第6课 数据初识 教学设计-浙教版（2020）信息技术七年级上册

第6课数据初识教学设计-浙教版（2020）信息技术七年级上册授课内容授课时数授课班级授课人数授课地点授课时间课程基本信息1.课程名称：第6课数据初识

2.教学年级和班级：浙江省初中七年级信息技术课

3.授课时间：2023年4月10日

4.教学时数：45分钟

二、教学设计与目标

1.教学内容：

-数据的概念与分类

-数据处理的基本方法

-数据收集与整理的实际操作

2.教学目标：

-学生能够理解数据的基本概念，区分不同类型的数据。

-学生能够运用数据处理的基本方法对数据进行整理和分析。

-学生能够通过实践活动，掌握数据收集与整理的基本步骤。

三、教学过程

1.导入新课（5分钟）

-通过生活实例引入数据的概念，激发学生的兴趣。

-引导学生思考数据在日常生活中的应用。

2.讲解与演示（15分钟）

-使用多媒体教具，讲解数据的概念与分类。

-演示数据处理的基本方法，如排序、筛选等。

3.实践操作（15分钟）

-学生分组进行实践活动，运用数据处理方法对给定数据进行整理。

-教师巡回指导，解答学生疑问。

4.案例分析（10分钟）

-提供具体的数据案例，让学生分析并解释数据背后的信息。

-引导学生思考数据处理对决策的影响。

5.总结与拓展（5分钟）

-对本节课的内容进行总结，强调数据处理的重要性。

-提出拓展问题，引导学生课后思考。

四、作业布置

-请学生结合课堂所学，收集一组数据，并尝试使用所学方法对其进行整理和分析。

五、教学反思

-课后对教学效果进行反思，根据学生的反馈调整教学方法。核心素养目标1.信息意识：培养学生对数据的敏感性和关注度，使其能够主动发现和收集有价值的信息。

2.计算思维：通过数据处理的方法和技巧，培养学生运用计算机科学的方法解决问题。

3.数字化学习与创新：培养学生运用数据分析和处理结果进行创新学习和问题解决的能力。

4.信息社会责任：使学生理解数据处理对个人和社会的责任，能够负责任地使用数据和信息。教学难点与重点1.教学重点

-数据的概念与分类：理解数据的定义，区分定性数据和定量数据，掌握数据的不同类型。

-数据处理的基本方法：学会使用排序、筛选等方法对数据进行整理和分析。

-数据收集与整理的实际操作：掌握数据收集的步骤，能够使用适当的工具进行数据整理。

2.教学难点

-数据处理的方法选择：学生可能难以判断在何种情况下使用何种数据处理方法。

-数据背后的信息解读：学生可能难以从数据中提取有价值的信息并进行正确的解读。

-实践操作的准确性：学生在实际操作过程中可能出现错误，如数据录入错误、处理方法使用不当等。

针对以上难点，教师应通过具体的案例分析、互动讨论和实践活动，帮助学生理解和掌握数据处理的方法，提高学生的数据解读能力，并加强对学生实践操作的指导，确保学生能够准确无误地进行数据处理。教学资源准备1.教材：确保每位学生都有浙教版（2020）信息技术七年级上册的教材。

2.辅助材料：准备与数据初识相关的图片、图表、视频等多媒体资源，以帮助学生更好地理解数据的概念和分类。

3.实验器材：如果课程涉及实验，确保实验器材的完整性和安全性，例如数据收集工具、数据处理软件等。

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，以便学生进行实践活动和案例分析。教学过程设计1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对数据的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们知道数据是什么吗？它与我们的生活有什么关系？”

展示一些关于数据的图片或视频片段，让学生初步感受数据的魅力或特点。

简短介绍数据的基本概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.数据基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解数据的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解数据的定义，包括其主要组成元素或结构。

详细介绍数据的组成部分或功能，使用图表或示意图帮助学生理解。

通过实例或案例，让学生更好地理解数据在实际应用或作用。

3.数据案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解数据的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的数据案例进行分析。

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，以及如何应用数据解决实际问题。

小组讨论：让学生分组讨论数据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，强调数据的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括数据的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调数据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数据。

布置课后作业：让学生撰写一篇关于数据的短文或报告，以巩固学习效果。拓展与延伸1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料：

-《数据可视化：原理与实践》一书，让学生深入了解数据可视化的方法和技巧。

-《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，让学生了解大数据对社会各领域的深远影响。

-《数据科学：从数据到决策》一文，介绍数据科学的基本概念和方法。

2.鼓励学生进行课后自主学习和探究：

-让学生访问一些知名的数据分析网站，如Kaggle、DataCamp等，参与在线数据分析和竞赛。

-引导学生关注数据科学领域的最新发展，如阅读相关博客、学术论文和参加线上讲座等。

-鼓励学生尝试使用数据处理软件，如Excel、Python等，进行实际的数据分析和处理项目。

-建议学生参加学校或社区的数据分析比赛或活动，锻炼数据分析和团队协作能力。

-推荐学生阅读《纽约时报》、《经济学人》等主流媒体的数据分析文章，提高数据解读和批判性思维能力。教学反思与总结教学反思：

在今天关于数据的初识教学中，我尝试采用了多样化的教学手段和方法，希望能够激发学生的兴趣，提高他们对数据的理解和处理能力。在导入新课时，通过生活实例和图片视频的展示，学生的确对数据产生了一定的兴趣，但在课堂初期，我发现部分学生对于数据的定义和分类理解并不清晰，这需要在今后的教学中进一步强调和巩固。

在基础知识讲解环节，我尽量使用简洁明了的语言，配合图表和示意图，帮助学生理解数据的基本概念和组成部分。然而，在讲解数据处理的方法时，我发现学生对于如何选择合适的处理方法存在一定的困惑，这可能需要我在课堂上提供更多的实例和实践机会，让学生通过操作加深理解。

在案例分析环节，我选取了几个具有代表性的案例，让学生分组讨论和分析。这一过程学生的参与度较高，能够积极发表自己的观点和见解。但同时，我也注意到部分学生在讨论中容易偏离主题，需要在今后的教学中加强引导和监控。

在学生小组讨论环节，我给予学生充分的自由空间，让他们选择自己感兴趣的主题进行深入讨论。这一做法在一定程度上培养了学生的合作能力和解决问题的能力，但我也发现部分学生在讨论中过于依赖同伴，自己的思考和分析不足，这需要在今后的教学中进行调整。

在课堂展示与点评环节，学生们的表达能力得到了锻炼，同时也加深了全班对数据的认识和理解。然而，在点评环节，我发现学生对于如何准确、有深度地评价他人的作品还存在一定的困难，这可能需要我在今后的教学中提供更多的指导和反馈。

教学总结：

总体来看，本节课学生在数据的概念理解、方法掌握和案例分析等方面取得了一定的进步，但同时在数据处理方法的选择、讨论的深度和表达的准确性等方面还存在不足。针对这些问题，我将在今后的教学中采取以下措施：

1.在导入新课时，通过更多的生活实例和实际案例，让学生更直观地理解数据的重要性和应用场景。

2.在讲解数据处理方法时，提供更多的实例和实践机会，让学生通过操作加深理解，同时引导学生学会根据实际情况选择合适的处理方法。

3.在案例分析环节，加强对学生的引导和监控，确保讨论紧扣主题，提高学生的分析能力和思维深度。

4.在学生小组讨论环节，鼓励学生独立思考和分析，减少对同伴的依赖，培养学生的自主学习能力和解决问题的能力。

5.在课堂展示与点评环节，提供更多的指导和反馈，帮助学生提高表达的准确性和深度，同时培养学生的批判性思维和评价能力。教学评价与反馈1.课堂表现：学生在课堂上表现积极，能够积极参与讨论和回答问题。对于数据的定义和分类，大多数学生能够理解和掌握，但在数据处理方法的选择上，部分学生还存在一定的困惑，需要进一步强化。

2.小组讨论成果展示：学生在小组讨论中表现出色，能够积极参与讨论并分享自己的观点。各小组在讨论数据案例时，能够从不同角度进行分析，提出合理的解决方案。在展示过程中，学生能够清晰地表达自己的观点，但部分小组在展示时过于依赖PPT，缺乏对案例的深入分析和讨论。

3.随堂测试：通过随堂测试，学生对数据的定义、分类和处理方法有了一定的掌握。大多数学生能够正确回答问题，但在数据处理方法的选择上，部分学生仍然存在困难。

4.作业完成情况：学生对作业的完成情况总体较好，能够按要求完成数据案例的分析和处理。但在作业中，部分学生对于数据的处理方法应用不够灵活，需要进一步指导和练习。

5.教师评价与反馈：针对学生在课堂表现、小组讨论成果展示和随堂测试中的表现，给予积极的评价和鼓励。对于学生在数据处理方法选择上的困惑，建议在今后的教学中提供更多的实例和实践机会，帮助学生加深理解和掌握。对于学生在作业中的不足，鼓励学生多尝试不同的数据处理方法，提高数据的处理能力和灵活性。同时，提醒学生在展示过程中要注意对案例的深入分析和讨论，提高展示的深度和质量。课后拓展1.拓展内容：

-阅读材料：《数据科学入门：Python数据分析与可视化》一书，让学生了解Python在数据分析中的应用。

-视频资源：《数据可视化：让数据说话》系列视频，让学生学习数据可视化的技巧和方法。

2.拓展要求：

-学生利用课后时间自主学习和拓展，通过阅读和观看视频资源，加深对数据科学和数据可视化的理解。

-教师可推荐阅读材料和解答疑问，帮助学生更好地理解和应用所学知识。

-鼓励学生参与在线数据科学社区，如Kaggle、DataCamp等，与其他学习者交流和分享经验。

-学生可尝试使用Python进行简单的数据分析实践，如数据清洗、数据可视化等，将所学知识应用于实际操作中。

-学生可关注数据科学领域的最新发展，如阅读相关博客、学术论文和参加线上讲座等，保持对数据科学领域的持续关注和学习。

-学生可参加学校或社区的数据分析比赛或活动，锻炼数据分析和团队协作能力。

-学生可尝试将所学知识应用于实际生活中，如分析个人消费数据、社交媒体数据等，提高数据处理和分析的实际应用能力。板书设计①数据：描述事物的符号记录

②定性数据：描述事物的属性，如颜色、形状等

③定量数据：描述事物的数量，如长度、重量等

④数据类型：数值型、文本型、日期型等

2.数据处理的基本方法

①排序：按照一定顺序排列数据

②筛选：根据特定条件过滤数据

③汇总：对数据