11我们身边的数据 说课稿 2023-2024学年教科版（2019）高中信息技术必修1

11我们身边的数据说课稿2023—2024学年教科版（2019）高中信息技术必修1学校授课教师课时授课班级授课地点教具设计思路本节课以“我们身边的数据”为主题，结合2023—2024学年教科版（2019）高中信息技术必修1课程内容，旨在让学生了解数据的概念、来源和作用，培养学生收集、整理、分析数据的能力。设计思路如下：

1.引入生活实例，激发学生兴趣，引导学生关注身边的数据；

2.通过讲解数据的基本概念和类型，让学生明确数据的重要性和价值；

3.结合教材案例，教授数据收集、整理、分析的方法和技巧；

4.组织学生进行小组讨论和实践，培养学生的动手能力和团队协作精神；

5.总结课堂内容，布置课后作业，巩固所学知识。核心素养目标1.数据意识：培养学生对日常生活中数据价值的认识，提高主动收集、利用数据解决问题的能力。

2.信息处理：训练学生运用信息技术手段处理数据，掌握数据整理、分析的基本方法。

3.问题解决：培养学生通过数据分析解决实际问题的能力，提升逻辑思维和创新思维。

4.信息社会责任：引导学生正确使用数据，遵循数据安全与隐私保护的原则。教学难点与重点1.教学重点

本节课的核心内容主要包括：

-数据的收集与整理：重点在于让学生掌握如何从日常生活中收集数据，以及如何对收集到的数据进行有效的整理。例如，通过教材中的案例，让学生学会使用表格、图表等工具来整理数据，以便于后续的分析。

-数据的分析与应用：强调如何运用信息技术手段对数据进行深入分析，提取有价值的信息。如使用统计软件进行数据分析，根据分析结果提出合理的结论或建议。

2.教学难点

本节课的难点内容主要涉及：

-数据收集的全面性与准确性：学生往往难以全面、准确地收集所需的数据，例如在调查某一社会现象时，可能会忽略一些重要的影响因素或数据来源，导致分析结果失真。

-数据处理方法的灵活运用：学生在处理复杂数据时，可能会遇到如何选择合适的方法和工具的困难。比如，在分析一组经济数据时，学生可能不知道如何选择适当的统计模型进行分析。

-数据分析结果的解释与运用：学生可能难以准确解释数据分析的结果，并在实际情境中应用这些结果。例如，学生可能能够计算出某种产品的市场趋势，但无法据此提出具体的营销策略。教学资源-软硬件资源：计算机、投影仪、交互式白板、统计软件

-课程平台：学校内部学习管理系统

-信息化资源：在线数据集、教育视频、电子教材

-教学手段：案例教学、小组讨论、实践活动、演示讲解教学过程设计1.导入环节（5分钟）

-创设情境：以一组生活化的数据为例，如一周内的气温变化、班级学生的身高体重分布等，展示数据在生活中的普遍存在。

-提出问题：引导学生思考“为什么这些数据对我们有用？”“我们如何从这些数据中获得信息？”

-学生讨论：分组讨论，每组分享自己的看法，教师总结并引出本节课的主题。

2.讲授新课（20分钟）

-讲解数据收集与整理的方法：

-用时5分钟，介绍如何确定数据收集的目的、选择合适的数据源和方法。

-用时5分钟，演示如何使用表格、图表等工具对数据进行整理。

-讲解数据分析与应用：

-用时5分钟，介绍数据分析的基本概念和常见方法，如描述性统计、相关性分析等。

-用时5分钟，通过案例展示如何运用统计软件进行数据分析，并提取有价值的信息。

3.巩固练习（10分钟）

-练习任务：分组进行数据收集、整理和分析的实践活动，如调查班级学生的阅读习惯，收集数据后进行整理和分析。

-学生展示：每组选代表分享本组的数据分析过程和结果。

-教师点评：对学生的表现进行点评，指出优点和需要改进的地方。

4.师生互动环节（10分钟）

-提问与讨论：

-教师提出问题：“你们在数据收集和分析过程中遇到了哪些困难？”“如何解决这些困难？”

-学生分享经验，教师引导讨论，共同寻找解决方案。

-创新互动：

-教师设计一个情境，如“如果你是校长，你如何通过数据分析来改善学校的教学质量？”

-学生分组讨论，提出自己的想法和方案，教师选取有代表性的方案进行点评和讨论。

5.总结与反馈（5分钟）

-教师总结本节课的主要内容，强调数据收集、整理、分析的重要性和方法。

-学生反馈：请学生分享本节课的学习收获，以及对教学过程的意见和建议。

-教师布置作业：根据本节课的学习内容，设计一个数据分析项目，要求学生利用课余时间完成。知识点梳理一、数据的概念与价值

1.数据的定义：数据是对客观事物进行记录的符号，可以是数字、文字、图片、声音等多种形式。

2.数据的价值：数据是信息的基础，能够帮助人们更好地认识世界、做出决策。

二、数据的来源与收集

1.数据来源：数据可以来源于日常生活、科学研究、网络资源等多个渠道。

2.数据收集方法：问卷调查、实地考察、网络爬虫等。

三、数据的整理与分类

1.数据整理：将收集到的数据进行清洗、筛选、排序等处理，以便于后续分析。

2.数据分类：按照数据的类型和特征进行分类，如数值型数据、文本型数据、时间序列数据等。

四、数据分析方法

1.描述性分析：通过统计指标（如平均数、中位数、标准差等）来描述数据的特征。

2.探索性分析：通过可视化、数据挖掘等方法探索数据中的规律和模式。

3.假设检验：通过统计检验方法验证数据中是否存在某种假设。

4.预测分析：基于历史数据建立模型，预测未来的趋势和变化。

五、数据分析工具

1.Excel：用于数据整理、分析和可视化。

2.SPSS：专业的统计分析软件，适用于复杂的数据分析。

3.Python：编程语言，提供丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy、Matplotlib等。

六、数据的安全与隐私保护

1.数据安全：保护数据不被非法访问、篡改或泄露。

2.隐私保护：尊重个人隐私，合理使用数据，避免侵犯个人隐私权益。

七、数据分析在生活中的应用

1.购物推荐：根据用户的购物历史和行为数据，推荐相关的商品。

2.健康管理：通过分析个人的健康数据，提供个性化的健康管理建议。

3.交通规划：分析交通流量数据，优化交通路线和信号灯控制。

4.教育评估：通过分析学生的学习数据，评估教学效果，优化教学方案。

八、数据分析的职业发展

1.数据分析师：负责收集、整理、分析数据，提供决策支持。

2.数据工程师：构建和维护数据处理系统，确保数据的准确性和可用性。

3.机器学习工程师：利用数据分析技术，开发智能算法和应用。

4.数据科学家：综合运用统计学、计算机科学和领域知识，进行高级数据分析。

九、课程实践

1.数据收集实践：学生通过问卷调查、网络资源等方式收集数据。

2.数据分析实践：学生使用Excel、SPSS等工具对收集到的数据进行整理和分析。

3.项目展示：学生展示数据分析过程和结果，接受同学和教师的评价。内容逻辑关系①数据的概念与价值

-重点知识点：数据的定义、数据的价值

-重点词：符号、客观事物、信息、决策

-重点句：数据是信息的基础，能够帮助人们更好地认识世界、做出决策。

②数据的来源与收集

-重点知识点：数据来源、数据收集方法

-重点词：日常生活、问卷调查、实地考察、网络爬虫

-重点句：数据可以来源于多个渠道，有效的数据收集是数据分析的前提。

③数据的整理与分类

-重点知识点：数据整理的方法、数据分类的标准

-重点词：清洗、筛选、排序、数值型数据、文本型数据

-重点句：数据整理是为了更好地进行后续的数据分析，数据分类有助于明确分析方向。

④数据分析方法

-重点知识点：描述性分析、探索性分析、假设检验、预测分析

-重点词：统计指标、可视化、数据挖掘、统计检验、模型

-重点句：不同的数据分析方法适用于不同的研究目的和数据类型。

⑤数据分析工具

-重点知识点：常用数据分析工具的功能和特点

-重点词：Excel、SPSS、Python、Pandas、NumPy、Matplotlib

-重点句：掌握数据分析工具能够提高数据处理的效率和准确度。

⑥数据的安全与隐私保护

-重点知识点：数据安全措施、隐私保护原则

-重点词：非法访问、篡改、泄露、个人隐私、合理使用

-重点句：在数据分析过程中，必须重视数据安全和隐私保护。

⑦数据分析在生活中的应用

-重点知识点：数据分析在各领域的应用案例

-重点词：购物推荐、健康管理、交通规划、教育评估

-重点句：数据分析技术在生活中的应用广泛，对社会发展有重要影响。

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