单元教学设计3 基于核心素养的数据分析大单元-高中数学单元教学设计

单元教学设计3基于核心素养的数据分析大单元-高中数学单元教学设计科目授课时间节次--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）单元教学设计3基于核心素养的数据分析大单元-高中数学单元教学设计课程基本信息1.课程名称：高中数学——数据分析

2.教学年级和班级：高一年级（1）班

3.授课时间：2023年10月15日，第3节课

4.教学时数：1课时核心素养目标1.发展学生的数据分析观念，提高从实际问题中提取信息、建立数学模型的能力。

2.培养学生的逻辑思维与推理能力，通过数据分析解决问题。

3.增强学生的数学应用意识，将数据分析应用于实际生活情境中。

4.提升学生的信息素养，有效运用信息技术进行数据的收集、处理和分析。教学难点与重点1.教学重点

-数据的收集与整理：本节课的核心是让学生学会如何收集和整理数据，例如通过问卷调查、实验观察等方式获取数据，并能用图表形式（如条形图、折线图等）进行整理和展示。

-统计量度的计算：重点在于让学生掌握平均数、中位数、众数等统计量度的计算方法，能够准确计算出数据的中心趋势和离散程度。

2.教学难点

-数据分析的实际应用：学生可能难以将所学的数据分析方法应用于实际问题中，例如分析一组商品销售数据，找出销售高峰期。需要通过具体案例引导学生如何从实际情境中提取有效信息。

-统计量度之间的关系：学生可能不理解平均数、中位数、众数之间的区别和联系，例如在什么情况下平均数会受极端值的影响，而中位数不会。可以通过实际数据集的对比分析，帮助学生理解这些统计量度之间的关系。

-数据的分布规律：识别数据分布规律，如正态分布，是本节课的难点之一。学生可能难以从图表中看出数据的分布特征，可以通过展示不同分布类型的数据图，让学生观察并总结分布规律。教学资源准备1.教材：人教版高中数学必修一教材，确保每位学生配备。

2.辅助材料：准备相关统计图表的PPT演示，以及数据分析案例的电子文档。

3.实验器材：无需特殊实验器材。

4.教室布置：将教室分为小组讨论区，每组配备足够数量的桌椅，方便学生讨论和合作。教学流程1.导入新课（5分钟）

-通过展示一组学生熟悉的商品销售数据，引导学生思考数据的收集和整理的意义，以及如何从数据中发现信息。

-提问：“你们在生活中有接触过数据分析吗？它能帮助我们解决哪些问题？”

-简要介绍本节课将要学习的数据分析方法，激发学生的学习兴趣。

2.新课讲授（15分钟）

-数据的收集与整理：

1)介绍如何设计问卷调查，收集数据，并展示如何将收集到的数据整理成表格或图表。

2)举例说明平均数、中位数、众数的概念，并展示如何计算这些统计量度。

3)分析不同统计量度在数据分布中的意义和作用。

-数据的分布规律：

1)展示正态分布和非正态分布的数据图表，引导学生观察并描述数据分布特征。

2)解释正态分布的性质，如平均值、标准差等，以及它们在数据分析中的重要性。

3)通过实际案例，让学生理解如何通过数据分布来预测或推断未来的趋势。

3.实践活动（10分钟）

-数据收集实践：

1)学生分组，每组设计一个简单的问卷调查，收集班级同学对某个话题的意见或偏好。

2)各组整理收集到的数据，绘制条形图或折线图展示结果。

3)学生根据图表分析数据，尝试得出结论。

-统计量度计算：

1)各组使用收集到的数据，计算平均数、中位数和众数。

2)讨论不同统计量度在反映数据特征方面的差异。

3)分析哪种统计量度最适合描述他们调查的数据，并解释原因。

4.学生小组讨论（10分钟）

-数据分析应用：

1)讨论如何将所学的数据分析方法应用于解决实际问题，例如分析学校食堂的菜品销售情况。

2)讨论如何通过数据分析来提出改进建议，如调整菜品种类或份量。

3)分享各自小组在实践活动中的发现和感受，讨论数据分析在生活中的应用。

-统计量度关系：

1)讨论平均数、中位数、众数之间的关系，以及它们在数据分布中的作用。

2)分析在不同情况下，哪种统计量度更能反映数据的中心趋势。

3)举例说明极端值对平均数的影响，以及如何通过中位数和众数来减少这种影响。

-数据分布特征：

1)讨论如何从数据图表中识别数据的分布类型，如正态分布、偏态分布等。

2)分析不同分布类型对数据分析的影响，以及如何根据数据分布选择合适的统计方法。

3)举例说明如何通过数据分布来预测未来的趋势或行为。

5.总结回顾（5分钟）

-回顾本节课学习的核心内容，包括数据的收集与整理、统计量度的计算、数据分布规律的分析。

-强调数据分析在实际生活中的重要性，以及如何将所学知识应用于解决实际问题。

-鼓励学生在课后继续探索数据分析的更多应用，并思考如何将数据分析与其他学科知识相结合。知识点梳理1.数据的收集与整理

-数据收集的方法：问卷调查、观察、实验等。

-数据整理的工具：表格、条形图、折线图、饼图等。

-数据整理的目的：清晰地识别和组织数据，为后续分析提供基础。

2.统计量度的概念与计算

-平均数（Mean）：所有数据值的总和除以数据个数。

-中位数（Median）：将数据按大小排序后，位于中间位置的数。

-众数（Mode）：数据集中出现次数最多的数。

-平均数、中位数、众数的适用场景和优缺点。

3.数据的分布规律

-正态分布：数据值围绕平均值对称分布，呈钟形曲线。

-偏态分布：数据分布不均匀，一侧尾部较长。

-数据分布的描述：使用平均数、标准差、方差等统计量来描述数据的集中趋势和离散程度。

4.数据分析的应用

-利用数据分析解决实际问题：例如市场调查、质量控制、天气预报等。

-数据分析在决策中的作用：通过数据分析提供决策支持，提高决策的科学性和准确性。

5.统计量度之间的关系

-平均数、中位数、众数之间的关系：在数据分布不同的情况下，三者之间的关系如何变化。

-极端值对统计量度的影响：极端值如何影响平均数，而中位数和众数如何减少这种影响。

6.数据分布特征的识别

-如何从图表中识别数据分布类型：通过观察数据的分布图形，判断其是否为正态分布或其他类型。

-数据分布特征的应用：如何根据数据分布特征选择合适的统计方法和做出合理的推断。

7.数据分析的基本步骤

-定义问题：明确数据分析的目的和问题。

-数据收集：采用适当的方法收集相关数据。

-数据整理：将收集到的数据整理成易于分析的格式。

-数据分析：运用统计方法分析数据，提取有价值的信息。

-结果解释：解释数据分析的结果，提出结论和建议。

-决策应用：将分析结果应用于决策过程，提高决策效果。

8.数据分析的工具和技术

-描述性统计：通过图表和统计量描述数据的特征。

-推断性统计：利用样本数据推断总体特征。

-多变量分析：同时分析多个变量之间的关系。

-信息技术在数据分析中的应用：如Excel、SPSS、Python等软件的使用。

9.数据分析在现实生活中的应用案例

-商业分析：通过数据分析优化产品和服务，提高市场竞争力。

-公共卫生：利用数据分析监测疾病流行趋势，制定预防策略。

-教育：通过数据分析评估教学质量，指导教育改革。

10.数据分析中的伦理和隐私问题

-数据的合法收集：确保数据收集的合法性，尊重个人隐私。

-数据的保密和安全：采取措施保护数据不被非法访问和泄露。

-数据分析结果的公正性：避免因数据分析结果导致的不公正现象。内容逻辑关系1.数据的收集与整理

①数据收集的方法：问卷调查、实验观察等，强调方法的多样性和适用性。

②数据整理的工具：表格、图表等，突出工具在数据整理中的重要作用。

③数据整理的目的：为数据分析提供清晰、有序的基础数据，强调目的的重要性。

2.统计量度的概念与计算

①平均数、中位数、众数的定义：明确每个统计量度的概念及其计算方法。

②统计量度的适用场景：根据数据特征选择合适的统计量度进行分析。

③统计量度的优缺点：分析每个统计量度的优点和局限性。

3.数据的分布规律

①正态分布的特征：介绍正态分布的定义、图形特征及其性质。

②偏态分布的类型：区分偏态分布的左偏和右偏，以及它们的特点。

③数据分布描述的统计量：平均数、标准差、方差等，解释这些统计量在描述数据分布中的作用。

4.数据分析的应用

①实际问题解决：运用数据分析方法解决生活中的实际问题。

②决策支持：如何通过数据分析提供决策支持，提高决策效率。

③数据分析的价值：强调数据分析在科学研究和日常生活中的价值。

5.统计量度之间的关系

①平均数、中位数、众数的关系：分析三者之间的数学关系和实际意义。

②极端值的影响：探讨极端值对平均数的影响，以及中位数和众数对极端值的抵抗能力。

③统计量度的选择：根据数据特征和需求选择合适的统计量度。

6.数据分布特征的识别

①数据分布类型的识别：通过观察数据图表，识别数据的分布类型。

②数据分布特征的应用：如何根据数据分布特征进行合理的分析和推断。

③数据分布与统计方法的选择：根据数据分布特征选择合适的统计方法。

7.数据分析的基本步骤

①定义问题：明确数据分析的目的和问题，确保分析的针对性。

②数据收集与整理：强调数据收集的全面性和整理的清晰性。

③数据分析与结果解释：运用统计方法分析数据，并解释分析结果。

8.数据分析的工具和技术

①描述性统计：使用图表和统计量描述数据的基本特征。

②推断性统计：利用样本数据推断总体特征，强调推断的可靠性。

③多变量分析：同时分析多个变量之间的关系，提高分析的深度。

9.数据分析在现实生活中的应用案例

①商业分析：通过数据分析优化商业策略，提高竞争力。

②公共卫生：利用数据分析预防疾病，提高公共卫生水平。

③教育：通过数据分析评估教育质量，指导教育改革。

10.数据分析中的伦理和隐私问题

①数据的合法收集：确保数据收集的合法性，尊重个人隐私。

②数据的保密和安全：采取措施保护数据不被非法访问和泄露。

③数据分析结果的公正性：避免因数据分析结果导致的不公正现象。教学评价与反馈1.课堂表现：

-观察学生在课堂上的参与程度，包括提问、回答问题、参与小组讨论等。

-评估学生对数据收集、整理、分析等基本概念的理解和应用能力。

-记录学生在实践活动中的表现，如设计问卷调查、绘制图表、计算统计量度等。

2.小组讨论成果展示：

-每个小组展示他们通过数据分析得到的结论，以及他们是如何使用所学知识解决问题的。

-评估小组讨论成果的逻辑性、创新性和实用性。

-鼓励小组之间相互评价，提供反馈意见，促进知识的共享和交流。

3.随堂测试：

-设计一份简短的随堂测试，测试学生对本节课重点知识点的掌握情况。

-测试题目应涵盖数据的收集与整理、统计量度的计算、数据分析的应用等方面。

-测试后，及时批改并反馈测试结果，帮助学生巩固所学知识。

4.课后作业：

-布置与课堂内容相关的课后作业，如分析一组实际数据，计算相关统计量度，并撰写分析报告。

-作业要求学生在课后继续探索数据分析的方法，提高独立解决问题的能力。

5.教师评价与反馈：

-针对学生的课堂表现、小组讨论成果、随堂测试和课后作业，提供详细的评价和反馈。

-强调学生的优点和进步，同时指出需要改进的地方，给出具体的建议和指导。

-鼓励学生之间的相互学习，分享成功经验和解决问题的策略。

6.教学反思：

-教师反思本节课的教学效果，包括