2019浙教版 高中信息技术 选择性必修3 数据管理与分析《第四章 数据分析》大单元整体教学设计2020课标

浙教版高中信息技术选择性必修3数据管理与分析《第四章数据分析》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《数据分析》作为高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》的核心章节，旨在通过系统性的教学，帮助学生掌握数据分析的基本概念、方法和工具，提高他们从数据中提炼信息、发现知识的能力。本章节分为四个主要部分：数据分析基础、常用数据分析方法、数据可视化和数据分析应用实例。数据分析基础：介绍数据分析的定义、目的、发展历史以及数据分析在各个领域的应用。通过这部分内容，学生可以了解到数据分析的重要性及其在社会经济发展中的关键作用。常用数据分析方法：详细介绍了几种常用的数据分析方法，包括平均分析法、对比分析法、分组分析法、相关分析法等。这些方法是数据分析中最为基础和常用的工具，能够帮助学生在实际应用中有效地处理和分析数据。数据可视化：阐述了数据可视化的概念、意义及其在实际应用中的作用。通过介绍各种可视化图表（如柱形图、折线图、饼图等）及其适用场景，学生能够学会如何利用可视化工具将复杂的数据转化为直观的图表，以便更好地理解和分析数据。数据分析应用实例：通过具体的应用案例，展示了数据分析在推荐系统、复杂网络分析等领域的应用。这部分内容旨在帮助学生理解数据分析的实用性和价值，同时培养他们的实际操作能力。（二）单元内容分析本单元内容紧密围绕数据分析这一核心主题展开，从基础概念到具体方法，再到实际应用，形成了一个完整的知识体系。各部分内容之间既有联系又有区别，层层递进，逐步深入。数据分析基础部分是整个单元的基础和入门，为后续内容的学习提供了必要的背景知识和理论支撑。常用数据分析方法部分是单元的核心和重点，详细介绍了数据分析中最为基础和常用的几种方法。学生通过学习和实践这些方法，可以掌握数据分析的基本技能。数据可视化部分是对数据分析方法的补充和延伸，旨在通过可视化的方式将数据呈现得更加直观和易于理解。数据分析应用实例部分则是将前面所学内容应用于实际情境中，通过案例分析来巩固和拓展学生的知识和技能。（三）单元内容整合为了将本单元的内容更好地整合在一起，我们采取了以下策略：主题贯穿：以数据分析为主题贯穿整个单元的教学过程，确保各部分内容之间的逻辑性和连贯性。方法整合：将常用的数据分析方法（如平均分析法、对比分析法等）与数据可视化技术相结合，形成一个完整的数据分析流程。实例引导：通过具体的应用实例来引导学生学习和应用数据分析方法，增强学习的针对性和实用性。实践操作：安排大量的实践操作环节，让学生在实践中掌握数据分析的基本技能和方法。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：学生能够通过日常生活和学习中的具体情境，敏锐地察觉到信息的重要性和价值。在数据分析的学习过程中，学生能够主动寻找相关数据，并意识到这些数据对于解决问题和做出决策的重要性。对信息价值的判断力：学生能够根据数据分析的结果，对信息的准确性和可靠性进行判断，并据此做出合理的决策。在面对大量复杂数据时，学生能够筛选出有价值的信息，并对其进行深入分析。信息获取与处理能力：学生能够通过多种途径获取所需数据，并利用数据分析工具和方法对数据进行处理和分析。在学习过程中，学生能够熟练掌握数据采集、清洗、整理和分析的基本技能。信息共享与交流：学生能够与团队成员共享数据分析的结果和心得，共同探讨问题的解决方案。在信息交流中，学生能够尊重他人的观点，并积极参与讨论和合作。（二）计算思维问题抽象与建模：学生能够将实际问题抽象为数据模型，并利用数据分析工具和方法进行建模和分析。在数据分析的过程中，学生能够明确问题的需求，并选择合适的模型和算法进行求解。算法设计与实现：学生能够根据数据分析的需求，设计并实现相应的算法。在算法设计过程中，学生能够考虑到算法的效率、准确性和可行性等因素，并对其进行优化和改进。数据组织与存储：学生能够合理地组织和管理数据，确保其准确性和完整性。在数据存储方面，学生能够选择适当的存储结构和方式，以提高数据的访问效率和安全性。自动化与系统化解决问题：学生能够利用数据分析工具和方法，实现问题的自动化和系统化解决。在解决问题的过程中，学生能够运用计算思维的方法论和工具集，提高解决问题的效率和准确性。（三）数字化学习与创新数字化学习资源的利用：学生能够充分利用数字化学习资源和工具，如在线课程、电子图书、数据分析软件等，进行自主学习和协作学习。在学习过程中，学生能够主动寻找和利用这些资源来丰富自己的知识和技能。数字化学习环境的适应：学生能够适应数字化学习环境的要求和特点，如在线学习、远程协作等。在数字化学习环境中，学生能够保持积极的学习态度和良好的学习习惯。数字化创新能力的培养：学生能够运用数据分析工具和方法进行数字化创新实践，如开发数据分析应用、优化数据分析流程等。在创新实践中，学生能够发挥自己的创造力和想象力，提出新颖的解决方案。数字化学习成果的展示与分享：学生能够将自己的数字化学习成果进行展示和分享，如撰写数据分析报告、制作数据可视化图表等。在展示和分享过程中，学生能够与他人交流学习心得和经验，共同促进数字化学习与创新的发展。（四）信息社会责任信息安全意识：学生在进行数据分析的过程中，能够充分认识到信息安全的重要性，并采取相应的措施来保护数据的安全性和隐私性。在处理敏感数据时，学生能够遵守相关的法律法规和道德规范。信息伦理与法规的遵守：学生能够了解并遵守信息伦理和法规的要求，在数据分析过程中不侵犯他人的隐私和权益。学生也能够积极维护网络空间的秩序和安全。信息社会的积极参与：学生能够积极参与信息社会的建设和发展，利用数据分析工具和方法为社会提供有价值的服务和解决方案。在信息社会中，学生能够发挥自己的专业知识和技能，为社会的进步和发展做出贡献。信息创新与发展的推动：学生能够关注信息技术的发展趋势和前沿动态，积极探索数据分析领域的新技术和新方法。在信息创新与发展的过程中，学生能够保持开放的心态和创新的思维，不断推动数据分析领域的发展和进步。三、学情分析（一）已知内容分析经过必修和选择性必修课程的学习，高中学生在信息技术领域已经具备了一定的基础知识和技能。对于数据管理与分析这一模块，学生在必修课程模块1“数据与计算”中已经初步了解了数据与信息的关系、数据采集与处理的基本方法，以及算法与程序设计的基础知识。在选择性必修课程模块1“数据与数据结构”中，学生进一步学习了数据的基本概念、数据结构的种类及其特点，并掌握了简单的数据结构操作和编程实现。在此基础上，学生对于数据的基本概念、数据处理的基本流程以及简单的编程实现已有了一定的认识和实践经验。他们能够理解数据在信息系统中的重要作用，并能够运用一些基本的数据处理工具（如电子表格软件）进行简单的数据整理和分析。学生也具备了一定的计算思维能力，能够在解决问题的过程中进行抽象化、模型化思考，并尝试用编程的方式实现解决方案。（二）新知内容分析本次大单元教学设计的主题是“数据分析”，主要围绕《第四章数据分析》的教学内容展开，具体包括4.1数据分析基础、4.2常用数据分析方法、4.3数据可视化以及4.4数据分析应用实例四个部分。数据分析基础：学生将深入理解数据分析的目的、意义以及数据分析的一般过程，包括制订方案、收集数据、数据预处理、分析数据、数据可视化和报告撰写等步骤。学生还将了解数据分析的不同类型，如统计分析、数据挖掘和大数据分析等。常用数据分析方法：学生将学习并掌握几种常用的数据分析方法，包括平均分析法、对比分析法、分组分析法和相关分析法等。通过这些方法的学习，学生能够更好地从数据中提取有价值的信息，形成有效的结论。数据可视化：学生将了解数据可视化的基本概念和重要性，学习并掌握几种基本的数据可视化图表类型（如柱形图、折线图、饼图等）及其应用场景。学生还将了解如何利用数据可视化工具（如Tableau、ECharts等）进行数据可视化分析。数据分析应用实例：通过具体的应用实例（如推荐系统、复杂网络分析等），学生将了解数据分析在实际生活中的应用场景和价值。学生还将通过实践操作，掌握如何利用数据分析工具和方法解决实际问题。（三）学生学习能力分析信息意识：经过前期的学习，学生已经具备了一定的信息意识，能够主动寻求和获取信息，并对信息进行初步的判断和处理。在数据分析的学习中，学生将进一步提高对信息的敏感度和价值判断力。计算思维：学生在必修和选择性必修课程的学习中已经初步培养了计算思维能力，能够在解决问题的过程中进行抽象化、模型化思考。在数据分析的学习中，学生将进一步运用计算思维进行数据分析方案的设计和实施。数字化学习与创新：学生已经具备了一定的数字化学习与创新能力，能够利用数字化工具和资源进行自主学习和协作学习。在数据分析的学习中，学生将进一步发挥数字化学习与创新的优势，利用数据分析工具和方法进行创造性的问题解决。信息社会责任：学生已经初步具备了信息社会责任意识，能够遵守信息法律法规和伦理道德规范。在数据分析的学习中，学生将进一步增强信息安全意识，了解数据分析过程中的伦理和法律问题。（四）学习障碍突破策略加强理论与实践的结合：数据分析是一门实践性很强的学科，因此在教学过程中应注重理论与实践的结合。通过具体的案例分析、项目实践等方式，让学生在实际操作中掌握数据分析的方法和技能。注重思维能力的培养：数据分析需要具备较强的思维能力，包括抽象思维、逻辑思维、批判性思维等。在教学过程中应注重培养学生的思维能力，通过引导学生进行问题分析、方案设计、数据解读等环节，逐步提高学生的思维能力。提供多样化的学习资源：数据分析涉及的知识和技能较为广泛，因此在教学过程中应提供多样化的学习资源，包括教材、课件、视频、案例、工具等。这些资源应能够满足不同学生的学习需求，帮助他们更好地理解和掌握数据分析的知识和技能。鼓励自主学习和协作学习：数据分析的学习需要学生具备一定的自主学习和协作学习能力。在教学过程中应鼓励学生进行自主学习和协作学习，通过小组讨论、项目合作等方式，促进学生的知识共享和能力提升。注重过程性评价和反馈：数据分析的学习过程较为复杂，需要学生进行多次尝试和修正。在教学过程中应注重过程性评价和反馈，及时发现和解决学生在学习过程中遇到的问题和困难。通过评价结果的反馈，帮助学生明确自己的进步和不足，为后续的学习提供有针对性的指导。增强学习兴趣和动力：数据分析的学习可能较为枯燥和乏味，因此在教学过程中应注重增强学生的学习兴趣和动力。通过引入有趣的案例分析、组织竞赛活动等方式，激发学生的学习兴趣和积极性。通过及时表扬和鼓励学生的进步和成果，增强学生的学习动力和自信心。四、大主题或大概念设计本大单元的主题设计为“数据管理与分析：提升信息素养与决策能力”。通过本单元的学习，学生将深入理解数据分析的基础、常用方法、数据可视化的技巧以及数据分析在实际生活中的应用实例，从而全面提升其信息素养，增强在数据驱动时代下的决策能力。五、大单元目标叙写（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，具备主动获取、筛选和评估数据信息的意识。学生能够敏锐感知数据变化，对数据的来源、准确性和目的性进行合理判断，为解决问题提供参考。学生能够在合作解决问题的过程中，主动分享数据信息，实现信息的更大价值。（二）计算思维学生能够采用计算机科学领域的思想方法，界定数据分析问题，抽象数据特征，建立结构模型，合理组织数据。学生能够运用合理的算法和数据分析方法，形成解决问题的方案，并能将这一过程迁移到其他相关问题的解决中。学生能够利用编程语言或其他数字化工具实现数据分析方案，体验数据处理的效率和准确性。（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开展数据分析学习，提升自主学习和协作学习的能力。学生能够创造性地运用数据分析方法解决实际问题，形成具有创新性的数字化作品或解决方案。学生能够在数字化学习过程中，不断探索新的数据分析技术和工具，提升个人数字化学习的能力和水平。（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，理性对待数据分析结果，避免滥用或误用数据。学生能够积极参与信息社会的建设，利用数据分析技术为社会发展贡献自己的力量。六、大单元教学重点数据分析基础：掌握数据分析的基本概念、发展历程及其在不同领域的应用价值。常用数据分析方法：熟练运用平均分析、对比分析、分组分析、相关分析等方法，对数据进行深入剖析。数据可视化：掌握基本图表、位置数据、文本数据、层次数据、网络数据和时序数据的可视化技巧，直观呈现数据特征。数据分析应用实例：通过具体案例，了解数据分析在推荐系统、复杂网络分析等领域的应用，提升解决实际问题的能力。七、大单元教学难点数据分析方法的灵活运用：学生需要根据不同的数据特征和分析目的，灵活选择和运用数据分析方法，这对学生的逻辑思维和问题解决能力提出了较高要求。数据可视化的创意呈现：数据可视化不仅仅是技术的运用，更需要学生具备创意和审美能力，能够将数据特征以直观、美观的方式呈现出来。数据分析结果的解释与应用：学生需要对数据分析结果进行合理解释，并将其应用于实际问题的解决中。这要求学生具备较强的数据分析能力和跨学科整合能力。具体教学难点突破策略：案例分析与实践操作相结合：通过大量案例分析，让学生了解不同数据分析方法在实际问题中的应用场景和效果。安排实践操作环节，让学生在实践中巩固所学知识，提升数据分析能力。可视化工具与创意设计融合：引导学生掌握常用数据可视化工具的使用技巧，同时鼓励他们发挥创意，设计具有个性化和美观性的可视化作品。教师可以提供优秀可视化作品作为参考，激发学生的创作灵感。跨学科整合与综合应用：鼓励学生将数据分析与其他学科知识相结合，解决实际问题。例如，在经济学课程中运用数据分析方法预测市场趋势，在地理学科中利用数据分析探索空间分布规律等。通过跨学科整合，提升学生的综合应用能力和创新思维。教学实施建议：创设真实情境：在教学过程中，创设与学生生活密切相关的真实情境，引导学生运用数据分析方法解决实际问题。例如，通过分析学生考试成绩数据，探讨不同教学方法的效果；通过分析社交媒体数据，了解用户行为特征等。小组合作与交流分享：鼓励学生组成小组进行合作学习，共同完成任务。在小组内部分工合作，发挥各自的优势，提升团队协作能力。安排交流分享环节，让学生展示自己的学习成果和心得体会，促进相互学习和启发。反思与迭代优化：在完成数据分析任务后，引导学生进行反思和总结，分析存在的问题和不足之处。鼓励学生进行迭代优化，不断改进数据分析方案和方法，提升数据分析能力和水平。通过以上教学策略的实施，旨在帮助学生克服教学难点，全面提升其信息素养和决策能力。八、大单元整体教学思路根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，结合浙教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》第四章《数据分析》的教学内容，我将设计一个大单元整体教学思路。本单元的教学目标将围绕信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个方面展开，旨在全面提升学生的信息素养和数据分析能力。（一）信息意识目标描述：通过本单元的学习，学生能够认识到数据在日常生活中的重要性，对数据的敏感度提高，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、处理和分析数据，具备对信息来源的可靠性、内容的准确性进行判断的能力，并能够在合作解决问题的过程中，愿意与团队成员共享数据和信息，实现信息的更大价值。实现途径：情境创设：通过引入生活中的实际案例，如电商平台如何根据用户数据推荐商品、社交媒体如何利用数据分析用户行为等，让学生意识到数据在日常生活中的广泛应用和重要价值。实践活动：组织学生进行小组活动，如调查学校内不同年级学生的课外阅读情况，收集相关数据并进行初步分析，让学生亲身体验数据的收集、处理和分析过程。讨论交流：在课堂上组织学生进行讨论，分享各自在数据收集和分析过程中的经验和感受，引导学生对信息来源的可靠性、内容的准确性进行判断，并学会在合作中共享信息和数据。（二）计算思维目标描述：通过本单元的学习，学生能够掌握数据分析的基本方法和工具，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；通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法形成解决问题的方案；并能够总结利用计算机解决问题的过程与方法，将其迁移到与之相关的其他问题解决中。实现途径：理论学习：系统讲授数据分析的基本概念和常用方法，如平均分析、对比分析、分组分析、相关分析等，并通过案例让学生理解这些方法的实际应用。工具使用：教授学生使用数据分析软件（如SPSS、Excel等）进行数据收集、处理和分析，通过实践操作让学生掌握这些工具的使用方法。项目实践：设计数据分析项目，如“学校食堂满意度调查数据分析”、“学生成绩数据分析”等，让学生运用所学知识解决实际问题，体验数据分析的全过程，并在项目实践中锻炼计算思维能力。算法设计：引导学生针对具体问题设计算法，如排序算法、搜索算法等，并通过编程实现这些算法，让学生体会算法在数据分析中的重要作用。（三）数字化学习与创新目标描述：通过本单元的学习，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，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造；并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。实现途径：数字化资源建设：利用网络平台和数字化工具，建设丰富的教学资源，如在线课程、电子教材、学习视频等，为学生提供多样化的学习途径。自主学习与协作学习：鼓励学生利用数字化资源进行自主学习，并通过网络平台与同学、老师进行交流和协作，共同完成学习任务。知识分享与创新创造：组织学生进行知识分享活动，如开展数据分析成果展示会、撰写数据分析报告等，让学生在分享中深化对知识的理解；鼓励学生运用所学知识进行创新创造，如设计新的数据分析方法、开发数据分析工具等。跨学科融合：将数据分析与其他学科相融合，如将数据分析应用于物理学、生物学等学科的研究中，让学生在跨学科的学习中拓展视野，培养综合运用知识的能力。（四）信息社会责任目标描述：通过本单元的学习，学生能够具备一定的信息安全意识与能力，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。实现途径：法律法规教育：结合数据分析的实际案例，向学生讲解信息法律法规的相关知识，如个人隐私保护、知识产权保护等，引导学生自觉遵守法律法规。伦理道德教育：通过课堂讨论、案例分析等方式，引导学生思考信息技术在社会发展中的作用和影响，培养学生的伦理道德观念和社会责任感。安全意识培养：教育学生如何保护个人信息和数据安全，如不随意泄露个人信息、定期更换密码等；引导学生关注网络安全问题，学会识别和防范网络攻击和诈骗。社会实践：组织学生参与社会实践活动，如参与社区的数据统计和分析工作、为当地企业提供数据分析咨询服务等，让学生在实践中增强信息社会责任意识。具体教学安排第一阶段：理论学习（2课时）内容：介绍数据分析的基本概念、重要性以及常用数据分析方法（平均分析、对比分析、分组分析、相关分析等）。活动：通过案例分析让学生理解数据分析方法的实际应用；组织学生进行小组讨论，分享各自对数据分析的理解和看法。第二阶段：工具使用（4课时）内容：教授学生使用数据分析软件（如SPSS、Excel等）进行数据收集、处理和分析。活动：通过实践操作让学生掌握数据分析软件的使用方法；组织学生进行小组活动，利用数据分析软件进行数据分析和报告撰写。第三阶段：项目实践（6课时）内容：设计数据分析项目，如“学校食堂满意度调查数据分析”、“学生成绩数据分析”等。活动：学生分组进行项目实践，从数据收集、处理、分析到报告撰写全过程参与；组织项目成果展示会，让学生分享项目经验和成果。第四阶段：跨学科融合与创新（4课时）内容：将数据分析与其他学科相融合，如将数据分析应用于物理学、生物学等学科的研究中；鼓励学生运用所学知识进行创新创造。活动：组织跨学科研讨会，邀请其他学科教师共同参与；鼓励学生提出创新性的数据分析方法和应用案例，并进行展示和交流。第五阶段：总结与反思（2课时）内容：对本单元的学习进行总结和反思，回顾所学知识和技能的应用情况。活动：组织学生进行自我评估和相互评价；教师对本单元的教学进行总结和反馈；鼓励学生提出对后续学习的建议和期望。通过以上教学安排和活动设计，旨在全面提升学生的信息素养和数据分析能力，培养他们的信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力以及信息社会责任意识。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，结合浙教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》第四章《数据分析》的教学内容，本章节的教学目标设定如下：信息意识：学生能够针对实际问题，自觉、主动地收集、整理并分析相关数据，识别数据中的关键信息，判断数据的来源、可靠性和准确性。学生能够敏锐感知信息的变化，对数据分析结果进行预期分析，为解决问题提供参考。计算思维：学生能够采用计算机科学领域的思想方法，对实际问题进行抽象化处理，建立结构模型，合理组织数据。学生能够运用合理的算法设计解决问题的方案，通过数据分析和可视化手段呈现问题解决过程与结果。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数据收集、处理和分析活动。学生能够创造性地运用数据分析结果，提出创新性的解决方案，形成个性化的学习作品或项目。信息社会责任：学生能够在数据分析过程中，遵守信息法律法规，尊重和保护个人及他人的隐私，确保数据的安全性和合法性。学生能够认识到数据分析对社会发展、科技进步以及个人生活与学习的影响，积极履行信息社会责任。二、学习目标设定基于上述教学目标，本章节的学习目标设定如下：信息意识：了解数据分析在日常生活和学习中的重要性，能够主动收集和分析相关数据。学会识别数据中的关键信息，判断数据的来源和可靠性，对数据分析结果进行合理解读。计算思维：掌握数据分析的基本概念和常用方法，如平均分析、对比分析、分组分析和相关分析等。能够运用合适的算法和数据分析工具，对实际问题进行抽象化处理，建立结构模型，并进行数据分析。数字化学习与创新：熟练掌握至少一种数据分析软件（如SPSS、Excel等）的操作方法，能够利用软件进行数据收集、处理和分析。能够运用数据分析结果，提出创新性的解决方案，形成个性化的学习作品或项目，并进行展示和交流。信息社会责任：在数据分析过程中，遵守信息法律法规，尊重和保护个人及他人的隐私，确保数据的安全性和合法性。认识到数据分析对社会发展、科技进步以及个人生活与学习的影响，积极履行信息社会责任，推动数据分析技术的合理应用。三、评价目标设定为了全面、客观地评价学生在本章节学习中的表现，达成教学目标和学习目标，设定以下评价目标：信息意识评价：评价学生是否能够主动收集和分析相关数据，识别数据中的关键信息。评价学生是否能够判断数据的来源和可靠性，对数据分析结果进行合理解读，并应用于实际问题解决中。计算思维评价：评价学生是否掌握数据分析的基本概念和常用方法，能够运用合适的算法和数据分析工具进行数据分析。评价学生是否能够对实际问题进行抽象化处理，建立结构模型，并通过数据分析和可视化手段呈现问题解决过程与结果。数字化学习与创新评价：评价学生是否熟练掌握至少一种数据分析软件的操作方法，能够利用软件进行数据收集、处理和分析。评价学生是否能够运用数据分析结果，提出创新性的解决方案，形成个性化的学习作品或项目，并进行展示和交流。信息社会责任评价：评价学生在数据分析过程中是否遵守信息法律法规，尊重和保护个人及他人的隐私，确保数据的安全性和合法性。评价学生是否认识到数据分析对社会发展、科技进步以及个人生活与学习的影响，积极履行信息社会责任，推动数据分析技术的合理应用。四、评价内容与方法为了实现上述评价目标，本章节将采用多种评价内容和方法，具体包括：课堂表现评价：观察学生在课堂上的参与度、提问和回答问题的积极性，以及小组讨论中的表现。记录学生在课堂上的实践操作情况，如数据收集、处理和分析的过程与结果。作业评价：布置与数据分析相关的作业，如数据分析报告、数据可视化作品等，评价学生的完成情况和质量。对作业中的数据分析过程、方法和结果进行详细审阅，给出具体的反馈和建议。项目评价：组织学生开展数据分析项目，如市场调研、用户行为分析等，评价项目的选题、方案设计、数据收集与处理、结果分析与展示等方面。通过项目汇报和展示，评价学生的创新思维、团队协作能力和问题解决能力。测试评价：设计数据分析相关的测试题，包括选择题、填空题、简答题等，评价学生对数据分析基本概念、方法和工具的掌握情况。通过测试成绩，了解学生的整体学习水平和存在的问题，为后续教学提供改进方向。自评与互评：鼓励学生进行自我评价，反思自己在数据分析学习中的优势和不足，提出改进措施。组织学生进行互评，相互评价彼此的数据分析作品、项目汇报和课堂表现，促进相互学习和交流。五、评价结果反馈与改进在评价过程中，教师应及时向学生反馈评价结果，指出存在的问题和不足，提出具体的改进建议。教师还应根据评价结果，反思自己的教学方法和手段，不断调整和优化教学策略，以提高教学质量和效果。具体反馈与改进措施包括：个别反馈：针对每个学生的作业、项目汇报和测试成绩，给出具体的反馈和建议，指出存在的问题和不足，帮助学生明确改进方向。对于表现优秀的学生，给予表扬和鼓励，激发其学习兴趣和积极性。集体反馈：在课堂上对全班学生的整体表现进行总结和反馈，指出普遍存在的问题和不足，提出改进措施和建议。鼓励学生分享自己的学习经验和心得，促进相互学习和交流。教学策略调整：根据评价结果，反思自己的教学方法和手段，不断调整和优化教学策略。加强对学生数据分析基本概念和方法的讲解和演示，提高学生的理解和掌握程度。增加实践操作环节，让学生更多地参与数据收集、处理和分析的过程，提高其实际操作能力。鼓励学生开展创新性的数据分析项目和作品创作，培养其创新思维和问题解决能力。通过上述评价内容和方法以及反馈与改进措施的实施，本章节旨在全面、客观地评价学生在数据分析学习中的表现，达成教学目标和学习目标，提高学生的信息素养和综合能力。十、大单元实施思路及教学结构图一、大单元实施思路本次大单元教学以《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》为指导，围绕浙教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》中的第四章《数据分析》展开。本章内容涵盖了数据分析基础、常用数据分析方法、数据可视化和数据分析应用实例四大主题。通过本章的学习，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。具体实施思路如下：情境导入与激发兴趣：通过贴近学生生活的实际案例，如电商平台推荐系统、电影票房预测等，引导学生认识到数据分析在日常生活中的应用，激发学生的学习兴趣。知识讲解与技能培养：首先讲解数据分析的基本概念、发展历程和重要性，然后逐步深入到常用数据分析方法（如平均分析、对比分析、分组分析和相关分析）的讲解，并通过实例演示和练习，帮助学生掌握这些方法的应用。实践操作与项目体验：设计一系列基于真实情境的数据分析项目，如“中国城镇化研究”、“校园十佳歌手大赛评分系统”等，让学生在实践中应用数据分析方法和工具，提升数据管理和分析的能力。数据可视化与结果呈现：引导学生使用数据可视化工具（如Tableau、ECharts等）将数据分析结果以直观、生动的方式呈现出来，提升学生的信息表达能力和审美素养。反思总结与拓展提升：通过项目展示、小组讨论和反思总结，帮助学生巩固所学知识，发现自身不足，并提出改进建议。拓展数据分析在其他领域的应用，如人工智能、大数据等，激发学生的学习兴趣和探索欲望。信息社会责任培养：在整个教学过程中，注重培养学生的信息安全意识、数据伦理观念和法律法规意识，引导学生负责任地使用数据和分析结果。二、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，结合本次大单元的教学内容，设定以下教学目标：（一）信息意识能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的数据来源和数据分析方法。能够敏锐地感知数据的变化，分析数据中所承载的信息，并预测其可能产生的影响。在合作解决问题的过程中，愿意与团队成员共享数据和分析结果，实现信息的更大价值。（二）计算思维能够采用计算机科学领域的思想方法界定数据分析问题，抽象数据特征，建立结构模型。能够通过判断、分析与综合各种数据资源，运用合理的数据分析方法形成解决问题的方案。能够总结利用计算机解决数据分析问题的过程与方法，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，利用数字化工具进行数据分析。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、协同工作和创新创造。能够根据数据分析的需要，创造性地选择合适的数字化工具和资源，提升数据分析的效率和质量。（四）信息社会责任具有一定的信息安全意识与能力，能够遵守信息法律法规，保护个人及他人的数据隐私。在数据分析过程中，能够识别并抵制不良信息行为，维护健康的信息环境。对于数据分析结果的应用，能够理性判断其合理性和局限性，避免误导他人或造成不良影响。三、教学结构图数据分析大单元教学结构图1.情境导入与激发兴趣-电商推荐系统案例-电影票房预测案例2.数据分析基础-数据分析概念-数据分析发展历程-数据分析重要性3.常用数据分析方法-平均分析-算术平均数-加权平均数-对比分析-横向对比-纵向对比-同比与环比-分组分析-分组原则-分组步骤-相关分析-散点图绘制-相关系数计算4.数据可视化-基本图表可视化-柱形图、折线图、饼图等-位置数据可视化-点数据、线数据、区域数据-文本数据可视化-标签云、句法分析、语义依存分析-层次数据可视化-节点-链接法-网络数据可视化-节点-链接布局-时序数据可视化-线性时间、周期时间5.数据分析应用实例-推荐系统-推荐系统工作原理-常见推荐策略-复杂网络分析-复杂网络概念-PageRank算法-项目实践-中国城镇化研究-校园十佳歌手大赛评分系统6.反思总结与拓展提升-项目展示与讨论-反思与改进建议-数据分析在其他领域的应用（人工智能、大数据）7.信息社会责任培养-信息安全意识培养-数据伦理观念教育-法律法规意识提升四、具体教学实施步骤第一步：情境导入与激发兴趣（1课时）引入案例：展示电商平台推荐系统的工作流程和电影票房预测的实际案例，引导学生思考数据分析在其中的作用。讨论交流：组织学生分组讨论，分享自己对数据分析的认识和兴趣点，激发学习热情。第二步：数据分析基础（2课时）讲解概念：详细讲解数据分析的基本概念、发展历程和重要性，帮助学生建立对数据分析的整体认识。实例演示：通过实例演示数据分析在实际生活中的应用，如通过数据分析优化商品推荐算法、预测电影票房等。第三步：常用数据分析方法（4课时）平均分析讲解概念：介绍算术平均数和加权平均数的计算方法和应用场景。实例练习：提供一组数据，让学生计算其算术平均数和加权平均数，并讨论结果的意义。对比分析讲解概念：介绍横向对比和纵向对比的方法，以及同比和环比的计算方式。实例练习：提供不同时间点的数据，让学生进行对比分析，并绘制对比图表。分组分析讲解概念：介绍分组分析的原则和步骤，以及如何通过分组揭示数据内部的规律和联系。实例练习：提供一组复杂数据，让学生根据特定指标进行分组分析，并撰写分析报告。相关分析讲解概念：介绍相关分析的基本原理和散点图的绘制方法，以及相关系数的计算方法。实例练习：提供两组相关数据，让学生绘制散点图并计算相关系数，分析数据之间的相关性。第四步：数据可视化（2课时）讲解可视化工具：介绍常用的数据可视化工具（如Tableau、ECharts等）及其基本操作方法。实例演示：通过实例演示如何使用这些工具进行数据可视化，如绘制柱形图、折线图、饼图等。实践操作：让学生分组选择一组数据，使用数据可视化工具进行可视化呈现，并分享展示结果。第五步：数据分析应用实例（4课时）推荐系统讲解原理：介绍推荐系统的工作原理和常见推荐策略。实例分析：分析电商平台推荐系统的实际案例，探讨其背后的算法和逻辑。复杂网络分析讲解概念：介绍复杂网络的基本概念和分析方法，以及PageRank算法的原理和应用。实例练习：提供一个复杂网络数据集，让学生使用PageRank算法进行分析，并解释结果的意义。项目实践中国城镇化研究：提供中国城镇化相关数据，让学生分组进行数据分析，绘制城镇化率与人均GDP散点图、城镇化率变动折线图等，并撰写研究报告。校园十佳歌手大赛评分系统：设计一个校园十佳歌手大赛评分系统，让学生使用数据分析方法和工具进行评分数据处理和分析，包括去除最高分和最低分、计算平均分、排名等。第六步：反思总结与拓展提升（2课时）项目展示与讨论：组织学生分组展示项目成果，分享数据分析过程中的经验和教训，进行相互评价和讨论。反思与改进：引导学生反思项目实践过程中的不足之处，提出改进建议，并讨论如何将这些经验应用到未来的学习和工作中。拓展提升：介绍数据分析在其他领域的应用（如人工智能、大数据等），激发学生的学习兴趣和探索欲望。第七步：信息社会责任培养（贯穿整个单元）信息安全意识培养：在讲解数据分析方法和工具的同时，强调信息安全的重要性，引导学生保护个人及他人的数据隐私。数据伦理观念教育：在讨论数据分析应用实例时，引导学生思考数据伦理问题，如数据滥用、隐私泄露等，培养学生的数据伦理观念。法律法规意识提升：结合具体案例，讲解数据分析相关的法律法规知识，引导学生遵守信息法律法规，负责任地使用数据和分析结果。十一、大情境、大任务创设教学主题：数据分析在商业决策中的应用教学目标设定（一）信息意识增强对数据的敏感度：学生能够敏锐地感知商业决策中所需的数据，认识到数据在提升商业决策质量中的重要性。提高信息判断能力：学生能够根据商业决策的需要，准确选择和获取相关数据，并对数据的质量和可靠性进行合理判断。信息共享意识：在团队合作中，学生能够主动分享自己所收集和分析的数据，与团队成员共同讨论数据在商业决策中的应用，实现信息的更大价值。（二）计算思维抽象与建模能力：学生能够针对商业决策问题，抽象出数据特征，建立相应的数据分析模型。问题解决能力：通过运用合理的数据分析方法，学生能够形成解决商业决策问题的方案，并评估不同方案的优劣。迁移与应用能力：学生能够将利用数据分析解决问题的过程与方法迁移到其他商业决策问题中，提升计算思维的灵活性和应用性。（三）数字化学习与创新数字化工具应用能力：学生能够熟练掌握数字化学习系统和数据分析工具的操作技能，利用这些工具进行商业决策数据分析。创新能力：在数据分析过程中，学生能够创造性地选择合适的数字化工具和资源，提升数据分析的效率和质量，并提出新的商业决策建议。协作学习：在团队合作中，学生能够利用数字化工具进行协同工作，共同解决商业决策问题，提升数字化学习与创新能力。（四）信息社会责任信息安全意识：在数据分析过程中，学生能够遵守信息法律法规，保护个人及企业的数据隐私，防范信息安全风险。数据伦理观念：学生能够认识到数据在商业决策中的重要性，并遵循数据伦理原则，合理使用和分析数据，避免数据滥用和误导。社会责任感：学生能够基于数据分析结果，提出具有社会责任感的商业决策建议，关注企业利益与社会利益的平衡，推动可持续发展。大情境设计情境背景：随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业决策的重要依据。某电商企业计划在下一年度扩大市场份额，提升品牌影响力。为了实现这一目标，企业需要对当前的市场数据、用户数据、销售数据等进行深入分析，以制定科学、合理的商业决策。作为数据分析师团队的一员，学生将参与到这一数据分析项目中，运用所学的数据分析方法和工具，为企业决策提供有力支持。大任务设计任务名称：电商企业商业决策数据分析任务目标：通过对市场数据、用户数据、销售数据等的深入分析，为企业制定下一年度的市场拓展策略提供数据支持。任务流程：数据收集与整理任务内容：收集市场数据（如竞争对手分析、行业趋势等）、用户数据（如用户画像、购买行为等）、销售数据（如销售额、销量、退货率等）等。学生活动：分组进行数据采集工作，利用网络资源、企业数据库等渠道收集相关数据；对收集到的数据进行整理、清洗和预处理，确保数据的质量和可用性。数据分析与建模任务内容：运用平均分析、对比分析、分组分析、相关分析等常用数据分析方法，对市场数据、用户数据、销售数据等进行深入分析；建立数据分析模型，预测下一年度的市场趋势和销售情况。学生活动：在教师的指导下，学习并掌握各种数据分析方法；分组进行数据分析工作，运用Excel、SPSS等数据分析工具对数据进行处理和分析；建立数据分析模型，撰写数据分析报告，提出商业决策建议。数据可视化呈现任务内容：利用数据可视化工具（如Tableau、ECharts等），将数据分析结果以直观、生动的方式呈现出来，便于企业决策者理解和使用。学生活动：学习并掌握数据可视化工具的操作技能；分组进行数据可视化工作，根据数据分析结果制作各种图表（如柱形图、折线图、饼图、散点图等）；将可视化结果整合到数据分析报告中，提升报告的直观性和说服力。商业决策建议制定任务内容：基于数据分析结果，制定下一年度的市场拓展策略和商业决策建议。学生活动：分组进行讨论和交流，结合市场趋势、用户需求和销售情况等数据分析结果，提出具有针对性和可行性的商业决策建议；撰写商业决策建议书，向企业决策者进行汇报和展示。项目总结与反思任务内容：对数据分析项目进行总结和反思，评估项目成果和团队成员的表现；提出改进建议，为未来的数据分析项目积累经验。学生活动：分组进行项目总结工作，撰写项目总结报告；开展小组交流和分享活动，分享项目经验和教训；提出改进建议，为未来的数据分析项目提供参考。教学活动设计活动一：数据收集与整理教学目标：培养学生的信息意识和数据收集能力。活动流程：教师介绍数据收集的方法和渠道。学生分组进行数据采集工作，利用网络资源、企业数据库等渠道收集相关数据。学生对收集到的数据进行整理、清洗和预处理，确保数据的质量和可用性。教师对学生的数据收集与整理工作进行评价和指导。活动二：数据分析与建模教学目标：培养学生的计算思维和问题解决能力。活动流程：教师讲解平均分析、对比分析、分组分析、相关分析等常用数据分析方法。学生分组进行数据分析工作，运用Excel、SPSS等数据分析工具对数据进行处理和分析。学生建立数据分析模型，预测下一年度的市场趋势和销售情况。学生撰写数据分析报告，提出商业决策建议。教师对学生的数据分析与建模工作进行评价和指导。活动三：数据可视化呈现教学目标：培养学生的数字化学习与创新能力。活动流程：教师介绍数据可视化工具（如Tableau、ECharts等）的操作技能。学生分组进行数据可视化工作，根据数据分析结果制作各种图表。学生将可视化结果整合到数据分析报告中，提升报告的直观性和说服力。教师对学生的数据可视化呈现工作进行评价和指导。活动四：商业决策建议制定教学目标：培养学生的信息社会责任和团队协作能力。活动流程：学生分组进行讨论和交流，结合市场趋势、用户需求和销售情况等数据分析结果，提出具有针对性和可行性的商业决策建议。学生撰写商业决策建议书，向企业决策者进行汇报和展示。企业决策者对学生的商业决策建议进行反馈和评价。教师对学生的商业决策建议制定工作进行评价和指导。活动五：项目总结与反思教学目标：培养学生的反思能力和持续改进意识。活动流程：学生分组进行项目总结工作，撰写项目总结报告。学生开展小组交流和分享活动，分享项目经验和教训。学生提出改进建议，为未来的数据分析项目提供参考。教师对学生的项目总结与反思工作进行评价和指导。通过以上大情境和大任务的设计与实施，学生将能够在真实的商业决策场景中运用所学的数据分析方法和工具进行数据分析与决策支持工作，全面提升信息意识、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：数据分析课时设计：情境导入与激发兴趣（1课时）数据分析基础（2课时）常用数据分析方法（4课时）数据可视化（2课时）数据分析应用实例（4课时）反思总结与拓展提升（2课时）信息社会责任培养（贯穿整个单元）（二）学习目标（一）信息意识能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的数据来源和数据分析方法。能够敏锐地感知数据的变化，分析数据中所承载的信息，并预测其可能产生的影响。在合作解决问题的过程中，愿意与团队成员共享数据和分析结果，实现信息的更大价值。（二）计算思维能够采用计算机科学领域的思想方法界定数据分析问题，抽象数据特征，建立结构模型。能够通过判断、分析与综合各种数据资源，运用合理的数据分析方法形成解决问题的方案。能够总结利用计算机解决数据分析问题的过程与方法，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，利用数字化工具进行数据分析。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、协同工作和创新创造。能够根据数据分析的需要，创造性地选择合适的数字化工具和资源，提升数据分析的效率和质量。（四）信息社会责任具有一定的信息安全意识与能力，能够遵守信息法律法规，保护个人及他人的数据隐私。在数据分析过程中，能够识别并抵制不良信息行为，维护健康的信息环境。对于数据分析结果的应用，能够理性判断其合理性和局限性，避免误导他人或造成不良影响。（三）评价任务情境导入与激发兴趣：通过小组讨论，评价学生对数据分析的兴趣点及初步认识。数据分析基础：通过实例演示和练习，评价学生对数据分析基本概念、发展历程和重要性的理解。常用数据分析方法：通过实例练习和项目实践，评价学生运用平均分析、对比分析、分组分析和相关分析等方法的能力。数据可视化：通过数据可视化工具的使用和实践操作，评价学生数据可视化技能及信息表达能力。数据分析应用实例：通过项目展示和讨论，评价学生数据分析应用能力和问题解决能力。反思总结与拓展提升：通过项目反思和改进建议，评价学生的自我反思能力和拓展提升意识。信息社会责任培养：通过整个单元的学习过程，评价学生的信息安全意识、数据伦理观念和法律法规意识。（四）学习过程1.情境导入与激发兴趣（1课时）活动设计：引入案例：展示电商平台推荐系统的工作流程和电影票房预测的实际案例。讨论交流：组织学生分组讨论，分享自己对数据分析的认识和兴趣点。评价任务：通过小组讨论，评价学生对数据分析的兴趣点及初步认识。2.数据分析基础（2课时）活动设计：讲解概念：详细讲解数据分析的基本概念、发展历程和重要性。实例演示：通过实例演示数据分析在实际生活中的应用，如通过数据分析优化商品推荐算法、预测电影票房等。评价任务：通过实例演示和练习，评价学生对数据分析基本概念、发展历程和重要性的理解。3.常用数据分析方法（4课时）活动设计：平均分析：介绍算术平均数和加权平均数的计算方法和应用场景，提供数据让学生计算并讨论结果的意义。对比分析：介绍横向对比和纵向对比的方法，以及同比和环比的计算方式，提供数据让学生进行对比分析并绘制对比图表。分组分析：介绍分组分析的原则和步骤，提供复杂数据让学生根据特定指标进行分组分析并撰写分析报告。相关分析：介绍相关分析的基本原理和散点图的绘制方法，以及相关系数的计算方法，提供数据让学生绘制散点图并计算相关系数。评价任务：通过实例练习和项目实践，评价学生运用平均分析、对比分析、分组分析和相关分析等方法的能力。4.数据可视化（2课时）活动设计：讲解可视化工具：介绍常用的数据可视化工具（如Tableau、ECharts等）及其基本操作方法。实例演示：通过实例演示如何使用这些工具进行数据可视化。实践操作：让学生分组选择一组数据，使用数据可视化工具进行可视化呈现，并分享展示结果。评价任务：通过数据可视化工具的使用和实践操作，评价学生数据可视化技能及信息表达能力。5.数据分析应用实例（4课时）活动设计：推荐系统：介绍推荐系统的工作原理和常见推荐策略，分析电商平台推荐系统的实际案例。复杂网络分析：介绍复杂网络的基本概念和分析方法，以及PageRank算法的原理和应用，提供一个复杂网络数据集让学生进行分析。项目实践：中国城镇化研究，提供中国城镇化相关数据，让学生分组进行数据分析并撰写研究报告；校园十佳歌手大赛评分系统，设计评分系统并进行数据分析。评价任务：通过项目展示和讨论，评价学生数据分析应用能力和问题解决能力。6.反思总结与拓展提升（2课时）活动设计：项目展示与讨论：组织学生分组展示项目成果，分享数据分析过程中的经验和教训，进行相互评价和讨论。反思与改进：引导学生反思项目实践过程中的不足之处，提出改进建议。拓展提升：介绍数据分析在其他领域的应用（如人工智能、大数据等），激发学生的学习兴趣和探索欲望。评价任务：通过项目反思和改进建议，评价学生的自我反思能力和拓展提升意识。7.信息社会责任培养（贯穿整个单元）活动设计：信息安全意识培养：在讲解数据分析方法和工具的同时，强调信息安全的重要性。数据伦理观念教育：在讨论数据分析应用实例时，引导学生思考数据伦理问题。法律法规意识提升：结合具体案例，讲解数据分析相关的法律法规知识。评价任务：通过整个单元的学习过程，评价学生的信息安全意识、数据伦理观念和法律法规意识。（五）作业与检测1.作业设计情境导入与激发兴趣：收集并分析一个自己感兴趣的数据集，准备在下一课时分享。数据分析基础：完成一份数据分析基础知识的总结报告。常用数据分析方法：运用所学数据分析方法，对一组给定的数据进行分析，并撰写分析报告。数据可视化：选择一组数据，使用数据可视化工具进行可视化呈现，并制作可视化报告。数据分析应用实例：完成中国城镇化研究或校园十佳歌手大赛评分系统的数据分析报告。反思总结与拓展提升：撰写一份单元学习反思报告，总结学习收获和不足之处，并提出改进建议。2.检测设计课堂检测：通过课堂提问和小组讨论，检测学生对知识点的理解和掌握情况。项目实践检测：通过项目实践和成果展示，检测学生数据分析应用能力和问题解决能力。单元检测：设计一份单元检测试卷，全面检测学生对本单元知识点的掌握情况。（六）学后反思学生反思：在本单元的学习中，你对数据分析有了哪些新的认识和理解？在项目实践过程中，你遇到了哪些困难和挑战？你是如何解决的？你认为自己在哪些方面还有待提高？接下来你打算如何改进？教师反思：本单元的教学设计是否合理？有哪些亮点和不足？学生在学习过程中表现出哪些共性和个性问题？如何针对性地解决这些问题？如何进一步激发学生的学习兴趣和探索欲望？如何提升学生的数据分析能力和信息素养。十三、学科实践与跨学科学习设计一、引言随着信息技术的飞速发展，数据分析已成为现代社会中不可或缺的一部分。在普通高中信息技术课程中，通过《数据分析》这一章的教学，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。本次学科实践与跨学科学习设计，将结合《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，围绕浙教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》中的第四章《数据分析》的教学内容，开展一系列实践活动，通过跨学科学习，进一步提升学生的综合素养。二、教学目标设定（一）信息意识自觉获取与分析数据：学生能够在日常学习和生活中，自觉获取相关数据，并对其进行初步分析，以发现问题和解决问题。敏锐感知数据变化：学生能够对数据的变化保持敏锐感知，理解数据变化背后的原因，并预测其可能产生的影响。共享与利用数据资源：学生愿意与团队成员共享数据资源和分析结果，实现信息的更大价值，共同提升问题解决能力。（二）计算思维界定与抽象问题：学生能够运用计算机科学领域的思想方法，界定数据分析问题，抽象数据特征，建立结构模型。分析与综合数据：学生能够通过判断、分析与综合各种数据资源，运用合理的数据分析方法形成解决问题的方案。迁移与应用方法：学生能够总结利用计算机解决数据分析问题的过程与方法，并迁移到与之相关的其他问题解决中。（三）数字化学习与创新适应数字化学习环境：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，利用数字化工具进行数据分析。掌握数字化学习资源：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、协同工作和创新创造。创造性解决问题：学生能够根据数据分析的需要，创造性地选择合适的数字化工具和资源，提升数据分析的效率和质量。（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，保护个人及他人的数据隐私，维护健康的信息环境。识别并抵制不良信息：学生在数据分析过程中，能够识别并抵制不良信息行为，维护信息社会的道德规范。理性判断分析结果：学生能够理性判断数据分析结果的合理性和局限性，避免误导他人或造成不良影响。三、学习目标设定（一）信息意识了解数据分析在日常生活和学习中的重要性，能够主动收集相关数据。能够对数据进行初步整理和分析，发现数据中的规律和趋势。愿意与团队成员共享数据资源和分析结果，共同提升问题解决能力。（二）计算思维掌握数据分析的基本概念和常用方法，能够界定和抽象数据分析问题。能够运用平均分析、对比分析、分组分析和相关分析等方法，对数据进行深入分析。能够将数据分析的过程和方法迁移到其他问题解决中，提升解决问题的能力。（三）数字化学习与创新掌握数字化学习工具和资源的使用方法，能够利用这些工具进行数据分析。能够根据数据分析的需要，创造性地选择合适的数字化工具，提升数据分析的效率。通过数据分析的实践活动，培养自主学习、协同工作和创新创造的能力。（四）信息社会责任了解信息法律法规和伦理道德规范，保护个人及他人的数据隐私。在数据分析过程中，能够识别并抵制不良信息行为，维护健康的信息环境。能够理性判断数据分析结果的合理性和局限性，避免误导他人或造成不良影响。四、作业目标设定（一）信息意识完成数据收集任务，对数据进行初步整理和分析。撰写数据收集与分析报告，分享数据收集与分析的过程和结果。参与团队讨论，共享数据资源和分析结果，共同提升问题解决能力。（二）计算思维运用平均分析、对比分析、分组分析和相关分析等方法，对数据进行深入分析。编写数据分析报告，详细阐述数据分析的过程、方法和结果。将数据分析的过程和方法迁移到其他问题解决中，提升解决问题的能力。（三）数字化学习与创新利用数字化学习工具和资源，完成数据分析任务。创造性地选择合适的数字化工具，提升数据分析的效率和质量。通过数据分析的实践活动，培养自主学习、协同工作和创新创造的能力。（四）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，保护个人及他人的数据隐私。识别并抵制不良信息行为，维护健康的信息环境。理性判断数据分析结果的合理性和局限性，避免误导他人或造成不良影响。五、学科实践与跨学科学习设计（一）实践活动设计1.数据收集与整理活动目的：培养学生的信息意识，使其能够在日常学习和生活中自觉获取相关数据，并进行初步整理。活动内容：学生分组，每组选择一个感兴趣的主题（如校园食品安全、学生课余时间分配等）。通过问卷调查、网络搜索等方式，收集相关数据。对收集到的数据进行初步整理，去除无效数据，确保数据的准确性和完整性。跨学科联系：与数学学科结合，学习数据整理和统计的基本方法。2.数据分析与报告撰写活动目的：培养学生的计算思维，使其能够运用数据分析方法，对数据进行深入分析，并撰写数据分析报告。活动内容：学生运用平均分析、对比分析、分组分析和相关分析等方法，对收集到的数据进行深入分析。编写数据分析报告，详细阐述数据分析的过程、方法和结果。小组内讨论数据分析报告，提出改进意见，完善报告内容。跨学科联系：与语文学科结合，学习报告撰写的基本规范和技巧。3.数据可视化呈现活动目的：培养学生的数字化学习与创新能力，使其能够利用数据可视化工具，将数据分析结果以直观、生动的方式呈现出来。活动内容：学生选择合适的数据可视化工具（如Tableau、ECharts等），对数据分析结果进行可视化呈现。制作数据可视化作品，如柱形图、折线图、饼图等，展示数据分析的主要发现。小组内分享数据可视化作品，讨论作品的优缺点和改进方向。跨学科联系：与美术学科结合，学习数据可视化作品的设计原则和审美标准。4.跨学科项目实践活动目的：通过跨学科项目实践，进一步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。活动内容：学生选择一个跨学科的主题（如智慧城市、环境保护等），结合数据分析的知识和方法，开展项目实践。与其他学科教师合作，共同设计项目实施方案，明确项目目标、任务分工和时间安排。实施项目方案，收集数据、分析数据、撰写报告、制作可视化作品等。展示项目成果，分享项目实践的经验和教训，提出改进建议。跨学科联系：与地理、物理、生物等学科结合，共同完成项目实践任务。（二）跨学科学习设计1.与数学学科的跨学科学习在数据收集与整理阶段，学习数据整理和统计的基本方法，如频数分布表、直方图等。在数据分析与报告撰写阶段，运用数学中的平均数、标准差等统计指标，对数据进行深入分析。2.与语文学科的跨学科学习在数据分析与报告撰写阶段，学习报告撰写的基本规范和技巧，如标题、摘要、正文、结论等部分的写作方法。在跨学科项目实践阶段，运用语文学科的表达能力，撰写项目报告和展示文稿。3.与美术学科的跨学科学习在数据可视化呈现阶段，学习数据可视化作品的设计原则和审美标准，如色彩搭配、布局设计等。在跨学科项目实践阶段，与美术学科教师合作，共同设计项目展示的海报、PPT等视觉材料。4.与地理、物理、生物等学科的跨学科学习在跨学科项目实践阶段，结合相关学科的知识和方法，共同完成项目实践任务。例如，在智慧城市项目中，可以运用地理学科的城市规划知识、物理学科的传感器技术等。六、总结与展望通过本次学科实践与跨学科学习设计，学生不仅能够掌握数据分析的基本知识和技能，还能够提升信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任。跨学科学习的设计也为学生提供了更广阔的学习视野和更丰富的学习体验。我们将继续探索更多有效的学科实践与跨学科学习模式，为学生的全面发展提供更加有力的支持。十四、大单元作业设计教学目标根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，结合浙教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》第四章《数据分析》的教学内容，设定以下教学目标：信息意识：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来源和数据分析方法。学生能够敏锐地感知数据的变化，分析数据中所承载的信息，并预测其可能产生的影响。在合作解决问题的过程中，学生愿意与团队成员共享数据和分析结果，实现信息的更大价值。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分析问题，抽象数据特征，建立结构模型。学生能够通过判断、分析与综合各种数据资源，运用合理的数据分析方法形成解决问题的方案。学生能够总结利用计算机解决数据分析问题的过程与方法，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，利用数字化工具进行数据分析。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、协同工作和创新创造。学生能够根据数据分析的需要，创造性地选择合适的数字化工具和资源，提升数据分析的效率和质量。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，保护个人及他人的数据隐私。在数据分析过程中，学生能够识别并抵制不良信息行为，维护健康的信息环境。对于数据分析结果的应用，学生能够理性判断其合理性和局限性，避免误导他人或造成不良影响。作业目标设定根据教学目标，设定以下作业目标，确保学生在完成作业时能够全面提升信息素养，培养计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任。信息意识：学生能够通过查找和整理相关数据源，识别并选择恰当的数据分析方法，以解决具体问题。学生能够分析数据变化，预测其对问题解决的影响，并在团队合作中共享数据分析结果。计算思维：学生能够运用计算机科学的思想方法，界定数据分析问题，抽象数据特征，并建立结构模型。学生能够通过判断、分析与综合数据资源，运用合理的数据分析方法形成解决方案，并将其迁移到类似问题的解决中。数字化学习与创新：学生能够利用数字化学习环境和工具，进行数据分析，提升数据分析的效率和质量。学生能够创造性地选择合适的数字化工具和资源，进行数据分析，并在过程中体现创新思维。信息社会责任：学生在数据分析过程中，能够遵守信息法律法规，保护个人及他人的数据隐私。学生能够识别并抵制不良信息行为，维护健康的信息环境，对数据分析结果的应用保持理性判断。作业内容设计作业一：电商平台推荐系统数据分析作业目标：信息意识：通过查找电商平台推荐系统的数据源，分析推荐算法的应用场景和效果。计算思维：运用数据分析方法，抽象推荐系统的数据特征，建立结构模型。数字化学习与创新：利用数字化工具进行数据分析，提升分析效率。信息社会责任：遵守信息法律法规，保护用户数据隐私。作业内容：查找数据源：选择一家电商平台（如淘宝、京东等），查找其推荐系统的数据源，包括用户行为数据、商品数据等。数据整理与分析：整理收集到的数据，运用平均分析、对比分析等方法，分析推荐算法的应用场景和效果。建立结构模型：抽象推荐系统的数据特征，建立结构模型，描述推荐算法的工作原理。数据可视化：使用数据可视化工具（如Tableau、ECharts等），将分析结果以直观的方式呈现出来。撰写分析报告：根据分析结果，撰写电商平台推荐系统数据分析报告，包括数据来源、分析方法、结果呈现和结论。作业评价：信息意识：是否主动查找并选择了恰当的数据源。计算思维：是否抽象了数据特征，建立了结构模型。数字化学习与创新：是否利用了数字化工具进行数据分析，并提升了分析效率。信息社会责任：是否在分析过程中遵守了信息法律法规，保护了用户数据隐私。作业二：电影票房预测数据分析作业目标：信息意识：通过查找电影票房预测的相关数据，分析票房预测的影响因素。计算思维：运用数据分析方法，抽象票房预测的数据特征，建立预测模型。数字化学习与创新：利用数字化工具进行数据分析，提升预测准确性。信息社会责任：对票房预测结果保持理性判断，避免误导他人。作业内容：查找数据源：选择一家电影资料网站（如豆瓣、IMDb等），查找电影票房预测的相关数据，包括电影评分、上映时间、题材类型等。数据整理与分析：整理收集到的数据，运用对比分析、相关分析等方法，分析票房预测的影响因素。建立预测模型：抽象票房预测的数据特征，建立预测模型，描述票房预测的工作原理。数据可视化：使用数据可视化工具，将预测结果以直观的方式呈现出来。撰写分析报告：根据分析结果，撰写电影票房预测数据分析报告，包括数据来源、分析方法、预测结果和结论。作业评价：信息意识：是否主动查找并选择了恰当的数据源。计算思维：是否抽象了数据特征，建立了预测模型。数字化学习与创新：是否利用了数字化工具进行数据分析，并提升了预测准确性。信息社会责任：是否对票房预测结果保持了理性判断，避免误导他人。作业三：中国城镇化研究数据分析作业目标：信息意识：通过查找中国城镇化的相关数据，分析城镇化的发展趋势和现状。计算思维：运用数据分析方法，抽象城镇化的数据特征，建立分析模型。数字化学习与创新：利用数字化工具进行数据分析，提升分析质量。信息社会责任：对城镇化研究结果保持理性判断，为政策制定提供参考。作业内容：查找数据源：选择一家权威的数据统计网站（如国家统计局网站等），查找中国城镇化的相关数据，包括城镇化率、人均GDP等。数据整理与分析：整理收集到的数据，运用平均分析、对比分析等方法，分析城镇化的发展趋势和现状。建立分析模型：抽象城镇化的数据特征，建立分析模型，描述城镇化的发展规律。数据可视化：使用数据可视化工具，将分析结果以直观的方式呈现出来，包括城镇化率与人均GDP的散点图、城镇化率变动折线图等。撰写研究报告：根据分析结果，撰写中国城镇化研究报告，包括数据来源、分析方法、结果呈现和结论。作业评价：信息意识：是否主动查找并选择了恰当的数据源。计算思维：是否抽象了数据特征，建立了分析模型。数字化学习与创新：是否利用了数字化工具进行数据分析，并提升了分析质量。信息社会责任：是否对城镇化研究结果保持了理性判断，为政策制定提供了有价值的参考。作业总结与反思通过本次大单元作业设计，学生能够在实践中深化对数据分析的理解，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。教师在评价作业时，应注重对学生信息素养的全面提升进行评价，而不仅仅是关注知识与技能的掌握情况。教师应鼓励学生进行自主探究和合作学习，培养他们的创新思维和团队协作能力。在未来的教学中，教师可以进一步丰富作业内容，引入更多实际案例和前沿技术，提升学生的学习兴趣和实践能力。十五、“教-学-评”一致性课时设计教材版本：浙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：第四章数据分析课时设计：共14课时第一课时：情境导入与激发兴趣教学目标：（一）信息意识通过电商平台推荐系统和电影票房预测的实际案例，认识到数据分析在日常生活中的应用。激发对数据分析的兴趣，主动关注数据分析在各个领域的作用。（二）计算思维初步了解数据分析的基本概念，认识到数据分析在解决问题中的重要性。（三）数字化学习与创新适应数字化学习环境，了解数据分析在数字化时代的重要性。（四）信息社会责任培养对数据分析的责任感，认识到数据分析应遵守道德和法律规范。作业目标：收集并整理一个自己感兴趣的数据分析案例，准备在下节课进行分享。教学过程：情境导入（10分钟）展示电商平台推荐系统的工作流程和电影票房预测的实际案例。引导学生思考数据分析在其中的作用。讨论交流（15分钟）组织学生分组讨论，分享自己对数据分析的认识和兴趣点。鼓励学生提出自己感兴趣的数据分析应用场景。教师总结（10分钟）总结数据分析的基本概念及其在各个领域的应用。强调数据分析在信息社会中的重要性。布置作业（5分钟）学生收集并整理一个自己感兴趣的数据分析案例，准备下节课分享。评价设计：观察学生在讨论中的参与度和积极性。检查学生收集的数据分析案例是否准确、有代表性。第二课时：数据分析基础教学目标：（一）信息意识了解数据分析的发展历程和重要性。能够根据解决问题的需要，寻求适当的数据分析方法。（二）计算思维掌握数据分析的基本概念，理解数据分析在解决问题中的作用。（三）数字化学习与创新适应数字化学习环境，利用数字化工具进行数据分析基础知识的学习。（四）信息社会责任培养对数据分析的责任感，认识到数据分析应遵守道德和法律规范。作业目标：完成数据分析基础知识的课后习题，巩固所学内容。教学过程：复习旧知（5分钟）回顾上节课的内容，检查学生对数据分析基本概念的理解。新知讲授（20分钟）详细讲解数据分析的发展历程和重要性。介绍数据分析的基本概念及其在各个领域的应用。实例演示（10分钟）通过实例演示数据分析在实际生活中的应用，如通过数据分析优化商品推荐算法、预测电影票房等。学生练习（10分钟）学生完成课后习题，巩固所学内容。教师讲解习题（10分钟）对学生的习题进行讲解，指出错误并纠正。布置作业（5分钟）学生完成数据分析基础知识的课后习题。评价设计：通过课后习题检查学生对数据分析基础知识的掌握情况。观察学生在课堂上的参与度和积极性。第三至六课时：常用数据分析方法教学目标：（一）信息意识了解常用数据分析方法的基本原理和应用场景。能够根据解决问题的需要，选择合适的数据分析方法。（二）计算思维掌握常用数据分析方法的具体操作步骤，能够运用这些方法解决实际问题。（三）数字化学习与创新利用数字化工具进行数据分析方法的实践应用，提高数据分析能力。（四）信息社会责任在数据分析过程中，遵守道德和法律规范，确保数据分析结果的准确性和可靠性。作业目标：完成常用数据分析方法的课后习题和实例练习，巩固所学内容。教学过程