2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）第三单元项目八《 分析历史气温数据-设计批量数据算法》说课稿

2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）第三单元项目八《分析历史气温数据——设计批量数据算法》说课稿课题：科目：班级：课时：计划3课时教师：单位：一、教材分析《分析历史气温数据——设计批量数据算法》是2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）第三单元项目八的内容。本节课旨在让学生通过分析历史气温数据，理解批量数据处理的基本概念和方法，培养学生运用算法解决问题的能力。本节课与实际生活紧密相连，有助于学生将所学知识应用于实际问题中，提高信息技术的实践应用能力。二、核心素养目标本节课的核心素养目标包括：1.信息意识：培养学生主动获取、处理和利用信息的能力，通过对历史气温数据的分析，提高学生对信息价值的认识。2.计算思维：训练学生运用算法解决问题，发展逻辑思维和创新能力，为学生提供解决实际问题的方法。3.信息社会责任：教育学生关注气候变化，培养环保意识，提高学生在社会生活中的责任感。三、学情分析本节课面向的是高中一年级学生，他们在知识方面已经具备了一定的信息技术基础，能够使用计算机进行基本的操作和处理任务。在能力方面，学生具备一定的逻辑思维能力和问题解决能力，但计算思维和算法设计能力尚需培养。在素质方面，学生对新知识充满好奇心，乐于探索，但有时缺乏耐心和细致。

学生在行为习惯上，由于长期以来的学习模式，可能更习惯于被动接受知识，而非主动探索。此外，他们在面对复杂问题时，可能会表现出一定的畏难情绪。

这些学情特点对课程学习有一定的影响。一方面，学生具备的基础知识和能力为学习本节课打下了基础；另一方面，需要教师在教学中注重激发学生的兴趣，引导学生主动参与，克服畏难情绪，从而更好地理解和掌握批量数据算法的设计与实现。四、教学资源准备1.教材：每位学生配备《2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）》教材。

2.辅助材料：收集历史气温数据样本，制作成电子表格形式，准备相关的教学PPT。

3.实验器材：确保计算机实验室的电脑正常运行，安装必要的编程软件。

4.教室布置：将学生分组，每组安排一台或多台电脑，便于学生合作完成实验任务。五、教学实施过程1.课前自主探索

教师活动：

发布预习任务：通过班级微信群，发布本节课预习任务，包括历史气温数据样例和预习问题，要求学生预习相关算法知识。

设计预习问题：设计问题如“如何通过算法分析气温数据的变化趋势？”引导学生思考。

监控预习进度：通过在线平台查看学生提交的预习成果，了解学生的预习情况。

学生活动：

自主阅读预习资料：学生阅读教材和预习材料，了解批量数据算法的基本概念。

思考预习问题：学生针对预习问题进行思考，尝试提出自己的见解。

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：鼓励学生独立思考，培养自主学习能力。

信息技术手段：利用在线平台进行资源分享和进度监控。

2.课中强化技能

教师活动：

导入新课：通过展示气温变化视频，引出本节课主题，激发学生学习兴趣。

讲解知识点：讲解批量数据算法的原理，通过具体案例演示算法设计过程。

组织课堂活动：分组讨论如何设计算法分析气温数据，每组设计一个简单的算法。

解答疑问：对学生在讨论中遇到的问题进行解答。

学生活动：

听讲并思考：学生认真听讲，思考如何将算法应用于气温数据分析。

参与课堂活动：学生分组讨论，共同设计算法，并展示讨论成果。

提问与讨论：学生针对算法设计和实现提出问题和建议。

教学方法/手段/资源：

讲授法：讲解批量数据算法的原理和设计方法。

实践活动法：通过设计算法活动，让学生实践和掌握算法设计。

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：布置设计一个复杂气温数据分析算法的作业，要求学生独立完成。

提供拓展资源：提供相关算法学习资料和在线课程链接，供学生进一步学习。

反馈作业情况：批改作业，对学生的设计进行评价和反馈。

学生活动：

完成作业：学生独立完成作业，巩固课堂所学知识。

拓展学习：利用拓展资源深入学习相关算法知识。

反思总结：学生对自己的算法设计进行反思，总结学习过程中的收获和不足。

教学方法/手段/资源：

自主学习法：鼓励学生自主完成作业和拓展学习。

反思总结法：引导学生进行学习反思，提升自我学习能力。

本节课的重难点在于理解批量数据算法的设计原理，并能够应用于实际的数据分析中。通过预习、课堂讨论和课后拓展，学生能够逐步掌握算法设计的方法，并在实际操作中提升计算思维和问题解决能力。六、拓展与延伸1.拓展阅读材料

-《算法导论》：深入了解算法的基本原理和设计方法，包括排序算法、搜索算法等。

-《数据结构与算法分析》：探讨数据结构在算法设计中的应用，以及如何通过算法分析解决问题。

-《计算机科学概论》：了解计算机科学的基本概念和发展历程，为理解算法在信息技术中的应用打下基础。

-《大数据时代》：探讨大数据技术的发展和应用，了解批量数据处理的实际意义和价值。

2.课后自主学习和探究

-气温数据分析项目：鼓励学生收集更多气温数据，尝试使用不同的算法进行分析，比较它们的优缺点。

-算法竞赛参与：鼓励学生参加学校或地区的算法竞赛，锻炼自己的算法设计和问题解决能力。

-开源项目贡献：引导学生参与开源项目，贡献自己的算法设计和实现，提升实际编程能力。

-学术论文阅读：推荐学生阅读与批量数据处理和算法设计相关的学术论文，了解前沿研究动态。

-编程实践：鼓励学生在课后进行编程实践，尝试实现不同的算法，解决实际问题。

-在线课程学习：推荐学生参加在线课程，如Coursera、edX上的算法课程，深入学习算法设计和实现。

-学术社团活动：鼓励学生加入学校的计算机科学或信息技术社团，参与学术讨论和交流活动。

-实习机会寻找：指导学生寻找与信息技术相关的实习机会，将所学知识应用于实际工作中。

在本节课的基础上，学生可以通过以上拓展阅读材料和课后自主学习和探究活动，进一步深化对批量数据处理和算法设计的理解。这些活动不仅有助于学生掌握教材中的知识点，还能够提升他们的实践能力和创新思维，为未来的学习和职业发展打下坚实的基础。七、内容逻辑关系①重点知识点：

-批量数据算法的基本概念

-常见批量数据处理方法（如排序、筛选、统计等）

-算法设计的一般步骤（问题分析、算法设计、算法实现、算法