2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）第二单元项目三《 调查中学生移动学习现状-经历数据处理的一般过程》教案

2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）第二单元项目三《调查中学生移动学习现状——经历数据处理的一般过程》教案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学内容分析1.本节课的主要教学内容为《调查中学生移动学习现状——经历数据处理的一般过程》，来源于2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）第二单元项目三。本节课将引导学生通过实际调查，了解中学生移动学习现状，并运用数据处理的一般过程对调查结果进行分析。

2.教学内容与学生已有知识的联系：本节课将利用学生在第一单元所学的信息技术基础知识，结合第二单元所学数据处理方法，让学生在实际操作中运用所学知识。具体包括：设计调查问卷、收集数据、整理数据、分析数据等环节，从而提高学生的信息素养和实践能力。核心素养目标培养学生信息意识，提高数据分析和问题解决能力，通过移动学习现状的调查，增强信息社会责任感。学习者分析1.学生已经掌握了信息技术的基础知识，包括网络应用、信息检索和简单的数据处理方法。在第二单元中，学生对数据处理的一般过程有了初步的了解。

2.学生对信息技术充满兴趣，具备一定的自学能力和实践操作能力。他们喜欢通过互动和实际操作来学习，倾向于直观、具体的学习风格。

3.学生在学习过程中可能遇到的困难和挑战包括：设计调查问卷时可能缺乏经验，收集数据时可能遇到样本量不足或数据不准确的问题，整理和分析数据时可能需要更高级的数据处理技巧，以及将分析结果转化为有效建议的能力。此外，学生可能需要更多指导来理解信息社会责任感的重要性。教学方法与策略采用项目导向学习法，结合讲授、讨论和案例研究，以学生为中心，激发学习兴趣。设计调查问卷设计、数据收集与分析等环节，鼓励学生角色扮演，模拟真实场景。利用多媒体工具展示案例，增强直观性。通过小组合作，促进学生互动和思考，以解决实际问题，提高信息素养。教学流程1.导入新课（5分钟）

详细内容：通过展示一组关于中学生移动学习现状的数据图表，引发学生对移动学习现象的好奇和思考，提问：“你们觉得现在的中学生是如何使用移动设备进行学习的？这些数据背后可能隐藏着什么信息？”从而引出本节课的主题。

2.新课讲授（15分钟）

详细内容：

-讲解移动学习现状调查的目的和意义，强调数据处理在调查中的重要性。

-介绍数据处理的一般过程，包括数据收集、数据整理、数据分析、数据呈现等步骤。

-通过案例展示如何设计一份有效的调查问卷，包括问题的设置要合理、全面。

3.实践活动（15分钟）

详细内容：

-学生分组设计自己的调查问卷，确保问卷内容符合调查目的，涵盖必要的信息。

-每组选取一名学生扮演调查员，对其他组员进行问卷填写，模拟数据收集过程。

-学生利用信息技术工具（如Excel）对收集到的数据进行整理，包括数据清洗、分类和编码。

4.学生小组讨论（10分钟）

详细内容举例回答：

-讨论如何从收集到的数据中提取有价值的信息，例如：“我们组发现超过60%的学生每天使用移动设备学习超过2小时，这反映了什么？”

-分析数据时可能遇到的问题，如数据缺失、异常值处理等，举例：“我们组在分析时发现有些问卷填写不完整，我们应该如何处理这些数据？”

-讨论如何将数据分析结果呈现出来，例如：“我们组决定使用图表来展示学习时间分布情况，这样更直观。”

5.总结回顾（5分钟）

详细内容：教师引导学生回顾本节课的重点，包括数据处理的一般过程、调查问卷设计要点、数据整理和分析方法。强调在数据处理过程中要注意数据的准确性和有效性，以及在呈现结果时要能够清晰地传达信息。同时，总结学生在实践活动中的表现，对做得好的地方给予肯定，对存在的问题提出改进建议。知识点梳理一、移动学习现状调查的目的和意义

1.理解移动学习现状调查对于教育决策和教学改进的重要性。

2.掌握通过调查获取数据来分析学生移动学习行为的方法。

二、数据处理的一般过程

1.数据收集：学习如何设计调查问卷，包括问题的类型、问卷的结构等。

2.数据整理：掌握数据清洗、分类、编码的基本技巧。

3.数据分析：运用统计方法对数据进行分析，提取有价值的信息。

4.数据呈现：学习如何使用图表、报告等形式直观地展示分析结果。

三、调查问卷设计

1.确定调查目标和问题：明确调查问卷的目的，设计相关的问题。

2.问卷结构设计：包括问卷的引导语、问题排列顺序、回答方式的设定等。

3.问卷有效性检验：确保问卷能够有效收集到所需的信息。

四、数据收集方法

1.线上调查：利用网络平台发布问卷，收集数据。

2.线下调查：通过面对面或纸质问卷的方式进行数据收集。

五、数据整理技巧

1.数据清洗：识别并处理无效、错误或重复的数据。

2.数据分类：按照一定的标准对数据进行分类。

3.数据编码：将数据转化为数字或符号，便于分析。

六、数据分析方法

1.描述性分析：通过平均数、中位数、众数等统计量描述数据的基本特征。

2.探索性分析：通过图表、散点图等工具探索数据之间的关系。

3.假设检验：运用统计检验方法验证数据中的假设。

七、数据呈现方式

1.图表：学习如何制作条形图、饼图、折线图等，以直观展示数据。

2.报告：撰写分析报告，包括引言、方法、结果和结论等部分。

八、信息社会责任感

1.理解信息社会责任感的概念和重要性。

2.学习如何在数据处理和呈现过程中遵守道德和法律规定。

九、案例研究

1.分析真实的移动学习现状调查案例，理解调查问卷设计、数据收集、整理、分析、呈现的完整流程。

2.从案例中学习如何解决实际操作中遇到的问题。

十、实践操作

1.学生实际操作设计调查问卷，收集数据。

2.利用信息技术工具对数据进行整理和分析。

3.将分析结果以图表或报告的形式呈现出来。

本节课的知识点梳理涵盖了从移动学习现状调查的目的和意义，到数据处理的一般过程，再到调查问卷设计、数据收集、整理、分析、呈现等各个环节，以及信息社会责任感的培养和案例研究。这些知识点旨在帮助学生全面掌握移动学习现状调查的方法和技巧，提高他们的信息素养和实践能力。课堂1.课堂评价

-提问：在课堂教学中，通过提问的方式检验学生对数据处理过程的理解。例如，在讲解数据处理的一般过程后，教师可以提问：“谁能告诉我数据整理和数据分析的区别是什么？”通过学生的回答，教师可以判断学生是否掌握了课堂内容。

-观察：教师在学生进行实践操作时，观察学生的行为表现，了解他们在设计调查问卷、收集数据和整理分析数据过程中的操作熟练程度和问题解决能力。

-测试：在课程结束时，通过小测验或现场操作测试的方式，评估学生对本节课知识点的掌握情况。测试内容可以包括数据处理步骤的识别、问卷设计的合理性、数据分析方法的运用等。

2.作业评价

-批改：对学生的作业进行仔细批改，关注学生在设计调查问卷、数据整理和分析过程中的逻辑性、准确性和创新性。批改时，教师应记录下学生的常见错误，以便在课堂上进行针对性讲解。

-点评：在作业批改后，教师应选择具有代表性的作业进行点评，既包括优秀的作业，也包括存在问题的作业。点评时，教师应指出作业的优点和不足，提供具体的改进建议。

-反馈：及时将作业评价结果反馈给学生，鼓励学生根据教师的建议进行改进。反馈可以采取书面形式，也可以通过面对面交流的方式进行。

-鼓励：对学生在作业中表现出的积极态度和创新思维给予肯定和鼓励，增强学生的自信心，激发他们的学习热情。

3.课堂表现评价

-参与度：评价学生在课堂讨论和小组活动中的参与度，包括发言次数、观点的独到性以及对他人的尊重程度。

-团队合作：观察学生在小组讨论和实践活动中的团队合作能力，如分工合作、沟通协调、共同解决问题等。

-创新思维：鼓励学生在数据处理过程中展现创新思维，如提出新的分析方法或解决问题的新途径。

4.学习成果评价

-实践成果：评估学生在移动学习现状调查项目中的实际成果，包括问卷设计的合理性、数据分析的深度和结果呈现的清晰度。

-知识迁移：检测学生是否能将所学知识应用到其他类似的情境中，如将数据处理方法应用于其他类型的数据分析项目。重点题型整理题型一：调查问卷设计分析

题目：请根据以下调查问卷的片段，分析其存在的问题，并提出改进建议。

问卷片段：“你每天使用移动设备学习多长时间？”

答案：该问题缺乏具体选项，可能导致回答者难以选择。改进建议是提供具体的时间段选项，如“不超过1小时”、“1-2小时”、“2-3小时”等，以便于回答者选择。

题型二：数据整理技巧应用

题目：以下是收集到的学生移动学习时间数据，请进行数据整理。

数据：1.5小时，2小时，1小时，2.5小时，1.5小时，3小时，2小时

答案：数据整理后为：1小时，1.5小时，1.5小时，2小时，2小时，2.5小时，3小时。按照时间顺序排列，便于进一步分析。

题型三：数据分析方法应用

题目：根据以下数据，运用描述性统计分析方法，计算平均学习时间。

数据：学生甲学习时间为2小时，学生乙学习时间为1.5小时，学生丙学习时间为2.5小时。

答案：平均学习时间=(2+1.5+2.5)/3=2小时。

题型四：数据呈现方式选择

题目：你正在进行一次关于中学生移动学习现状的调查，以下是你得到的部分数据。请选择最合适的数据呈现方式，并简述理由。

数据：中学生每日使用移动设备学习的时间分布。

答案：最合适的数据呈现方式是条形图。条形图能够清晰地展示不同时间段的频率分布，便于观察和比较。

题型五：信息社会责任感案例分析

题目：阅读以下案例，分析案例中学生在数据处理过程中体现的信息社会责任感。

案例：某学生在分析移动学习时间数据时，发现部分数据明显偏离正常范围，他经过调查确认这些数据为误填，于是在分析结果中剔除了这些数据。

答案：该学生在数据处理过程中体现了信息社会责任感，他识别并处理了异常数据，确保了分析结果的准确性，避免了对调查结果的误导。内容逻辑关系①移动学习现状调查的目的和意义

-重点知识点：调查目的、教育决策、教学改进

-重点词：目的、意义、决策、改进

②数据处理的一般过程

-重点知识点：数据收集、数据整理、数据分析、数据呈现

-重点词：收集、整理、分析、呈现

③调查问卷设计

-重点知识点：问卷目标、问题设计、结构设计、有效性检验

-重点词：目标、设计、结构、有效性

④数据收集方法

-重点知识点：线上调查、线下调查、数据收集技巧

-重点词：线上、线下、技巧

⑤数据整理技巧

-重点知识点：数据清洗、分类、编码

-重点词：清洗、分类、编码

⑥数据分析方法

-重点