2023-2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修一《数据与计算》第一章第一节《数据及其特征》说课稿

2023-2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修一《数据与计算》第一章第一节《数据及其特征》说课稿课题：科目：班级：课时：计划3课时教师：单位：一、课程基本信息1.课程名称：数据与计算

2.教学年级和班级：高一年级

3.授课时间：2023年10月25日

4.教学时数：1课时二、核心素养目标1.培养学生信息意识，使学生能够识别、理解、评价和利用信息，认识到数据在现代社会中的重要性。

2.增强学生的计算思维，通过分析数据的特征，培养学生逻辑推理和问题解决的能力。

3.培养学生的信息素养，使学生能够运用信息技术工具进行数据处理和分析，提高信息处理效率。

4.强化学生的创新意识，鼓励学生在数据分析和计算过程中提出新观点、新方法，培养创新精神。三、学习者分析1.学生已经掌握的相关知识：学生在进入高中阶段之前，已经接触过一些基础的数据概念和简单的计算方法，如基本的数学运算、简单的数据处理等。然而，对于数据及其特征这一概念，学生在之前的学习中可能接触较少，对数据类型、数据表示、数据特点等理解不够深入。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：高一年级学生对信息技术课程普遍持有较高的兴趣，尤其是对新技术和新知识的学习。学生的信息处理能力参差不齐，一部分学生具备较强的逻辑思维和动手能力，能够快速掌握新知识；而另一部分学生可能在数据处理和分析方面存在困难。学生的学习风格各异，有的学生喜欢通过实践操作来学习，有的学生则更倾向于理论学习和思考。

3.学生可能遇到的困难和挑战：在学习数据及其特征这一章节时，学生可能面临的困难包括对数据类型和表示方式的理解不够深入，难以区分不同数据的特点；在数据分析过程中，学生可能难以运用所学知识解决实际问题，缺乏有效的数据分析和计算方法。此外，学生在学习过程中可能对信息技术的应用前景感到迷茫，缺乏学习的动力和目标。针对这些困难，教师需要通过多种教学方法引导学生深入理解数据及其特征，提高他们的信息处理能力和解决问题的能力。四、教学方法与手段教学方法：

1.讲授法：通过系统的讲解，帮助学生建立数据及其特征的基本概念和理论框架。

2.讨论法：组织学生进行小组讨论，鼓励他们提出问题，分享对数据特征的理解，增强互动和合作学习。

3.实验法：设计实际操作实验，让学生通过动手实践来体验数据处理的实际应用，加深对数据特征的理解。

教学手段：

1.多媒体演示：利用PPT展示数据类型、表示方法等，直观地呈现信息，提高学生的学习兴趣。

2.在线资源：引入在线数据集，让学生通过实际操作分析数据，培养实际应用能力。

3.教学软件：使用数据分析软件，如Excel或SPSS，让学生通过软件工具进行数据处理，提升数据处理技能。五、教学过程设计1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对数据及其特征的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们在生活中遇到过需要处理数据的情况吗？比如，整理考试成绩、统计购物清单等。这些数据有什么特点呢？”

展示一些关于数据处理的图片或视频片段，如数据分析在商业决策、科学研究中的应用，让学生初步感受数据的力量。

简短介绍数据及其特征的基本概念和重要性，指出数据在现代社会中的广泛应用，为接下来的学习打下基础。

2.数据及其特征基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解数据及其特征的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解数据的定义，包括数据的基本类型（如数值型、文本型、日期型等）。

详细介绍数据的组成部分，如数据源、数据项、数据集等，使用图表或示意图帮助学生理解。

3.数据及其特征案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解数据及其特征的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的数据处理的案例进行分析，如市场调查、人口统计等。

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及其特征的多样性或复杂性。

引导学生思考这些案例对实际生活或学习的影响，以及如何应用数据及其特征解决实际问题。

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及其特征相关的主题进行深入讨论，如“如何提高数据收集的准确性”、“数据可视化在数据分析中的作用”等。

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及其特征的认识和理解。

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，强调数据及其特征的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括数据及其特征的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调数据及其特征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数据及其特征。

布置课后作业：让学生撰写一篇关于数据及其特征的短文或报告，以巩固学习效果，并鼓励学生在生活中寻找应用数据及其特征的实例。六、教学资源拓展1.拓展资源：

-数据类型与格式：介绍不同类型的数据及其特点，如数值型、文本型、日期型、布尔型等，以及数据格式的多样性，如CSV、JSON、XML等。

-数据处理工具：介绍常用的数据处理工具，如Excel、SPSS、R等，以及它们在数据清洗、转换和分析中的应用。

-数据可视化技术：介绍数据可视化的基本原理和常用技术，如柱状图、折线图、饼图、散点图等，以及它们在数据展示中的作用。

-数据安全与隐私：探讨数据在处理过程中可能遇到的安全和隐私问题，以及如何确保数据的安全性和合规性。

-数据伦理与法律：介绍与数据处理相关的伦理和法律问题，如数据所有权、数据共享、数据保护等。

2.拓展建议：

-阅读相关书籍：推荐学生阅读《数据科学入门》、《数据分析基础》等书籍，以加深对数据及其特征的理解。

-参加在线课程：鼓励学生参加Coursera、edX等平台上的数据科学和数据分析课程，获取更深入的知识。

-实践项目：建议学生参与实际的数据分析项目，如学校或社区的数据调查，以将理论知识应用于实践。

-数据竞赛：鼓励学生参加Kaggle等数据科学竞赛，通过解决实际问题提升数据处理能力。

-学术研究：引导学生关注数据科学领域的最新研究动态，如通过阅读学术论文、参加学术会议等方式。

-跨学科学习：建议学生结合其他学科知识，如统计学、计算机科学、社会科学等，从多角度理解数据及其特征。

-交流与合作：鼓励学生加入数据科学相关的论坛或社群，与其他学习者交流心得，共同进步。

-个人项目：鼓励学生根据自己的兴趣和需求，设计并实施个人数据项目，如个人健康数据跟踪、兴趣数据分析等。

-职业规划：引导学生思考数据科学领域的职业发展方向，如数据分析师、数据工程师、数据科学家等，为未来的职业规划做准备。七、反思改进措施反思改进措施（一）教学特色创新

1.融入实际问题：在讲解数据及其特征时，我尝试将理论知识与实际问题相结合，例如，通过分析学校运动会成绩数据，让学生体会数据在体育竞技中的应用，这样不仅提高了学生的兴趣，也让他们看到了数据的价值。

2.互动式教学：我采用了更多的互动式教学方法，如小组讨论、角色扮演等，让学生在参与中学习，这样可以更好地激发他们的学习热情，同时也培养了他们的团队协作能力。

反思改进措施（二）存在主要问题

1.教学深度不足：在讲解数据及其特征时，我发现部分学生对一些复杂的概念理解不够深入，这可能是因为我在讲解时没有充分考虑到学生的接受能力，导致教学深度不够。

2.实践环节不足：虽然我在课堂上安排了一些实践环节，但感觉时间分配不够合理，有些学生可能没有足够的时间去深入实践，这影响了他们对数据处理的实际操作能力的提升。

3.评价方式单一：目前主要依靠课堂表现和作业完成情况来评价学生的学习效果，这种评价方式可能无法全面反映学生的学习情况，尤其是在培养学生的创新思维和解决问题的能力方面。

反思改进措施（三）

1.优化教学内容：针对教学深度不足的问题，我计划在讲解过程中加入更多实例和案例，同时适当调整讲解节奏，确保学生能够跟上教学进度，并深入理解复杂概念。

2.增加实践时间：为了提高学生的实践能力，我将在课程中增加更多的实践环节，如设置数据处理的实际任务，让学生在完成任务的过程中学习，同时也可以通过在线平台提供更多的实践资源。

3.多元化评价方式：为了更全面地评价学生的学习效果，我将尝试引入多元化的评价方式，如学生自评、互评、项目