2023-2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修一《数据与计算》第一章第一节《数据及其特征》说课稿

2023-2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修一《数据与计算》第一章第一节《数据及其特征》说课稿一、课程基本信息

1.课程名称：粤教版（2019）高中信息技术必修一《数据与计算》第一章第一节《数据及其特征》

2.教学年级和班级：高一年级

3.授课时间：2023-2024学年度第一学期

4.教学时数：1课时

本节课将引导学生认识数据的概念、类型及特征，通过实际案例分析，使学生掌握数据的基本处理方法，为后续学习打下基础。二、核心素养目标

1.数据观念：培养学生对数据的敏感性，能识别并理解数据在信息社会中的价值和作用。

2.信息处理能力：训练学生运用信息技术手段进行数据收集、整理和分析的基本技能。

3.问题解决能力：通过实际案例，培养学生运用所学知识解决实际问题的能力。

4.创新思维：激发学生的创新意识，鼓励在数据处理过程中尝试新的方法和思路。三、重点难点及解决办法

重点：理解数据的类型、特征及其在信息处理中的应用。

难点：数据特征的识别与实际案例的结合，以及数据整理和分析方法的掌握。

解决办法：

1.利用生活实例引入数据的概念，帮助学生理解数据的多样性和广泛性。

2.采用互动讨论的方式，让学生在小组内分享对数据特征的理解，促进深入思考。

3.通过案例分析，引导学生识别数据特征，并运用信息技术工具进行数据整理和分析。

4.设计实践操作环节，让学生动手操作，巩固数据处理方法，突破实际操作的难点。

5.在课后提供相应的练习资源，帮助学生自主练习，巩固课堂所学。四、教学方法与手段

教学方法：

1.讲授法：清晰讲解数据及其特征的概念，为学生提供系统的知识框架。

2.讨论法：组织小组讨论，促进学生主动思考，加深对数据特征的理解。

3.案例分析法：通过具体案例分析，引导学生将理论与实践相结合。

教学手段：

1.多媒体教学：使用PPT展示关键知识点，增强视觉效果，提高信息传递效率。

2.教学软件：利用数据处理软件，如Excel，进行实际操作演示，让学生直观学习数据整理和分析技巧。

3.网络资源：提供在线学习资源，鼓励学生在课后自主探索更多数据相关的知识和应用。五、教学实施过程

1.课前自主探索

教师活动：

-发布预习任务：通过在线平台或班级微信群，发布预习资料，包括《数据与计算》第一章第一节的相关PPT和预习指导。

-设计预习问题：设计问题如“数据在你的生活中有哪些应用？”和“你能举例说明数据的哪些特征吗？”以引导学生思考。

-监控预习进度：通过在线平台的预习任务提交功能，监控学生的预习完成情况。

学生活动：

-自主阅读预习资料：学生根据预习任务要求，阅读相关资料，初步理解数据及其特征的概念。

-思考预习问题：学生思考预习问题，尝试用自己的语言描述对数据特征的理解。

-提交预习成果：学生将预习笔记和问题答案通过平台提交，为课堂讨论做准备。

教学方法/手段/资源：

-自主学习法：鼓励学生自主探索，培养独立思考能力。

-信息技术手段：利用在线平台，实现资源的及时共享和预习进度监控。

-作用与目的：为学生构建知识框架，为课堂深入学习打下基础。

2.课中强化技能

教师活动：

-导入新课：通过展示生活中的数据案例，如气象数据、股市数据等，引出数据的概念。

-讲解知识点：详细讲解数据类型、数据特征等关键知识点，结合实例进行说明。

-组织课堂活动：分组讨论数据的收集、整理和分析方法，让学生在实际操作中学习。

-解答疑问：对学生在学习过程中产生的问题进行解答，帮助学生理解难点。

学生活动：

-听讲并思考：学生听讲并思考，积极参与课堂互动。

-参与课堂活动：学生在小组内讨论，尝试使用数据处理方法解决实际问题。

-提问与讨论：学生提出自己的疑问，与同学和老师进行讨论。

教学方法/手段/资源：

-讲授法：通过讲解，使学生理解数据及其特征的理论知识。

-实践活动法：通过小组讨论和实际操作，让学生掌握数据处理方法。

-合作学习法：通过小组合作，培养学生的团队协作能力。

作用与目的：

-帮助学生深入理解数据特征，掌握数据处理的基本技能。

-通过实践活动，提高学生的动手能力，解决实际问题的能力。

3.课后拓展应用

教师活动：

-布置作业：布置与课堂内容相关的作业，如使用Excel进行数据分析。

-提供拓展资源：提供相关书籍和在线资源链接，鼓励学生深入学习。

-反馈作业情况：及时批改作业，给予学生个性化的反馈和指导。

学生活动：

-完成作业：学生完成作业，通过实践巩固课堂所学知识。

-拓展学习：利用拓展资源进行自学，拓宽知识面。

-反思总结：学生对自己的学习过程进行反思，总结学习心得。

教学方法/手段/资源：

-自主学习法：鼓励学生在课后自主探索，加深对知识点的理解。

-反思总结法：通过反思，帮助学生认识到自己的学习不足，促进自我提升。

作用与目的：

-巩固学生在课堂上学到的知识点，提高数据处理能力。

-通过拓展学习，激发学生的探究兴趣，培养终身学习的习惯。六、教学资源拓展

1.拓展资源

（1）数据类型拓展：除了教材中提到的数值型、文本型、日期型等常见数据类型，还可以介绍图像数据、音频数据、视频数据等非结构化数据类型，以及它们在生活中的应用和特点。

（2）数据特征拓展：除了教材中提到的大小、类型、来源等特征，还可以拓展数据的一致性、完整性、可靠性等特征，以及这些特征在数据处理中的重要性。

（3）数据处理方法拓展：在教材中介绍了数据的收集、整理、分析等方法，可以进一步拓展如数据清洗、数据挖掘、数据可视化等高级数据处理方法，以及它们在解决实际问题中的应用。

（4）数据分析工具拓展：除了教材中提到的Excel等基础工具，还可以介绍如Python、R等数据分析专用语言和工具，以及它们在数据科学领域的应用。

（5）数据安全与隐私保护拓展：随着数据应用越来越广泛，数据安全和隐私保护成为了非常重要的话题。可以介绍一些关于数据安全的基本概念，如加密、脱敏、身份验证等，以及个人隐私保护的相关法律法规。

2.拓展建议

（1）阅读拓展：建议学生阅读《数据科学入门》、《Python数据分析基础》等书籍，以更深入地了解数据科学的基本概念和方法。

（2）实践拓展：鼓励学生利用Python、R等工具进行数据分析实践，可以通过完成一些开源项目或参与学校的科研项目来提高自己的实践能力。

（3）讨论拓展：组织学生参加关于数据科学、大数据技术等主题的研讨会或线上论坛，与其他学习者交流学习经验，拓宽知识视野。

（4）学术拓展：鼓励学生关注数据科学领域的最新研究成果，如阅读《数据挖掘》、《机器学习》等学术期刊，了解前沿技术和方法。

（5）伦理拓展：教育学生了解数据伦理和隐私保护的重要性，关注相关法律法规，培养良好的数据伦理意识。

（6）社会拓展：引导学生关注现实生活中与数据相关的社会问题，如大数据杀熟、数据泄露等，培养学生的社会责任感和公民意识。七、反思改进措施

（一）教学特色创新

1.在本节课中，我尝试使用了案例教学法，通过引入现实生活中的数据案例，如社交媒体数据、电子商务数据等，来帮助学生更好地理解数据特征的概念，这种教学方式提高了学生的学习兴趣和参与度。

2.我还采用了小组合作学习模式，让学生在小组内共同完成数据处理的任务，这不仅锻炼了学生的团队协作能力，也使得学生在互动中深化了对数据处理方法的理解。

（二）存在主要问题

1.在教学管理方面，我发现对学生预习的监控不够到位，导致部分学生预习效果不佳，影响了课堂学习的连贯性和深度。

2.在教学组织方面，虽然设计了小组讨论环节，但讨论的主题和问题设置不够深入，未能充分激发学生的思考和探究。

3.在教学评价方面，评价方式较为单一，主要依赖于课堂表现和作业完成情况，未能全面反映学生的学习过程和实际能力。

（三）改进措施

1.为了提高预习效果，我将在课前通过在线平台设置更具针对性的预习任务，并提供清晰的预习指导，同时加强预习