第一章 数据知识 说课稿-高中信息技术必修1 数据与计算 说课稿+说课稿 （粤教版2019）

第一章数据知识说课稿-高中信息技术必修1数据与计算说课稿+说课稿（粤教版2019）课题：科目：班级：课时：计划3课时教师：单位：一、课程基本信息1.课程名称：高中信息技术必修1数据与计算

2.教学年级和班级：高中一年级

3.授课时间：2023年10月15日

4.教学时数：1课时

本节课我们将学习粤教版高中信息技术必修1中的第一章数据知识，通过本节课的学习，学生将掌握数据的基本概念、数据类型及其应用，为后续学习数据计算和分析打下基础。二、核心素养目标分析本节课将围绕信息素养、计算思维和创新意识三个核心素养目标展开。信息素养方面，学生将学会从生活中提取有效信息，理解数据的重要性和应用。计算思维方面，学生将培养利用信息技术解决问题的能力，通过数据分析来优化决策过程。创新意识方面，学生将探索数据的新用途，激发创新思维，为解决实际问题提供新思路。通过本节课的学习，学生将提升自身的信息技术应用能力和信息素养，为未来的学习和生活奠定坚实基础。三、教学难点与重点1.教学重点

本节课的教学重点是：

-数据的概念及其分类：学生需要理解数据的概念，掌握不同类型的数据（如结构化数据、非结构化数据）及其特点和应用场景。例如，通过讲解天气预报中的数据类型，让学生明白结构化数据（如温度、湿度）和非结构化数据（如天气状况描述）的区别。

-数据的采集和处理：学生需要学会如何从不同渠道采集数据，并掌握基本的数据处理方法，如数据清洗、数据转换等。例如，通过演示如何从网络爬虫获取数据，并使用Excel进行初步的数据整理。

2.教学难点

本节课的教学难点包括：

-数据的抽象表示：学生可能难以理解数据在计算机中的抽象表示，例如，如何将现实世界中的数据转化为计算机可以处理的形式。可以通过举例说明，如将商品销售数据抽象为表格形式，让学生理解数据抽象的过程。

-数据分析方法的运用：数据分析是本节课的难点之一，学生可能难以掌握如何运用统计方法对数据进行分析。例如，可以引导学生使用Excel的图表功能，通过绘制柱状图、折线图等方式，让学生直观地看到数据的变化趋势，从而更好地理解数据分析的方法和技巧。

-数据隐私与伦理问题：学生在理解数据隐私和伦理问题时可能存在困难，如如何保护个人数据不被滥用。可以通过案例分析，如讨论某社交平台用户数据泄露事件，让学生认识到数据隐私保护的重要性，并学会如何在实际操作中保护个人数据。四、教学资源准备1.教材：粤教版高中信息技术必修1数据与计算，确保每位学生都有教材。

2.辅助材料：准备与数据知识相关的图表、实例文档以及教学视频，用于辅助讲解和增强理解。

3.实验器材：计算机设备、网络连接，以及用于数据处理的软件（如Excel、Python编程环境）。

4.教室布置：将教室划分为教学演示区和学生操作区，便于学生参与互动和实际操作。五、教学实施过程1.课前自主探索

教师活动：

-发布预习任务：通过班级微信群，发布预习资料，包括本节课相关的PPT、视频和文档，明确要求学生预习数据类型及其应用。

-设计预习问题：设计问题如“举例说明日常生活中遇到的结构化数据和非结构化数据”，引导学生思考数据的应用。

-监控预习进度：通过在线平台监控学生的预习情况，确保每个学生都完成了预习任务。

学生活动：

-自主阅读预习资料：学生阅读资料，理解数据类型的概念。

-思考预习问题：学生根据问题进行思考，尝试用自己的语言描述数据类型。

-提交预习成果：学生将预习笔记和问题答案提交至平台。

教学方法/手段/资源：

-自主学习法：鼓励学生独立思考，培养自主学习能力。

-信息技术手段：利用在线平台，实现资源的共享和预习进度的监控。

2.课中强化技能

教师活动：

-导入新课：通过展示一组生活化的数据案例，如购物小票，引导学生关注数据的重要性。

-讲解知识点：详细讲解数据类型、数据采集和处理的方法，结合实际案例帮助学生理解。

-组织课堂活动：分组讨论数据在解决实际问题中的应用，如分析销售数据来决定商品推广策略。

-解答疑问：对学生在学习过程中产生的疑问进行解答。

学生活动：

-听讲并思考：学生听讲并思考老师提出的问题，如“如何从大量数据中提取有用信息”。

-参与课堂活动：学生参与讨论，分享自己对数据应用的理解。

-提问与讨论：学生提出自己的疑问，并与同学进行讨论。

教学方法/手段/资源：

-讲授法：通过讲解，帮助学生深入理解数据知识。

-实践活动法：通过分组讨论，让学生在实践中学习如何运用数据。

-合作学习法：通过小组合作，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：布置作业，如分析一份网络销售数据，并撰写分析报告。

-提供拓展资源：提供相关书籍、网站和视频，供学生进一步学习。

-反馈作业情况：批改作业，给予学生反馈。

学生活动：

-完成作业：学生完成作业，实践数据分析的方法。

-拓展学习：学生利用拓展资源，深入了解数据应用。

-反思总结：学生反思学习过程，总结学习心得。

教学方法/手段/资源：

-自主学习法：鼓励学生自主完成作业，培养独立解决问题的能力。

-反思总结法：引导学生反思，提升自我学习能力。六、拓展与延伸1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料

-《数据科学入门》：介绍数据科学的基本概念、数据处理方法和数据分析技巧，帮助学生更深入地理解数据与计算。

-《大数据时代》：探讨大数据对社会、经济和科技的影响，以及如何利用大数据创造价值。

-《数据隐私与伦理》：分析数据隐私保护的挑战和伦理问题，引导学生关注数据使用中的道德和法律问题。

2.鼓励学生进行课后自主学习和探究

-数据类型拓展：研究不同类型的数据（如时空数据、文本数据等）的特点和应用，探索如何将这些数据应用于实际问题。

-数据分析方法拓展：学习更高级的数据分析方法，如机器学习、数据挖掘等，了解它们在现实世界中的应用案例。

-数据可视化拓展：研究数据可视化的原理和方法，学习如何利用图表、地图等工具直观展示数据，提高数据的可读性。

-数据伦理拓展：深入了解数据伦理的基本原则，如数据共享、数据保护等，探讨如何在实践中遵守这些原则。

-**数据科学入门**

-数据科学的核心概念：包括数据的收集、存储、处理和分析。

-数据处理方法：介绍数据清洗、数据整合和特征提取等基本方法。

-数据分析方法：涵盖统计分析、机器学习等分析方法。

-**大数据时代**

-大数据的定义和特点：解释大数据的概念、种类和其在不同领域的应用。

-大数据的价值：探讨大数据如何帮助企业、政府和科研机构创造价值。

-大数据的挑战：分析大数据处理中的技术挑战和伦理问题。

-**数据隐私与伦理**

-数据隐私的概念：解释个人隐私和数据隐私的定义及重要性。

-数据隐私保护的方法：介绍数据加密、匿名化等技术手段。

-数据伦理的原则：讨论数据伦理的基本原则，如公平、透明和责任等。

-**数据类型拓展**

-结构化数据与非结构化数据：深入研究这两种数据类型的区别和应用场景。

-时空数据：探索时空数据的特性，如地理信息系统（GIS）在城市规划中的应用。

-文本数据：学习文本数据的处理方法，如自然语言处理（NLP）在情感分析中的应用。

-**数据分析方法拓展**

-机器学习：介绍机器学习的基本原理和方法，如监督学习、非监督学习和强化学习。

-数据挖掘：探讨数据挖掘技术在商业智能、医疗健康等领域的应用。

-深度学习：深入学习深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

-**数据可视化拓展**

-可视化工具：学习使用各种数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等。

-图表类型：探索不同图表类型（如柱状图、折线图、散点图等）的适用场景。

-交互式可视化：研究如何创建交互式图表和仪表板，提高数据的可交互性和用户体验。

-**数据伦理拓展**

-数据共享与开放：讨论数据共享和开放的重要性，以及如何平衡数据共享与隐私保护。

-数据保护法规：学习不同国家和地区的数据保护法规，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR）。

-数据伦理案例：分析数据伦理的实际案例，如某社交平台用户数据泄露事件的后果和教训。七、反思改进措施（一）教学特色创新

1.结合实际案例教学：在本节课中，我尝试将理论与实际案例相结合，通过分析现实生活中的数据案例，让学生更直观地理解数据知识。例如，通过分析电商平台用户行为数据，让学生了解数据分析在实际商业决策中的应用。

2.引入互动式教学：为了提高学生的参与度，我在课堂中引入了互动式教学，如小组讨论、角色扮演等，让学生在实践中学习数据知识，增强学生的动手能力和团队协作能力。

（二）存在主要问题

1.教学进度把握不够准确：在教学过程中，我发现对教学进度的把握不够准确，有时讲解过快，导致部分学生跟不上进度；有时讲解过慢，浪费了课堂时间。

2.学生参与度有待提高：虽然引入了互动式教学，但部分学生在课堂活动中参与度不高，可能是因为对数据知识不感兴趣或者担心在同学面前出错。

3.教学评价方式单一：目前的教学评价主要依赖于期末考试，这种方式不能全面反映学生的学习过程和实际能力，需要探索更有效的评价方式。

（三）改进措施

1.调整教学进度：根据学生的反馈和学习情况，适时调整教学进度，确保每个学生都能跟上课堂节奏。在讲解复杂知识点时，可以适当放慢速度，让学生有足够的时间消化吸收。

2.提高学生参与度：通过设计更多有趣的数据分析案例，激发学生的学习兴趣。同时，鼓励学生在课堂上积极提问和参与讨论，营造良好的学习氛围。

3.丰富教学评价方式：除了期末考试，可以引入过程性评价，如课堂表现、作业完成情况等。此外，可以探索实践性评价，如组织学生参加数据分析比赛或者完成实际数据分析项目，以此检验学生的实际能力。八、板书设计1.数据的基本概念与类型

①数据的定义：强调数据是信息的载体，是分析的基础。

②数据类型：分类讲解结构化数据和非结构化数据，以及它们的特点。

2.数据的采集与处理

①数据采集方法：介绍常见的数据采集途径，如网络爬虫、问卷调查等。

②数据处理流程：概述数据清洗、