高中信息技术粤教版必修说课稿　-3.2.3 利用数值计算分析数据

高中信息技术粤教版必修说课稿-3.2.3利用数值计算分析数据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思路本节课以粤教版高中信息技术必修课本为基础，围绕“3.2.3利用数值计算分析数据”这一主题，结合学生高中阶段的认知水平和实际需求，设计以下教学思路：

1.通过引入现实生活中的数据案例，激发学生对数值计算的兴趣，明确数值计算在数据分析中的重要性。

2.以课本中的案例为载体，引导学生掌握数值计算的基本方法，包括数据的收集、整理、计算和分析。

3.通过小组讨论、实际操作等方式，让学生运用数值计算方法分析实际问题，培养其动手操作和解决问题的能力。

4.结合实际案例，引导学生探讨数值计算在生活中的应用，提高学生的信息素养。

5.对学生进行课堂小结，巩固所学知识，为后续课程打下基础。核心素养目标1.信息意识：培养学生主动获取、分析数据的能力，提高对信息价值的认识。

2.计算思维：发展学生的逻辑推理、模型构建能力，使其能够运用数值计算方法解决实际问题。

3.信息处理能力：训练学生运用信息技术手段对数据进行有效处理，提升数据处理能力。

4.信息道德：教育学生在利用数值计算分析数据的过程中，遵循道德规范，尊重数据隐私。教学难点与重点1.教学重点

本节课的核心内容是数值计算的基本方法和数据分析的实际应用。具体包括：

-数据的收集与整理：重点在于教授学生如何从多个渠道获取数据，并对数据进行有效的整理和分类，例如从互联网、数据库或实验中获得数据，并使用表格、图表等形式进行整理。

-数值计算方法：强调掌握平均数、中位数、众数、方差等基本统计量的计算方法，例如计算一组数据的平均数，需要学生理解如何将所有数据加起来再除以数据的个数。

-实际案例分析：通过分析课本中的案例，如某城市的气温变化趋势，让学生理解数值计算在解决实际问题中的应用。

2.教学难点

本节课的难点在于数值计算方法的灵活运用和数据关系的深入理解。具体包括：

-数据处理技巧：学生可能难以掌握如何使用信息技术工具进行数据处理，例如在Excel中使用公式和函数进行复杂的数据计算。

-统计量概念理解：学生可能会对统计量的概念理解不深，例如方差的概念和计算方式，以及它如何反映数据的离散程度。

-实际问题解决：将数值计算应用于具体问题解决时，学生可能难以建立模型和选择合适的方法，例如在分析一组实验数据时，如何选择合适的统计量来描述数据的特征。

举例说明：

-在数据处理技巧方面，教师可以演示如何在Excel中快速计算平均数和方差，让学生跟随操作，加深理解。

-在统计量概念理解方面，教师可以通过具体的例子解释方差的意义，如比较两组数据的波动大小，让学生直观感受方差的作用。

-在实际问题解决方面，教师可以提供一个具体问题，如分析班级学生的考试成绩，引导学生从数据收集、整理到计算统计量，最终得出结论。教学资源-硬件资源：计算机、投影仪、多媒体教学设备

-软件资源：MicrosoftExcel、统计软件（如SPSS）

-课程平台：校园教学管理系统

-信息化资源：电子教案、在线教学视频、数据集

-教学手段：小组讨论、案例分析、实验操作教学过程1.导入（约5分钟）

-激发兴趣：通过展示一组有趣的统计数据，如某城市的人口增长趋势图，引发学生对数据分析和数值计算的兴趣。

-回顾旧知：简要回顾学生在初中阶段学习过的统计图表制作方法，如条形图、折线图的绘制。

2.新课呈现（约30分钟）

-讲解新知：详细讲解数值计算的基本概念，包括平均数、中位数、众数、方差等统计量的定义和计算方法。

-举例说明：以课本中的案例为例，演示如何使用Excel进行数据的收集、整理和计算，如计算一组学生成绩的平均分和方差。

-互动探究：分组讨论，让学生尝试使用Excel处理自己的数据集，计算统计量，并分享结果和遇到的问题。

3.巩固练习（约20分钟）

-学生活动：学生独立完成课本上的练习题目，如根据给定的数据集计算相关统计量，并绘制相应的统计图表。

-教师指导：在学生练习过程中，教师巡回指导，解答学生的疑问，提供必要的帮助。

4.课堂总结（约10分钟）

-总结本节课所学内容，强调数值计算在数据分析中的重要性，并指出学生在学习过程中可能遇到的常见问题。

5.作业布置（约5分钟）

-布置课后作业，要求学生收集一组数据，使用Excel进行整理和计算，撰写一份简单的数据分析报告，并在下节课上分享。教学资源拓展一、拓展资源

1.拓展阅读材料：统计学基础书籍、数据分析相关论文、统计学在网络上的免费教程。

2.在线课程：国内外知名高校的统计学、数据分析相关MOOC课程。

3.实际案例：经济、社会科学、自然科学等领域中运用数值计算分析数据的实际案例。

4.软件工具：除了Excel外的其他数据分析软件，如R语言、Python数据分析库（NumPy、Pandas）。

5.数据来源：政府公开数据、学术研究数据集、开放数据平台提供的数据资源。

二、拓展建议

1.鼓励学生在课后阅读统计学基础书籍，如《统计学原理与应用》，以加深对统计学基础概念的理解。

2.推荐学生参加在线课程，如Coursera上的“数据分析基础”课程，以学习更多数据分析的专业知识和技能。

3.引导学生关注并分析实际案例，如股市分析、消费者行为分析等，让学生了解数值计算在现实世界中的应用。

4.鼓励学生尝试使用R语言或Python进行数据分析，通过实际操作加深对数值计算方法的理解和应用。

5.建议学生访问政府公开数据网站、学术研究数据集或开放数据平台，自主获取数据，进行实际的数据分析项目，如分析城市空气质量变化、人口分布等。

6.提供一系列数据分析相关的论文，让学生阅读并讨论，如《基于数值计算的经济发展趋势分析》等。

7.鼓励学生参加学校或社区的数据分析竞赛，将所学知识应用于解决实际问题，提高实践能力。

8.推荐学生阅读《数据分析思维》等书籍，以培养其数据分析和逻辑思维能力。

9.建议学生定期参与数据分析相关的线上或线下研讨会，与同行交流学习经验，拓宽知识视野。

10.提醒学生在使用数据分析工具时，注意数据隐私和信息安全，遵守相关法律法规。板书设计1.数值计算的基本概念

①平均数、中位数、众数的定义

②方差的