教科版高中信息技术必修第四章4.2表格信息加工4.21表格数据的处理 教学设计

教科版高中信息技术必修第四章4.2表格信息加工4.21表格数据的处理教学设计、授课内容授课时数授课班级授课人数授课地点授课时间教材分析《高中信息技术》教科版必修第四章4.2节“表格信息的处理”旨在让学生掌握表格数据的处理技能，与课本紧密相连。本节教学设计以4.2.1“表格数据的处理”为核心，着重引导学生学习如何使用电子表格软件进行数据排序、筛选、分类汇总等操作，结合实际案例，深入浅出地让学生掌握数据处理的基本方法和技巧。通过本节课的学习，学生将能熟练运用所学知识，对现实生活中的一维数据进行有效加工和分析，培养解决实际问题的能力。核心素养目标培养学生信息意识与数据责任感，通过本节课的学习，使学生能够：

1.提高数据敏感度，理解数据在信息传递中的重要性；

2.掌握电子表格数据处理的基本技能，形成高效的信息处理习惯；

3.增强问题解决能力，运用数据处理方法分析现实生活中的问题；

4.培养团队协作意识，学会在小组合作中共享数据信息，进行有效沟通。教学难点与重点1.教学重点

-掌握电子表格软件中的排序、筛选、分类汇总等基本数据处理操作。

-理解数据处理在实际问题解决中的应用场景和重要性。

-能够运用数据处理技能对一维数据进行有效分析和解读。

例如，通过具体案例，让学生重点学习如何使用电子表格对销售数据进行排序，找出销售量最高和最低的产品；如何利用筛选功能快速定位特定条件的数据；以及如何对数据进行分类汇总，得出各类数据的统计结果。

2.教学难点

-理解并灵活运用数据处理中的高级技巧，如使用公式和函数进行数据计算。

-在实际问题中，能够独立设计数据处理方案，选择合适的工具进行数据分析。

-对于复杂数据集，能够识别关键信息，进行有效筛选和整理。

针对难点，可以通过设置更具挑战性的任务，如分析学生的成绩单，要求学生使用函数计算平均分、最高分和最低分，并筛选出符合特定条件的学生名单。同时，教师需提供指导，帮助学生理解数据处理过程中的逻辑和技巧，以便他们能够自主解决问题。教学资源-软件资源：电子表格软件（如MicrosoftExcel或WPS表格）。

-硬件资源：计算机、投影仪、网络连接。

-课程平台：学校的教学管理系统或学习平台。

-信息化资源：内置在电子表格软件中的帮助文档和教程。

-教学手段：PPT演示、学生操作练习、小组合作学习、案例分析、实时指导。

-课程素材：教科书、与课程相关的实际数据集、数据处理任务单。教学过程设计1.导入环节（5分钟）

-利用生活实例创设情境：展示学校最近一次运动会成绩统计表，提出问题：“如何快速找出成绩排名？怎样筛选出获得前三名的同学？”激发学生对数据处理的学习兴趣和求知欲。

2.讲授新课（15分钟）

-通过PPT演示和实时操作，讲解电子表格软件中的排序、筛选、分类汇总等基本数据处理操作。

-结合实例，让学生跟随教师一起操作，加深理解。

-强调数据处理在实际问题解决中的应用场景和重要性。

3.巩固练习（10分钟）

-布置练习任务：要求学生分组操作，对运动会成绩统计表进行排序、筛选和分类汇总。

-学生在操作过程中，教师进行巡回指导，解答学生疑问。

4.课堂提问（5分钟）

-针对练习中的关键点，教师提出问题，检查学生对数据处理技能的掌握情况。

-学生回答问题，分享操作心得，互相学习。

5.创新教学（5分钟）

-引导学生思考：如何运用数据处理方法解决生活中的其他问题？

-学生提出自己的想法，进行小组讨论，教师给予指导。

6.拓展练习（5分钟）

-设计一个具有挑战性的数据处理任务，如分析班级学生的成绩分布情况，要求学生运用所学知识解决问题。

-学生在解决问题的过程中，教师关注学生的操作方法和思路，引导学生突破难点。

7.总结与反思（5分钟）

-教师与学生一起总结本节课所学内容，强调数据处理在实际生活中的应用价值。

-学生分享学习心得，反思在操作过程中遇到的问题和解决方法。

8.课后作业（课后自主完成）

-布置课后作业：要求学生运用数据处理方法，分析家人的月度消费情况，并撰写分析报告。

整个教学过程紧密围绕教学目标和教学重点，注重师生互动，充分调动学生的主观能动性。在教学过程中，教师关注学生的操作方法和思路，引导学生解决问题，培养他们的核心素养能力。通过本节课的学习，学生能够掌握数据处理的基本技能，并能够运用到实际生活中。教学资源拓展1.拓展资源

-推荐阅读：《数据之美：Excel数据处理与可视化》等数据处理相关的图书，以加深学生对数据处理理论和实践的理解。

-视频教程：在学校教学资源库或公共教育平台上寻找电子表格数据处理的相关视频教程，帮助学生复习和巩固所学知识。

-数据集：提供不同领域的一手和二手数据集，如经济数据、社会调查数据等，让学生在课后进行实际操作练习。

-案例研究：收集和整理与数据处理相关的实际案例，如企业销售数据分析、市场调研报告等，供学生分析和学习。

2.拓展建议

-鼓励学生在课后自主学习电子表格软件的高级功能，如数据透视表、图表制作等，以便更深入地分析和展示数据。

-建议学生参与学校或社区的数据分析项目，将所学数据处理技能应用于实际问题的解决中，提升实践能力。

-组织学生参加数据分析竞赛或研究小组，通过团队合作和竞争，激发学生的学习兴趣和创新能力。

-鼓励学生关注当前社会热点问题，并尝试利用数据处理方法对相关数据进行收集、整理和分析，形成自己的见解和报告。

-提供在线讨论平台或学习小组，让学生在课外交流数据处理经验和技巧，互相学习，共同进步。课后作业1.数据排序：请对以下销售数据表进行降序排序，找出销售量最高的产品。

销售数据表：

产品名称销售量

产品A150

产品B200

产品C120

产品D180

答案：产品B，销售量为200。

2.数据筛选：在以下学生成绩表中，筛选出数学成绩高于90分的学生名单。

学生成绩表：

姓名数学语文英语

张三859288

李四959087

王五888592

赵六928895

答案：李四，数学成绩为95分。

3.数据分类汇总：请对以下商品销售数据表按照商品类别进行汇总，计算每个类别的总销售量。

商品销售数据表：

商品名称商品类别销售量

商品1类别A50

商品2类别B60

商品3类别A70

商品4类别C80

答案：

-类别A：总销售量为120

-类别B：总销售量为60

-类别C：总销售量为80

4.数据计算：请计算以下班级学生的平均分、最高分和最低分。

班级成绩表：

姓名分数

张三85

李四90

王五92

赵六88

答案：

-平均分：89.25（(85+90+92+88)/4）

-最高分：92

-最低分：85

5.数据分析报告：请对以下家庭成员月度消费数据进行分析，并撰写一份简短的报告。

家庭成员消费数据：

姓名餐饮购物交通娱乐其他

爸爸20001500500300200

妈妈18001200400200100

我100080020010050

答案：

报告：根据家庭成员月度消费数据，我们可以看出家庭在餐饮方面的消费最高，其中爸爸的餐饮消费最多，达到2000元。购物方面，妈妈的消费较高，为1200元。总体来看，家庭月度消费以餐饮和购物为主，占总消费的大部分。反思改进措施（一）教学特色创新

1.结合实际案例教学：通过引入运动会成绩统计表等生活实例，使学生在解决问题的过程中学习数据处理，提高了学生的学习兴趣和参与度。

2.小组合作与实时指导：采用小组合作学习方式，让学生在讨论和操作中相互学习，同时教师进行巡回指导，及时解答学生疑问，增强了教学的互动性和针对性。

（二）存在主要问题

1.教学组织方面：在课堂实践环节，部分学生操作速度较慢，影响了整体教学进度。

2.教学评价方面：评价方式较为单一，主要以课堂提问和练习完成情况为主，缺乏对学生学习过程和思考能力的深入评价。

（三）改进措施

1.针对教学组织问题，可以在课前为学生提供预习资料，让学生提前熟悉相关操作，提高课堂实践效率。

2.丰富教学评价方式，除了课堂提问和练习外，还可以增加小组讨论表现、课后作业完成情况等多维度评价，更全面地了解学生的学习状况。

3.加强课后辅导，针对学生在课堂中遇到的问题进行针对性指导，帮助学生巩固所学知识，提高数据处理能力。教学评价与反馈1.课堂表现：学生在课堂上的参与度较高，能够积极回答问题，跟随教师操作练习，表现出较好的学习兴趣和积极性。

2.小组讨论成果展示：各小组在讨论中能够积极发表见解，共同完成数据处理任务，成果展示环节表现出了良好的团队合作精神。

3.随堂测试：通过随堂测试，发现大部分学生能够掌握电子表格的基本操作，如排序、筛选、分类汇总等，但仍有部分学生在高级功能应用方面存在困难。

4.课后作业完成情况：从课后作业的完成情况来看，学生能够独立完成数据处理任务，对所学知识进行了巩固，但部分学生在数据分析的深度和广度上仍有待提高。

5.教师评价与反馈：针对学生在课堂学习中的表现，教师应及时给予评价和反馈，对学生的优点给予肯定，对存在的问题提供指导和建议。特别是在数据分析思路、解决问题的方法等方面，教师应引导学生深入思考，鼓励他们提出创新性的观点和解决方案。

-对课堂参与积极的学生，给予表扬，提高他们的自信心。

-对于小组讨论中的优秀表现，进行点评和分享，促进学习氛围的形成。

-针对随堂测试和课后作业中暴露出的问题，为学生提供个性化的辅导，帮助他们突破难点。

-定期组织学生进行学习交流，鼓励学生分享学习心得和经验，互相借鉴，共同提高。板书设计-排序：按升序或降序排列数据

-筛选：根据条件筛选出符合要求的数据

-分类汇总：按类别对数据进行汇总统计

2.②数据处理应用场景

-销售数据分析

-学生成绩管理

-市场调研报告

3.③数据处理技巧与挑战

-公式与函数的应用

-数据透视表的使用

-复杂