第五章《数据处理和可视化表达》单元 说课稿 2023-2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修1001

第五章《数据处理和可视化表达》单元说课稿2023—2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修1一、教材分析

第五章《数据处理和可视化表达》单元是粤教版（2019）高中信息技术必修1的重要组成部分。本章节旨在让学生掌握数据处理的基本方法和可视化表达技巧，培养学生分析数据、解决问题的能力。内容涵盖数据的收集、整理、分析以及图表的绘制等方面，与实际生活紧密相连，有助于提高学生的信息素养和实际应用能力。二、核心素养目标

本章节的核心素养目标在于培养学生的信息意识、计算思维以及信息处理能力。学生将学会运用所学知识对数据进行有效收集、整理和分析，发展数据敏感性和问题解决能力；通过数据处理过程，锻炼逻辑思维和批判性思维；同时，借助可视化工具将数据转化为图表，提升信息的呈现力和沟通能力，为未来学习和生活打下坚实的信息技术基础。三、学习者分析

1.学生已经掌握了哪些相关知识：

学生在前面的学习中已经了解了信息技术的基础知识，包括计算机的基本操作、网络应用以及简单的信息检索和评价方法。此外，学生可能已经接触过一些基础的数据处理软件，如Excel，具备初步的数据录入和简单图表制作能力。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：

学生对信息技术充满好奇，对于新鲜事物有较高的学习兴趣。他们擅长使用计算机和移动设备，具备一定的自学能力。在学习风格上，学生更倾向于通过实践操作来学习，喜欢互动性强、直观生动的教学方式。

3.学生可能遇到的困难和挑战：

-数据处理过程中可能遇到数据量大、处理方法不熟悉的困难。

-可视化表达时，选择合适的图表类型和设计风格可能会让学生感到困惑。

-对于数据分析中的逻辑推理和批判性思维，学生可能缺乏足够的训练和实践。

-部分学生可能在面对抽象的数据概念时，理解起来较为困难。四、教学资源

-软件资源：MicrosoftExcel、Google表格、数据处理专用软件

-硬件资源：计算机、投影仪、交互式白板

-课程平台：校园网教学平台、在线协作工具

-信息化资源：教学PPT、数据集案例、教学视频

-教学手段：小组讨论、案例教学、任务驱动法、实时反馈与评价系统五、教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

以一个生活中的实际问题引入，例如：“同学们，我们每天都会接到很多信息，如何快速有效地分析这些信息呢？今天，我们将学习数据处理和可视化表达，帮助大家更好地理解和分析信息。”

2.讲授新知（20分钟）

-首先，介绍数据处理的基本概念，包括数据的收集、整理、分析和存储。

-其次，讲解不同类型的数据以及它们的特点，如数值型数据、文本型数据和图像型数据。

-接着，演示如何使用Excel进行数据整理，包括数据排序、筛选和分类汇总。

-然后，介绍数据可视化的概念，包括图表的种类、选择和应用。

-最后，通过案例展示如何将数据转化为图表，并进行可视化表达。

3.巩固练习（10分钟）

-分发含有数据的练习册，让学生独立完成数据整理和可视化的任务。

-学生在电脑上实际操作，尝试使用Excel处理数据，并绘制相应的图表。

-教师在旁边指导，及时解答学生的疑问。

4.课堂小结（5分钟）

-回顾本节课所学内容，强调数据处理和可视化表达在实际应用中的重要性。

-总结数据整理和可视化表达的关键步骤和技巧。

-鼓励学生在日常生活中尝试运用所学知识，提升信息素养。

5.作业布置（5分钟）

-布置课后作业，要求学生收集一组数据，进行整理和分析，并绘制相应的图表。

-强调作业的完成要求，包括数据来源、整理过程、图表设计和分析结论。

-确定作业提交的截止日期，并提醒学生按时完成。六、教学资源拓展

1.拓展资源：

-数据处理工具：介绍Python、R等编程语言在数据处理中的应用，以及它们各自的优势和适用场景。

-数据可视化库：介绍Matplotlib、Seaborn、Plotly等数据可视化库，以及它们在数据可视化中的常用图表和功能。

-数据分析案例：分享一些经典的数据分析案例，如股市数据分析、社交媒体数据挖掘、消费者行为分析等。

-数据资源平台：介绍一些常用的数据资源平台，如中国国家数据、世界银行数据、联合国数据等，供学生获取真实数据集。

-数据处理和可视化书籍：推荐一些适合高中生的数据处理和可视化书籍，如《Python数据分析基础教程》、《数据可视化之美》等。

2.拓展建议：

-学生可以自主选择一种数据处理工具，如Python或R，进行深入学习，掌握其基本语法和数据处理功能。

-学生可以尝试使用数据可视化库，如Matplotlib或Seaborn，绘制不同类型的图表，并探索其可视化效果。

-学生可以选择一个感兴趣的数据分析案例，进行数据收集、处理和分析，撰写分析报告，并与同学分享。

-学生可以利用数据资源平台获取真实的数据集，进行实际的数据处理和可视化练习，提高自己的实践能力。

-学生可以阅读推荐的数据处理和可视化书籍，深入了解数据处理的理论和方法，并将其应用到实际项目中。

-学生可以参加学校或社区组织的数据科学竞赛或活动，与其他学生交流学习经验，并展示自己的数据分析成果。

-鼓励学生积极参与课堂讨论，提出自己在数据处理和可视化中的疑问，与老师和同学共同探讨解决方案。

-建议学生定期复习本节课所学内容，巩固数据处理和可视化的基本概念和技巧，并将其应用到其他学科或实际生活中。七、板书设计

1.数据处理的基本步骤

①数据收集：明确数据来源、收集方法

②数据整理：数据清洗、排序、筛选、分类汇总

③数据分析：运用统计方法、挖掘数据价值

2.数据可视化的概念与种类

①数据可视化定义：将数据转化为图表或图形，直观