高中信息技术人教中图版(2019)必修1 3.3数据分析与可视化 说课稿

高中信息技术人教中图版(2019)必修13.3数据分析与可视化说课稿学校授课教师课时授课班级授课地点教具教材分析高中信息技术人教中图版(2019)必修13.3数据分析与可视化

本节课选自高中信息技术人教中图版必修1第三章第三节，主要介绍数据分析与可视化的基本概念、方法和应用。通过本节课的学习，学生将掌握如何运用信息技术手段对数据进行分析和可视化，提高数据处理和分析能力，为后续学习打下坚实基础。本节课内容与生活实际紧密联系，有助于激发学生学习兴趣，提高学生的信息素养。核心素养目标1.数据意识：培养学生主动收集、整理和分析数据的能力，提高对数据价值的认识。

2.信息处理：训练学生运用信息技术手段进行数据清洗、加工和可视化的技能。

3.问题解决：培养学生针对实际问题进行数据驱动决策的能力，形成解决问题的策略。

4.信息伦理：教育学生在数据处理过程中遵循法律法规和伦理道德，尊重数据隐私。重点难点及解决办法重点：

1.数据分析的基本概念和方法。

2.数据可视化的常用图表及其适用场景。

难点：

1.数据清洗和加工的技巧。

2.复杂问题的数据驱动决策。

解决办法：

1.通过案例教学，结合实际数据，讲解数据分析的基本概念和方法，让学生在实践中掌握。

2.使用多媒体教学，展示不同类型的可视化图表，引导学生理解并掌握各自的特点和适用场景。

3.对数据清洗和加工的难点，通过分步骤讲解和操作演示，让学生逐步理解和掌握。

4.通过小组讨论和案例分析，培养学生的数据驱动决策能力，解决复杂问题。同时，提供个性化的辅导，帮助学生解决学习中的具体问题。教学资源准备1.教材：确保每位学生都有《高中信息技术人教中图版(2019)必修1》教材。

2.辅助材料：准备相关数据集、图表模板、教学视频及案例分析文档。

3.实验器材：计算机、投影仪、白板、数据统计软件。

4.教室布置：设置多功能教学区，便于学生分组讨论和上机实践。教学实施过程1.课前自主探索

教师活动：

发布预习任务：通过在线平台发布预习资料，包括数据分析与可视化的基本概念、方法和案例，要求学生预习并理解。

设计预习问题：围绕数据分析的基本步骤和可视化图表的选择，设计问题，如“数据分析的目的是什么？”“哪些图表适合展示分类数据？”

监控预习进度：通过在线平台查看学生的预习笔记和问题回答，确保预习效果。

学生活动：

自主阅读预习资料：学生阅读教材和预习材料，理解数据分析的基本流程。

思考预习问题：学生思考预习问题，记录自己的理解和疑问。

提交预习成果：学生将预习笔记和问题答案提交至在线平台。

教学方法/手段/资源：

自主学习法：引导学生自主探索，培养自主学习能力。

信息技术手段：利用在线平台实现资源的共享和预习进度监控。

作用与目的：

帮助学生提前了解数据分析与可视化的基本知识，为课堂学习做好准备。

2.课中强化技能

教师活动：

导入新课：通过展示数据分析在现实生活中的应用案例，激发学生学习兴趣。

讲解知识点：详细讲解数据分析的步骤和可视化图表的选择，结合实际数据集进行演示。

组织课堂活动：设计小组讨论，让学生分析给定数据集，选择合适的可视化图表。

解答疑问：针对学生在学习过程中产生的问题，提供及时解答和指导。

学生活动：

听讲并思考：学生认真听讲，思考如何将理论知识应用于实践。

参与课堂活动：学生分组讨论，分析数据集，选择并创建可视化图表。

提问与讨论：学生提出疑问，与同学和老师讨论数据分析的技巧。

教学方法/手段/资源：

讲授法：详细讲解理论知识，确保学生理解。

实践活动法：通过实际操作，让学生掌握数据分析与可视化的技能。

合作学习法：小组讨论促进学生交流与合作。

作用与目的：

帮助学生深入理解数据分析与可视化的知识点，掌握实际操作技能。

3.课后拓展应用

教师活动：

布置作业：布置与课堂内容相关的数据分析项目，要求学生独立完成。

提供拓展资源：提供在线课程、专业书籍等资源，帮助学生深入学习。

反馈作业情况：批改作业，提供个性化反馈，指导学生改进。

学生活动：

完成作业：学生独立完成数据分析项目，巩固所学知识。

拓展学习：学生利用提供的资源，进一步学习数据分析的高级技巧。

反思总结：学生总结学习过程中的收获和不足，提出改进措施。

教学方法/手段/资源：

自主学习法：鼓励学生自主完成作业和拓展学习。

反思总结法：引导学生自我反思，提升学习能力。

作用与目的：

巩固和深化学生在课堂上学到的知识，培养独立解决问题的能力。通过拓展学习，提高学生的信息素养和专业技能。教学资源拓展拓展资源：

1.数据分析相关书籍：《Python数据分析基础教程》、《数据分析实战》等，这些书籍能够帮助学生更深入地理解数据分析的基本原理和实际应用。

2.数据可视化工具：Tableau、PowerBI等，这些工具可以帮助学生将数据转换为直观的图表和可视化效果，增强数据的表达力。

3.在线课程：Coursera、edX等平台上的数据分析相关课程，如“数据科学导论”、“机器学习”等，这些课程提供了系统的学习路径和实践机会。

4.数据集资源：Kaggle、UCI机器学习库等，这些平台提供了大量的数据集，学生可以用来练习数据分析技能。

拓展建议：

1.阅读拓展书籍：鼓励学生在课后阅读《Python数据分析基础教程》等书籍，了解数据分析的更多理论知识和技术细节。

2.实践数据可视化：要求学生使用Tableau或PowerBI等工具，对课堂上学到的数据集进行可视化处理，加深对数据图表的理解和应用。

3.参与在线课程：建议学生选择一门在线数据分析课程，如Coursera上的“数据科学导论”，按照课程安排进行学习，提升自己的数据分析能力。

4.分析真实数据集：鼓励学生从Kaggle或UCI机器学习库等平台下载真实数据集，尝试独立进行数据分析，将理论知识转化为实践技能。

1.数据分析相关书籍：

-《Python数据分析基础教程》：本书介绍了使用Python进行数据分析的基本方法，包括数据清洗、数据可视化等，适合有一定编程基础的学生阅读。

-《数据分析实战》：本书通过实际案例讲解了数据分析的整个过程，从数据收集到数据可视化，适合对数据分析有初步了解的学生。

2.数据可视化工具：

-Tableau：一款强大的数据可视化工具，用户可以通过拖拽操作轻松创建各种图表，适合没有编程基础的学生。

-PowerBI：微软开发的数据分析和可视化工具，与Excel紧密集成，适合熟悉Office套件的学生。

3.在线课程：

-Coursera上的“数据科学导论”：这门课程涵盖了数据科学的基本概念、数据处理、统计分析等内容，适合对数据科学感兴趣的学生。

-edX上的“机器学习”：这门课程由吴恩达教授主讲，深入讲解了机器学习的基本算法和应用，适合对机器学习有一定了解的学生。

4.数据集资源：

-Kaggle：一个数据科学竞赛平台，提供了丰富的数据集和竞赛项目，适合喜欢挑战和实战的学生。

-UCI机器学习库：一个公开的数据集仓库，包含了各种类型的机器学习数据集，适合进行数据分析和模型训练的学生。反思改进措施（一）教学特色创新

1.结合实际案例进行教学，使抽象的理论知识更加直观易懂，提高学生的学习兴趣。

2.引入小组合作学习模式，鼓励学生互相交流、探讨，培养学生的团队合作能力和沟通能力。

3.利用信息技术手段，如在线平台、多媒体资源等，丰富教学手段，提高教学效果。

（二）存在主要问题

1.教学管理方面：在教学过程中，对学生的进度把握不够精细，导致部分学生预习和复习效果不佳。

2.教学组织方面：课堂活动设计不够丰富，部分学生参与度不高，影响整体教学效果。

3.教学评价方面：对学生学习成果的评价过于依赖考试成绩，未能充分体现过程性评价。

（三）改进措施

1.针对教学管理问题，我将更加关注学生的预习和复习情况，通过在线平台及时了解学生的学习进度，对学习困难的学生提供个别辅导，确保每个学生都能跟上教学节奏。

2.针对教学组织问题，我将在课堂活动中引入更多互动环节，如小组讨论、角色扮演等，激发学生的学习兴趣，提高学生的参与度。同时，根据学生的反馈调整教学内容和节奏，使其更符合学生的需求。

3.针对教学评价问题，我将采用多元化评价方式，不仅关注学生的考试成绩，还关注学生在课堂活动中的表现、作业完成情况等。通过过程性评价，全面了解学生的学习成果，为下一步教学提供参考。

此外，我还将不断学习新的教学理念和方法，提升自己的教学能力。与同行交流，借鉴他们的优秀经验，丰富自己的教学手段。同时，加强与学生的沟通，了解他们的需求和困惑，及时调整教学策略，提高教学质量。内容逻辑关系①数据分析的基本概念

-重点知识点：数据分析的定义、目的和流程

-重点词：数据清洗、数据分析、数据可视化

-重点句：数据分析是为了从大量数据中提取有价值的信息，支持决策