第1章数据与数据科学1.2数据管理与分析简介 -高中教学同步《信息技术数据管理与分析》说课稿（人教-中图版2019）

第1章数据与数据科学1.2数据管理与分析简介-高中教学同步《信息技术数据管理与分析》(说课稿）（人教-中图版2019）一、教学内容分析

本节课的主要教学内容为《信息技术数据管理与分析》（人教-中图版2019）第1章数据与数据科学1.2节数据管理与分析简介。本节课将引导学生了解数据管理与分析的基本概念、重要性以及在实际生活中的应用，包括数据的收集、整理、存储、处理和分析等方法。

教学内容与学生已有知识的联系：本节课的内容与学生在初中阶段学习的数据知识相衔接，如数据的收集、整理和描述等。同时，结合高中生的认知水平，本节课将引入数据库的基本概念，让学生了解数据管理与分析在实际生活中的应用，为后续学习数据库设计和数据挖掘等知识打下基础。二、核心素养目标

本节课的核心素养目标在于培养学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任。学生将通过对数据管理与分析的学习，提升对数据价值的认识，增强利用信息技术解决问题的能力；通过实践操作，发展逻辑思维和批判性思维；同时，通过探索数据在实际生活中的应用，激发创新意识，培养团队协作和沟通能力，为适应数字化社会的发展奠定基础。三、教学难点与重点

1.教学重点

本节课的教学重点是使学生理解和掌握数据管理与分析的基本概念和方法。具体包括：

-数据的收集与整理：学生需要学会如何从不同来源收集数据，并能对收集到的数据进行有效的整理，例如使用表格、图表等形式展示数据。

-举例：通过案例演示如何从网络、问卷调查等渠道收集数据，并使用Excel进行数据整理。

-数据存储与管理：学生需要了解数据库的基本概念，包括表、记录、字段等，并学会使用数据库管理数据。

-举例：通过实际操作，让学生学习如何创建数据库，以及如何向数据库中添加、查询和更新数据。

-数据分析与处理：学生需要掌握数据分析的基本技巧，如数据清洗、数据可视化等。

-举例：使用数据分析工具（如Python、R语言）对一组数据进行简单的统计分析，并制作相应的图表。

2.教学难点

本节课的教学难点在于学生对数据库操作的理解和实际应用能力的培养。具体包括：

-数据库操作逻辑：学生可能难以理解数据库的操作逻辑，如SQL语句的编写和执行过程。

-难点：如何将现实世界的问题转化为数据库查询语句，例如编写复杂的JOIN查询。

-数据分析的实际应用：学生可能不知道如何将数据分析应用于实际问题中。

-难点：如何从实际案例中提取有效信息，设计合理的分析模型，并解释分析结果。

-数据安全与隐私保护：在数据管理与分析过程中，如何确保数据的安全性和用户隐私的保护也是一大难点。

-难点：学生可能不理解数据加密、访问控制等安全措施的重要性，以及如何在实际操作中实施这些措施。四、教学方法与手段

1.教学方法

-讲授法：通过讲解数据管理与分析的基本概念和原理，帮助学生建立系统的知识体系。

-讨论法：分组讨论实际案例，让学生在实践中发现问题、分析问题、解决问题，提高学生的批判性思维和团队协作能力。

-实验法：通过操作实验，如使用数据库软件进行数据录入、查询和统计分析，增强学生的实际操作能力和应用能力。

2.教学手段

-多媒体设备：使用投影仪和交互式白板展示数据管理与分析的流程和案例，提高信息传递的直观性和效率。

-教学软件：利用数据库管理软件（如MySQL、SQLite）和数据分析软件（如Excel、Tableau）进行模拟操作，增强学生的实践体验。

-网络资源：整合网络资源，如在线课程、论坛和案例库，为学生提供丰富的学习材料和交流平台。五、教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

教师通过提问方式引导学生回顾初中阶段学习过的数据知识，如数据的收集和整理方法。然后引出本节课的主题，询问学生对于数据管理与分析在生活中的应用有哪些了解，激发学生的兴趣和好奇心，自然过渡到新课内容。

2.讲授新知（20分钟）

-教师首先介绍数据管理与分析的基本概念，包括数据收集、整理、存储、处理和分析的流程。

-接着，通过实际案例演示如何使用数据库管理数据，包括数据库的创建、表的建立、数据的插入和查询。

-然后，讲解数据分析的基本方法，如描述性统计分析、数据可视化等，并通过软件演示如何进行简单的数据分析和图表制作。

-最后，强调数据安全与隐私保护的重要性，介绍基本的数据安全措施。

3.巩固练习（10分钟）

-学生分组，每组使用数据库软件进行简单的数据录入、查询和统计分析操作。

-教师巡回指导，解答学生在操作过程中遇到的问题，确保每个学生都能完成练习任务。

4.课堂小结（5分钟）

-教师邀请几名学生分享他们在巩固练习中的体验和收获。

-教师总结本节课的重点内容，强调数据管理与分析在实际生活中的应用价值。

5.作业布置（5分钟）

-布置课后作业，要求学生结合自己的生活经验，设计一个简单的数据管理与分析项目，包括数据的收集、整理和分析过程。

-提醒学生在完成作业时注意数据的安全性和隐私保护。六、知识点梳理

1.数据与数据科学概述

-数据的定义与类型：了解数据的含义，区分结构化数据和非结构化数据。

-数据科学的概念：掌握数据科学的定义，了解其在现代社会中的应用。

-数据管理与分析的重要性：理解数据管理与分析在决策支持和创新中的作用。

2.数据收集与整理

-数据收集的方法：学习如何从不同渠道收集数据，包括在线调查、观察、实验等。

-数据整理的步骤：掌握数据清洗、筛选、排序和分类的基本方法。

-数据质量控制：了解数据质量的重要性，学习如何评估和提升数据质量。

3.数据存储与管理

-数据库的基本概念：理解数据库、表、记录、字段等基本术语。

-数据库操作：学习如何使用SQL语句进行数据的插入、查询、更新和删除。

-数据库管理工具：掌握常见数据库管理工具的使用，如MySQL、SQLite等。

4.数据分析与处理

-描述性统计分析：学习如何使用平均数、中位数、众数、方差等统计量描述数据。

-数据可视化：掌握使用图表（如条形图、折线图、散点图）展示数据的方法。

-数据分析软件：了解并实践使用Excel、Tableau等数据分析软件。

5.数据安全与隐私保护

-数据安全的概念：理解数据安全的重要性，包括数据的保密性、完整性和可用性。

-数据安全措施：学习如何使用密码保护、访问控制、数据加密等手段保障数据安全。

-隐私保护的原则：了解隐私保护的基本原则，如最小化数据收集、用户授权等。

6.数据管理与分析的应用

-实际案例分析：通过分析实际案例，理解数据管理与分析在商业、科研等领域的应用。

-数据驱动的决策：学习如何利用数据分析结果支持决策制定。

-创新与创业：探讨数据管理与分析在创新和创业中的作用，激发学生的创新意识。

本节课的知识点涵盖了数据管理与分析的整个流程，从数据的收集、整理、存储、处理到分析，再到数据安全和隐私保护，每个环节都是教学的重点。教师应确保学生对这些知识点有清晰的理解，并通过实践操作巩固所学内容。七、内容逻辑关系

1.数据与数据科学概述

①数据的定义与类型：重点掌握数据的结构和非结构化分类。

②数据科学的概念：理解数据科学融合了统计学、计算机科学等领域知识。

③数据管理与分析的重要性：认识到数据分析在决策和战略规划中的作用。

2.数据收集与整理

①数据收集的方法：强调不同数据收集方法的适用场景和优缺点。

②数据整理的步骤：明确数据整理的流程，包括数据清洗、筛选等。

③数据质量控制：关注数据质量的评估标准和提升措施。

3.数据存储与管理

①数据库的基本概念：理解数据库的核心组成，如表、记录、字段等。

②数据库操作：掌握SQL语言进行数据操作的基本命令和语法。

③数据库管理工具：熟悉常见数据库管理工具的功能和使用方法。

4.数据分析与处理

①描述性统计分析：学会使用统计量描述数据分布和特征。

②数据可视化：了解不同图表类型的使用场景和制作步骤。

③数据分析软件：掌握Excel、Tableau等软件的基本操作和高级功能。

5.数据安全与隐私保护

①数据安全的概念：明确数据安全的重要性，理解保密性、完整性和可用性。

②数据安全措施：掌握数据加密、访问控制等安全措施的实施方法。

③隐私保护的原则：了解隐私保护的基本原则，如最小化数据收集、用户授