2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）第三单元项目八《 分析历史气温数据-设计批量数据算法》说课稿

2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）第三单元项目八《分析历史气温数据——设计批量数据算法》说课稿授课内容授课时数授课班级授课人数授课地点授课时间设计意图本节课旨在通过分析历史气温数据，让学生掌握批量数据处理算法的基本原理和方法，培养学生运用信息技术解决实际问题的能力。通过项目式学习，激发学生的学习兴趣，提高学生的信息素养和数据分析能力。核心素养目标分析本节课旨在培养学生信息意识、计算思维和数字化学习与创新等核心素养。通过分析历史气温数据，学生能够认识到信息技术的价值，提升计算思维在数据分析和算法设计中的应用能力。同时，通过设计批量数据算法，学生将学会在数字化环境中进行创新学习，培养解决实际问题的能力。学习者分析1.学生已经掌握了哪些相关知识：

学生已具备基本的计算机操作和数据处理能力，熟悉Excel等电子表格软件的基本功能。在之前的学习中，学生对数据收集、整理和展示有一定的了解，能够进行简单的数据分析和图表制作。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：

学生对信息技术课程普遍感兴趣，尤其是对数据分析和算法设计等实践性内容更感兴趣。学生的能力水平参差不齐，部分学生具备较强的逻辑思维能力和编程基础，能够快速掌握新知识。学习风格上，学生既有独立学习者，也有偏好合作学习的，因此在教学过程中需兼顾个体差异。

3.学生可能遇到的困难和挑战：

部分学生可能在数据分析和算法设计方面遇到困难，如对算法原理理解不深、编程能力不足等。此外，学生在实际操作过程中可能面临数据量大、处理复杂等问题，需要教师引导他们逐步解决。针对这些挑战，教师应通过分层教学、适时辅导等方式帮助学生克服困难。教学资源准备1.教材：确保每位学生都有本节课所需的教材或学习资料，包括《分析历史气温数据——设计批量数据算法》的相关章节。

2.辅助材料：准备与教学内容相关的图片、图表、视频等多媒体资源，如历史气温数据图表、算法演示动画等。

3.实验器材：准备Excel软件或其他数据处理工具，确保学生能够进行实际操作。

4.教室布置：根据教学需要，布置教室环境，设置分组讨论区，提供实验操作台，以便学生分组进行数据分析和算法设计实践。教学过程一、导入新课

（教师）同学们，大家好！今天我们来学习第三单元项目八《分析历史气温数据——设计批量数据算法》。首先，请大家回顾一下我们之前学习的知识，比如数据收集、整理和展示等，这些都是今天学习的基础。

（学生）老师，我们之前学习了如何收集和整理数据，还学会了制作图表。

（教师）很好，那么今天我们将在此基础上，进一步学习如何设计批量数据算法，来帮助我们更高效地分析大量数据。现在，请大家打开教材，我们一起来看看今天的学习目标。

二、新课讲授

1.理解批量数据算法的概念

（教师）同学们，首先我们要明确什么是批量数据算法。批量数据算法是指针对大量数据进行处理的算法，它可以帮助我们快速、准确地分析数据。

（学生）老师，那我们今天要学习哪些批量数据算法呢？

（教师）今天我们将学习两种常见的批量数据算法：排序算法和搜索算法。接下来，我们将通过实例来了解这两种算法的基本原理。

2.掌握排序算法

（教师）首先，我们来学习排序算法。排序算法是一种将数据按照一定的顺序排列的算法。常用的排序算法有冒泡排序、选择排序和插入排序等。

（学生）老师，冒泡排序、选择排序和插入排序有什么区别呢？

（教师）区别在于它们的排序原理和效率。冒泡排序是通过比较相邻元素的大小，然后交换位置，直到所有元素有序；选择排序是每次选择最小（或最大）的元素放到序列的起始位置；插入排序是将一个记录插入到已经排好序的有序表中。

（教师）现在，请同学们跟随教材，动手实践一下冒泡排序算法。

3.掌握搜索算法

（教师）接下来，我们来学习搜索算法。搜索算法是一种在数据集合中查找特定元素的方法。常用的搜索算法有顺序查找和二分查找等。

（学生）老师，顺序查找和二分查找有什么区别呢？

（教师）顺序查找是逐个比较数据元素，直到找到目标元素为止；而二分查找是在有序数据集合中，通过比较中间元素与目标值的大小，缩小查找范围，直到找到目标元素。

（教师）现在，请同学们跟随教材，动手实践一下顺序查找和二分查找算法。

4.实例分析

（教师）通过刚才的学习，我们已经掌握了排序算法和搜索算法的基本原理。接下来，我们将通过一个实例来分析如何应用这些算法。

（学生）老师，请给我们一个实例吧。

（教师）好的，假设我们有一组历史气温数据，我们需要找出这组数据中最高气温和最低气温分别出现在哪一年。我们可以通过排序算法将数据排序，然后查找最高气温和最低气温对应的年份。

三、课堂练习

1.完成教材中的练习题

（教师）请同学们完成教材中的练习题，巩固今天所学的知识。

2.分组讨论

（教师）请同学们分组讨论，针对教材中的实例，设计一个批量数据算法，并说明其原理。

四、课堂小结

（教师）同学们，今天我们学习了批量数据算法的基本概念、排序算法和搜索算法。通过实例分析，我们了解了如何应用这些算法解决实际问题。希望大家能够将所学知识运用到实际生活中，提高自己的数据处理能力。

（学生）老师，我们明白了，谢谢老师！

五、布置作业

1.完成教材中的课后习题。

2.收集一组自己感兴趣的数据，尝试运用今天所学的算法进行分析。

六、课堂反思

（教师）通过本节课的学习，同学们对批量数据算法有了更深入的了解。在今后的学习中，希望大家能够不断巩固所学知识，提高自己的信息素养。同时，我也将根据学生的学习情况，调整教学策略，以更好地满足学生的学习需求。知识点梳理1.批量数据算法的概念

-定义：针对大量数据进行处理的算法。

-目的：提高数据处理的效率，实现数据的高效分析。

2.排序算法

-冒泡排序：通过比较相邻元素的大小，然后交换位置，直到所有元素有序。

-选择排序：每次选择最小（或最大）的元素放到序列的起始位置。

-插入排序：将一个记录插入到已经排好序的有序表中。

3.搜索算法

-顺序查找：逐个比较数据元素，直到找到目标元素为止。

-二分查找：在有序数据集合中，通过比较中间元素与目标值的大小，缩小查找范围，直到找到目标元素。

4.排序算法的性能分析

-时间复杂度：描述算法执行时间的增长速度。

-空间复杂度：描述算法所需额外空间的大小。

5.搜索算法的性能分析

-时间复杂度：描述算法执行时间的增长速度。

-空间复杂度：描述算法所需额外空间的大小。

6.数据结构

-数组：一种基本的数据结构，用于存储一系列元素。

-链表：一种动态的数据结构，由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。

7.数据分析

-数据收集：通过各种途径获取数据。

-数据整理：对收集到的数据进行清洗、转换和整理。

-数据展示：通过图表、图形等方式展示数据。

8.实例分析

-通过实例分析，了解排序算法和搜索算法的应用场景和解决方法。

9.算法设计原则

-简单性：算法应尽可能简单，易于理解和实现。

-可读性：算法应具有良好的可读性，便于他人理解和维护。

-效率：算法应具有较高的执行效率，满足实际应用需求。

10.数据处理工具

-Excel：一种电子表格软件，用于数据收集、整理和展示。

-Python：一种编程语言，具有强大的数据处理能力。

11.信息素养

-信息意识：对信息的敏感度和重视程度。

-计算思维：运用计算方法和算法解决实际问题的能力。

-数字化学习与创新：在数字化环境中进行学习和创新的能力。板书设计①批量数据算法概述

-批量数据算法定义

-批量数据算法目的

②排序算法

-冒泡排序：比较相邻元素，交换位置

-选择排序：选择最小（或最大）元素，放置起始位置

-插入排序：插入记录到有序表中

③搜索算法

-顺序查找：逐个比较，直到找到目标

-二分查找：比较中间元素，缩小查找范围

④排序算法性能分析