《第13课 数据有关联》说课稿教学反思-2023-2024学年小学信息技术浙教版2023四年级上册

《第13课数据有关联》说课稿教学反思-2023-2024学年小学信息技术浙教版2023四年级上册学校授课教师课时授课班级授课地点教具课程基本信息1.课程名称：第13课数据有关联

2.教学年级和班级：四年级上册

3.授课时间：2023年10月27日

4.教学时数：1课时核心素养目标分析本节课旨在培养学生的信息意识、计算思维和数字化学习与创新等核心素养。学生将通过观察和分析数据，培养对数据关联性的感知能力，学会运用图表展示数据关系，提高解决问题的能力。同时，通过小组合作，培养学生的团队协作精神和沟通能力，为未来的信息时代打下坚实的基础。学情分析四年级学生对信息技术的接触和了解已有一定的基础，他们能够熟练使用计算机和移动设备进行基本操作。然而，在数据分析方面，学生的层次存在差异：

1.知识层面：部分学生已具备初步的数据收集和处理能力，能够识别和整理数据，但对数据关联性的理解还不够深入。

2.能力层面：学生的数据分析能力参差不齐，部分学生能够运用简单的图表展示数据，但缺乏对数据背后关联性的挖掘和分析。

3.素质层面：学生的信息意识、计算思维和创新意识有待提高，他们在面对复杂的数据问题时，往往缺乏有效的解决策略。

此外，学生在学习行为习惯上存在以下特点：

-部分学生过于依赖教师讲解，缺乏自主学习的能力。

-学生在小组合作中，沟通和协作能力有待加强。

-部分学生存在注意力不集中、参与度不高的现象。

这些学情特点对课程学习产生了一定的影响，因此在教学过程中，教师需要关注学生的个体差异，采取分层教学策略，激发学生的学习兴趣，提高他们的数据分析能力和团队协作能力。同时，注重培养学生的自主学习能力和创新思维，为他们的未来发展奠定基础。教学资源准备1.教材：确保每位学生拥有浙教版四年级上册信息技术教材。

2.辅助材料：准备与数据关联性相关的图片、图表和视频等多媒体资源，以帮助学生直观理解数据之间的关系。

3.实验器材：准备计算机或平板电脑，确保每个学生都有机会进行数据操作的实践。

4.教室布置：设置分组讨论区，提供足够的实验操作台，营造良好的学习氛围。教学过程设计（一）导入环节（5分钟）

1.创设情境：展示一组日常生活场景的照片，如超市购物、天气预报等，引导学生思考这些场景中是否包含数据，并如何用数据来描述现象。

2.提出问题：引导学生思考数据之间的关系，例如：“你能找出这些场景中数据之间的联系吗？”

3.激发兴趣：通过提问和讨论，激发学生对数据关联性的学习兴趣。

（二）讲授新课（20分钟）

1.数据的关联性介绍（5分钟）

-解释数据关联性的概念，通过简单的例子说明数据之间的关系。

-引导学生理解数据关联性在日常生活和科学研究中的重要性。

2.数据图表的应用（10分钟）

-讲解条形图、折线图和饼图等图表的制作方法，以及如何通过图表展示数据的关联性。

-展示实例，让学生观察图表中的数据关系，并尝试解释。

3.数据分析实践（5分钟）

-分组讨论：将学生分成小组，每组获得一组数据，要求学生通过图表展示数据关联性，并解释分析结果。

-教师巡视指导，解答学生在分析过程中遇到的问题。

（三）巩固练习（15分钟）

1.实践操作（10分钟）

-学生独立完成练习题，通过计算机软件制作图表，展示数据关联性。

-教师巡回指导，及时纠正学生操作中的错误。

2.小组讨论（5分钟）

-各小组展示自己的图表和数据分析结果，其他小组进行评价和讨论。

-教师点评，强调数据关联性的重要性和分析方法。

（四）课堂提问（5分钟）

1.提问环节：教师针对本节课的重点内容提出问题，如“如何判断两个数据之间是否存在关联？”

2.学生回答：鼓励学生积极参与，发表自己的观点和见解。

（五）师生互动环节（5分钟）

1.教师提问：教师针对课堂内容提出问题，如“为什么我们要关注数据的关联性？”

2.学生回答：学生自由发言，分享自己的理解和看法。

3.教师总结：教师对学生的回答进行总结，强调数据关联性的重要性。

（六）核心素养拓展（5分钟）

1.创新思维：鼓励学生在数据分析中尝试不同的方法，如使用不同的图表类型展示数据关联性。

2.解决问题：引导学生思考如何将数据分析应用到实际问题解决中。

（七）总结与作业布置（5分钟）

1.总结：教师对本节课的内容进行总结，强调数据关联性的重要性。

2.作业布置：布置课后作业，要求学生收集日常生活中的数据，并尝试用图表展示数据关联性。

整个教学过程设计紧扣实际学情，凸显教学重难点，注重师生互动和核心素养的拓展，确保教学效果。教学资源拓展1.拓展资源：

-数据关联性在社会科学中的应用：介绍数据关联性在市场调研、民意调查、社会科学研究等方面的应用实例，如通过调查问卷分析消费者偏好，或通过统计数据分析社会现象。

-数据可视化工具：介绍一些常用的数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等，这些工具可以帮助学生更直观地展示和分析数据关联性。

-数据关联性案例研究：提供一些实际案例，如分析电商网站的用户行为数据，了解消费者购买习惯，或通过分析社交媒体数据研究公众舆论。

2.拓展建议：

-学生可以参与学校或社区的数据收集活动，如环保调查、社区服务活动等，收集数据后，运用本节课学到的知识进行分析，制作数据图表。

-鼓励学生利用网络资源，如在线数据集，进行数据关联性的研究，如分析不同地区的人口结构、经济状况等。

-组织学生进行小组项目，每个小组选择一个特定主题，如健康饮食、体育锻炼等，收集相关数据，通过图表展示数据关联性，并撰写报告。

-引导学生关注现实生活中的数据关联性，如分析天气预报与交通出行、购物习惯的关系，提高学生的生活应用能力。

-利用课外阅读，推荐一些关于数据科学、统计学、市场调研等方面的书籍，拓宽学生的知识面。

-组织学生参加数据可视化比赛或研讨会，激发学生的创新思维和团队协作能力。

-通过在线课程或讲座，邀请专业人士分享数据关联性分析的经验和技巧，为学生提供更深入的学习机会。

-鼓励学生参与科学实验或社会实践活动，通过实际操作体验数据关联性的研究过程。板书设计①数据关联性概念

-数据关联性定义

-数据关联性在生活中的体现