2023-2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修一《数据与计算》第五章第二节《数据的采集》教案

2023-2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修一《数据与计算》第五章第二节《数据的采集》教案主备人备课成员设计思路本节课以粤教版高中信息技术必修一《数据与计算》第五章第二节《数据的采集》为教学内容，旨在让学生掌握数据采集的基本方法和技巧。课程设计将围绕实际生活中的数据采集案例，引导学生理解数据采集的重要性，并通过实践操作，培养他们运用信息技术进行数据采集的能力。课程内容将与课本紧密结合，注重理论联系实际，以提高学生的实际应用能力。核心素养目标1.信息意识：培养学生主动关注日常生活中数据的价值，提高发现问题和提出问题的能力。

2.计算思维：训练学生运用计算思维分析数据采集过程，掌握数据采集的方法和技巧。

3.信息处理能力：提升学生运用信息技术工具进行数据采集、整理、分析和应用的能力。

4.信息道德与伦理：引导学生遵循信息伦理，合法合规地采集和使用数据。教学难点与重点1.教学重点

-数据采集的基本概念：明确数据采集的定义、目的和重要性，例如，介绍数据采集在科学研究、市场分析等领域的应用。

-数据采集的方法：详细讲解问卷调查、网络爬虫、传感器数据采集等常见方法，如通过案例展示如何使用问卷星进行数据收集。

-数据采集的工具：介绍Excel、Python等工具在数据采集中的应用，例如，使用Excel的筛选和排序功能进行初步的数据整理。

-数据采集的步骤：阐述数据采集的一般步骤，包括需求分析、数据源选择、数据采集、数据清洗等，如通过具体案例讲解如何从网站采集商品价格数据。

2.教学难点

-数据采集的法律和伦理问题：学生可能难以理解数据采集过程中的法律约束和伦理要求，例如，如何合法合规地获取和使用个人信息。

-复杂数据采集方法的应用：网络爬虫等技术性较强的数据采集方法可能对学生来说较难掌握，如编写简单的爬虫脚本来获取网络数据。

-数据清洗和预处理：学生在面对大量非结构化数据时，可能难以进行有效的清洗和预处理，例如，如何从文本数据中提取关键信息。

-数据采集的误差控制：如何识别和减少数据采集过程中的误差，例如，通过重复实验、增加样本量等方法来提高数据的可靠性。学具准备多媒体课型新授课教法学法讲授法课时第一课时师生互动设计二次备课教学资源准备1.教材：粤教版高中信息技术必修一《数据与计算》教材，确保每位学生都有一份。

2.辅助材料：准备相关的数据采集案例资料，包括文本、图片和视频等多媒体资源，以便于直观展示数据采集过程。

3.实验器材：准备电脑、网络连接、Excel软件、Python编程环境等，确保实验操作的顺利进行。

4.教室布置：将教室分为小组讨论区，每组配备必要的电脑设备，便于学生进行合作学习和实验操作。教学过程1.导入新课

-（我）通过一个生活中的实例，比如天气预报的数据采集，引发学生对数据采集的思考，让学生谈谈自己对数据采集的理解和感受。

-（我）简要介绍本节课的学习目标，让学生明确学习内容。

2.理论讲解

-（我）详细讲解数据采集的定义、目的和重要性，结合教材中的案例，让学生理解数据采集在各个领域的应用。

-（我）介绍数据采集的常见方法，如问卷调查、网络爬虫、传感器数据采集等，并通过具体案例让学生了解每种方法的应用场景。

-（我）讲解数据采集的步骤，包括需求分析、数据源选择、数据采集、数据清洗等，让学生了解数据采集的完整过程。

3.案例分析

-（我）展示一个实际的数据采集案例，如使用问卷星进行问卷调查的数据采集，让学生跟随案例步骤，理解数据采集的具体操作。

-（我）引导学生分析案例中的数据采集方法、步骤和可能遇到的问题，让学生思考如何解决这些问题。

-（学生）在小组内讨论案例中的数据采集过程，分享自己的观点和想法。

4.实践操作

-（我）为学生提供实验器材和实验指导，如电脑、网络连接、Excel软件等，引导学生进行数据采集的实践操作。

-（我）示范如何使用Excel进行数据采集和初步处理，如筛选、排序等。

-（学生）在老师的指导下，使用Excel或其他工具进行数据采集实验，如从网站采集商品价格数据。

-（学生）在实验过程中，遇到问题时，可以随时向老师提问，老师给予解答和指导。

5.数据清洗与预处理

-（我）讲解数据清洗和预处理的重要性，以及常见的数据清洗和预处理方法。

-（我）通过具体的例子，如从文本数据中提取关键信息，展示数据清洗和预处理的过程。

-（学生）在老师的指导下，对自己的采集数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和可用性。

6.数据采集的误差控制

-（我）介绍数据采集过程中可能出现的误差，如样本偏差、数据录入错误等，并讲解如何控制这些误差。

-（我）通过实际案例，如重复实验、增加样本量等，展示如何减少数据采集误差的方法。

-（学生）在老师的引导下，讨论如何在自己的数据采集过程中减少误差，并尝试实施。

7.法律和伦理问题讨论

-（我）引导学生关注数据采集过程中的法律和伦理问题，如个人隐私保护、数据使用权限等。

-（我）组织学生进行小组讨论，探讨如何合法合规地进行数据采集。

-（学生）分享自己的观点，讨论如何遵循信息伦理，合法合规地使用数据。

8.总结与反思

-（我）回顾本节课的主要内容，强调数据采集的重要性和实际应用。

-（我）引导学生反思自己在数据采集过程中遇到的问题和解决方案，总结学习收获。

-（学生）在小组内分享自己的学习心得，讨论如何将所学知识应用到实际生活中。

9.作业布置

-（我）根据本节课的学习内容，布置相关的作业，如设计一个简单的数据采集项目，让学生在课后实践。

-（我）提醒学生在完成作业时，注意数据的准确性和合法性，遵守信息伦理。教学资源拓展1.拓展资源

-数据采集技术的发展趋势：介绍当前数据采集技术的发展，如大数据采集、人工智能在数据采集中的应用等。

-数据采集在实际行业中的应用案例：分析金融、医疗、教育等行业中数据采集的具体应用，如股票交易数据采集、医疗影像数据采集等。

-数据采集相关的法律法规：介绍《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规，让学生了解数据采集的法律约束。

-数据采集工具的进阶使用：讲解Excel高级功能、Python数据采集库如Scrapy的使用，提高学生的数据采集技能。

-数据可视化技术：介绍数据可视化工具如Tableau、PowerBI的使用，帮助学生更好地呈现和分析数据。

2.拓展建议

-鼓励学生阅读《大数据时代》、《数据科学入门》等书籍，以加深对数据采集和数据分析的理解。

-建议学生关注国内外数据采集相关的新闻和报道，了解数据采集在现实世界中的最新应用。

-提议学生参加线上或线下的数据科学讲座、研讨会，与业界专家交流，拓宽知识视野。

-指导学生参与实际的数据采集项目，如学校科研项目、社会实践等，以增强实践经验。

-建议学生定期浏览专业网站和论坛，如数据科学博客、GitHub上的数据采集项目，以获取最新的技术和工具信息。

-鼓励学生自学编程语言如Python、Java等，掌握更多的数据采集工具，提高自己的技能水平。

-提醒学生在进行数据采集时，要注重数据的真实性和可靠性，遵循数据采集的伦理规范，确保个人信息安全。

-建议学生将所学的数据采集知识与其他学科知识结合，如统计学、机器学习等，形成跨学科的综合能力。板书设计①数据采集的基本概念

-数据采集的定义

-数据采集的目的

-数据采集的重要性

②数据采集的方法与步骤

-问卷调查法

-网络爬虫法

-传感器数据采集法

-数据采集的步骤：需求分析、数据源选择、数据采集、数据清洗

③数据采集的实践与伦理

-数据采集工具的使用

-数据清洗与预处理的方法

-数据采集的法律和伦理问题

-合法合规的数据采集原则课后作业1.设计一个问卷调查，旨在收集同学们的阅读习惯数据。请列出问卷的主要问题和设计原则。（答案：问卷主要问题包括阅读频率、阅读偏好、阅读时间等；设计原则包括问题清晰、选项全面、避免引导性问题等。）

2.描述一个使用网络爬虫进行数据采集的场景，并说明如何确保采集的数据质量。（答案：场景：采集电商平台商品信息；确保数据质量的方法：设置合理的爬取频率、验证数据完整性、去除重复数据等。）

3.设计一个简单的数据清洗流程，用于处理从文本文件中采集的非结构化数据。（答案：数据清洗流程包括：数据导入、数据清洗（去除无关字符、统一格式）、数据验证（检查数据完整性、一致性）、数据导出。）

4.讨论在数据采集过程中可能遇到的法律和伦理问题，并提出相应的解决方案。（答案：可能遇到的问题包括个人隐私泄露、数据使用不当等；解决方案包括：明确数据使用目的、获取用户同意、加密存储数据等。）

5.编写一个Python脚本，使用requests库和一个HTML解析库（如BeautifulSoup）从网页上采集特定信息。（答案：示例代码如下：

```python

importrequests

frombs4importBeautifulSoup

#网页URL

url=''

#发送HTTP请求

response=requests.get(url)

#解析网页内容

soup=BeautifulSoup(response.text,'html.parser')

#采集特定信息，例如采集所有段落的文本

paragraphs=soup.find_all('p')

forparagraphinparagraphs:

print(paragraph.text)

```

6.分析一个实际案例，说明如何通过增加样本量来减少数据采集的误差。（答案：案例：市场调查公司为了减少调查误差，通过增加样本量来提高调查结果的可靠性。增加样本量可以降低随机误差，使得调查结果更接近真实情况。）

7.编写一个数据采集项目的报告，包括项目背景、数据采集方法、数据分析结果和结论。（答案：报告应包括以下内容：项目背景介绍、数据采集方法描述、数据分析结果展示、项目结论总结。）

8.设计一个数据可视化的案例，说明如何使用图表来展示数据采集的结果。（答案：案例：使用柱状图来展示不同班级学生的阅读时长分布，通过图表可以直观地比较各班级的阅读习惯差异。）

9.编写一个关于数据采集的短文，阐述数据采集在科学研究中的重要性。（答案：短文应包括数据采集的定义、在科学研究中的应用、对研究结果的影哪些方面，如提高研究准确性、帮助建立假设等。）

10.讨论如何在实际操作中应用课堂上学习的数据采集知识，提出至少三个应用场景。（答案：应用场景包括：社交媒体数据分析、在线教育资源采集、城市交通流量监测。通过应用这些知识，可以有效地收集和分析数据，为决策提供支持。）教学反思与总结在教学《数据的采集》这一节课中，我尝试了多种教学方法，以期望能够更好地帮助学生理解和掌握数据采集的知识和技能。以下是我对这次教学过程的反思和总结。

教学反思：

在设计课程时，我注重了理论与实践的结合，通过案例分析和实践操作，让学生能够直观地了解数据采集的过程。在教学方法上，我采用了问题引导的方式，激发学生的思考，但在实际操作中，我发现有些学生对于理论知识的理解仍然不够深入，可能是因为我在讲解理论时的例子不够生动，或者没有完全贴近学生的实际生活。

在课堂管理方面，我尽量让每个学生都参与到课堂活动中来，但我也注意到，有些学生在小组讨论时较为被动，没有积极参与讨论。这可能是因为他们对新知识的接受程度不同，或者是对课堂讨论的形式不够适应。

在教学策略上，我尝试使用多媒体资源来辅助教学，但我发现，过多的视觉信息可能会分散学生的注意力，而不是帮助他们更好地理解内容。因此，我需要更加谨慎地选择和使用教学资源。

教学总结：

从学生的反馈来看，他们对数据采集的基本概念和方法有了较好的理解，但在数据采集的实际操作中，仍然存在一些困难。例如，在编写简单的爬虫脚本时，一些学生对于编程语言的使用不够熟练。这说明在今后的教学中，我需要更多地关注学生的实际操作能力，提供更多的实践机会。

在知识掌握方面，学生能够复述数据采集的基本步骤，但在面对复杂的数据采集任务时，他们可能难以独立完成。这表明，我需要在课堂上引入更多实际案例，让学生在解决实际问题的过程中深化理解。

在技能提升方面，学生在使用Excel等工具进行数据采集和处理时，表现出了积极的学习态度，但他们在处理非结构化数据时仍然感到困难。为此，我计划在后续的课程中增加更多关于数据清洗和预处