粤教版（2019）高中信息技术必修一第五章 数据处理和可视化表达（说课稿）001

粤教版（2019）高中信息技术必修一第五章数据处理和可视化表达（说课稿）学校授课教师课时授课班级授课地点教具设计意图本节课旨在通过粤教版（2019）高中信息技术必修一第五章“数据处理和可视化表达”的学习，使学生掌握数据处理的基本方法和技巧，培养学生运用信息技术对数据进行有效整理、分析的能力，同时学会使用图表、图形等可视化工具进行数据表达，提高学生的信息素养和实际问题解决能力。本节课内容紧密结合教材，注重理论与实践相结合，引导学生运用所学知识解决实际问题，为后续学习打下坚实基础。核心素养目标分析本节课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。通过数据处理和可视化表达的学习，学生将提升对信息价值的认识，培养主动获取、加工和利用信息的能力；发展逻辑思维，掌握分析数据的方法，形成解决问题的计算思维；学会运用信息技术工具进行创新性学习，提高自主学习能力；同时，形成正确的信息伦理，增强信息安全意识，为适应数字化社会奠定基础。重点难点及解决办法重点：掌握数据处理的基本方法和步骤，学会使用图表进行数据可视化表达。

难点：1.数据整理与清洗过程中，如何准确有效地处理异常值和缺失值。

2.如何选择合适的数据可视化工具和图表类型，以清晰地传达数据信息。

解决办法：

1.对于数据处理的重点，通过案例教学，引导学生逐步完成数据的收集、整理、分析和可视化的全过程，让学生在实践中掌握方法。

2.针对数据整理的难点，采用分步讲解和互动讨论的方式，让学生了解异常值和缺失值的处理策略，并通过实际操作练习巩固知识点。

3.对于数据可视化表达的难点，引入多种图表类型，对比分析其优缺点，通过小组合作和作品展示，让学生在实践中选择最合适的表达方式，以达到解决问题的目的。教学方法与手段教学方法：

1.讲授法，系统讲解数据处理的基本概念和步骤，确保学生理解理论知识。

2.案例分析法，通过具体案例展示数据处理和可视化表达的实际应用，增强学生的实践能力。

3.小组合作讨论法，鼓励学生分组讨论，共同解决问题，培养合作精神和批判性思维。

教学手段：

1.使用多媒体设备展示数据处理的动态过程，增强学生的直观感受。

2.利用教学软件进行模拟实验，让学生在虚拟环境中操作数据，提高动手能力。

3.利用网络资源，如在线数据集和可视化工具，丰富教学内容，提高学习效率。教学过程设计1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对数据处理和可视化表达的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们知道数据处理和可视化表达是什么吗？它们与我们的生活有什么关系？”

展示一些关于数据处理和可视化表达的实际应用案例，如股市走势图、社交媒体数据分析等，让学生初步感受数据处理的魅力和可视化表达的重要性。

简短介绍数据处理和可视化表达的基本概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.数据处理和可视化表达基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解数据处理和可视化表达的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解数据处理和可视化表达的定义，包括其主要组成元素或结构。

详细介绍数据处理的基本步骤和可视化表达的工具，使用图表或示意图帮助学生理解。

3.数据处理和可视化案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解数据处理和可视化表达的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的数据处理和可视化案例进行分析，如数据分析报告、信息图表等。

详细介绍每个案例的背景、特点和意义，让学生全面了解数据处理和可视化表达的多样性或复杂性。

引导学生思考这些案例对实际生活或学习的影响，以及如何应用数据处理和可视化表达解决实际问题。

小组讨论：让学生分组讨论数据处理和可视化表达的未来发展或改进方向，并提出创新性的想法或建议。

4.学生小组讨论（10分钟）

目标：培养学生的合作能力和解决问题的能力。

过程：

将学生分成若干小组，每组选择一个与数据处理和可视化表达相关的主题进行深入讨论。

小组内讨论该主题的现状、挑战以及可能的解决方案。

每组选出一名代表，准备向全班展示讨论成果。

5.课堂展示与点评（15分钟）

目标：锻炼学生的表达能力，同时加深全班对数据处理和可视化表达的认识和理解。

过程：

各组代表依次上台展示讨论成果，包括主题的现状、挑战及解决方案。

其他学生和教师对展示内容进行提问和点评，促进互动交流。

教师总结各组的亮点和不足，并提出进一步的建议和改进方向。

6.课堂小结（5分钟）

目标：回顾本节课的主要内容，强调数据处理和可视化表达的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括数据处理和可视化表达的基本概念、案例分析等。

强调数据处理和可视化表达在现实生活或学习中的价值和作用，鼓励学生进一步探索和应用。

布置课后作业：让学生选择一个实际问题，运用所学的数据处理和可视化表达知识进行解决，并撰写一篇关于该问题的分析报告。拓展与延伸1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料：

-《数据处理与分析基础》，作者：张华，出版社：清华大学出版社。

-《数据可视化之美》，作者：丁明锋，出版社：电子工业出版社。

-《数据挖掘导论》，作者：JiaweiHan,MorganKaufmann，出版社：MorganKaufmannPublishers。

2.鼓励学生进行课后自主学习和探究：

-让学生探索不同的数据处理软件和工具，如Excel、Python、R等，了解它们在数据处理和可视化表达方面的应用。

-引导学生关注数据分析在实际行业中的应用，例如在市场营销、金融分析、医疗健康等领域的应用案例。

-推荐学生阅读有关数据伦理和安全方面的文章，了解数据处理过程中应遵循的道德规范和法律法规。

-鼓励学生参与学校或社区的数据分析项目，将所学知识应用于实际问题中，提升实践能力。

-提议学生加入相关的线上学习社群，如数据科学论坛、技术博客等，与其他学习者交流和分享经验。

-建议学生参加数据分析相关的竞赛或活动，锻炼自己的技能并与其他参赛者交流学习。

-激励学生自主学习新的数据处理和可视化技术，例如学习使用D3.js、Tableau等工具进行数据可视化创作。

-建议学生定期阅读数据科学领域的最新研究论文和报告，了解数据处理和可视化表达领域的最新进展和发展趋势。

-鼓励学生结合个人兴趣选择一个特定行业或领域，深入研究该领域的数据处理和可视化应用，并撰写相关研究报告。板书设计1.数据处理的基本步骤

①数据收集：明确数据来源和类型

②数据整理：清洗、筛选和排序

③数据分析：运用统计方法揭示数据特征

2.可视化表