HTTP请求；

-掌握JSON数据格式的处理，如数据解析、生成等；

-学会使用BeautifulSoup库进行HTML页面解析；

-爬取高校排名数据时，如何处理分页、反爬虫等技术问题。

针对这些困难和挑战，教师应提供有针对性的辅导和指导，帮助学生克服困难，提高他们的编程能力和解决问题的能力。同时，通过小组讨论、协作完成任务等方式，培养学生的合作交流能力。教学方法与策略1.选择适合教学目标和学习者特点的教学方法：本节课将采用讲授法、案例研究法和项目导向学习法相结合的教学方法。讲授法用于介绍requests库、JSON数据格式和BeautifulSoup库的基本概念和用法；案例研究法用于分析爬取高校排名数据的实例；项目导向学习法用于让学生实际操作，完成爬取并处理高校排名数据的任务。

2.设计具体的教学活动：为了促进学生参与和互动，将设计以下教学活动：

-课堂演示：教师通过演示使用requests库进行HTTP请求的过程，让学生了解并掌握基本用法；

-小组讨论：学生分组讨论如何解析JSON数据格式和HTML页面，共同解决遇到的问题；

-实验操作：学生动手实践，使用requests、JSON和BeautifulSoup库完成爬取高校排名数据的任务；

-成果展示：学生将各自爬取的高校排名数据进行处理和展示，分享学习心得和经验。

3.确定教学媒体使用：在本节课中，将使用多媒体课件、网络资源和相关软件（如Python编程环境、浏览器等）辅助教学。这些教学媒体能够帮助学生更直观地理解知识点，提高课堂效果和学生的学习兴趣。教学过程设计1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对网络数据爬取的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们知道什么是网络数据爬取吗？它在我们日常生活中的应用有哪些？”

展示一些关于网络数据爬取的图片或视频片段，让学生初步感受网络数据爬取的魅力。

简短介绍网络数据爬取的基本概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.网络数据爬取基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解网络数据爬取的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解网络数据爬取的定义，包括其主要组成元素或结构。

详细介绍网络数据爬取的组成部分或功能，使用图表或示意图帮助学生理解。

3.网络数据爬取案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解网络数据爬取的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的网络数据爬取案例进行分析。

详细介绍每个案例的背景、特点和意义，让学生全面了解网络数据爬取的多样性或复杂性。

引导学生思考这些案例对实际生活或学习的影响，以及如何应用网络数据爬取解决实际问题。

小组讨论：让学生分组讨论网络数据爬取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，每组选择一个与网络数据爬取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，同时加深全班对网络数据爬取的认识和理解。

过程：

各组代表依次上台展示讨论成果，包括主题的现状、挑战及解决方案。

其他学生和教师对展示内容进行提问和点评，促进互动交流。

教师总结各组的亮点和不足，并提出进一步的建议和改进方向。

6.课堂小结（5分钟）

目标：回顾本节课的主要内容，强调网络数据爬取的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括网络数据爬取的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调网络数据爬取在现实生活或学习中的价值和作用，鼓励学生进一步探索和应用网络数据爬取。

布置课后作业：让学生撰写一篇关于网络数据爬取的短文或报告，以巩固学习效果。学生学习效果1.知识与技能：

-学生能够理解网络数据爬取的基本概念，包括HTTP请求、JSON数据格式、HTML解析等。

-学生能够熟练使用Python库（如requests、JSON、BeautifulSoup）进行网络数据爬取。

-学生能够掌握爬取高校排名数据的基本步骤，包括编写爬虫程序、处理分页和反爬虫问题。

2.过程与方法：

-学生能够通过实践操作，提高问题解决和编程能力。

-学生能够在小组讨论中培养团队合作和交流沟通能力。

-学生能够运用批判性思维，分析网络数据爬取的挑战和解决方案。

3.情感态度与价值观：

-学生将培养对网络数据爬取的兴趣，增强对计算机科学领域的探索精神。

-学生将意识到网络数据爬取在学术研究、商业分析和决策支持等方面的重要性。

-学生能够在实际项目中，体现出对知识产权和网络安全的尊重。

4.创新与实践：

-学生能够运用所学知识，创新性地提出并实现针对特定数据源的爬取方案。

-学生能够在个人或小组项目中，将网络数据爬取技术与其他学科知识相结合，解决实际问题。课后拓展1.拓展内容：

-学生可阅读关于网络数据爬取的进阶技术，如使用Scrapy框架进行爬虫开发。

-学生可探索网络数据挖掘的其他应用领域，如社交媒体分析、电子商务推荐系统等。

-学生可观看相关在线教程或讲座，了解网络数据爬取在实际工作中的应用案例。

-学生可参与开源爬虫项目，贡献代码或提出改进建议，提升实践能力。

2.拓展要求：

-学生应在课后自主安排时间进行拓展学习，教师提供必要的指导和帮助。

-学生可组建学习小组，共同讨论难题，分享学习心得，互相促进。

-学生应在拓展学习过程中，积极思考并提出问题，通过自主探索或请教他人解决问题。

-学生应定期总结拓展学习成果，可以是以报告、演示或讨论的形式，与全班分享。

-教师应监督学生的拓展学习进度，及时给予反馈，鼓励学生持续进步。板书设计①网络数据爬取基本概念

②HTTP请求与JSON数据格式

③BeautifulSoup库的运用

④爬取高校排名数据的步骤

⑤反爬虫与数据处理

⑥实战项目：爬取并分析高校排名

2.板书设计说明：

①网络数据爬取基本概念：用简洁的文字概括网络数据爬取的定义和目的。

②HTTP请求与JSON数据格式：用图示或流程图展示HTTP请求的过程，并用表格形式列出JSON数据格式的基本结构。

③BeautifulSoup库的运用：用流程图或代码框展示BeautifulSoup库的基本使用方法，包括解析HTML页面和提取数据。

④爬取高校排名数据的步骤：用列表形式详细列出爬取高校排名数据所需的步骤，如导入库、发送请求、解析数据等。

⑤反爬虫与数据处理：用图示或流程图展示反爬虫技术的原理和应对策略，并用表格形式列出常见数据处理方法。

⑥实战项目：爬取并分析高校排名：用案例形式展示如何爬取并分析高校排名数据，强调实践操作的重要性。

3.板书设计艺术性与趣味性：

①使用颜色、图标等元素，使板书更具视觉吸引力。

②在板书中加入有趣的例子或小故事，让学生更容易理解和记忆。

③设计互动环节，如让学生上台展示自己的爬虫程序，增加课堂趣味性。教学反思1.教学内容方面：

在教学网络数据爬取的基本概念时，我通过提问和展示图片的方式，激发了学生的兴趣，使他们初步了解了网络数据爬取的概念和重要性。然而，在讲解HTTP请求和JSON数据格式时，我发现学生的理解程度不一，部分学生对这部分内容感到吃力。因此，在今后的教学中，我需要更加关注学生的学习情况，及时调整教学进度和难度。

2.教学方法方面：

在本节课中，我采用了讲授法、案例研究法和项目导向学习法相结合的教学方法。通过课堂演示和小组讨论，学生能够更好地理解和掌握网络数据爬取的原理和实际应用。然而，在课堂展示与点评环节，我发现部分学生的表达能力和自信心不足，影响了他们的表现。因此，在今后的教学中，我需要加强对学生的表达能力和自信心的培养。

3.学生学习效果方面：

从学生的学习效果来看，大部分学生能够掌握网络数据爬取的基本概念和实际操作，能够独立完成简单的爬虫程序。然而，部分学生在处理复杂数据和应对反爬虫技术时仍存在困难。因此，在今后的教学中，我需要加强对这部分内容的讲解和辅导，帮助学生克服困难。

4.课后拓展方面：

我为学生提供了