2019华师大版 高中信息技术 选择性必修3 数据管理与分析《第二章 数据管理》大单元整体教学设计2020课标

华师大版高中信息技术选择性必修3数据管理与分析《第二章数据管理》大单元整体教学设计[2020课标]学校：dxyc2360指导教师：张元方一、内容分析与整合二、《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》分解三、学情分析四、大主题或大概念设计五、大单元目标叙写六、大单元教学重点七、大单元教学难点八、大单元整体教学思路九、学业评价十、大单元实施思路及教学结构图十一、大情境、大任务创设十二、单元学历案十三、学科实践与跨学科学习设计十四、大单元作业设计十五、“教-学-评”一致性课时设计十六、大单元教学反思一、内容分析与整合（一）教学内容分析本单元的教学内容选自华东师范大学出版社的高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》第二章《数据管理》。该章节主要围绕网上书店数据管理的项目展开，分为三节：第一节《数据分类与采集》，第二节《数据模型设计》，第三节《数据库的实施》。这三节内容旨在帮助学生理解数据管理的全过程，从数据的分类与采集，到数据模型的设计，再到数据库的建立与使用。第一节《数据分类与采集》介绍了数据分类的基本概念，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的区别，以及数据采集的多种途径，如人工采集、传感器采集、网络爬虫采集和数据库采集。这一节强调数据的多样性和复杂性，以及如何通过不同的方法有效地采集所需数据。第二节《数据模型设计》则深入探讨了数据模型设计的过程，包括需求分析、概念设计、逻辑设计等阶段。通过网上书店的实例，学生将学习如何确定实体及实体间的联系类型，如何建立关系数据模型，以及如何将现实世界的业务问题转化为计算机可处理的数据模型。第三节《数据库的实施》则侧重于数据库的建立与使用。学生将学习如何使用MySQL等数据库管理系统创建数据库和数据表，如何编辑数据表中的数据，以及如何使用SQL语句进行数据查询。这一节强调数据库技术的实际应用，帮助学生掌握数据库操作的基本技能。（二）单元内容分析本单元的教学内容具有高度的实践性和综合性，旨在通过网上书店数据管理的项目，使学生全面掌握数据管理的核心知识和技能。具体来说，本单元的内容分析如下：数据分类与采集：本节内容要求学生理解数据分类的基本概念，掌握数据采集的多种途径和方法。通过实践活动，如利用网络爬虫采集网上书店的图书数据，学生能够亲身体验数据采集的过程，理解数据的多样性和复杂性。数据模型设计：本节内容强调数据模型设计的重要性，要求学生掌握需求分析、概念设计、逻辑设计的基本方法。通过网上书店的实例，学生能够学习如何将现实世界的业务问题转化为计算机可处理的数据模型，理解数据模型在数据管理中的作用。数据库的实施：本节内容侧重于数据库的建立与使用，要求学生掌握数据库管理系统的基本操作，如创建数据库和数据表、编辑数据、进行数据查询等。通过实践活动，如使用MySQL创建网上书店数据库，学生能够亲身体验数据库技术的实际应用，掌握数据库操作的基本技能。（三）单元内容整合本单元的教学内容以网上书店数据管理为主线，将数据分类与采集、数据模型设计、数据库的实施三个环节有机整合在一起。通过这一项目，学生能够全面了解数据管理的全过程，掌握数据管理的核心知识和技能。在整合过程中，我们注重理论与实践的结合，通过丰富的实践活动帮助学生巩固所学知识。我们也注重培养学生的创新思维和问题解决能力，鼓励学生在实践中发现问题、解决问题，不断提升自己的信息素养。二、《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》分解（一）信息意识对信息的敏感度：学生能够识别网上书店中不同类型的数据（如图书信息、用户信息等），理解这些数据在数据管理中的价值和作用。学生能够敏锐地感知到数据采集过程中可能出现的噪声数据，并知道如何对其进行处理。对信息价值的判断力：学生能够判断不同数据来源的可靠性和数据的准确性，选择合适的数据采集途径和方法。学生能够理解数据模型设计在数据管理中的重要性，知道如何通过合理的数据模型提高数据管理的效率和质量。信息获取与处理能力：学生能够根据数据管理的需求，主动寻求并获取相关数据，如通过网络爬虫采集网上书店的图书数据。学生能够利用数字化工具（如数据库管理系统）对采集到的数据进行整理、存储和查询，提高数据处理的能力。（二）计算思维形式化与模型化：学生能够将现实世界的业务问题（如网上书店的数据管理）形式化为计算机可处理的问题，如通过数据模型描述实体及实体间的联系。学生能够利用数据模型对复杂问题进行抽象和建模，将问题简化为计算机可处理的形式。自动化与系统化：学生能够理解数据库技术在数据管理中的自动化作用，如通过SQL语句实现数据的自动查询和更新。学生能够将数据管理的各个环节（数据采集、数据模型设计、数据库实施）系统化地组织起来，形成完整的数据管理流程。算法与程序设计：学生能够理解数据管理中涉及的基本算法（如排序算法、查找算法）和程序设计思想，如通过程序设计实现数据的自动处理和查询。学生能够运用计算思维解决实际问题，如设计并实现一个简单的数据管理系统来处理网上书店的数据。（三）数字化学习与创新数字化学习环境与资源：学生能够利用数字化学习环境（如网络教室、在线学习平台）和数字化学习资源（如在线教程、数据库管理系统）进行自主学习和协作学习。学生能够利用数字化工具（如数据库管理系统、编程软件）进行数据管理和处理，提高学习效率和质量。数字化学习与创新能力：学生能够运用数字化工具和方法进行数据采集、数据模型设计和数据库实施等实践活动，培养数字化学习与创新能力。学生能够在数字化学习环境中积极探索、勇于创新，尝试将数据管理技术应用于其他领域或解决实际问题。知识分享与协作：学生能够在数字化学习环境中与他人分享学习资源和经验，促进知识共享和协作学习。学生能够与他人合作完成数据管理的相关任务和项目，培养团队协作和沟通能力。（四）信息社会责任信息安全与隐私保护：学生能够认识到数据安全的重要性，知道如何保护个人隐私和信息安全。学生能够了解并掌握数据安全的基本技术和方法，如数据备份、数据加密等。遵守信息法律法规：学生能够了解并遵守与信息活动相关的法律法规和伦理道德规范。学生能够在信息活动中自觉遵守公共规范和社会公德，不从事违法、违规或不良的信息行为。积极的学习态度与责任感：学生能够对信息技术保持积极的学习态度，关注信息技术的发展和应用。学生能够认识到自己在信息社会中的责任和义务，积极参与信息社会的建设和发展。三、学情分析（一）已知内容分析高一学生在学习本单元之前，已经在必修课程模块1“数据与计算”中掌握了数据与信息的基本概念、数据编码方式、数据采集与分析的基本方法，以及简单的算法与程序实现。这为学生理解数据管理与分析的重要性及其在日常生活中的应用奠定了基础。通过必修课程模块2“信息系统与社会”，学生了解了信息系统的组成与应用，掌握了信息安全的基本知识和网络应用技能，对信息社会的特征有了初步认识。学生在日常生活中也积累了丰富的使用数字工具和互联网的经验，这为本单元的学习提供了实践基础。（二）新知内容分析本单元《数据管理与分析》是在必修课程基础上的进一步深化和拓展，主要涵盖以下内容：数据分类与采集：学生将学习结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的区别及其在管理与应用上的特点，掌握多种数据采集途径和方法，如人工采集、传感器采集、网络爬虫采集和数据库采集等。数据模型设计：学生将理解数据模型的概念及其在数据管理中的作用，掌握实体-联系方法（E-R图）进行概念设计，学会将概念模型转换为关系模型，并设计简单的关系数据库逻辑结构。数据库的实施：学生将了解数据库系统的组成，掌握使用MySQL等数据库管理系统创建和管理数据库的基本操作，包括数据库的创建、数据表的创建与修改、数据的插入、修改与删除等，以及使用SQL语言进行数据查询和分析。这些新知内容不仅要求学生掌握理论知识，还要求学生具备实践操作能力，能够将所学知识应用于解决实际问题的情境中。（三）学生学习能力分析信息处理能力：高一学生已经具备一定的信息处理能力，能够使用基本的数字化工具进行信息获取、整理和分析。面对复杂的数据管理和分析任务，学生可能需要在教师的引导下进一步提升其信息处理能力。逻辑思维能力：学生在学习必修课程时，已经接触到了算法与程序设计，初步培养了逻辑思维能力。本单元的学习将进一步锻炼学生的逻辑思维能力，尤其是在数据模型设计和数据库查询优化方面。自主学习能力：高一学生已经具备了一定的自主学习能力，能够独立完成一些学习任务。在面对新知识时，学生可能还需要教师的指导和帮助，以更好地理解和掌握所学知识。团队合作能力：在项目学习和实践活动中，学生的团队合作能力尤为重要。通过小组合作，学生可以共同完成任务，相互学习，提升学习效果。（四）学习障碍突破策略加强理论与实践结合：针对学生在理解理论知识方面的困难，教师可以采用案例分析、项目实践等方法，将理论知识与实际操作相结合，帮助学生更好地理解和掌握所学知识。例如，在数据分类与采集部分，教师可以提供实际的数据采集案例，让学生亲自操作数据采集工具，体验数据采集的过程和方法。分层次教学：针对学生学习能力的差异，教师可以采用分层次教学的方法，为不同层次的学生提供不同的学习任务和指导。对于学习能力较强的学生，教师可以提供更具挑战性的学习任务，鼓励他们进行自主探究和创新；对于学习能力较弱的学生，教师可以给予更多的关注和帮助，确保他们能够跟上学习进度。小组合作与互助学习：通过小组合作和互助学习，学生可以在共同完成任务的过程中相互学习、相互帮助，提升学习效果。教师可以根据学生的学习能力和兴趣特长进行分组，确保每个小组都有能力完成任务。教师还可以在小组活动中发挥引导作用，及时解决学生在合作过程中遇到的问题。提供丰富的学习资源：为了帮助学生更好地理解和掌握所学知识，教师可以提供丰富的学习资源，包括教材、教辅资料、网络课程、在线工具等。这些资源可以帮助学生拓宽知识面、深化理解、提升实践能力。教师还可以鼓励学生利用课余时间自主学习和探究新知识。及时反馈与评价：在教学过程中，教师应及时给予学生反馈和评价，帮助学生了解自己的学习情况并及时调整学习策略。反馈和评价可以包括课堂表现、作业完成情况、项目实践成果等方面。通过及时反馈和评价，教师可以激发学生的学习兴趣和积极性，促进他们的自主学习和持续发展。强化实践操作：数据管理与分析是一门实践性很强的课程，学生需要通过大量的实践操作来掌握所学知识。教师应为学生提供充分的实践机会和资源，如实验室环境、数据库管理系统账号等。教师还应指导学生进行实践操作并给予及时的指导和帮助。通过实践操作，学生可以加深对理论知识的理解和掌握，提升解决实际问题的能力。针对高一学生在学习《数据管理与分析》单元时可能遇到的学习障碍，教师可以采取多种策略来帮助学生突破障碍、提升学习效果。这些策略包括加强理论与实践结合、分层次教学、小组合作与互助学习、提供丰富的学习资源、及时反馈与评价以及强化实践操作等。通过这些策略的实施，教师可以更好地指导学生学习新知识、掌握新技能、提升核心素养。四、大主题或大概念设计本单元的大主题设计为“构建与管理网上书店数据系统”。围绕这一主题，通过三个子课题（数据分类与采集、数据模型设计、数据库的实施）的学习活动，帮助学生掌握数据管理的核心概念与技能，培养学生从数据视角思考问题和解决问题的能力，为未来在信息化社会中的工作和生活奠定坚实基础。五、大单元目标叙写（一）信息意识学生能够认识到数据在信息时代的重要性，理解数据对决策的影响，并具备主动收集、整理和分析数据的意识。学生能够根据实际需求，选择合适的途径和方法获取数据，对数据的来源、准确性和可靠性进行判断。学生在数据管理和分析过程中，能够敏锐察觉数据的变化，对数据的潜在价值进行分析和预测，为问题解决提供参考。（二）计算思维学生能够运用计算机科学领域的思想方法，对网上书店的数据问题进行抽象、建模，并形成结构化的解决方案。学生能够理解和运用数据结构（如数组、链表、二叉树等）来组织和管理数据，提高数据处理效率。学生能够设计并实现简单的算法，利用数据库管理系统进行数据的查询、更新、删除等操作，解决实际问题。（三）数字化学习与创新学生能够适应数字化学习环境，利用数字化工具和资源（如数据库管理系统、数据分析软件等）进行自主学习和协作学习。学生能够创造性地运用所学知识，设计并实现网上书店数据系统的特定功能，如数据分析、报表生成等。学生能够在数字化学习与创新过程中，不断优化和改进解决方案，提高数据管理和分析的效率与准确性。（四）信息社会责任学生能够遵守信息法律法规和伦理道德规范，在数据管理和分析过程中保护个人隐私和信息安全。学生能够认识到数据管理和分析对社会发展的影响，积极参与数据治理和信息安全保护活动。学生能够在面对数据伦理和信息安全问题时，做出负责任的决策和行动，为维护信息社会的稳定和繁荣贡献力量。六、大单元教学重点数据分类与采集：重点让学生掌握数据分类的标准和方法，了解不同数据采集途径的优缺点，学会根据实际需求选择合适的数据采集方法。数据模型设计：重点培养学生将现实世界的问题抽象为数据模型的能力，理解关系数据模型的基本概念，掌握设计简单关系数据库的逻辑结构的方法。数据库的实施：重点让学生掌握数据库管理系统的基本操作，了解数据查询、更新、删除等SQL语句的用法，学会创建和使用关系数据库进行数据管理。七、大单元教学难点如何让学生在实践中真正理解数据分类与采集的重要性：学生往往对数据分类和采集缺乏足够的重视，难以意识到其在数据管理中的基础性作用。需要通过实际案例和项目活动，让学生亲身体验数据分类与采集的过程，感受其对数据质量和后续数据分析的影响。如何引导学生将现实世界的问题抽象为数据模型：数据模型设计需要学生具备一定的抽象思维能力和问题解决能力。由于学生缺乏实际经验，往往难以将现实世界的问题转化为数据模型。需要通过示范引导、小组讨论等方式，帮助学生逐步掌握数据模型设计的方法。如何让学生熟练掌握数据库管理系统的操作：数据库管理系统的操作涉及多个方面，包括数据库创建、数据表设计、数据查询等。学生需要花费大量时间和精力来熟悉和掌握这些操作。需要通过分层次的练习和项目活动，逐步提高学生的数据库操作能力。还需要关注学生在操作过程中遇到的问题和困难，及时给予指导和帮助。以下是对上述教学设计各部分的详细展开：四、大主题或大概念设计“构建与管理网上书店数据系统”作为本单元的大主题，旨在通过一系列的教学活动，帮助学生全面掌握数据管理的核心概念和技能。这一主题的选择基于以下考虑：贴近学生生活实际：网上书店是学生在日常生活中经常接触到的场景，以此为切入点进行教学，能够激发学生的学习兴趣和积极性。涵盖数据管理全过程：从数据分类与采集、数据模型设计到数据库的实施，本单元涵盖了数据管理的全过程，有助于学生形成系统的数据管理知识体系。培养学生综合能力：通过本单元的学习，学生不仅能够掌握数据管理的基本技能，还能够培养抽象思维、问题解决、创新创造等多方面的能力。五、大单元目标叙写（一）信息意识在信息意识方面，本单元旨在帮助学生认识到数据在信息时代的重要性，并具备主动收集、整理和分析数据的意识。具体目标包括：学生能够明确数据在决策制定中的作用，理解数据对问题解决的影响。学生能够根据实际需求，选择合适的途径和方法获取数据，如通过人工采集、传感器采集、网络爬虫采集等方式。学生能够对数据的来源、准确性和可靠性进行判断，对噪声数据进行处理，确保数据质量。学生在数据管理和分析过程中，能够敏锐察觉数据的变化，分析数据背后的信息和趋势，为问题解决提供参考。（二）计算思维在计算思维方面，本单元旨在培养学生运用计算机科学领域的思想方法解决数据问题的能力。具体目标包括：学生能够将现实世界的问题抽象为数据模型，理解关系数据模型的基本概念，掌握设计简单关系数据库的逻辑结构的方法。学生能够理解和运用数据结构（如数组、链表、二叉树等）来组织和管理数据，提高数据处理效率。学生能够设计并实现简单的算法，利用数据库管理系统进行数据的查询、更新、删除等操作，解决实际问题。例如，设计并实现一个图书查询算法，能够根据用户输入的关键词快速找到相关图书信息。（三）数字化学习与创新在数字化学习与创新方面，本单元旨在帮助学生适应数字化学习环境，利用数字化工具和资源进行自主学习和协作学习。具体目标包括：学生能够掌握数据库管理系统的基本操作，了解数据查询、更新、删除等SQL语句的用法。学生能够创造性地运用所学知识，设计并实现网上书店数据系统的特定功能，如数据分析、报表生成等。例如，设计并实现一个图书销售数据分析模块，能够对图书销售数据进行统计和分析，生成销售报表。学生能够在数字化学习与创新过程中，不断优化和改进解决方案，提高数据管理和分析的效率与准确性。例如，通过对比不同数据结构和算法的性能，选择最优的解决方案。（四）信息社会责任在信息社会责任方面，本单元旨在帮助学生遵守信息法律法规和伦理道德规范，保护个人隐私和信息安全。具体目标包括：学生能够认识到数据管理和分析对社会发展的影响，积极参与数据治理和信息安全保护活动。学生能够遵守信息法律法规和伦理道德规范，在数据管理和分析过程中保护个人隐私和信息安全。例如，在处理用户数据时，严格遵守相关法律法规，确保用户数据的安全和隐私。学生能够在面对数据伦理和信息安全问题时，做出负责任的决策和行动。例如，在发现数据安全漏洞时，及时报告并采取措施进行修复。六、大单元教学重点本单元的教学重点包括以下几个方面：数据分类与采集：掌握数据分类的标准和方法，了解不同类型数据的特点和管理方式。了解不同数据采集途径的优缺点，学会根据实际需求选择合适的数据采集方法。实践数据采集过程，体验数据分类与采集的重要性及其对后续数据分析的影响。数据模型设计：理解关系数据模型的基本概念，掌握设计简单关系数据库的逻辑结构的方法。培养将现实世界的问题抽象为数据模型的能力，学会使用E-R图等工具进行数据建模。掌握数据表设计的基本原则和方法，确保数据表结构合理、字段规范。数据库的实施：掌握数据库管理系统的基本操作，包括数据库的创建、数据表的创建与修改等。了解数据查询、更新、删除等SQL语句的用法，能够编写和执行简单的SQL语句。实践数据库管理过程，包括数据的导入与导出、数据备份与恢复等，确保数据的安全性和完整性。七、大单元教学难点本单元的教学难点主要包括以下几个方面：如何让学生在实践中真正理解数据分类与采集的重要性：数据分类与采集是数据管理的基础性工作，但其重要性往往被学生忽视。需要通过实际案例和项目活动，让学生亲身体验数据分类与采集的过程，感受其对数据质量和后续数据分析的影响。例如，设计一个数据采集项目，让学生分别使用不同途径采集网上书店的图书数据，并对比不同途径采集到的数据质量和完整性。如何引导学生将现实世界的问题抽象为数据模型：数据模型设计需要学生具备一定的抽象思维能力和问题解决能力。由于学生缺乏实际经验，往往难以将现实世界的问题转化为数据模型。需要通过示范引导、小组讨论等方式，帮助学生逐步掌握数据模型设计的方法。例如，选择一个学生熟悉的校园场景（如图书馆管理系统），引导学生分析其数据需求，并设计相应的数据模型。如何让学生熟练掌握数据库管理系统的操作：数据库管理系统的操作涉及多个方面，包括数据库的创建、数据表的设计、数据的查询与更新等。学生需要花费大量时间和精力来熟悉和掌握这些操作。需要通过分层次的练习和项目活动，逐步提高学生的数据库操作能力。还需要关注学生在操作过程中遇到的问题和困难，及时给予指导和帮助。例如，设计一个数据库管理项目，让学生分组完成一个网上书店数据库的设计与实施，包括数据库的创建、数据表的设计、数据的导入与查询等。通过项目实践，提高学生的数据库操作能力。八、大单元整体教学思路一、教学目标设定根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，结合华师大版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》第二章《数据管理》的教学内容，设定以下教学目标，涵盖信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个方面。（一）信息意识目标1：培养对数据的敏感度和价值判断力学生能够在日常生活中识别并关注与数据管理相关的各种信息，理解数据在信息社会中的重要价值。学生能够根据问题需求，主动获取、处理和分析数据，具备对数据变化的敏锐感知能力。目标2：提高信息甄别能力学生能够辨别数据信息的真伪和可靠性，对数据的来源、质量和准确性进行合理判断。学生能够预测数据可能带来的影响，为解决问题提供有效参考。（二）计算思维目标3：掌握数据管理的思想与方法学生能够理解数据分类、采集、存储、处理和分析的全过程，掌握数据管理的基本方法。学生能够运用计算机科学领域的思想方法，抽象和建模数据问题，形成系统性解决方案。目标4：提升问题解决能力学生能够针对实际问题，采用合理的算法和数据结构，设计并实现数据管理方案。学生能够运用迭代和递归等思想方法，优化数据管理方案，提高数据处理效率。（三）数字化学习与创新目标5：适应数字化学习环境学生能够熟练使用数字化工具和资源，进行数据的采集、存储、处理和分析。学生能够利用数据库管理系统（如MySQL）创建和管理数据库，掌握SQL查询语言。目标6：培养创新能力学生能够在数字化学习环境中，创造性地运用所学知识解决实际问题，设计并开发具有创新性的数据管理应用。学生能够利用数据分析结果，提出改进和优化建议，推动数据管理与分析技术的发展。（四）信息社会责任目标7：增强信息安全意识学生能够认识到数据安全的重要性，遵守信息法律法规和伦理道德准则。学生能够采取有效措施保护数据安全，防范数据泄露和非法访问。目标8：培养社会责任感学生能够在数据管理与分析过程中，关注信息技术对社会发展的影响，积极维护信息社会的公共利益。学生能够参与数据管理与分析相关的社会实践活动，为社会发展贡献自己的力量。二、教学内容整合本章《数据管理》的教学内容主要包括数据分类与采集、数据模型设计、数据库的实施三个部分。在教学过程中，需要将这三个部分的内容进行有机整合，形成一个完整的数据管理知识体系。数据分类与采集介绍数据的分类方法，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。讲解数据采集的途径和方法，如人工采集、传感器采集、网络爬虫采集和数据库采集等。通过实践活动，让学生亲自采集网上书店的图书数据，体验数据采集的全过程。数据模型设计介绍数据模型的基本概念，讲解关系数据模型的特点和优势。引导学生分析网上书店的需求，确定实体及实体间的联系类型，建立关系数据模型。通过项目实践，让学生设计一个简单的网上书店数据库，掌握数据模型设计的方法。数据库的实施介绍数据库系统的基本概念和组成部分，讲解数据库管理系统的功能和作用。引导学生使用MySQL数据库管理系统创建网上书店数据库，掌握数据库创建、数据表创建和数据编辑的方法。通过实践活动，让学生使用SQL查询语言在数据库中查找需要的数据，体验数据库操作的全过程。三、教学策略与方法项目式学习采用项目式学习方法，将本章的教学内容融入到一个具体的项目中，即“网上书店数据管理”。通过项目实施，让学生亲身体验数据管理的全过程，从数据采集、数据模型设计到数据库的实施，逐步掌握数据管理的方法和技能。案例教学结合实际案例，讲解数据分类、采集、存储、处理和分析的方法和技巧。通过案例分析，让学生理解数据管理的实际应用场景，提高解决实际问题的能力。合作学习组织学生进行小组合作学习，共同完成项目任务。通过小组合作，培养学生的团队协作能力和沟通能力，同时促进学生对知识的深入理解和掌握。探究式学习鼓励学生自主探究数据管理的相关知识和技能，通过自主查找资料、实验验证等方式，加深对数据管理的理解和认识。通过探究式学习，培养学生的自主学习能力和创新思维。四、教学评价与反馈过程性评价关注学生在项目实施过程中的表现，包括数据采集的准确性、数据模型设计的合理性、数据库操作的熟练程度等。通过过程性评价，及时发现学生在学习过程中存在的问题和不足，给予针对性的指导和帮助。结果性评价对学生的项目成果进行评价，包括网上书店数据库的设计、数据的查询结果等。通过结果性评价，检验学生对数据管理知识和技能的掌握情况，同时鼓励学生展示自己的创新成果。自我评价与同伴评价引导学生进行自我评价，反思自己在学习过程中的收获和不足。组织学生进行同伴评价，相互学习、相互借鉴，共同提高数据管理的能力。五、教学资源与环境教学资源提供丰富的教学资源，包括教材、教案、课件、视频、案例等。鼓励学生利用网络资源进行自主学习和拓展学习，如访问在线数据库管理系统、学习SQL查询语言等。教学环境配备完善的信息技术实验室，提供足够的计算机和数据库管理系统软件。创设良好的学习氛围，鼓励学生积极参与课堂讨论和实践活动。六、教学实施步骤导入新课通过介绍数据在信息社会中的重要价值，引出数据管理的主题。引导学生思考数据管理的意义和作用，激发学生的学习兴趣。讲授新知按照教学内容的顺序，逐步讲解数据分类与采集、数据模型设计、数据库的实施等知识点。结合实际案例和实践活动，加深学生对知识点的理解和掌握。项目实施组织学生进行“网上书店数据管理”项目的实施。指导学生进行数据采集、数据模型设计、数据库创建和数据查询等操作。鼓励学生发挥创新思维，提出改进和优化建议。成果展示与评价安排学生展示项目成果，包括网上书店数据库的设计、数据的查询结果等。对学生的项目成果进行评价，包括过程性评价和结果性评价。引导学生进行自我评价和同伴评价，相互学习、共同提高。总结与反思总结本章的教学内容和学习成果，强调数据管理的重要性和应用价值。引导学生反思学习过程中的收获和不足，提出改进意见和建议。七、教学反思与改进教学反思在教学结束后，对本章的教学过程进行全面反思，包括教学内容的选择、教学方法的运用、教学资源的利用等方面。分析学生在学习过程中遇到的问题和困难，找出原因并提出改进措施。教学改进根据教学反思的结果，对教学内容和教学方法进行调整和优化。加强与学生的沟通和交流，及时了解学生的学习需求和反馈，为学生提供更好的教学支持和服务。通过以上教学思路的实施，旨在帮助学生全面掌握数据管理的知识和技能，培养学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任，为学生未来的学习和生活奠定坚实的基础。九、学业评价学业评价是信息技术教学的重要组成部分，旨在通过全面、系统的评价，促进学生信息技术学科核心素养的全面发展。依据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，结合华师大版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》第二章《数据管理》的教学内容，本学业评价将从信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个方面进行设定。（一）信息意识评价目标：学生能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的方式获取与处理信息；能够敏锐感觉到信息的变化，分析数据中所承载的信息，采用有效策略对信息来源的可靠性、内容的准确性、指向的目的性作出合理判断；在合作解决问题的过程中，愿意与团队成员共享信息，实现信息的更大价值。评价内容与方式：信息采集能力评价：任务描述：要求学生通过多种途径（如人工采集、传感器采集、网络爬虫采集、数据库采集等）采集网上书店的图书数据，并整理成结构化数据。评价方式：观察学生在采集过程中的主动性和方法选择的合理性，以及最终采集数据的准确性和完整性。信息判断能力评价：任务描述：提供包含噪声数据的网上书店图书数据，要求学生识别并去除噪声数据，如错误的价格信息、重复的图书记录等。评价方式：通过检查学生处理后的数据质量，评价其对信息来源的可靠性、内容的准确性的判断能力。信息共享意识评价：任务描述：在小组合作中，要求学生将各自采集和处理的图书数据共享给小组成员，共同构建网上书店数据库。评价方式：观察学生在小组合作中的信息共享行为，以及共享信息对小组任务完成的贡献度。（二）计算思维评价目标：学生在信息活动中，能够采用计算机科学领域的思想方法界定问题、抽象特征、建立结构模型、合理组织数据；通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法形成解决问题的方案；总结利用计算机解决问题的过程与方法，并迁移到与之相关的其他问题解决中。评价内容与方式：问题抽象与建模能力评价：任务描述：要求学生根据网上书店的实际需求，抽象出实体（如用户、图书、订单等）及实体间的联系（如一对一、一对多、多对多等），并建立相应的数据模型。评价方式：通过审查学生提交的数据模型图（如E-R图），评价其对问题的抽象能力和建模的准确性。算法设计与实现能力评价：任务描述：在构建网上书店数据库的过程中，要求学生设计并实现数据查询、数据插入、数据更新、数据删除等算法。评价方式：通过查看学生编写的SQL语句和代码，评价其算法设计的合理性和实现的正确性。问题解决迁移能力评价：任务描述：提供一个与网上书店类似的数据管理问题（如图书馆图书管理系统），要求学生运用在网上书店数据管理中学到的计算思维方法，设计解决方案。评价方式：通过审查学生提交的问题解决方案，评价其将计算思维方法迁移到新问题解决中的能力。（三）数字化学习与创新评价目标：学生能够认识数字化学习环境的优势和局限性，适应数字化学习环境，养成数字化学习与创新的习惯；掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。评价内容与方式：数字化学习环境适应能力评价：任务描述：要求学生利用数据库管理系统（如MySQL）和数据分析工具（如Excel），在网上书店数据管理项目中开展自主学习和协同工作。评价方式：通过观察学生在数字化学习环境中的学习行为，评价其适应能力和学习效率。数字化学习资源应用能力评价：任务描述：要求学生利用网络资源（如在线教程、技术论坛等），自主学习数据库管理和数据分析的相关知识，并将其应用于网上书店数据管理项目中。评价方式：通过检查学生提交的学习笔记和项目成果，评价其对数字化学习资源的应用能力和学习效果。数字化创新能力评价：任务描述：在完成网上书店数据管理项目的基础上，鼓励学生提出创新性的改进建议，如增加数据备份与恢复功能、优化数据查询性能等。评价方式：通过审查学生提交的创新性建议和实施方案，评价其数字化创新能力。（四）信息社会责任评价目标：学生具有一定的信息安全意识与能力，能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则，在现实空间和虚拟空间中遵守公共规范，既能有效维护信息活动中个人的合法权益，又能积极维护他人合法权益和公共信息安全；关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题。评价内容与方式：信息安全意识评价：任务描述：在网上书店数据管理项目中，要求学生考虑数据的安全性和隐私保护问题，如设置数据库访问权限、加密敏感数据等。评价方式：通过审查学生提交的数据库设计和实施方案，评价其信息安全意识的强弱。信息法律法规遵守情况评价：任务描述：要求学生了解并遵守与数据管理相关的法律法规（如《网络安全法》、《个人信息保护法》等），在数据采集、存储、处理和使用过程中确保合规性。评价方式：通过问卷调查、访谈等方式，了解学生对信息法律法规的掌握情况和遵守情况。信息伦理道德评价：任务描述：在小组合作中，要求学生尊重他人的知识产权和隐私权，不得未经允许擅自使用他人的数据或成果。评价方式：通过观察学生在小组合作中的行为表现，以及处理数据时的伦理道德判断，评价其信息伦理道德水平。本学业评价从信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个方面全面覆盖了《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》对信息技术学科核心素养的要求。通过多样化的评价内容和方式，旨在促进学生信息技术学科核心素养的全面发展，为其未来的学习和生活奠定坚实的基础。十、大单元实施思路及教学结构图一、大单元实施思路根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，结合华师大版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》第二章《数据管理》的教学内容，本大单元的实施思路将围绕“网上书店数据管理”项目展开，通过数据分类与采集、数据模型设计、数据库的实施等核心环节，全面培养学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新和信息社会责任。具体实施思路如下：情境导入与问题提出：通过介绍网上书店的实际应用背景，激发学生对数据管理的兴趣。提出项目主题：“如何设计并实施一个网上书店的数据管理系统？”数据分类与采集：讲解数据分类的概念，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。通过实践活动，引导学生采集网上书店的图书数据，理解数据采集的途径和方法。数据模型设计：介绍数据模型的基本概念，讲解实体-联系（E-R）模型的设计方法。引导学生分析网上书店的业务需求，设计网上书店的数据模型。数据库的实施：介绍数据库管理系统的基本概念和操作方法。使用MySQL等数据库管理系统，创建网上书店数据库，并实现数据查询等功能。项目实践与成果展示：学生分组实施项目，完成网上书店数据管理系统的设计与实现。展示项目成果，进行班级交流和评价。总结与反思：总结项目实施过程中的经验和教训，反思数据管理与分析在实际应用中的重要性。引导学生思考如何将所学知识应用于其他领域，拓展学习视野。二、教学目标设定（一）信息意识学生能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的方式获取与处理信息。学生能够敏锐感觉到信息的变化，分析数据中所承载的信息，对信息来源的可靠性、内容的准确性、指向的目的性作出合理判断。（二）计算思维学生能够采用计算机科学领域的思想方法界定问题、抽象特征、建立结构模型、合理组织数据。学生能够运用合理的算法形成解决问题的方案，总结利用计算机解决问题的过程与方法，并迁移到与之相关的其他问题解决中。（三）数字化学习与创新学生能够认识数字化学习环境的优势和局限性，适应数字化学习环境，养成数字化学习与创新的习惯。学生能够掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，创造性地解决问题，形成创新作品。（四）信息社会责任学生具有一定的信息安全意识与能力，能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则。学生能够积极维护他人合法权益和公共信息安全，关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题。三、教学结构图网上书店数据管理|+++|||数据分类与采集数据模型设计数据库的实施|||+++++++++||||||结构化数据非结构化数据E-R模型设计需求分析数据库创建||||||数据采集途径噪声数据处理实体与联系逻辑结构设计数据查询|数据库管理系统四、具体教学实施步骤1.情境导入与问题提出（1课时）活动设计：展示网上书店的实例，如“新华一城书集”，介绍网上书店的基本功能和业务流程。引导学生思考：网上书店是如何管理大量图书数据的？这些数据是如何被采集、存储和查询的？教学目标：激发学生对数据管理的兴趣，明确项目主题。2.数据分类与采集（2课时）活动设计：讲解数据分类：介绍结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的概念，通过实例帮助学生理解。数据采集实践：人工采集：引导学生在新华一城书集中采集图书数据，填写结构化数据表格。网络爬虫采集：介绍网络爬虫的基本原理，提供Python爬虫代码示例，引导学生采集“计算机”类图书数据。噪声数据处理：展示采集到的数据中的噪声数据，引导学生分析噪声数据的成因，并学习如何去除噪声数据。教学目标：学生能够理解数据分类的概念，掌握数据采集的基本途径和方法。学生能够识别并处理噪声数据，提高数据质量。3.数据模型设计（2课时）活动设计：讲解数据模型：介绍数据模型的基本概念，重点讲解实体-联系（E-R）模型。需求分析：引导学生分析网上书店的业务需求，确定实体及其属性、实体间的联系类型。E-R模型设计：指导学生使用E-R图表示网上书店的数据模型，包括用户、图书、订单等实体及其关系。逻辑结构设计：将E-R模型转换为关系模型，设计数据库的逻辑结构，包括表结构、字段类型、约束条件等。教学目标：学生能够理解数据模型的概念，掌握E-R模型的设计方法。学生能够根据业务需求设计数据库的逻辑结构，为数据库的实施奠定基础。4.数据库的实施（3课时）活动设计：介绍数据库管理系统：简要介绍MySQL等数据库管理系统的基本概念和操作方法。数据库创建：指导学生使用MySQL创建网上书店数据库，包括创建数据表、定义字段类型、设置约束条件等。数据查询：介绍SQL语言的基本语法，引导学生使用SQL语句进行数据查询、更新和删除操作。项目实践：学生分组实施项目，完成网上书店数据管理系统的设计与实现，包括数据库创建、数据录入、数据查询等功能。教学目标：学生能够掌握数据库管理系统的基本操作方法，能够创建和管理数据库。学生能够使用SQL语句进行数据查询和操作，实现网上书店数据管理系统的基本功能。5.项目实践与成果展示（2课时）活动设计：项目实施：学生分组进行项目实践，完成网上书店数据管理系统的设计与实现。教师提供必要的指导和支持。成果展示：各组展示项目成果，包括数据库设计、系统界面、功能演示等。其他同学和教师进行点评和提问。教学目标：学生能够通过项目实践巩固所学知识，提高数据管理与分析的能力。学生能够展示项目成果，进行班级交流和评价，提高沟通能力和表达能力。6.总结与反思（1课时）活动设计：总结项目实施过程：回顾项目实施过程中的主要步骤和关键节点，总结经验和教训。反思数据管理与分析的重要性：引导学生思考数据管理与分析在实际应用中的重要性，以及如何将所学知识应用于其他领域。未来展望：鼓励学生思考如何将所学知识应用于未来的学习和工作中，拓展学习视野。教学目标：学生能够总结项目实施过程中的经验和教训，提高自我反思能力。学生能够认识到数据管理与分析的重要性，拓展学习视野，为未来的学习和工作奠定基础。十一、大情境、大任务创设大情境设计在数字化时代，数据已成为重要的战略资源，而数据管理与分析技能则是现代信息社会不可或缺的能力。为了更好地培养学生的信息素养，我们设计了以“网上书店数据管理”为主题的大单元情境。在这个情境中，学生将扮演一名数据管理员的角色，通过管理一个网上书店的数据，亲身体验数据分类、数据采集、数据模型设计以及数据库实施的全过程，从而全面掌握数据管理与分析的核心技能。网上书店作为电子商务的重要组成部分，具有海量数据、业务复杂、用户需求多样等特点。学生在这一情境下，不仅能够接触到真实的数据管理挑战，还能够将所学知识应用于解决实际问题，提升学习的实用性和趣味性。大任务创设一、任务背景与目标任务背景：随着互联网的普及，网上购物已成为人们日常生活的一部分。为了更好地满足用户需求，提升用户体验，某网上书店决定对其数据管理系统进行升级。作为学生数据管理员，你将负责该网上书店的数据分类、数据采集、数据模型设计以及数据库实施工作。任务目标：通过本任务，学生将全面掌握数据管理与分析的核心技能，具体包括：信息意识：能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的方式获取与处理信息；能够敏锐感觉到信息的变化，分析数据中所承载的信息，并对信息来源的可靠性、内容的准确性、指向的目的性作出合理判断。计算思维：能够采用计算机科学领域的思想方法界定问题、抽象特征、建立结构模型、合理组织数据；能够运用合理的算法形成解决问题的方案，并迁移到与之相关的其他问题解决中。数字化学习与创新：能够适应数字化学习环境，养成数字化学习与创新的习惯；掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，创造性地解决问题，形成创新作品。信息社会责任：具有一定的信息安全意识与能力，能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则；能够积极维护他人合法权益和公共信息安全。二、任务内容与步骤任务一：数据分类与采集任务目标：理解数据分类的概念，掌握结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的区别。掌握数据采集的途径和方法，能够采集网上书店的图书数据。任务内容与步骤：理论学习：介绍数据分类的概念，讲解结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的区别。讲解数据采集的途径和方法，包括人工采集、传感器采集、网络爬虫采集和数据库采集等。实践活动：人工采集：引导学生在新华一城书集中采集图书数据，填写结构化数据表格。网络爬虫采集：介绍网络爬虫的基本原理，提供Python爬虫代码示例，引导学生采集“计算机”类图书数据。噪声数据处理：展示采集到的数据中的噪声数据，引导学生分析噪声数据的成因，并学习如何去除噪声数据。成果展示：学生展示自己采集的图书数据，并分享采集过程中的经验和教训。任务二：数据模型设计任务目标：理解数据模型的概念，掌握实体-联系（E-R）模型的设计方法。能够根据业务需求设计网上书店的数据模型。任务内容与步骤：理论学习：介绍数据模型的基本概念，重点讲解实体-联系（E-R）模型。讲解数据库设计的一般过程，包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计。实践活动：需求分析：引导学生分析网上书店的业务需求，确定实体及其属性、实体间的联系类型。E-R模型设计：指导学生使用E-R图表示网上书店的数据模型，包括用户、图书、订单等实体及其关系。逻辑结构设计：将E-R模型转换为关系模型，设计数据库的逻辑结构，包括表结构、字段类型、约束条件等。成果展示：学生展示自己设计的E-R模型和数据库逻辑结构，并分享设计过程中的思考和收获。任务三：数据库的实施任务目标：掌握数据库管理系统的基本操作方法，能够创建和管理数据库。能够使用SQL语句进行数据查询和操作，实现网上书店数据管理系统的基本功能。任务内容与步骤：理论学习：介绍数据库管理系统的基本概念和操作方法。讲解SQL语言的基本语法，包括数据定义语言（DDL）、数据操作语言（DML）和数据查询语言（DQL）等。实践活动：数据库创建：指导学生使用MySQL等数据库管理系统创建网上书店数据库，包括创建数据表、定义字段类型、设置约束条件等。数据查询：引导学生使用SQL语句进行数据查询、更新和删除操作。项目实践：学生分组实施项目，完成网上书店数据管理系统的设计与实现，包括数据库创建、数据录入、数据查询等功能。成果展示：学生展示自己设计的网上书店数据管理系统，并演示数据录入、查询等操作。其他同学和教师进行点评和提问，共同探讨系统的优化和改进方向。三、任务评价评价原则：全面性：评价应涵盖学生在信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任等方面的表现。过程性：评价应注重学生在任务实施过程中的表现，包括学习态度、合作精神、创新能力等。实践性：评价应侧重于学生将所学知识应用于实际问题解决的能力。评价方式：自我评价：学生根据自己的表现进行自我评价，反思自己在任务实施过程中的优点和不足。小组评价：小组成员之间互相评价，共同探讨任务的完成情况和改进方向。教师评价：教师根据学生的表现和任务完成情况进行评价，给出具体的改进建议和指导。评价指标：信息意识：学生是否能够根据解决问题的需要主动寻求信息。学生是否能够敏锐感觉到信息的变化，并对信息作出合理判断。计算思维：学生是否能够采用计算机科学领域的思想方法界定问题、抽象特征、建立结构模型。学生是否能够运用合理的算法形成解决问题的方案。数字化学习与创新：学生是否能够适应数字化学习环境，养成数字化学习与创新的习惯。学生是否能够创造性地解决问题，形成创新作品。信息社会责任：学生是否具有信息安全意识与能力，能够遵守信息法律法规。学生是否能够积极维护他人合法权益和公共信息安全。总结与展望通过本大单元的教学实践，学生将全面掌握数据管理与分析的核心技能，提升信息素养和综合能力。我们将继续深化信息技术课程改革，探索更多创新的教学模式和方法，为学生的全面发展奠定坚实的基础。我们也期待学生能够将所学知识应用于实际生活中，为信息化建设贡献自己的力量。十二、单元学历案（一）单元主题与课时单元主题：网上书店数据管理课时设计：情境导入与问题提出（1课时）数据分类与采集（2课时）数据模型设计（2课时）数据库的实施（3课时）项目实践与成果展示（2课时）总结与反思（1课时）（二）学习目标教学目标设定：（一）信息意识学生能够针对网上书店数据管理的问题，自觉、主动地寻求恰当的数据采集与处理方法。学生能够敏锐地感知数据的变化，分析数据中所承载的信息，合理判断数据的来源可靠性、内容准确性及指向目的性。（二）计算思维学生能够运用计算机科学领域的思想方法，界定网上书店数据管理中的问题，抽象特征，建立结构模型，合理组织数据。学生能够运用合理的算法形成解决问题的方案，并迁移到其他相关的数据管理问题中。（三）数字化学习与创新学生能够认识数字化学习环境的优势和局限性，适应数字化学习环境，养成数字化学习与创新的习惯。学生能够掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，创造性地解决网上书店数据管理中的问题。（四）信息社会责任学生具有一定的信息安全意识与能力，能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则。学生能够积极维护他人合法权益和公共信息安全，关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题。（三）评价任务情境导入与问题提出：评价任务：观察学生在情境导入环节中的参与度，评估学生是否明确项目主题及学习目标。数据分类与采集：评价任务：检查学生采集的数据是否准确、完整，评估学生是否能识别并处理噪声数据。数据模型设计：评价任务：审查学生设计的数据模型是否合理，能否准确反映网上书店的业务需求。数据库的实施：评价任务：通过学生创建的数据库及数据查询结果，评估其掌握数据库管理系统基本操作的能力。项目实践与成果展示：评价任务：观察学生在项目实践中的合作情况，评估项目成果的完整性和创新性。总结与反思：评价任务：通过学生的总结报告和反思，评估其对网上书店数据管理项目整体流程的理解和掌握程度。（四）学习过程1.情境导入与问题提出（1课时）活动设计：展示网上书店的实例，如“新华一城书集”，介绍网上书店的基本功能和业务流程。引导学生思考：网上书店是如何管理大量图书数据的？这些数据是如何被采集、存储和查询的？教学目标：激发学生对数据管理的兴趣，明确项目主题。2.数据分类与采集（2课时）第一课时活动设计：讲解数据分类的概念，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。通过实例帮助学生理解。数据采集实践：引导学生在新华一城书集中采集图书数据，填写结构化数据表格。教学目标：学生能够理解数据分类的概念，掌握数据采集的基本途径和方法。第二课时活动设计：介绍网络爬虫的基本原理，提供Python爬虫代码示例，引导学生采集“计算机”类图书数据。处理噪声数据，展示采集到的数据中的噪声数据，引导学生分析噪声数据的成因，并学习如何去除噪声数据。教学目标：学生能够识别并处理噪声数据，提高数据质量。3.数据模型设计（2课时）第一课时活动设计：讲解数据模型的基本概念，重点讲解实体-联系（E-R）模型。引导学生分析网上书店的业务需求，确定实体及其属性、实体间的联系类型。E-R模型设计：指导学生使用E-R图表示网上书店的数据模型，包括用户、图书、订单等实体及其关系。教学目标：学生能够理解数据模型的概念，掌握E-R模型的设计方法。第二课时活动设计：将E-R模型转换为关系模型，设计数据库的逻辑结构，包括表结构、字段类型、约束条件等。教学目标：学生能够根据业务需求设计数据库的逻辑结构，为数据库的实施奠定基础。4.数据库的实施（3课时）第一课时活动设计：介绍数据库管理系统（如MySQL）的基本概念和操作方法。数据库创建：指导学生使用MySQL创建网上书店数据库，包括创建数据表、定义字段类型、设置约束条件等。教学目标：学生能够掌握数据库管理系统的基本操作方法，能够创建和管理数据库。第二课时活动设计：介绍SQL语言的基本语法，引导学生使用SQL语句进行数据查询、更新和删除操作。数据查询：指导学生使用SQL语句在数据库中查找需要的数据。教学目标：学生能够使用SQL语句进行数据查询和操作，实现网上书店数据管理系统的基本功能。第三课时活动设计：学生分组实施项目，完成网上书店数据管理系统的设计与实现，包括数据库创建、数据录入、数据查询等功能。教学目标：学生通过项目实践巩固所学知识，提高数据管理与分析的能力。5.项目实践与成果展示（2课时）第一课时活动设计：学生分组进行项目实践，完成网上书店数据管理系统的设计与实现。教师提供必要的指导和支持。教学目标：学生能够通过项目实践巩固所学知识，提高数据管理与分析的能力。第二课时活动设计：各组展示项目成果，包括数据库设计、系统界面、功能演示等。其他同学和教师进行点评和提问。教学目标：学生能够展示项目成果，进行班级交流和评价，提高沟通能力和表达能力。6.总结与反思（1课时）活动设计：总结项目实施过程：回顾项目实施过程中的主要步骤和关键节点，总结经验和教训。反思数据管理与分析的重要性：引导学生思考数据管理与分析在实际应用中的重要性，以及如何将所学知识应用于其他领域。未来展望：鼓励学生思考如何将所学知识应用于未来的学习和工作中，拓展学习视野。教学目标：学生能够总结项目实施过程中的经验和教训，提高自我反思能力；认识到数据管理与分析的重要性，拓展学习视野。（五）作业与检测数据分类与采集作业：作业内容：采集生活中其他类型网站的数据（如电商平台、新闻网站等），对数据进行分类并填写数据表格。检测方式：检查数据表格的准确性和完整性，评估学生对数据分类与采集方法的掌握程度。数据模型设计作业：作业内容：设计一个简单的学校图书馆数据模型，包括实体、属性及实体间的联系。检测方式：审查学生设计的数据模型，评估其合理性和完整性。数据库实施作业：作业内容：使用MySQL等数据库管理系统，创建一个简单的学生信息管理系统数据库，并实现基本的数据查询功能。检测方式：检查学生创建的数据库及数据查询结果，评估其掌握数据库管理系统基本操作的能力。项目实践与成果展示作业：作业内容：完成网上书店数据管理系统的设计与实现，准备项目展示报告和演示文稿。检测方式：通过项目展示和报告评估学生的项目实践能力和创新能力。（六）学后反思学生反思：回顾本单元的学习过程，总结自己在数据分类、采集、模型设计及数据库实施等方面的收获和不足。思考如何将所学知识应用于实际生活中，提出具体的应用场景和实施方案。反思在项目实践中的合作情况，评估自己的沟通能力和团队协作能力。教师反思：总结本单元的教学实施情况，评估教学目标达成度及教学方法的有效性。分析学生在学习过程中遇到的问题及原因，提出改进措施和建议。思考如何进一步拓展学生的学习视野，将数据管理与分析知识与其他学科相结合，提高学生的综合素质。十三、学科实践与跨学科学习设计教学目标信息意识：学生能够自觉、主动地寻求恰当的方式获取与处理数据，敏锐感觉到数据的变化，并对数据承载的信息进行合理判断。学生能够意识到数据在决策和问题解决中的重要性，学会从不同途径获取数据，并进行甄别和筛选。计算思维：学生能够采用计算机科学领域的思想方法界定问题，抽象特征，建立结构模型，合理组织数据。学生能够通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法形成解决问题的方案，并迁移到与之相关的其他问题解决中。数字化学习与创新：学生能够认识数字化学习环境的优势和局限性，适应数字化学习环境，养成数字化学习与创新的习惯。学生能够掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，创造性地解决问题，形成创新作品。信息社会责任：学生具有一定的信息安全意识与能力，能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则。学生能够积极维护他人合法权益和公共信息安全，关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题。学习目标信息意识：了解数据在现实生活中的应用，认识到数据管理与分析的重要性。学会从不同途径采集数据，对数据的质量和准确性进行评估。计算思维：理解数据分类与采集的方法，能够根据不同的需求选择合适的数据采集途径。掌握数据模型设计的基本方法，能够根据实际业务需求设计简单的关系数据库。数字化学习与创新：掌握数据库管理系统的基本操作，能够使用数据库管理系统创建和管理数据库。能够利用SQL语言进行数据查询和操作，解决实际问题。信息社会责任：认识到数据安全的重要性，掌握基本的数据备份与还原方法。在数据管理与分析过程中，遵守信息法律法规，尊重他人隐私和知识产权。作业目标设定信息意识：作业一：采集生活中的数据，对数据进行分类和整理，分析数据承载的信息，并撰写简短的报告。作业二：分析一个实际的数据管理案例，讨论数据在决策中的作用，并撰写分析报告。计算思维：作业一：设计一个简单的数据模型，描述实体及其属性、实体间的联系，并绘制E-R图。作业二：根据业务需求设计一个关系数据库，包括表结构、字段类型、约束条件等，并编写SQL语句创建数据库。数字化学习与创新：作业一：使用数据库管理系统创建一个简单的数据库，并进行数据录入和查询操作。作业二：利用SQL语言进行数据分析和处理，解决实际问题，并撰写详细的操作报告。信息社会责任：作业一：对数据进行备份与还原操作，撰写操作过程及注意事项的报告。作业二：分析一个数据安全案例，讨论数据安全的重要性，并撰写数据安全防护方案。学科实践与跨学科学习设计一、项目背景与意义随着互联网的发展，网络购物日益成为一种重要的购物形式。为了管理网络书店中的大量图书数据，需要设计并实现一个有效的数据管理系统。本项目以“网上书店数据管理”为主题，通过数据分类与采集、数据模型设计、数据库的实施等环节，培养学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任。二、跨学科融合点数学：在数据模型设计和数据库实施过程中，涉及大量的数学概念和方法，如集合、关系、函数等。通过本项目，学生可以加深对数学知识的理解和应用。经济学：在数据采集和需求分析过程中，学生需要了解市场需求和消费者行为等经济学知识，以便更好地设计数据管理系统。法学：在数据管理与分析过程中，学生需要遵守信息法律法规，尊重他人隐私和知识产权。通过本项目，学生可以增强法律意识和法治观念。三、学科实践活动设计（一）数据分类与采集活动目标：了解数据分类的方法，掌握不同结构化程度数据的区别。学会从不同途径采集数据，并对数据进行整理和预处理。活动内容：理论讲解：介绍数据分类的概念，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。讲解数据采集的途径和方法，如人工采集、传感器采集、网络爬虫采集等。实践操作：利用人工采集的方式，在“新华一城书集”网上书店中采集图书数据，并填写结构化数据表格。使用Python网络爬虫技术，采集“新华一城书集”网上书店中计算机类图书的数据，包括书名、商城价、市场价等。对采集到的数据进行预处理，去除噪声数据，提高数据质量。小组讨论：分组讨论数据分类与采集的重要性，分享采集过程中的经验和教训。跨学科融合：数学：在数据预处理过程中，涉及数据的统计和筛选，可以运用数学中的统计方法。经济学：分析网上书店的市场需求，了解消费者购买行为，为数据采集提供方向。（二）数据模型设计活动目标：理解数据模型的基本概念，掌握实体-联系（E-R）模型的设计方法。能够根据业务需求设计简单的关系数据库逻辑结构。活动内容：理论讲解：介绍数据模型的概念，重点讲解实体-联系（E-R）模型。讲解需求分析的方法，如何确定实体及其属性、实体间的联系类型。实践操作：以“网上书店”为例，进行需求分析，确定用户、图书、订单等实体及其属性。设计E-R模型，绘制E-R图，描述实体间的联系。将E-R模型转换为关系模型，设计数据库的逻辑结构，包括表结构、字段类型、约束条件等。小组汇报：各小组展示自己的数据模型设计成果，并进行交流和互评。跨学科融合：数学：在E-R模型设计和关系模型转换过程中，涉及集合、关系等数学概念。法学：在数据库逻辑结构设计过程中，需要考虑数据的安全性和隐私保护，涉及信息法律法规。（三）数据库的实施活动目标：掌握数据库管理系统的基本操作方法，能够创建和管理数据库。学会使用SQL语言进行数据查询和操作，解决实际问题。活动内容：理论讲解：介绍数据库管理系统的基本概念和操作方法，讲解SQL语言的基本语法。实践操作：使用MySQL等数据库管理系统，创建网上书店数据库，包括用户表、图书表、订单表等。定义字段类型、设置约束条件，确保数据的完整性和一致性。使用SQL语言进行数据查询、插入、更新和删除操作，实现数据的有效管理。项目实践：学生分组进行项目实践，完成网上书店数据管理系统的设计与实现。包括数据库创建、数据录入、数据查询等功能。成果展示：各组展示项目成果，包括数据库设计、系统界面、功能演示等。其他同学和教师进行点评和提问。跨学科融合：数学：在数据库查询和优化过程中，涉及数学中的逻辑运算和集合运算。经济学：通过数据分析，了解网上书店的销售情况和市场趋势，为经营管理提供决策支持。法学：在数据库实施过程中，需要遵守信息法律法规，确保数据的合法性和安全性。四、跨学科学习成果评价过程评价：观察学生在跨学科实践活动中的参与度、合作精神和创新能力，记录学生在活动过程中的表现和收获。成果评价：评价学生的跨学科学习成果，包括数据模型设计、数据库实施、项目实践等方面的成果。通过展示、汇报、互评等方式，对学生的成果进行客观评价。反思评价：引导学生对跨学科学习过程进行反思和总结，撰写学习心得和体会。通过反思评价，帮助学生认识自己的不足和改进方向，促进跨学科学习能力的持续发展。通过本项目的学科实践与跨学科学习设计，学生不仅能够掌握数据管理与分析的基本知识和技能，还能够培养跨学科的综合素养，提高解决问题的能力和创新精神。通过跨学科学习，学生能够更好地理解信息技术在其他学科领域的应用价值，促进知识的融合与创新。十四、大单元作业设计一、教学目标通过本单元《数据管理与分析》的学习，学生将能够：信息意识：认识到数据分类与采集的重要性，能够根据实际需求选择合适的数据采集途径和方法。对所采集的数据进行初步分析和判断，识别噪声数据并知道如何处理。理解数据库技术在实际生活中的应用，对数据管理有基本的认识和敏感度。计算思维：能够运用计算机科学领域的思想方法，对数据进行分类、抽象和建模。掌握数据模型设计的基本方法，能够根据业务需求设计简单的关系数据库逻辑结构。能够运用合理的算法和数据库操作语句，实现数据的存储、查询和管理。数字化学习与创新：适应数字化学习环境，利用数字化工具和资源，如数据库管理系统，进行数据管理与分析。在项目实践中，创造性地解决问题，形成创新的数据管理方案。通过项目实践，提高自主学习和协作学习的能力，形成数字化学习与创新的习惯。信息社会责任：在数据管理与分析过程中，遵守信息法律法规，尊重知识产权。在数据采集和存储过程中，注意保护个人隐私和信息安全。对信息技术创新带来的新观念和新事物，保持积极学习的态度，理性判断和负责行动。二、作业目标设定（一）信息意识作业1：数据采集途径探究目标：让学生探究不同数据采集途径的优缺点，并选择合适的数据采集途径完成特定任务。内容：学生需调查并比较人工采集、传感器采集、网络爬虫采集和数据库采集四种途径的适用场景和优缺点，然后选择一个实际场景（如校园图书馆图书信息采集），设计数据采集方案并实施。要求：提交数据采集方案、采集过程记录和采集到的数据样本。作业2：噪声数据识别与处理目标：让学生理解噪声数据的概念和成因，掌握噪声数据的处理方法。内容：学生需从采集到的数据中识别噪声数据，并分析噪声数据的成因，然后设计并实施噪声数据处理方案。要求：提交噪声数据识别报告、处理方案和处理后的数据样本。（二）计算思维作业3：数据模型设计目标：让学生理解数据模型的概念，掌握实体-联系（E-R）模型的设计方法。内容：学生需选择一个实际场景（如学校图书馆图书管理系统），进行需求分析，确定实体及其属性、实体间的联系类型，并设计E-R模型。要求：提交需求分析报告、E-R模型图和模型设计说明。作业4：数据库逻辑结构设计目标：让学生理解数据库逻辑结构设计的步骤和方法，能够将E-R模型转换为关系模型。内容：学生需将作业3中设计的E-R模型转换为关系模型，设计数据库的逻辑结构，包括表结构、字段类型、约束条件等。要求：提交数据库逻辑结构设计文档，包括表结构、字段类型、约束条件等详细说明。（三）数字化学习与创新作业5：数据库管理系统操作实践目标：让学生掌握数据库管理系统的基本操作，能够创建和管理数据库。内容：学生需选择一个数据库管理系统（如MySQL），创建并管理一个简单的数据库，包括创建数据表、定义字段类型、设置约束条件等。要求：提交数据库创建和管理过程的截图或视频记录，以及数据库结构说明文档。作业6：数据查询与分析目标：让学生掌握数据库查询语言（如SQL）的基本语法，能够进行简单的数据查询和分析。内容：学生需对作业5中创建的数据库进行数据查询和分析，如使用SELECT语句查询特定数据、使用GROUPBY和ORDERBY子句进行分组和排序等。要求：提交数据查询和分析的结果截图或文档，以及查询和分析过程的说明。作业7：创新数据管理方案设计目标：让学生在项目实践中，创造性地解决问题，形成创新的数据管理方案。内容：学生需结合实际需求，设计并实现一个创新的数据管理方案，如设计一个基于云存储的图书管理系统、一个智能垃圾分类管理系统等。要求：提交数据管理方案设计文档、系统实现截图或视频记录，以及方案创新点的说明。（四）信息社会责任作业8：信息安全与隐私保护目标：让学生理解信息安全和隐私保护的重要性，掌握基本的信息安全和隐私保护方法。内容：学生需调查并了解当前信息安全和隐私保护的热点问题，分析信息安全隐患和隐私泄露的原因，然后设计并实施一个信息安全和隐私保护方案。要求：提交信息安全与隐私保护调查报告、方案设计文档和实施结果记录。作业9：信息法律法规与伦理道德目标：让学生了解信息法律法规和伦理道德的基本要求，形成遵守信息法律法规和伦理道德的意识。内容：学生需调查并了解我国关于数据管理和分析的信息法律法规和伦理道德要求，然后结合实际需求，设计一个符合法律法规和伦理道德要求的数据管理方案。要求：提交信息法律法规与伦理道德调查报告、数据管理方案设计文档和方案合规性说明。三、作业实施与评价（一）作业实施作业布置：教师根据教学进度和学生实际情况，适时布置作业，明确作业要求和提交时间。作业指导：教师在布置作业时，应提供必要的指导和支持，如提供作业模板、参考资料、操作指南等。作业实施：学生按照作业要求，自主或协作完成作业，并在规定时间内提交作业。（二）作业评价评价原则：全面性：评价应涵盖作业的所有方面，包括信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任等。客观性：评价应基于学生的作业实际情况，避免主观臆断和偏见。公正性：评价应公正对待每位学生，不偏袒、不歧视。及时性：评价应及时反馈给学生，以便学生及时了解自己的作业情况并进行改进。评价方式：自评：学生完成作业后，先进行自我评价，反思自己的作业过程和结果，总结经验和教训。互评：学生之间进行互评，互相学习、互相借鉴，提高评价的客观性和公正性。师评：教师对学生的作业进行最终评价，给出具体的评价意见和建议，指导学生进行改进。评价标准：信息意识：评价学生对数据分类与采集、噪声数据识别与处理等方面的敏感度和判断力。计算思维：评价学生在数据模型设计、数据库逻辑结构设计等方面的抽象能力和建模能力。数字化学习与创新：评价学生在数据库管理系统操作实践、数据查询与分析等方面的数字化学习与创新能力。信息社会责任：评价学生在信息安全与隐私保护、信息法律法规与伦理道德等方面的意识和行动能力。十五、“教-学-评”一致性课时设计一、课时设计概述本次课时设计以华师大版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》第二章《数据管理》的教学内容为基础，严格按照《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，结合所提供的教学设计结构模板，围绕“网上书店数据管理”项目主题，展开第一节《数据分类与采集》、第二节《数据模型设计》和第三节《数据库的实施》的教学设计。本设计旨在通过项目式学习，全面提升学生的信息素养，培养学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力以及信息社会责任。二、教学目标设定（一）信息意识学生能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的方式获取与处理信息。学生能够敏锐感觉到信息的变化，分析数据中所承载的信息，对信息来源的可靠性、内容的准确性、指向的目的性作出合理判断。（二）计算思维学生能够采用计算机科学领域的思想方法界定问题、抽象特征、建立结构模型、合理组织数据。学生能够运用合理的算法形成解决问题的方案，并迁移到与之相关的其他问题解决中。（三）数字化学习与创新学生能够认识数字化学习环境的优势和局限性，适应数字化学习环境，养成数字化学习与创新的习惯。学生能够掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，创造性地解决问题，形成创新作品。（四）信息社会责任学生具有一定的信息安全意识与能力，能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则。学生能够积极维护他人合法权益和公共信息安全，关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题。三、课时设计第一课时：数据分类与采集教学目标信息意识：学生能够识别不同结构化程度的数据，理解数据采集的重要性。计算思维：学生能够运用合理的算法思想，规划数据采集的过程。数字化学习与创新：学生能够利用数字化工具进行数据采集，提高实践操作能力。信息社会责任：学生在数据采集过程中，注重信息