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

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主备人备课成员设计思路本节课围绕粤教版高中信息技术必修1第五章《数据处理和可视化表达》展开，以培养学生的数据处理能力和信息可视化技能为核心。课程设计注重理论与实践相结合，通过以下步骤进行：

1.导入：通过实际生活中的数据案例，激发学生学习兴趣，引出数据处理和可视化表达的重要性。

2.知识传授：讲解数据处理的基本概念、方法和工具，以及信息可视化的基本原则和技巧。

3.案例分析：分析课本中的案例，让学生理解数据处理和可视化表达在实际应用中的具体操作。

4.实践操作：指导学生运用所学知识，对实际数据进行处理和可视化表达，巩固所学内容。

5.总结反馈：总结课程要点，对学生进行评价和反馈，提高学生的信息素养。核心素养目标本节课的核心素养目标旨在培养学生以下能力：

1.数据思维与分析能力：通过处理和解读数据，提升学生运用信息技术解决问题的能力。

2.信息可视化表达：培养学生将数据转化为图表，以直观、清晰的方式展示信息的能力。

3.信息社会责任：强化学生对数据隐私、信息伦理的认识，提高学生在数据处理中的责任意识。学习者分析1.学生已经掌握了哪些相关知识：

学生在之前的学习中已经了解了信息技术的基本概念，具备了一定的计算机操作能力，掌握了一些基础的图表制作技能，如Excel的基本使用方法，以及简单的数据处理技巧。

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心，对数据处理和可视化表达有浓厚的兴趣。他们在操作实践方面具有一定的动手能力，喜欢通过实际操作来学习和掌握知识。学生的学习风格多样，有的善于逻辑分析，有的偏好直观表达。

3.学生可能遇到的困难和挑战：

-数据处理过程中可能会遇到数据量大、格式不规范等问题，导致处理效率低下。

-在可视化表达时，学生可能难以选择合适的图表类型和设计风格，难以准确传达数据信息。

-学生可能对信息伦理和隐私保护的理解不够深入，需要在实际操作中提高自我约束力和责任感。学具准备多媒体课型新授课教法学法讲授法课时第一课时步骤师生互动设计二次备课教学方法与手段教学方法：

1.讲授法：通过讲解数据处理的基本概念和可视化表达的原则，为学生提供系统性的知识框架。

2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生直观理解数据处理和可视化的应用，增强实践操作能力。

3.小组合作法：鼓励学生分组讨论和协作完成数据处理和可视化任务，培养学生的团队精神和沟通能力。

教学手段：

1.多媒体演示：使用PPT等工具展示数据处理过程和可视化结果，增强视觉效果，提高信息传递效率。

2.教学软件应用：利用专业的数据处理和可视化软件，如Excel、Tableau等，让学生实际操作，加深理解。

3.网络资源：整合网络资源，提供相关学习资料和案例，拓宽学生的学习渠道，支持自主学习。教学过程设计1.导入新课（5分钟）

以一组有趣的统计数据图表作为导入，引发学生对数据处理和可视化表达的兴趣。通过提问：“你们在哪里见过这些图表？它们有什么作用？”来激活学生的已有知识，并引出本节课的主题。

2.讲授新知（20分钟）

首先，讲解数据处理的基本概念，包括数据的收集、整理、分析和存储。接着，介绍信息可视化的基本原则，如图表选择的依据、设计原则和表达技巧。通过展示不同类型的图表和实际案例，让学生理解如何将数据转化为直观的视觉信息。

在讲授过程中，穿插互动环节，如让学生尝试解释某个图表的含义，或讨论不同图表的优势和局限性。

3.巩固练习（10分钟）

提供一组实际数据，让学生分组讨论并选择合适的图表进行可视化表达。学生在教师的指导下，运用所学知识处理数据，并尝试设计图表。教师在旁边提供帮助和反馈，确保学生能够正确理解和应用所学内容。

4.课堂小结（5分钟）

5.作业布置（5分钟）

布置相关的作业，要求学生独立完成一个数据处理和可视化的项目。项目可以是对某项数据的分析报告，或者是一个创意图表的设计。强调作业的要求和提交时间，并提供必要的资源和支持。知识点梳理1.数据处理的基本概念

-数据的定义与分类

-数据的收集与整理方法

-数据的分析技术

-数据的存储与安全

2.信息可视化的原则

-可视化目的与目标受众

-图表类型的选择依据

-设计原则：清晰性、简洁性、一致性、对比性

-色彩、形状、布局的运用

3.常用图表类型及其特点

-柱状图：用于比较不同类别的数据

-折线图：用于显示数据随时间的变化趋势

-饼图：用于显示各部分在整体中的比例

-散点图：用于展示两个变量之间的关系

-雷达图：用于比较多个维度的数据

4.数据处理工具的应用

-Excel的基础操作：数据输入、公式运用、数据排序与筛选

-Excel的高级功能：数据透视表、图表制作、条件格式

-专业可视化工具：Tableau、PowerBI的基本使用

5.信息伦理与隐私保护

-数据隐私的定义与重要性

-数据处理的伦理原则

-个人信息保护措施

-数据安全与合规

6.数据处理与可视化案例分析

-分析案例中的数据类型和处理流程

-案例中的图表选择与设计思路

-案例中的信息传达效果与改进空间

7.实际操作技能

-数据整理与清洗的基本技巧

-图表制作的步骤与方法

-可视化设计的调整与优化

8.团队合作与沟通

-团队合作在数据处理与可视化中的重要性

-沟通技巧在项目协作中的应用

-团队协作工具的使用：如项目管理软件、在线协作平台

本节课的知识点梳理旨在帮助学生系统掌握数据处理和可视化表达的核心概念、工具和方法，以及在实际应用中遵循的伦理原则和操作技能。通过案例分析和实际操作，学生能够将理论知识与实践相结合，提升信息技术的应用能力。板书设计1.数据处理与可视化基本概念

①数据的定义与分类

②信息可视化的目的与目标受众

③数据处理的基本流程

2.图表类型与设计原则

①常用图表类型：柱状图、折线图、饼图、散点图

②设计原则：清晰性、简洁性、一致性、对比性

3.数据处理工具与操作

①Excel的基础操作：数据输入、公式运用

②Excel的高级功能：数据透视表、图表制作

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