沪科版（2019）高中信息技术必修一第一单元项目一《探秘鸟类研究-认识数据、信息与知识》说课稿

沪科版（2019）高中信息技术必修一第一单元项目一《探秘鸟类研究—认识数据、信息与知识》说课稿主备人备课成员设计意图本节课旨在通过“探秘鸟类研究”项目，引导学生认识数据、信息与知识的关系，培养学生信息处理能力。通过实际操作，使学生了解信息技术的应用，提高学生的实践能力和创新精神。核心素养目标分析培养学生信息意识，理解数据在科学研究中的重要性，提升信息处理能力。通过项目实践，增强学生的计算思维，学会运用信息技术解决问题。同时，培养学生批判性思维，学会评估信息质量，形成正确的信息伦理观念。学习者分析1.学生已经掌握了哪些相关知识：

学生已具备基础的计算机操作技能，了解简单的数据处理方法，如Excel的基本使用。对生物学知识有一定了解，能够识别常见鸟类。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：

学生对自然生态和信息技术都有一定兴趣，具备动手实践的能力。学习风格上，部分学生偏好通过实验和项目操作来学习，而另一部分学生可能更倾向于理论学习和阅读。

3.学生可能遇到的困难和挑战：

学生在数据分析时可能面临数据处理能力不足的问题，如数据清洗、分析方法的选取等。此外，学生在信息评估时可能难以区分信息真伪，缺乏批判性思维。在项目实施过程中，团队合作和沟通能力也是学生可能面临的挑战。学具准备多媒体课型新授课教法学法讲授法课时第一课时步骤师生互动设计二次备课教学方法与手段教学方法：

1.讲授法：结合实例讲解数据、信息与知识的关系，帮助学生建立概念框架。

2.讨论法：组织学生围绕鸟类研究案例进行讨论，激发学生思考，培养批判性思维。

3.实验法：引导学生通过模拟鸟类研究项目，实践数据处理和分析过程。

教学手段：

1.多媒体展示：利用PPT展示鸟类图片、研究数据，直观展示信息处理过程。

2.教学软件应用：使用Excel等软件进行数据处理，让学生亲身体验信息技术的应用。

3.在线资源：利用网络资源，如在线数据库，丰富教学内容，拓展学生视野。教学实施过程1.课前自主探索

教师活动：

发布预习任务：通过在线平台或班级微信群，发布预习资料（如PPT、视频、文档等），明确预习目标和要求。例如，提供关于鸟类研究的数据集和相关的背景知识。

设计预习问题：围绕鸟类研究数据处理的课题，设计一系列具有启发性和探究性的问题，引导学生自主思考。如：“如何从数据中提取有效信息？”、“不同数据类型在研究中如何运用？”

监控预习进度：利用平台功能或学生反馈，监控学生的预习进度，确保预习效果。通过班级群组统计预习资料阅读量和讨论参与度。

学生活动：

自主阅读预习资料：按照预习要求，自主阅读预习资料，理解鸟类研究中的数据处理和信息提取。例如，学生通过阅读了解到鸟类观测数据的格式和内容。

思考预习问题：针对预习问题，进行独立思考，记录自己的理解和疑问。学生可能会提出关于数据清洗和分类的问题。

提交预习成果：将预习成果（如笔记、思维导图、问题等）提交至平台或老师处。学生通过提交笔记，展示对数据处理的初步理解。

2.课中强化技能

教师活动：

导入新课：通过展示鸟类迁徙的视频，引出数据在鸟类研究中的作用，激发学生的学习兴趣。

讲解知识点：详细讲解数据类型、信息提取方法和知识构建过程，结合鸟类研究的实例。例如，讲解如何从鸟类观测数据中提取迁徙路线。

组织课堂活动：设计小组讨论，让学生分析数据，并尝试构建鸟类迁徙的知识模型。

解答疑问：针对学生在学习中产生的疑问，如“如何处理缺失数据？”进行及时解答和指导。

学生活动：

听讲并思考：认真听讲，积极思考老师提出的问题，如“信息如何转化为知识？”

参与课堂活动：积极参与小组讨论，通过合作分析鸟类研究数据，体验信息处理的实践过程。

提问与讨论：针对不懂的问题或新的想法，如“如何验证知识模型的准确性？”勇敢提问并参与讨论。

3.课后拓展应用

教师活动：

布置作业：根据鸟类研究主题，布置数据分析和报告撰写的作业，巩固学习效果。例如，要求学生分析特定鸟类种群的迁徙模式。

提供拓展资源：提供与鸟类研究相关的拓展资源，如学术论文、研究机构网站等，供学生进一步学习。

反馈作业情况：及时批改作业，给予学生反馈和指导，如指出数据分析中的错误和改进建议。

学生活动：

完成作业：认真完成老师布置的作业，通过实际操作加深对数据和信息处理的理解。

拓展学习：利用老师提供的拓展资源，深入研究鸟类研究的最新进展。

反思总结：对自己的学习过程和成果进行反思和总结，提出改进建议，如“如何提高数据分析的效率？”教学资源拓展1.拓展资源：

（1）鸟类研究基础资料：介绍鸟类的基本分类、生态习性、迁徙规律等基础知识，帮助学生建立对鸟类研究的整体认识。

（2）数据收集与处理：提供关于鸟类研究数据收集的方法，如观测记录、GPS定位等，以及数据清洗、整理和分析的技巧。

（3）信息提取与知识构建：介绍信息提取的方法，如文本挖掘、图像识别等，以及如何从数据中构建知识模型。

（4）信息伦理与数据安全：探讨信息伦理问题，如数据隐私、数据保护等，以及如何确保数据安全。

（5）相关案例研究：分享国内外鸟类研究领域的成功案例，如鸟类迁徙研究、栖息地保护等，让学生了解实际应用。

2.拓展建议：

（1）自主学习：

-阅读相关书籍，如《鸟类学》、《生态学》等，深入了解鸟类研究的基础知识。

-观看鸟类研究相关的纪录片、讲座视频，拓展视野。

-参与鸟类观测活动，亲身体验数据收集过程。

（2）实践操作：

-利用Excel、R等软件进行数据清洗、分析和可视化，提高数据处理能力。

-学习Python、R等编程语言，掌握信息提取和知识构建的技能。

-参与鸟类研究项目，如志愿者活动、学术竞赛等，将所学知识应用于实际。

（3）学术交流：

-加入鸟类研究相关的学术团体，如中国动物学会鸟类学分会等，与专家学者交流。

-参加学术会议、研讨会，了解鸟类研究领域的最新动态。

-阅读鸟类研究领域的学术论文，了解研究方法和成果。

（4）拓展应用：

-利用所学知识参与社区环境教育项目，提高公众对鸟类保护的意识。

-结合所学知识，设计鸟类研究项目，进行创新实践。

-将鸟类研究与其他学科结合，如地理信息系统（GIS）、遥感技术等，拓展研究领域。板书设计①本文重点知识点：

-数据的概念与类型

-信息提取与处理

-知识构建与应用

-鸟类研究案例

②重点词句：

①数据：通过观察、测量等手段获取的原始事实。

②信息：从数据中提炼出的有意义的内容。

③知识：基于信息构建的，能够解释和预测现象的体系。

③鸟类研究案例：

-鸟类迁徙数据收集

-数据清洗与整理

-信息提取与分析

-知识构建与应用

④信息处理流程：

-数据收集

-数据清洗

-数据分析