6．3　数据的表示 说课稿 2024-2025学年北师大版（2024）数学七年级上册

6．3数据的表示说课稿2024-2025学年北师大版（2024）数学七年级上册科目授课时间节次--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）6．3数据的表示说课稿2024-2025学年北师大版（2024）数学七年级上册课程基本信息1.课程名称：数据的表示

2.教学年级和班级：北师大版数学七年级上册

3.授课时间：2024-2025学年

4.教学时数：1课时

本节课将通过实例引导学生理解数据的表示方法，包括条形图、折线图和饼图等，让学生学会如何根据实际情境选择合适的数据表示方式，为后续学习数据分析打下基础。核心素养目标1.数据观念：培养学生收集、整理和表示数据的能力，提高学生对数据信息的敏感度和理解力。

2.逻辑思维：训练学生通过图表分析数据，培养比较、归纳和推理的思维能力。

3.应用意识：增强学生将数学知识应用于解决实际问题的意识，提高学生运用图表解决问题的能力。重点难点及解决办法重点：

1.掌握不同类型数据图表的特点及适用场景。

2.学会根据数据选择合适的图表进行表示。

难点：

1.对复杂数据的准确理解和图表的恰当选择。

2.数据图表的制作技巧和美观呈现。

解决办法与突破策略：

1.通过生活实例引入，让学生在实际情境中感受数据的不同表示方法，理解条形图、折线图和饼图的适用场景。

2.采用小组讨论和案例分析，让学生在实践中尝试和比较不同图表的优缺点，培养选择图表的能力。

3.对复杂数据进行简化处理，引导学生从简单到复杂逐步理解，避免数据过载。

4.利用多媒体教学工具，如电子表格软件，现场演示数据图表的制作过程，让学生动手操作，掌握基本技巧。

5.设置课后练习，鼓励学生独立完成数据图表的制作，并通过课堂反馈进行评价和指导，以达到巩固和提升的目的。教学资源-软硬件资源：计算机、投影仪、电子白板

-课程平台：学校教学管理系统

-信息化资源：北师大版数学教材电子版、数据图表制作软件（如MicrosoftExcel）

-教学手段：小组讨论、案例分析、现场演示、学生自主操作练习教学过程1.导入（约5分钟）

-激发兴趣：通过展示一组有趣的图表，如“我国近年来的GDP增长情况”，让学生讨论图表中的信息。

-回顾旧知：回顾学生在小学阶段学习过的条形图、折线图和饼图的基本知识。

2.新课呈现（约30分钟）

-讲解新知：介绍不同类型数据图表的特点及适用场景，如条形图适合展示分类数据的数量对比，折线图适合展示数据随时间的变化趋势，饼图适合展示各部分在整体中的比例。

-举例说明：通过具体例子，如“某班学生成绩分布”，让学生了解如何根据数据选择合适的图表进行表示。

-互动探究：将学生分成小组，每组给定一组数据，要求学生讨论并选择合适的图表进行表示，然后向全班展示并解释他们的选择。

3.巩固练习（约20分钟）

-学生活动：让学生独立完成教材中的练习题，巩固所学知识。

-教师指导：在学生练习过程中，教师巡回指导，及时解答学生的疑问，确保学生掌握数据表示的方法。

4.课堂总结（约5分钟）

-总结本节课所学内容，强调不同数据图表的适用场景和特点。

-回答学生可能存在的问题，如如何判断数据是否适合用某一种图表表示。

5.作业布置（约5分钟）

-布置课后作业：要求学生根据自己的生活经验，收集一组数据，并选择合适的图表进行表示，下节课分享。

-提醒学生预习下一节课的内容，为后续学习做好准备。教学资源拓展1.拓展资源：

-数据来源：介绍国家统计局、世界银行等权威机构发布的数据资源，供学生进行实际数据分析和图表制作。

-图表工具：介绍在线图表制作工具，如TableauPublic、Highcharts等，供学生尝试制作更加复杂和美观的图表。

-数学软件：介绍如MATLAB、Python等数学软件，这些软件具有强大的数据处理和图表绘制功能，适合对数学和数据分析感兴趣的学生深入学习。

-相关书籍：推荐《数据分析基础》、《图表之道》等与数据分析相关的书籍，帮助学生更深入地理解数据表示和分析的方法。

2.拓展建议：

-实际数据收集：鼓励学生从生活中收集数据，如家庭开支、学校运动会成绩等，运用所学知识制作图表，增强实际应用能力。

-数据分析项目：引导学生参与学校或社区的数据分析项目，如环境监测、市场调研等，将理论知识与实践相结合。

-线上课程学习：建议学生利用网络资源，如Coursera、edX等平台上的数据分析相关课程，拓展学习视野。

-学术竞赛参与：鼓励学生参加数学建模、数据分析等学术竞赛，锻炼解决复杂问题的能力和团队合作精神。

-专题研究：指导学生选择一个感兴趣的数据分析主题，进行深入研究，撰写研究报告，提升研究性学习能力。

-跨学科学习：鼓励学生将数据分析知识应用于其他学科领域，如物理学中的实验数据分析、生物学中的种群统计等，促进知识的融合与应用。反思改进措施（一）教学特色创新

1.实践性教学：本节课通过让学生亲自收集数据和制作图表，提高了学生的实践操作能力和数据分析能力。

2.信息技术融合：利用电子白板和数据分析软件，使教学更加直观生动，提高了学生的学习兴趣和效率。

（二）存在主要问题

1.学生参与度不均衡：在小组讨论和互动探究环节，部分学生参与度较高，而另一部分学生则较为被动。

2.教学评价单一：目前的教学评价主要依赖学生的课堂表现和作业完成情况，缺乏对学生在实际情境中运用知识能力的评价。

3.教学资源分配不均：由于教学资源有限，部分学生在使用数据分析软件时存在操作困难，影响了教学效果。

（三）改进措施

1.增强学生参与度：通过设计更多的小组活动和角色扮演游戏，确保每个学生都有机会参与到课堂讨论和实践中来。

2.多元化教学评价：引入项目式学习评价，通过学生的项目作品和口头报告，综合评价学生的数据分析能力和团队合作精神。

3.优化教学资源配置：增加课堂中数据分析软件的使用次数，提供更多的操作指导和支持，确保