2019粤教版 高中信息技术 选择性必修3 数据管理与分析《第一章 数据管理与分析应用概述》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《第一章数据管理与分析应用概述》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）教学内容分析本次大单元教学设计的主题为“数据管理与分析应用概述”，教学内容选自粤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。本章内容围绕数据管理与分析的基本概念、技术与方法，以及数据管理与分析的重要性及应用价值展开。通过本章的学习，学生将掌握数据管理与分析的基本技能，理解数据管理与分析在现代社会中的广泛应用及其价值。具体来说，教学内容包括数据管理技术与方法、数据分析技术与方法两大核心部分。数据管理技术与方法部分，学生将学习数据的描述、解释、存储、查询和维护等基本技能，了解数据管理技术的发展历程及现代数据管理技术。数据分析技术与方法部分，学生将学习数据分析的基本概念、类型、基本步骤和方法，掌握常用的数据分析工具和软件，以及数据分析在解决问题和形成决策中的应用。教学内容还包括数据管理与分析的重要性及应用价值，通过实例分析让学生认识到数据管理与分析在现代社会中的广泛应用，如气象预测、工业预测、商业预测等，以及数据挖掘和数据分析在提取有价值信息和形成决策中的作用。（二）单元内容分析本单元的教学内容分为三大部分：数据管理技术与方法、数据分析技术与方法、数据管理与分析的重要性及应用价值。数据管理技术与方法数据的描述与解释：学生将学习如何描述和解释数据，包括数据的基本概念、类型（结构化、半结构化、非结构化）以及数据在现实世界中的应用。数据管理技术的发展：了解数据管理技术从人工管理、文件系统管理到数据库系统管理的发展历程，以及现代大数据管理技术的发展趋势。数据管理方法：掌握数据的人工管理、文件系统管理、数据库系统管理、新一代数据库和大数据管理技术的基本原理和应用场景。数据分析技术与方法数据分析的基本概念：理解数据分析的定义、类型（描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析）及其在问题解决中的作用。数据分析的基本步骤和方法：学习数据分析的四大基本步骤（识别需求、采集数据、分析数据、过程改进）和常用的数据分析方法（对比分析法、平均分析法、分组分析法、结构分析法、交叉分析法等）。数据分析工具与软件：掌握Excel、SPSS等常用数据分析工具的基本操作和应用，以及大数据分析工具（如MapReduce、Storm等）的基本概念。数据管理与分析的重要性及应用价值数据管理与分析的重要性：认识数据管理技术对提高元数据管理标准化、加强数据管理服务的系统性、优化大数据管理技术的准确性的重要性。数据分析的重要性：理解数据分析在确保数据完整性、提高数据决策准确性、增强数据创造价值性方面的作用。数据管理与分析的应用价值：通过实例分析，了解数据管理与分析在气象预测、工业预测、商业预测等领域的应用，以及数据挖掘在提取有价值信息和形成决策中的作用。（三）单元内容整合本单元的教学内容围绕数据管理与分析的主题，从数据管理技术与方法、数据分析技术与方法到数据管理与分析的重要性及应用价值，形成了一个完整的知识体系。在教学过程中，应注重理论与实践相结合，通过案例分析、项目实践等方式，让学生深入理解数据管理与分析的基本概念、技术与方法，并掌握其在实际应用中的价值。具体来说，可以将单元内容整合为以下几个教学模块：数据管理基础模块：介绍数据的基本概念、类型以及数据管理技术的发展历程，让学生掌握数据描述与解释的基本技能。数据库系统与管理模块：讲解数据库系统的基本原理、数据库管理系统的功能与应用，以及新一代数据库和大数据管理技术的发展趋势。数据分析基础模块：介绍数据分析的基本概念、类型及其在问题解决中的作用，让学生掌握数据分析的基本步骤和方法。数据分析工具与应用模块：讲解常用数据分析工具（如Excel、SPSS）和大数据分析工具（如MapReduce、Storm）的基本操作和应用，通过实例分析让学生掌握数据分析在实际应用中的技能。数据管理与分析价值模块：通过实例分析，让学生认识数据管理与分析在现代社会中的广泛应用及其价值，包括气象预测、工业预测、商业预测等领域的应用，以及数据挖掘在提取有价值信息和形成决策中的作用。在教学过程中，应注重各模块之间的衔接与融合，通过项目实践、案例分析等方式，让学生全面掌握数据管理与分析的基本概念、技术与方法，并理解其在现代社会中的广泛应用及其价值。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：学生能够针对特定的信息问题，自觉、主动地比较不同的信息源，确定合适的信息获取策略。在日常生活中，学生能够根据实际解决问题的需要，恰当选择数字化工具，具备信息安全意识。对信息价值的判断力：学生能够描述数据与信息的关系，明确数据在信息社会中的重要价值。学生能够针对不同受众的特征，选择恰当的方式进行有效的信息交流。信息获取的主动性：学生能够针对特定任务需求，甄别不同信息获取方法的优劣，利用适当途径甄别信息。学生能够主动关注信息技术工具发展中的新动向和新趋势，有意识地使用新技术处理信息。（二）计算思维问题界定与抽象：学生能够针对给定的任务进行需求分析，明确需要解决的关键问题。学生能够提取问题的基本特征，进行抽象处理，并用形式化的方法表述问题。数据组织与模型构建：学生能够运用基本算法设计解决问题的方案，并使用编程语言或其他数字化工具实现这一方案。学生能够针对不同模块，设计或选择合适的算法，利用编程语言或其他数字化工具实现各模块功能。问题解决与迭代优化：学生能够按照问题解决方案，选用适当的数字化工具或方法获取、组织、分析数据，并能迁移到其他相关问题的解决过程中。学生能够对基于信息技术的问题解决方案进行较全面的评估，并采用恰当的方法迭代优化解决方案。（三）数字化学习与创新数字化学习环境的适应：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。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。学习资源与工具的评估与选择：学生能够评估常用的数字化工具与资源，根据需要合理选择。学生能够针对特定的学习任务，运用一定的数字化学习策略管理学习过程与资源，完成任务，创作作品。知识创新与应用：学生能够根据学习任务的复杂程度和个体学习需求的特点，合理运用数字化环境，主动参与协作学习与协同创作。学生能够独立或合作开发支持学科学习的个性化学习资源，实现知识创新。（四）信息社会责任信息安全与隐私保护：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。学生能够采用简单的技术手段，保护数据、信息以及信息设备的安全。信息伦理与法律法规的遵守：学生能够认识到人类信息活动需要信息法律法规的管理与调节，能自觉遵守信息法律法规、信息伦理道德规范。学生能够正确认识现实社会身份、虚拟社会身份之间的关系，合理使用虚拟社会身份开展信息活动。信息技术创新与发展的责任：学生能够从发展的角度，理解信息法律法规、信息伦理道德规范的合理性。学生能够在信息活动中，掌握保护个人权益和自觉维护健康信息环境的手段和方法，为信息社会的健康发展作出贡献。三、学情分析（一）已知内容分析学生在进入粤教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》课程之前，已经通过必修课程的学习，对信息技术的基本概念、数据处理的基本方法以及信息系统的基本原理有了一定的了解。在必修课程模块1《数据与计算》中，学生掌握了数据与信息的关系、数据处理的基本步骤、算法与程序实现的基础知识，能够利用数字化工具进行简单的数据处理与分析。在必修课程模块2《信息系统与社会》中，学生了解了信息系统的组成、功能以及信息社会的特征，对信息安全和信息社会责任有了初步的认识。针对本单元《第一章数据管理与分析应用概述》的教学内容，学生已经具备以下已知内容：数据处理的基础知识：学生能够理解数据编码的基本方式，知道数据采集、分析和可视化表达的基本方法，并能够利用软件工具或平台对数据进行整理、组织和呈现。算法与程序实现：学生掌握了一种程序设计语言的基本知识，能够使用程序设计语言实现简单算法，解决实际问题，体验程序设计的基本流程。信息系统与社会：学生了解了信息系统的基本概念和组成，知道计算机、移动终端在信息系统中的作用，以及软件在信息系统中的应用。（二）新知内容分析本单元《第一章数据管理与分析应用概述》将围绕“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”项目，进一步深入数据管理与分析的技术与方法，强调数据管理与分析技术的重要性及应用价值。新知内容主要包括以下几个方面：数据管理技术与方法：数据描述：学生能够正确认识数据，对数据进行合理解释和描述，以便于数据的处理和分析。数据管理技术：学生能够了解数据管理技术的发展历程，掌握人工管理、文件系统管理、数据库系统管理、新一代数据库和大数据管理技术的基本原理和应用场景。数据管理方法：学生能够掌握数据管理方法，包括数据的采集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动。数据分析技术与方法：数据分析技术：学生能够了解数据分析的基本概念，掌握描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析等类型，以及常用的数据分析工具和方法。数据分析的基本步骤：学生能够理解数据分析的四大基本步骤，包括识别需求、采集数据、分析数据和过程改进。数据分析的基本方法：学生能够掌握对比分析法、平均分析法、分组分析法、结构分析法、交叉分析法等常用的数据分析方法。数据管理与分析的重要性及应用价值：数据管理与分析的重要性：学生能够认识到数据管理技术的重要性，理解元数据管理的标准化、数据管理服务的系统性和大数据管理技术的准确性对数据管理与分析的影响。数据分析技术的重要性：学生能够理解数据分析技术的完整性、数据决策的准确性和数据创造的价值性对数据管理与分析的重要性。数据管理与分析的应用价值：学生能够认识到数据管理与分析在气象预测、工业预测、商业预测等方面的预测性价值，以及在数据挖掘、现状性分析、原因性分析、发展性分析等方面的分析性价值。（三）学生学习能力分析高中学生在信息技术学习能力方面已经具备了一定的基础，具备以下特点：逻辑思维能力：高中生已经具备了一定的逻辑思维能力，能够理解和分析复杂的问题，将问题抽象化、形式化，并运用算法和程序解决问题。自主学习能力：高中生具备较强的自主学习能力，能够通过自主探究和协作学习，掌握新的知识和技能。实践操作能力：高中生在实践操作方面有一定的经验，能够熟练使用计算机和各类数字化工具，进行数据处理和分析。问题解决能力：高中生能够运用所学知识，结合实际问题，提出解决方案，并进行实践验证。面对本单元的新知内容，学生在以下几个方面可能存在学习挑战：数据管理技术的复杂性：数据管理技术的发展历程较长，涉及多种技术和管理方法，学生可能难以全面理解和掌握。数据分析技术的多样性：数据分析技术种类繁多，方法复杂，学生可能难以选择和应用合适的分析方法和工具。数据管理与分析的应用场景：学生可能难以将数据管理与分析技术应用于实际问题的解决中，理解其应用价值。（四）学习障碍突破策略为了帮助学生克服学习障碍，掌握本单元的新知内容，提高数据管理与分析的能力，可以采取以下策略：情境化教学策略：通过“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”项目，创设真实的学习情境，让学生在项目实践中学习和应用数据管理与分析技术。引导学生将所学知识应用于解决实际问题，增强学习的针对性和实效性。案例分析法：选取典型的数据管理与分析案例，如气象预测、工业预测、商业预测等，让学生通过分析案例，理解数据管理与分析的重要性和应用价值。通过案例分析，让学生掌握数据分析的基本步骤和方法，提高数据分析的能力。分层教学策略：针对学生的不同学习基础和能力水平，实施分层教学，为不同层次的学生提供合适的学习资源和指导。对学习基础较弱的学生，加强基础知识的讲解和练习；对学习基础较好的学生，提供更具挑战性的学习任务和实践机会。协作学习策略：组织学生开展小组协作学习，通过小组讨论、合作完成任务等方式，促进学生之间的交流与合作，共同提高数据管理与分析的能力。鼓励学生分享学习心得和成果，互相学习、互相借鉴，形成良好的学习氛围。技术支持策略：利用数字化学习工具和平台，如在线编辑工具、数据分析软件等，为学生提供便捷的学习资源和支持。通过技术演示和实操练习，帮助学生掌握数据分析工具的使用方法，提高数据分析的效率和准确性。评价反馈策略：建立多元化的评价体系，包括自我评价、小组评价和教师评价等，及时反馈学生的学习情况和进步。针对学生的学习问题和困难，提供个性化的指导和帮助，鼓励学生持续改进和提高。通过上述策略的实施，可以有效帮助学生克服学习障碍，掌握数据管理与分析的技术与方法，提高数据管理与分析的能力，为未来的学习和工作打下坚实的基础。四、大主题或大概念设计本单元的大主题设计为“数据驱动决策：数据管理与分析在中学生膳食和运动习惯调查中的应用”。通过这一大主题，旨在让学生理解数据管理与分析技术在解决实际生活问题中的重要性，掌握数据管理和分析的基本方法，并能够运用这些技术进行有效的数据收集、处理和分析，最终通过数据驱动做出合理的决策。本单元将围绕“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”这一具体项目展开，通过项目式学习，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。五、大单元目标叙写（一）信息意识对信息的敏感度：学生能够敏锐地感知到数据在日常生活中的重要性，认识到数据是信息社会的重要资源，能够主动寻找和获取相关数据。对信息价值的判断力：学生能够对获取的数据进行初步的判断和筛选，区分出有价值的数据和无价值的数据，能够意识到数据质量对后续分析和决策的影响。信息安全意识：在数据收集、处理和分析过程中，学生能够意识到数据安全的重要性，了解基本的数据保护措施，避免数据泄露和滥用。（二）计算思维形式化：学生能够运用形式化的方法描述数据管理和分析中的问题，能够将实际问题抽象为数学模型，并用适当的算法进行解决。模型化：在数据分析和决策过程中，学生能够建立数据模型，利用模型对问题进行预测和解释，理解模型对决策的支持作用。自动化：学生能够利用计算机和软件工具自动化地完成数据的收集、处理和分析任务，提高数据处理的效率和准确性。系统化：学生能够系统化地管理数据资源，理解数据生命周期的各个阶段，包括数据采集、存储、处理、分析和应用。（三）数字化学习与创新数字化学习环境的创设：学生能够利用数字化学习工具和资源，创设有利于数据管理与分析的学习环境，提高学习效率。数字化学习资源的采集与管理：学生能够有效地采集和管理数字化学习资源，包括数据资源、软件工具和在线教程等，为数据管理与分析提供支持。数字化学习资源的应用与创新：学生能够运用数字化学习资源进行创新性的数据管理与分析实践，提出新的数据解决方案，优化数据处理流程。（四）信息社会责任遵守信息法律法规：在数据管理与分析过程中，学生能够遵守相关的法律法规，尊重他人的隐私和数据权益，不从事违法活动。信息安全与伦理：学生能够理解并践行信息安全和伦理规范，保护个人信息和数据安全，不传播虚假信息，维护网络环境的健康与秩序。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，积极参与数据管理与分析相关的社会实践和公益活动，为信息社会的发展贡献力量。六、大单元教学重点数据管理技术与方法：重点让学生掌握数据描述、数据组织、数据存储、数据查询和数据维护等基本方法，理解不同数据管理技术（如数据库系统、大数据技术等）的特点和应用场景。数据分析技术与方法：重点让学生掌握数据分析的基本步骤和方法，包括识别需求、采集数据、分析数据和过程改进等，能够运用常见的数据分析工具（如Excel、SPSS等）进行数据处理和分析。数据管理与分析的重要性：通过具体案例，让学生认识到数据管理与分析技术在解决实际问题中的重要性，理解数据管理的标准化、系统性和大数据管理的准确性对数据价值的提升作用。数据管理与分析的应用价值：通过项目实践，让学生体验到数据管理与分析技术在预测、挖掘和分析等方面的应用价值，能够运用数据驱动的方法进行决策和优化。七、大单元教学难点数据管理与分析技术的综合运用：如何让学生在实际项目中综合运用数据管理与分析技术，从数据采集到数据分析再到决策支持，形成一个完整的数据处理流程，是教学的难点之一。数据质量的控制与保证：在数据收集和处理过程中，如何保证数据的质量，避免数据错误和遗漏，确保分析结果的准确性和可靠性，是教学的另一个难点。数据分析结果的解释与应用：如何让学生理解数据分析结果背后的含义，将分析结果转化为实际的决策和行动，是教学的关键难点。这需要学生具备一定的数据解读能力和决策能力。信息安全与伦理意识的培养：在信息社会，数据安全和伦理问题日益突出。如何在数据管理与分析过程中培养学生的信息安全意识和伦理意识，让他们自觉遵守相关法律法规和道德规范，是教学的重要难点。为了克服这些教学难点，教师可以采取以下措施：项目式学习：通过具体的项目案例，让学生在实践中学习和掌握数据管理与分析技术，提高他们的综合运用能力。合作学习：组织学生分组合作，共同完成项目任务，通过团队协作提高他们的数据质量控制和保证能力。案例分析：选取典型的数据分析案例，引导学生深入分析和解读数据结果，培养他们的数据解读能力和决策能力。法律法规教育：加强信息安全和法律法规教育，让学生了解相关的法律法规和道德规范，提高他们的信息安全意识和伦理意识。通过这些措施的实施，可以有效地解决教学难点，提高教学效果，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。八、大单元整体教学思路《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》明确指出了信息技术课程的核心素养，包括信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任。本大单元整体教学思路以粤教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》中的《第一章数据管理与分析应用概述》的教学内容为基础，结合项目范例“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”，设计教学目标和教学活动，旨在全面提升学生的信息素养和综合能力。一、教学目标设定（一）信息意识目标一：增强学生对信息的敏感度和价值判断力通过项目范例的学习，学生能够认识到数据是一种重要的资源，明确数据管理与分析在解决实际问题中的重要性。学生应能够敏锐地感知到数据变化，学会从数据中提取有价值的信息，并对信息的来源、内容和目的进行合理判断。目标二：培养学生的信息获取与处理能力学生能够根据项目需求，主动寻求和收集相关数据，并学会对数据进行合理描述、分类和整理。学生应能够利用信息技术工具（如Excel、SPSS等）对数据进行有效管理，提高信息处理的效率和准确性。目标三：引导学生关注信息安全与隐私保护在信息获取与处理的过程中，学生应充分认识到信息安全的重要性，学会采取适当的技术手段保护个人信息和数据安全，遵守信息法律法规和伦理道德准则。（二）计算思维目标一：培养学生的抽象思维和问题建模能力通过项目实践，学生能够运用计算思维的方法，对实际问题进行抽象化处理，将复杂问题分解为可管理的子问题，并建立相应的数学模型或结构模型。例如，在“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”项目中，学生应能够将膳食和运动习惯的数据进行抽象化表示，并建立数据分析模型。目标二：提高学生的算法设计与实现能力学生能够根据项目需求，设计合理的算法来解决实际问题，并利用编程语言（如Python、Java等）实现算法。通过实践，学生应能够掌握基本的算法设计和编程技能，提高计算思维和编程能力。目标三：培养学生的系统思维和迭代优化能力在数据管理与分析的过程中，学生能够运用系统思维的方法，从整体上把握问题的解决方案，并学会通过迭代优化的方式不断改进和完善方案。例如，在数据分析阶段，学生应能够不断调整和优化数据分析模型，以提高数据分析的准确性和有效性。（三）数字化学习与创新目标一：提升学生的数字化学习能力学生能够适应数字化学习环境，掌握数字化学习工具（如在线编辑工具、数据分析软件等）的操作技能，利用数字化资源开展自主学习和协同工作。通过项目实践，学生应能够熟练运用这些工具解决实际问题，提高学习效率和质量。目标二：培养学生的创新思维和问题解决能力在数据管理与分析的过程中，学生能够发挥创新思维，提出新颖的问题解决方案，并学会利用数字化工具进行创造性实践。例如，在“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”项目中，学生可以尝试采用新的数据分析方法或工具，以发现数据中的新规律和新趋势。目标三：促进学生的知识分享与协作学习学生能够利用数字化平台分享自己的学习成果和经验，与他人进行交流和合作，共同解决问题。通过协作学习，学生应能够拓宽视野、丰富知识、提高团队协作能力。（四）信息社会责任目标一：培养学生的信息道德和伦理意识学生能够遵守信息法律法规和伦理道德准则，尊重知识产权和个人隐私，不传播虚假信息和不良内容。在信息活动中，学生能够自觉维护信息环境的健康和安全。目标二：引导学生关注信息技术的应用价值和社会影响学生能够认识到信息技术在社会发展和个人生活中的重要作用，关注信息技术的应用价值和社会影响。通过项目实践，学生应能够了解数据管理与分析技术在各个领域的应用案例和实际效果，增强对信息技术应用价值的认识。目标三：培养学生的社会责任感和公民意识在信息活动中，学生能够积极履行社会责任和公民义务，关注社会热点和公共利益问题。通过项目实践，学生应能够利用数据管理与分析技术为解决实际问题提供支持和帮助，为社会进步和发展贡献自己的力量。二、教学活动设计（一）项目导入与情境创设活动一：项目导入与背景介绍教师通过介绍“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”项目的背景和意义，激发学生对项目学习的兴趣和热情。教师可以展示一些相关案例和数据可视化图表，帮助学生更好地理解项目内容和目标。活动二：情境创设与角色扮演教师创设一个真实的调查情境，让学生扮演不同的角色（如调查员、数据分析师等），参与到项目实践中来。通过角色扮演，学生能够更深入地理解项目需求和目标，增强学习的主动性和参与性。（二）数据收集与整理活动一：设计调查问卷学生根据项目需求，设计一份关于中学生膳食和运动习惯的调查问卷。在设计过程中，教师应引导学生关注问卷的合理性、科学性和有效性，确保问卷能够全面、准确地反映中学生的膳食和运动习惯。活动二：发放与收集问卷学生利用课余时间或网络平台发放和收集调查问卷。在收集过程中，学生应关注问卷的回收率和数据质量，确保收集到的数据具有代表性和可靠性。活动三：数据整理与描述学生对收集到的数据进行整理和描述，包括数据的清洗、分类、编码和统计等工作。通过数据整理与描述，学生能够更好地理解数据的特点和规律，为后续的数据分析奠定基础。（三）数据分析与建模活动一：选择合适的数据分析工具学生根据项目需求选择合适的数据分析工具（如Excel、SPSS等），并学习其基本操作方法和功能特点。在选择过程中，教师应引导学生关注工具的适用性和易用性，确保学生能够高效地进行数据分析。活动二：数据分析与可视化表达学生利用数据分析工具对整理后的数据进行深入分析，并尝试使用图表、图像等可视化方式展示数据分析结果。通过数据分析与可视化表达，学生能够更直观地理解数据背后的规律和趋势，为后续的问题解决提供支持。活动三：建立数据模型学生根据数据分析结果建立相应的数据模型，用于预测或解释中学生的膳食和运动习惯。在建模过程中，教师应引导学生关注模型的合理性和准确性，确保模型能够真实反映数据之间的关系和规律。（四）问题解决方案设计活动一：问题识别与定义学生根据数据分析结果识别出当前中学生膳食和运动习惯中存在的问题和不足，并对其进行定义和描述。在问题识别与定义过程中，教师应引导学生关注问题的真实性和紧迫性，确保问题能够引起学生的关注和重视。活动二：方案设计学生针对识别出的问题设计合理的解决方案，包括改进建议、措施实施计划等。在方案设计过程中，教师应引导学生关注方案的可行性和有效性，确保方案能够切实解决问题并产生积极影响。活动三：方案评估与优化学生对设计的方案进行评估和优化，包括方案的可行性分析、效果预测等。在评估与优化过程中，教师应引导学生关注方案的细节和潜在问题，确保方案能够不断完善和提高。（五）成果展示与交流分享活动一：成果展示学生利用数字化平台展示自己的项目成果，包括调查问卷、数据分析报告、问题解决方案等。在展示过程中，学生应关注成果的质量和表达效果，确保能够清晰、准确地传达自己的思想和观点。活动二：交流分享学生之间进行交流和分享，探讨各自在项目实践中的经验和教训。通过交流分享，学生能够相互学习、相互启发，共同提高信息素养和综合能力。活动三：反思与总结学生对整个项目实践过程进行反思和总结，包括自己的收获和成长、存在的问题和不足等。通过反思与总结，学生能够更好地认识自己、提升自己，为未来的学习和生活奠定坚实基础。三、教学实施与评价（一）教学实施时间安排本大单元整体教学计划安排为4周时间，每周4课时，共计16课时。具体安排如下：第1周：项目导入与情境创设（2课时）、数据收集与整理（2课时）第2周：数据分析与建模（4课时）第3周：问题解决方案设计（4课时）第4周：成果展示与交流分享（2课时）、反思与总结（2课时）教学资源教师充分利用教材、教参、网络资源等教学资源，为学生提供丰富的学习材料和案例支持。教师还可以邀请相关领域的专家或学者来校进行讲座或指导，帮助学生更好地理解和掌握数据管理与分析技术。教学方法教师采用项目式学习、合作学习、探究式学习等多种教学方法，激发学生的学习兴趣和主动性。在教学过程中，教师应注重引导学生自主思考、自主探究、自主解决问题，培养其独立思考和创新能力。（二）学业评价评价原则学业评价应遵循全面性、公正性、过程性和发展性原则。评价内容应涵盖信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任等多个方面；评价方式应多样化，包括自我评价、同伴评价、教师评价等；评价过程应注重学生的参与和体验，关注学生的成长和进步。评价内容信息意识：评价学生对信息的敏感度和价值判断力、信息获取与处理能力、信息安全与隐私保护意识等。计算思维：评价学生的抽象思维和问题建模能力、算法设计与实现能力、系统思维和迭代优化能力等。数字化学习与创新：评价学生的数字化学习能力、创新思维和问题解决能力、知识分享与协作学习能力等。信息社会责任：评价学生的信息道德和伦理意识、对信息技术应用价值的认识和社会责任感等。评价方式自我评价：学生根据自己的学习表现和成果进行自我评价，反思自己的优点和不足，提出改进措施和努力方向。同伴评价：学生之间相互评价学习表现和成果，交流学习经验和心得，相互启发和帮助。教师评价：教师根据学生的学习表现和成果进行评价，给予肯定和鼓励，指出存在的问题和不足，提出改进建议和指导意见。通过以上教学思路和实施方案的设计与实施，旨在全面提升学生的信息素养和综合能力，培养具有信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任的高素质人才。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》第一章《数据管理与分析应用概述》的教学内容，设定以下教学目标，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。信息意识：学生能够认识到数据在信息时代的重要价值，具备对信息的敏感度和判断力，能够根据问题解决的需要，自觉、主动地寻求恰当的方式获取与处理信息。学生能够理解数据管理与分析技术对社会生活、个人发展及决策形成的重要性，具备在复杂信息环境中有效筛选、甄别和评估信息的能力。计算思维：学生能够运用计算机科学领域的思想方法，对问题进行抽象、建模，通过合理组织数据和分析信息，形成解决问题的方案。学生能够掌握基本的数据管理技术和数据分析方法，运用算法和编程工具实现数据管理与分析的过程，提升问题解决能力。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开展自主学习、协作学习，创造性地解决问题。学生能够结合学习实践，设计并实施数据管理与分析项目，通过项目实践提升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，具备良好的信息安全意识与能力。学生能够在数据管理与分析过程中，关注信息活动的社会影响，积极维护信息活动的合法性和伦理性，促进信息社会的健康发展。二、学习目标设定基于上述教学目标，设定以下具体的学习目标，确保学生在学习过程中能够达成预期的学习成果。信息意识：能够理解数据管理与分析的基本概念及其在信息时代的重要性。能够根据实际需求，选择适当的数据获取方式和工具，有效管理和分析数据。能够识别并评估数据信息的真实性和可靠性，避免被虚假信息误导。计算思维：能够掌握数据描述、数据分类、数据编码等基本数据管理技术，理解数据库系统的工作原理。能够运用数据分析工具和方法，对数据进行统计、分析和可视化表达，提取有价值的信息。能够通过编程实现数据管理与分析的基本操作，提升问题解决和算法设计能力。数字化学习与创新：能够利用数字化学习工具和资源，开展自主学习和协作学习，提升学习效率和质量。能够结合学习实践，设计并实施数据管理与分析项目，通过项目实践提升数字化学习与创新能力。能够运用所学知识，创造性地解决学习和生活中的实际问题，形成个性化的学习成果。信息社会责任：能够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。能够在数据管理与分析过程中，关注信息活动的社会影响，积极维护信息活动的合法性和伦理性。能够积极参与信息社会的建设和发展，为推动信息社会的健康发展贡献力量。三、评价目标设定为确保教学目标的达成和学习目标的实现，设定以下评价目标，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对学生的学业成就进行全面评价。信息意识评价：评价学生对数据管理与分析基本概念及其在信息时代重要性的理解程度。评价学生根据实际需求选择适当数据获取方式和工具的能力，以及数据管理和分析的有效性。评价学生识别并评估数据信息真实性和可靠性的能力，以及避免被虚假信息误导的能力。计算思维评价：评价学生掌握数据描述、数据分类、数据编码等基本数据管理技术的程度。评价学生运用数据分析工具和方法进行数据统计、分析和可视化表达的能力。评价学生通过编程实现数据管理与分析基本操作的能力，以及问题解决和算法设计的能力。数字化学习与创新评价：评价学生利用数字化学习工具和资源进行自主学习和协作学习的能力。评价学生结合学习实践设计并实施数据管理与分析项目的能力，以及项目实践的效果和成果。评价学生运用所学知识创造性地解决学习和生活中实际问题的能力，以及个性化学习成果的质量。信息社会责任评价：评价学生遵守信息法律法规和伦理道德准则的意识和行为表现。评价学生在数据管理与分析过程中关注信息活动社会影响的能力，以及维护信息活动合法性和伦理性的表现。评价学生积极参与信息社会建设和发展的态度和行为，以及为推动信息社会健康发展所做出的贡献。四、评价方法与实施为实现上述评价目标，采用以下评价方法和实施策略，确保评价的全面性、公正性和有效性。观察记录法：在教学过程中，通过观察学生在课堂上的表现，记录他们在数据管理与分析活动中的参与度、合作情况和解决问题的能力，以此评价学生的信息意识、计算思维和数字化学习与创新能力。项目评价法：设计并实施数据管理与分析项目，要求学生以小组为单位完成项目任务，提交项目报告和成果展示。通过评价项目报告的撰写质量、成果展示的创意和实用性，以及学生在项目过程中的表现，全面评价学生的学业成就。作品评价法：要求学生完成数据管理与分析相关的作品，如数据可视化图表、数据分析报告等。通过评价作品的创意、技术含量和实用性，以及学生在创作过程中的表现，评价学生的计算思维、数字化学习与创新能力。自我评价与同伴评价法：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，以及评价同伴的表现和成果，提升学生的自我认知能力和团队协作能力。通过同伴评价促进相互学习和共同进步。量表评价法：设计评价量表，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对学生的学业成就进行量化评价。通过统计和分析评价数据，客观反映学生的学习情况和进步程度。五、评价结果与反馈根据评价结果，及时向学生反馈他们的学习情况和进步程度，指出存在的问题和不足，提出改进建议和努力方向。根据评价结果调整教学策略和方法，优化教学内容和流程，以更好地促进学生的全面发展和学业成就的提升。个别反馈：针对每位学生的评价结果，进行个别反馈，指出他们在信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任等方面的优点和不足，提出具体的改进建议和努力方向。集体反馈：在班级或小组范围内进行集体反馈，总结全班或小组的学习情况和进步程度，指出存在的共性问题和不足，提出集体改进的建议和努力方向。教学策略调整：根据评价结果反馈，及时调整教学策略和方法，优化教学内容和流程。针对学生在信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任等方面的不足，加强相关的教学内容和活动设计，提升学生的学业成就。持续跟踪与评估：建立持续跟踪与评估机制，定期对学生的学习情况进行评估和反馈，确保学生在整个学习过程中能够不断进步和提升。通过持续跟踪与评估，不断优化教学设计和实施策略，提高教学效果和质量。十、大单元实施思路及教学结构图一、大单元实施思路根据《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》第一章《数据管理与分析应用概述》的教学内容，本大单元的实施思路旨在通过“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”项目，引导学生理解数据管理与分析的重要性，掌握数据管理与分析的基本技术与方法，培养学生的信息技术学科核心素养。具体实施思路如下：项目导入与情境创设：通过介绍数据管理与分析在现代社会中的重要性，以及中学生膳食和运动习惯调查的实际需求，创设情境，激发学生兴趣。明确项目目标和任务，引导学生理解项目的实际意义和价值。知识与技能学习：分阶段学习数据管理技术与方法，包括数据的描述、数据管理技术的发展历程、数据管理方法等。学习数据分析技术与方法，包括数据分析的基本步骤、数据分析的基本方法等。通过案例分析，加深对数据管理与分析技术的理解。项目实践与探究：小组合作，开展“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”项目。设计问卷，采集数据，利用表格工具或数据分析软件进行数据管理和分析。撰写调查报告，呈现数据分析结果，提出改善建议和措施。成果展示与评价：各小组展示项目成果，分享学习心得和体会。通过自评、互评和教师评价，对项目成果和学习过程进行评价。根据评价结果，进行反思和总结，提出改进意见。拓展与提升：引导学生思考数据管理与分析技术在其他领域的应用，拓宽视野。提供拓展阅读材料或案例，鼓励学生自主探究和深入学习。组织专题讨论或讲座，分享数据管理与分析技术的最新发展动态。二、教学目标设定（一）信息意识学生能够认识到数据在信息社会中的重要价值，对数据的敏感度和判断力得到提升。学生能够主动获取、处理和分析数据，为解决问题提供参考。学生能够关注数据变化，分析数据中所承载的信息，预测数据可能产生的影响。（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。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，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工具进行自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。学生能够基于项目学习，通过实践探索，创造性地解决问题或创作出有个性的数字化作品。（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。学生能够在现实空间和虚拟空间中遵守公共规范，维护信息活动中个人的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，具有积极学习的态度、理性判断和负责行动的能力。三、教学结构图数据管理与分析应用概述|||数据管理技术与方法数据分析技术与方法||数据描述数据管理技术发展数据分析类型数据分析基本步骤|||数据解释数据管理方法描述性数据分析识别需求|采集数据|分析数据|过程改进|探索性数据分析|验证性数据分析|数据分析方法|对比分析法|平均分析法|分组分析法|结构分析法|交叉分析法|回归分析法|时间序列分析法|决策树分析法|神经网络分析法|数据管理与分析的重要性|数据管理与分析的应用价值四、具体教学实施步骤第一阶段：项目导入与情境创设（1课时）导入新课：通过展示数据管理与分析在现代社会中的广泛应用案例，引导学生认识到数据管理与分析的重要性。介绍“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”项目的背景和目的，激发学生兴趣。情境创设：模拟中学生膳食和运动习惯调查的实际场景，引导学生思考如何开展调查、收集数据、分析数据。分组讨论，明确项目任务和要求。第二阶段：数据管理与技术学习（2课时）数据描述与管理技术：学习数据的描述方法，包括数据的定义、分类、特征等。介绍数据管理技术的发展历程，从人工管理到数据库系统管理，再到大数据管理技术。讨论不同数据管理方法的特点和适用场景。案例分析：分析“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”项目中的数据描述和管理需求。小组合作，设计问卷，模拟数据收集过程。第三阶段：数据分析技术与方法学习（2课时）数据分析类型与基本步骤：介绍数据分析的类型，包括描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析等。学习数据分析的基本步骤，包括识别需求、采集数据、分析数据、过程改进等。数据分析方法：详细讲解常用的数据分析方法，如对比分析法、平均分析法、分组分析法等。通过案例分析，演示如何运用这些方法进行数据分析。第四阶段：项目实践与探究（4课时）数据收集与处理：小组合作，发放问卷，收集中学生膳食和运动习惯的数据。利用表格工具（如Excel）或数据分析软件（如SPSS）对数据进行整理和处理。数据分析与报告撰写：运用所学的数据分析方法，对收集到的数据进行分析，提取有用信息。撰写调查报告，呈现数据分析结果，提出改善建议和措施。第五阶段：成果展示与评价（2课时）成果展示：各小组展示项目成果，包括调查问卷、数据分析过程和结果、调查报告等。分享学习心得和体会，交流经验和教训。评价反馈：通过自评、互评和教师评价，对项目成果和学习过程进行评价。根据评价结果，进行反思和总结，提出改进意见。第六阶段：拓展与提升（1课时）拓展阅读：提供拓展阅读材料或案例，鼓励学生自主探究和深入学习数据管理与分析技术的最新发展动态。专题讨论：组织专题讨论或讲座，分享数据管理与分析技术在其他领域的应用案例和经验。引导学生思考如何运用数据管理与分析技术解决实际问题，提升信息技术学科核心素养。十一、大情境、大任务创设大情境创设在信息技术迅猛发展的今天，数据已经成为社会发展和个人生活中不可或缺的重要资源。为了让学生深刻理解数据管理与分析的重要性，并掌握其基本技术与方法，本教学设计以“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”为大情境，贯穿整个教学过程。通过这一情境，学生将置身于一个真实的问题解决环境中，体验数据从采集、管理到分析的全过程，从而培养其信息技术学科核心素养。大任务创设基于大情境，本教学设计将“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”细化为一系列具体的大任务，旨在引导学生逐步深入，全面提升其信息技术学科核心素养。以下是具体的大任务设计：一、大任务名称：中学生膳食和运动习惯数据调查与采集（一）教学目标设定信息意识：学生能够认识到数据在信息社会中的重要价值，对数据的敏感度和判断力得到提升。通过实际调查活动，学生能够主动发现数据，理解数据背后的信息，并预测数据可能产生的影响。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。在调查与采集数据的过程中，学生能够合理设计问卷，将实际问题抽象为数据模型，为后续的数据管理与分析奠定基础。数字化学习与创新：学生能够适应数字化学习环境，掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能。在调查活动中，学生能够利用数字化工具（如在线问卷平台）进行数据的采集与管理，提高学习效率。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。在调查过程中，学生能够保护个人隐私，确保数据的安全与合法使用。（二）任务描述为了全面了解中学生的膳食和运动习惯，为后续的数据管理与分析提供可靠的数据支持，学生需要设计并发放问卷，进行数据的采集工作。具体要求如下：设计问卷：学生需结合“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”项目需求，设计一份科学合理的问卷。问卷内容应涵盖学生的基本信息、膳食习惯、运动习惯等方面，确保能够全面反映中学生的实际情况。发放问卷：学生需选择合适的渠道发放问卷，如通过学校网络平台、班级群、线下发放等方式，确保问卷能够覆盖到足够数量的中学生。在发放问卷时，学生需向被调查者说明调查目的和保密原则，以获得其积极配合。采集数据：学生需对回收的问卷进行整理，利用表格工具（如Excel）进行数据的录入与管理。在采集数据过程中，学生需确保数据的准确性和完整性，对缺失或异常数据进行合理处理。（三）任务实施步骤分组讨论：学生以3-6人为一组，围绕问卷设计展开讨论。各组需明确问卷的目的、内容、结构等要素，确保问卷设计的科学合理。设计问卷初稿：各组根据讨论结果，设计问卷初稿。初稿完成后，需在小组内进行互评，修改完善后形成最终问卷。发放问卷：各组选择合适的渠道发放问卷，确保问卷的广泛覆盖。在发放过程中，学生需做好记录，以便后续的数据整理与分析。采集数据：学生回收问卷后，利用表格工具进行数据的录入与管理。在采集过程中，学生需对数据进行初步筛选和清洗，确保数据的准确性和完整性。数据整理与分享：各组对采集到的数据进行整理，形成初步的数据集。在班级内进行数据分享，交流采集过程中的经验和教训。二、大任务名称：中学生膳食和运动习惯数据管理与分析（一）教学目标设定信息意识：学生能够敏锐感觉到数据的变化，分析数据中所承载的信息，预测数据可能产生的影响。通过数据管理与分析活动，学生能够深入理解数据的价值，为解决问题提供参考。计算思维：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。在数据管理与分析过程中，学生能够运用数据分析技术与方法，对数据进行有效处理和分析，提取有价值的信息。数字化学习与创新：学生能够利用数字化工具进行自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。在数据管理与分析活动中，学生能够熟练掌握数字化工具（如Excel、SPSS等）的操作技能，提高学习效率和创新能力。信息社会责任：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，具有积极学习的态度、理性判断和负责行动的能力。在数据管理与分析过程中，学生能够遵守信息法律法规和伦理准则，确保数据的安全与合法使用。（二）任务描述在成功采集到中学生的膳食和运动习惯数据后，学生需要对数据进行深入的管理与分析工作。具体要求如下：数据管理：学生需对采集到的数据进行规范化和结构化处理，确保数据的准确性和一致性。学生还需建立数据库或数据表格，对数据进行有效的存储和管理。数据分析：学生需运用数据分析技术与方法（如描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析等），对数据进行深入处理和分析。通过分析数据，学生需提取有价值的信息，揭示中学生膳食和运动习惯的特点与规律。结果呈现：学生需将数据分析结果以图表、报告等形式呈现出来，确保结果直观易懂。学生还需对结果进行深入解读，提出针对性的建议和措施。（三）任务实施步骤数据管理：学生对采集到的数据进行规范化和结构化处理，建立数据库或数据表格进行存储和管理。在管理过程中，学生需确保数据的准确性和一致性，对缺失或异常数据进行合理处理。数据分析：学生运用数据分析技术与方法对数据进行深入处理和分析。分析过程中，学生需明确分析目的和指标，选择合适的分析方法进行处理。学生还需对分析结果进行反复验证和修改，确保结果的准确性和可靠性。结果呈现与解读：学生将数据分析结果以图表、报告等形式呈现出来。在呈现过程中，学生需注重结果的直观性和易懂性。学生对结果进行深入解读，揭示中学生膳食和运动习惯的特点与规律，提出针对性的建议和措施。分享与交流：各组在班级内分享数据分析结果和解读过程，交流经验和教训。通过分享与交流活动，学生能够相互学习、共同进步。三、大任务名称：中学生膳食和运动习惯数据管理与分析项目成果展示与评价（一）教学目标设定信息意识：学生能够主动获取、处理和分析数据，为解决问题提供参考。通过项目成果展示与评价活动，学生能够展示自己在数据管理与分析方面的成果和收获，进一步增强信息意识。计算思维：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。在成果展示与评价过程中，学生能够清晰阐述自己在数据管理与分析过程中的思路和方法，展示计算思维的运用。数字化学习与创新：学生能够基于项目学习，通过实践探索创造性地解决问题或创作出有个性的数字化作品。在成果展示与评价活动中，学生能够展示自己的数字化学习与创新成果，如数据分析报告、可视化图表等。信息社会责任：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，具有积极学习的态度、理性判断和负责行动的能力。在成果展示与评价过程中，学生能够反思自己在数据管理与分析过程中的行为是否符合信息社会责任的要求，提出改进意见和措施。（二）任务描述经过前期的数据调查与采集、数据管理与分析工作后，学生已形成了丰富的项目成果。为了全面展示和评价这些成果，本教学设计设置了“中学生膳食和运动习惯数据管理与分析项目成果展示与评价”大任务。具体要求如下：成果展示：学生需将自己在项目过程中的成果以多种形式呈现出来，如数据分析报告、可视化图表、PPT演示文稿等。成果展示应涵盖数据调查与采集、数据管理与分析、结果呈现与解读等全过程，确保展示的完整性和系统性。成果评价：学生需对自己的项目成果进行自我评价和小组互评。评价过程中，学生需从信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任等方面进行全面评估，确保评价的客观性和公正性。教师也需对学生的项目成果进行评价和指导，提出针对性的改进意见和措施。反思与总结：学生需对整个项目过程进行反思和总结，提炼经验和教训。通过反思与总结活动，学生能够深入理解数据管理与分析的重要性和应用价值，为后续的学习和工作奠定坚实的基础。（三）任务实施步骤成果准备：学生整理自己在项目过程中的成果资料，包括数据调查与采集问卷、数据管理与分析表格、数据分析报告、可视化图表等。学生还需准备PPT演示文稿等展示材料。成果展示：学生在班级内进行成果展示活动。展示过程中，学生需清晰阐述自己的项目思路、方法、过程和成果，确保展示的直观性和易懂性。学生还需积极回答教师和同学们的提问和质疑，进行深入交流和探讨。成果评价：学生进行自我评价和小组互评活动。评价过程中，学生需从信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任等方面进行全面评估，确保评价的客观性和公正性。教师也需对学生的项目成果进行评价和指导，提出针对性的改进意见和措施。反思与总结：学生对整个项目过程进行反思和总结活动。反思过程中，学生需深入分析自己在项目过程中的优点和不足之处，提炼经验和教训。总结过程中，学生需将反思结果以书面形式呈现出来，为后续的学习和工作提供有益的参考和借鉴。通过以上大情境与大任务的创设与实施，学生将能够全面深入地理解数据管理与分析的重要性和应用价值，掌握其基本技术与方法，并有效提升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：数据管理与分析应用概述课时设计：项目导入与情境创设（1课时）数据管理与技术学习（2课时）1.1.1数据管理技术与方法（1课时）1.1.2数据分析技术与方法（1课时）项目实践与探究（4课时）数据收集与处理（2课时）数据分析与报告撰写（2课时）成果展示与评价（2课时）拓展与提升（1课时）（二）学习目标（一）信息意识学生能够认识到数据在信息社会中的重要价值，对数据的敏感度和判断力得到提升。学生能够主动获取、处理和分析数据，为解决问题提供参考。学生能够关注数据变化，分析数据中所承载的信息，预测数据可能产生的影响。（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。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，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工具进行自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。学生能够基于项目学习，通过实践探索，创造性地解决问题或创作出有个性的数字化作品。（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。学生能够在现实空间和虚拟空间中遵守公共规范，维护信息活动中个人的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，具有积极学习的态度、理性判断和负责行动的能力。（三）评价任务过程性评价在项目导入与情境创设阶段，通过小组讨论和汇报，评价学生对数据管理与分析重要性的认识。在数据管理与技术学习阶段，通过课堂问答和作业提交，评价学生对数据管理技术和数据分析方法的理解程度。在项目实践与探究阶段，通过观察学生的数据收集、处理和分析过程，评价其信息意识和计算思维的发展。在成果展示与评价阶段，通过项目成果的展示和小组互评，评价学生的数字化学习与创新能力和信息社会责任意识。总结性评价撰写并提交项目学习总结报告，评价学生对整个学习过程的反思和总结能力。完成单元测试题，全面评价学生对数据管理与分析知识的掌握程度和应用能力。（四）学习过程1.项目导入与情境创设（1课时）活动内容：展示数据管理与分析在现代社会中的广泛应用案例，引导学生认识到数据管理与分析的重要性。介绍“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”项目的背景和目的，激发学生兴趣。创设情境，模拟中学生膳食和运动习惯调查的实际场景，引导学生思考如何开展调查、收集数据、分析数据。分组讨论，明确项目任务和要求。评价方式：小组讨论和汇报，教师观察和记录学生的参与度和理解程度。2.数据管理与技术学习（2课时）2.11.1.1数据管理技术与方法（1课时）活动内容：学习数据的描述方法，包括数据的定义、分类、特征等。介绍数据管理技术的发展历程，从人工管理到数据库系统管理，再到大数据管理技术。讨论不同数据管理方法的特点和适用场景。案例分析：“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”项目中的数据描述和管理需求。小组合作，设计问卷，模拟数据收集过程。评价方式：课堂问答、作业提交和小组活动表现。2.21.1.2数据分析技术与方法（1课时）活动内容：介绍数据分析的类型，包括描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析等。学习数据分析的基本步骤，包括识别需求、采集数据、分析数据、过程改进等。讲解常用的数据分析方法，如对比分析法、平均分析法、分组分析法等。通过案例分析，演示如何运用这些方法进行数据分析。评价方式：课堂问答、作业提交和小组活动表现。3.项目实践与探究（4课时）3.1数据收集与处理（2课时）活动内容：小组合作，发放问卷，收集中学生膳食和运动习惯的数据。利用表格工具（如Excel）或数据分析软件（如SPSS）对数据进行整理和处理。评价方式：观察学生的数据收集和处理过程，评价其信息意识和计算思维的发展。3.2数据分析与报告撰写（2课时）活动内容：运用所学的数据分析方法，对收集到的数据进行分析，提取有用信息。撰写调查报告，呈现数据分析结果，提出改善建议和措施。评价方式：作业提交和小组互评，评价学生的数字化学习与创新能力和信息社会责任意识。4.成果展示与评价（2课时）活动内容：各小组展示项目成果，包括调查问卷、数据分析过程和结果、调查报告等。分享学习心得和体会，交流经验和教训。通过自评、互评和教师评价，对项目成果和学习过程进行评价。根据评价结果，进行反思和总结，提出改进意见。评价方式：成果展示、小组互评和教师评价。5.拓展与提升（1课时）活动内容：提供拓展阅读材料或案例，鼓励学生自主探究和深入学习数据管理与分析技术的最新发展动态。组织专题讨论或讲座，分享数据管理与分析技术在其他领域的应用案例和经验。引导学生思考如何运用数据管理与分析技术解决实际问题，提升信息技术学科核心素养。评价方式：课堂参与度和专题讨论表现。（五）作业与检测作业设计并发放“中学生膳食和运动习惯”调查问卷。使用Excel或SPSS等工具对收集到的数据进行整理和处理。撰写数据分析报告，呈现调查结果和提出改善建议。检测完成单元测试题，包括选择题、思考题和情境题，全面检测学生对数据管理与分析知识的掌握程度和应用能力。（六）学后反思学生反思：回顾整个学习过程，总结自己在信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任等方面的收获和成长。反思在项目实践过程中遇到的问题和困难，以及如何克服和解决这些问题的过程和方法。提出对未来学习的期望和目标，以及如何进一步提升自己的信息技术学科核心素养。教师反思：总结教学过程中的成功经验和不足之处，如何更好地激发学生的学习兴趣和主动性。反思教学设计和实施过程中的问题，如何进一步优化教学策略和方法，提高教学效果。关注学生的学习反馈和作业完成情况，及时调整教学计划和进度，确保教学目标的达成。十三、学科实践与跨学科学习设计一、教学目标本次学科实践与跨学科学习设计旨在通过“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”项目，结合粤教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》第一章《数据管理与分析应用概述》的教学内容，培养学生的信息技术学科核心素养，具体目标包括：信息意识：学生能够认识到数据在信息社会中的重要价值，对数据的敏感度和判断力得到提升，能够主动获取、处理和分析数据，为解决问题提供参考。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，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，掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，利用数字化工具进行自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。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，关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题，具有积极学习的态度、理性判断和负责行动的能力。二、学习目标信息意识：学生能够理解数据作为一种重要资源在信息社会中的作用，认识到数据管理与分析对解决实际问题的重要性。学生能够根据解决问题的需要，主动获取和处理相关数据，提高数据敏感度和判断力。计算思维：学生能够运用计算机科学的思想方法，对中学生膳食和运动习惯调查项目进行抽象化处理，建立数据模型。学生能够通过判断、分析与综合各种信息资源，设计合理的算法和数据分析方案，解决实际问题。数字化学习与创新：学生能够适应数字化学习环境，掌握表格工具（如Excel、SPSS）和数据分析软件的操作技能。学生能够利用数字化工具进行自主学习、协同工作，创造性地解决问题，形成个性化的数据分析报告。信息社会责任：学生能够遵守信息法律法规和伦理准则，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，积极承担信息社会责任，合理、合法地使用数据。三、作业目标设定信息意识：学生能够主动收集与中学生膳食和运动习惯相关的数据，对数据进行初步的分类和整理。学生能够分析数据背后所蕴含的信息，预测数据可能产生的影响，为后续的数据分析提供参考。计算思维：学生能够运用计算思维的方法，对收集到的数据进行抽象化处理，建立数据模型。学生能够设计合理的算法和数据分析方案，利用表格工具或数据分析软件进行数据处理和分析。数字化学习与创新：学生能够掌握数字化学习工具（如Excel、SPSS）的操作技能，利用这些工具进行数据管理和分析。学生能够利用数字化工具进行自主学习和协同工作，创造性地解决数据分析过程中的问题，形成有创新性的数据分析报告。信息社会责任：学生在数据管理与分析过程中，能够遵守信息法律法规和伦理准则，保护个人隐私和信息安全。学生能够关注数据管理与分析所带来的社会影响，积极承担信息社会责任，合理、合法地使用数据和分析结果。四、学科实践与跨学科学习设计（一）项目导入与情境创设教学活动：项目背景介绍：通过展示数据管理与分析在现代社会中的广泛应用案例，引导学生认识到数据管理与分析的重要性。项目导入：介绍“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”项目的背景和目的，激发学生兴趣。情境创设：模拟中学生膳食和运动习惯调查的实际场景，引导学生思考如何开展调查、收集数据、分析数据。学习目标：信息意识：学生能够认识到数据管理与分析在解决实际问题中的重要性。计算思维：学生能够开始思考如何将计算机科学的思想方法应用于实际问题解决中。数字化学习与创新：学生能够了解数字化学习工具在数据管理与分析中的应用。信息社会责任：学生能够意识到在数据管理与分析过程中需要遵守法律法规和伦理准则。（二）数据管理与技术学习教学活动：数据描述与管理技术：学习数据的描述方法，包括数据的定义、分类、特征等。介绍数据管理技术的发展历程，从人工管理到数据库系统管理，再到大数据管理技术。讨论不同数据管理方法的特点和适用场景。案例分析：分析“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”项目中的数据描述和管理需求。小组合作：设计问卷，模拟数据收集过程。学习目标：信息意识：学生能够理解数据描述和管理的重要性，认识到数据规范化、结构化的必要性。计算思维：学生能够运用抽象化处理的方法，对调查项目进行数据建模。数字化学习与创新：学生能够掌握数据管理工具（如Excel）的基本操作技能。信息社会责任：学生能够在数据收集过程中遵守法律法规和伦理准则，保护个人隐私。（三）数据分析技术与方法学习教学活动：数据分析类型与基本步骤：介绍数据分析的类型，包括描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析等。学习数据分析的基本步骤，包括识别需求、采集数据、分析数据、过程改进等。数据分析方法：详细讲解常用的数据分析方法，如对比分析法、平均分析法、分组分析法等。通过案例分析，演示如何运用这些方法进行数据分析。学习目标：信息意识：学生能够理解数据分析在提取有用信息和形成结论中的重要性。计算思维：学生能够运用计算思维的方法，设计合理的数据分析方案。数字化学习与创新：学生能够掌握数据分析工具（如Excel、SPSS）的基本操作技能。信息社会责任：学生能够在数据分析过程中遵守法律法规和伦理准则，保护个人隐私和信息安全。（四）项目实践与探究教学活动：数据收集与处理：小组合作，发放问卷，收集中学生膳食和运动习惯的数据。利用表格工具（如Excel）或数据分析软件（如SPSS）对数据进行整理和处理。数据分析与报告撰写：运用所学的数据分析方法，对收集到的数据进行分析，提取有用信息。撰写调查报告，呈现数据分析结果，提出改善建议和措施。学习目标：信息意识：学生能够根据实际问题需求，主动收集和处理数据。计算思维：学生能够运用计算思维的方法，对数据进行分析和处理，形成解决方案。数字化学习与创新：学生能够利用数字化工具进行自主学习和协同工作，创造性地解决问题。信息社会责任：学生能够在项目实践中遵守法律法规和伦理准则，保护个人隐私和信息安全。（五）成果展示与评价教学活动：成果展示：各小组展示项目成果，包括调查问卷、数据分析过程和结果、调查报告等。分享学习心得和体会，交流经验和教训。评价反馈：通过自评、互评和教师评价，对项目成果和学习过程进行评价。根据评价结果，进行反思和总结，提出改进意见。学习目标：信息意识：学生能够认识到数据管理与分析在解决实际问题中的价值。计算思维：学生能够反思和总结项目实践中的计算思维应用。数字化学习与创新：学生能够分享数字化学习工具在项目实践中的应用经验。信息社会责任：学生能够理解并承担信息社会责任，在项目展示和评价中遵守法律法规和伦理准则。（六）拓展与提升教学活动：拓展阅读：提供拓展阅读材料或案例，鼓励学生自主探究和深入学习数据管理与分析技术的最新发展动态。专题讨论：组织专题讨论或讲座，分享数据管理与分析技术在其他领域的应用案例和经验。引导学生思考如何运用数据管理与分析技术解决实际问题，提升信息技术学科核心素养。学习目标：信息意识：学生能够关注数据管理与分析技术的最新发展动态，提高数据敏感度和判断力。计算思维：学生能够迁移计算思维的方法，解决其他领域中的实际问题。数字化学习与创新：学生能够利用数字化工具进行自主学习和创新创造。信息社会责任：学生能够理解并承担在信息社会中的责任，合理、合法地使用数据管理和分析技术。通过以上学科实践与跨学科学习设计，学生能够在完成项目任务的过程中，全面提升信息技术学科核心素养，实现信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任的全面发展。十四、大单元作业设计一、教学目标依据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》和粤教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》第一章《数据管理与分析应用概述》的教学内容，本单元的教学目标旨在通过“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”项目，引导学生理解数据管理与分析的重要性，掌握数据管理与分析的基本技术与方法，并培养学生的信息技术学科核心素养。具体目标如下：信息意识：学生能够认识到数据在信息社会中的重要价值，对数据的敏感度和判断力得到提升。学生能够主动获取、处理和分析数据，为解决问题提供参考。学生能够关注数据变化，分析数据中所承载的信息，预测数据可能产生的影响。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。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，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工具进行自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。学生能够基于项目学习，通过实践探索，创造性地解决问题或创作出有个性的数字化作品。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。学生能够在现实空间和虚拟空间中遵守公共规范，维护信息活动中个人的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，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通过具体任务，帮助学生巩固课堂所学，进一步提升其信息技术学科核心素养。具体作业目标设定如下：信息意识：通过实际的数据采集与分析任务，培养学生对数据的敏感度和判断力，使其能够主动获取并处理数据。引导学生关注数据变化，学会从数据中提取有价值的信息，为解决问题提供参考。计算思维：通过设计并实施数据管理与分析项目，训练学生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。鼓励学生运用合理的算法形成解决问题的方案，并通过实践不断优化算法和模型。数字化学习与创新：要求学生利用数字化工具进行数据采集、整理和分析，提升其数字化学习与创新的能力。鼓励学生基于项目学习，通过实践探索，创造性地解决问题或创作出有个性的数字化作品。信息社会责任：强调在数据采集与分析过程中遵守信息法律法规和伦理准则，培养学生的信息安全意识和责任感。引导学生关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题，培养其积极学习的态度和理性判断的能力。三、作业内容与要求第一课时：项目导入与情境创设作业内容：阅读“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”项目背景资料，理解项目的意义和目的。小组讨论并列出项目实施过程中可能遇到的关键问题，提出初步的解决方案。作业要求：提交一份小组讨论记录，记录每个成员的观点和提出的解决方案。作业应体现对项目背景和意义的理解，以及对关键问题的初步分析。第二课时：数据管理与技术学习作业内容：学习数据描述与管理技术，包括数据的定义、分类、特征等。分析“中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查”项目中的数据描述和管理需求。设计一份问卷，模拟数据收集过程。作业要求：提交一份问卷设计稿，包括问卷的标题、目的、