高中信息技术 表格数据图形化说课稿 沪教版必修1

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本节课选自沪教版高中信息技术必修1第三章第五节，主要介绍如何将表格数据转化为图表，以及如何利用图表进行数据分析。内容与实际生活紧密联系，旨在培养学生的信息素养和数据可视化能力。通过本节课的学习，学生能够掌握表格数据图形化的基本方法，为后续学习打下基础。核心素养目标分析二、核心素养目标分析

本节课的核心素养目标主要包括信息意识、计算思维和创新意识。学生将通过本节课的学习，增强对信息价值的敏感度和获取信息的自觉性，提升利用信息技术解决问题的能力。同时，通过表格数据图形化的实践操作，培养学生分析问题和解决问题的计算思维能力。此外，鼓励学生创新图表设计，提升其创新意识和创造力。教学难点与重点1.教学重点

①掌握表格数据图形化的基本方法和步骤，包括选择合适的图表类型、设置图表样式和格式。

②能够运用图表对数据进行直观的分析和解读，理解不同类型图表在数据展示中的优势。

2.教学难点

①选择适合数据特点的图表类型，能够根据不同的数据分析目的选择最合适的图表。

②数据图形化过程中的细节处理，如坐标轴的设置、数据标签的添加、图表美化的技巧等，确保图表信息的准确性和易读性。教学资源1.软硬件资源：计算机、投影仪、交互式白板、学生用计算机

2.课程平台：校园教学管理系统

3.信息化资源：教学PPT、表格数据示例文件、图表制作软件

4.教学手段：小组讨论、案例演示、实操练习、课堂问答教学实施过程1.课前自主探索

教师活动：

发布预习任务：通过在线平台发布本节课的预习资料，包括表格数据图形化的基本概念和步骤的PPT，以及几个示例数据表格。

设计预习问题：设计问题如“如何根据数据类型选择合适的图表？”和“图表制作中可能遇到哪些问题？”来引导学生思考。

监控预习进度：通过在线平台的预习任务提交功能，监控学生的预习进度和成果。

学生活动：

自主阅读预习资料：学生阅读预习资料，了解表格数据图形化的基本知识。

思考预习问题：学生根据预习问题进行思考，记录下自己的理解和疑问。

提交预习成果：学生将预习笔记和问题提交至在线平台。

教学方法/手段/资源：

自主学习法：鼓励学生自主探索，提升学习兴趣。

信息技术手段：利用在线平台实现资源的共享和反馈。

2.课中强化技能

教师活动：

导入新课：通过展示一个实际的数据分析案例，引出本节课的主题。

讲解知识点：讲解如何根据数据特点选择图表类型，如何调整图表样式等，结合具体案例演示。

组织课堂活动：分组讨论不同类型图表的优势和适用场景，让学生实际操作将表格数据转化为图表。

解答疑问：对学生提出的问题进行解答，确保学生理解并能应用所学知识。

学生活动：

听讲并思考：学生认真听讲，思考如何将所学知识应用于实际操作。

参与课堂活动：学生分组讨论，实际操作将表格数据转化为图表，并尝试调整样式。

提问与讨论：学生在讨论中提出疑问，与同学和老师交流。

教学方法/手段/资源：

讲授法：讲解表格数据图形化的步骤和技巧。

实践活动法：通过实际操作练习，加深对知识点的理解。

合作学习法：分组讨论，培养学生的团队合作能力。

3.课后拓展应用

教师活动：

布置作业：布置作业让学生使用本节课学到的知识制作一份个人或小组的数据分析报告。

提供拓展资源：提供一些数据分析的网站和书籍，供学生进一步学习。

反馈作业情况：批改作业并提供个性化反馈，指导学生的后续学习。

学生活动：

完成作业：学生根据所学知识，完成数据分析报告的作业。

拓展学习：学生利用提供的资源，进行更深入的数据分析学习。

反思总结：学生反思学习过程，总结学习经验，提出改进建议。

教学方法/手段/资源：

自主学习法：鼓励学生自主完成作业，提升独立解决问题的能力。

反思总结法：引导学生总结学习过程，促进知识的内化。

本节课的教学实施过程紧紧围绕教学重点和难点，通过课前预习、课堂实践和课后拓展，帮助学生逐步掌握表格数据图形化的技能，并能够将所学知识应用于实际问题中。教学资源拓展1.拓展资源

-数据分析相关书籍：《数据分析基础》、《Python数据分析与应用》等，这些书籍可以提供更深入的理论知识和实践案例。

-数据可视化工具：如Tableau、PowerBI等，这些工具可以让学生在实际操作中更好地理解数据图形化的应用。

-专业网站资源：例如，Kaggle、GitHub等平台上有大量数据分析相关的项目和教程，学生可以学习到最新的数据分析技术和行业动态。

-数据来源：政府公开数据、企业开放数据等，这些数据源可以为学生提供真实的数据分析素材。

2.拓展建议

-阅读拓展书籍：建议学生选择一本与数据分析相关的书籍进行阅读，通过理论学习和案例分析，加深对表格数据图形化重要性的理解。

-实践操作工具：鼓励学生下载并学习使用Tableau、PowerBI等专业数据可视化工具，通过实际操作加深对图表制作技能的掌握。

1.数据分析基础理论

-学生可以学习数据分析的基本概念，如数据采集、数据清洗、数据预处理等，这些是进行数据图形化的基础。

-了解不同类型的数据分析模型，如描述性分析、诊断性分析、预测性分析等，以及它们在数据图形化中的应用。

2.数据可视化技巧

-学习如何选择合适的图表类型来展示不同类型的数据，如条形图、折线图、饼图、散点图等。

-掌握图表的美化技巧，如颜色搭配、字体选择、图表布局等，使图表更具吸引力且易于理解。

3.实际案例分析

-分析实际案例，如企业销售数据、社交媒体趋势数据等，了解如何将理论应用于实际问题的解决。

-学习如何从数据中提取有价值的信息，并通过图表直观地展示这些信息。

4.数据分析工具学习

-学习使用Excel、Tableau、PowerBI等工具进行数据图形化的操作，掌握这些工具的基本功能和高级技巧。

-通过在线教程或实体书籍，学习这些工具的具体使用方法，如数据导入、图表创建、数据透视图等。

5.数据来源与获取

-了解不同的数据来源，如政府公开数据、企业开放数据、网络爬虫获取的数据等，学习如何获取和利用这些数据。

-学习数据清洗和预处理的方法，确保获取的数据适用于图形化分析。

6.团队合作与交流

-鼓励学生组成学习小组，共同分析数据并制作图表，培养团队合作能力和交流沟通能力。

-参与在线论坛或社区，与其他数据分析爱好者交流心得和经验。板书设计1.表格数据图形化的基本概念

①表格数据：强调表格数据的特点，如结构化、有序。

②图形化：解释图形化的意义，即将表格数据转化为图表的过程。

③常见图表类型：列出柱状图、折线图、饼图等常见图表类型。

2.图表类型的选择与适用场景

①数据类型与图表选