2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）第三单元项目八《 分析历史气温数据-设计批量数据算法》说课稿

2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）第三单元项目八《分析历史气温数据——设计批量数据算法》说课稿授课内容授课时数授课班级授课人数授课地点授课时间教学内容2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）第三单元项目八《分析历史气温数据——设计批量数据算法》主要包括以下内容：

1.学习历史气温数据的基本概念和特性；

2.掌握批量数据算法的设计思路和方法；

3.学习使用Python编程语言进行批量数据算法的实现；

4.分析历史气温数据，得出气温变化规律；

5.探讨批量数据算法在实际生活中的应用。

本节课将重点介绍如何设计批量数据算法，以分析历史气温数据为例，引导学生运用编程思维解决问题。核心素养目标1.信息意识：培养学生主动获取、分析历史气温数据的能力，提升对数据信息的敏感度。

2.计算思维：引导学生运用算法思想设计批量数据处理程序，提高解决问题的逻辑思维能力。

3.信息社会责任：使学生认识到数据在现实生活中的应用价值，增强对信息技术的责任感。

4.信息处理能力：培养学生运用Python编程语言处理批量数据的能力，提高信息处理效率。教学难点与重点1.教学重点

①掌握批量数据算法的设计与实现方法。

②学习使用Python编程语言处理和分析历史气温数据。

③理解历史气温数据的特性和分析气温变化规律的方法。

2.教学难点

①理解批量数据算法的设计思路，能够将算法应用于实际问题中。

②在Python编程环境中，正确实现批量数据处理的算法，并有效解决可能出现的错误和异常。

③分析历史气温数据时，能够准确提取关键信息，形成合理的分析结论。教学资源1.软硬件资源：计算机、投影仪、互动白板、编程软件（Python环境）

2.课程平台：学校教学管理系统

3.信息化资源：历史气温数据集、Python编程教材、在线编程练习平台

4.教学手段：案例教学、小组讨论、编程实践、问题解答教学过程设计1.导入环节（5分钟）

-创设情境：向学生展示一组历史气温数据图表，引导学生观察并讨论气温变化的趋势。

-提出问题：询问学生如何处理大量气温数据，以便发现气温变化的规律？

-学生思考：让学生自由发言，分享他们对处理大量数据的想法。

2.讲授新课（15分钟）

-简介历史气温数据：介绍气温数据的来源、特性和分析气温数据的重要性。

-批量数据算法概念：讲解批量数据算法的基本概念，包括数据读取、处理和分析的方法。

-用时：5分钟

-Python编程实践：通过Python编程环境，展示如何编写批量数据处理的代码。

-用时：5分钟

-算法设计思路：详细解释批量数据算法的设计思路，引导学生理解算法的每一步骤。

-用时：5分钟

3.巩固练习（10分钟）

-编程实践：要求学生在Python环境中，根据教师提供的气温数据集，尝试编写批量数据处理的代码。

-用时：5分钟

-小组讨论：学生分小组讨论在编程过程中遇到的问题，共同寻找解决方案。

-用时：5分钟

4.师生互动环节（15分钟）

-问题解答：教师针对学生在编程实践中遇到的问题进行解答，引导学生理解算法的原理和实现方法。

-用时：5分钟

-课堂提问：教师提出关于批量数据算法设计的问题，鼓励学生积极思考并回答。

-用时：5分钟

-互动讨论：教师组织学生针对历史气温数据分析的结果进行讨论，探讨气温变化的可能原因。

-用时：5分钟

5.总结与拓展（5分钟）

-总结：教师总结本节课的主要内容，强调批量数据算法在实际生活中的应用价值。

-拓展：布置课后作业，要求学生利用Python编程环境，分析另一组气温数据，并撰写分析报告。

6.结束语（1分钟）

-教师提醒学生课后复习本节课的内容，并鼓励他们在生活中多关注数据信息，培养信息意识。学生学习效果学生在完成《分析历史气温数据——设计批量数据算法》这一节课的学习后，取得了以下几方面的效果：

1.掌握了批量数据算法的基本概念和设计思路，能够理解并描述算法的各个步骤。

2.学会了使用Python编程语言进行批量数据处理，能够编写简单的代码读取、处理和分析数据。

3.通过对历史气温数据的分析，学生能够识别气温变化的趋势和规律，提高了对数据信息的敏感度和处理能力。

4.在小组讨论和课堂提问环节，学生积极参与，提高了团队合作能力和沟通表达能力。

5.学生能够将所学知识应用于实际问题中，如分析气温数据，增强了信息社会责任感和信息意识。

具体来说，以下是一些学生学习后的具体效果：

-学生能够独立或合作完成对历史气温数据的批量处理，包括数据的读取、清洗、计算平均值、绘制图表等。

-学生能够根据分析结果，撰写简单的数据分析报告，报告中包含气温变化趋势的描述、可能的因素分析等。

-学生在编程实践中，能够发现并解决代码中的错误，通过调试和优化，提高程序的效率和准确性。

-学生能够理解批量数据算法在科学研究、天气预报、环境保护等领域的应用，并能够提出自己的创新想法。

-学生在课堂互动中，能够提出有深度的问题，对气温数据分析提出自己的见解，促进了思维的发展。

-学生在课后拓展作业中，能够自主选择数据集，运用所学知识进行分析，并将分析结果与同学分享，提高了自我学习和展示的能力。板书设计①重点知识点：

-批量数据算法的概念

-Python编程环境的基本操作

-历史气温数据的特性

②重点词汇：

-批量处理

-算法设计

-数据读取

-数据分析