2023-2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修一《数据与计算》第一章第一节《数据及其特征》说课稿

2023-2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修一《数据与计算》第一章第一节《数据及其特征》说课稿一、设计意图

本节课旨在帮助学生理解数据的概念及其特征，通过粤教版高中信息技术必修一《数据与计算》第一章第一节《数据及其特征》的学习，使学生能够掌握数据的基本类型、数据来源、数据处理的初步方法，以及数据在信息社会中的重要作用，为后续章节的学习打下坚实基础。教学内容与学生的实际生活紧密相连，提高学生对数据的敏感度和运用能力。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、计算思维与创新意识。学生将学会识别和抽象生活中的数据特征，增强对信息价值的认识；通过分析数据，培养逻辑推理和问题解决能力；同时，激发学生运用信息技术手段对数据进行有效处理和创新的兴趣，提升其在数字化环境下的适应力与创造力。三、教学难点与重点

1.教学重点

本节课的教学重点是理解和掌握数据的概念、数据的基本类型及其特征。具体包括：

-数据的定义与分类：学生需要明白数据可以是数字、文字、图片、声音等多种形式，并能根据数据的性质进行分类。

-数据的特征：学生需要了解数据的量、质、时态等特征，例如，数据的量包括数据的规模和维度，数据的质涉及数据的准确性和可靠性。

2.教学难点

本节课的教学难点在于理解和应用数据的特征以及数据处理的初步方法。具体包括：

-数据特征的抽象理解：学生可能会对数据特征的抽象概念感到困惑，例如，理解数据的时间特征可能需要借助具体案例，如新闻数据的时效性。

-数据处理方法的实际应用：如何将理论上的数据处理方法应用于实际情境中，比如，使用电子表格软件对数据进行排序、筛选和统计，可能是学生的操作难点。

-数据安全与隐私保护：在处理数据时，如何确保数据的安全性和个人隐私的保护，这是一个理论与实践结合的难点，需要通过案例分析来帮助学生理解。四、教学方法与策略

本节课将采用讲授与讨论相结合的教学方法，辅以案例研究和项目导向学习。首先，通过讲授介绍数据及其特征的基本概念，确保学生掌握核心知识。随后，引导学生进行小组讨论，分享对数据特征的理解，促进思维碰撞。案例研究将通过分析现实生活中的数据案例，帮助学生将理论知识与实践结合。项目导向学习将安排学生完成数据处理项目，培养其应用能力。此外，利用多媒体教学资源，如视频和互动软件，以增强学习的直观性和趣味性，提高学生的参与度和互动性。五、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，如《数据与计算》第一章的概述视频和关键概念PPT，要求学生了解数据的基本概念。

-设计预习问题：如“你能从日常生活中举例说明哪些是数据？它们有什么特征？”

-监控预习进度：通过在线平台的预习反馈功能，跟踪学生的预习情况。

学生活动：

-自主阅读预习资料：学生观看视频，阅读PPT，理解数据的基本概念。

-思考预习问题：学生思考问题，尝试用自己的语言描述数据的特征。

-提交预习成果：学生将预习笔记和问题提交至在线平台。

教学方法/手段/资源：

-自主学习法：培养学生独立思考能力。

-信息技术手段：利用在线平台实现资源共享和进度监控。

2.课中强化技能

教师活动：

-导入新课：通过展示一组生活数据（如气温变化、股市走势），引出数据特征的概念。

-讲解知识点：详细讲解数据的量、质、时态等特征，结合具体实例进行分析。

-组织课堂活动：设计小组讨论，让学生识别并描述不同类型的数据特征。

-解答疑问：针对学生的疑问进行解答，如“如何区分定量数据和定性数据？”

学生活动：

-听讲并思考：学生听讲并思考如何将理论知识应用到实际情境中。

-参与课堂活动：学生参与小组讨论，共同分析数据特征。

-提问与讨论：学生提出自己的疑问，与同学和老师进行讨论。

教学方法/手段/资源：

-讲授法：清晰讲解数据特征的理论知识。

-实践活动法：通过小组讨论，让学生在实践中理解数据特征。

-合作学习法：培养学生的团队合作能力。

3.课后拓展应用

教师活动：

-布置作业：设计一份关于数据收集和分析的实践作业，要求学生收集一组数据并分析其特征。

-提供拓展资源：提供相关网站和书籍，让学生进一步了解数据处理的技巧。

-反馈作业情况：批改作业并提供具体反馈，指导学生改进。

学生活动：

-完成作业：学生独立完成作业，实践数据收集和分析的过程。

-拓展学习：利用拓展资源深入学习，增强对数据特征的理解。

-反思总结：学生反思自己的学习过程，总结在数据特征分析中的收获和不足。

教学方法/手段/资源：

-自主学习法：鼓励学生独立完成作业和拓展学习。

-反思总结法：引导学生总结学习经验，提出改进措施。六、知识点梳理

1.数据的概念

数据是信息的载体，可以是数字、文字、图片、声音等多种形式。在信息技术领域，数据通常指的是可以被计算机处理的信息。

2.数据的分类

数据可以根据不同的特征进行分类，主要包括以下几种：

-定量数据：可以用数值表示的数据，如长度、重量、温度等。

-定性数据：不能用数值表示的数据，如颜色、形状、类别等。

-时间序列数据：按照时间顺序排列的数据，如股票价格、气温变化等。

-空间数据：包含地理位置信息的数据，如地图信息、卫星图像等。

3.数据的特征

数据特征是描述数据性质和特点的指标，主要包括以下几种：

-量：数据的规模和维度，如数据的数量、数据的维度等。

-质：数据的准确性和可靠性，如数据的误差、数据的一致性等。

-时态：数据的时间属性，如数据的实时性、数据的历史性等。

-空间：数据的地理位置信息，如数据发生的地点、数据的分布范围等。

4.数据的来源

数据的来源可以分为以下几种：

-直接观测：通过仪器设备直接测量得到的数据，如气象数据、地震数据等。

-间接观测：通过问卷调查、访谈、统计数据等方式获得的数据，如人口数据、经济数据等。

-文献资料：从书籍、文章、报告等文献中获取的数据。

-互联网资源：从互联网上获取的数据，如网站、社交媒体、在线数据库等。

5.数据的处理

数据处理是指对数据进行整理、分析和挖掘的过程，主要包括以下几种方法：

-数据清洗：去除数据中的错误、重复和无关信息。

-数据整合：将来自不同来源的数据进行合并，形成统一的数据集。

-数据转换：将数据从一种形式转换为另一种形式，如数据类型转换、数据标准化等。

-数据分析：运用统计学、机器学习等方法对数据进行分析，提取有价值的信息。

-数据可视化：通过图形、图像等方式展示数据的分布、趋势和关联性。

6.数据的存储

数据的存储是指将数据保存在计算机系统中，以便于后续的使用和分析。常见的存储方式包括以下几种：

-文件系统：将数据保存在文件中，如文本文件、Excel表格等。

-数据库：将数据组织成表格形式，通过数据库管理系统进行管理。

-云存储：将数据存储在云计算平台上，通过网络进行访问和共享。

7.数据的安全与隐私

数据的安全与隐私是数据处理的中的重要考虑因素。以下是一些关键点：

-数据加密：对敏感数据进行加密处理，防止数据泄露。

-访问控制：限制对数据的访问权限，确保只有授权用户才能访问数据。

-数据备份：定期备份数据，防止数据丢失或损坏。

-隐私保护：在处理个人数据时，遵守相关法律法规，保护个人隐私。

8.数据的应用

数据的应用是指将数据分析结果应用于实际场景中，以下是一些常见应用：

-商业决策：通过数据分析，为企业提供决策支持，如市场分析、风险评估等。

-科学研究：利用数据分析方法，进行科学研究和探索，如基因分析、环境监测等。

-社会管理：通过数据分析，优化社会资源配置，如交通规划、公共卫生等。

-智能家居：利用数据分析技术，实现家居设备的智能化管理和控制。七、反思改进措施

（一）教学特色创新

1.结合现实案例：在本节课中，我尝试结合现实生活中的案例来讲解数据特征的概念，如使用社交媒体数据、电子商务交易数据等，使学生能够更直观地理解数据特征的实际意义。

2.互动式学习：我采用了小组讨论和角色扮演的互动式教学方法，让学生在互动中学习数据处理的技能，增强了课堂的趣味性和学生的参与度。

（二）存在主要问题

1.学生参与度不均：在小组讨论中，部分学生参与度较高，而另一部分学生则较为被动，导致讨论效果不尽如人意。

2.教学评价单一：目前的教学评价主要依赖期末考试，这种方式难以全面反映学生的学习过程和实际能力。

3.实践环节不足：由于课时限制，课堂上的实践环节较少，学生缺乏足够的操作练习来巩固理论知识。

（三）改进措施

1.提高学生参与度：我计划在课堂上设置更多的小组任务和个人展示环节，鼓励每个学生都参与到课堂讨论和实践活动中来。同时，通过调整分组策略，确保每个学生都有机会表达自己的观点。

2.多元化教学评价：我将引入形成性评价，通过课堂表现、作业完成情况、小组项目等多种方式来评价学生的学习成果。这样既能更全面地了解学生的学习状况，也能激励学生更加注重学习过程。

3.增加实践环节：我计划在课后安排更多的实践作业，让学生在课后有机会动手操作，将理论知识应用到实际情境中。