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）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：2023-2024学年高中一年级信息技术班

3.授课时间：2023年10月15日

4.教学时数：1课时

本节课将围绕粤教版（2019）高中信息技术必修1中的数据及其基本特征进行讲解，旨在帮助学生掌握数据的概念、类型、来源以及数据的基本特征，为后续学习数据分析打下基础。核心素养目标分析本节课将重点培养学生的信息素养、数据分析和解决问题的能力。具体核心素养目标包括：

1.能够理解数据的概念，识别不同类型的数据，提升信息识别与处理的能力。

2.通过分析数据的基本特征，培养逻辑思维和数据分析能力。

3.学会运用信息技术手段进行数据收集、整理和呈现，提高信息技术的实际应用能力。

4.培养学生在实际情境中运用数据解决问题的意识和方法，增强解决实际问题的能力。教学难点与重点1.教学重点

①数据的分类与基本特征，包括数据的概念、类型、来源以及数据的量化和属性特征。

②数据的收集、整理和呈现方法，如使用表格、图表等工具进行数据的可视化表达。

2.教学难点

①理解并区分不同类型的数据（如定量数据与定性数据），以及它们在数据分析中的应用。

②掌握数据分析的基本技巧，包括如何从数据中提取有效信息、如何运用统计方法分析数据特征。

③在实际情境中，运用所学知识对复杂数据进行有效整理和分析，形成有价值的结论或决策。教学资源1.软硬件资源：计算机、投影仪、白板、多媒体教学软件

2.课程平台：校园教学管理系统

3.信息化资源：粤教版高中信息技术必修1教材电子版、数据案例文档

4.教学手段：PPT演示、案例分析、小组讨论、实战演练教学过程1.导入新课

【教师活动】

大家好，今天我们将开始学习《数据及其基本特征》这一章节。在我们日常生活中，数据无处不在，那么什么是数据？数据又有哪些基本特征呢？让我们一起来探究这个问题。

【学生活动】

认真听讲，思考教师提出的问题。

2.理解数据的概念与类型

【教师活动】

首先，请同学们打开教材第X页，我们一起来看一下数据的概念。数据是指反映客观事物的数量、质量、状态等方面的信息。接下来，我们来了解一下数据的类型。数据可以分为两大类：定量数据和定性数据。定量数据是指可以用数值来表示的数据，如身高、体重等；定性数据则是指不能用数值表示的数据，如颜色、味道等。

【学生活动】

阅读教材，理解数据的概念和类型。

3.探究数据的基本特征

【教师活动】

现在，我们已经知道了数据的类型，那么数据有哪些基本特征呢？接下来，请同学们分组讨论，结合教材中的案例，找出数据的基本特征。

【学生活动】

分组讨论，总结数据的基本特征。

【教师总结】

根据大家的讨论，我们总结出数据的基本特征有：数据的来源、数据的量、数据的属性、数据的分布等。

4.数据的收集与整理

【教师活动】

了解数据的基本特征后，我们需要学会如何收集和整理数据。请同学们根据教材中的案例，讨论数据的收集方法和整理方法。

【学生活动】

讨论数据的收集和整理方法。

【教师总结】

数据的收集方法有：问卷调查、实地调查、文献调研等。数据的整理方法有：表格、图表、统计图等。

5.数据的可视化表达

【教师活动】

【学生活动】

尝试使用表格、图表等工具进行数据可视化表达。

6.实战演练

【教师活动】

现在，让我们来进行一场实战演练。请同学们根据以下情境，收集和整理数据，并使用表格、图表等工具进行数据可视化表达。

情境：某市高中生抽烟情况调查。

【学生活动】

分组进行数据收集、整理和可视化表达。

7.总结与反馈

【教师活动】

同学们，今天我们一起学习了数据及其基本特征。通过本节课的学习，希望大家能够掌握数据的概念、类型、基本特征以及数据的收集、整理和可视化表达方法。下面，请同学们分享一下自己在实战演练中的收获。

【学生活动】

分享实战演练中的收获。

【教师总结】

8.课后作业

【教师活动】

最后，请同学们完成以下课后作业：

1.总结本节课所学内容，撰写一篇关于数据及其基本特征的短文。

2.选择一个感兴趣的主题，进行数据收集、整理和可视化表达，下节课分享给大家。

【学生活动】

完成课后作业。知识点梳理1.数据的概念

数据是指反映客观事物的数量、质量、状态等方面的信息。在日常生活中，数据无处不在，如气温、人口数量、考试成绩等。

2.数据的类型

数据可以分为两大类：定量数据和定性数据。

-定量数据：可以用数值来表示的数据，如身高、体重、年龄等。

-定性数据：不能用数值表示的数据，如颜色、味道、心情等。

3.数据的基本特征

数据的基本特征包括以下几个方面：

-数据的来源：数据来源有问卷调查、实地调查、文献调研等。

-数据的量：数据的量指的是数据的多少，如样本容量、总体容量等。

-数据的属性：数据的属性指的是数据的性质，如离散性、连续性等。

-数据的分布：数据的分布指的是数据在各个区间内的分布情况。

4.数据的收集

数据的收集方法有以下几种：

-问卷调查：通过设计问卷，收集被调查者的意见和看法。

-实地调查：直接观察和记录客观事物的数据。

-文献调研：查阅相关文献，获取所需数据。

5.数据的整理

数据的整理方法包括以下几种：

-表格：将数据以表格的形式呈现，便于观察和分析。

-图表：将数据以图表的形式呈现，如柱状图、折线图等。

-统计图：将数据以统计图的形式呈现，如饼图、雷达图等。

6.数据的可视化表达

数据可视化表达是指将数据以图形、图像等形式直观地展示出来。常见的数据可视化工具有以下几种：

-表格：以表格形式展示数据，便于观察和比较。

-图表：以柱状图、折线图等形式展示数据，直观地反映数据变化趋势。

-统计图：以饼图、雷达图等形式展示数据，直观地反映数据的分布情况。

7.数据分析的基本技巧

数据分析的基本技巧包括以下几个方面：

-数据清洗：对收集到的数据进行筛选、去重等处理，确保数据的准确性。

-数据整理：对数据进行排序、分类等处理，便于分析。

-数据统计：运用统计方法对数据进行描述性统计分析，如均值、方差等。

-数据挖掘：从大量数据中提取有价值的信息，发现数据背后的规律。

8.数据在实际生活中的应用

数据在实际生活中有着广泛的应用，以下是一些例子：

-经济领域：通过分析消费数据，预测市场趋势，指导企业经营。

-教育领域：通过分析学生成绩数据，了解学生掌握知识的情况，优化教学策略。

-医疗领域：通过分析病例数据，研究疾病分布规律，提高疾病预防效果。教学反思与改进在完成了《数据及其基本特征》的教学后，我感到非常必要进行一次深入的反思，以评估教学效果并识别需要改进的地方。以下是我的反思和改进措施：

1.设计反思活动

为了评估本节课的教学效果，我计划进行以下反思活动：

-学生反馈：通过问卷调查或课堂讨论的方式，收集学生对本节课内容理解程度和教学方式的反馈。

-学生作业：检查学生的课后作业，了解他们对课堂内容的掌握情况。

-教学日志：记录本节课的教学过程，包括学生的参与度、课堂氛围、教学资源的利用情况等。

2.教学反思

在反思本节课的教学过程中，我发现以下几个问题：

-学生对数据的基本特征理解不够深入，对于数据的属性和分布特征掌握不足。

-在数据收集和整理环节，学生的实际操作能力有待提高，对于如何有效整理数据缺乏清晰的认识。

-在数据可视化表达方面，部分学生对于图表的选择和使用还存在困惑。

-课堂互动不足，学生在课堂上的参与度有待提高。

3.改进措施

针对上述问题，我计划采取以下改进措施：

-强化概念教学：在讲解数据的基本特征时，通过更多的实例和案例来帮助学生理解，确保学生能够深入掌握数据的概念和特征。

-增加实践环节：在课堂上设置更多的实践活动，如小组讨论、角色扮演等，让学生在实际操作中学习数据收集和整理的方法。

-引入多元化教学资源：利用多媒体教学资源，如视频、互动软件等，增强学生对数据可视化表达的理解和应用能力。

-提高课堂互动：通过提问、小组合作等方式，增加课堂互动，激发学生的学习兴趣，提高他们的参与度。

4.未来教学计划

在未来的教学中，我将：

-对教材内容进行深入研究和理解，确保教学内容与学生的实际需求相结合。

-定期进行教学评估，及时调整教学策略和方法，以提高教学效果。

-加强与学生的沟通，了解他们的学习困惑和需求，提供个性化的学习指导。

-积极参与教师培训，不断提升自己的教学能力和专业素养。板书设计1.数据的概念与类型

①数据的定义：反映客观事物的数量、质量、状态等方面的信息。

②数据的类型：定量数据（可用数值表示）、定性数据（不可用数值表示）。

2.数据的基本特征

①数据的来源：问卷调查、实地调查、文献调研等。

②数据的量：样本容量、总体容量等。

③数据的属性：离散性、连续性等。

④数据的分布：数据在不同区间内的分布情况。

3.数据的收集与整理

①数据收集方法：问卷调查、实地调查、文献调研等。

②数据整理方法：表格、图表、统计图等。

4.数据的可视化表达

①可视化工具：表格、柱状图、折线图、饼图、雷达图等。

②可视化目的：直观展示数据，便于分析和理解。

5.数据分析的基本技巧

①数据清洗：筛选、去重等处理。

②数据整理：排序、分类等处理。

③数据统计：均值、方差等描述性统计分析。

④数据挖掘：从大量数据中提取有价值的信息。典型例题讲解例题1：数据类型识别

题目：以下哪些属于定量数据？哪些属于定性数据？

-学生的身高

-学生的成绩排名

-天气的阴晴

答案：学生的身高属于定量数据，可以用具体数值表示；学生的成绩排名和天气的阴晴属于定性数据，不能用具体数值表示。

例题2：数据特征分析

题目：根据以下数据，分析其基本特征。

数据集：[23,25,22,24,26,23,25,24]

答案：这组数据的特征如下：

-数据来源：可能来源于对某班级学生身高的测量。

-数据量：数据集包含8个数据点。

-数据属性：这是一组连续的定量数据。

-数据分布：数据分布较为均匀，集中在23到26之间。

例题3：数据收集方法

题目：为了研究学生的阅读习惯，你打算采用哪种数据收集方法？请简述理由。

答案：我会采用问卷调查的方法来收集数据。问卷调查可以覆盖大量学生，收集关于阅读习惯的详细信息，而且成本相对较低，便于统计分析。

例题4：数据整理与可视化

题目：请你将以下数据整理成表格形式，并选择合适的图表进行可视化表达。

数据：一组学生的数学成绩，分数范围在60到100之间。

答案：首先，将数据整理