数据处理可视化（说课稿）2024-2025学年四年级上册信息技术江西科学技术版

数据处理可视化（说课稿）2024-2025学年四年级上册信息技术江西科学技术版授课内容授课时数授课班级授课人数授课地点授课时间设计意图本节课《数据处理可视化》旨在让学生掌握如何将收集到的数据通过图表的形式进行直观展示，增强四年级学生对信息技术的实践操作能力。结合江西科学技术版四年级上册信息技术教材，本节课将引导学生了解数据处理的基本概念，学习使用表格和图表工具，将数据整理并可视化表达，培养学生的信息素养和逻辑思维能力。核心素养目标1.信息意识：培养学生主动获取、处理和利用信息的能力，能够在日常生活和学习中有效识别信息需求，选择合适的信息处理工具。

2.计算思维：发展学生的逻辑思维和问题解决能力，学会使用图表工具对数据进行整理、分析和可视化表达，形成数据驱动的思考方式。

3.创新与合作：激发学生的创新意识，鼓励在数据处理可视化过程中尝试新方法，同时培养团队协作能力，共同完成数据分析和展示任务。重点难点及解决办法重点：

1.掌握数据处理的基本步骤。

2.学会使用信息技术工具进行数据整理和图表制作。

难点：

1.数据分类和归纳方法的掌握。

2.图表类型的选择与数据展示的准确性。

解决办法：

1.采用案例教学法，通过具体实例引导学生逐步理解数据处理的基本步骤，如数据收集、整理、分析和呈现。

2.通过分步讲解和演示，让学生跟随操作，逐步掌握使用表格和图表工具。

3.针对数据分类和归纳，设计互动环节，让学生分组讨论，共同完成分类归纳任务，老师给予及时反馈和指导。

4.对于图表类型选择和数据展示，通过展示不同图表的优缺点，引导学生理解不同图表适用场景，并通过练习加深理解。教学资源1.软件资源：MicrosoftExcel或其他电子表格软件。

2.硬件资源：计算机、投影仪、白板。

3.课程平台：校园网络教学平台。

4.信息化资源：数据可视化教学素材、案例资料。

5.教学手段：多媒体教学、分步演示、小组讨论。教学过程设计1.导入新课（5分钟）

-利用上一节课学习的数据处理知识，提问学生如何更直观地展示数据。

-展示一组未整理的数据和一组已通过图表展示的数据，引导学生发现图表的直观性。

-宣布本节课的主题：数据处理可视化。

2.讲授新知（20分钟）

-介绍数据处理可视化的概念和重要性。

-讲解电子表格软件的基本操作，包括数据输入、编辑和格式设置。

-演示如何将数据转换成图表，包括条形图、折线图和饼图等。

-强调不同类型图表的适用场景和数据特点。

-介绍如何调整图表样式和格式，使其更加美观和易于理解。

3.巩固练习（10分钟）

-分发包含数据的练习题，要求学生独立完成数据整理和图表制作。

-提供不同类型的数据，让学生选择合适的图表进行展示。

-老师在旁边辅导，解答学生的疑问，确保每位学生都能完成练习。

4.课堂小结（5分钟）

-回顾本节课的主要内容，确认学生是否理解数据处理可视化的概念。

-让学生分享在练习中的发现和遇到的问题，进行全班讨论。

-总结数据处理可视化的步骤和注意事项。

5.作业布置（5分钟）

-布置课后作业：收集家庭一周的支出数据，使用电子表格整理，并选择合适的图表进行可视化展示。

-强调作业要求和提交时间，提醒学生按时完成。教学资源拓展1.拓展资源：

-数据处理软件：介绍除了MicrosoftExcel之外的其他数据处理软件，如GoogleSheets、LibreOfficeCalc等，以及它们的特点和适用场景。

-数据可视化工具：介绍在线数据可视化工具，如TableauPublic、Datawrapper等，这些工具可以帮助学生进行更复杂的数据分析和可视化。

-数据来源：提供一些可以获取公开数据的网站，如国家统计局、世界银行等，让学生学会从实际数据源获取信息。

-数据分析案例：收集一些数据分析的案例，如人口统计、经济发展趋势等，让学生了解数据分析在现实生活中的应用。

2.拓展建议：

-实践操作：鼓励学生在课后尝试使用不同的数据处理软件和工具，对比它们的功能和操作方式，加深对数据处理的实际应用理解。

-数据收集：指导学生如何从公开渠道收集数据，并教授他们评估数据质量和可靠性的方法。

-项目式学习：建议学生参与项目式学习，以小组形式选择一个研究课题，进行数据收集、处理和分析，最后以可视化报告的形式展示研究成果。

-交流分享：鼓励学生之间相互交流数据处理的技巧和经验，通过分享案例和学习心得，提升数据处理能力。

-持续学习：推荐学生关注数据处理和可视化的最新发展，通过阅读相关书籍、文章和参加线上课程，不断更新知识和技能。

-跨学科应用：引导学生将数据处理可视化的技能应用到其他学科领域，如数学、科学、社会科学等，增强跨学科学习的能力。板书设计1.数据处理可视化概念

①数据处理的基本步骤