2019人教版 高中信息技术 选择性必修1 数据与数据结构《第1章 走进数据世界》大单元整体教学设计2020课标

人教版高中信息技术选择性必修1数据与数据结构《第1章走进数据世界》大单元整体教学设计[2020课标]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《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》中指出，信息技术课程旨在全面提升学生的信息素养，使其具备适应信息化社会所需的信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任。选择性必修1《数据与数据结构》模块旨在进一步培养学生的数据处理与分析能力，以及对数据在社会各领域中的重要性有深刻的理解。“第1章走进数据世界”是《数据与数据结构》模块的起始章节，通过主题学习项目“析说身边数据”，引导学生深入认识数据及其价值。本章内容分为两个主要部分：一是深入认识数据，包括数据的概念、数字与数值的区别、大数据的特征等；二是探讨数据的价值，包括数据作为新的原材料、生产资料和基础设施的价值。通过这两个部分的学习，学生将能够理解数据在现代社会中的核心地位，并认识到数据安全与隐私保护的重要性。（二）单元内容分析深入认识数据数据的概念：理解数据是对客观事物的符号化表示，掌握数字、数值与数据之间的区别。大数据的特征：认识大数据的巨量性、多样性、迅变性和价值性，了解大数据与传统数据的区别。数据安全与隐私保护：理解数据安全的重要性，能够自觉遵守信息社会的伦理道德和法律法规。数据的价值数据作为新的原材料的价值：理解数据如何成为现代社会的重要资源，以及数据在推动科技进步和社会发展中的作用。数据作为新的生产资料的价值：探讨数据如何被加工处理成为新的生产资料，以及数据在电子商务、天气预报等领域的应用。数据作为新的基础设施的价值：认识数据中心在大数据汇聚中的作用，以及数据在智能交通、智慧医疗等领域的基础设施价值。（三）单元内容整合本单元通过“析说身边数据”这一主题学习项目，将数据的概念、特征、价值以及数据安全与隐私保护等内容有机地整合在一起。学生通过参与项目活动，从身边的数据入手，逐步深入认识数据在现代社会中的重要性，理解数据如何成为推动社会发展的重要力量。通过探讨数据的价值，学生能够认识到数据不仅是信息技术的核心，更是现代社会不可或缺的资源。在教学过程中，教师应注重引导学生通过实践活动来加深对数据的理解，如通过数据分析来认识数据与社会各领域的关系，通过案例分析来理解数据作为新的原材料、生产资料和基础设施的价值。教师还应加强对学生信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任的培养，使学生在掌握数据处理与分析技能的同时，具备良好的信息素养和社会责任感。二、《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》分解（一）信息意识理解数据的概念与特征学生能够准确理解数据的概念，知道数据是对客观事物的符号化表示。学生能够区分数字、数值与数据之间的区别，理解数据在现代社会中的重要性。认识大数据的特征与价值学生能够认识大数据的巨量性、多样性、迅变性和价值性特征。学生能够理解大数据在现代社会中的重要作用，以及大数据如何推动科技进步和社会发展。关注数据安全与隐私保护学生能够认识到数据安全的重要性，了解数据安全与隐私保护的基本方法。学生能够自觉遵守信息社会的伦理道德和法律法规，具备保护个人及他人数据安全的意识。（二）计算思维运用数据分析方法解决问题学生能够运用数据分析方法来解决实际问题，如通过数据分析来认识数据与社会各领域的关系。学生能够运用计算思维来抽象问题、建立模型，并通过数据分析来寻找问题的解决方案。理解数据作为生产资料的价值学生能够理解数据如何被加工处理成为新的生产资料，以及数据在电子商务、天气预报等领域的应用。学生能够运用计算思维来分析数据在生产过程中的作用和价值。探索数据在基础设施中的价值学生能够探索数据在智能交通、智慧医疗等领域的基础设施价值。学生能够运用计算思维来分析数据如何支撑这些基础设施的运行和优化。（三）数字化学习与创新利用数字化工具进行数据分析学生能够熟练利用数字化工具进行数据分析，如使用Excel、Python等工具进行数据整理、可视化呈现等。学生能够通过数字化学习来掌握数据分析的基本方法和技能。参与项目活动进行实践探索学生能够积极参与“析说身边数据”这一主题学习项目活动，通过实践活动来加深对数据的理解。学生能够在项目活动中发挥创新精神，尝试运用新的方法和工具来解决数据分析中的问题。创作多媒体作品进行成果展示学生能够利用多媒体工具创作与数据分析相关的多媒体作品，如制作数据可视化图表、视频等。学生能够通过成果展示来分享自己的学习心得和体会，促进同学之间的交流与合作。（四）信息社会责任遵守信息社会的伦理道德和法律法规学生能够自觉遵守信息社会的伦理道德和法律法规，不从事任何违法违规的信息活动。学生能够积极维护信息社会的秩序和安全，对不良信息行为进行抵制和举报。关注数据安全与隐私保护学生能够关注数据安全与隐私保护问题，了解数据安全的重要性以及数据泄露可能带来的危害。学生能够采取有效措施来保护个人及他人的数据安全与隐私权益。推动数据在社会各领域的正向应用学生能够认识到数据在社会各领域中的重要作用和价值，积极推动数据在科技、教育、医疗等领域的正向应用。*学生能够利用所学知识和技能为社会服务，为构建智慧社会贡献自己的力量。三、学情分析（一）已知内容分析高一年级的学生经过初中信息技术课程的学习，已经具备了一定的信息技术基础。他们对计算机的基本操作、网络应用、简单的编程概念等有了一定的了解。具体来说，学生对计算机硬件、操作系统、文字处理、电子表格、简单的多媒体制作等内容已经较为熟悉。学生在日常生活中也频繁接触到各类信息技术产品和应用，如智能手机、社交媒体、在线学习平台等，这些经历为他们理解信息技术的基本概念和应用场景提供了丰富的实践基础。在数据概念方面，学生虽然在日常学习和生活中会接触到大量的数据，但往往缺乏对数据系统性和深入性的理解。他们可能对“数据”一词有所耳闻，但未必能准确区分数字、数值和数据的区别，也不清楚大数据的概念及其在现代社会中的广泛应用。学生需要进一步的学习来深入理解数据的本质、价值及其在现代社会中的重要性。（二）新知内容分析根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》和所提供的教学材料，本单元的教学内容主要围绕“走进数据世界”这一主题展开，具体包括以下新知内容：深入认识数据：数据的基本概念，包括数字、数值和数据的区别。数据在社会各领域的重要关系，以及数据对现代社会的影响。数据安全的重要性，以及信息社会的伦理道德和法律法规。大数据：大数据的定义、特征及其与传统数据的区别。大数据在现实生活中的应用案例，如无人驾驶汽车、智慧医疗等。数据的价值：数据作为新的原材料的价值，及其在工业革命和现代社会中的作用。数据作为新的生产资料的价值，特别是在电子商务、政府管理等领域的应用。数据作为新的基础设施的价值，以及数据中心在现代社会中的重要作用。本单元的教学目标是帮助学生深入理解数据的本质、大数据的特征及其在现代社会中的应用价值，培养学生的信息意识和信息社会责任。通过项目学习的方式，学生将有机会亲身体验数据收集、整理、分析和呈现的全过程，从而加深对数据价值的认识。（三）学生学习能力分析高一年级的学生正处于思维能力和学习能力快速发展的阶段，他们具备较强的好奇心和探索欲，愿意尝试新事物并解决问题。在信息技术学科中，学生通常表现出较高的学习兴趣和实践能力。他们能够较好地掌握信息技术的基本操作，并具备一定的自主学习和合作学习能力。学生在面对较为抽象和复杂的概念时，如数据的本质、大数据的特征及其应用等，可能会感到一定的困难。教师需要采用多种教学策略和方法，将抽象的概念具体化、形象化，以便学生更好地理解和掌握。学生在项目学习过程中，需要具备较强的团队合作能力、沟通能力和问题解决能力。这些能力对于完成本单元的项目学习任务至关重要。教师可以通过小组合作、角色扮演、案例分析等方式，培养学生的这些能力。（四）学习障碍突破策略为了帮助学生克服在学习过程中可能遇到的障碍，提高学习效果，教师可以采取以下策略：概念具体化策略：将抽象的数据概念通过具体的生活实例进行阐释，如通过共享位置服务、天气预报等案例来解释数据的作用和价值。利用多媒体教学资源，如图表、动画、视频等，将复杂的数据处理过程直观化、形象化。实践操作策略：设计丰富的实践活动，如数据收集、整理、分析和呈现等，让学生在动手操作中体验数据的价值和应用。鼓励学生利用Python等编程语言进行数据处理和分析，提高他们的实践能力和编程能力。小组合作策略：将学生分成若干小组，每组负责一个子项目，通过小组合作完成数据收集、分析和呈现等任务。在小组内部分配不同的角色和任务，如项目经理、数据分析师、报告撰写员等，培养学生的团队合作能力和沟通能力。案例分析策略：选取贴近学生生活的案例，如电子商务、智慧医疗、智能交通等，通过案例分析让学生理解数据在现实生活中的应用价值。引导学生分析案例中的数据处理过程和方法，培养他们的问题解决能力和批判性思维。评价反馈策略：采用多元化评价方式，如自我评价、小组互评、教师评价等，及时反馈学生的学习情况。针对学生在学习过程中出现的问题和困难，提供个性化的指导和帮助，鼓励他们积极面对挑战并不断改进。资源拓展策略：鼓励学生利用网络资源进行自主学习和探究，如查阅相关文献资料、观看在线课程等。提供丰富的课外读物和推荐书目，拓宽学生的知识面和视野。通过以上策略的实施，教师可以有效地帮助学生克服在学习过程中可能遇到的障碍，提高他们的学习兴趣和学习效果。这些策略也有助于培养学生的信息意识、信息社会责任以及团队合作、沟通、问题解决等综合素养。四、大主题或大概念设计本单元的大主题设计为“数据时代：探索数据的价值与意义”。围绕这一主题，通过四个子课题的学习活动，帮助学生深入理解数据、大数据的概念，认识数据作为新的原材料、生产资料和基础设施的价值与意义，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。五、大单元目标叙写（一）信息意识学生能够认识到数据在日常生活、学习和社会各领域的广泛应用和重要性，形成对数据的敏感度和判断力。学生能够自觉、主动地寻求并获取与问题解决相关的信息，能够分析数据中所承载的信息，并预测数据可能带来的影响。学生能够在合作解决问题的过程中，愿意与团队成员共享数据和信息，实现信息的更大价值。（二）计算思维学生能够采用计算机科学领域的思想方法，界定数据问题，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，并能够将计算思维迁移到与之相关的其他问题解决中。学生能够利用信息技术工具，对数据进行处理、分析和可视化表达，提炼数据中的规律和趋势。（三）数字化学习与创新学生能够评估并选用常见的数字化资源与工具，有效管理学习过程与学习资源，创造性地解决问题。学生能够掌握数据获取、整理、分析和呈现的基本方法，利用信息技术工具进行数据可视化和数据分析。学生能够在数字化学习环境中，利用数据驱动的学习模式，提升自主学习和协作学习的能力，实现知识的建构与创新。（四）信息社会责任学生能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则，尊重和保护个人及他人的隐私。学生能够识别并抵制不良信息行为，利用信息安全防范的常用技术方法维护信息系统应用环境。学生能够认识到数据安全和隐私保护的重要性，自觉遵守信息社会的行为规范，成为负责任的数字公民。六、大单元教学重点深入理解数据与大数据的概念：通过具体实例和案例分析，帮助学生理解数据、数字、数值的基本含义，以及大数据的巨量性、多样性、迅变性和价值性特征。认识数据的价值与意义：通过剖析不同领域（如航空、政府管理、电子商务、天气预报、智能交通、农业等）中数据的应用案例，让学生认识到数据作为新的原材料、生产资料和基础设施的重要价值。培养信息意识与计算思维：通过项目学习和实践活动，引导学生自觉、主动地获取和分析数据，运用计算思维解决实际问题，提升信息处理和数据分析的能力。提升数字化学习与创新能力：通过数字化学习环境的创设和数字化工具的应用，培养学生的自主学习和协作学习能力，鼓励学生在数据分析和可视化表达方面进行创新实践。强化信息社会责任：通过案例分析和讨论，引导学生认识到数据安全和隐私保护的重要性，自觉遵守信息社会的行为规范，成为负责任的数字公民。七、大单元教学难点如何将抽象的数据概念具体化：数据作为一个抽象的概念，对于部分学生来说可能难以理解。教师需要通过具体实例和案例分析，将抽象的数据概念具体化，帮助学生形成直观的认识。如何培养学生的计算思维：计算思维是一种抽象的思维方式，需要学生具备一定的逻辑思维和问题解决能力。教师可以通过项目学习和实践活动，逐步引导学生形成计算思维，并将其迁移到与之相关的其他问题解决中。如何提升学生的数字化学习与创新能力：数字化学习与创新能力的提升需要学生具备一定的信息技术基础和自主学习能力。教师可以通过创设数字化学习环境、提供丰富的学习资源和工具，以及鼓励学生进行创新实践等方式，逐步提升学生的数字化学习与创新能力。如何强化学生的信息社会责任：信息社会责任的培养需要学生具备一定的道德伦理意识和法律法规知识。教师可以通过案例分析和讨论等方式，引导学生认识到数据安全和隐私保护的重要性，自觉遵守信息社会的行为规范，成为负责任的数字公民。教师还需要关注学生的网络行为，及时发现并纠正不良行为，培养学生的信息社会责任感。针对以上教学难点，教师可以采取以下措施：采用多样化的教学方法：结合具体实例和案例分析、项目学习、实践活动等多种教学方法，将抽象的数据概念和计算思维具体化，帮助学生形成直观的认识和理解。创设数字化学习环境：利用信息技术工具和网络资源，创设数字化学习环境，提供丰富的学习资源和工具，鼓励学生进行自主学习和协作学习，提升数字化学习与创新能力。加强案例分析和讨论：通过案例分析和讨论等方式，引导学生认识到数据安全和隐私保护的重要性，自觉遵守信息社会的行为规范。关注学生的网络行为，及时发现并纠正不良行为，培养学生的信息社会责任感。4.注重评价与反馈：采用多元化的评价方式，关注学生的学习过程和成果，及时给予反馈和指导。鼓励学生进行自我评价和互评，促进学生的自我反思和持续改进。八、大单元整体教学思路教学目标设定根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，结合人教版高中信息技术选择性必修1《数据与数据结构》中《第1章走进数据世界》的教学内容，本大单元的整体教学思路旨在通过一系列教学活动，引导学生深入认识数据，理解数据的价值，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。具体教学目标设定如下：（一）信息意识理解数据的概念及重要性：学生能够明确数据是对客观事物的符号化表示，理解数据在描述事物、量化精确化方面的作用，认识到数据在信息时代的重要性。感知数据在日常生活中的应用：通过实际案例，学生能够感知到数据在日常生活、工作和学习中的广泛应用，理解数据对个人和社会的影响。具备数据安全与隐私保护意识：学生能够认识到数据安全的重要性，了解数据隐私保护的基本方法，自觉遵守信息社会的伦理道德和法律法规。（二）计算思维形成数据抽象与表示的能力：学生能够将实际问题抽象为数据问题，选择合适的数据结构进行表示，理解数字、数值和数据的基本含义。掌握数据分析的基本方法：学生能够运用数据分析方法，对收集到的数据进行整理、分析和可视化呈现，理解数据作为新的原材料、生产资料和基础设施的价值与意义。培养问题解决中的算法思维：在数据处理和分析过程中，学生能够运用算法思维，设计合理的解决方案，提高问题解决能力。（三）数字化学习与创新掌握数字化学习工具与方法：学生能够熟练运用数字化学习工具和资源，如电子表格、数据库管理系统等，进行数据处理和分析。具备数字化作品创作能力：学生能够结合所学数据知识，利用数字化工具创作多媒体作品，展示数据分析结果，提升数字化表达能力。培养创新思维与实践能力：在数据项目学习中，学生能够发挥创新思维，尝试不同的数据处理和分析方法，提升实践能力和创新意识。（四）信息社会责任理解信息社会的责任与规范：学生能够认识到在信息社会中，合理使用数据、保护数据隐私的重要性，理解并遵守信息社会的道德规范和法律法规。具备数据伦理意识：在面对数据问题时，学生能够考虑到数据伦理，尊重他人隐私，不滥用数据，维护信息社会的健康环境。积极参与数据应用实践：学生能够积极参与数据应用实践，利用数据为社会服务，解决实际问题，体现信息社会责任。教学重点与难点教学重点数据的基本概念及其在日常生活中的应用。数据的价值，包括作为新的原材料、生产资料和基础设施的价值。数据安全与隐私保护的重要性及基本方法。数据分析的基本方法及其在问题解决中的应用。教学难点如何引导学生将实际问题抽象为数据问题，并选择合适的数据结构进行表示。如何培养学生在数据分析过程中的算法思维和问题解决能力。如何提升学生的数字化学习与创新能力，使其能够利用数字化工具进行数据处理和作品创作。如何增强学生的信息社会责任意识，使其在面对数据问题时能够考虑到数据伦理和法律法规。教学策略与方法教学策略项目式学习：围绕“析说身边数据”这一主题，设计一系列项目学习活动，让学生在完成项目的过程中学习数据知识，提升综合能力。情境教学：通过实际案例和情境模拟，让学生在真实或模拟的情境中感受数据的作用和价值，提高学习兴趣和参与度。合作学习：鼓励学生以小组合作的形式开展学习活动，通过分工合作、交流讨论等方式，共同完成任务，提升团队协作能力。探究学习：引导学生主动探究数据问题，通过自主学习、查阅资料等方式，深入理解数据知识，培养探究精神和创新能力。教学方法讲授法：结合多媒体教学资源，向学生讲解数据的基本概念、价值、数据安全与隐私保护等内容，帮助学生建立系统的知识体系。演示法：通过实际操作演示，如数据收集、整理、分析和可视化呈现等过程，让学生直观感受数据处理和分析的方法。讨论法：组织学生进行小组讨论或全班讨论，围绕数据问题进行交流探讨，激发学生的思维火花，提升问题解决能力。实践法：安排学生进行数据项目实践，如数据收集、数据分析报告撰写、多媒体作品创作等，让学生在实践中巩固所学知识，提升实践能力和创新能力。教学过程设计一、导入新课（1课时）情境导入：通过展示共享位置服务、大数据分析等实际案例，引导学生感受数据在日常生活中的应用和价值，激发学习兴趣。明确目标：向学生介绍本单元的学习目标，包括信息意识、计算思维、数字化学习与创新和信息社会责任等方面的要求。预习任务：布置预习任务，要求学生阅读教材相关内容，初步了解数据的基本概念和价值。二、数据基本概念与价值（2课时）讲授数据基本概念：结合多媒体教学资源，向学生讲解数字、数值和数据的基本含义，以及数据的作用和重要性。案例分析：通过剖析竺可桢与气象数据研究、无人驾驶汽车等案例，让学生深入理解数据在科学研究、社会生产等方面的应用和价值。小组讨论：组织学生进行小组讨论，围绕“数据在日常生活中的应用”这一主题进行交流探讨，分享各自的观点和体验。总结提升：教师总结数据基本概念和价值的核心要点，引导学生形成对数据的深入认识。三、大数据及其价值（2课时）讲授大数据概念：向学生介绍大数据的基本概念、特征和价值，理解大数据与传统数据的区别。案例分析：通过剖析C919大型客机研发、电商平台“猜你喜欢”功能等案例，让学生感受大数据在航空、电子商务等领域的应用和价值。实践活动：安排学生进行实践活动，如从手机中选择一款应用程序，分析该程序记录了哪些隐私数据，是否存在安全隐患，并探讨如何保护个人隐私。总结提升：教师总结大数据价值的核心要点，引导学生认识到大数据在信息时代的重要性。四、数据安全与隐私保护（1课时）讲授数据安全与隐私保护的重要性：向学生介绍数据安全与隐私保护的基本概念、重要性及基本方法。案例分析：通过剖析国外某社交网站用户数据泄露等案例，让学生认识到数据安全问题的严重性和紧迫性。讨论交流：组织学生进行讨论交流，围绕“如何在日常生活中保护个人数据隐私”这一主题进行分享和探讨。总结提升：教师总结数据安全与隐私保护的核心要点，引导学生自觉遵守信息社会的伦理道德和法律法规。五、数据分析基本方法（2课时）讲授数据分析基本方法：向学生介绍数据分析的基本概念、步骤和常用方法，如排序、统计、可视化呈现等。演示操作：通过实际操作演示，如使用电子表格进行数据分析、制作数据可视化图表等过程，让学生直观感受数据分析的方法。实践活动：安排学生进行实践活动，如收集并整理某领域的数据资料，运用所学方法进行分析和可视化呈现。总结提升：教师总结数据分析基本方法的核心要点，引导学生掌握数据分析的基本技能。六、项目实践与成果展示（2课时）项目分组与分工：根据学生的学习兴趣和特长进行分组，明确各组成员的分工和任务。项目实践：各小组围绕“析说身边数据”这一主题开展项目实践活动，如收集并整理数据、制作多媒体作品等。成果展示与交流：各小组展示项目成果并进行交流分享，其他同学和教师进行点评和建议。总结反思：教师和学生共同总结项目实践过程中的经验教训和收获成果，提出改进措施和未来展望。七、总结评价（1课时）知识总结：回顾本单元所学内容，包括数据基本概念、价值、大数据、数据安全与隐私保护以及数据分析基本方法等方面的知识。能力提升：评价学生在信息意识、计算思维、数字化学习与创新和信息社会责任等方面的能力提升情况。项目评价：根据项目实践成果和展示情况对各小组进行综合评价并给予相应的奖励和鼓励。未来展望：展望数据技术在未来发展中的趋势和应用前景，鼓励学生继续关注和学习数据相关知识。通过以上教学过程的设计和实施，旨在全面提高学生的信息素养和综合能力，为其未来发展奠定坚实的基础。九、学业评价学业评价是高中信息技术教学中不可或缺的一部分，旨在全面评估学生的学习成效，促进学生的全面发展。根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，结合人教版高中信息技术选择性必修1《数据与数据结构》第一章《走进数据世界》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）信息意识教学目标：使学生理解数据的概念及其在社会各领域中的重要作用。培养学生对数据的敏感度，能够主动识别和获取相关数据。引导学生分析数据背后的价值，形成正确的数据观念。学习目标：理解数据的概念，能够区分数字、数值和数据的基本含义。认识数据在描述事物、推动社会进步中的重要作用。能够对生活中的数据现象进行敏锐观察，分析数据背后的价值。评价目标：数据敏感度：学生能否在日常生活中敏锐地识别出数据现象，理解数据在描述事物和解决问题中的作用。数据价值分析：学生能否通过分析具体数据实例，理解数据在社会各领域中的重要性和价值。数据伦理意识：学生能否在获取和使用数据的过程中，自觉遵守信息社会的伦理道德和法律法规。评价活动设计：案例分析：提供几个实际生活中的数据案例，让学生分析这些数据在描述事物、解决问题中的作用和价值。数据观察日记：要求学生记录一周内生活中遇到的数据现象，并分析这些数据背后的价值和意义。伦理讨论：组织学生进行小组讨论，探讨在数据获取和使用过程中应遵循的伦理道德和法律法规。（二）计算思维教学目标：使学生理解大数据的概念及其特征。培养学生的逻辑思维和抽象能力，能够从大量数据中提取有价值的信息。引导学生运用计算思维方法分析和解决与数据相关的问题。学习目标：理解大数据的概念及其巨量性、多样性、迅变性和价值性等特征。能够运用逻辑思维和抽象能力处理和分析数据。掌握基本的数据分析和可视化方法，能够从数据中提取有价值的信息。评价目标：大数据理解：学生能否准确理解大数据的概念及其特征。数据处理能力：学生能否运用逻辑思维和抽象能力处理和分析数据，提取有价值的信息。数据可视化：学生能否运用适当的数据可视化方法呈现数据，使数据更加直观易懂。评价活动设计：大数据特征讨论：组织学生进行小组讨论，探讨大数据的概念及其特征，并举例说明。数据处理任务：提供一组实际数据，要求学生运用逻辑思维和抽象能力进行处理和分析，提取有价值的信息。数据可视化项目：要求学生选择一组数据，运用适当的数据可视化方法呈现数据，并解释其含义和用途。（三）数字化学习与创新教学目标：使学生掌握数字化学习资源和工具的使用方法。培养学生的自主学习和协作学习能力，能够利用数字化资源和工具解决与数据相关的问题。引导学生发挥创新思维，运用数字化手段进行数据创新应用。学习目标：掌握常见的数字化学习资源和工具的使用方法。能够利用数字化资源和工具进行自主学习和协作学习。能够发挥创新思维，运用数字化手段进行数据创新应用。评价目标：数字化资源使用：学生能否熟练掌握常见的数字化学习资源和工具的使用方法。自主学习能力：学生能否利用数字化资源和工具进行自主学习，解决与数据相关的问题。协作学习能力：学生能否在小组协作中有效利用数字化资源和工具，共同完成学习任务。数据创新应用：学生能否发挥创新思维，运用数字化手段进行数据创新应用，解决实际问题。评价活动设计：数字化资源使用测试：设计一套测试题，检验学生对常见数字化学习资源和工具的使用熟练程度。自主学习项目：要求学生选择一个与数据相关的问题，利用数字化资源和工具进行自主学习，并提交学习报告。协作学习任务：组织学生进行小组协作，共同完成一个与数据相关的项目任务，并提交项目报告。数据创新应用竞赛：举办一场数据创新应用竞赛，鼓励学生发挥创新思维，运用数字化手段进行数据创新应用，解决实际问题。（四）信息社会责任教学目标：使学生理解数据安全与隐私保护的重要性。培养学生的信息安全意识，能够自觉遵守信息社会的伦理道德和法律法规。引导学生关注信息技术发展对社会的影响，积极承担信息社会责任。学习目标：理解数据安全与隐私保护的重要性。能够自觉遵守信息社会的伦理道德和法律法规。关注信息技术发展对社会的影响，积极承担信息社会责任。评价目标：数据安全意识：学生能否认识到数据安全与隐私保护的重要性，并采取相应的保护措施。伦理道德遵守：学生能否在信息活动中自觉遵守伦理道德和法律法规。社会责任承担：学生能否关注信息技术发展对社会的影响，积极承担信息社会责任。评价活动设计：数据安全讨论：组织学生进行小组讨论，探讨数据安全与隐私保护的重要性及保护措施。伦理道德测试：设计一套测试题，检验学生对信息社会伦理道德和法律法规的掌握程度。社会影响调研：要求学生关注信息技术发展对社会的影响，进行调研并撰写调研报告。社会责任实践：组织学生进行信息社会责任实践活动，如参与数据安全宣传、网络文明建设等。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进行了全面设定，旨在通过多样化的评价活动，全面评估学生的学习成效，促进学生的全面发展。通过这些评价活动的设计和实施，不仅能够帮助教师了解学生的学习情况，及时调整教学策略，还能够激发学生的学习兴趣和积极性，培养其终身学习的能力和信息社会责任意识。十、大单元实施思路及教学结构图一、大单元实施思路本大单元以《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》为指导，围绕人教版高中信息技术选择性必修1《数据与数据结构》的第一章《走进数据世界》的教学内容，通过“析说身边数据”这一主题学习项目，引导学生深入理解数据的概念、大数据的特征及其在社会各领域中的价值。整个教学单元旨在通过一系列丰富多样的教学活动，提升学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任。引入阶段：通过日常生活中的实例，激发学生对数据及其价值的兴趣，引导学生初步认识数据的重要性。概念理解阶段：通过案例分析和实践活动，帮助学生理解数据、数字、数值的基本含义，以及大数据的特征和其在现代社会中的作用。价值探讨阶段：深入探讨数据作为新的原材料、生产资料和基础设施的价值，引导学生理解数据在推动社会进步和经济发展中的重要作用。实践应用阶段：通过项目学习，让学生在实际操作中体验数据的收集、整理、分析和可视化过程，提升学生的实践能力和创新思维。总结评价阶段：对学生的学习成果进行总结评价，反思教学过程中的得失，为后续教学提供参考。二、教学目标设定（一）信息意识学生能够理解数据的概念，认识到数据在日常生活和工作中的重要性。学生能够敏锐地感知到数据的变化，对数据来源的可靠性、内容的准确性进行判断。学生能够意识到数据安全与隐私保护的重要性，自觉遵守信息社会的伦理道德和法律法规。（二）计算思维学生能够运用计算机科学领域的思想方法，对数据进行抽象、建模和处理。学生能够选择合适的算法和数据结构，解决实际问题。学生能够通过编程实现数据的收集、整理和分析过程，体验计算思维的魅力。（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进行自主学习和协作学习。学生能够运用数字化工具进行数据的可视化呈现，创造性地解决问题。学生能够在数字化学习过程中，形成对数据的敏锐洞察力和创新思维。（四）信息社会责任学生能够积极维护信息活动中的合法权益，尊重他人的知识产权和隐私权。学生能够在信息活动中，遵守信息法律法规和伦理道德规范，形成良好的信息行为习惯。学生能够关注信息技术发展对社会的影响，具备信息安全意识和能力。三、教学结构图走进数据世界│├──1.1深入认识数据│├──1.1.1数据││├──数据的概念││├──数字与数值的区别││├──数据的广泛应用││└──数据安全的重要性│└──1.1.2大数据│├──大数据的特征│├──大数据的来源与处理│├──大数据在社会中的应用│└──大数据安全与隐私保护│├──1.2数据的价值│├──1.2.1数据作为新的原材料的价值││├──数据与机器学习的结合││├──数据在政府管理中的应用││└──数据在各行各业中的价值体现│├──1.2.2数据作为新的生产资料的价值││├──数据与电子商务的融合发展││├──数据在天气预报中的应用││└──数据在其他领域中的生产价值│└──1.2.3数据作为新的基础设施的价值│├──数据中心的建设与作用│├──数据在智能交通中的应用│├──数据在中国农业中的价值│└──超级计算机与大数据的结合应用│└──总结评价├──学习成果展示├──学习过程反思├──教学效果评估└──后续教学建议四、具体教学实施步骤1.引入阶段（1课时）教学活动：通过展示都江堰水利工程的案例，引导学生思考数据在决策中的重要性。组织学生讨论数据在现代社会中的广泛应用，激发学生的学习兴趣。教学目标：帮助学生初步认识数据的重要性。引导学生关注数据在日常生活和工作中的应用。教学评价：观察学生的讨论情况，评估学生对数据重要性的理解程度。2.概念理解阶段（2课时）教学活动：1.1.1数据：通过案例分析，讲解数据的概念、数字与数值的区别。组织学生讨论数据的广泛应用及其对社会的影响。强调数据安全的重要性，引导学生了解信息社会的伦理道德和法律法规。1.1.2大数据：介绍大数据的特征、来源与处理方法。通过实例展示大数据在社会各领域中的应用，如电子商务、天气预报等。引导学生思考大数据安全与隐私保护的问题。教学目标：帮助学生理解数据、数字、数值的基本含义。使学生认识到大数据在现代社会中的重要作用。培养学生的信息意识和数据安全意识。教学评价：通过课堂提问和小组讨论，评估学生对数据概念的理解程度。通过案例分析，评估学生对大数据特征及其应用的掌握情况。3.价值探讨阶段（3课时）教学活动：1.2.1数据作为新的原材料的价值：通过阿尔法围棋的案例，讲解数据与机器学习的结合。分析数据在政府管理中的应用，如智慧城市的建设。引导学生讨论数据在各行各业中的价值体现。1.2.2数据作为新的生产资料的价值：通过电子商务平台的“猜你喜欢”功能，讲解数据与电子商务的融合发展。分析数据在天气预报中的应用，展示数据的生产价值。引导学生思考数据在其他领域中的生产价值。1.2.3数据作为新的基础设施的价值：介绍数据中心的建设与作用，强调数据在智慧城市中的基础设施地位。通过智能交通的案例，展示数据在提升城市管理水平中的作用。分析数据在中国农业中的价值，如粮食统计等。展示超级计算机与大数据的结合应用，强调数据在推动科技进步中的作用。教学目标：使学生深入理解数据作为新的原材料、生产资料和基础设施的价值。培养学生的计算思维和数字化学习与创新能力。引导学生关注信息技术发展对社会的影响，增强信息社会责任意识。教学评价：通过案例分析和小组讨论，评估学生对数据价值的理解程度。通过项目学习，评估学生的实践能力和创新思维。4.实践应用阶段（4课时）教学活动：项目学习：析说身边数据：学生分组，围绕感兴趣的主题（如大数据与体育、大数据与智慧城市等），收集并整理相关数据。利用数据分析工具对数据进行处理和分析，制作可视化图表。制作多媒体作品，展示项目成果。小组间进行交流展示，互相评价学习成果。教学目标：通过项目学习，提升学生的实践能力和创新思维。使学生掌握数据的收集、整理、分析和可视化方法。培养学生的团队合作意识和交流能力。教学评价：通过项目报告和多媒体作品展示，评估学生的学习成果和实践能力。通过小组互评和教师评价，反馈学生的学习表现和改进方向。5.总结评价阶段（1课时）教学活动：学习成果展示：各小组展示项目学习成果，分享学习心得和体会。学习过程反思：引导学生反思学习过程中的得失，总结学习经验。教学效果评估：教师对学生的学习成果进行总结评价，提出后续学习建议。教学目标：对学生的学习成果进行总结评价。引导学生反思学习过程，提升自我学习能力。为后续教学提供参考和改进方向。教学评价：通过学习成果展示和过程反思，评估学生的学习效果和学习态度。*通过教师评价，反馈学生的学习表现和改进方向。十一、大情境、大任务创设一、大情境设计情境背景在信息化高速发展的今天，数据已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。大数据技术的兴起，使得数据不仅成为信息社会的基本资源，更是国家竞争力的重要体现。为了更好地理解和应用数据，提升学生的信息素养，我们将围绕“析说身边数据”这一主题，通过一系列真实而富有挑战性的情境，引导学生深入探索数据的概念、特征及其在社会各领域中的价值。情境描述想象一下，你是一位未来的城市规划师，负责设计一座智慧城市。这座城市需要充分利用数据资源，提升城市管理效率，改善居民生活质量。在这个过程中，你将面临一系列关于数据采集、处理、分析和应用的问题。例如，如何通过分析交通数据优化城市交通流？如何利用气候数据预测未来天气，为居民提供准确的气象服务？如何通过分析居民健康数据，制定更有效的公共卫生政策？为了完成这些任务，你需要组建一个跨学科团队，包括数据科学家、城市规划师、气象学家、公共卫生专家等。你们将共同收集、整理和分析相关数据，运用大数据技术和先进的分析工具，挖掘数据背后的价值，为智慧城市的建设提供科学依据和决策支持。二、大任务设计任务一：数据采集与整理任务目标信息意识：学生能够认识到数据采集的重要性，了解不同数据来源的特点和采集方法。计算思维：学生能够运用逻辑思维和结构化方法，设计数据采集方案，确保数据的准确性和完整性。数字化学习与创新：学生能够利用数字化工具和平台，高效地完成数据采集和整理工作。信息社会责任：学生能够遵守数据采集的伦理规范和法律法规，尊重个人隐私和信息安全。任务内容分组与分工：学生按照兴趣和能力分组，每组选择一个子课题（如交通数据、气候数据、健康数据等），明确各成员的任务分工。数据采集方案设计：各小组根据子课题需求，设计数据采集方案，包括数据采集的目标、范围、方法、工具等。数据采集与整理：各小组按照方案进行数据采集，利用Excel、Python等工具对数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和一致性。任务实施引入阶段：通过案例介绍数据采集的重要性和常见方法，激发学生的学习兴趣。方案设计阶段：教师指导学生设计数据采集方案，强调方案的合理性和可行性。实施阶段：学生分组实施数据采集方案，教师提供必要的指导和支持。整理阶段：学生利用数字化工具对采集到的数据进行整理和清洗，教师检查数据质量。任务评价过程评价：评价学生在数据采集方案设计、实施和整理过程中的表现，包括方案的合理性、数据采集的准确性和完整性等。成果评价：评价学生提交的数据采集方案和整理后的数据质量，给出具体的反馈和建议。任务二：数据分析与可视化任务目标信息意识：学生能够理解数据分析的重要性，掌握数据分析的基本方法和工具。计算思维：学生能够运用算法和模型对数据进行处理和分析，发现数据背后的规律和趋势。数字化学习与创新：学生能够利用可视化工具将分析结果直观地呈现出来，提升数据的可读性和理解性。信息社会责任：学生能够遵守数据分析的伦理规范，确保分析结果的客观性和公正性。任务内容数据分析方案设计：各小组根据子课题需求，设计数据分析方案，包括分析目标、方法、工具等。数据分析与可视化：各小组利用Python、R等数据分析工具对数据进行处理和分析，利用Tableau、Echarts等可视化工具将分析结果呈现出来。任务实施方案设计阶段：教师指导学生设计数据分析方案，强调方案的针对性和有效性。分析阶段：学生分组实施数据分析方案，教师提供必要的技术支持和指导。可视化阶段：学生利用可视化工具将分析结果呈现出来，教师检查可视化效果。任务评价过程评价：评价学生在数据分析方案设计、实施和可视化过程中的表现，包括方案的合理性、分析方法的正确性和可视化效果等。成果评价：评价学生提交的数据分析方案和可视化作品，给出具体的反馈和建议。任务三：数据应用与决策支持任务目标信息意识：学生能够认识到数据在决策支持中的重要作用，了解数据应用的场景和方法。计算思维：学生能够运用数据分析结果，结合实际情况，提出科学合理的决策建议。数字化学习与创新：学生能够利用数字化工具和平台，将数据分析结果应用到实际场景中，解决实际问题。信息社会责任：学生能够关注数据应用的社会影响，确保数据应用的合法性和伦理性。任务内容决策方案设计：各小组根据数据分析结果，结合实际情况，设计决策方案，包括决策目标、依据、措施等。决策方案实施与评估：各小组模拟实施决策方案，评估方案的可行性和效果，提出改进建议。任务实施方案设计阶段：教师指导学生设计决策方案，强调方案的实用性和可行性。实施与评估阶段：学生分组模拟实施决策方案，教师提供必要的指导和支持，评估方案的可行性和效果。任务评价过程评价：评价学生在决策方案设计、实施和评估过程中的表现，包括方案的实用性、实施过程的合理性和评估结果的准确性等。成果评价：评价学生提交的决策方案和评估报告，给出具体的反馈和建议。三、总结评价评价目标通过总结评价，全面评估学生在“析说身边数据”主题学习项目中的表现，包括信息意识、计算思维、数字化学习与创新和信息社会责任等方面的发展情况。评价内容信息意识：评价学生对数据的敏感度、对数据价值的认识以及数据安全与隐私保护的意识。计算思维：评价学生运用算法和模型处理数据的能力、发现数据规律和趋势的能力以及解决问题的能力。数字化学习与创新：评价学生利用数字化工具和平台进行学习与创新的能力、数据可视化呈现的能力以及将数据分析结果应用到实际场景中的能力。信息社会责任：评价学生在数据采集、处理、分析和应用过程中遵守伦理规范和法律法规的情况，以及关注数据应用社会影响的能力。评价方法过程评价：通过观察学生在各个任务实施过程中的表现，记录学生的参与度、合作情况、创新思维等，给出过程性评价。成果评价：通过评价学生提交的项目方案、数据分析报告、可视化作品和决策方案等成果，给出具体的成绩和反馈。自我评价与互评：鼓励学生进行自我评价和互评，反思学习过程中的收获与不足，提升自我认知能力和团队协作能力。评价工具评价量表：设计针对各个任务的评价量表，明确评价标准和权重，确保评价的客观性和公正性。数字化平台：利用数字化平台记录学生的学习过程、成果展示和评价反馈，方便学生随时查看和反思。通过以上大情境和大任务的设计与实施，旨在引导学生深入探索数据的概念、特征及其在社会各领域中的价值，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，为学生的全面发展和未来社会适应能力的提升奠定坚实基础。十二、单元学历案（一）单元主题与课时本单元以人教版高中信息技术选择性必修1《数据与数据结构》的第一章《走进数据世界》为主题，围绕“析说身边数据”这一学习项目展开。课时设计严格按照大单元实施思路及教学结构图进行，具体安排如下：引入阶段（1课时）通过展示都江堰水利工程案例，激发学生对数据及其价值的兴趣，引导学生初步认识数据的重要性。概念理解阶段（2课时）讲解数据的概念、数字与数值的区别，以及大数据的特征和在现代社会中的作用。价值探讨阶段（3课时）深入探讨数据作为新的原材料、生产资料和基础设施的价值，理解数据在推动社会进步和经济发展中的重要作用。实践应用阶段（4课时）通过项目学习，让学生在实际操作中体验数据的收集、整理、分析和可视化过程，提升学生的实践能力和创新思维。总结评价阶段（1课时）对学生的学习成果进行总结评价，反思教学过程中的得失，为后续教学提供参考。（二）学习目标本单元的学习目标旨在全面提升学生的信息素养，具体包括以下几个方面：信息意识学生能够理解数据的概念，认识到数据在日常生活和工作中的重要性。学生能够敏锐地感知到数据的变化，对数据来源的可靠性、内容的准确性进行判断。学生能够意识到数据安全与隐私保护的重要性，自觉遵守信息社会的伦理道德和法律法规。计算思维学生能够运用计算机科学领域的思想方法，对数据进行抽象、建模和处理。学生能够选择合适的算法和数据结构，解决实际问题。学生能够通过编程实现数据的收集、整理和分析过程，体验计算思维的魅力。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进行自主学习和协作学习。学生能够运用数字化工具进行数据的可视化呈现，创造性地解决问题。学生能够在数字化学习过程中，形成对数据的敏锐洞察力和创新思维。信息社会责任学生能够积极维护信息活动中的合法权益，尊重他人的知识产权和隐私权。学生能够在信息活动中，遵守信息法律法规和伦理道德规范，形成良好的信息行为习惯。学生能够关注信息技术发展对社会的影响，具备信息安全意识和能力。（三）评价任务课堂参与度观察学生在课堂讨论和小组活动中的参与度，评估其对数据及其价值的理解程度。案例分析报告学生完成关于数据在特定领域（如电子商务、天气预报等）应用的案例分析报告，评估其对大数据特征及其应用的掌握情况。项目学习成果通过项目学习，学生分组收集、整理和分析数据，制作可视化图表和多媒体作品，评估其实践能力和创新思维。学习反思报告学生撰写学习反思报告，总结学习过程中的得失，评估其自我学习能力和信息社会责任意识。（四）学习过程引入阶段教学活动：展示都江堰水利工程案例，引导学生思考数据在决策中的重要性。组织学生讨论数据在现代社会中的广泛应用。教学目标：帮助学生初步认识数据的重要性，引导学生关注数据在日常生活和工作中的应用。教学评价：观察学生的讨论情况，评估其对数据重要性的理解程度。概念理解阶段教学活动：1.1.1数据：通过案例分析讲解数据的概念、数字与数值的区别。组织学生讨论数据的广泛应用及其对社会的影响。强调数据安全的重要性。1.1.2大数据：介绍大数据的特征、来源与处理方法。通过实例展示大数据在社会各领域中的应用，如电子商务、天气预报等。引导学生思考大数据安全与隐私保护的问题。教学目标：帮助学生理解数据、数字、数值的基本含义，认识大数据在现代社会中的重要作用，培养学生的信息意识和数据安全意识。教学评价：通过课堂提问和小组讨论，评估学生对数据概念的理解程度；通过案例分析，评估学生对大数据特征及其应用的掌握情况。价值探讨阶段教学活动：1.2.1数据作为新的原材料的价值：通过阿尔法围棋的案例讲解数据与机器学习的结合。分析数据在政府管理中的应用，如智慧城市的建设。引导学生讨论数据在各行各业中的价值体现。1.2.2数据作为新的生产资料的价值：通过电子商务平台的“猜你喜欢”功能讲解数据与电子商务的融合发展。分析数据在天气预报中的应用，展示数据的生产价值。引导学生思考数据在其他领域中的生产价值。1.2.3数据作为新的基础设施的价值：介绍数据中心的建设与作用，强调数据在智慧城市中的基础设施地位。通过智能交通的案例展示数据在提升城市管理水平中的作用。分析数据在中国农业中的价值，如粮食统计等。展示超级计算机与大数据的结合应用，强调数据在推动科技进步中的作用。教学目标：使学生深入理解数据作为新的原材料、生产资料和基础设施的价值，培养学生的计算思维和数字化学习与创新能力，引导学生关注信息技术发展对社会的影响，增强信息社会责任意识。教学评价：通过案例分析和小组讨论，评估学生对数据价值的理解程度；通过项目学习，评估学生的实践能力和创新思维。实践应用阶段教学活动：项目学习“析说身边数据”。学生分组围绕感兴趣的主题（如大数据与体育、大数据与智慧城市等）收集并整理相关数据。利用数据分析工具对数据进行处理和分析，制作可视化图表。制作多媒体作品展示项目成果。小组间进行交流展示，互相评价学习成果。教学目标：通过项目学习提升学生的实践能力和创新思维，使学生掌握数据的收集、整理、分析和可视化方法，培养学生的团队合作意识和交流能力。教学评价：通过项目报告和多媒体作品展示评估学生的学习成果和实践能力；通过小组互评和教师评价反馈学生的学习表现和改进方向。总结评价阶段教学活动：学习成果展示。各小组展示项目学习成果，分享学习心得和体会。学习过程反思。引导学生反思学习过程中的得失，总结学习经验。教学效果评估。教师对学生的学习成果进行总结评价，提出后续学习建议。教学目标：对学生的学习成果进行总结评价，引导学生反思学习过程，提升自我学习能力，为后续教学提供参考和改进方向。教学评价：通过学习成果展示和过程反思评估学生的学习效果和学习态度；通过教师评价反馈学生的学习表现和改进方向。（五）作业与检测作业案例分析作业：学生选择一个数据应用的案例（如电子商务、天气预报等），分析其数据收集、处理和应用过程，撰写案例分析报告。项目学习作业：学生分组完成“析说身边数据”项目学习，收集、整理和分析数据，制作可视化图表和多媒体作品。检测课堂小测验：在概念理解阶段和价值探讨阶段结束时，进行课堂小测验，检测学生对数据概念、大数据特征及其价值的理解程度。项目学习展示与互评：在实践应用阶段结束时，组织学生进行项目学习成果展示和互评，检测其实践能力和创新思维。（六）学后反思个人反思：学生撰写学后反思报告，总结自己在学习过程中的收获和不足之处，提出改进措施。小组反思：小组成员共同讨论在项目学习过程中的协作情况、问题解决策略及成果展示效果，反思团队合作的优势和不足。教师反思：教师根据学生的学习成果和反馈，反思教学过程中的得失，总结经验教训，提出后续教学的改进措施。通过本单元的学习，学生将深入理解数据的概念、大数据的特征及其在社会各领域中的价值，提升信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任，为后续的信息技术学习打下坚实的基础。十三、学科实践与跨学科学习设计一、教学目标本学科实践与跨学科学习设计旨在通过“析说身边数据”主题学习项目，使学生能够深入理解数据的概念、大数据的特征及其在社会各领域中的价值，并通过跨学科的实践活动，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。具体目标如下：信息意识：学生能够理解数据的概念及其在日常生活和工作中的重要性。学生能够敏锐地感知到数据的变化，对数据来源的可靠性、内容的准确性进行判断。学生能够意识到数据安全与隐私保护的重要性，自觉遵守信息社会的伦理道德和法律法规。计算思维：学生能够运用计算机科学领域的思想方法，对数据进行抽象、建模和处理。学生能够选择合适的算法和数据结构，解决实际问题。学生能够通过编程实现数据的收集、整理和分析过程，体验计算思维的魅力。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进行自主学习和协作学习。学生能够运用数字化工具进行数据的可视化呈现，创造性地解决问题。学生能够在数字化学习过程中，形成对数据的敏锐洞察力和创新思维。信息社会责任：学生能够积极维护信息活动中的合法权益，尊重他人的知识产权和隐私权。学生能够在信息活动中，遵守信息法律法规和伦理道德规范，形成良好的信息行为习惯。学生能够关注信息技术发展对社会的影响，具备信息安全意识和能力。二、学习目标理解数据的基本概念：了解数据、数字、数值的基本含义，理解数据在描述事物和推动社会进步中的作用。通过案例分析，理解大数据的特征及其在现代社会中的广泛应用。探索数据的价值：分析数据作为新的原材料、生产资料和基础设施的价值与意义。探讨数据挖掘在发现数据价值过程中的作用，理解数据在推动社会进步和经济发展中的重要性。实践数据的应用：通过项目学习，收集、整理、分析和可视化身边的数据，提升实践能力和创新思维。制作多媒体作品，展示项目成果，培养团队合作意识和交流能力。培养信息意识和安全责任感：在实践活动中，增强对数据安全和隐私保护的意识，遵守信息社会的伦理道德和法律法规。关注信息技术发展对社会的影响，形成积极的信息社会责任感。三、作业目标设定信息意识：作业一：收集并分析身边的数据，如家庭支出、学校课程安排等，撰写一篇关于数据在日常生活中的应用的报告。要求报告能够清晰阐述数据的来源、收集方法和分析结果，体现对数据重要性的认识。作业二：调研并分析一个具体行业（如电商、医疗、教育等）中大数据的应用案例，撰写一篇分析报告。要求报告能够详细描述大数据在该行业中的作用、应用场景和效果，体现对数据价值的理解。计算思维：作业三：设计并实现一个简单的数据处理程序，如统计某班级学生的成绩分布、分析某地区的天气数据等。要求程序能够使用合适的数据结构和算法，实现数据的收集、整理和分析功能，体现计算思维的应用。作业四：参与一个跨学科的数据分析项目，如结合地理学科知识分析某地区的人口流动数据，结合历史学科知识分析某时期的文献数据等。要求在项目中能够运用计算机科学领域的思想方法，对数据进行抽象、建模和处理，体现跨学科的计算能力。数字化学习与创新：作业五：利用数字化工具（如Excel、Python等）对收集到的数据进行可视化呈现，如制作图表、动画等。要求可视化作品能够清晰展示数据的特征和趋势，体现数字化学习的能力。作业六：结合所学知识和技能，创新性地解决一个实际问题，如开发一个小型的数据分析应用、设计一个数据驱动的决策支持系统等。要求作品能够体现创新思维和数字化学习的成果。信息社会责任：作业七：调研并分析当前数据安全和隐私保护的现状与挑战，撰写一篇研究报告。要求报告能够详细描述数据安全和隐私保护的重要性、存在的问题和解决方案，体现对信息社会责任的认识。作业八：参与一个数据伦理或信息安全的公益活动，如举办数据安全知识讲座、参与数据泄露事件的应对等。要求在活动中能够积极传播数据安全知识，遵守信息法律法规和伦理道德规范，体现信息社会责任感。四、学科实践与跨学科学习设计1.实践活动一：数据收集与分析活动目标：通过实践活动，使学生掌握数据收集和分析的基本方法。培养学生观察问题、分析问题和解决问题的能力。活动内容：学生分组，选择感兴趣的主题（如家庭支出、学校课程安排、社区人口流动等），设计数据收集方案。利用问卷调查、网络爬虫、数据库查询等方法收集相关数据。使用Excel、Python等工具对数据进行整理和分析，制作图表展示分析结果。撰写数据分析报告，阐述数据收集过程、分析方法和结论。跨学科融合：结合数学学科知识，运用统计方法对数据进行深入分析。结合社会学科知识，分析数据背后的社会现象和趋势。2.实践活动二：大数据应用案例分析活动目标：通过案例分析，使学生理解大数据在现代社会中的广泛应用和价值。培养学生的信息意识和数据安全意识。活动内容：学生分组，选择不同行业（如电商、医疗、教育、交通等）的大数据应用案例进行研究。收集案例相关资料，分析大数据在该行业中的作用、应用场景和效果。撰写案例分析报告，阐述大数据的应用价值、存在的问题和挑战。在班级内进行分享交流，讨论大数据对社会发展的影响。跨学科融合：结合经济学知识，分析大数据在推动经济发展中的作用。结合法律知识，探讨大数据应用中的法律问题和数据安全保护。3.实践活动三：数据可视化创作活动目标：通过数据可视化创作，使学生掌握数字化工具在数据处理和展示中的应用。培养学生的创新思维和审美能力。活动内容：学生分组，选择感兴趣的数据集（如学校成绩数据、天气预报数据、社交媒体数据等）。利用Excel、Tableau、Python等工具对数据进行可视化处理，制作图表、动画等展示作品。撰写数据可视化创作报告，阐述创作思路、技术实现和展示效果。在班级内进行展示交流，评选优秀作品并进行奖励。跨学科融合：结合艺术学科知识，提升作品的审美价值和表现力。结合信息技术知识，探索更高级的数据可视化技术和工具。4.实践活动四：跨学科数据分析项目活动目标：通过跨学科数据分析项目，使学生综合运用所学知识和技能解决实际问题。培养学生的团队合作意识和交流能力。活动内容：学生分组，选择跨学科的数据分析项目（如结合地理学科知识分析某地区的人口流动数据、结合历史学科知识分析某时期的文献数据等）。制定项目计划，明确分工和合作方式。收集相关数据，运用计算机科学领域的思想方法对数据进行抽象、建模和处理。撰写项目报告，阐述项目背景、研究方法、分析过程和结论。在班级内进行展示交流，分享项目经验和成果。跨学科融合：结合相关学科知识，提供数据分析和处理的理论支持。结合信息技术知识，实现数据的收集、整理和分析功能。5.实践活动五：数据安全与隐私保护公益活动活动目标：通过数据安全与隐私保护公益活动，使学生增强信息社会责任感。培养学生的社会责任感和公民意识。活动内容：学生分组，选择数据安全与隐私保护相关的公益活动（如举办数据安全知识讲座、参与数据泄露事件的应对等）。制定活动计划，明确活动内容和形式。开展活动宣传和组织工作，邀请相关专家或机构进行指导和支持。实施活动并进行总结和反思，撰写活动报告和心得体会。跨学科融合：结合法律知识，讲解数据安全与隐私保护的相关法律法规。结合信息技术知识，演示数据安全技术和工具的应用。通过以上学科实践与跨学科学习设计，学生将能够在深入理解数据概念和价值的基础上，提升信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任，为未来的学习和生活奠定坚实的基础。十四、大单元作业设计一、教学目标根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，结合人教版高中信息技术选择性必修1《数据与数据结构》第一章《走进数据世界》的教学内容，本单元的教学目标设定如下：信息意识：学生能够理解数据的概念，认识到数据在日常生活和工作中的重要性。学生能够敏锐地感知到数据的变化，对数据来源的可靠性、内容的准确性进行判断。学生能够意识到数据安全与隐私保护的重要性，自觉遵守信息社会的伦理道德和法律法规。计算思维：学生能够运用计算机科学领域的思想方法，对数据进行抽象、建模和处理。学生能够选择合适的算法和数据结构，解决实际问题。学生能够通过编程实现数据的收集、整理和分析过程，体验计算思维的魅力。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进行自主学习和协作学习。学生能够运用数字化工具进行数据的可视化呈现，创造性地解决问题。学生能够在数字化学习过程中，形成对数据的敏锐洞察力和创新思维。信息社会责任：学生能够积极维护信息活动中的合法权益，尊重他人的知识产权和隐私权。学生能够在信息活动中，遵守信息法律法规和伦理道德规范，形成良好的信息行为习惯。学生能够关注信息技术发展对社会的影响，具备信息安全意识和能力。二、作业目标设定（一）信息意识感知数据的重要性：学生通过日常生活中的实例，分析数据在决策中的重要性，认识到数据对问题解决的价值。学生能够举例说明数据在不同领域中的应用，如共享位置服务、天气预报等。判断数据来源与可靠性：学生能够判断数据来源的可靠性，区分有效信息和无效信息。学生能够分析数据内容的准确性，对数据可能产生的偏差进行初步评估。理解数据安全与隐私保护：学生能够意识到数据安全与隐私保护的重要性，了解数据安全的基本概念和常见风险。学生能够识别出可能泄露个人隐私的信息，掌握基本的数据保护措施。（二）计算思维抽象与建模数据：学生能够运用计算机科学领域的思想方法，对实际问题进行抽象处理，将数据转化为可计算的形式。学生能够设计简单的数据模型，用于描述和分析实际问题。选择合适的算法和数据结构：学生能够根据不同的数据特点和问题需求，选择合适的算法和数据结构进行数据处理。学生能够通过编程实现基本的数据处理算法，如排序、筛选等。编程实现数据处理：学生能够使用编程语言实现数据的收集、整理和分析过程，如利用Python语言进行数据处理和可视化。学生能够通过编程解决简单的实际问题，体验计算思维的魅力。（三）数字化学习与创新适应数字化学习环境：学生能够利用数字化工具和资源进行自主学习和协作学习，如利用在线课程、数据分析工具等。学生能够熟悉常见的数字化学习环境，如信息技术实验室、虚拟实验室等。数据可视化呈现：学生能够运用数字化工具进行数据的可视化呈现，如利用Excel、Python等工具制作图表。学生能够通过可视化图表展示数据分析结果，提高数据解读能力。创造性解决问题：学生能够在数字化学习过程中，结合数据分析和可视化结果，创造性地提出解决方案。学生能够通过团队合作，共同设计和实现创新性的项目，如“析说身边数据”主题项目。（四）信息社会责任维护合法权益：学生能够积极维护信息活动中的合法权益，尊重他人的知识产权和隐私权。学生能够识别和抵制不良信息行为，保护个人和集体的信息安全。遵守法律法规与伦理道德：学生能够在信息活动中，遵守信息法律法规和伦理道德规范，形成良好的信息行为习惯。学生能够了解信息安全的相关法律法规，自觉遵守信息社会的行为规范。关注信息技术发展：学生能够关注信息技术发展对社会的影响，具备信息安全意识和能力。学生能够思考信息技术创新带来的新观念和新事物，理性判断其对社会的影响。三、具体作业设计1.引入阶段作业（1课时）作业内容：学生通过上网查找资料，了解数据在日常生活和工作中的重要性，并举例说明。学生讨论并撰写一篇短文，阐述数据在现代社会中的广泛应用及其对人们生活的影响。作业目标：引导学生初步认识数据的重要性，激发学习兴趣。培养学生的信息意识和数据分析能力。2.概念理解阶段作业（2课时）作业内容：学生通过案例分析，理解数据、数字、数值的基本含义及其区别。学生利用思维导图工具，设计一张关于数据概念及其应用的思维导图。学生撰写一篇短文，阐述数据安全的重要性及如何保护个人隐私。作业目标：帮助学生理解数据的基本概念及其在社会各领域中的应用。培养学生的信息意识、数据安全意识及计算思维能力。3.价值探讨阶段作业（3课时）作业内容：学生分组，围绕“数据作为新的原材料的价值”这一主题，收集并整理相关资料，制作一份多媒体作品进行展示。学生分析数据在政府管理中的应用，如智慧城市的建设，并撰写一篇分析报告。学生探讨数据在电子商务、天气预报等领域中的生产价值，并制作一份数据可视化图表进行展示。作业目标：使学生深入理解数据作为新的原材料、生产资料和基础设施的价值。培养学生的计算思维、数字化学习与创新能力及信息社会责任意识。4.实践应用阶段作业（4课时）作业内容：学生分组，围绕感兴趣的主题（如大数据与体育、大数据与智慧城市等），收集并整理相关数据。学生利用数据分析工具对数据进行处理和分析，制作可视化图表展示分析结果。学生制作多媒体作品，展示项目成果，并进行小组间交流展示。作业目标：通过项目学习，提升学生的实践能力和创新思维。使学生掌握数据的收集、整理、分析和可视化方法。培养学生的团队合作意识和交流能力。5.总结评价阶段作业（1课时）作业内容：学生撰写一份项目学习总结报告，反思学习过程中的得失，总结学习经验。学生进行个人学习成果展示，分享学习心得和体会。教师对学生的学习成果进行总结评价，提出后续学习建议。作业目标：对学生的学习成果进行总结评价，反馈学习表现和改进方向。引导学生反思学习过程，提升自我学习能力。为后续教学提供参考和改进方向。通过以上作业设计，学生能够在实践中深入理解数据的概念、大数据的特征及其在社会各领域中的价值，同时提升信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任意识。十五、“教-学-评”一致性课时设计一、引入阶段（1课时）教学目标信息意识：学生能够初步认识数据在日常生活和工作中的重要性。学生能够激发对数据及其价值的兴趣。计算思维：学生能够了解数据的基本概念，对数据产生初步的认知。数字化学习与创新：学生能够通过案例分析，体验数据在现代社会中的广泛应用。信息社会责任：学生能够认识到信息安全与隐私保护的重要性。作业目标完成对都江堰水利工程案例的分析报告，思考数据在决策中的重要性。预习数据的概念及其在社会中的应用。课程目标激发学生对数据及其价值的兴趣，为后续学习奠定基础。教学过程情境导入（15分钟）展示都江堰水利工程案例，引导学生思考数据在决策中的重要性。组织学生讨论数据在现代社会中的广泛应用，如导航、购物推荐等。案例分析（20分钟）讲解都江堰水利工程中数据的采集、分析和处理过程。强调数据在决策制定中的关键作用。讨论与分享（15分钟）学生分组讨论数据在日常生活中的应用实例。每组派代表分享讨论结果，教师点评。作业布置（10分钟）完成对都江堰水利工程案例的分析报告。预习数据的概念及其在社会中的应用。教学评价观察学生的讨论情况，评估学生对数据重要性的理解程度。检查学生的分析报告，评估其思考深度和广度。二、概念理解阶段（2课时）第一课时（1.1.1数据）教学目标信息意识：学生能够理解数据的概念，认识到数据在日常生活和工作中的重要性。计算思维：学生能够区分数字、数值和数据的不同，理解数据的广泛应用。数字化学习与创新：学生能够通过案例分析，体验数据在现代社会中的广泛应用。信息社会责任：学生能够认识到数据安全的重要性，自觉遵守信息社会的伦理道德和法律法规。作业目标完成数据概念及其应用的案例分析报告。预习大数据的特征及其在社会中的应用。课程目标帮助学生理解数据的基本概念，认识其广泛应用和重要性。教学过程概念讲解（15分钟）讲解数据的概念，区分数字、数值和数据的不同。强调数据在描述事物和推动社会进步中的重要作用。案例分析（20分钟）通过共享位置服务案例，分析数据在其中的作用。讲解竺可桢与气象数据研究案例，理解数据在科学研究中的应用。实践活动（15分钟）学生分组讨论数据在生活中的其他应用实例。每组选择一个实例进行深入分析，并准备分享。分享与总结（10分钟）各组派代表分享讨论结果，教师总结点评。教学评价通过课堂提问和小组讨论，评估学生对数据概念的理解程度。检查学生的案例分析报告，评估其分析能力和深度。第二课时（1.1.2大数据）教学目标信息意识：学生能够理解大数据的概念及其在现代社会中的重要性。计算思维：学生能够了解大数据的特征和来源，理解其处理方法。数字化学习与创新：学生能够通过案例分析，体验大数据在社会各领域中的应用。信息社会责任：学生能够认识到大数据安全与隐私保护的重要性。作业目标完成大数据特征及其应用的案例分析报告。预习数据作为新的原材料的价值。课程目标帮助学生理解大数据的概念、特征及其在现代社会中的应用。教学过程概念讲解（15分钟）讲解大数据的概念、特征和来源。强调大数据在现代社会中的重要作用。案例分析（20分钟）通过某网站全民健身调查统计案例，分析大数据在解读生活中的应用。讲解大数据与无人驾驶汽车案例，理解大数据在高科技领域的应用。实践活动（15分钟）学生分组讨论大数据在其他领域的应用实例。每组选择一个实例进行深入分析，并准备分享。分享与总结（10分钟）各组派代表分享讨论结果，教师总结点评。教学评价通过课堂提问和小组讨论，评估学生对大数据概念的理解程度。检查学生的案例分析报告，评估其分析能力和深度。三、价值探讨阶段（3课时）第一课时（1.2.1数据作为新的原材料的价值）教学目标信息意识：学生能够理解数据作为新的原材料的价值。计算思维：学生能够分析数据与机器学习的结合，理解数据在政府管理中的应用。数字化学习与创新：学生能够通过案例分析，体验数据在各行各业中的价值体现。信息社会责任：学生能够认识到数据在推动社会进步和经济发展中的重要作用。作业目标完成数据与机