2019粤教版 高中信息技术 选择性必修3 数据管理与分析《第五章 数据管理与分析的发展趋势》大单元整体教学设计2020课标

粤教版高中信息技术选择性必修3数据管理与分析《第五章数据管理与分析的发展趋势》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《第五章数据管理与分析的发展趋势》是粤教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》中的一个重要章节。本章内容旨在让学生了解数据管理与分析技术的新发展，认识大数据和数据挖掘对信息社会问题解决和科学决策的重要意义。具体教学内容涵盖了数据的多样性与应用场景、数据管理技术新进展、数据分析技术新进展，以及数据挖掘与大数据的意义等多个方面。通过本章的学习，学生将能够：理解数据的多样性及其在不同领域的应用场景；掌握数据管理技术的新进展，包括数据库技术和其他相关技术；了解数据分析技术的新需求和新方法；认识数据挖掘的发展历程、技术应用及其意义；理解大数据的发展历程、应用及其对信息社会的影响。（二）单元内容分析本单元内容围绕“数据管理与分析的发展趋势”这一主题展开，具体分为以下几个部分：数据的多样性与应用场景：本部分主要介绍数据的多样性，包括不同类型的数据（如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据）以及这些数据在各个领域的应用场景。通过实际案例，让学生理解数据在现代社会中的重要性及其广泛应用。数据管理技术新进展：本部分聚焦于数据管理技术的新发展，包括数据库技术的演进、分布式数据库与Web数据库的特点、面向应用领域的数据库新技术等。学生将了解数据库技术从第一代到新一代的发展历程，并掌握数据库应用的新需求和技术特点。数据分析技术新进展：本部分介绍数据分析技术的新需求和新方法，包括精细化运营的需求、实时应用的需求、大规模图数据的需求等。学生将学习分布式并行编程模型、计算框架等数据分析技术，并理解它们在解决实际问题中的应用。数据挖掘与大数据的意义：本部分首先介绍数据挖掘的发展历程、技术应用及其重要意义。探讨大数据的发展历程、应用及其对信息社会的影响。学生将理解数据挖掘和大数据在信息时代的核心价值，以及它们如何推动社会进步和科技创新。（三）单元内容整合本单元内容整合遵循“从整体到部分，再从部分到整体”的逻辑结构。通过介绍数据管理与分析的发展趋势，让学生对数据管理和分析有一个全面的认识。然后，分别从数据的多样性、数据管理技术、数据分析技术、数据挖掘与大数据等四个方面展开详细学习。通过综合案例和项目实践，将所学知识整合起来，形成完整的数据管理与分析知识体系。在整合过程中，注重理论与实践相结合，通过案例分析、项目实践等方式，加深学生对知识点的理解和掌握。引导学生关注数据管理与分析技术的最新发展动态，培养他们的创新意识和实践能力。二、《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》分解（一）信息意识能够描述数据与信息的特征：学生应能够根据具体情境，描述数据与信息的区别和联系，理解数据编码的基本方式。通过案例分析，学生能够敏锐地感觉到信息的变化，并判断信息的价值。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：在学习过程中，学生能够针对特定问题，主动收集相关数据和信息，并选择合适的工具和方法进行处理。学生应具备信息安全意识，能够识别信息来源的可靠性，并判断信息的准确性和目的性。愿意与团队成员共享信息，实现信息的更大价值：在小组合作学习中，学生能够积极分享自己收集到的信息，与团队成员共同分析和解决问题。学生应能够认识到信息共享的重要性，并积极参与信息交流和合作。（二）计算思维在信息活动中，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：学生应能够运用计算机科学的思想方法，对复杂问题进行抽象和建模，将问题转化为计算机可处理的形式。通过学习数据结构与算法，学生能够理解数据结构的概念和作用，掌握常见数据结构的操作方法。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：学生应能够根据问题的需求，合理组织和管理数据，运用算法和程序设计语言实现解决方案。在学习过程中，学生能够通过实践项目，体验算法设计和编程实现的过程，培养解决问题的能力。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：学生应能够总结利用计算机解决问题的经验和方法，形成系统化的思维模式。学生能够将所学的计算思维方法和技能应用到其他领域的问题解决中，实现知识的迁移和应用。（三）数字化学习与创新能够认识数字化学习环境的优势和局限性：学生应能够了解数字化学习环境的特点和优势，如资源丰富、交互性强等。学生也应认识到数字化学习环境的局限性，如可能存在的信息过载、网络安全等问题。掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能：学生应能够熟练使用各种数字化学习系统、学习资源和工具，如在线学习平台、电子图书馆、数字化实验室等。通过实践操作，学生能够掌握这些工具的基本操作方法和技巧，提高学习效率。创造性地解决问题，形成创新作品：在数字化学习环境中，学生能够运用所学知识创造性地解决问题，形成具有创新性的作品或成果。通过项目实践、竞赛活动等方式，学生能够锻炼自己的创新思维和实践能力，培养创新意识和创新精神。（四）信息社会责任具有一定的信息安全意识与能力：学生应能够认识到信息安全的重要性，了解常见的网络安全威胁和防范措施。学生应具备基本的信息安全技能，如设置复杂密码、定期更新软件、防范网络诈骗等。遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则：学生应了解并遵守国家关于信息安全的法律法规和政策规定，树立正确的信息安全观念。在信息活动中，学生能够自觉遵守信息社会的道德与伦理准则，尊重他人的知识产权和个人隐私。关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题：学生应关注信息技术革命对自然环境和社会文化的影响，了解信息技术在可持续发展中的作用和挑战。学生应能够思考如何利用信息技术解决环境问题和促进社会文化的繁荣发展。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：学生应保持对信息技术创新的好奇心和求知欲，积极学习新观念和新事物。在面对信息技术创新所带来的挑战和机遇时，学生能够进行理性判断并采取负责任的行动。三、学情分析（一）已知内容分析高一学生在进入高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》课程之前，已经完成了必修课程的学习，具备了一定的信息技术基础知识与技能。具体来说，他们在必修课程《数据与计算》和《信息系统与社会》中，已经学习了数据与信息的基本概念、数据处理的基本方法、信息系统的基础知识以及信息社会中的道德与法律等内容。这些基础知识为学生理解数据管理与分析技术的新发展奠定了重要基础。在数据处理方面，学生已经掌握了数据编码、数据采集、数据分析和可视化表达的基本方法，能够利用软件工具或平台对数据进行整理、组织、计算与呈现。在信息系统方面，学生了解了信息系统的组成与功能，知道计算机、移动终端在信息系统中的作用，能够合理使用信息系统解决生活、学习中的问题，并认识到信息安全的重要性。学生在数学课程中学习了基本的统计知识和算法思想，这些内容为数据分析技术的学习提供了必要的数学基础。学生在日常生活中也积累了一定的互联网使用经验，对电子商务、社交网络等应用有一定的了解，这为体验电子商务数据的管理与分析新技术应用提供了现实基础。（二）新知内容分析本单元《第五章数据管理与分析的发展趋势》将深入探讨数据管理与分析技术的新发展，包括数据的多样性与应用场景、数据管理技术新进展、数据分析技术新进展以及数据挖掘与大数据的意义。这些内容相对于必修课程来说，更加深入和前沿，对学生的信息素养提出了更高的要求。数据的多样性与应用场景：学生将了解数据的多样性，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等，并理解这些数据在电子商务、社交网络、物联网等领域的应用场景。这将有助于学生认识到数据在现代社会中的重要价值，并激发他们探索数据管理与分析技术的兴趣。数据管理技术新进展：学生将了解数据库技术的新发展，包括面向对象数据库、时态数据库、实时数据库等新型数据库系统，以及分布式数据库和Web数据库等应用技术。这些新进展将使学生对数据管理技术有更全面的认识，并了解它们在实际应用中的优势。数据分析技术新进展：学生将学习数据分析的新需求，包括精细化运营、实时应用、大规模图数据等，并了解数据分析新技术，如机器学习、数据挖掘、分布式并行编程模型等。这些内容将使学生掌握数据分析的基本方法，并能够运用这些方法进行实际问题的解决。数据挖掘与大数据的意义：学生将了解数据挖掘的发展历程、应用领域以及大数据的重要意义。通过案例分析，学生将认识到数据挖掘和大数据在解决信息社会问题和科学决策中的重要作用，并激发他们学习数据管理与分析技术的热情。（三）学生学习能力分析高一学生已经具备了一定的自主学习能力和合作探究能力。他们在必修课程的学习过程中，已经习惯了通过项目活动、小组讨论等方式进行学习。学生也具备了一定的信息技术操作能力和问题解决能力，能够利用数字化工具进行信息获取、处理和表达。在本单元的学习中，学生将进一步发挥这些能力，通过自主探究、小组合作等方式，深入了解数据管理与分析技术的新发展。他们将学会利用互联网资源进行资料搜索、案例分析，学会利用数字化工具进行数据管理和分析，学会在团队中分享观点、协作完成任务。学生还需要具备一定的创新思维和批判性思维能力，以便在数据管理与分析的过程中发现问题、提出解决方案并不断优化。（四）学习障碍突破策略在本单元的学习过程中，学生可能会遇到一些学习障碍。为了帮助学生克服这些障碍，我们将采取以下策略：提供丰富的学习资源：针对数据的多样性与应用场景、数据管理技术新进展、数据分析技术新进展等内容，我们将提供丰富的学习资源，包括教材、教参、网络课程、案例分析等。这些资源将有助于学生深入理解相关知识，并拓展他们的视野。开展项目式学习：通过“体验电子商务数据的管理与分析新技术应用”等项目式学习活动，让学生在实践中掌握数据管理与分析技术的新发展。在项目实施过程中，教师将引导学生进行需求分析、方案设计、数据收集与处理、结果分析与展示等环节，从而提高学生的实践能力和问题解决能力。加强小组合作与交流：鼓励学生通过小组合作的方式进行学习，共同完成项目任务。在小组合作过程中，学生将学会分享观点、协作解决问题，并培养团队意识和沟通能力。教师将定期组织班级交流活动，让学生分享学习心得和成果，以促进相互学习和共同进步。实施个性化辅导：针对学生在学习过程中遇到的个性化问题，教师将实施个性化辅导策略。通过个别指导、答疑解惑等方式，帮助学生克服学习障碍，提高学习效果。强化评价与反馈：建立科学的评价体系，通过课堂观察、作业检查、项目评价等方式，全面了解学生的学习情况。及时给予学生反馈和指导，帮助他们明确自己的学习目标和努力方向。对于表现优秀的学生，将给予表扬和奖励，以激发他们的学习积极性和创造力。通过以上策略的实施，我们相信学生将能够克服学习障碍，深入理解数据管理与分析技术的新发展，并提高自己的信息素养和综合能力。四、大主题或大概念设计本单元的大主题或大概念设计为“数据管理与分析：探索未来趋势与社会价值”。围绕这一主题，通过具体项目“体验电子商务数据的管理与分析新技术应用”，学生将深入理解数据管理与分析的核心概念、技术进展、应用场景以及数据挖掘与大数据对信息社会问题解决和科学决策的重要意义。通过探究性学习，学生将掌握数据管理与分析的基本方法，提升信息素养，培养计算思维，增强数字化学习与创新的能力，并树立正确的信息社会责任意识。五、大单元目标叙写（一）信息意识增强对数据的敏感度：学生能够认识到数据在日常生活和社会经济中的重要价值，理解数据多样性及其对社会发展的深远影响。提升信息价值判断力：学生能够通过分析数据来源的可靠性、内容的准确性以及信息的时效性，对信息的价值做出合理判断，并预见信息可能带来的影响。强化信息安全意识：学生在数据管理与分析过程中，能够识别潜在的信息安全风险，并采取有效措施保护个人信息和数据安全。（二）计算思维抽象与建模能力：学生能够针对数据管理与分析的问题，运用计算机科学领域的思想方法，将复杂问题抽象化，建立结构模型，合理组织数据。算法设计与实现能力：学生能够设计合理的算法解决数据管理与分析中的实际问题，并利用编程语言或其他数字化工具实现算法，体验算法在数据处理中的高效性。系统化思维能力：学生在数据管理与分析过程中，能够采用模块化和系统化的方法设计解决方案，实现数据的有效管理和分析。（三）数字化学习与创新适应数字化学习环境：学生能够熟悉并适应数字化学习环境，掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能。创造性解决问题：学生能够利用数字化学习资源和工具，创造性地解决数据管理与分析中的实际问题，形成创新性的解决方案或作品。知识分享与协同创新：学生能够在数字化学习环境中积极参与知识分享与协同创新，利用网络平台与他人合作，共同完成数据管理与分析的任务。（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，信守信息社会的道德与伦理准则，在数据管理与分析过程中不侵犯他人的合法权益。维护信息安全：学生能够在数据管理与分析过程中，积极维护信息系统的安全，防止信息泄露和非法访问，保障信息活动的正常进行。关注信息技术发展：学生能够关注信息技术的发展动态，了解数据挖掘与大数据对信息社会问题解决和科学决策的重要意义，积极参与信息技术创新活动。六、大单元教学重点数据管理与分析的核心概念与技术：重点讲解数据管理与分析的基本概念、流程和方法，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节。介绍数据管理技术的新进展，如数据库新技术、分布式数据库、Web数据库等。数据挖掘与大数据的应用：通过案例分析，让学生了解数据挖掘的基本方法和大数据在各个领域的应用场景，理解数据挖掘与大数据对信息社会问题解决和科学决策的重要意义。计算思维的培养：通过项目实践，引导学生运用计算思维解决数据管理与分析中的实际问题，提升抽象、建模、算法设计和实现的能力。数字化学习与创新能力的培养：鼓励学生利用数字化学习资源和工具进行创造性学习，形成个性化的解决方案或作品，并在数字化学习环境中积极参与知识分享与协同创新。七、大单元教学难点数据管理与分析技术的复杂性：数据管理与分析涉及多个环节和多种技术，对于学生来说较为复杂。如何将这些技术有效地融入课堂教学，让学生易于理解和掌握，是一个难点。计算思维的抽象性：计算思维是一种抽象的思维方式，需要学生具备较强的逻辑思维和问题解决能力。如何在教学过程中培养学生的计算思维，让他们能够运用这种思维方式解决数据管理与分析中的实际问题，是另一个难点。数据挖掘与大数据应用的深度理解：数据挖掘与大数据是信息技术领域的前沿技术，其应用涉及多个领域和复杂场景。如何让学生深入理解这些技术的内涵和应用价值，并能够将其应用于实际问题的解决中，是一个具有挑战性的难点。信息社会责任意识的树立：在数据管理与分析过程中，学生需要树立强烈的信息社会责任意识，遵守信息法律法规，维护信息安全。由于学生缺乏实践经验和社会阅历，如何有效培养他们的信息社会责任意识，让他们能够在实践中自觉遵守相关规定和准则，是一个需要重点关注的难点。针对以上教学难点，教师可以采取以下策略：采用案例教学和项目实践：通过具体案例和项目实践，将复杂的数据管理与分析技术分解为若干个易于理解和掌握的小任务，让学生在实际操作中逐步掌握这些技术。强化思维训练：通过设计一系列思维训练活动，如问题解决、算法设计、模型构建等，培养学生的逻辑思维和问题解决能力，进而提升他们的计算思维能力。拓展学习视野：引导学生关注信息技术领域的最新发展动态，通过阅读文献、参加讲座、参与实践活动等方式，拓宽他们的学习视野，深入理解数据挖掘与大数据的内涵和应用价值。加强法制教育和道德教育：在教学过程中加强法制教育和道德教育，让学生了解信息法律法规和道德规范，树立正确的信息社会责任意识。通过案例分析等方式，让学生认识到违反相关规定和准则的严重后果，从而在实践中自觉遵守相关规定和准则。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选择性必修3《数据管理与分析》第五章《数据管理与分析的发展趋势》的教学内容，特别是“体验电子商务数据的管理与分析新技术应用”项目范例，本大单元的教学目标设定将涵盖信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个方面。（一）信息意识提升学生对信息价值的敏感度：通过体验电子商务数据的管理与分析过程，学生能够认识到数据在信息社会中的重要价值，理解数据对商业决策和社会生活的影响。增强学生对信息来源的批判性思维能力：在探究数据挖掘与大数据意义的过程中，学生能够学会分析信息来源的可靠性，对信息的真实性、准确性和目的性作出合理判断。培养学生的信息安全意识：通过了解数据管理与分析中的信息安全问题，学生能够认识到保护个人信息和公共安全的重要性，形成信息安全意识。（二）计算思维培养学生抽象与建模的能力：在体验数据管理与分析新技术应用的过程中，学生能够运用计算机科学领域的思想方法，将实际问题抽象为可计算的模型，建立结构化的解决方案。提升学生的算法设计与实现能力：通过设计并实现电子商务数据的管理与分析项目，学生能够掌握基本的数据处理算法，利用编程语言或工具实现算法，解决实际问题。培养学生的系统化思维能力：在了解数据库新技术和数据分析新进展的过程中，学生能够理解数据管理与分析系统的整体架构，学会从系统的角度思考问题，优化解决方案。（三）数字化学习与创新提升学生的数字化学习能力：通过体验数字化学习环境，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，利用这些工具进行自主学习和协作学习。培养学生的创新意识：在数据管理与分析项目的设计与实施过程中，鼓励学生发挥创意，提出新颖的解决方案，培养学生的创新精神和创新能力。促进学生的知识分享与协作：通过小组协作完成项目任务，学生能够学会在数字化环境中分享知识、交流思想，提升团队协作能力和社会交往能力。（四）信息社会责任培养学生的信息伦理意识：在了解数据挖掘与大数据意义的过程中，学生能够认识到信息技术应用中的伦理问题，遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则。提升学生的社会责任感：通过体验数据管理与分析在社会各领域的应用，学生能够理解信息技术对社会发展的推动作用，形成积极为社会贡献力量的责任感。培养学生的环保意识：在了解大数据对环境影响的过程中，学生能够认识到信息技术应用中的环境问题，关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题，形成可持续发展的意识。教学实施步骤1.情境导入与激发兴趣活动设计：通过展示电子商务公司在数据管理与分析方面的成功案例，如基于全渠道数据融合的数据产品服务，引导学生认识到数据管理与分析在商业决策中的重要性，激发学生对数据管理与分析技术的兴趣。目标达成：通过情境导入，提升学生的信息意识，使他们对数据的价值有更深刻的认识。2.数据多样性与应用场景探究活动设计：分组讨论：学生分组探究数据的多样性及其应用场景，如电商交易、搜索、物流、支付等数据在电子商务中的应用。案例分析：通过案例分析，了解不同行业如何利用数据进行决策支持。目标达成：通过探究活动，培养学生的信息意识和计算思维，使他们能够理解数据的多样性和应用场景，学会从实际问题中抽象出数据模型。3.数据管理技术新进展学习活动设计：讲座与讨论：邀请专家或教师讲解数据库新技术的发展与应用，如面向对象数据库、时态数据库、实时数据库等。实践操作：学生分组进行数据库管理系统的实践操作，体验不同数据库技术的特点与优势。目标达成：通过学习数据管理技术新进展，提升学生的计算思维和数字化学习能力，使他们能够掌握基本的数据库管理技能，理解不同数据库技术的适用场景。4.数据分析技术新进展体验活动设计：案例分析：通过案例分析，了解数据分析新需求与新技术，如精细化运营、实时应用、大规模图数据分析等。项目实践：学生分组设计并实施一个数据分析项目，如电子商务网站的用户行为分析，体验数据分析的全过程。目标达成：通过体验数据分析技术新进展，培养学生的计算思维和数字化学习能力，使他们能够掌握基本的数据分析技能，学会利用数据分析工具解决实际问题。5.数据挖掘与大数据意义探讨活动设计：讲座与讨论：邀请专家或教师讲解数据挖掘的发展历程、技术原理与应用案例。小组讨论：学生分组探讨大数据的意义及其对社会各领域的影响，如金融、交通、电信等行业的大数据应用。目标达成：通过探讨数据挖掘与大数据的意义，提升学生的信息意识和信息社会责任，使他们能够认识到大数据在信息社会中的重要价值，理解大数据应用中的伦理与法律问题。6.项目总结与成果展示活动设计：项目汇报：各小组展示数据管理与分析项目的成果，分享项目实施过程中的经验与教训。成果评价：通过师生共同评价项目成果，总结项目学习的收获与不足。目标达成：通过项目总结与成果展示，培养学生的数字化学习与创新能力和信息社会责任，使他们能够在实践中巩固所学知识，提升信息素养和社会责任感。教学策略与方法项目式学习：通过设计并实施数据管理与分析项目，引导学生在实践中学习数据管理与分析技术，提升计算思维和数字化学习能力。合作学习：通过小组合作完成项目任务，培养学生的团队协作能力和社会交往能力，促进知识分享与协作创新。案例分析：通过选取典型的数据管理与分析案例，引导学生分析案例背景、问题与挑战、解决方案与效果评估，提升学生的信息意识和信息社会责任。专家讲座：邀请相关领域的专家或教师进行讲座，拓展学生的知识视野，加深对数据管理与分析技术的理解。实践操作：通过数据库管理系统和数据分析工具的实践操作，提升学生的数字化学习与创新能力和计算思维。教学资源与环境教学资源：教材与教辅资料：粤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。案例库：收集并整理数据管理与分析领域的典型案例，供学生分析和学习。数据库管理系统与数据分析工具：提供必要的数据库管理系统和数据分析工具软件，供学生实践操作。网络资源：利用网络资源拓展学生的知识视野，如在线课程、学术论文、技术论坛等。教学环境：信息技术教室：配备足够的计算机和网络设施，满足学生实践操作的需求。小组讨论区：设置小组讨论区，便于学生进行小组合作学习和交流。成果展示区：设置成果展示区，供学生展示项目成果和分享学习经验。学业评价学业评价将贯穿整个教学过程，采用多元化评价方式，包括自我评价、小组评价、教师评价等。评价内容将涵盖信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个方面，具体评价指标如下：信息意识：评价学生对信息价值的敏感度、对信息来源的批判性思维能力、信息安全意识等。计算思维：评价学生的抽象与建模能力、算法设计与实现能力、系统化思维能力等。数字化学习与创新：评价学生的数字化学习能力、创新意识、知识分享与协作能力等。信息社会责任：评价学生的信息伦理意识、社会责任感、环保意识等。通过全面的学业评价，确保学生能够在数据管理与分析领域全面发展，提升信息素养和社会责任感。九、学业评价一、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选择性必修3《数据管理与分析》第五章《数据管理与分析的发展趋势》的教学内容，本单元的教学目标设定如下：信息意识：学生能够认识到数据在信息时代的重要性，了解数据的多样性和应用场景，能够自觉、主动地关注数据管理和分析的新技术及应用。学生能够敏锐地感知数据的变化，分析数据所承载的信息，采用有效策略对数据来源的可靠性、内容的准确性、指向的目的性作出合理判断。计算思维：学生能够运用计算机科学领域的思想方法，在数据管理和分析过程中进行问题界定、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，并能将这一过程和方法迁移到其他相关问题的解决中。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，掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能。学生能够利用数字化资源和工具开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造，提高数字化学习与创新的能力。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，在数据管理和分析过程中具备信息安全意识，能够保护个人和公共信息安全。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、学习目标设定结合上述教学目标，本单元的学习目标具体设定如下：信息意识：学生能够描述数据的多样性和应用场景，理解数据在信息时代的重要作用。学生能够主动关注数据管理和分析的新技术及应用，具备对数据敏感度和价值判断的能力。计算思维：学生能够理解数据管理技术的新进展，包括数据库应用新需求、数据库新技术等。学生能够掌握数据分析技术的新进展，包括数据分析新需求、数据分析新技术及工具等。学生能够运用计算思维，对数据管理和分析过程中的问题进行抽象、建模，并设计合理的解决方案。数字化学习与创新：学生能够适应数字化学习环境，利用数字化资源和工具进行数据管理和分析的学习与实践。学生能够运用数字化学习与创新的方法，创造性地解决数据管理和分析中的实际问题，形成个性化的学习成果。信息社会责任：学生能够了解数据管理和分析过程中的信息安全问题，掌握信息安全防护的基本方法。学生能够遵守信息法律法规和伦理道德准则，在数据管理和分析过程中具备信息安全意识和社会责任感。三、评价目标设定基于上述教学目标和学习目标，本单元的评价目标设定如下：信息意识：评价学生对数据多样性和应用场景的理解程度，以及对数据敏感度和价值判断的能力。通过观察学生在课堂讨论、项目实践等活动中的表现，评价其是否能够主动关注数据管理和分析的新技术及应用。计算思维：评价学生对数据管理技术新进展和数据分析技术新进展的掌握程度，以及其在解决问题过程中的抽象、建模能力。通过学生提交的项目报告、案例分析等成果，评价其是否能够运用计算思维设计合理的解决方案，并有效实施。数字化学习与创新：评价学生在数字化学习环境中的适应能力和创新能力，包括其对数字化资源和工具的掌握程度以及在学习过程中的创造性表现。通过观察学生在项目实践、自主学习等活动中的表现，评价其是否能够有效利用数字化资源和工具解决数据管理和分析中的实际问题，并形成个性化的学习成果。信息社会责任：评价学生在数据管理和分析过程中的信息安全意识和社会责任感，包括其对信息法律法规和伦理道德准则的遵守情况。通过观察学生在课堂讨论、项目实践等活动中的表现，评价其是否能够关注信息安全问题，掌握信息安全防护的基本方法，并具备信息安全意识和社会责任感。四、评价方法与工具为实现上述评价目标，本单元将采用多种评价方法与工具，具体包括：课堂观察：通过观察学生在课堂讨论、项目实践等活动中的表现，评价其信息意识、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。项目报告与案例分析：学生需提交项目报告和案例分析等成果，评价其对数据管理技术新进展和数据分析技术新进展的掌握程度，以及其在解决问题过程中的抽象、建模能力。数字化作品评价：通过评价学生在数字化学习环境中创作的作品，如数据分析报告、可视化图表等，评价其数字化学习与创新的能力。自我评价与同伴评价：鼓励学生进行自我评价和同伴评价，通过反思自己的学习过程和成果，以及观察同伴的表现，促进其自我提升和相互学习。教师评价：教师将根据学生的课堂表现、项目报告、案例分析、数字化作品等成果，给予综合评价，并提出具体的改进建议。五、评价实施与反馈评价实施将贯穿整个教学过程，具体步骤如下：课前准备：教师根据教学内容和学习目标，设计评价方案和工具，明确评价标准和要求。学生了解评价方案和工具，明确学习目标和评价要求。课堂教学：教师在教学过程中注意观察学生的表现，记录课堂观察结果。学生积极参与课堂讨论、项目实践等活动，展示自己的学习成果。项目实践：学生按照项目要求，进行数据管理和分析的实践，提交项目报告和案例分析等成果。教师指导学生进行项目实践，给予必要的帮助和指导。成果展示与评价：学生展示项目报告、案例分析、数字化作品等成果，进行自我评价和同伴评价。教师根据学生的表现和成果，给予综合评价，并提出具体的改进建议。反馈与改进：教师将评价结果及时反馈给学生，鼓励其进行自我反思和改进。学生根据评价结果和教师的建议，调整学习策略和方法，提升学习效果。通过以上评价实施与反馈过程，本单元将全面、公正、有效地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，促进其全面发展。十、大单元实施思路及教学结构图一、大单元实施思路针对粤教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》中《第五章数据管理与分析的发展趋势》的教学内容，本大单元的实施思路将围绕“体验电子商务数据的管理与分析新技术应用”这一项目范例展开，通过情境模拟、案例分析、实践操作等多种教学方式，引导学生深入理解数据管理与分析的新发展、数据挖掘与大数据的意义，培养学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任。具体实施思路如下：情境导入与激发兴趣：通过展示电子商务公司在数据管理与分析方面的实际应用案例，激发学生的学习兴趣，引导学生认识到数据管理与分析技术的重要性和广泛应用。理论学习与实践操作相结合：在讲解数据多样性与应用场景、数据管理技术新进展、数据分析技术新进展等理论知识的同时，设计相关实践活动，让学生在实践中巩固理论知识，提升实践能力。分组协作与项目探究：将学生分成小组，每组选择一个与电子商务相关的数据管理与分析项目主题进行探究，通过小组讨论、资料搜集、方案设计、实践操作等过程，培养学生的团队协作能力和解决问题的能力。成果展示与评价反馈：各小组展示项目探究成果，通过师生共同评价，反馈学生的学习效果，引导学生反思与改进，进一步提升学生的信息技术学科核心素养。拓展学习与持续关注：鼓励学生利用课余时间继续关注数据管理与分析技术的发展动态，积极参与相关实践活动，不断提升自身的信息技术素养。二、教学目标设定（一）信息意识学生能够认识到数据管理与分析技术在信息社会中的重要价值，了解数据多样性及其应用场景。学生能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的数据管理与分析工具和方法。学生能够敏锐感觉到信息的变化，对数据的来源、准确性、可靠性等作出合理判断。（二）计算思维学生能够采用计算机科学领域的思想方法，界定数据管理与分析问题，抽象特征，建立结构模型。学生能够通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法和数据管理技术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，利用数字化工具和资源进行数据管理与分析的学习与实践。学生能够创造性地运用数据管理与分析技术解决实际问题，形成创新性的解决方案或作品。学生能够积极参与数字化学习与创新活动，不断提升自身的数字化学习与创新能力。（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，在数据管理与分析过程中保护个人隐私和信息安全。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，对数据管理与分析技术的应用进行理性判断和负责行动。学生能够积极维护信息社会的公共利益，促进信息技术的健康、可持续发展。三、教学结构图数据管理与分析的发展趋势|||数据管理与分析新技术应用数据挖掘与大数据的意义||数据的多样性与应用场景数据挖掘的意义||数据管理技术新进展数据挖掘的应用||数据分析技术新进展大数据的意义|大数据的发展历程|大数据的应用|大数据的影响四、具体教学实施步骤第一步：情境导入与激发兴趣（1课时）活动内容：展示电子商务公司在数据管理与分析方面的实际应用案例，如基于全渠道数据融合的商家数据分析服务、个性化商品推荐系统等。活动目的：激发学生的学习兴趣，引导学生认识到数据管理与分析技术的重要性和广泛应用。活动形式：教师讲解+多媒体展示。第二步：理论学习与实践操作相结合（4课时）活动内容：数据的多样性与应用场景（1课时）：讲解数据的多样性及其在不同领域的应用场景，引导学生认识到数据的价值。活动形式：教师讲解+案例分析+小组讨论。数据管理技术新进展（1课时）：介绍数据库应用新需求、数据库新技术等，让学生了解数据管理技术的发展趋势。活动形式：教师讲解+技术演示+学生实践。数据分析技术新进展（1课时）：讲解数据分析新需求、数据分析新技术等，引导学生了解数据分析的重要性。活动形式：教师讲解+案例分析+学生实践操作。数据挖掘与大数据的意义（1课时）：介绍数据挖掘的发展历史、应用以及大数据的意义、应用和影响。活动形式：教师讲解+视频观看+小组讨论。活动目的：通过理论讲解与实践操作相结合的方式，使学生深入理解数据管理与分析的新发展、数据挖掘与大数据的意义。第三步：分组协作与项目探究（6课时）活动内容：分组与选题（1课时）：将学生分成小组，每组选择一个与电子商务相关的数据管理与分析项目主题进行探究。活动形式：小组讨论+教师指导。项目规划（1课时）：各小组制定项目规划，包括项目目标、任务分解、时间安排等。活动形式：小组讨论+思维导图工具。资料搜集与方案设计（2课时）：各小组搜集相关资料，设计项目实施方案。活动形式：小组协作+网上资料搜索+方案设计。实践操作（2课时）：各小组根据实施方案进行实践操作，如数据采集、数据分析、结果展示等。活动形式：小组协作+实践操作+教师指导。活动目的：通过分组协作与项目探究的方式，培养学生的团队协作能力和解决问题的能力，同时加深对数据管理与分析技术的理解和应用。第四步：成果展示与评价反馈（2课时）活动内容：成果展示（1课时）：各小组展示项目探究成果，包括项目报告、数据分析结果、展示PPT等。活动形式：小组展示+师生互动。评价反馈（1课时）：师生共同评价各小组的展示成果，反馈学习效果，引导学生反思与改进。活动形式：师生评价+小组讨论+反思总结。活动目的：通过成果展示与评价反馈，检验学生的学习效果，引导学生反思与改进，进一步提升学生的信息技术学科核心素养。第五步：拓展学习与持续关注（课外）活动内容：鼓励学生利用课余时间继续关注数据管理与分析技术的发展动态，积极参与相关实践活动，如参加数据分析竞赛、参与企业数据管理项目等。活动目的：通过拓展学习与持续关注，不断提升学生的信息技术素养和实践能力，为未来的学习和职业发展奠定坚实基础。十一、大情境、大任务创设在设计《第五章数据管理与分析的发展趋势》的大情境与大任务时，我们将紧密结合《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，以“体验电子商务数据的管理与分析新技术应用”为项目范例，围绕数据的多样性与应用场景、数据管理技术新进展、数据分析技术新进展以及数据挖掘与大数据的意义等核心内容，创设一个贴近学生生活实际、具有挑战性和实践性的学习情境与任务。以下是大情境与大任务的详细设计。一、大情境设计情境背景随着信息技术的飞速发展，电子商务已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。电子商务公司每天产生海量的交易数据、用户行为数据等，这些数据蕴含着巨大的商业价值和社会价值。如何有效地管理和分析这些数据，从中提取有用的信息和知识，成为电子商务公司面临的重要挑战。为此，我们将创设一个以“电子商务公司数据管理与分析”为背景的大情境，让学生在模拟的真实环境中体验数据管理与分析的全过程。情境描述你是一名即将毕业的高中生，被一家知名的电子商务公司聘请为数据管理与分析实习生。你的主要任务是协助公司完成一项重要的数据管理与分析项目，以提升公司的运营效率和市场竞争力。在接下来的一段时间里，你将深入了解数据的多样性与应用场景、数据管理技术的新进展、数据分析技术的新进展以及数据挖掘与大数据的意义，并通过实践操作掌握数据管理与分析的核心技能。二、大任务设计任务一：数据多样性与应用场景探究教学目标设定（一）信息意识学生能够认识到数据多样性的重要性，理解不同类型数据在电子商务中的应用价值。学生能够敏锐感知到电子商务环境中数据的变化，对数据的来源、准确性、可靠性等作出合理判断。（二）计算思维学生能够采用计算机科学领域的思想方法，对数据的多样性进行分类和抽象，建立数据模型。学生能够通过分析数据的应用场景，运用合理的算法和逻辑对数据进行处理和分析。（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探究数据的多样性与应用场景。学生能够创造性地提出新的数据应用场景或改进现有应用场景的方案。（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，在探究数据多样性与应用场景时保护个人隐私和信息安全。学生能够关注数据管理与分析技术对电子商务行业的影响，对数据的应用进行理性判断和负责行动。活动内容情境导入：教师介绍电子商务公司数据管理与分析的重要性，引导学生进入实习生的角色。理论学习：讲解数据的多样性及其在不同领域的应用场景，如交易数据、用户行为数据、物流数据等。案例分析：分析几个典型的电子商务数据应用场景，如个性化推荐系统、库存管理系统等。小组讨论：学生分组讨论，探究更多数据应用场景的可能性，并分享讨论结果。总结反思：学生总结本次活动的收获，反思数据多样性与应用场景之间的关系。预期成果学生能够提交一份关于数据多样性与应用场景的探究报告，包括数据分类、应用场景分析等内容。任务二：数据管理技术新进展学习与实践教学目标设定（一）信息意识学生能够认识到数据管理技术对电子商务公司运营的重要性，了解数据管理技术的新进展。学生能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的数据管理技术工具和方法。（二）计算思维学生能够采用计算机科学领域的思想方法，对数据管理技术进行分析和比较，选择最适合的数据管理方案。学生能够通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法和数据管理技术形成解决问题的方案。（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学习数据管理技术的新进展。学生能够创造性地运用数据管理技术解决实际问题，形成创新性的解决方案或作品。（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，在数据管理技术的学习和实践中保护个人隐私和信息安全。学生能够关注数据管理技术对环境与人文的影响，对数据管理技术的应用进行理性判断和负责行动。活动内容情境导入：教师介绍电子商务公司数据管理技术的重要性，引导学生进入数据管理技术的学习与实践环节。理论学习：讲解数据管理技术的新进展，如分布式数据库、NoSQL数据库、数据仓库等。技术演示：教师演示一种或几种数据管理技术工具的使用方法，如MySQL、MongoDB、Hadoop等。实践操作：学生分组进行实践操作，选择一个数据管理技术工具进行数据管理任务，如数据导入、数据查询、数据备份等。成果展示：各小组展示实践操作成果，分享数据管理技术的学习体会和应用经验。总结反思：学生总结本次活动的收获，反思数据管理技术新进展对电子商务公司运营的影响。预期成果学生能够提交一份关于数据管理技术新进展的学习与实践报告，包括技术介绍、实践操作、学习体会等内容。任务三：数据分析技术新进展学习与实践教学目标设定（一）信息意识学生能够认识到数据分析技术对电子商务公司决策的重要性，了解数据分析技术的新进展。学生能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的数据分析技术工具和方法。（二）计算思维学生能够采用计算机科学领域的思想方法，对数据分析技术进行分析和比较，选择最适合的数据分析方案。学生能够通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法和数据分析技术形成解决问题的方案。（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学习数据分析技术的新进展。学生能够创造性地运用数据分析技术解决实际问题，形成创新性的解决方案或作品。（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，在数据分析技术的学习和实践中保护个人隐私和信息安全。学生能够关注数据分析技术对环境与人文的影响，对数据分析技术的应用进行理性判断和负责行动。活动内容情境导入：教师介绍电子商务公司数据分析技术的重要性，引导学生进入数据分析技术的学习与实践环节。理论学习：讲解数据分析技术的新进展，如大数据处理、机器学习、数据挖掘等。案例分析：分析几个典型的数据分析应用场景，如用户行为分析、销售预测、风险评估等。技术演示：教师演示一种或几种数据分析技术工具的使用方法，如Python数据分析库（Pandas、NumPy等）、R语言、SPSS等。实践操作：学生分组进行实践操作，选择一个数据分析技术工具进行数据分析任务，如数据清洗、数据可视化、数据挖掘等。成果展示：各小组展示实践操作成果，分享数据分析技术的学习体会和应用经验。总结反思：学生总结本次活动的收获，反思数据分析技术新进展对电子商务公司决策的影响。预期成果学生能够提交一份关于数据分析技术新进展的学习与实践报告，包括技术介绍、实践操作、学习体会等内容。任务四：数据挖掘与大数据意义探究教学目标设定（一）信息意识学生能够认识到数据挖掘与大数据在电子商务中的重要作用，理解其商业价值和社会价值。学生能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的数据挖掘与大数据解决方案。（二）计算思维学生能够采用计算机科学领域的思想方法，对数据挖掘与大数据进行分析和应用，形成解决问题的方案。学生能够通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法和数据挖掘技术发现数据中的隐藏规律和模式。（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探究数据挖掘与大数据的意义。学生能够创造性地运用数据挖掘与大数据技术解决实际问题，形成创新性的解决方案或作品。（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，在数据挖掘与大数据的探究中保护个人隐私和信息安全。学生能够关注数据挖掘与大数据对环境与人文的影响，对其应用进行理性判断和负责行动。活动内容情境导入：教师介绍电子商务公司数据挖掘与大数据应用的重要性，引导学生进入数据挖掘与大数据意义的探究环节。理论学习：讲解数据挖掘的发展历史、意义以及大数据的概念、发展历程和应用场景。案例分析：分析几个典型的数据挖掘与大数据应用案例，如商品推荐系统、用户画像构建、市场趋势预测等。小组讨论：学生分组讨论数据挖掘与大数据在电子商务中的具体应用和价值，分享讨论结果。实践操作：学生分组进行实践操作，选择一个数据挖掘或大数据应用任务进行探究和实践，如使用Python进行数据挖掘、使用Hadoop处理大数据等。成果展示：各小组展示实践操作成果，分享数据挖掘与大数据意义的探究体会和应用经验。总结反思：学生总结本次活动的收获，反思数据挖掘与大数据对电子商务行业的影响和未来发展趋势。预期成果学生能够提交一份关于数据挖掘与大数据意义探究的报告，包括理论学习、案例分析、小组讨论、实践操作等内容。通过以上大情境与大任务的设计，学生将在模拟的真实环境中深入体验数据管理与分析的全过程，掌握数据多样性与应用场景、数据管理技术新进展、数据分析技术新进展以及数据挖掘与大数据的意义等核心内容，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等信息技术学科核心素养。十二、单元学历案（一）单元主题与课时单元主题：数据管理与分析的发展趋势课时设计：情境导入与激发兴趣（1课时）理论学习与实践操作相结合（4课时）数据的多样性与应用场景（1课时）数据管理技术新进展（1课时）数据分析技术新进展（1课时）数据挖掘与大数据的意义（1课时）分组协作与项目探究（6课时）分组与选题（1课时）项目规划（1课时）资料搜集与方案设计（2课时）实践操作（2课时）成果展示与评价反馈（2课时）成果展示（1课时）评价反馈（1课时）拓展学习与持续关注（课外）（二）学习目标本单元的学习旨在通过“体验电子商务数据的管理与分析新技术应用”项目范例，帮助学生全面了解数据管理与分析的发展趋势，掌握数据管理与分析的基本技能，提升信息技术学科核心素养。具体学习目标设定如下：（一）信息意识学生能够认识到数据管理与分析技术在信息社会中的重要价值，了解数据多样性及其应用场景。学生能够敏锐感觉到信息的变化，对数据的来源、准确性、可靠性等作出合理判断。（二）计算思维学生能够采用计算机科学领域的思想方法，界定数据管理与分析问题，抽象特征，建立结构模型。学生能够通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法和数据管理技术形成解决问题的方案。（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数据管理与分析的学习与实践。学生能够创造性地运用数据管理与分析技术解决实际问题，形成创新性的解决方案或作品。（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，在数据管理与分析过程中保护个人隐私和信息安全。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，对数据管理与分析技术的应用进行理性判断和负责行动。（三）评价任务课堂参与度与互动：观察学生在课堂上的表现，记录其参与讨论、提问和回答问题的积极性与准确性，评价其信息意识与计算思维的发展情况。项目规划与设计：审阅各小组的项目规划书，评价其项目选题的合理性、规划的科学性以及方案的创新性，考察学生的数字化学习与创新能力。实践操作与成果展示：观察学生在实践操作中的表现，评价其数据管理与分析技能的掌握情况；通过成果展示，评价学生项目成果的质量与创意，考察其信息社会责任的履行情况。反思与总结报告：要求学生撰写学后反思与总结报告，评价其对学习过程的反思深度、对学习成果的总结能力以及对未来学习的规划能力。（四）学习过程1.情境导入与激发兴趣（1课时）活动内容：展示电子商务公司在数据管理与分析方面的实际应用案例，如基于全渠道数据融合的商家数据分析服务、个性化商品推荐系统等。活动目的：激发学生的学习兴趣，引导学生认识到数据管理与分析技术的重要性和广泛应用。活动形式：教师讲解+多媒体展示。2.理论学习与实践操作相结合（4课时）2.1数据的多样性与应用场景（1课时）活动内容：讲解数据的多样性及其在不同领域的应用场景，引导学生认识到数据的价值。活动形式：教师讲解+案例分析+小组讨论。活动目的：帮助学生理解数据的多样性及其重要性，为后续学习奠定基础。2.2数据管理技术新进展（1课时）活动内容：介绍数据库应用新需求、数据库新技术等，让学生了解数据管理技术的发展趋势。活动形式：教师讲解+技术演示+学生实践。活动目的：帮助学生掌握数据管理技术的新进展，提升其实践操作能力。2.3数据分析技术新进展（1课时）活动内容：讲解数据分析新需求、数据分析新技术等，引导学生了解数据分析的重要性。活动形式：教师讲解+案例分析+学生实践操作。活动目的：帮助学生掌握数据分析技术的新进展，提升其数据分析能力。2.4数据挖掘与大数据的意义（1课时）活动内容：介绍数据挖掘的发展历史、应用以及大数据的意义、应用和影响。活动形式：教师讲解+视频观看+小组讨论。活动目的：帮助学生理解数据挖掘与大数据的重要性，拓展其视野。3.分组协作与项目探究（6课时）3.1分组与选题（1课时）活动内容：将学生分成小组，每组选择一个与电子商务相关的数据管理与分析项目主题进行探究。活动形式：小组讨论+教师指导。活动目的：培养学生的团队协作能力和项目选题能力。3.2项目规划（1课时）活动内容：各小组制定项目规划，包括项目目标、任务分解、时间安排等。活动形式：小组讨论+思维导图工具。活动目的：帮助学生明确项目方向，合理规划项目进度。3.3资料搜集与方案设计（2课时）活动内容：各小组搜集相关资料，设计项目实施方案。活动形式：小组协作+网上资料搜索+方案设计。活动目的：培养学生的资料搜集能力和方案设计能力。3.4实践操作（2课时）活动内容：各小组根据实施方案进行实践操作，如数据采集、数据分析、结果展示等。活动形式：小组协作+实践操作+教师指导。活动目的：提升学生的实践操作能力和问题解决能力。4.成果展示与评价反馈（2课时）4.1成果展示（1课时）活动内容：各小组展示项目探究成果，包括项目报告、数据分析结果、展示PPT等。活动形式：小组展示+师生互动。活动目的：检验学生的学习成果，提升其表达能力和自信心。4.2评价反馈（1课时）活动内容：师生共同评价各小组的展示成果，反馈学习效果，引导学生反思与改进。活动形式：师生评价+小组讨论+反思总结。活动目的：帮助学生认识自身不足，明确改进方向，进一步提升信息技术学科核心素养。5.拓展学习与持续关注（课外）活动内容：鼓励学生利用课余时间继续关注数据管理与分析技术的发展动态，积极参与相关实践活动，如参加数据分析竞赛、参与企业数据管理项目等。活动目的：通过拓展学习与持续关注，不断提升学生的信息技术素养和实践能力，为未来的学习和职业发展奠定坚实基础。（五）作业与检测1.作业设计作业一：完成课后习题，巩固课堂所学知识。作业二：撰写项目进展报告，记录项目探究过程中的收获与困惑。作业三：搜集并整理与数据管理与分析相关的最新研究成果或案例，准备在小组内分享。2.检测设计课堂小测验：在理论学习与实践操作相结合阶段，每节课后进行小测验，检测学生对当堂知识点的掌握情况。项目中期检查：在项目探究过程中，组织一次中期检查，检查各小组的项目进展情况，及时发现问题并提供指导。期末项目展示与答辩：学期末，组织一次项目展示与答辩活动，全面检验学生的学习成果和信息技术学科核心素养的提升情况。（六）学后反思学后反思：通过本单元的学习，我深刻体会到了数据管理与分析技术在信息社会中的重要性和广泛应用。在情境导入与激发兴趣阶段，通过展示电子商务公司在数据管理与分析方面的实际应用案例，我对数据的价值有了更深刻的认识。在理论学习与实践操作相结合阶段，通过系统的学习和实践操作，我掌握了数据管理与分析的基本技能和工具，提升了自己的实践能力。在分组协作与项目探究阶段，通过小组合作和项目探究，我学会了如何与他人协作解决问题，如何制定项目规划和实施方案。在成果展示与评价反馈阶段，通过展示项目成果和接受师生评价，我认识到了自己的不足和需要改进的地方。我将继续关注数据管理与分析技术的发展动态，积极参与相关实践活动，不断提升自己的信息技术素养和实践能力。我也将努力将所学知识和技能应用到实际生活和工作中，为解决实际问题贡献自己的力量。十三、学科实践与跨学科学习设计在《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的指导下，粤教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》第五章《数据管理与分析的发展趋势》的教学内容，旨在通过“体验电子商务数据的管理与分析新技术应用”项目范例，引导学生深入理解数据管理与分析的新发展，数据挖掘与大数据的意义，同时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。以下是根据所给资料撰写的学科实践与跨学科学习设计。一、教学目标信息意识：学生能够敏锐感知数据管理与分析技术在信息社会中的重要性，理解数据多样性与应用场景，形成对数据价值的判断力。计算思维：学生能够运用计算机科学领域的思想方法，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，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，利用数字化工具和资源进行数据管理与分析的学习与实践，创造性地解决问题，形成创新性的解决方案或作品。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，在数据管理与分析过程中保护个人隐私和信息安全，关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题。二、学习目标信息意识：学生能够认识到数据管理与分析技术在信息社会中的重要价值，理解数据的多样性与应用场景。学生能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的数据管理与分析工具和方法。学生能够敏锐感觉到信息的变化，对数据的来源、准确性、可靠性等作出合理判断。计算思维：学生能够采用计算机科学领域的思想方法，界定数据管理与分析问题，抽象特征，建立结构模型。学生能够通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法和数据管理技术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，利用数字化工具和资源进行数据管理与分析的学习与实践。学生能够创造性地运用数据管理与分析技术解决实际问题，形成创新性的解决方案或作品。学生能够积极参与数字化学习与创新活动，不断提升自身的数字化学习与创新能力。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，在数据管理与分析过程中保护个人隐私和信息安全。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，对数据管理与分析技术的应用进行理性判断和负责行动。学生能够积极维护信息社会的公共利益，促进信息技术的健康、可持续发展。三、作业目标设定信息意识：学生能够通过调查和案例分析，了解数据管理与分析技术在电子商务中的应用场景，识别不同数据类型的应用价值。学生能够分析数据管理与分析技术在解决实际问题中的重要性，形成对数据价值的深刻认识。计算思维：学生能够通过项目实践，运用数据库管理系统进行数据的存储、查询和管理，体验数据模型的应用。学生能够设计并实现一个简单的数据分析方案，运用数据分析工具提取有用信息，解决具体问题。学生能够总结数据管理与分析过程中的计算思维方法，如抽象、建模、算法设计等，并尝试迁移到其他问题解决中。数字化学习与创新：学生能够利用数字化学习工具（如数据库管理系统、数据分析软件等）进行数据管理与分析的学习与实践。学生能够结合项目需求，创造性地运用数据管理与分析技术解决实际问题，设计并制作一个数据管理与分析的项目报告或演示文稿。学生能够积极参与小组协作，通过数字化学习平台分享学习成果，促进知识共享与创新。信息社会责任：学生能够在项目实践过程中，遵守信息法律法规和伦理道德准则，保护个人隐私和信息安全。学生能够关注数据管理与分析技术对环境与人文的影响，对数据管理与分析技术的应用进行理性思考和负责行动。学生能够在项目成果展示中，强调信息社会责任的重要性，引导他人关注数据管理与分析技术的合理应用。四、学科实践与跨学科学习设计（一）项目主题与背景项目主题：体验电子商务数据的管理与分析新技术应用项目背景：随着物联网、移动互联网、云计算以及信息通信技术的飞速发展，电子商务行业积累了大量的数据。这些数据如何有效地管理与分析，进而更好地应用，成为当今探索的热点问题。本项目通过体验电子商务数据的管理与分析新技术应用，让学生了解数据管理与分析技术的新发展，认识大数据和数据挖掘对信息社会问题解决和科学决策的重要意义。（二）项目规划与实施项目启动与规划活动形式：小组讨论+思维导图工具活动内容：分组讨论项目主题，明确项目目标和任务分工。利用思维导图工具制订项目学习规划，包括数据收集、数据分析、技术应用、成果展示等环节。数据收集与整理活动形式：网上资料搜索+小组协作活动内容：通过互联网收集电子商务数据管理与分析的相关资料，了解数据的多样性与应用场景。整理收集到的数据，分类存储，为后续的数据分析做好准备。数据管理与分析技术体验活动形式：实践操作+小组讨论活动内容：使用数据库管理系统（如MySQL、PostgreSQL等）进行数据的存储、查询和管理。体验数据管理技术的新进展，如面向对象数据库、时态数据库、实时数据库等。运用数据分析工具（如Excel、Python数据分析库等）进行数据分析，提取有用信息。数据挖掘与大数据意义探讨活动形式：案例分析+小组讨论活动内容：分析数据挖掘的发展历史和技术应用，了解数据挖掘在电子商务等领域的应用案例。探讨大数据的意义和应用，理解大数据对信息社会问题解决和科学决策的重要作用。项目成果展示与评价活动形式：成果展示+师生评价活动内容：各小组展示项目成果，包括数据管理与分析报告、数据可视化作品、项目演示文稿等。师生共同评价项目成果，反馈学习效果，引导学生反思与改进。（三）跨学科学习设计与数学的跨学科学习结合点：数据分析与统计学活动内容：在数据分析过程中，运用统计学原理和方法进行数据处理和分析，如描述性统计、推断性统计等。通过数学建模，将实际问题抽象为数学问题，利用数学工具进行求解和验证。与经济学的跨学科学习结合点：电子商务与市场经济活动内容：分析电子商务数据在市场经济中的作用，了解消费者行为、市场趋势等经济现象。运用经济学原理，对电子商务数据进行经济分析，如供需分析、成本效益分析等。与社会学的跨学科学习结合点：数据与社会现象活动内容：探讨数据管理与分析技术对社会现象的影响，如社交网络分析、人口迁徙分析等。运用社会学原理，对数据背后的社会现象进行解读和解释，增强对社会问题的理解和认识。与心理学的跨学科学习结合点：用户行为与心理分析活动内容：分析电子商务数据中的用户行为数据，了解用户心理和需求。运用心理学原理，对用户行为进行心理分析，为电子商务平台的优化和营销策略提供建议。五、总结与反思通过本次学科实践与跨学科学习设计，学生不仅能够深入理解数据管理与分析的新发展，掌握数据挖掘与大数据的意义，还能够在跨学科学习中拓宽视野，增强综合运用知识解决实际问题的能力。通过项目实践和小组协作，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将得到全面提升。在未来的学习和工作中，学生将能够更好地适应信息社会的发展需求，成为具备高度信息素养和创新能力的复合型人才。十四、大单元作业设计一、教学目标通过本单元的学习，学生将全面理解数据管理与分析的发展趋势，体验电子商务数据管理与分析的新技术应用，掌握数据的多样性、应用场景、数据管理技术新进展、数据分析技术新进展以及数据挖掘与大数据的意义。具体教学目标包括：信息意识：学生能够认识到数据管理与分析技术在信息社会中的重要价值，了解数据的多样性和应用场景，对数据的变化和来源有敏锐的感知力。计算思维：学生能够运用计算机科学领域的思想方法，界定数据管理与分析问题，抽象特征，建立结构模型，合理组织数据，运用合理的算法形成解决方案。数字化学习与创新：学生能够适应数字化学习环境，利用数字化工具和资源进行数据管理与分析的学习与实践，创造性地运用数据管理与分析技术解决实际问题。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，在数据管理与分析过程中保护个人隐私和信息安全。二、作业目标设定（一）信息意识目标描述：学生能够自觉、主动地关注数据管理与分析技术的新发展，了解数据的多样性和应用场景，对数据的变化和来源有敏锐的感知力。学生能够分析不同数据管理与分析技术的优缺点，评估其在不同场景下的适用性。作业示例：作业1：调研不同电子商务平台的数据管理与分析技术，比较它们的优缺点，并撰写调研报告。作业2：观察并记录自己一周内的在线行为数据（如浏览记录、购买记录等），分析这些数据可能被用于哪些场景，并撰写分析报告。（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，界定数据管理与分析问题，抽象特征，建立结构模型。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，并迁移到相关问题的解决中。作业示例：作业3：设计一个简单的数据库模型，用于存储和管理电子商务平台的用户数据，包括用户的基本信息、购买记录等，并撰写设计说明书。作业4：针对一个具体的电子商务数据分析问题（如用户购买行为分析），设计一套数据分析方案，包括数据收集、处理、分析和呈现的步骤，并撰写方案报告。（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，利用数字化工具和资源进行数据管理与分析的学习与实践。学生能够创造性地运用数据管理与分析技术解决实际问题，形成创新性的解决方案或作品。作业示例：作业5：利用Python或R等数据分析工具，对一组电子商务平台的销售数据进行分析，提取有用信息，并制作可视化图表展示分析结果。作业6：设计一个基于大数据的电子商务推荐系统原型，包括用户画像构建、商品推荐算法设计等，并撰写系统设计方案报告。（四）信息社会责任目标描述：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。学生在数据管理与分析过程中能够保护个人隐私和信息安全，关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题。作业示例：作业7：分析一个电子商务平台在数据收集、存储、处理和分析过程中可能存在的隐私和安全问题，提出改进建议，并撰写分析报告。作业8：设计一套数据管理与分析过程中的隐私保护方案，包括数据加密、匿名处理、访问控制等措施，并撰写方案报告。三、具体作业设计作业1：调研不同电子商务平台的数据管理与分析技术作业内容：选择至少三个不同的电子商务平台（如淘宝、京东、亚马逊等），调研它们的数据管理与分析技术。比较这些技术的优缺点，分析它们在不同场景下的适用性。撰写调研报告，包括调研目的、调研方法、调研结果和结论。作业要求：报告内容应详实、准确，逻辑清晰。分析应深入、全面，能够提出有价值的见解。报告格式规范，符合学术要求。作业2：观察并记录个人在线行为数据作业内容：观察并记录自己一周内的在线行为数据，包括浏览记录、搜索记录、购买记录等。分析这些数据可能被用于哪些场景，如个性化推荐、广告投放等。撰写分析报告，包括数据收集方法、数据分析过程、分析结果和结论。作业要求：数据收集应真实、全面，能够反映个人在线行为的实际情况。分析应深入、细致，能够挖掘出数据背后的有价值信息。报告应条理清晰，易于理解。作业3：设计电子商务用户数据库模型作业内容：设计一个简单的数据库模型，用于存储和管理电子商务平台的用户数据。数据库模型应包含用户的基本信息（如姓名、性别、年龄、联系方式等）和购买记录（如购买时间、购买商品、购买金额等）。撰写设计说明书，包括设计目的、设计思路、数据库模型结构和设计说明。作业要求：数据库模型设计应合理、规范，能够满足实际需求。设计说明书应详细、清晰，能够准确描述设计思路和模型结构。设计中应考虑到数据的完整性和安全性。作业4：设计电子商务数据分析方案作业内容：针对一个具体的电子商务数据分析问题（如用户购买行为分析），设计一套数据分析方案。方案应包括数据收集、数据预处理、数据分析、结果呈现等步骤。撰写方案报告，包括问题描述、分析目的、分析方法、预期结果和结论。作业要求：方案设计应科学、合理，能够解决实际问题。分析方法应先进、有效，能够提高分析效率和准确性。报告应条理清晰，易于理解。作业5：利用数据分析工具进行电子商务销售数据分析作业内容：利用Python或R等数据分析工具，对一组电子商务平台的销售数据进行分析。提取有用信息，如热销商品、用户购买偏好等。制作可视化图表展示分析结果，如柱状图、折线图、饼图等。作业要求：数据分析应准确、全面，能够提取出有价值的信息。可视化图表应清晰、美观，能够直观展示分析结果。分析过程中应考虑到数据的准确性和可靠性。作业6：设计基于大数据的电子商务推荐系统原型作业内容：设计一个基于大数据的电子商务推荐系统原型。系统应包括用户画像构建、商品推荐算法设计等模块。撰写系统设计方案报告，包括系统架构、模块设计、算法选择和实现思路。作业要求：系统设计应合理、先进，能够满足实际需求。算法选择应科学、有效，能够提高推荐准确性和用户满意度。报告应详细、清晰，能够准确描述设计思路和实现方案。作业7：分析电子商务平台的数据隐私与安全问题作业内容：选择一个电子商务平台，分析其在数据收集、存储、处理和分析过程中可能存在的隐私和安全问题。提出改进建议，如加强数据加密、实施匿名处理、完善访问控制等。撰写分析报告，包括问题分析、改进建议和结论。作业要求：问题分析应深入、全面，能够准确识别出潜在的隐私和安全问题。改进建议应具体、可行，能够切实提高数据安全性。报告应条理清晰，易于理解。作业8：设计数据管理与分析过程中的隐私保护方案作业内容：设计一套数据管理与分析过程中的隐私保护方案。方案应包括数据加密、匿名处理、访问控制等措施。撰写方案报告，包括方案背景、设计思路、具体措施和实施步骤。作业要求：方案设计应全面、细致，能够覆盖数据管理与分析的全过程。具体措施应科学、有效，能够切实保护用户隐私和数据安全。报告应详细、清晰，能够准确描述设计思路和实施方案。十五、“教-学-评”一致性课时设计课程基本信息教材版本：粤教版高中信息技术选择性必修3单元主题：第五章数据管理与分析的发展趋势课时设计：本单元共设计10课时，分为五个部分：数据的多样性与应用场景（1课时）、数据管理技术新进展（2课时）、数据分析技术新进展（2课时）、数据挖掘的意义（2课时）、大数据的意义（3课时）第一课时：数