2019粤教版 高中信息技术 必修1 数据与计算《第五章 数据处理和可视化表达》大单元整体教学设计2020课标

粤教版高中信息技术必修1数据与计算《第五章数据处理和可视化表达》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）教学内容分析粤教版高中信息技术必修1《数据与计算》中的第五章《数据处理和可视化表达》旨在通过“网络购物平台客户行为数据分析和可视化表达”这一项目范例，引导学生理解大数据及其特征，掌握数据采集、分析和可视化表达的基本方法。本章内容涵盖了对大数据的基本认识、数据的采集方法与工具、数据的存储与保护、数据的分析技术以及数据的可视化表达等多个方面。大数据的认识：通过介绍大数据的概念、特征及其对日常生活的影响，帮助学生建立起对大数据的整体认知。这部分内容不仅涉及大数据的定义和“4V”特征（大量、多样、低价值密度、高速），还探讨了大数据在现实生活中的应用及其对人们生活方式的改变。数据的采集：详细介绍了数据采集的方法和工具，包括系统日志采集法、网络数据采集法以及其他数据采集法。也讨论了数据的存储方式（本地存储与云端存储）以及数据保护的重要性，包括数据安全保护技术和数据隐私保护。数据的分析：这一部分内容涵盖了数据分析的多个方面，包括特征探索、关联分析、聚类分析和数据分类。通过具体的案例分析，引导学生理解并掌握这些数据分析技术，学会从大量数据中提取有价值的信息。数据的可视化表达：介绍了数据可视化表达的方式和工具，帮助学生理解如何通过图形、图像等方式直观展示数据特征和规律，提升数据分析的效率和效果。（二）单元内容分析本单元以“网络购物平台客户行为数据分析和可视化表达”为核心项目，围绕大数据的认识、数据采集、数据分析和数据可视化表达四个主要环节展开。每个环节都包含了丰富的理论知识和实践技能，旨在通过项目式学习，帮助学生将理论知识应用于实际问题的解决中。大数据的认识：作为单元学习的起点，这部分内容为学生提供了大数据的基础认知框架。通过了解大数据的概念、特征及其对生活的影响，学生能够认识到大数据在当今社会的重要性，为后续学习奠定基础。数据的采集：数据采集是数据分析的前提和基础。本单元详细介绍了多种数据采集方法和工具，帮助学生掌握如何有效地从各种数据源中获取所需数据。也强调了数据存储和保护的重要性，确保数据的完整性和安全性。数据的分析：数据分析是单元学习的核心环节。通过特征探索、关联分析、聚类分析和数据分类等多种技术手段，学生能够学会如何从大量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。这部分内容不仅涉及理论知识的学习，更注重实践操作能力的培养。数据的可视化表达：数据可视化表达是数据分析结果的直观呈现方式。通过学习和掌握数据可视化表达的方式和工具，学生能够更加清晰地理解数据特征和规律，提升数据分析的效率和效果。（三）单元内容整合本单元内容以“网络购物平台客户行为数据分析和可视化表达”项目为主线，将大数据的认识、数据采集、数据分析和数据可视化表达四个环节有机整合在一起。通过项目式学习的方式，引导学生逐步深入探索大数据处理和分析的全过程。在单元学习过程中，注重理论与实践相结合，通过案例分析、实践操作等多种方式，帮助学生深入理解并掌握相关知识和技能。也注重培养学生的问题解决能力、创新能力和团队协作能力，为学生未来的学习和工作奠定坚实基础。二、《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》分解（一）信息意识对信息的敏感度：学生能够敏锐感知到大数据在现代社会中的重要性，认识到数据已成为一种重要的资源。在日常生活中，学生能够主动关注与大数据相关的信息和技术发展动态。对信息价值的判断力：学生能够理解大数据对日常生活和社会发展的影响，认识到数据分析在决策制定中的重要作用。在面对大量数据时，学生能够准确判断信息的价值和潜在用途，为问题解决提供有力支持。信息安全意识：学生能够认识到数据安全保护的重要性，了解数据泄露和滥用可能带来的风险。在数据采集、存储和分析过程中，学生能够自觉遵守信息安全规范，采取有效措施保护数据安全。（二）计算思维形式化描述问题：学生能够运用计算机科学领域的思想方法，将大数据处理和分析过程中的问题进行形式化描述。通过建立数学模型和算法设计，学生能够将复杂的问题转化为可计算的数学问题。抽象与建模：学生能够针对大数据处理和分析的需求，对数据进行抽象处理，建立合适的数据模型。通过运用数据结构和算法设计，学生能够有效地组织和管理数据，提高数据处理和分析的效率。自动化求解：学生能够利用程序设计语言和其他数字化工具，实现大数据处理和分析的自动化求解过程。通过编写程序和调用相关工具，学生能够高效地处理和分析大量数据，提取有价值的信息。迁移与应用：学生能够将大数据处理和分析过程中形成的计算思维迁移到其他相关领域的问题求解中。通过举一反三和触类旁通，学生能够运用计算思维解决复杂问题，提高问题解决能力。（三）数字化学习与创新数字化学习环境的适应：学生能够适应数字化学习环境，利用信息技术手段进行自主学习和协作学习。在学习过程中，学生能够积极利用数字化资源和工具，提高学习效率和效果。数字化学习资源的采集与管理：学生能够针对学习需求，有效地采集和管理数字化学习资源。通过建立个人学习资源库和分享学习成果，学生能够促进知识的积累和传承。数字化学习资源的应用与创新：学生能够创造性地应用数字化学习资源，解决实际问题或创作个性化作品。通过参与数字化创新活动和实践项目，学生能够培养创新意识和创新能力。数字化学习成果的展示与交流：学生能够利用信息技术手段展示数字化学习成果，与他人进行交流和分享。通过参与数字化学习社区和在线协作平台，学生能够拓展学习视野和增强团队协作能力。（四）信息社会责任信息法律法规的遵守：学生能够了解并遵守信息法律法规和伦理道德规范，在信息活动中做到合法合规。在数据采集、存储和分析过程中，学生能够尊重他人隐私和知识产权，保护个人信息安全。信息活动的规范参与：学生能够积极参与信息活动，发挥信息技术在社会进步和发展中的积极作用。在面对网络谣言和不良信息时，学生能够保持理性判断，自觉抵制并传播正能量。信息社会的责任担当：学生能够认识到自己在信息社会中的责任担当，积极为信息社会的健康发展贡献力量。通过参与信息公益活动和社会实践项目，学生能够培养社会责任感和公民意识。信息环境的维护与优化：学生能够关注信息环境的健康与安全，积极参与信息环境的维护与优化工作。-通过传播信息安全知识和参与网络文明建设活动，学生能够营造清朗的网络空间和文化氛围。三、学情分析（一）已知内容分析在高中信息技术必修1《数据与计算》的前几章内容中，学生们已经学习了数据与信息的基本概念、数据的编码方式、数据采集与处理的基础方法。具体来说，学生已经掌握了以下知识点：数据与信息的关系：学生理解数据是信息的载体，信息是数据经过加工处理后的结果。数据编码：学生了解了二进制、ASCII码等基本数据编码方式，并能够进行简单的编码和解码操作。数据处理：学生初步掌握了数据整理、分类、排序等基本处理方法，能够利用简单的工具进行数据处理。通过之前的学习，学生还具备了使用计算机进行基本操作的能力，如文件管理、网络搜索等，为后续的数据处理和可视化表达打下了基础。（二）新知内容分析在《第五章数据处理和可视化表达》中，学生将深入学习大数据的特征、影响，以及数据采集、分析、可视化表达的方法和工具。具体内容包括：大数据的认识：学生需要理解大数据的基本概念、特征及其在现代社会中的重要作用。数据采集：学生将学习数据采集的方法和工具，了解系统日志采集法、网络数据采集法等多种采集方式，并掌握数据存储和保护的基本技术。数据分析：学生将学习特征探索、关联分析、聚类分析、数据分类等数据分析方法，理解数据分析的基本流程和技巧。数据可视化表达：学生将掌握数据可视化表达的方式和工具，能够利用图表、地图等多种形式直观地展示数据，提高数据解读能力。这些内容不仅要求学生具备扎实的理论基础，还要求学生具备较强的实践操作能力和问题解决能力。（三）学生学习能力分析高中一年级的学生在信息技术课程的学习上已经具备了一定的基础，他们的学习能力主要表现在以下几个方面：自主学习能力：学生已经习惯了自主学习，能够利用网络资源和教材进行自我学习，解决一些基础问题。合作学习能力：在之前的学习过程中，学生已经积累了小组合作学习的经验，能够与他人协作完成任务。逻辑思维能力：通过数学、物理等学科的学习，学生已经具备了一定的逻辑思维能力，能够理解和运用抽象概念。动手实践能力：学生喜欢动手实践，能够通过实验和操作加深对知识的理解和掌握。面对大数据处理和可视化表达这一全新领域，学生可能会遇到一些挑战，如数据处理量庞大、分析方法复杂、可视化工具使用不熟练等。（四）学习障碍突破策略为了帮助学生克服学习障碍，提高学习效果，我们将采取以下策略：情境导入，激发兴趣通过展示大数据在现实生活中的应用案例，如网络购物平台的客户行为分析、城市交通流量预测等，激发学生的学习兴趣和求知欲。创设真实的学习情境，让学生感受到大数据处理的实用性和价值，增强学习的动力。分解任务，逐步推进将大数据处理和可视化表达的学习内容分解为若干个小任务，如数据采集、数据清洗、特征探索、关联分析等，每个任务都设定明确的学习目标和评价标准。按照任务难度和逻辑顺序逐步推进，先易后难，先基础后提高，确保学生能够循序渐进地掌握知识和技能。强化实践，提升能力提供丰富的实践机会，让学生在动手操作中加深对知识的理解和掌握。例如，组织学生进行数据采集实验、数据分析竞赛、数据可视化作品展示等活动。鼓励学生利用课余时间进行自主学习和实践，如参加在线课程、阅读相关书籍、参与开源项目等，拓宽知识视野，提升实践能力。小组合作，共同提高组织学生成立学习小组，鼓励他们在小组内进行讨论、交流和协作，共同解决问题。通过小组合作，学生可以相互学习、相互启发，提高学习效率和质量。定期组织小组汇报和展示活动，让学生分享学习成果和经验，增强自信心和表达能力。资源支持，辅助学习提供丰富的学习资源，如教材、课件、视频教程、在线工具等，帮助学生更好地理解和掌握学习内容。建立学习支持平台，如QQ群、微信群等，方便学生随时随地进行学习和交流，解答疑问，分享心得。差异化教学，关注个体针对学生的学习能力和兴趣差异，采取差异化教学策略，为不同层次的学生提供个性化的学习指导和支持。关注学生的学习进度和反馈，及时调整教学计划和方法，确保每个学生都能跟上教学节奏，取得良好的学习效果。通过以上策略的实施，我们旨在帮助学生克服学习障碍，提高大数据处理和可视化表达的学习效果，培养学生的信息素养和综合能力。四、大主题或大概念设计本大单元教学主题为“大数据时代的客户行为分析与可视化表达”，旨在通过探究网络购物平台客户行为数据的分析和可视化表达过程，让学生深入理解大数据的概念、特征及其对日常生活的影响，掌握数据采集、处理、分析和可视化表达的基本方法，并能够在实践中运用这些知识和技能解决实际问题。本主题以大数据为核心，融合了信息技术学科中的多个重要概念和方法，强调理论与实践的结合，旨在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。五、大单元目标叙写（一）信息意识目标描述：学生能够敏锐地感知到大数据在日常生活中的应用，认识到数据对问题解决和决策制定的重要性，具备从大数据中提取有价值信息的能力。具体表现：学生能够主动关注大数据相关的新闻和技术发展动态，理解大数据在社会各个领域中的应用案例。在面对实际问题时，学生能够想到利用大数据进行分析和解决，具备从大数据中挖掘有用信息的能力。学生能够意识到大数据中的隐私和安全问题，了解数据保护的重要性，并能够在信息活动中自觉遵守相关法律法规和伦理道德规范。（二）计算思维目标描述：学生能够运用计算机科学领域的思想方法，对大数据进行分析和处理，抽象出问题的特征，建立结构模型，并运用合理的算法解决问题。具体表现：学生能够针对大数据问题进行需求分析，明确需要解决的关键问题，并提取问题的基本特征进行抽象处理。学生能够运用适当的算法（如关联分析、聚类分析、数据分类等）对大数据进行处理和分析，得出有价值的结论。学生能够利用编程语言或其他数字化工具实现大数据处理和分析的算法，解决实际问题。（三）数字化学习与创新目标描述：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自主学习和协作学习，创造性地解决问题，形成创新作品。具体表现：学生能够评估并选用适当的数字化资源和工具（如数据库、数据分析软件、可视化工具等）进行大数据处理和分析。学生能够在数字化学习环境中进行有效的自主学习和协作学习，分享知识、交流思想，共同解决问题。学生能够利用大数据处理和分析的结果，创造性地解决问题或形成创新作品，如制作数据可视化报告、开发数据分析应用等。（四）信息社会责任目标描述：学生能够理解并遵守信息社会的道德与伦理准则，负责任地使用信息技术，关注信息技术对环境和人文的影响，积极参与信息社会的建设。具体表现：学生能够认识到大数据处理和分析过程中可能涉及的隐私和安全问题，了解数据保护的重要性，并能够在实践中采取适当的措施保护数据安全。学生能够遵守信息法律法规，尊重他人的知识产权和个人隐私，不从事非法侵入他人信息系统、窃取数据等危害网络安全的活动。学生能够关注信息技术发展对环境和人文的影响，积极参与信息社会的建设，为创造安全、健康、和谐的信息环境贡献自己的力量。六、大单元教学重点大数据的概念与特征：让学生深入理解大数据的定义、产生背景、基本特征及其在各个领域的应用，为后续学习奠定基础。数据采集与存储：让学生掌握数据采集的基本方法和工具，了解数据存储的基本方式和保护策略，确保数据的完整性和安全性。数据分析与可视化表达：让学生掌握数据分析的基本方法（如特征探索、关联分析、聚类分析、数据分类等）和可视化表达的基本工具（如Matplotlib、Seaborn、Bokeh等），能够运用这些方法和工具解决实际问题。七、大单元教学难点大数据特征的理解：大数据具有“4V”特征（大量、多样、低价值密度、高速），这些特征使得大数据处理和分析与传统数据处理有很大不同。学生需要深入理解这些特征，才能更好地把握大数据处理和分析的要点。数据分析方法的运用：数据分析是大数据处理的核心环节，涉及多种方法（如关联分析、聚类分析、数据分类等）。学生需要掌握这些方法的基本原理和操作步骤，并能够在实践中灵活运用这些方法解决实际问题。数据可视化表达的创新：数据可视化是将数据分析结果以图形、图像等形式展示出来，使得数据更加直观、易于理解。学生需要具备创新思维，能够根据不同的数据特点和展示需求，设计出具有个性化和创意的数据可视化作品。针对以上教学难点，教师需要在教学中注重以下几点：通过案例分析、实践操作等方式，让学生深入理解大数据的特征和数据分析方法的基本原理。提供丰富的实践机会，让学生在实际操作中掌握数据分析方法和可视化表达工具的使用技巧。鼓励学生进行创新思维和个性化表达，引导他们根据数据特点和展示需求设计具有创意的数据可视化作品。教师还需要关注学生的学习过程，及时给予指导和反馈，帮助他们克服学习中的困难，提高学习效果。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，结合粤教版高中信息技术必修1《数据与计算》第五章《数据处理和可视化表达》的教学内容，本单元的教学目标将从以下四个方面进行设定：信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任。（一）信息意识对信息的敏感度：学生能够敏锐地感知到网络购物平台客户行为数据中蕴含的信息价值，理解这些数据对于商家决策和消费者行为分析的重要性。对信息价值的判断力：学生能够根据解决问题的需要，主动寻求并合理判断网络购物平台客户行为数据的来源、准确性和可靠性，评估数据对分析结果的潜在影响。信息安全意识：学生在处理网络购物平台客户行为数据时，能够认识到数据安全的重要性，采取适当措施保护个人隐私和商业秘密，避免数据泄露和滥用。（二）计算思维形式化表述问题：学生能够运用计算机科学领域的思想方法，将网络购物平台客户行为数据分析的问题进行形式化表述，明确需要解决的关键问题。抽象与建模：学生能够提取问题的基本特征，进行抽象处理，建立数据模型，合理组织数据，以便进行进一步的分析。算法设计与实现：学生能够针对数据分析的需求，设计合适的算法，并利用编程语言或其他数字化工具实现这些算法，解决实际问题。系统化解决方案：学生能够整合数据采集、存储、分析和可视化表达等各个环节，形成系统化的解决方案，提高数据处理的效率和准确性。（三）数字化学习与创新数字化学习环境的适应：学生能够适应数字化学习环境，利用网络资源和数字化工具进行自主学习和协作学习，提高学习效率。数字化学习资源的采集与管理：学生能够根据需要，有效地采集和管理网络购物平台客户行为数据相关的数字化学习资源，为数据分析提供有力支持。创新创造：学生能够在数据分析的过程中，发挥创新思维，提出新的见解和解决方案，创造性地解决问题，形成个性化的学习成果。（四）信息社会责任遵守信息法律法规：学生能够自觉遵守信息法律法规，尊重知识产权，不从事任何违法违规的信息活动。维护信息安全：学生在处理网络购物平台客户行为数据时，能够积极维护个人、他人和公共信息安全，防止数据泄露和滥用。伦理道德：学生能够在信息活动中，秉持良好的伦理道德观念，尊重他人的隐私和权益，不传播虚假信息，不参与网络欺凌等不良行为。社会责任感：学生能够认识到自己在信息社会中的责任和义务，积极参与信息社会的建设和发展，为构建和谐、健康的信息社会贡献力量。教学重点与难点教学重点数据采集与存储：掌握网络购物平台客户行为数据的采集方法和工具，了解数据存储的基本原理和常见方式。数据分析方法：掌握特征探索、关联分析、聚类分析和数据分类等数据分析方法，能够运用这些方法对网络购物平台客户行为数据进行深入分析。数据可视化表达：了解数据可视化表达的基本方式和工具，能够运用这些方式和工具将数据分析结果以直观、生动的方式呈现出来。教学难点数据的准确性与可靠性：如何确保网络购物平台客户行为数据的准确性和可靠性，避免数据误差对分析结果的影响。算法设计与实现：如何针对数据分析的需求，设计合适的算法，并利用编程语言或其他数字化工具实现这些算法，解决实际问题。数据可视化表达的创意与效果：如何运用数据可视化表达的方式和工具，将数据分析结果以富有创意和效果的方式呈现出来，提高数据解读的直观性和生动性。教学整体思路本单元的教学将以项目式学习为主要方式，通过“网络购物平台客户行为数据分析和可视化表达”这一项目，引导学生经历数据采集、存储、分析和可视化表达等各个环节，全面提升学生的信息素养。具体教学思路如下：（一）项目引入与情境创设通过展示网络购物平台客户行为数据分析的实际案例，引导学生认识到数据分析在现代商业决策中的重要性，激发学生的学习兴趣和探究欲望。创设项目情境，明确项目目标和任务要求，为后续的学习活动奠定基础。（二）数据采集与存储数据采集：介绍网络购物平台客户行为数据的来源和采集方法，引导学生利用网络爬虫、API接口等工具进行数据采集。通过实践操作，让学生掌握数据采集的基本技能和注意事项。数据存储：介绍数据存储的基本原理和常见方式，引导学生选择合适的存储方式存储采集到的数据。强调数据安全的重要性，引导学生采取适当措施保护数据安全。（三）数据分析方法学习与实践特征探索：介绍特征探索的基本方法，引导学生对采集到的数据进行预处理和描述性统计分析，了解数据的分布特征和基本统计量。关联分析：介绍关联分析的基本算法和应用场景，引导学生发现数据之间的关联性或相关性，挖掘数据背后的价值。聚类分析：介绍聚类分析的基本思想和方法，引导学生将数据分为若干个簇，以便进一步分析数据的内在结构和规律。数据分类：介绍数据分类的基本原理和方法，引导学生根据数据的特征将其分为不同的类别，以便进行更深入的分析。（四）数据可视化表达可视化表达方式学习：介绍数据可视化表达的基本方式和工具，如柱状图、折线图、饼图、散点图等，引导学生了解各种方式的适用场景和优缺点。可视化表达实践：引导学生运用所学的可视化表达方式和工具，将数据分析结果以直观、生动的方式呈现出来。通过实践操作，让学生掌握数据可视化表达的基本技能和注意事项。（五）项目总结与反思在项目完成后，组织学生进行总结和反思，分享学习心得和体会。通过项目评价，了解学生的学习成果和不足之处，为后续的教学改进提供依据。引导学生将所学知识运用到实际生活中，提高信息意识和计算思维能力。教学策略与方法（一）项目式学习以“网络购物平台客户行为数据分析和可视化表达”为项目主线，贯穿整个教学过程。通过项目式学习，让学生在真实情境中学习数据处理和可视化表达的知识和技能，提高解决问题的能力和创新意识。（二）合作学习鼓励学生进行小组合作学习，共同完成项目任务。通过小组合作，培养学生的协作精神和沟通能力，同时促进知识的共享和互补。（三）探究式学习引导学生通过探究和实践，发现问题、解决问题。在探究过程中，培养学生的批判性思维和创新能力，同时加深对知识的理解和掌握。（四）案例教学通过展示和分析实际案例，帮助学生理解数据处理和可视化表达的应用场景和实际效果。通过案例教学，激发学生的学习兴趣和探究欲望，提高教学效果。（五）技术融合将信息技术与其他学科知识进行融合，拓展学生的知识视野和思维方式。通过技术融合，培养学生的跨学科思维和综合能力，提高信息素养和创新意识。学业评价本单元的学业评价将采用多元化的评价方式，包括过程性评价和总结性评价相结合。具体评价方式如下：（一）过程性评价课堂参与度：评价学生在课堂上的表现，包括提问、回答、讨论等环节的参与度。实践操作能力：评价学生在实践操作中的表现，包括数据采集、存储、分析和可视化表达等环节的技能掌握情况。小组合作能力：评价学生在小组合作学习中的表现，包括协作精神、沟通能力、责任分工等方面的表现。（二）总结性评价项目成果展示：组织学生展示项目成果，包括数据分析报告、可视化表达作品等。通过展示评价学生的综合素质和创新能力。测试与考核：通过测试卷或考核任务等方式，对学生的知识掌握情况进行全面考核。考核内容涵盖数据处理和可视化表达的基本概念、方法、技能等方面。3.自我评价与互评：鼓励学生进行自我评价和互评，反思学习过程中的得失和成长。通过自我评价和互评培养学生的自我认知能力和批判性思维。九、学业评价学业评价是高中信息技术课程的重要组成部分，旨在全面评估学生的学习成果，促进信息素养的全面发展。本章节的学业评价依据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，结合粤教版高中信息技术必修1《数据与计算》第五章《数据处理和可视化表达》的教学内容，设定了信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个方面的评价目标。（一）信息意识评价目标：学生能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的方式获取与处理信息；敏锐感觉到信息的变化，分析数据中所承载的信息，采用有效策略对信息来源的可靠性、内容的准确性、指向的目的性作出合理判断；对信息可能产生的影响进行预期分析，为解决问题提供参考；在合作解决问题的过程中，愿意与团队成员共享信息，实现信息的更大价值。评价内容与标准：信息敏感度学生能否在日常学习和生活中，敏锐地感知到大数据及其特征的存在，认识到大数据对日常生活的影响。评价标准：学生能否在讨论或作业中提及大数据在日常生活中的应用实例，并分析其影响。信息价值判断力学生能否对获取到的网络购物平台客户行为数据进行价值判断，理解数据对商业决策的重要性。评价标准：学生能否在分析报告中明确指出数据的价值所在，并提出基于数据的合理建议。信息来源可靠性判断学生能否判断数据采集方法的可靠性，理解不同数据采集工具对数据质量的影响。评价标准：学生能否在项目实施过程中，选择可靠的数据采集方法，并对数据来源进行合理性说明。信息共享与合作学生能否在小组合作中，主动分享自己获取和处理的信息，促进团队成员间的信息交流与合作。评价标准：观察学生在小组讨论和项目实施过程中的信息共享情况，评估其合作态度和信息共享的有效性。（二）计算思维评价目标：在信息活动中，学生能够采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；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；总结利用计算机解决问题的过程与方法，并迁移到与之相关的其他问题解决中。评价内容与标准：问题界定与抽象学生能否将网络购物平台客户行为数据分析的问题进行界定和抽象，明确需要解决的关键问题。评价标准：学生能否在项目报告中清晰阐述问题的界定和抽象过程，以及问题的核心要素。数据组织与建模学生能否根据数据分析的需要，合理组织数据，建立数据模型，为后续的数据分析奠定基础。评价标准：观察学生数据预处理和建模的过程，评估其数据组织和建模的合理性及有效性。算法设计与实现学生能否设计合适的算法来解决数据分析中的问题，如特征探索、关联分析、聚类分析和数据分类等，并使用编程语言实现这些算法。评价标准：学生能否提交可运行的程序代码，并在代码中正确实现所设计的算法，解决数据分析中的实际问题。问题解决与迁移学生能否将利用计算机解决问题的过程和方法迁移到其他相关问题的解决中，体现计算思维的迁移性。评价标准：观察学生在项目完成后的反思总结，评估其能否将本项目中的计算思维方法应用到其他类似问题的解决中。（三）数字化学习与创新评价目标：学生能够认识数字化学习环境的优势和局限性，适应数字化学习环境，养成数字化学习与创新的习惯；掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。评价内容与标准：数字化学习环境适应学生能否适应数字化学习环境，如使用在线编辑工具、数据分析软件等进行项目学习和数据分析。评价标准：观察学生在数字化学习环境中的操作熟练度和适应性，评估其能否有效利用数字化工具进行学习和数据分析。数字化学习工具操作学生能否熟练掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，如Python编程语言、数据分析库（如Pandas、Matplotlib）等。评价标准：通过学生提交的代码和数据分析报告，评估其数字化学习工具操作的熟练度和准确性。自主学习与协同工作学生能否在数字化学习环境中进行自主学习，同时与团队成员进行协同工作，共同完成项目任务。评价标准：观察学生在项目学习过程中的自主学习和协同工作情况，评估其能否有效利用数字化工具进行知识分享和创新创造。知识分享与创新创造学生能否在项目学习和数据分析过程中，主动分享自己的知识和经验，提出创新性的想法和解决方案。评价标准：通过学生提交的项目报告和创新性想法，评估其在知识分享和创新创造方面的表现。（四）信息社会责任评价目标：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，在现实空间和虚拟空间中遵守公共规范，既能有效维护信息活动中个人的合法权益，又能积极维护他人合法权益和公共信息安全；关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题；对于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、理性判断和负责行动的能力。评价内容与标准：信息安全意识学生能否在数据采集、分析和可视化表达过程中，意识到信息安全的重要性，并采取适当措施保护数据安全。评价标准：观察学生在项目实施过程中对数据安全保护措施的应用情况，评估其信息安全意识的强弱。信息法律法规遵守学生能否在项目学习和数据分析过程中，遵守信息法律法规，如保护个人隐私、不泄露敏感数据等。评价标准：通过学生提交的项目报告和数据分析过程，评估其是否遵守了信息法律法规的相关要求。信息道德与伦理学生能否在信息活动中，展现出良好的信息道德与伦理素养，如尊重他人隐私、不传播虚假信息等。评价标准：观察学生在项目学习和数据分析过程中的行为表现，评估其信息道德与伦理素养的高低。环境与人文关怀学生能否关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题，如数据隐私保护、信息伦理等，并表现出积极的态度和行动。评价标准：通过学生提交的项目报告和反思总结，评估其是否关注到了信息技术革命所带来的环境问题与人文问题，并提出了相应的解决方案或建议。通过信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个方面的评价目标与内容标准，可以全面评估学生在《数据处理和可视化表达》这一章节中的学习成果和信息素养发展水平。这些评价目标与内容标准不仅有助于教师了解学生的学习情况，还能为学生的学习提供明确的指导和反馈，促进其信息素养的全面发展。十、大单元实施思路及教学结构图一、大单元实施思路本单元以“网络购物平台客户行为数据分析和可视化表达”为项目范例，通过引导学生了解大数据及其特征、数据采集、数据分析和数据可视化表达的过程，旨在培养学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任。以下是详细的实施思路：情境导入：通过展示网络购物平台客户行为数据分析的实际案例，引发学生对大数据及其应用的兴趣，明确本单元的学习目标和内容。理论学习：分阶段讲解大数据的基本概念、特征及其对日常生活的影响，数据的采集方法和工具，数据的存储和保护，数据分析的基本方法（特征探索、关联分析、聚类分析、数据分类），以及数据可视化表达的方式和工具。实践操作：通过项目实践活动，让学生在解决实际问题的过程中，体验数据采集、处理、分析和可视化表达的全过程。具体包括设计数据采集方案、利用工具进行数据采集、使用数据分析软件进行处理和分析、选择合适的可视化工具进行表达。成果展示与评价：学生分组展示项目成果，通过分享和交流，提升对数据处理和可视化表达的理解和应用能力。采用多元化的评价方式，包括自我评价、同伴评价和教师评价，全面评估学生的学习成效。总结反思：引导学生对本单元的学习进行总结和反思，提炼学习过程中的经验和教训，明确后续学习的方向和目标。二、教学目标设定（一）信息意识学生能够意识到大数据在日常生活和学习中的重要性，认识到信息获取和处理的必要性。学生能够敏锐感知信息的变化，判断数据和信息的来源可靠性、内容准确性以及目的指向性。学生在面对信息问题时，能够主动寻求解决方案，选择恰当的方式获取和处理信息。（二）计算思维学生能够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，并合理组织数据。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。学生能够总结利用计算机解决问题的过程与方法，并将其迁移到与之相关的其他问题解决中。（三）数字化学习与创新学生能够适应数字化学习环境，养成数字化学习与创新的习惯。学生能够掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。学生能够利用数字化工具和资源，创造性地解决问题，形成创新作品。（四）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。学生在现实空间和虚拟空间中能够遵守公共规范，有效维护信息活动中个人的合法权益，积极维护他人合法权益和公共信息安全。学生能够关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题，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、理性判断和负责行动的能力。三、教学结构图大单元实施思路及教学结构图|+++|||情境导入理论学习实践操作|||+++++++++||||||大数据案例展示大数据概念与特征数据采集方法数据采集实践数据分析方法||||||大数据影响分析数据存储与保护数据分析工具数据分析实践数据可视化方式|+++||数据可视化工具数据可视化实践|+++|成果展示与评价|总结反思四、具体教学实施步骤第一步：情境导入（1课时）展示案例：教师展示网络购物平台客户行为数据分析的实际案例，引导学生了解大数据在商业领域的应用。明确目标：教师介绍本单元的学习目标和内容，强调大数据、数据采集、数据分析和数据可视化表达的重要性。分组讨论：学生分组讨论大数据在日常生活中的应用案例，分享自己的见解和体会。第二步：理论学习（4课时）5.1认识大数据（1课时）讲解概念：教师讲解大数据的基本概念，包括大数据的定义、产生背景和发展趋势。分析特征：教师分析大数据的特征，包括大量、多样、低价值密度和高速等“4V”特征，以及样本渐趋于总体、精确让位于模糊、相关性重于因果等特征。探讨影响：教师探讨大数据对日常生活的影响，包括方便支付、方便出行、方便购物与产品推介、方便看病与诊病等方面，同时分析大数据可能带来的负面影响，如个人信息泄露和信息伤害与诈骗等。5.2数据的采集（1课时）讲解方法：教师讲解数据采集的基本方法，包括系统日志采集法、网络数据采集法和其他数据采集法。介绍工具：教师介绍常用的数据采集工具，如Python的NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib等库。讨论存储与保护：教师引导学生讨论数据的存储方式和保护措施，包括本地存储和云端存储，以及数据备份、加密和隐私保护等方法。5.3数据的分析（1课时）讲解方法：教师讲解数据分析的基本方法，包括特征探索、关联分析、聚类分析和数据分类等。实践案例：教师通过分析实际案例，展示数据分析的过程和结果，引导学生理解数据分析的重要性和应用价值。讨论应用：教师引导学生讨论数据分析在商业、教育、医疗等领域的应用案例，分享自己的见解和体会。5.4数据的可视化表达（1课时）讲解方式：教师讲解数据可视化表达的方式，包括分组柱形图、堆叠柱形图、折线图、饼图、词云图等。介绍工具：教师介绍常用的数据可视化工具，如Python的Seaborn和Bokeh等库。实践操作：教师引导学生使用数据可视化工具进行实践操作，体验数据可视化表达的过程和效果。第三步：实践操作（6课时）活动一：数据采集实践（2课时）设计方案：学生分组设计数据采集方案，明确采集目标、方法和工具。实施采集：学生利用选定的工具进行数据采集，记录采集过程和结果。分享交流：学生分组分享数据采集的经验和教训，讨论采集过程中遇到的问题和解决方案。活动二：数据分析实践（2课时）数据预处理：学生对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、异常值处理、缺失值填充等。特征探索：学生进行数据特征探索，绘制直方图、散点图等图表，观察数据的分布特征。关联分析：学生进行关联分析，发现数据之间的关联性和相关性，构建关联规则。聚类分析：学生进行聚类分析，将数据分为不同的簇，探索数据的内在结构和规律。数据分类：学生进行数据分类，构建分类模型，对未知数据进行预测和分类。活动三：数据可视化表达实践（2课时）选择工具：学生根据数据特点和可视化需求选择合适的可视化工具。设计表达：学生设计数据可视化表达方案，明确可视化目标和表达方式。实施表达：学生利用选定的工具进行数据可视化表达，生成图表、词云图等可视化作品。分享交流：学生分组分享数据可视化表达的经验和成果，讨论可视化表达的效果和改进方向。第四步：成果展示与评价（2课时）成果展示：学生分组展示项目成果，包括数据采集方案、数据分析报告和数据可视化作品等。分享交流：学生分享项目实践过程中的经验和教训，讨论项目实施的难点和解决方案。多元评价：采用多元化的评价方式，包括自我评价、同伴评价和教师评价，全面评估学生的学习成效。第五步：总结反思（1课时）个人总结：学生撰写个人总结，回顾本单元的学习过程和成果，提炼学习经验和教训。小组反思：学生分组进行小组反思，讨论项目实施过程中的问题和改进方向，明确后续学习的目标和方向。3.全班分享：各小组分享反思结果，教师进行总结和点评，鼓励学生在后续学习中继续努力和进步。十一、大情境、大任务创设一、大情境设计随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为推动社会进步和经济发展的重要力量。在网络购物平台中，客户行为数据蕴含着巨大的商业价值，通过对这些数据的分析和可视化表达，商家可以深入了解消费者的购物习惯和需求，从而制定更加精准的营销策略，提升客户满意度和平台竞争力。基于此，我们设计了一个大情境——“智慧商城：网络购物平台客户行为数据分析和可视化表达”，旨在让学生在实际情境中体验大数据的处理和分析过程，提升信息技术学科核心素养。二、大任务创设在大情境“智慧商城：网络购物平台客户行为数据分析和可视化表达”下，我们创设了一个大任务——“构建智慧商城客户行为数据分析系统”。该任务将贯穿整个教学过程，通过一系列子任务的完成，逐步实现大数据的采集、分析、可视化表达，最终形成一个完整的客户行为数据分析系统。（一）教学目标设定信息意识学生能够认识到大数据在网络购物平台中的重要性，理解客户行为数据对商家决策的影响。学生能够敏锐感知客户行为数据的变化，判断数据的来源可靠性、内容准确性以及目的指向性。学生在面对客户行为数据分析问题时，能够主动寻求解决方案，选择恰当的方式获取和处理数据。计算思维学生能够运用计算机科学领域的思想方法，界定客户行为数据分析问题，抽象特征，建立结构模型，并合理组织数据。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。学生能够总结利用计算机解决客户行为数据分析问题的过程与方法，并将其迁移到与之相关的其他问题解决中。数字化学习与创新学生能够适应数字化学习环境，养成数字化学习与创新的习惯。学生能够掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。学生能够利用数字化工具和资源，创造性地解决客户行为数据分析问题，形成创新作品。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。学生在现实空间和虚拟空间中能够遵守公共规范，有效维护信息活动中个人的合法权益，积极维护他人合法权益和公共信息安全。学生能够关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题，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、理性判断和负责行动的能力。（二）大任务分解大任务“构建智慧商城客户行为数据分析系统”可以分解为以下五个子任务：子任务一：大数据认知与数据采集方案设计教学目标：学生能够认识大数据的基本概念、特征及其对日常生活的影响。学生能够设计合理的客户行为数据采集方案，明确采集目标、方法和工具。活动内容：讲解大数据的基本概念、特征及其对日常生活的影响。引导学生分组讨论，设计客户行为数据采集方案，包括采集目标、采集方法（如系统日志采集法、网络数据采集法等）和采集工具（如Python的NumPy、SciPy、Pandas等库）。子任务二：数据采集与存储教学目标：学生能够利用选定的工具进行客户行为数据采集，记录采集过程和结果。学生能够了解数据存储的方式和保护措施，确保数据的安全性和完整性。活动内容：学生分组实施数据采集方案，利用选定的工具进行数据采集。讨论数据存储的方式和保护措施，包括本地存储和云端存储，以及数据备份、加密和隐私保护等方法。子任务三：数据分析与模型构建教学目标：学生能够对采集到的客户行为数据进行预处理，包括数据清洗、异常值处理、缺失值填充等。学生能够运用特征探索、关联分析、聚类分析和数据分类等方法，构建客户行为数据分析模型。活动内容：对采集到的数据进行预处理，绘制直方图、散点图等图表，观察数据的分布特征。进行关联分析，发现数据之间的关联性和相关性，构建关联规则。进行聚类分析，将数据分为不同的簇，探索数据的内在结构和规律。进行数据分类，构建分类模型，对未知数据进行预测和分类。子任务四：数据可视化表达教学目标：学生能够了解数据可视化表达的方式和工具，选择合适的可视化工具进行表达。学生能够设计数据可视化表达方案，明确可视化目标和表达方式。活动内容：讲解数据可视化表达的方式，包括分组柱形图、堆叠柱形图、折线图、饼图、词云图等。介绍常用的数据可视化工具，如Python的Seaborn和Bokeh等库。学生分组设计数据可视化表达方案，利用选定的工具进行数据可视化表达，生成图表、词云图等可视化作品。子任务五：系统展示与反思教学目标：学生能够展示智慧商城客户行为数据分析系统的成果，分享项目实践过程中的经验和教训。学生能够对学习过程进行总结和反思，提炼学习经验和教训，明确后续学习的方向和目标。活动内容：各小组展示智慧商城客户行为数据分析系统的成果，包括数据采集方案、数据分析报告和数据可视化作品等。分享项目实践过程中的经验和教训，讨论项目实施的难点和解决方案。引导学生进行个人总结和小组反思，撰写反思报告，明确后续学习的方向和目标。（三）教学实施步骤情境导入（1课时）展示网络购物平台客户行为数据分析的实际案例，引导学生了解大数据在商业领域的应用。介绍大任务“构建智慧商城客户行为数据分析系统”的背景和目标，激发学生的学习兴趣。子任务一实施（2课时）讲解大数据的基本概念、特征及其对日常生活的影响。引导学生分组讨论，设计客户行为数据采集方案。各小组汇报采集方案，师生共同讨论完善。子任务二实施（2课时）学生分组实施数据采集方案，利用选定的工具进行数据采集。讨论数据存储的方式和保护措施，确保数据的安全性和完整性。各小组分享数据采集的经验和教训，讨论采集过程中遇到的问题和解决方案。子任务三实施（3课时）对采集到的数据进行预处理，绘制直方图、散点图等图表。进行关联分析、聚类分析和数据分类，构建客户行为数据分析模型。各小组展示数据分析过程和结果，讨论分析方法的优缺点。子任务四实施（2课时）讲解数据可视化表达的方式和工具。学生分组设计数据可视化表达方案，利用选定的工具进行数据可视化表达。各小组展示数据可视化作品，分享可视化表达的经验和效果。子任务五实施（2课时）各小组展示智慧商城客户行为数据分析系统的成果，包括数据采集方案、数据分析报告和数据可视化作品等。分享项目实践过程中的经验和教训，讨论项目实施的难点和解决方案。引导学生进行个人总结和小组反思，撰写反思报告。总结与反思（1课时）全班分享各小组的反思报告，教师进行总结和点评。鼓励学生在后续学习中继续努力和进步，明确后续学习的方向和目标。通过上述大情境和大任务的创设与实施，学生将能够在实际情境中体验大数据的处理和分析过程，提升信息技术学科核心素养，为将来在信息技术领域的发展奠定坚实的基础。十二、单元学历案（一）单元主题与课时单元主题：第五章数据处理和可视化表达课时设计：情境导入（1课时）理论学习（4课时）5.1认识大数据（1课时）5.2数据的采集（1课时）5.3数据的分析（1课时）5.4数据的可视化表达（1课时）实践操作（6课时）活动一：数据采集实践（2课时）活动二：数据分析实践（2课时）活动三：数据可视化表达实践（2课时）成果展示与评价（2课时）总结反思（1课时）（二）学习目标教学目标：通过本章学习，学生将理解大数据的概念及其特征，掌握数据采集、数据分析和数据可视化表达的基本方法，并能够运用这些方法解决实际问题，提高信息素养和数据处理能力。学习目标设定：信息意识：学生能够意识到大数据在日常生活和学习中的重要性，认识到信息获取和处理的必要性。学生能够敏锐感知信息的变化，判断数据和信息的来源可靠性、内容准确性以及目的指向性。学生在面对信息问题时，能够主动寻求解决方案，选择恰当的方式获取和处理信息。计算思维：学生能够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，并合理组织数据。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。学生能够总结利用计算机解决问题的过程与方法，并将其迁移到与之相关的其他问题解决中。数字化学习与创新：学生能够适应数字化学习环境，养成数字化学习与创新的习惯。学生能够掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。学生能够利用数字化工具和资源，创造性地解决问题，形成创新作品。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。学生在现实空间和虚拟空间中能够遵守公共规范，有效维护信息活动中个人的合法权益，积极维护他人合法权益和公共信息安全。学生能够关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题，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、理性判断和负责行动的能力。（三）评价任务自我评价：学生在每个活动结束后，对自己的学习过程和成果进行反思和评价，总结经验和教训。同伴评价：在小组活动过程中，同伴之间互相评价合作态度、贡献度和成果质量。教师评价：教师根据学生的参与度、学习成果和作业完成情况进行评价，给予反馈和指导。项目活动评价：利用教科书附录2的“项目活动评价表”，对项目选题、项目方案、实施情况以及项目成果进行全面评价。（四）学习过程第一步：情境导入（1课时）展示案例：教师展示网络购物平台客户行为数据分析的实际案例，引导学生了解大数据在商业领域的应用。明确目标：教师介绍本单元的学习目标和内容，强调大数据、数据采集、数据分析和数据可视化表达的重要性。分组讨论：学生分组讨论大数据在日常生活中的应用案例，分享自己的见解和体会。第二步：理论学习（4课时）5.1认识大数据（1课时）讲解概念：教师讲解大数据的基本概念，包括大数据的定义、产生背景和发展趋势。分析特征：教师分析大数据的特征，包括“4V”特征、样本渐趋于总体、精确让位于模糊、相关性重于因果等。探讨影响：教师探讨大数据对日常生活的影响，包括方便支付、方便出行、方便购物与产品推介、方便看病与诊病等方面，同时分析大数据可能带来的负面影响。5.2数据的采集（1课时）讲解方法：教师讲解数据采集的基本方法，包括系统日志采集法、网络数据采集法和其他数据采集法。介绍工具：教师介绍常用的数据采集工具，如Python的NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib等库。讨论存储与保护：教师引导学生讨论数据的存储方式和保护措施，包括本地存储和云端存储，以及数据备份、加密和隐私保护等方法。5.3数据的分析（1课时）讲解方法：教师讲解数据分析的基本方法，包括特征探索、关联分析、聚类分析和数据分类等。实践案例：教师通过分析实际案例，展示数据分析的过程和结果，引导学生理解数据分析的重要性和应用价值。讨论应用：教师引导学生讨论数据分析在商业、教育、医疗等领域的应用案例，分享自己的见解和体会。5.4数据的可视化表达（1课时）讲解方式：教师讲解数据可视化表达的方式，包括分组柱形图、堆叠柱形图、折线图、饼图、词云图等。介绍工具：教师介绍常用的数据可视化工具，如Python的Seaborn和Bokeh等库。实践操作：教师引导学生使用数据可视化工具进行实践操作，体验数据可视化表达的过程和效果。第三步：实践操作（6课时）活动一：数据采集实践（2课时）设计方案：学生分组设计数据采集方案，明确采集目标、方法和工具。实施采集：学生利用选定的工具进行数据采集，记录采集过程和结果。分享交流：学生分组分享数据采集的经验和教训，讨论采集过程中遇到的问题和解决方案。活动二：数据分析实践（2课时）数据预处理：学生对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、异常值处理、缺失值填充等。特征探索：学生进行数据特征探索，绘制直方图、散点图等图表，观察数据的分布特征。关联分析：学生进行关联分析，发现数据之间的关联性和相关性，构建关联规则。聚类分析：学生进行聚类分析，将数据分为不同的簇，探索数据的内在结构和规律。数据分类：学生进行数据分类，构建分类模型，对未知数据进行预测和分类。活动三：数据可视化表达实践（2课时）选择工具：学生根据数据特点和可视化需求选择合适的可视化工具。设计表达：学生设计数据可视化表达方案，明确可视化目标和表达方式。实施表达：学生利用选定的工具进行数据可视化表达，生成图表、词云图等可视化作品。分享交流：学生分组分享数据可视化表达的经验和成果，讨论可视化表达的效果和改进方向。第四步：成果展示与评价（2课时）成果展示：学生分组展示项目成果，包括数据采集方案、数据分析报告和数据可视化作品等。分享交流：学生分享项目实践过程中的经验和教训，讨论项目实施的难点和解决方案。多元评价：采用多元化的评价方式，包括自我评价、同伴评价和教师评价，全面评估学生的学习成效。第五步：总结反思（1课时）个人总结：学生撰写个人总结，回顾本单元的学习过程和成果，提炼学习经验和教训。小组反思：学生分组进行小组反思，讨论项目实施过程中的问题和改进方向，明确后续学习的目标和方向。全班分享：各小组分享反思结果，教师进行总结和点评，鼓励学生在后续学习中继续努力和进步。（五）作业与检测作业设计：数据采集作业：设计并实施一个数据采集方案，采集一定规模的数据，并撰写数据采集报告。数据分析作业：对采集到的数据进行预处理和特征探索，分析数据的分布特征和关联性，并撰写数据分析报告。数据可视化作业：选择合适的数据可视化工具，设计并实施数据可视化表达方案，生成可视化作品，并撰写可视化表达报告。检测设计：理论测试：设计选择题和思考题，检测学生对大数据概念、数据采集、数据分析和数据可视化表达理论知识的掌握情况。实践测试：设计情境题，要求学生运用所学知识解决实际问题，如对网络购物平台客户行为数据进行分析和可视化表达，并撰写分析报告。（六）学后反思学生在完成本单元学习后，应反思以下几个方面：知识掌握情况：回顾本单元所学内容，检查自己是否掌握了大数据概念、数据采集、数据分析和数据可视化表达的基本知识。技能提升情况：评估自己在数据采集、数据分析和数据可视化表达方面的技能是否得到提升，是否能够运用所学知识解决实际问题。学习态度与方法：反思自己在学习过程中的态度和方法，是否积极主动参与学习活动，是否善于与同学合作交流，是否善于运用数字化工具和资源进行学习。信息素养与社会责任：思考自己在信息意识、计算思维、数字化学习与创新和信息社会责任方面的表现，是否具备了一定的信息素养和社会责任感。通过反思，学生应明确自己在学习中的优点和不足，为后续学习制定改进计划，不断提升自己的信息素养和数据处理能力。十三、学科实践与跨学科学习设计一、教学目标设定信息意识：学生能够意识到大数据在日常生活中的重要性，认识到信息获取和处理的必要性。学生能够敏锐感知信息的变化，判断数据和信息的来源可靠性、内容准确性以及目的指向性。学生在面对信息问题时，能够主动寻求解决方案，选择恰当的方式获取和处理信息。计算思维：学生能够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，并合理组织数据。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。学生能够总结利用计算机解决问题的过程与方法，并将其迁移到与之相关的其他问题解决中。数字化学习与创新：学生能够适应数字化学习环境，养成数字化学习与创新的习惯。学生能够掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。学生能够利用数字化工具和资源，创造性地解决问题，形成创新作品。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。学生在现实空间和虚拟空间中能够遵守公共规范，有效维护信息活动中个人的合法权益，积极维护他人合法权益和公共信息安全。学生能够关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题，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、理性判断和负责行动的能力。二、学习目标设定信息意识：了解大数据的基本概念、特征及其对日常生活的影响。能够区分不同来源的数据和信息，并判断其可靠性和价值。在面对大数据应用时，能够主动思考其对个人和社会的影响。计算思维：掌握数据采集、存储、分析和可视化表达的基本方法。能够运用计算思维解决大数据处理过程中的实际问题，如数据清洗、特征提取、关联分析等。能够将大数据处理的方法迁移到其他领域的问题解决中。数字化学习与创新：熟练使用数字化学习工具和资源，如Python库（NumPy、Pandas、Matplotlib等）进行数据处理和可视化表达。在项目实践中，能够运用所学知识创造性地解决实际问题，形成具有创新性的学习成果。通过团队合作，共同完成项目任务，提升协同学习和知识分享的能力。信息社会责任：在数据处理过程中，注重数据的隐私保护和信息安全，遵守相关法律法规和伦理准则。能够识别并抵制不良信息，维护网络空间的健康和安全。在项目展示和交流中，尊重他人的知识产权和隐私，积极分享自己的学习成果和经验。三、作业目标设定信息意识：完成一份关于大数据在日常生活中的应用案例调查报告，分析大数据对人们生活的影响。收集不同来源的数据和信息，判断其可靠性和价值，并撰写分析报告。计算思维：设计并实施一个数据采集方案，使用合适的工具进行数据采集和存储。对采集到的数据进行预处理和分析，运用特征探索、关联分析、聚类分析等方法发现数据中的规律和模式。使用数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn、Bokeh等）将数据分析结果以图形化的方式展示出来。数字化学习与创新：利用数字化学习工具和资源，完成一个数据处理和可视化表达的项目作品。在项目作品中体现创新思维，如提出新的数据分析方法或可视化表达方式。通过团队合作，共同完成项目作品，并在班级或学校范围内进行展示和交流。信息社会责任：在项目作品中注明数据来源和参考文献，尊重他人的知识产权。在项目展示和交流中，遵守学术诚信和道德规范，不抄袭、不剽窃他人的成果。关注数据隐私保护和信息安全问题，在项目作品中体现相应的措施和策略。四、学科实践与跨学科学习设计（一）学科实践设计项目主题：网络购物平台客户行为数据分析和可视化表达项目背景：随着网络购物的普及和发展，商家通过大数据分析客户行为来优化营销策略和提升用户体验已成为一种趋势。本项目旨在通过采集和分析网络购物平台的客户行为数据，揭示客户的购物偏好和模式，为商家提供决策支持。项目目标：掌握数据采集、存储、分析和可视化表达的基本方法。运用计算思维解决大数据处理过程中的实际问题。提升数字化学习与创新的能力，形成具有创新性的学习成果。培养信息社会责任意识，注重数据隐私保护和信息安全。项目内容：数据采集：设计数据采集方案，使用网络爬虫等工具从网络购物平台采集客户行为数据，如浏览记录、购买记录、评价信息等。数据存储：将采集到的数据存储在本地或云端数据库中，确保数据的安全性和可访问性。数据分析：对采集到的数据进行预处理、特征探索、关联分析、聚类分析等操作，发现数据中的规律和模式。数据可视化表达：使用数据可视化工具将数据分析结果以图形化的方式展示出来，如分组柱形图、堆叠柱形图、折线图、词云图等。项目实施步骤：分组与分工：将学生分成若干小组，每个小组选举一名组长负责协调小组成员的工作。小组成员根据自己的兴趣和特长进行分工，如数据采集、数据分析、数据可视化表达等。制定项目计划：各小组根据项目目标和内容制定详细的项目计划，包括时间节点、任务分配、资源需求等。项目实施：各小组按照项目计划开展工作，定期召开小组会议讨论项目进展和遇到的问题，并及时调整项目计划。项目成果展示与交流：各小组在项目完成后进行成果展示与交流，分享项目经验和教训，互相学习和借鉴。项目评价：过程评价：关注学生在项目实施过程中的表现，如参与度、合作精神、创新能力等。成果评价：评价学生提交的项目成果，包括数据采集的完整性、数据分析的准确性、数据可视化表达的清晰度和创新性等。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）跨学科学习设计跨学科主题：大数据在商业决策中的应用跨学科目标：结合商业知识理解大数据在商业决策中的作用和价值。运用信息技术手段解决商业决策中的实际问题。培养跨学科思维和综合能力，提升解决实际问题的能力。跨学科内容：商业知识：介绍商业决策的基本流程和方法，如市场分析、客户细分、营销策略制定等。信息技术：讲解大数据处理的基本技术和工具，如数据采集、存储、分析和可视化表达等。案例分析：选取典型的商业决策案例，分析大数据在其中所起的作用和价值。跨学科实施步骤：引入商业背景：通过讲解或视频等形式引入商业背景知识，让学生了解商业决策的基本流程和方法。讲解信息技术：详细讲解大数据处理的基本技术和工具，并演示其在商业决策中的应用。案例分析：选取典型的商业决策案例进行分析，让学生理解大数据在其中所起的作用和价值。跨学科项目实践：结合商业背景和信息技术知识设计一个跨学科项目实践任务，如“利用大数据分析优化某电商平台的营销策略”。学生分组完成项目实践任务并提交成果报告。成果展示与交流：各小组进行成果展示与交流，分享跨学科项目实践的经验和教训。教师进行评价和总结。跨学科评价：跨学科知识掌握情况：评价学生对商业知识和信息技术知识的掌握情况。跨学科思维能力：评价学生运用跨学科知识解决实际问题的能力以及跨学科思维的运用情况。成果创新性：评价学生提交的项目成果是否具有创新性以及在跨学科项目实践中的表现。通过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，培养具有创新精神和实践能力的高素质人才。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，结合粤教版高中信息技术必修1《第五章数据处理和可视化表达》的教学内容，设定以下教学目标：信息意识：学生能够意识到大数据在日常生活和学习中的重要性，认识到信息获取和处理的必要性。学生能够敏锐感知信息的变化，判断数据和信息的来源可靠性、内容准确性以及目的指向性。学生在面对信息问题时，能够主动寻求解决方案，选择恰当的方式获取和处理信息。计算思维：学生能够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，并合理组织数据。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。学生能够总结利用计算机解决问题的过程与方法，并将其迁移到与之相关的其他问题解决中。数字化学习与创新：学生能够适应数字化学习环境，养成数字化学习与创新的习惯。学生能够掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。学生能够利用数字化工具和资源，创造性地解决问题，形成创新作品。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。学生在现实空间和虚拟空间中能够遵守公共规范，有效维护信息活动中个人的合法权益，积极维护他人合法权益和公共信息安全。学生能够关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题，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、理性判断和负责行动的能力。二、作业目标设定基于上述教学目标，本单元的作业设计旨在全面促进学生信息技术学科核心素养的发展，具体目标包括以下几个方面：信息意识：学生能够主动关注并分析网络购物平台客户行为数据，理解数据在日常生活中的广泛应用。学生能够评价不同数据来源的可靠性，并根据实际需求选择合适的数据源。计算思维：学生能够设计并实施数据采集方案，运用合适的工具进行数据采集。学生能够运用数据分析方法，对数据进行预处理、特征探索、关联分析、聚类分析和数据分类，形成解决问题的方案。学生能够将数据分析过程抽象化、模型化，总结数据分析的方法，并迁移到其他数据分析任务中。数字化学习与创新：学生能够利用数字化学习工具和资源，如Python编程、数据分析软件等，进行数据分析和可视化表达。学生能够创造性地解决数据分析过程中的问题，形成个性化的数据分析报告和可视化作品。学生能够利用在线平台分享数据分析成果，进行交流和互评，提升数字化学习和创新能力。信息社会责任：学生能够认识到数据保护的重要性，采取适当措施保护数据安全和隐私。学生能够遵守信息法律法规和伦理准则，在数据分析和可视化表达过程中不侵犯他人的合法权益。学生能够关注数据分析可能带来的社会影响，对数据分析结果负责，并积极利用数据分析结果为社会发展贡献力量。三、作业内容设计1.作业一：数据采集方案设计作业目标：培养学生的信息意识和计算思维，使学生能够设计并实施数据采集方案。作业内容：要求学生选择一个感兴趣的网络购物平台（如淘宝、京东等），设计一份数据采集方案。方案应包括采集目标、采集方法、采集工具、数据存储方式等内容。学生需提交数据采集方案的电子版，并在小组内进行讨论和完善。评价标准：方案是否明确采集目标和需求。方法是否合理，工具是否适用。数据存储方式是否安全、可靠。2.作业二：数据采集与预处理作业目标：培养学生的计算思维和数字化学习与创新能力，使学生能够运用合适的工具进行数据采集和预处理。作业内容：根据作业一设计的数据采集方案，学生需实际采集网络购物平台客户行为数据，并进行数据预处理。预处理过程应包括数据清洗、异常值处理、缺失值填充等步骤。学生需提交数据采集和预处理的电子版报告，包括数据采集过程、预处理方法和结果等内容。评价标准：数据采集是否完整、准确。预处理过程是否合理、有效。报告是否清晰、规范。3.作业三：数据分析与可视化表达作业目标：培养学生的计算思维和数字化学习与创新能力，使学生能够运用数据分析方法进行数据分析和可视化表达。作业内容：学生需对采集并预处理后的网络购物平台客户行为数据进行深入分析，包括特征探索、关联分析、聚类分析和数据分类等步骤。学生需选择合适的可视化工具（如Matplotlib、Seaborn、Bokeh等），将数据分析结果进行可视化表达，生成图表、词云图等可视化作品。学生需提交数据分析报告和可视化作品的电子版，并在小组内进行展示和交流。评价标准：数据分析过程是否科学、合理。可视化表达是否直观、生动。报告和作品是否完整、规范。4.作业四：数据分析成果分享与互评作业目标：培养学生的信息意识和信息社会责任，使学生能够利用在线平台分享数据分析成果，并进行交流和互评。作业内容：学生需将数据分析报告和可视化作品上传至指定的在线平台（如班级博客、学习管理系统等），供其他同学浏览和下载。学生需在平台上对其他同学的数据分析成果进行互评，指出优点和不足，并提出改进建议。学生需撰写一份互评报告，总结自己在互评过程中的收获和体会。评价标准：成果分享是否及时、完整。互评是否认真、客观。互评报告是否深刻、有见地。四、作业实施与评价1.作业实施作业布置：教师在每堂课后布置相应的作业任务，明确作业目标和要求。作业指导：教师提供必要的作业指导，包括方法讲解、工具使用、案例分析等。作业提交：学生按时完成作业并提交电子版至指定平台。作业展示：学生在小组内或班级内展示作业成果，进行交流和分享。2.作业评价自我评价：学生根据作业目标和要求，对自己的作业成果进行自我评价，总结优点和不足。同伴评价：学生在互评过程中，对同学的作业成果进行评价，提出改进建议。教师评价：教师对学生的作业成果进行全面评价，包括作业质量、完成度、创新性等方面。综合评价：教师结合学生自评、同伴评价和教师评价的结果，给出最终的综合评价成绩。五、作业反思与改进作业反思：教师在作业实施和评价过程中，及时反思作业设计的合理性和有效性，总结成功经验和不足之处。-作业改进：根据作业反思的结果，教师对作业设计进行持续改进和优化，提高作业的针对性和实效性。教师还需关注学生的学习反馈和需求变化，灵活调整作业内容和要求，以更好地促进学生的信息技术学科核心素养发展。十五、“教-学-评”一致性课时设计一、课程基本信息教材版本：粤教版高中信息技术必修1数据与计算单元主题：第五章数据处理和可视化表达课时设计：根据大单元实施思路及教学结构图，本章共分为9课时，具体如下：情境导入（1课时）理论学习：认识大数据（1课时）理论学习：数据的采集（1课时）理论学习：数据的分析（1课时）理论学习：数据的可视化表达（1课时）实践操作：数据采集实践（2课时）实践操作：数据分析实践（2课时）实践操作：数据可视化表达实践（2课时）成果展示与评价、总结反思（1课时）二、课时设计第1课时：情境导入教学目标：（一）信息意识引发学生对大数据及其应用的兴趣，认识到大数据在日常生活中的重要性。（二）计算思维无特定计算思维目标。（三）数字化学习与创新无特定数字化学习与创新目标。（四）信息社会责任初步了解大数据应用中的信息伦理和隐私问题。作业目标：预习大数据的基本概念及特征。教学过程：展示案例：教师展示网络购物平台客户行为数据分析的实际案例，引导学生了解大数据在商业领域的应用。明确目标：教师介绍本单元的学习目标和内容，强调大数据、数据采集、数据分析和数据可视化表达的重要性。分组讨论：学生分组讨论大数据在日常生活中的应用案例，分享自己的见解和体会。评价活动：小组讨论表现评价：观察学生参与度，评价学生分享的内容质量。第2课时：理论学习——认识大数据教学目标：（一）信息意识了解大数据的基本概念、特征及其对日常生活的影响。（二）计算思维无特定计算思维目标。（三）数字化学习与创新通过案例学习，增强