2019人教版 高中信息技术 选择性必修3 数据管理与分析《第1章 数据与数据科学》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3数据管理与分析《第1章数据与数据科学》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）教学内容分析人教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》的第一章《数据与数据科学》是信息技术课程中非常重要的一个章节。本章节的核心内容围绕数据及其价值、大数据及其应用价值、数据科学的基本概念，以及数据管理与分析简介展开。这些内容不仅涉及理论层面的概念解析，还涉及实践层面的技能培养，旨在让学生理解数据在信息化社会中的重要性，掌握数据管理与分析的基本方法，提升利用数据解决问题的能力。数据及其价值：这部分内容主要介绍数据的定义、特征，以及数据与信息、知识、智慧之间的关系。通过实例分析，让学生理解数据在日常生活中的应用，以及数据如何转化为有价值的信息和知识。大数据及其应用价值：随着信息技术的发展，大数据已成为现代社会的重要资源。本部分内容将介绍大数据的定义、特征，以及大数据在各个领域（如商业、科研、社会管理等）中的应用价值，让学生认识到大数据对现代社会的影响。数据科学：数据科学是一门新兴的交叉学科，涉及统计学、计算机科学、信息学等多个领域。本部分将介绍数据科学的内涵、发展历程，以及数据科学在数据处理、分析、可视化等方面的应用，让学生对数据科学有一个全面的了解。数据管理与分析简介：数据管理与分析是数据科学的重要组成部分。本部分将介绍数据管理的发展历程、大数据的存储与管理方法，以及数据分析的基本过程和工具。还将探讨数据分析如何助力科学决策，提升学生的数据分析和应用能力。（二）单元内容分析本单元内容以“走近送货机器人”为主题学习项目，通过一系列与送货机器人相关的数据管理与分析活动，让学生在实践中掌握数据及其价值、大数据及其应用价值、数据科学以及数据管理与分析的基本概念和方法。主题学习项目设计：送货机器人作为现代科技的产物，涉及大量的数据管理与分析工作。通过以送货机器人为背景的主题学习项目，可以让学生更加直观地理解数据在机器人工作中的作用，以及数据管理与分析的重要性。教学内容的逻辑关系：本单元内容从数据的基本概念和价值出发，逐步过渡到大数据及其应用价值，再深入到数据科学和数据管理与分析的具体内容。这种逻辑关系符合学生的认知规律，有助于逐步提升学生的数据素养和数据分析能力。教学重点与难点：本单元的教学重点是让学生理解数据及其价值、大数据及其应用价值、数据科学的基本概念，以及数据管理与分析的基本方法。教学难点在于如何将这些理论知识转化为学生的实践能力，让学生能够在实践中运用所学知识解决实际问题。（三）单元内容整合为了将本单元的内容有效整合起来，我们将采用项目式学习的方式，围绕“走近送货机器人”这一主题，设计一系列相关的教学活动。项目导入：通过介绍送货机器人的基本概念和工作原理，激发学生的学习兴趣，引出本单元的学习主题。理论学习：按照教学内容的逻辑关系，依次讲解数据及其价值、大数据及其应用价值、数据科学和数据管理与分析的基本概念和方法。实践活动：设计一系列与送货机器人相关的数据管理与分析实践活动，如数据采集、数据分析、数据可视化等，让学生在实践中掌握所学知识。项目总结：通过项目总结，让学生回顾整个学习过程，加深对所学知识的理解，并能够将所学知识运用到实际生活中。二、《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》分解（一）信息意识内涵理解：学生能够认识到信息的重要性，了解信息的基本概念和特征，对信息具有敏感度和判断力。标准分解：学生能够自觉、主动地获取和处理与送货机器人相关的数据信息，了解数据在送货机器人工作中的作用。学生能够分析数据中所承载的信息，判断数据的真实性和可靠性，为后续的数据管理和分析工作奠定基础。学生能够意识到数据在信息化社会中的重要性，了解数据对个人和社会发展的意义。（二）计算思维内涵理解：学生能够运用计算机科学领域的思想方法解决问题，形成形式化、模型化、自动化和系统化的思维方式。标准分解：学生能够针对送货机器人的数据管理需求，设计合理的数据结构，实现数据的有效组织和存储。学生能够运用数据分析工具和方法，对送货机器人的数据进行处理和分析，提取有价值的信息和知识。学生能够将数据分析和处理的结果应用于送货机器人的优化和改进中，提出合理的解决方案。（三）数字化学习与创新内涵理解：学生能够适应数字化学习环境，利用数字化资源和工具进行学习和创新活动。标准分解：学生能够利用数字化资源和工具（如数据库、数据分析软件等）进行送货机器人的数据管理和分析工作。学生能够基于数字化学习环境，开展与送货机器人相关的自主学习和协作学习活动，提升学习效率和质量。学生能够结合所学知识，创造性地提出送货机器人的优化方案或新功能开发建议，展现数字化创新能力。（四）信息社会责任内涵理解：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，具有良好的信息安全意识和能力。标准分解：学生能够了解与数据管理和分析相关的法律法规和伦理道德准则，在数据管理和分析过程中自觉遵守相关规定。学生能够采取有效措施保护送货机器人的数据安全，防止数据泄露和滥用等安全问题的发生。-学生能够积极参与信息社会的建设和发展，利用所学知识为社会提供有益的服务和支持。三、学情分析（一）已知内容分析根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，以及人教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》的教学内容，学生在进入本单元学习之前，已经具备了一定的信息技术基础知识和技能。学生在必修课程模块1“数据与计算”中，已经学习了数据与信息的基本概念、数据处理与应用、算法与程序实现等内容，对数据的编码、采集、整理和分析有了初步的认识。在选择性必修课程的其他模块中，学生也可能接触到网络基础、数据结构与算法等相关知识，这些内容为学生进一步学习数据管理与分析奠定了坚实的基础。在学生的日常生活中，随着信息技术的普及，他们也已经积累了大量的与数据相关的经验。例如，学生可能经常使用搜索引擎获取信息，利用社交媒体分享生活点滴，甚至参与在线购物和移动支付等活动。这些活动让学生亲身体验到了数据的价值，也为他们理解数据管理与分析的重要性提供了现实基础。（二）新知内容分析本单元的教学内容围绕“数据管理与分析”展开，旨在帮助学生深入理解数据的价值，掌握大数据管理与分析的基本方法，以及如何利用数据分析助力科学决策。本单元的新知内容主要包括以下几个方面：数据及其价值：学生将进一步理解数据的含义、特征及其在社会生活中的广泛应用，认识到数据是信息时代的重要资源。大数据及其应用价值：学生将了解大数据的基本概念、特征及其在社会经济、科学研究等领域的应用价值，理解大数据对现代社会发展的深远影响。数据科学：学生将初步认识数据科学的内涵、知识体系及其与计算机科学、统计学、机器学习等领域的交叉关系，理解数据科学在推动社会进步中的重要作用。数据管理与分析简介：学生将了解数据管理的发展历程、大数据存储与管理技术、数据分析的基本过程及其在科学决策中的应用，掌握数据备份与恢复、数据分析工具的使用等基本技能。实践项目：走近送货机器人：通过这一实践项目，学生将综合运用所学知识，分析送货机器人涉及的数据及其价值，理解数据管理与分析在送货机器人研制中的重要作用，提升解决实际问题的能力。（三）学生学习能力分析根据高中生的认知特点和心理发展规律，以及他们在信息技术课程中的学习表现，我们可以得出以下关于学生学习能力的分析：抽象思维能力：高中生已经具备了一定的抽象思维能力，能够理解复杂的概念和理论。在本单元的学习中，学生需要运用抽象思维来理解数据的本质、大数据的特征以及数据科学的内涵。信息处理能力：随着信息技术的普及，高中生已经具备了一定的信息处理能力，能够熟练地使用各种数字化工具和资源。在本单元的学习中，学生需要运用这些能力来采集、整理和分析数据，解决实际问题。自主学习能力：高中生已经具备了一定的自主学习能力，能够在教师的引导下独立进行学习和探究。在本单元的学习中，学生需要自主查阅资料、分析问题、设计方案并实施项目，这些都需要较强的自主学习能力。团队协作能力：在信息技术课程中，学生经常需要通过小组合作来完成学习任务。在本单元的学习中，学生需要通过团队协作来共同完成实践项目，这需要他们具备良好的沟通能力和协作精神。（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，提升学习效果，我们可以采取以下策略：创设情境，激发兴趣：通过创设贴近学生生活的学习情境，如分析送货机器人涉及的数据及其价值等，激发学生的学习兴趣和探究欲望。利用案例分析、角色扮演等方式，让学生在情境中学习和应用知识，提高学习的针对性和实效性。分层教学，因材施教：针对学生在认知水平和学习能力上的差异，采取分层教学的方式。对于基础较弱的学生，注重基础知识的讲解和巩固；对于基础较好的学生，则引导他们进行更深入的学习和探究。鼓励学生在小组内进行互助学习，实现共同进步。强化实践，注重应用：通过实践项目、案例分析等方式，让学生在实践中学习和应用知识。例如，组织学生进行送货机器人相关数据的采集、整理和分析活动，让他们亲身体验数据管理与分析的过程和价值。鼓励学生将所学知识应用到实际生活中去解决问题，提升学习的实用性和有效性。引导反思，培养习惯：在学习过程中，引导学生及时进行反思和总结，发现自己在学习中的不足和问题，并寻找解决问题的方法。培养学生良好的学习习惯和思维方式，如主动学习、批判性思维等，为他们的终身发展奠定坚实的基础。5.提供资源，支持学习：为学生提供丰富的学习资源和工具支持，如数字化教学平台、在线课程、数据分析软件等。建立学习共同体和互助小组等学习组织形式，为学生提供更多的学习交流机会和支持。这些措施将有助于学生在学习过程中获得更多的帮助和支持，提高学习效果和满意度。四、大主题或大概念设计本大单元的大主题或大概念设计为“数据管理与分析：探索数据的力量与价值”。这一主题旨在通过一系列的教学活动，引导学生深入理解数据的含义、大数据的特征及应用价值，掌握数据管理与分析的基本过程与方法，感受数据管理与分析对科学决策的重要作用，进而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）信息意识增强学生对数据和信息敏感度的认知：学生能够意识到数据和信息在日常生活中的普遍存在，理解数据和信息对解决问题的重要性。培养信息价值判断力：学生能够根据特定任务需求，判断不同数据和信息来源的可靠性、内容的准确性和指向的目的性，选择恰当的数据和信息来解决问题。提升信息安全意识：学生在数据管理和分析过程中，能够认识到信息安全的重要性，学会保护个人隐私和信息安全，防范信息泄露和网络攻击。（二）计算思维培养形式化描述问题的能力：学生能够运用计算机科学领域的思想方法，将实际问题抽象化、形式化，用合适的数据结构和算法来描述和解决问题。掌握数据管理与分析的基本方法：学生能够理解并掌握数据采集、整理、清洗、转换、存储、分析和可视化的基本过程和方法，能够运用这些方法处理和分析数据。提升数据建模与应用能力：学生能够根据业务需求，设计合适的数据模型，选择合适的数据分析工具，对数据进行深度分析和挖掘，提取有价值的信息，为决策提供支持。（三）数字化学习与创新适应数字化学习环境：学生能够认识到数字化学习环境的优势和局限性，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。掌握数字化学习工具的操作技能：学生能够熟练掌握电子表格软件、数据库管理系统、数据分析软件等数字化学习工具的操作技能，运用这些工具进行数据管理和分析。培养创新能力：学生在数据管理与分析的过程中，能够运用创新思维，结合实际需求，提出创新性的解决方案，创造性地解决问题。（四）信息社会责任遵守信息法律法规：学生能够了解并遵守信息法律法规，尊重知识产权，不侵犯他人的合法权益。培养信息伦理道德：学生在信息活动中，能够遵守信息社会的道德与伦理准则，维护信息活动的公平、公正和诚信。积极参与信息社会建设：学生能够认识到自己在信息社会中的责任和义务，积极参与信息社会建设，为推动信息技术的发展和应用贡献力量。六、大单元教学重点数据管理与分析的基本过程与方法：通过具体案例和项目实践，让学生深入理解数据管理与分析的基本过程，掌握数据采集、整理、清洗、转换、存储、分析和可视化的方法。大数据的特征及应用价值：通过讲解和实例分析，让学生理解大数据的基本特征，包括巨量性、多样性、迅变性和价值性等，认识大数据在各领域的应用价值。数据科学与数据分析工具的应用：介绍数据科学的基本概念和知识体系，让学生了解数据科学的发展和应用前景，掌握常用数据分析工具的使用方法，能够运用这些工具进行数据分析和挖掘。七、大单元教学难点如何将实际问题抽象化为数据问题：学生在面对实际问题时，往往难以将其抽象化为数据问题，需要教师在教学中通过具体案例和项目实践，引导学生逐步掌握抽象化问题的方法。如何选择合适的数据分析工具和方法：数据分析工具和方法种类繁多，学生在面对具体问题时，往往难以选择合适的分析工具和方法。教师需要通过实例讲解和比较，让学生理解不同分析工具和方法的特点和适用范围，培养学生的选择能力。如何挖掘数据背后的深层信息：数据分析不仅仅是对数据进行简单的统计和可视化，更重要的是要挖掘数据背后的深层信息和规律。这需要学生具备较强的分析能力和创新思维，教师在教学中需要通过引导和启发，培养学生的分析能力和创新思维。针对以上教学难点，教师在教学中可以采取以下策略：案例教学：通过具体案例和项目实践，让学生在解决问题的过程中逐步掌握抽象化问题、选择分析工具和方法以及挖掘深层信息的能力。启发式教学：教师在教学中要注重启发式教学，通过提问、讨论等方式引导学生思考和分析问题，培养学生的思维能力和创新能力。合作学习：鼓励学生进行小组合作学习，通过团队合作和交流，共同解决问题，分享经验和成果，提高学生的协作能力和学习效果。实践操作：加强学生的实践操作，让学生在实践中掌握数据管理与分析的方法和技能，提高学生的实践能力和应用能力。通过以上教学策略的实施，可以有效解决教学难点，提高大单元教学的效果和质量。八、大单元整体教学思路教学目标设定本大单元的教学目标是围绕《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》中的学科核心素养，结合人教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》第1章《数据与数据科学》的教学内容，设定以下四个方面的具体目标：（一）信息意识提升学生对数据的敏感度：通过实际案例的学习，使学生能够敏锐感知到数据的存在及其在不同场景中的应用，认识到数据在现代社会中的重要作用。培养数据价值的判断力：学生能够根据解决问题的需要，主动寻求数据资源，并能合理判断数据的来源可靠性、内容准确性及其指向的目的性，从而有效利用数据为决策提供支持。增强信息安全意识：了解数据在传输、存储和使用过程中可能面临的安全风险，掌握基本的数据安全保护措施，提高信息安全意识。（二）计算思维培养形式化与模型化思维：学生能够运用计算机科学领域的思想方法，将复杂问题抽象化、模型化，并通过合理组织数据来界定问题，形成结构化的解决方案。掌握数据分析的基本方法：了解并掌握数据分析的基本流程和方法，能够运用适当的算法和工具对数据进行处理、分析和可视化表达，提取有价值的信息。强化问题解决能力：通过项目实践，学生能够运用计算思维解决生活中的实际问题，体验数据管理和分析在问题解决过程中的重要作用。（三）数字化学习与创新适应数字化学习环境：学生能够认识到数字化学习环境的优势和局限性，适应并有效利用数字化工具和资源进行自主学习。提升数字化学习技能：掌握常用的数字化学习系统和工具的操作技能，如数据库管理系统、数据分析软件等，能够利用这些工具进行数据管理和分析。培养创新思维：在数字化学习环境中，学生能够发挥创造力，通过数据管理和分析探索新的解决方案，创作出有创新性的数字化作品。（四）信息社会责任遵守信息法律法规：了解并遵守与信息活动相关的法律法规和伦理道德规范，能够合法合规地获取、使用和传播数据。维护信息安全：在数据管理和分析过程中，能够采取有效措施保护个人隐私和公共信息安全，防止数据泄露和滥用。积极参与信息社会建设：认识到信息技术对社会发展的推动作用，积极参与信息社会建设，为信息社会的健康发展贡献自己的力量。教学思路与策略1.情境导入与激发兴趣情境设置：通过展示送货机器人在现实生活中的应用场景，如快递配送、医院药品配送等，引导学生思考送货机器人背后的数据支撑和管理。激发兴趣：通过讨论送货机器人如何优化路线、避开障碍物、准确送达等问题，激发学生对数据管理和分析的兴趣。2.理论与实践相结合理论学习：按照教材顺序，依次讲解数据及其价值、大数据及其应用价值、数据科学等理论知识，注重概念的准确性和逻辑性。实践操作：结合理论学习，设计一系列实践操作活动，如数据采集、数据整理与清洗、数据分析与可视化等，让学生在实践中掌握数据管理和分析的基本技能。3.项目驱动与合作学习项目设计：以“走近送货机器人”为主题，设计一个综合性的项目，要求学生分组完成从数据采集、数据管理到数据分析的全过程。合作学习：鼓励学生以小组为单位进行合作学习，共同完成项目任务。在合作过程中，培养学生的团队协作能力和沟通能力。4.反思与总结过程反思：在项目实施过程中，定期组织学生进行反思，讨论项目进展、遇到的问题及解决方案，及时调整项目计划。成果展示：项目完成后，组织学生进行成果展示，分享项目经验和学习心得。通过展示和交流，促进学生之间的相互学习和启发。总结评价：根据学业质量标准，对学生的项目成果进行综合评价，重点关注学生在信息意识、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。教学实施步骤1.情境导入（1课时）引入话题：通过视频或图片展示送货机器人在现实生活中的应用场景，引导学生思考送货机器人背后的数据支撑和管理。讨论交流：组织学生讨论送货机器人如何优化路线、避开障碍物、准确送达等问题，激发学生对数据管理和分析的兴趣。2.理论知识讲解（4课时）数据及其价值（1课时）：讲解数据的基本概念、特征及价值，引导学生认识数据在现代社会中的重要作用。大数据及其应用价值（1课时）：介绍大数据的内涵、特征及应用价值，通过案例分析让学生了解大数据在各个领域中的应用。数据科学（1课时）：阐述数据科学的内涵、知识体系及发展历程，引导学生了解数据科学作为一门交叉学科的重要性。数据管理与分析简介（1课时）：介绍数据管理的发展历程、大数据的存储与管理、数据分析的基本过程及其在科学决策中的作用。3.实践操作与项目设计（8课时）数据采集与整理（2课时）：指导学生通过网络爬虫、API接口等方式采集送货机器人的相关数据，并进行数据整理和清洗。数据库设计与实现（2课时）：讲解关系数据库的基本原理和设计方法，引导学生设计并实现一个用于存储送货机器人数据的数据库。数据分析与可视化（2课时）：介绍数据分析的基本方法和工具，如Excel、SPSS等，指导学生进行数据分析和可视化表达。项目设计与实施（2课时）：以“走近送货机器人”为主题，组织学生分组设计并实施一个综合性的项目，包括数据采集、数据管理、数据分析和成果展示等环节。4.成果展示与反思总结（2课时）成果展示：组织学生进行项目成果展示，分享项目经验和学习心得。通过展示和交流，促进学生之间的相互学习和启发。反思总结：引导学生对项目实施过程进行反思，讨论遇到的问题及解决方案，总结项目经验和学习收获。总结评价：根据学业质量标准，对学生的项目成果进行综合评价，重点关注学生在信息意识、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。教学资源与支持教材与教辅资料：人教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》教材及相关教辅资料。数字化学习资源：包括在线课程、教学视频、电子图书、数据分析软件等，为学生提供丰富的学习资源和工具支持。实验设备与环境：配备足够数量的计算机和实验设备，确保每位学生都能进行实践操作。建立稳定的网络环境，便于学生获取和传输数据。教师指导与辅导：教师在教学过程中应充分发挥引导作用，为学生提供必要的指导和辅导。鼓励学生自主学习和探究，培养学生的独立学习能力和创新能力。通过以上教学思路与策略的实施，旨在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，为学生未来的学习和工作奠定坚实的基础。九、学业评价教学目标信息意识：学生能够认识到数据与数据科学对现代社会的重要性，理解数据的价值，具备从实际情境中识别、获取和处理信息的能力，能够敏锐感知信息的变化，并对信息的可靠性、准确性和目的性作出合理判断。计算思维：学生能够在信息活动中运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，并通过判断、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。数字化学习与创新：学生能够适应数字化学习环境，利用数字化学习系统、学习资源与学习工具开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造，形成数字化学习与创新的习惯和能力。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，维护信息活动中个人的合法权益和公共信息安全，对信息技术创新所产生的新观念和新事物具有积极学习的态度和理性判断的能力。学习目标信息意识：理解数据与数据科学的基本概念及其在现代社会中的重要性。能够从实际情境中识别并获取有价值的数据信息。对信息的可靠性、准确性和目的性进行合理判断。计算思维：掌握数据抽象、建模和算法设计的基本方法。能够运用计算机科学领域的思想方法解决实际问题。通过数据分析，提炼出有用的信息并形成结论。数字化学习与创新：适应数字化学习环境，利用数字化工具开展自主学习。通过团队协作，利用数字化资源进行知识分享与创新创造。设计并实施基于数据的创新项目或解决方案。信息社会责任：了解信息安全的重要性，掌握基本的信息安全保护方法。遵守信息法律法规，具备良好的信息伦理道德。对信息技术创新保持积极学习的态度，并理性判断其影响。评价目标设定（一）信息意识评价内容：学生对数据与数据科学基本概念的理解程度。学生从实际情境中识别并获取有价值数据信息的能力。学生对信息可靠性、准确性和目的性的判断能力。评价方法：课堂观察：记录学生在课堂讨论中对数据与数据科学重要性的认识和理解。案例分析：提供实际情境，要求学生识别并获取有价值的数据信息，并判断其可靠性、准确性和目的性。问卷调查：通过问卷了解学生对信息价值的认知程度。评价标准：能够准确理解数据与数据科学的基本概念及其在现代社会中的重要性。能够从实际情境中快速识别并获取有价值的数据信息。对信息的可靠性、准确性和目的性有明确的判断标准，并能合理应用。（二）计算思维评价内容：学生运用计算机科学领域思想方法解决实际问题的能力。学生进行数据抽象、建模和算法设计的能力。学生通过数据分析提炼有用信息并形成结论的能力。评价方法：项目作业：设计基于数据的项目作业，要求学生运用计算思维解决实际问题。编程实践：通过编程实践，评估学生在数据抽象、建模和算法设计方面的能力。数据分析报告：要求学生撰写数据分析报告，提炼有用信息并形成结论。评价标准：能够准确界定问题，抽象特征，建立结构模型，合理组织数据。能够设计合理的算法，并通过编程实现解决实际问题。能够通过数据分析提炼出有用的信息，并形成具有说服力的结论。（三）数字化学习与创新评价内容：学生适应数字化学习环境的能力。学生利用数字化工具开展自主学习的能力。学生通过团队协作进行知识分享与创新创造的能力。评价方法：在线学习记录：查看学生在数字化学习平台上的学习记录和互动情况。团队项目：组织团队项目，评估学生在团队协作中的表现和创新成果。创新作品展示：要求学生展示基于数字化学习的创新作品，并阐述创作过程。评价标准：能够快速适应数字化学习环境，利用数字化工具高效学习。在团队协作中能够积极贡献，有效分享知识，共同解决问题。能够创作出具有创新性的数字化作品，并展示其创作思路和过程。（四）信息社会责任评价内容：学生对信息安全重要性的认识程度。学生遵守信息法律法规和信息伦理道德的情况。学生对信息技术创新的态度和理性判断能力。评价方法：信息安全测试：设计信息安全测试题目，评估学生对信息安全知识的掌握程度。行为观察：观察学生在日常学习和生活中遵守信息法律法规和信息伦理道德的情况。讨论与演讲：组织学生就信息技术创新的影响进行讨论和演讲，评估其态度和理性判断能力。评价标准：能够准确理解信息安全的重要性，掌握基本的信息安全保护方法。在日常学习和生活中严格遵守信息法律法规和信息伦理道德。对信息技术创新保持积极学习的态度，并能够理性判断其对社会和个人的影响。总结评价本学业评价设计旨在全面评估学生在《数据与数据科学》课程学习中的信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任等方面的能力。通过课堂观察、案例分析、项目作业、编程实践、在线学习记录、团队项目、创新作品展示、信息安全测试、行为观察和讨论演讲等多种评价方法，结合明确的评价标准和内容，确保评价的全面性和有效性。注重评价过程对学生学习的激励和促进作用，帮助学生明确自己的不足和努力方向，不断提升信息素养和综合能力。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的实施思路围绕《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，以人教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》第1章《数据与数据科学》的教学内容为核心，结合主题学习项目“走近送货机器人”，通过一系列的教学活动，全面提升学生的信息素养，特别是信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任这四个方面的核心素养。具体实施思路如下：情境创设与导入：通过展示送货机器人在城市生活中应用的实例，创设情境，引发学生对数据管理与分析的兴趣，明确学习目标和重要性。知识讲解与探究：数据及其价值：讲解数据的基本概念、特征及其在信息时代的重要性，通过案例分析让学生理解数据如何转化为信息和知识，进而支持决策。大数据及其应用价值：介绍大数据的概念、特征及其应用价值，通过实例让学生理解大数据在社会经济、科研等领域的广泛应用。数据科学：阐述数据科学的内涵、发展历程及其重要性，引导学生认识数据科学作为一门交叉学科的意义。数据管理与分析简介：讲解数据管理的发展阶段、大数据的存储与管理、数据分析的基本过程及其在科学决策中的作用。项目实践与探究：小组项目研究：学生分组，选择送货机器人中的某一类型数据（如货物数据、道路数据或客户数据）进行深入研究，分析这些数据在送货机器人中的作用和价值。数据管理与分析实践：指导学生使用数据分析工具（如Excel、Python等）对收集到的数据进行整理、分析和可视化呈现，体验数据管理与分析的全过程。总结评价与反思：成果展示与交流：各小组展示项目研究成果，分享数据管理与分析的经验和体会。总结评价与反馈：教师对学生的项目成果进行评价，指出优点和不足，提出改进建议。学生进行自我反思，总结学习收获。拓展与提升：引导学生思考数据管理与分析在未来社会中的发展趋势，鼓励学生关注新技术、新应用，不断提升自身的信息素养。二、教学目标设定信息意识：学生能够认识到数据在日常生活中的重要性，具备对数据的敏感度和判断力，能够主动寻求恰当的方式获取和处理数据。学生能够理解数据、信息、知识和智慧之间的转化关系，认识到数据管理和分析对提升个人和社会决策质量的重要性。计算思维：学生能够采用计算机科学领域的思想方法，对问题进行抽象、建模和设计解决方案，能够运用合理的算法和数据分析工具解决问题。学生能够理解和应用数据结构、算法和数据分析方法，具备通过计算思维解决实际问题的能力。数字化学习与创新：学生能够适应数字化学习环境，掌握数字化学习资源和工具的操作技能，能够利用这些资源进行自主学习和协同工作。学生能够利用数字化工具和平台进行数据管理和分析，创造性地解决问题，形成创新作品。信息社会责任：学生具备一定的信息安全意识，能够遵守信息法律法规和伦理道德规范，保护个人和他人的信息安全。学生能够认识到信息技术对社会发展的影响，具备积极学习新技术、新应用的态度，能够负责任地参与信息社会的建设。三、教学结构图大单元实施思路及教学结构图1.情境创设与导入├──送货机器人应用实例展示├──学习目标明确2.知识讲解与探究├──数据及其价值│├──数据基本概念│├──数据与信息的关系│├──数据转化为知识的过程├──大数据及其应用价值│├──大数据概念与特征│├──大数据在社会经济中的应用│├──大数据在科研中的应用├──数据科学│├──数据科学内涵│├──数据科学发展历程│├──数据科学作为交叉学科的意义├──数据管理与分析简介│├──数据管理发展阶段│├──大数据存储与管理│├──数据分析基本过程│├──数据分析助力科学决策3.项目实践与探究├──小组项目研究│├──选题与分工│├──数据收集与整理│├──数据分析与可视化├──数据管理与分析实践│├──数据管理工具使用（Excel、Python等）│├──数据清洗与转换│├──数据分析与建模│├──结果呈现与解释4.总结评价与反思├──成果展示与交流├──总结评价与反馈├──自我反思与学习收获总结5.拓展与提升├──数据管理与分析未来发展趋势├──新技术、新应用关注├──信息素养持续提升四、具体教学实施步骤第一步：情境创设与导入（1课时）活动设计：展示送货机器人在城市生活中应用的视频或图片，引发学生兴趣。教师引导：介绍送货机器人背后的数据管理与分析技术，明确学习目标和重要性。学生活动：讨论送货机器人在日常生活中的应用场景，分享自己的观察和体验。第二步：知识讲解与探究（4课时）2.1数据及其价值（1课时）教师讲解：介绍数据的基本概念、特征及其在信息时代的重要性。案例分析：通过实例讲解数据如何转化为信息和知识，进而支持决策。学生活动：小组讨论数据在日常生活中的应用，分享自己的理解和感悟。2.2大数据及其应用价值（1课时）教师讲解：介绍大数据的概念、特征及其应用价值。实例分析：通过实例讲解大数据在社会经济、科研等领域的广泛应用。学生活动：收集并分享大数据在不同领域的应用案例，讨论大数据对社会发展的影响。2.3数据科学（1课时）教师讲解：阐述数据科学的内涵、发展历程及其重要性。学科交叉：讲解数据科学作为交叉学科的意义，介绍与其他学科的联系。学生活动：讨论数据科学在未来社会发展中的潜在应用和价值。2.4数据管理与分析简介（1课时）教师讲解：讲解数据管理的发展阶段、大数据的存储与管理、数据分析的基本过程。案例分析：通过实例讲解数据分析在科学决策中的作用。学生活动：小组讨论数据管理与分析的重要性，分享自己的学习体会。第三步：项目实践与探究（6课时）3.1小组项目研究（4课时）选题与分工：学生分组，选择送货机器人中的某一类型数据（如货物数据、道路数据或客户数据）进行研究，明确小组分工。数据收集与整理：各小组收集相关数据，使用Excel等工具进行整理。数据分析与可视化：指导学生使用数据分析工具（如Python）对数据进行处理和分析，制作可视化图表。成果初稿：各小组形成项目研究成果初稿，准备展示。3.2数据管理与分析实践（2课时）工具使用：讲解Excel、Python等数据分析工具的使用方法和技巧。数据清洗与转换：指导学生进行数据清洗和转换，确保数据质量。数据分析与建模：引导学生进行数据分析，选择合适的算法和模型进行建模。结果呈现与解释：各小组展示数据分析结果，解释其含义和价值。第四步：总结评价与反思（2课时）成果展示与交流：各小组展示项目研究成果，分享数据管理与分析的经验和体会。总结评价与反馈：教师对学生的项目成果进行评价，指出优点和不足，提出改进建议。自我反思：学生进行自我反思，总结学习收获和不足之处。学习心得：撰写学习心得，分享自己的学习体会和感悟。第五步：拓展与提升（1课时）未来发展趋势：介绍数据管理与分析在未来社会中的发展趋势和潜在应用。新技术、新应用关注：鼓励学生关注新技术、新应用的发展动态，拓宽视野。信息素养持续提升：强调信息素养的重要性，鼓励学生持续提升自身的信息素养水平。通过以上教学实施步骤，旨在全面提升学生的信息素养，特别是信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任这四个方面的核心素养。十一、大情境、大任务创设一、大情境设定在信息化高速发展的今天，数据已成为一种重要的战略资源，它不仅影响着人们的生活，也深刻改变着各个行业的发展模式。送货机器人作为智能物流的重要组成部分，已经逐步走进我们的日常生活。通过“走近送货机器人”这一主题学习项目，学生可以全面了解数据在送货机器人中的应用，体会数据及其价值，理解大数据的概念及其应用价值，掌握数据管理与分析的基本方法，最终培养学生的信息素养，提升其信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任。二、大任务创设（一）任务目标本大任务旨在通过一系列与送货机器人相关的项目活动，引导学生理解数据及其价值，掌握大数据的特征与应用价值，认识数据科学的内涵，了解数据管理与分析的发展及其重要性，学会使用数据分析工具进行数据管理和分析，最终提高学生的信息素养。具体目标如下：信息意识：学生能够认识到数据在日常生活中的重要性，理解数据管理与分析对提升决策质量的意义。学生能够主动寻求数据，并判断数据的可靠性和价值。计算思维：学生能够采用计算机科学领域的思想方法，对数据进行抽象、建模和设计解决方案。学生能够运用合理的算法和数据分析工具解决问题，提升数据处理和分析能力。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同工作。学生能够利用数据分析工具创造性地解决问题，形成创新作品。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，保护个人和他人的信息安全。学生能够认识到信息技术对社会发展的影响，具备积极学习新技术、新应用的态度。（二）任务内容与活动设计1.任务引入（1课时）活动设计：展示送货机器人在不同场景下的应用视频，如城市街道、社区、商场等，引发学生对送货机器人的兴趣。教师引导：介绍送货机器人背后的数据管理与分析技术，明确学习目标和重要性。学生活动：讨论送货机器人在日常生活中的应用场景，分享自己的观察和体验。教学目标：激发学生对送货机器人的兴趣，认识到数据在送货机器人中的重要性。培养学生的信息意识，理解数据管理与分析对提升决策质量的意义。2.数据及其价值（2课时）活动设计：知识讲解：介绍数据的基本概念、特征及其在信息时代的重要性。案例分析：通过实例讲解数据如何转化为信息和知识，进而支持决策。小组讨论：讨论数据在日常生活中的应用，分享自己的理解和感悟。学生活动：小组讨论：列举生活中常见的数据应用实例，并分析数据在这些实例中的价值。案例分析：分析一个具体的数据应用案例，如电商平台如何利用用户数据进行商品推荐。教学目标：使学生理解数据的基本概念、特征及其在信息时代的重要性。培养学生的信息意识，认识到数据在日常生活中的价值。3.大数据及其应用价值（2课时）活动设计：知识讲解：介绍大数据的概念、特征及其应用价值。实例分析：通过实例讲解大数据在社会经济、科研等领域的广泛应用。收集分享：学生收集并分享大数据在不同领域的应用案例，讨论大数据对社会发展的影响。学生活动：小组活动：收集大数据在不同领域的应用案例，并制作PPT进行展示。讨论交流：分享案例，讨论大数据如何改变各个行业的发展模式。教学目标：使学生理解大数据的概念、特征及其应用价值。培养学生的信息意识，认识到大数据对社会经济发展的重要影响。4.数据科学（2课时）活动设计：知识讲解：阐述数据科学的内涵、发展历程及其重要性。学科交叉：讲解数据科学作为交叉学科的意义，介绍与其他学科的联系。讨论交流：讨论数据科学在未来社会发展中的潜在应用和价值。学生活动：小组讨论：探讨数据科学与其他学科的交叉点，以及数据科学在解决实际问题中的应用。案例分析：分析一个具体的数据科学应用案例，如医疗大数据分析在疾病预测中的应用。教学目标：使学生理解数据科学的内涵、发展历程及其重要性。培养学生的计算思维，认识到数据科学在解决实际问题中的重要作用。5.数据管理与分析简介（2课时）活动设计：知识讲解：讲解数据管理的发展阶段、大数据的存储与管理、数据分析的基本过程。案例分析：通过实例讲解数据分析在科学决策中的作用。小组讨论：讨论数据管理与分析的重要性，分享自己的学习体会。学生活动：小组讨论：分析数据管理与分析在送货机器人中的应用，探讨其重要性。案例分析：分析一个具体的数据管理与分析案例，如电商平台如何利用数据分析优化库存管理。教学目标：使学生了解数据管理的发展阶段、大数据的存储与管理、数据分析的基本过程。培养学生的计算思维，认识到数据管理与分析在提升决策质量中的重要作用。6.小组项目研究（4课时）活动设计：选题与分工：学生分组，选择送货机器人中的某一类型数据（如货物数据、道路数据或客户数据）进行研究，明确小组分工。数据收集与整理：各小组收集相关数据，使用Excel等工具进行整理。数据分析与可视化：指导学生使用数据分析工具（如Python）对数据进行处理和分析，制作可视化图表。成果初稿：各小组形成项目研究成果初稿，准备展示。学生活动：小组活动：按照分工进行数据收集、整理、分析和可视化工作。协作交流：在小组内部进行协作交流，共同解决问题，完善项目成果。教学目标：培养学生的数字化学习与创新能力，使其能够利用数字化工具和资源进行自主学习和协同工作。提升学生的计算思维，使其能够运用数据分析工具解决问题，形成创新作品。7.数据管理与分析实践（2课时）活动设计：工具使用：讲解Excel、Python等数据分析工具的使用方法和技巧。数据清洗与转换：指导学生进行数据清洗和转换，确保数据质量。数据分析与建模：引导学生进行数据分析，选择合适的算法和模型进行建模。结果呈现与解释：各小组展示数据分析结果，解释其含义和价值。学生活动：实践操作：使用数据分析工具进行数据清洗、转换、分析和建模。成果展示：展示数据分析结果，并解释其在实际问题中的应用价值。教学目标：提升学生的数字化学习与创新能力，使其能够熟练掌握数据分析工具的使用方法和技巧。培养学生的计算思维，使其能够运用数据分析工具解决实际问题，形成有价值的分析成果。8.成果展示与交流（2课时）活动设计：成果展示：各小组展示项目研究成果，分享数据管理与分析的经验和体会。交流评价：教师对学生的项目成果进行评价，指出优点和不足，提出改进建议。自我反思：学生进行自我反思，总结学习收获和不足之处。学生活动：成果展示：各小组通过PPT、视频等形式展示项目研究成果。交流讨论：与其他小组进行交流讨论，分享经验和体会。自我反思：撰写学习心得，总结学习收获和不足之处。教学目标：培养学生的信息社会责任，使其能够遵守信息法律法规和伦理道德规范。提升学生的信息意识，使其能够认识到信息技术对社会发展的影响。9.总结评价与反思（1课时）活动设计：总结评价：教师对学生的整个学习过程进行总结评价，肯定成绩，指出不足。学习心得：学生撰写学习心得，分享自己的学习体会和感悟。未来展望：引导学生思考数据管理与分析在未来社会中的发展趋势，鼓励学生关注新技术、新应用。学生活动：撰写学习心得：总结学习过程中的收获和体会。交流分享：在班级内分享学习心得和体会。未来展望：讨论数据管理与分析在未来社会中的发展趋势和应用前景。教学目标：培养学生的信息意识，使其能够认识到数据管理与分析在未来社会中的重要性。提升学生的信息社会责任，鼓励其关注新技术、新应用的发展动态。三、总结通过“走近送货机器人”这一大情境、大任务创设，学生不仅能够全面了解数据及其价值、大数据及其应用价值、数据科学的内涵以及数据管理与分析的基本方法，还能够在实践中提升信息素养，增强信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任。这一任务设计旨在培养学生的综合素质，为其未来的学习和生活打下坚实的基础。十二、单元学历案（一）单元主题与课时单元主题：数据与数据科学课时设计：情境创设与导入（1课时）知识讲解与探究（4课时）数据及其价值（1课时）大数据及其应用价值（1课时）数据科学（1课时）数据管理与分析简介（1课时）项目实践与探究（6课时）小组项目研究（4课时）数据管理与分析实践（2课时）总结评价与反思（2课时）拓展与提升（1课时）（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，特别是信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任这四个方面的核心素养。具体目标设定如下：（一）信息意识学生能够认识到数据在日常生活中的重要性，具备对数据的敏感度和判断力，能够主动寻求恰当的方式获取和处理数据。学生能够理解数据、信息、知识和智慧之间的转化关系，认识到数据管理和分析对提升个人和社会决策质量的重要性。（二）计算思维学生能够采用计算机科学领域的思想方法，对问题进行抽象、建模和设计解决方案，能够运用合理的算法和数据分析工具解决问题。学生能够理解和应用数据结构、算法和数据分析方法，具备通过计算思维解决实际问题的能力。（三）数字化学习与创新学生能够适应数字化学习环境，掌握数字化学习资源和工具的操作技能，能够利用这些资源进行自主学习和协同工作。学生能够利用数字化工具和平台进行数据管理和分析，创造性地解决问题，形成创新作品。（四）信息社会责任学生具备一定的信息安全意识，能够遵守信息法律法规和伦理道德规范，保护个人和他人的信息安全。学生能够认识到信息技术对社会发展的影响，具备积极学习新技术、新应用的态度，能够负责任地参与信息社会的建设。（三）评价任务信息意识评价：通过课堂讨论、小组汇报等形式，评价学生对数据重要性的认识和敏感度，以及主动获取和处理数据的能力。计算思维评价：通过项目实践、数据分析报告等形式，评价学生运用计算机科学思想方法解决问题的能力，以及对数据结构、算法和数据分析方法的理解和应用。数字化学习与创新评价：通过数字化学习工具的使用情况、项目成果展示等形式，评价学生适应数字化学习环境的能力，以及利用数字化工具和平台进行数据管理和分析、创造性地解决问题的能力。信息社会责任评价：通过日常学习行为、项目合作过程中的表现等形式，评价学生的信息安全意识、遵守信息法律法规和伦理道德规范的情况，以及参与信息社会建设的态度。（四）学习过程第一步：情境创设与导入（1课时）活动设计：展示送货机器人在城市生活中应用的视频或图片，引发学生兴趣。教师引导：介绍送货机器人背后的数据管理与分析技术，明确学习目标和重要性。学生活动：讨论送货机器人在日常生活中的应用场景，分享自己的观察和体验。第二步：知识讲解与探究（4课时）2.1数据及其价值（1课时）教师讲解：介绍数据的基本概念、特征及其在信息时代的重要性。案例分析：通过实例讲解数据如何转化为信息和知识，进而支持决策。学生活动：小组讨论数据在日常生活中的应用，分享自己的理解和感悟。2.2大数据及其应用价值（1课时）教师讲解：介绍大数据的概念、特征及其应用价值。实例分析：通过实例讲解大数据在社会经济、科研等领域的广泛应用。学生活动：收集并分享大数据在不同领域的应用案例，讨论大数据对社会发展的影响。2.3数据科学（1课时）教师讲解：阐述数据科学的内涵、发展历程及其重要性。学科交叉：讲解数据科学作为交叉学科的意义，介绍与其他学科的联系。学生活动：讨论数据科学在未来社会发展中的潜在应用和价值。2.4数据管理与分析简介（1课时）教师讲解：讲解数据管理的发展阶段、大数据的存储与管理、数据分析的基本过程。案例分析：通过实例讲解数据分析在科学决策中的作用。学生活动：小组讨论数据管理与分析的重要性，分享自己的学习体会。第三步：项目实践与探究（6课时）3.1小组项目研究（4课时）选题与分工：学生分组，选择送货机器人中的某一类型数据（如货物数据、道路数据或客户数据）进行研究，明确小组分工。数据收集与整理：各小组收集相关数据，使用Excel等工具进行整理。数据分析与可视化：指导学生使用数据分析工具（如Python）对数据进行处理和分析，制作可视化图表。成果初稿：各小组形成项目研究成果初稿，准备展示。3.2数据管理与分析实践（2课时）工具使用：讲解Excel、Python等数据分析工具的使用方法和技巧。数据清洗与转换：指导学生进行数据清洗和转换，确保数据质量。数据分析与建模：引导学生进行数据分析，选择合适的算法和模型进行建模。结果呈现与解释：各小组展示数据分析结果，解释其含义和价值。第四步：总结评价与反思（2课时）成果展示与交流：各小组展示项目研究成果，分享数据管理与分析的经验和体会。总结评价与反馈：教师对学生的项目成果进行评价，指出优点和不足，提出改进建议。自我反思：学生进行自我反思，总结学习收获和不足之处。学习心得：撰写学习心得，分享自己的学习体会和感悟。第五步：拓展与提升（1课时）未来发展趋势：介绍数据管理与分析在未来社会中的发展趋势和潜在应用。新技术、新应用关注：鼓励学生关注新技术、新应用的发展动态，拓宽视野。信息素养持续提升：强调信息素养的重要性，鼓励学生持续提升自身的信息素养水平。（五）作业与检测作业设计：完成数据收集与整理的表格，包括数据来源、数据类型、数据量等信息。撰写数据分析报告，包括数据清洗、转换、分析过程、结果呈现及解释等内容。撰写学习心得，总结本单元的学习收获和体会。检测设计：通过课堂讨论和小组汇报，检测学生对数据及其价值、大数据及其应用价值、数据科学等知识点的理解情况。通过项目实践和数据分析报告，检测学生运用计算思维解决实际问题的能力，以及对数据分析工具的使用情况。通过学习心得和日常学习行为，检测学生的信息社会责任和数字化学习与创新能力。（六）学后反思在本单元的学习过程中，学生应不断反思自己的学习方法和学习效果，总结学习收获和不足之处。以下是一些反思建议：反思学习方法：回顾本单元的学习过程，思考自己是否有效地运用了数字化学习工具和平台，是否积极参与了课堂讨论和小组活动，是否主动寻求了解决问题的方法。总结学习收获：总结本单元的学习收获，包括对数据及其价值、大数据及其应用价值、数据科学等知识点的理解，以及运用计算思维解决实际问题的能力提升。分析不足之处：分析自己在学习过程中存在的不足之处，如数据收集与整理不够规范、数据分析方法掌握不够熟练、团队协作不够默契等，并思考如何改进。4.规划后续学习：根据本单元的学习经验和反思结果，规划后续的学习计划，明确自己的学习目标和努力方向，不断提升自身的信息素养和综合能力。十三、学科实践与跨学科学习设计一、引言在《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的指导下，本学科实践与跨学科学习设计旨在通过“走近送货机器人”这一主题学习项目，全面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。通过实践活动和跨学科学习，帮助学生理解数据及其价值，掌握大数据的应用与管理方法，提升数据分析能力，并能运用这些知识解决实际问题，培养学生的综合素养。二、教学目标（一）信息意识培养学生从日常生活中发现并认识数据的重要性，形成对数据的敏感度和判断力。引导学生理解数据、信息、知识与智慧之间的关系，能够主动寻求恰当的方式获取和处理数据。（二）计算思维培养学生采用计算机科学领域的思想方法，对问题进行抽象、建模和设计解决方案的能力。使学生能够运用合理的算法和数据分析工具解决问题，具备通过计算思维解决实际问题的能力。（三）数字化学习与创新帮助学生适应数字化学习环境，掌握数字化学习资源和工具的操作技能。鼓励学生利用数字化工具和平台进行数据管理和分析，创造性地解决问题，形成创新作品。（四）信息社会责任培养学生的信息安全意识，使其能够遵守信息法律法规和伦理道德规范，保护个人和他人的信息安全。引导学生认识到信息技术对社会发展的影响，具备积极学习新技术、新应用的态度，能够负责任地参与信息社会的建设。三、学习目标（一）信息意识了解数据的基本概念及其在信息时代的重要性。理解数据、信息、知识与智慧之间的转化关系。认识数据在日常生活中的广泛应用及其价值。（二）计算思维掌握数据科学的基本内涵和发展历程。了解大数据的特征及其应用价值。掌握数据管理的发展阶段及数据管理方式。认识大数据的存储与管理技术。了解数据分析的基本过程及其在科学决策中的作用。（三）数字化学习与创新能够使用数据分析工具（如Excel、Python等）进行数据的整理、分析和可视化呈现。能够通过项目实践，体验数据管理与分析的全过程。能够利用数字化工具和平台，创造性地解决问题，形成创新作品。（四）信息社会责任具备一定的信息安全意识，能够遵守信息法律法规和伦理道德规范。能够认识到信息技术对社会发展的影响，具备积极学习新技术、新应用的态度。能够负责任地参与信息社会的建设，关注数据管理与分析领域的发展动态。四、作业目标设定（一）信息意识通过观察和分析日常生活中的数据现象，撰写一篇关于数据重要性的小论文。收集并整理不同领域中的数据应用案例，制作一份数据应用案例集。（二）计算思维完成一项关于大数据特征的数据调研，并撰写调研报告。设计一个简单的数据管理系统模型，并阐述其工作原理和应用价值。（三）数字化学习与创新使用数据分析工具（如Excel、Python等）对某一领域的数据进行整理和分析，并制作可视化图表。结合“走近送货机器人”主题项目，设计并实现一个基于数据管理的创新应用方案。（四）信息社会责任调查并分析当前信息安全领域存在的主要问题，撰写一份信息安全问题研究报告。撰写一篇关于新技术、新应用对信息社会影响的评论文章，提出自己的观点和建议。五、学科实践与跨学科学习设计（一）学科实践活动设计数据调研与分析活动活动目的：通过调研和分析不同领域中的数据应用案例，帮助学生理解数据的重要性及其应用价值。活动内容：学生分组，选择不同领域（如经济、教育、医疗等）进行数据调研。收集并整理该领域中的数据应用案例，分析数据在这些领域中的作用和价值。撰写调研报告，并在班级内进行分享和交流。数据管理与分析项目实践活动目的：通过项目实践，帮助学生掌握数据管理与分析的基本过程和方法。活动内容：学生分组，选择“送货机器人”中的某一类型数据（如货物数据、道路数据或客户数据）进行研究。使用数据分析工具（如Excel、Python等）对收集到的数据进行整理、分析和可视化呈现。撰写项目研究报告，并在班级内进行成果展示和交流。数据分析工具应用与创新活动目的：通过应用数据分析工具进行创新实践，培养学生的数字化学习与创新能力。活动内容：学生分组，选择一种数据分析工具（如Python、R语言等）进行深入学习。利用所学工具，设计并实现一个基于数据分析的创新应用方案（如智能推荐系统、交通流量预测模型等）。撰写创新应用方案报告，并在班级内进行展示和交流。（二）跨学科学习设计数学与信息技术的融合融合点：数据分析中的统计方法和数学建模。学习内容：通过数学课程学习统计方法（如描述性统计、推断性统计等），并将其应用于数据分析中。利用信息技术课程学习数据分析工具（如SPSS、Python等），实现数据的处理和可视化。结合实际案例，运用数学建模方法解决数据分析中的实际问题。物理与信息技术的融合融合点：物联网技术与数据收集。学习内容：通过物理课程学习传感器的工作原理和物联网技术基础。利用信息技术课程学习数据收集与处理的方法，结合物联网技术实现数据的实时收集与传输。设计并实施一个基于物联网技术的数据收集项目，如环境监测系统、智能家居系统等。经济与社会学的融合融合点：大数据在经济与社会学领域的应用。学习内容：通过经济课程学习市场分析、消费者行为等理论知识。通过社会学课程学习社会现象、社会结构等理论知识。利用信息技术课程学习大数据处理与分析技术，结合经济与社会学理论知识，分析实际案例（如电商消费数据分析、社交媒体用户行为分析等）。六、总结评价（一）评价方式过程性评价：通过观察学生在学科实践活动和跨学科学习中的表现，评价其信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任的发展情况。成果性评价：通过学生提交的作业（如调研报告、项目研究报告、创新应用方案报告等），评价其对所学知识的掌握程度和应用能力。自我评价与同伴评价：鼓励学生进行自我评价和同伴评价，促进自我反思和相互学习。（二）评价内容信息意识：评价学生对数据重要性的认识程度，以及其主动获取和处理数据的能力。计算思维：评价学生采用计算机科学领域思想方法解决问题的能力，以及其运用算法和数据分析工具的能力。数字化学习与创新：评价学生适应数字化学习环境的能力，以及其利用数字化工具和平台进行数据管理和分析、创造性解决问题的能力。信息社会责任：评价学生的信息安全意识，以及其遵守信息法律法规和伦理道德规范、积极学习新技术新应用的态度。通过本学科实践与跨学科学习设计，旨在全面提升学生的信息素养和综合能力，为其未来的发展奠定坚实的基础。十四、大单元作业设计教学目标通过本单元的教学，旨在全面提升学生的信息素养，特别是以下四个方面的核心素养：信息意识：学生能够认识到数据在日常生活中的重要性，具备对数据的敏感度和判断力，能够主动寻求恰当的方式获取和处理数据。计算思维：学生能够采用计算机科学领域的思想方法，对问题进行抽象、建模和设计解决方案，能够运用合理的算法和数据分析工具解决问题。数字化学习与创新：学生能够适应数字化学习环境，掌握数字化学习资源和工具的操作技能，能够利用这些资源进行自主学习和协同工作。信息社会责任：学生具备一定的信息安全意识，能够遵守信息法律法规和伦理道德规范，保护个人和他人的信息安全。作业目标设定根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，以及本单元的教学内容，本单元的作业设计旨在全面促进学生核心素养的发展，具体目标包括以下几个方面：信息意识：学生能够通过对送货机器人相关数据的调研和分析，理解数据在日常生活中的重要性和价值。学生能够主动收集和整理与送货机器人相关的数据，提高对数据的敏感度和判断力。计算思维：学生能够运用计算机科学领域的思想方法，对送货机器人涉及的数据进行抽象、建模和分析。学生能够选择合适的算法和数据分析工具，对送货机器人数据进行处理和分析，解决实际问题。数字化学习与创新：学生能够利用数字化学习资源和工具，如Excel、Python等，进行数据管理和分析，提高自主学习能力。学生能够通过团队协作，共同完成项目研究，培养协同工作的能力。信息社会责任：学生能够在数据收集、整理和分析过程中，遵守信息法律法规和伦理道德规范，保护个人隐私和数据安全。学生能够认识到信息技术对社会发展的影响，积极关注新技术、新应用，提升自身的信息素养。作业设计一、基础作业作业1：数据调研与整理作业内容：学生分组，选择送货机器人中的某一类型数据（如货物数据、道路数据或客户数据）进行调研。通过查阅资料、网络搜索等方式，收集相关数据，并使用Excel等工具进行整理。作业目标：信息意识：提高对数据的敏感度和判断力，理解数据在日常生活中的重要性。计算思维：对数据进行初步的分类和整理，为后续分析打下基础。数字化学习与创新：掌握Excel等数字化工具的基本操作，提高自主学习能力。信息社会责任：在数据收集过程中，遵守信息法律法规和伦理道德规范，保护个人隐私和数据安全。作业2：数据分析与可视化作业内容：在数据整理的基础上，学生使用数据分析工具（如Python）对数据进行处理和分析，并制作可视化图表展示分析结果。作业目标：信息意识：理解数据分析在决策中的重要作用，提高对数据价值的认识。计算思维：运用合适的算法和数据分析工具，对数据进行深入分析和挖掘。数字化学习与创新：掌握Python等数据分析工具的基本操作，提高数字化学习和创新能力。信息社会责任：在数据分析过程中，遵守信息法律法规和伦理道德规范，保护数据安全和隐私。二、拓展作业作业3：项目研究报告撰写作业内容：学生根据数据调研和分析的结果，撰写项目研究报告。报告应包括项目背景、数据收集与整理、数据分析与可视化、结论与建议等部分。作业目标：信息意识：提升对数据的综合分析和判断能力，形成系统的认识。计算思维：将数据分析结果转化为有价值的决策建议，培养问题解决能力。数字化学习与创新：通过撰写报告，提高文字表达能力和信息整合能力。信息社会责任：在报告中明确数据来源和分析过程，遵守学术诚信和伦理规范。作业4：技术应用与创新作业内容：学生结合送货机器人的实际应用场景，思考如何利用数据管理与分析技术进行创新。可以提出新的应用场景、优化现有功能或设计新的解决方案等。作业目标：信息意识：关注新技术、新应用的发展动态，提升对信息技术创新的认识。计算思维：运用计算思维，提出创新性的解决方案，培养创新意识和能力。数字化学习与创新：通过技术应用和创新，提高数字化学习和创新能力。信息社会责任：在技术应用过程中，考虑信息安全和隐私保护等问题，遵守信息法律法规和伦理道德规范。三、反思作业作业5：学习心得与反思作业内容：学生撰写学习心得，总结本单元学习的收获和体会。反思在学习过程中遇到的问题和困难，提出改进措施和建议。作业目标：信息意识：回顾和巩固对数据的认识和理解，提升信息意识。计算思维：反思计算思维在数据管理与分析中的应用和提升空间。数字化学习与创新：总结数字化学习和创新的经验和教训，提出改进建议。信息社会责任：反思在信息社会责任方面的表现，提升信息安全意识和伦理道德水平。作业实施与评价作业实施：教师应明确作业的要求和目标，指导学生按照要求完成作业。学生应积极参与作业，按时完成并提交作业。教师应及时批改作业，给予反馈和指导。作业评价：评价原则：注重过程性评价与总结性评价相结合，关注学生在作业过程中的表现和收获。评价内容：评价学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新和信息社会责任等方面的表现。评价方式：采用教师评价、同学互评和学生自评等多种方式进行评价。-反馈与改进：教师应及时给予学生反馈，指出作业中的优点和不足，提出改进建议。学生应根据反馈进行反思和改进，不断提升自己的信息素养。十五、“教-学-评”一致性课时设计一、课程基本信息教材版本：人教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》单元主题：第1章数据与数据科学课时设计：第1课时：数据及其价值第2课时：大数据及其应用价值第3课时：数据科学第4课时：数据管理与分析简介第5课时：数据管理的发展第6课时：大数据存储与管理第7课时：数据分析及其基本过程第8课时：数据分析助力科学决策第9课时：总结与评价二、课时设计详情第1课时：数据及其价值教学目标信息意识：学生能够认识到数据在日常生活中的重要性，理解数据、信息、知识与智慧之间的转化关系。计算思维：学生能够初步理解数据的含义及其在信息时代的作用，为后续的计算思维培养打下基础。数字化学习与创新：学生能够适应数字化学习环境，开始探索利用数字化工具进行学习和数据分析的可能性。信息社会责任：学生能够意识到数据安全与隐私保护的重要性，初步形成保护个人信息和尊重他人隐私的意识。作业目标完成关于数据在日常生活中的应用案例分析，思考数据如何转化为信息和知识支持决策。课程实施导入：通过展示日常生活中数据应用的实例，引发学生兴趣。讲授：讲解数据的基本概念、特征及其在信息时代的重要性。活动：小组讨论数据在日常生活中的应用，分享理解和感悟。评价：通过小组讨论和作业完成情况，评价学生对数据价值的理解程度。第2课时：大数据及其应用价值教学目标信息意识：学生能够进一步理解大数据的概念、特征及其在社会经济、科研等领域的应用价值。计算思维：学生能够认识到大数据处理需要计算思维的支持，理解大数据处理的基本思路。数字化学习与创新：学生能够探索大数据在各个领域的应用案例，思考如何利用大数据进行创新。信息社会责任：学生能够认识到大数据应用中的伦理问题，形成负责任的数据使用态度。作业目标收集并分享大数据在不同领域的应用案例，讨论大数据对社会发展的影响。课程实施导入：回顾上节课内容，引出大数据的话题。讲授：介绍大数据的概念、特征及其应用价值。活动：实例分析大数据在社会经济、科研等领域的应用。评价：通过作业和课堂讨论，评价学生对大数据应用价值的理解程度。第3课时：数据科学教学目标信息意识：学生能够理解数据科学的内涵、发展历程及其重要性，认识到数据科学作为一门交叉学科的意义。计算思维：学生能够认识到数据科学在处理复杂数据问题中的重要作用，培养计算思维。数字化学习与创新：学生能够探索数据科学与其他学科的联系，思考如何利用数据科学进行创新。信息社会责任：学生能够认识到数据科学应用中的社会责任，形成积极的学习态度。作业目标讨论数据科学在未来社会发展中的潜在应用和价值。课程实施导入：通过实例引出数据科学的话题。讲授：阐述数据科学的内涵、发展历程及其重要性。活动：讨论数据科学与其他学科的联系，探索其潜在应用。评价：通过作业和课堂讨论，评价学生对数据科学理解的深度。第4课时：数据管理与分析简介教学目标信息意识：学生能够理解数据管理与分析在数据科学中的重要性，认识到其对提升决策质量的作用。计算思维：学生能够初步理解数据管理与分析的基本过程，培养计算思维。数字化学习与创新：学生能够探索数据管理与分析的工具和方法，思考如何利用这些工具进行创新。信息社会责任：学生能够认识到数据管理与分析中的伦理问题，形成负责任的数据使用态度。作业目标调研数据管理与分析的工具和方法，思考其在实际应用中的价值。课程实施导入：通过实例引出数据管理与分析的话题。讲授：讲解数据管理的发展阶段、大数据的存储与管理、数据分析的基本过程。活动：小组讨论数据管理与分析的重要性，分享学习体会。评价：通过作业和课堂讨论，评价学生对数据管理与分析理解的深度。第5课时：数据管理的发展教学目标信息意识：学生能够理解数据管理的发展历程，认识到不同数据管理方式的特点和局限性。计算思维：学生能够理解数据管理在数据处理中的重要性，培养计算思维。数字化学习与创新：学生能够探索不同数据管理方式在实际应用中的效果，思考如何进行优化和创新。信息社会责任：学生能够认识到数据管理中的数据安全与隐私保护问题，形成负责任的数据管理态度。作业目标调研不同数据管理方式的特点和局限性，思考如何在实际应用中进行选择和优化。课程实施导入：回顾上节课内容，引出数据管理发展的话题。讲授：讲解数据管理的发展历程，包括人工管理、文件系统、数据库系统等阶段。活动：小组讨论不同数据管理方式的特点和局限性，分享学习体会。评价：通过作业和课堂讨论，评价学生对数据管理发展历程理解的深度。第6课时：大数据存储与管理教学目标信息意识：学生能够理解大数据存储与管理的重要性，认识到其在大数据处理中的关键作用。计算思维：学生能够理解大数据存储与管理的基本技术和方法，培养计算思维。数字化学习与创新：学生能够探索大数据存储与管理的新技术和工具，思考如何进行创新应用。信息社会责任：学生能够认识到大数据存储与管理中的数据安全与隐私保护问题，形成负责任的数据管理态度。作业目标调研大数据存储与管理的新技术和工具，思考其在实际应用中的价值。课程实施导入：回顾上节课内容，引出大数据存储与管理的话题。讲授：讲解大数据存储与管理的基本技术和方法，包括分布式文件系统、非关系数据库、云数据库等。活动：小组讨论大数据存储与管理的新技术和工具，分享学习体会。评价：通过作业和课堂讨论，评价学生对大数据存储与管理理解的深度。第7课时：数据分析及其基本过程教学目标信息意识：学生能够理解数据分析在数据科学中的重要性，认识到其对提取有用信息和形成决策的作用。计算思维：学生能够理解数据分析的基本过程和方法，培养计算思维。数字化学习与创新：学生能够探索数据分析的新技术和工具，思考如何进行创新应用。信息社会责任：学生能够认识到数据分析中的伦理问题，形成负责任的数据分析态度。作业目标调研数据分析的新技术和工具，思考其在实际应用中的价值。课程实施导入：回顾上节课内容，引出数据分析的话题。讲授：讲解数据分析的基本过程和方法，包括数据获取、数据整理与清洗、数据计算与统计、数据建模及其应用、数据可视化及数据拓展等。活动：小组讨论数据分析的基本过程和方法，分享学习体会。评价：通过作业和课堂讨论，评价学生对数据分析理解的深度。第8课时：数据分析助力科学决策教学目标信息意识：学生能够理解数据分析在科学决策中的重要作用，认识到数据对提升决策质量的价值。计算思维：学生能够理解数据分析在科学决策中的应用过程，培养计算思维。数字化学习与创新：学生能够探索数据分析在科学决策中的创新应用，思