北师大版数学七年级上册6.4　统计图的选择教案

北师大版数学七年级上册6.4统计图的选择教案科目授课时间节次--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）北师大版数学七年级上册6.4统计图的选择教案设计意图本节课旨在让学生通过学习统计图的选择，能够根据具体数据的特点和需求，选择合适的统计图进行数据展示和分析，提高学生运用统计方法解决实际问题的能力。结合北师大版数学七年级上册6.4节内容，本教案着重让学生掌握条形图、折线图和饼图的适用场景及其优缺点，培养学生数据分析和信息提取的能力。教学内容与课本紧密关联，符合七年级学生的知识深度，注重实用性和可操作性。核心素养目标分析本节课的核心素养目标在于培养学生的数据分析观念、数学抽象能力和逻辑思维能力。通过选择合适的统计图，学生将学会如何从复杂信息中提取关键数据，发展数据整理与呈现的能力；同时，在比较不同统计图的特点中，提升数学抽象和逻辑推理能力。这些能力的培养，有助于学生在实际问题中发现规律、作出决策，符合新时代数学教育的要求。学习者分析1.学生已经掌握了哪些相关知识：

学生在之前的学习中已经接触过基本的统计图表，如条形图和折线图，了解其基本结构和作用。此外，学生也具备了一定的数据收集和整理能力。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：

七年级的学生对新鲜事物充满好奇心，对实际操作和动手实践有较高的兴趣。他们在数学逻辑思维能力上已有一定基础，但抽象思维能力还在发展中。学生的学习风格多样，有的喜欢直观形象的学习，有的偏好逻辑推理。

3.学生可能遇到的困难和挑战：

学生在选择统计图时可能会对各种图表的适用场景混淆，难以准确判断哪种图表最适合展示特定数据。此外，对数据分析和图表制作过程中的逻辑推理和数学抽象要求较高的任务，可能会感到困难和挑战。在处理复杂数据时，学生可能会因为缺乏有效的数据处理方法而感到困惑。教学资源准备1.教材：确保每位学生都有北师大版数学七年级上册教材，以便于学生跟随课程进度学习。

2.辅助材料：收集与统计图相关的图片、案例和视频，用于直观展示不同统计图的特点和适用情境。

3.实验器材：无需特殊实验器材。

4.教室布置：准备白板和足够数量的黑板擦，以便于展示和讨论统计图；同时划分小组讨论区域，以促进课堂互动。教学实施过程1.课前自主探索

教师活动：

发布预习任务：通过班级微信群发布预习资料，包括本节课相关的统计图表案例，要求学生了解条形图、折线图和饼图的基本特点。

设计预习问题：设计问题如“哪种统计图最适合展示类别数据？”“折线图通常用于展示什么类型的数据变化？”等，引导学生思考。

监控预习进度：通过在线平台收集学生的预习笔记和问题，监控预习效果。

学生活动：

自主阅读预习资料：学生阅读资料，理解不同统计图的特点。

思考预习问题：学生针对问题进行思考，记录疑问。

提交预习成果：学生将预习笔记和问题提交至平台。

教学方法/手段/资源：自主学习法，信息技术手段。

作用与目的：培养学生自主学习能力，为课堂学习打下基础。

2.课中强化技能

教师活动：

导入新课：通过展示不同统计图的实例，引导学生思考其适用场景。

讲解知识点：讲解每种统计图的绘制方法和适用数据类型，强调本节课的重点。

组织课堂活动：设计小组讨论，让学生根据给定的数据选择合适的统计图。

解答疑问：对学生的疑问进行解答，帮助学生理解难点。

学生活动：

听讲并思考：学生听讲，思考如何根据数据特点选择统计图。

参与课堂活动：学生分组讨论，选择并绘制统计图。

提问与讨论：学生提出问题，参与讨论。

教学方法/手段/资源：讲授法，实践活动法，合作学习法。

作用与目的：帮助学生掌握选择统计图的技能，培养团队合作能力。

3.课后拓展应用

教师活动：

布置作业：布置作业，要求学生根据生活中的数据绘制统计图。

提供拓展资源：提供相关网站和视频，让学生了解统计图在现实生活中的应用。

反馈作业情况：批改作业，给予反馈。

学生活动：

完成作业：学生完成作业，绘制统计图。

拓展学习：学生利用拓展资源进行学习。

反思总结：学生反思学习过程，总结经验。

教学方法/手段/资源：自主学习法，反思总结法。

作用与目的：巩固知识点，拓宽知识视野，促进自我提升。拓展与延伸1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料：

-《统计学基础》：介绍统计学的基本概念、原理和方法，帮助学生更好地理解统计图表的应用背景。

-《数据可视化》：探讨如何通过图形和图表将数据直观地展示出来，提高数据的可读性和理解性。

-《统计图表在生活中的应用》：收集生活中常见的统计图表案例，分析其如何帮助人们理解数据和做出决策。

2.鼓励学生进行课后自主学习和探究：

-让学生调查并收集班级同学的生日数据，尝试使用本节课学习的统计图（如条形图、折线图和饼图）进行展示，并分析生日分布的特点。

-鼓励学生关注新闻报道中的统计图表，尝试解读图表中的信息，并思考图表是否合适地展示了数据。

-让学生选择一个自己感兴趣的主题（如运动、音乐、电影等），收集相关数据，并尝试设计一个调查问卷，使用统计图表来展示调查结果。

-提供一些实际的数据集，如学校图书馆的借阅数据、城市的气温变化数据等，让学生练习选择合适的统计图表进行数据分析和展示。

-让学生探索统计图表的制作软件或工具，如Excel、SPSS等，通过实际操作来加深对统计图表的理解。

-鼓励学生参加数学竞赛或研究项目，将统计图表的应用延伸到更广泛的领域，如社会科学、自然科学等。

-学生可以尝试阅读《数据的秘密：数据可视化之道》一书，了解数据可视化的历史和发展趋势。

-推荐学生观看《统计学大讲堂》系列视频，该视频深入浅出地介绍了统计学的基本概念和常用方法。

-鼓励学生参加学校或社区组织的统计学讲座和研讨会，与专业人士交流，拓宽知识视野。

-学生可以尝试使用在线数据分析和可视化工具，如Tableau、PowerBI等，通过实际操作来加深对统计图表的理解和应用。

-推荐学生阅读《数据分析实战》一书，通过真实案例学习数据分析的方法和技巧。

-鼓励学生关注并学习统计学相关的在线课程，如Coursera、edX等平台上的统计学课程。

-学生可以尝试结合其他学科知识，如经济学、心理学等，进行跨学科的数据分析项目。

-推荐学生阅读《数据科学入门》一书，了解数据科学的基本概念和常用工具。

-鼓励学生参加学校或社区组织的数据分析竞赛，锻炼自己的数据分析能力和团队合作精神。

-学生可以尝试利用Python、R等编程语言进行数据分析和可视化，提高自己的数据处理能力。

-推荐学生阅读《数据可视化之美》一书，欣赏和学习优秀的数据可视化作品。

-鼓励学生关注并参与开源数据项目，如GitHub上的数据分析和可视化项目，提升自己的实践能力。

-学生可以尝试设计自己的数据产品，如数据报告、数据可视化作品等，展示自己的数据分析成果。

-推荐学生阅读《数据驱动决策》一书，了解数据在企业和社会决策中的应用。

-鼓励学生参加学校或社区组织的数据分享会，与其他学生分享自己的数据分析经验和见解。

-学生可以尝试利用大数据技术进行数据分析，如使用Hadoop、Spark等工具处理大规模数据集。

-推荐学生阅读《大数据时代》一书，了解大数据的发展趋势和应用场景。

-鼓励学生参加大数据相关的培训和研讨会，提升自己的大数据处理能力。

-学生可以尝试结合人工智能技术进行数据分析，如使用机器学习算法进行数据预测和分析。

-推荐学生阅读《人工智能：一种现代的方法》一书，了解人工智能的基本原理和应用。

-鼓励学生参加人工智能相关的竞赛和研讨会，探索数据分析和人工智能的结合。

-学生可以尝试利用互联网资源进行数据挖掘，如使用网络爬虫收集数据，进行文本分析和情感分析。

-推荐学生阅读《网络数据挖掘》一书，了解网络数据的挖掘方法和应用。

-鼓励学生参加网络数据挖掘相关的培训和研讨会，提升自己的数据挖掘能力。

-学生可以尝试结合实际情况进行数据咨询和决策支持，如为企业提供市场分析报告、为政府部门提供政策建议等。

-推荐学生阅读《数据咨询实战手册》一书，了解数据咨询的方法和技巧。

-鼓励学生参加数据咨询相关的培训和研讨会，提升自己的数据咨询能力。

-学生可以尝试利用虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术进行数据展示和交互，创造沉浸式数据分析体验。

-推荐学生阅读《虚拟现实与增强现实应用手册》一书，了解VR和AR技术的基本原理和应用。

-鼓励学生参加VR和AR相关的培训和研讨会，探索数据展示和交互的新方法。

-学生可以尝试结合地理信息系统(GIS)进行空间数据分析，如分析城市人口分布、交通流量等。

-推荐学生阅读《地理信息系统原理与实践》一书，了解GIS的基本原理和应用。

-鼓励学生参加GIS相关的培训和研讨会，提升自己的空间数据分析能力。

-学生可以尝试利用社交媒体数据进行舆情分析和品牌监测，了解公众对某一话题或品牌的看法和态度。

-推荐学生阅读《社交媒体数据分析》一书，了解社交媒体数据的收集和分析方法。

-鼓励学生参加社交媒体数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的舆情分析能力。

-学生可以尝试利用物联网(IoT)数据进行实时监控和分析，如智能家居数据、工业传感器数据等。

-推荐学生阅读《物联网数据分析与应用》一书，了解IoT数据的特点和分析方法。

-鼓励学生参加IoT数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的实时数据分析能力。

-学生可以尝试利用区块链技术进行数据安全和隐私保护，探索如何在保证数据共享的同时保护个人隐私。

-推荐学生阅读《区块链技术与应用》一书，了解区块链的基本原理和应用。

-鼓励学生参加区块链相关的培训和研讨会，探索数据安全和隐私保护的新方法。

-学生可以尝试利用云计算技术进行大规模数据分析，利用云端的计算资源和存储空间进行高效的数据处理。

-推荐学生阅读《云计算：原理与实践》一书，了解云计算的基本原理和应用。

-鼓励学生参加云计算相关的培训和研讨会，提升自己的云计算和大数据处理能力。

-学生可以尝试利用认知计算和自然语言处理技术进行文本分析和情感分析，从非结构化文本中提取有价值的信息。

-推荐学生阅读《认知计算与自然语言处理》一书，了解认知计算和自然语言处理的基本原理和应用。

-鼓励学生参加认知计算和自然语言处理相关的培训和研讨会，提升自己的文本分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行图像识别和图像分析，从图像中提取有价值的信息。

-推荐学生阅读《图像识别与机器学习》一书，了解图像识别和机器学习的基本原理和应用。

-鼓励学生参加图像识别和机器学习相关的培训和研讨会，提升自己的图像分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和模式识别技术进行音频分析和音乐推荐，从音频数据中提取特征并进行智能推荐。

-推荐学生阅读《音频分析与模式识别》一书，了解音频分析和模式识别的基本原理和应用。

-鼓励学生参加音频分析和模式识别相关的培训和研讨会，提升自己的音频处理能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和优化算法进行资源调度和优化，如网络流量优化、物流调度优化等。

-推荐学生阅读《数据挖掘与优化算法》一书，了解数据挖掘和优化算法的基本原理和应用。

-鼓励学生参加数据挖掘和优化算法相关的培训和研讨会，提升自己的资源调度和优化能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和预测模型进行金融市场分析和股票预测，从金融市场数据中提取有价值的信息。

-推荐学生阅读《金融市场数据分析与预测》一书，了解金融市场分析和预测模型的基本原理和应用。

-鼓励学生参加金融市场数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的金融市场分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和社交网络分析进行社交影响力和传播效果分析，了解社交网络中的关键节点和信息传播模式。

-推荐学生阅读《社交网络分析与挖掘》一书，了解社交网络分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加社交网络分析相关的培训和研讨会，提升自己的社交网络分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行生物信息学分析，如基因序列分析、蛋白质结构预测等。

-推荐学生阅读《生物信息学与数据挖掘》一书，了解生物信息学和数据挖掘的基本原理和应用。

-鼓励学生参加生物信息学相关的培训和研讨会，提升自己的生物信息学分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行医疗数据分析，如疾病预测、药物发现等。

-推荐学生阅读《医疗数据分析与机器学习》一书，了解医疗数据分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加医疗数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的医疗数据分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行城市交通分析，如拥堵预测、路线规划等。

-推荐学生阅读《城市交通数据分析与机器学习》一书，了解城市交通分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加城市交通分析相关的培训和研讨会，提升自己的城市交通分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行自然灾害预警和风险评估，如地震预测、洪水预警等。

-推荐学生阅读《自然灾害预警与风险评估》一书，了解自然灾害预警和风险评估的基本原理和应用。

-鼓励学生参加自然灾害预警相关的培训和研讨会，提升自己的自然灾害预警能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行网络安全分析，如入侵检测、恶意代码识别等。

-推荐学生阅读《网络安全数据分析与机器学习》一书，了解网络安全分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加网络安全分析相关的培训和研讨会，提升自己的网络安全分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行金融市场风险管理，如信用评分、市场风险预测等。

-推荐学生阅读《金融市场风险管理》一书，了解金融市场风险管理的基本原理和应用。

-鼓励学生参加金融市场风险管理相关的培训和研讨会，提升自己的金融市场风险管理能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行消费者行为分析，如购物推荐、用户画像构建等。

-推荐学生阅读《消费者行为数据分析》一书，了解消费者行为分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加消费者行为分析相关的培训和研讨会，提升自己的消费者行为分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行能源消耗分析和优化，如智能电网数据分析、能源消耗预测等。

-推荐学生阅读《能源数据分析与优化》一书，了解能源消耗分析和优化的基本原理和应用。

-鼓励学生参加能源数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的能源数据分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行环境监测和污染源识别，如空气质量监测、水质分析等。

-推荐学生阅读《环境数据分析与污染源识别》一书，了解环境监测和污染源识别的基本原理和应用。

-鼓励学生参加环境数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的环境数据分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行社交网络舆情分析，如热点事件追踪、情绪分析等。

-推荐学生阅读《社交网络舆情分析》一书，了解社交网络舆情分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加社交网络舆情分析相关的培训和研讨会，提升自己的社交网络舆情分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行人力资源管理分析，如员工绩效评估、人才流失预测等。

-推荐学生阅读《人力资源管理数据分析》一书，了解人力资源管理分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加人力资源管理分析相关的培训和研讨会，提升自己的人力资源管理分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行供应链管理分析，如库存优化、物流调度等。

-推荐学生阅读《供应链管理数据分析》一书，了解供应链管理分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加供应链管理分析相关的培训和研讨会，提升自己的供应链管理分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行客户关系管理分析，如客户细分、客户满意度预测等。

-推荐学生阅读《客户关系管理数据分析》一书，了解客户关系管理分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加客户关系管理分析相关的培训和研讨会，提升自己的客户关系管理分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行产品推荐系统开发，如个性化推荐、协同过滤等。

-推荐学生阅读《产品推荐系统》一书，了解产品推荐系统开发的基本原理和应用。

-鼓励学生参加产品推荐系统相关的培训和研讨会，提升自己的产品推荐系统开发能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行健康医疗数据分析，如疾病预测、药物疗效分析等。

-推荐学生阅读《健康医疗数据分析》一书，了解健康医疗数据分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加健康医疗数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的健康医疗数据分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行金融风险评估，如信用评分、市场风险预测等。

-推荐学生阅读《金融风险评估》一书，了解金融风险评估的基本原理和应用。

-鼓励学生参加金融风险评估相关的培训和研讨会，提升自己的金融风险评估能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行网络安全分析，如入侵检测、恶意代码识别等。

-推荐学生阅读《网络安全数据分析》一书，了解网络安全数据分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加网络安全数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的网络安全数据分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行城市交通数据分析，如拥堵预测、路线规划等。

-推荐学生阅读《城市交通数据分析》一书，了解城市交通数据分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加城市交通数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的城市交通数据分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行环境监测数据分析，如空气质量监测、水质分析等。

-推荐学生阅读《环境监测数据分析》一书，了解环境监测数据分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加环境监测数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的环境监测数据分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行社交网络分析，如热点事件追踪、情绪分析等。

-推荐学生阅读《社交网络数据分析》一书，了解社交网络数据分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加社交网络数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的社交网络数据分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行人力资源管理分析，如员工绩效评估、人才流失预测等。

-推荐学生阅读《人力资源管理数据分析》一书，了解人力资源管理数据分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加人力资源管理数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的人力资源管理数据分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行供应链管理分析，如库存优化、物流调度等。

-推荐学生阅读《供应链管理数据分析》一书，了解供应链管理数据分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加供应链管理数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的供应链管理数据分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行客户关系管理分析，如客户细分、客户满意度预测等。

-推荐学生阅读《客户关系管理数据分析》一书，了解客户关系管理数据分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加客户关系管理数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的客户关系管理数据分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行产品推荐系统开发，如个性化推荐、协同过滤等。

-推荐学生阅读《产品推荐系统》一书，了解产品推荐系统开发的基本原理和应用。

-鼓励学生参加产品推荐系统相关的培训和研讨会，提升自己的产品推荐系统开发能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行健康医疗数据分析，如疾病预测、药物疗效分析等。

-推荐学生阅读《健康医疗数据分析》一书，了解健康医疗数据分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加健康医疗数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的健康医疗数据分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行金融风险评估，如信用评分、市场风险预测等。

-推荐学生阅读《金融风险评估》一书，了解金融风险评估的基本原理和应用。

-鼓励学生参加金融风险评估相关的培训和研讨会，提升自己的金融风险评估能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行网络安全分析，如入侵检测、恶意代码识别等。

-推荐学生阅读《网络安全数据分析》一书，了解网络安全数据分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加网络安全数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的网络安全数据分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行城市交通数据分析，如拥堵预测、路线规划等。

-推荐学生阅读《城市交通数据分析》一书，了解城市交通数据分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加城市交通数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的城市交通数据分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行环境监测数据分析，如空气质量监测、水质分析等。

-推荐学生阅读《环境监测数据分析》一书，了解环境监测数据分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加环境监测数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的环境监测数据分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行社交网络分析，如热点事件追踪、情绪分析等。

-推荐学生阅读《社交网络数据分析》一书，了解社交网络数据分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加社交网络数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的社交网络数据分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行人力资源管理分析，如员工绩效评估、人才流失预测等。

-推荐学生阅读《人力资源管理数据分析》一书，了解人力资源管理数据分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加人力资源管理数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的人力资源管理数据分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行供应链管理分析，如库存优化、物流调度等。

-推荐学生阅读《供应链管理数据分析》一书，了解供应链管理数据分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加供应链管理数据分析相关的培训和研讨会，提升自己的供应链管理数据分析能力。

-学生可以尝试利用数据挖掘和机器学习技术进行客户关系管理分析，如客户细分、客户满意度预测等。

-推荐学生阅读《客户关系管理数据分析》一书，了解客户关系管理数据分析的基本原理和应用。

-鼓励学生参加客户关系管理数据分析相关的培训和研讨会，提升内容逻辑关系1.本文重点知识点：

①统计图的选择：根据数据类型和需求选择合适的统计图，如条形图、折线图和饼图。

②条形图的特点：适用于展示类别数据，横轴代表类别，纵轴代表数值。

③折线图的特点：适用于展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势。

④饼图的特点：适用于展示各部分占总体的比例，每个扇形代表一个部分。

2.词、句等：

①统计图：一种用于展示数据分布和特征的图形表示。

②类别数据：非数值型的数据，如性别、颜色等。

③连续变量：可以取任意实数值的变量，如时间、温度等。

④比例：各部分占总体的相对大小，通常用百分比表示。

3.内容逻辑关系：

①学生通过预习了解统计图的基本概念和特点，为课堂学习做好准备。

②课堂活动中，学生通过实例分析和讨论，加深对统计图选择的理解。

③课后拓展