2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一2.1《调查中学生移动学习现状-经历数据处理的一般过程》说课稿

2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一2.1《调查中学生移动学习现状——经历数据处理的一般过程》说课稿课题：科目：班级：课时：计划3课时教师：单位：一、教材分析本节课内容选自2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一2.1《调查中学生移动学习现状——经历数据处理的一般过程》。本章节旨在让学生通过实际操作，掌握数据处理的一般过程，包括数据的收集、整理、分析和呈现。教材结合了现代高中生的实际生活，以中学生移动学习现状为案例，引导学生理解并运用数据处理的方法，提高学生的信息素养和实际操作能力。二、核心素养目标分析本节课的核心素养目标在于培养学生信息意识、计算思维和创新意识。通过调查中学生移动学习现状的活动，学生将提高对信息技术在学习和生活中的应用意识，发展分析问题和解决问题的能力，以及运用数据处理工具进行有效信息提取和解读的能力。同时，鼓励学生主动探索，培养其在实际情境中创新应用信息技术的意识，为未来的学习和工作打下坚实的基础。三、学习者分析1.学生已经掌握了哪些相关知识：

学生在之前的课程中已经学习了信息技术的相关知识，包括信息的基本概念、信息处理的初步方法以及一些基础的计算机操作技能。此外，他们可能已经接触过简单的数据收集和整理过程。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：

高中生对信息技术有较高的兴趣，尤其是在移动学习这一与现代生活紧密相关的领域。他们在操作电脑和智能设备方面具备一定能力，喜欢通过实践操作来学习新知识。学生的个性化学习风格多样，有的偏好自主学习，有的则更倾向于合作学习。

3.学生可能遇到的困难和挑战：

学生在数据处理过程中可能会遇到如何有效筛选和整理信息的问题，以及如何运用数据分析工具进行深入分析的技术难题。此外，对于一些抽象概念的理解和实际操作的结合，可能会成为他们学习的挑战。在调查和呈现结果时，如何准确、清晰地表达自己的发现，也可能是一个需要克服的难点。四、教学方法与手段教学方法：

1.讲授法：通过讲解数据处理的一般过程，引导学生理解相关概念。

2.实验法：通过实际操作，让学生体验数据处理的全过程。

3.讨论法：分组讨论移动学习现状的调查结果，促进思维碰撞。

教学手段：

1.多媒体设备：使用投影仪展示数据处理软件的操作步骤和调查结果。

2.教学软件：利用专业的数据处理软件，让学生进行实际操作练习。

3.网络资源：提供在线数据资源，辅助学生进行更广泛的数据收集和分析。五、教学过程设计一、导入环节（5分钟）

1.创设情境：以“你平时如何使用手机进行学习？”为话题，邀请学生分享个人经验，引导学生思考移动学习在日常生活中的应用。

2.提出问题：展示一些中学生移动学习的数据统计图表，提问“这些数据是如何得来的？数据处理的一般过程是怎样的？”激发学生的好奇心和求知欲。

二、讲授新课（15分钟）

1.讲解数据处理的一般过程：数据的收集、整理、分析和呈现。

-用5分钟时间，结合教材内容，讲解每个环节的基本概念和操作步骤。

2.结合案例讲解：以移动学习现状调查为例，详细解释数据处理在各环节的具体应用。

-用5分钟时间，展示案例操作，边操作边讲解数据处理的方法和技巧。

3.拓展延伸：介绍一些常见的数据处理工具，如Excel、SPSS等，并简单介绍其功能。

三、巩固练习（10分钟）

1.练习任务：分组进行移动学习现状的数据收集和处理，每组选取一种数据处理工具进行实践操作。

-用5分钟时间，学生分组进行数据处理练习。

2.讨论交流：各小组展示处理结果，讨论数据处理过程中的难点和心得。

-用5分钟时间，组织学生进行讨论，分享经验。

四、师生互动环节（10分钟）

1.课堂提问：针对数据处理过程中的关键环节，提出问题，引导学生思考。

-提问1：在数据收集过程中，如何确保数据的准确性和完整性？

-提问2：在数据分析过程中，如何运用统计方法得出有效的结论？

-提问3：在数据呈现过程中，如何选择合适的图表进行展示？

2.互动解答：学生回答问题，教师进行点评和解答。

-用5分钟时间，学生回答问题，教师进行点评和解答。

3.能力拓展：引导学生思考如何将数据处理应用于其他领域，如科学研究、市场营销等。

五、总结与反馈（5分钟）

1.总结本节课的重点内容，强调数据处理在各环节的作用。

2.收集学生对本节课的看法和建议，以便改进教学方法。

总用时：45分钟六、教学资源拓展1.拓展资源：

-数据处理软件介绍：除了课堂上提到的Excel和SPSS，还可以介绍R语言、Python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。

-数据分析案例：收集一些经典的数据分析案例，如人口统计数据分析、消费者行为分析等，让学生了解数据处理在实际工作中的应用。

-数据可视化工具：介绍一些数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等，帮助学生更好地理解数据分析和呈现的方法。

-统计学基础：提供一些统计学的基本概念和方法，如均值、方差、标准差、概率分布等，为数据处理提供理论基础。

-伦理与隐私：讨论在数据处理过程中如何保护个人隐私和遵守伦理原则，特别是在移动学习数据的收集和分析中。

2.拓展建议：

-实践操作：鼓励学生利用课余时间，使用本节课学到的数据处理方法，对自己感兴趣的数据集进行分析，并尝试得出结论。

-研究项目：指导学生参与学校或社区的研究项目，实际应用数据处理技能，解决实际问题。

-阅读材料：推荐学生阅读一些关于数据处理和分析的书籍、文章，以加深对相关理论和方法的理解。

-学术竞赛：鼓励学生参加与数据处理相关的学术竞赛，如数据分析竞赛、编程竞赛等，提升自己的技能和竞争力。

-网络课程：建议学生利用网络资源，如MOOC平台上的相关课程，自学更深入的数据处理知识和技术。

-交流讨论：鼓励学生与同学和老师进行交流，分享数据处理的心得和经验，相互学习和提高。七、内容逻辑关系①数据处理的一般过程

-重点知识点：数据收集、数据整理、数据分析、数据呈现

-重点词：准确性、完整性、有效性、可视化

-重点句：数据处理是信息加工的核心环节，包括数据的收集、整理、分析和呈现。

②数据收集的方法与技巧

-重点知识点：问卷调查、观察法、实验法、文献调研

-重点词：样本选择、数据源、信息筛选

-重点句：合理选择数据收集方法，确保数据的代表性和可靠性。

③数据分析与呈现的技巧

-重点知识点：描述性统计、相关性分析、回归分析、图表制作

-重点词：统计量、概率分布、相关系数、散点图、柱状图

-重点句：通过数据分析，我们可以从原始数据中提取有用信息，并通过图表直观展示分析结果。八、反思改进措施（一）教学特色创新

1.结合现代技术工具，让学生在实际操作中感受数据处理的魅力，提高学习的积极性。

2.通过小组合作，培养学生的团队协作能力和沟通能力，同时增强学习的趣味性。

（二）存在主要问题

1.教学管理上，对学生个体差异的关照不够，未能充分满足每个学生的学习需求。

2.教学组织上，课堂互动环节时间分配不够合理，部分学生参与度不高。

3.教学评价上，过于依赖结果性评价，忽视了过程性评价的重要性。

（三）改进措施

1.针对学生个体差异，我将采取更加个性化的教学方法，如提供不同难度的练习题，满足不同学生的学习需求。

2.在课堂互动环节，我将调整时间分配，确保每个学生都有机会参与到讨论中来。同时，考虑引入更多互动游戏和活动，提高学生的参与度。

3.在教学评价方面，我将更加注重过程性评价，关注学生在学习过程中的表现，及时给予反馈，帮助他们调整学习策略。同时，也会引入同行评价和学生自评，让学生参与到评价过程中，增强他们的自我认知和反思能力。

在教学过程中，我