2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一第二单元项目三《 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第二单元项目三《调查中学生移动学习现状——经历数据处理的一般过程》说课稿学校授课教师课时授课班级授课地点教具教学内容本节课内容选自《2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一第二单元项目三》，主要围绕《调查中学生移动学习现状——经历数据处理的一般过程》展开。课程内容涉及数据收集、数据整理、数据分析、数据展示等环节，旨在帮助学生了解数据处理的一般过程，提高信息素养。核心素养目标培养学生信息意识，通过调查活动引导学生关注移动学习现象，提升信息获取和处理的能力。增强计算思维，通过数据处理的过程，让学生理解算法的基本原理，提高逻辑思维和问题解决能力。提升数字化学习与创新素养，使学生能够在实际情境中运用信息技术进行探究，培养创新意识和实践能力。教学难点与重点1.教学重点

-理解数据处理的基本流程：本节课的核心内容是数据处理的一般过程，包括数据收集、整理、分析和展示。重点在于让学生掌握如何从实际问题中提取数据，以及如何对数据进行有效的处理和分析。

-掌握数据整理方法：例如，如何对收集到的问卷数据进行分类、编码和清洗，确保数据的质量和可用性。

2.教学难点

-数据分析的深度理解：学生在数据分析时可能难以理解如何将数据转化为有意义的洞察，例如，如何通过统计分析发现数据中的趋势和模式。

-数据展示的创意应用：学生可能难以将数据分析的结果以直观、有吸引力的方式展示出来，例如，如何选择合适的图表类型来呈现数据，以及如何设计图表以增强信息传达效果。

-跨学科知识的整合：在调查中学生移动学习现状时，学生需要整合信息技术、数学统计和设计等知识，这对于学生来说是一个较大的挑战。教学资源-软硬件资源：计算机教室、移动设备（如平板电脑或智能手机）、投影仪、数据采集工具（如问卷星、二维码扫描器等）

-课程平台：学校信息平台、在线学习平台（如沪科版高中信息技术课程资源库）

-信息化资源：学生移动学习现状调查问卷模板、数据处理与分析的软件教程、数据分析案例库

-教学手段：PPT演示文稿、视频教学资源、小组讨论、角色扮演、实践操作练习教学过程1.导入（约5分钟）

-激发兴趣：通过展示关于学生使用移动设备的图片或视频，引导学生思考移动学习在学生生活中的角色。

-回顾旧知：简要回顾数据收集、数据整理和数据分析的基本概念，为后续课程内容做铺垫。

2.新课呈现（约20分钟）

-讲解新知：详细介绍数据处理的一般过程，包括数据收集、整理、分析和展示的步骤。

-举例说明：通过实际案例，如调查问卷的设计和实施，展示数据收集的方法和技巧。

-互动探究：分组讨论，让学生设计一个小规模的数据收集计划，并分享他们的想法。

3.实践操作（约30分钟）

-学生活动：学生分组，每组使用移动设备进行数据收集，如通过问卷星发放问卷。

-教师指导：教师巡回指导，帮助学生解决在数据收集过程中遇到的问题。

4.数据整理与清洗（约20分钟）

-学生活动：学生将收集到的数据进行整理和清洗，如分类、编码和去除无效数据。

-教师指导：提供数据整理的步骤和方法，指导学生如何使用电子表格软件进行数据管理。

5.数据分析与展示（约30分钟）

-学生活动：学生使用统计软件或电子表格功能对数据进行分析，如计算平均值、标准差等。

-教师指导：展示如何使用图表和图形展示数据分析结果，如柱状图、饼图等。

6.小组汇报与讨论（约20分钟）

-学生活动：每组展示他们的数据分析结果，其他组进行评价和讨论。

-教师指导：鼓励学生提出问题，引导他们从不同的角度分析数据。

7.课堂总结（约5分钟）

-教师总结：回顾本节课的主要内容和学生的实践成果，强调数据处理的重要性。

-学生反思：引导学生反思自己在数据处理过程中的收获和不足。

8.作业布置（约5分钟）

-学生完成一个关于自己感兴趣主题的数据收集和分析项目，要求使用学到的数据处理方法。

-提交作业的时间和要求，以及可能的评价标准。知识点梳理1.数据处理的一般过程

-数据收集：了解数据收集的方法和工具，包括问卷调查、实验、观察等。

-数据整理：掌握数据清洗、分类、编码等整理方法，确保数据质量。

-数据分析：学习统计分析的基本概念和方法，如描述性统计、推断性统计等。

-数据展示：了解数据可视化技巧，如图表、图形等，以便于展示和分析。

2.数据收集方法

-问卷调查：设计问卷、发放问卷、收集和整理问卷数据。

-实验研究：设计实验方案、实施实验、记录和分析实验数据。

-观察法：通过观察收集数据，适用于观察现象和行为的分析。

3.数据整理技巧

-数据清洗：去除无效、错误或重复的数据，保证数据准确性。

-数据分类：根据数据特征将数据分组，便于后续分析。

-数据编码：将非数字数据转换为数字形式，方便计算机处理。

4.数据分析方法

-描述性统计：计算数据的集中趋势、离散程度等指标，如均值、标准差等。

-推断性统计：利用样本数据推断总体特征，如假设检验、置信区间等。

-相关分析：研究两个变量之间的关系，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。

5.数据可视化技巧

-图表类型：了解不同图表类型的特点和适用场景，如柱状图、饼图、折线图等。

-图表设计：掌握图表设计的原则，如颜色搭配、字体选择、标题设置等。

-数据展示技巧：学习如何通过图表展示数据，提高信息传达效果。

6.信息技术在数据处理中的应用

-电子表格软件：熟练使用电子表格软件（如MicrosoftExcel、WPS表格等）进行数据处理和分析。

-统计分析软件：了解统计分析软件（如SPSS、R等）的基本功能和操作方法。

-数据可视化工具：掌握数据可视化工具（如Tableau、PowerBI等）的使用技巧。

7.伦理与法规

-数据隐私保护：了解数据收集、处理和分析过程中的隐私保护措施。

-数据安全：掌握数据安全的基本知识，如数据加密、备份等。

-相关法律法规：了解与数据处理相关的法律法规，如《中华人民共和国网络安全法》等。

8.项目实践

-设计调查问卷：根据调查目的设计问卷，包括问题类型、问题顺序等。

-数据收集与整理：通过问卷调查、实验、观察等方法收集数据，并进行整理和清洗。

-数据分析与展示：运用统计分析方法和数据可视化技巧对数据进行处理和分析，以图表等形式展示结果。

-项目总结与反思：对项目过程进行总结，反思项目中的不足，提出改进措施。板书设计①数据处理流程

-数据收集：问卷调查、实验、观察

-数据整理：清洗、分类、编码

-数据分析：描述性统计、推断性统计、相关分析

-数据展示：图表、图形、可视化

②数据收集方法

-问卷调查：问卷设计、发放、收集

-实验研究：实验设计、实施、记录

-观察法：现象观察、数据记录

③数据整理技巧

-数据清洗：无效、错误、重复数据的处理

-数据分类：分组整理数据

-数据编码：非数字数据转换为数字形式

④数据分析方法

-描述性统计：集中趋势、离散程度

-推断性统计：样本推断总体

-相关分析：变量关系研究

⑤数据可视化技巧

-图表类型：柱状图、饼图、折线图

-图表设计：颜色搭配、字体选择、标题设置

⑥信息技术应用

-电子表格软件：数据处理和分析

-统计分析软件：基本功能、操作方法

-数据可视化工具：使用技巧

⑦伦理与法规

-数据隐私保护：保护措施

-数据安全：加密、备份

-相关法律法规：网络安全法

⑧项目实践

-调查问卷设计

-数据收集与整理

-数据分析与展示

-项目总结与反思反思改进措施反思改进措施（一）教学特色创新

1.案例教学引入：在课程中引入真实案例，如中学生移动学习现状的实际调查，让学生在实际情境中学习数据处理，提高学习的实用性和趣味性。

2.小组合作学习：鼓励学生分组进行项目实践，通过小组合作，培养学生的团队协作能力和沟通技巧。

反思改进措施（二）存在主要问题

1.学生参与度不足：部分学生在数据处理过程中缺乏主动性，对数据分析的兴趣不高，需要进一步激发学生的学习兴趣。

2.数据处理技能掌握不均衡：学生的数据处理技能水平参差不齐，部分学生可能难以跟上教学进度，需要个性化辅导。

3.教学评价方式单一：主要依赖作业和考试评价学生的学习成果，缺乏多元化的评价方式，难以全面了解学生的学习情况。

反思改进措施（三）

1.增强学生参与度：通过设计互动性强的小游戏、竞赛等形式，提高学生的参与度和积极性。同时，鼓励学生提出问题，激发他们的探索精神。

2.个性化辅导：针对学生数据处理技能的差异性，提供分层教学和个性化辅导，确保每个学生都能跟上教学进度。

3.多元化教学评价：引入过程性评价和自我评价