第 3章数据处理与应用3.3数据分析与可视化 -高中教学同步《信息技术-数据与计算》说课稿（人民教育出版社）

第3章数据处理与应用3.3数据分析与可视化-高中教学同步《信息技术-数据与计算》(说课稿）（人民教育出版社）主备人备课成员教学内容本章内容选自《信息技术-数据与计算》教材第3章“数据处理与应用”中的3.3节“数据分析与可视化”。本节主要介绍数据分析的基本方法，包括数据收集、整理、分析和可视化等。通过本节课的学习，学生将掌握如何利用数据分析工具对数据进行处理，并能够通过可视化手段展示数据特点。核心素养目标1.培养学生信息意识，使学生认识到数据分析在解决问题中的重要性。

2.增强学生的计算思维，通过数据分析过程，提升逻辑推理和问题解决能力。

3.培养学生的数据素养，学会运用数据分析工具进行数据处理和可视化展示。

4.强化学生的创新精神，鼓励学生在数据分析中尝试新的方法和思路。重点难点及解决办法重点：

1.数据分析方法的掌握：重点在于学生能够理解并应用常用的数据分析方法，如数据排序、筛选和统计。

2.数据可视化技术的应用：重点在于学生能够选择合适的图表类型来展示数据，并能正确解读图表信息。

难点：

1.数据处理逻辑的理解：学生在处理复杂数据时，可能难以理解数据处理背后的逻辑。

2.数据可视化图表的选择与解读：学生可能难以判断何时使用何种图表，以及如何正确解读图表。

解决办法：

1.通过实例分析和课堂练习，帮助学生逐步理解数据处理逻辑。

2.教授学生图表选择的基本原则，并结合实例进行演示，让学生在实践中学会选择合适的图表。

3.设计互动环节，让学生在小组讨论中分享解读图表的经验，提高解读能力。

4.利用辅助工具，如数据分析软件，帮助学生直观地看到数据处理过程和结果，降低学习难度。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策略1.采用讲授与讨论相结合的方法，通过讲解数据分析的基本概念和步骤，引导学生思考。

2.设计小组合作项目，让学生在小组中共同完成数据分析任务，提高协作能力和问题解决能力。

3.利用案例研究法，通过实际案例展示数据分析的应用，激发学生的学习兴趣。

4.运用互动式教学，如角色扮演和模拟实验，让学生在模拟环境中体验数据分析过程。

5.结合多媒体教学，使用图表软件演示数据分析与可视化的操作步骤，增强直观性和趣味性。教学过程一、导入新课

1.老师角色：通过提问的方式引导学生回顾上一节课的内容，如“大家还记得我们学习了哪些数据处理的基本方法吗？”

2.学生学习：学生积极思考并回答，老师总结并引入本节课的主题：“今天我们将继续探索数据处理，学习如何利用数据分析与可视化来展示数据特点。”

二、新课讲解

1.老师角色：首先讲解数据分析的基本概念和步骤，如数据收集、整理、分析等。

学生学习：认真听讲，跟随老师的思路理解数据分析的过程。

2.老师角色：介绍常用的数据分析方法，如排序、筛选、统计等，并举例说明。

学生学习：通过举例，学生能够理解这些方法在实际中的应用。

3.老师角色：讲解数据可视化技术的应用，介绍不同的图表类型及其特点。

学生学习：观察各种图表的实例，了解不同图表的适用场景。

三、实践操作

1.老师角色：组织学生进行分组，每组选择一个数据集进行数据分析。

学生学习：分组讨论，确定数据分析的目标和步骤。

2.老师角色：指导学生使用数据分析软件进行数据处理，如Excel、SPSS等。

学生学习：跟随老师的指导，学习如何使用软件进行数据处理。

3.老师角色：引导学生选择合适的图表类型展示数据，并解释图表的含义。

学生学习：根据老师的要求，选择图表并展示分析结果。

四、课堂讨论

1.老师角色：组织学生进行小组讨论，分享各自的数据分析成果。

学生学习：积极参与讨论，倾听他人的分析思路，提出自己的观点。

2.老师角色：引导学生思考如何改进数据分析方法和图表展示效果。

学生学习：在讨论中提出改进意见，提升数据分析能力。

五、总结与拓展

1.老师角色：总结本节课的主要内容，强调数据分析与可视化的重要性。

学生学习：回顾所学知识，加深对数据分析的理解。

2.老师角色：布置课后作业，要求学生完成以下任务：

a.使用所学方法对一组数据进行处理和分析。

b.选择合适的图表展示分析结果，并解释图表含义。

c.思考如何改进数据分析方法和图表展示效果。

学生学习：认真完成作业，巩固所学知识。

六、课后反思

1.老师角色：课后总结教学效果，分析学生的掌握程度。

学生学习：反思自己在课堂上的学习情况，找出不足之处。

2.老师角色：针对学生在课后作业中遇到的问题，进行个别辅导。

学生学习：在老师的辅导下，提高自己的数据分析能力。教学资源拓展1.拓展资源：

-数据分析软件：介绍一些常用的数据分析软件，如SPSS、R、Python等，这些软件可以用于更深入的数据处理和分析。

-数据可视化工具：介绍一些数据可视化的工具，如Tableau、PowerBI、GoogleCharts等，这些工具可以帮助学生更直观地展示数据。

-在线数据分析平台：介绍一些在线数据分析平台，如Kaggle、Data.world等，这些平台提供丰富的数据集供学生练习和挑战。

2.拓展建议：

-对于想要深入学习数据分析的学生，建议他们阅读《Python数据科学手册》或《R语言实战》等书籍，这些书籍可以帮助学生更全面地掌握数据分析的技能。

-对于对数据可视化感兴趣的学生，可以推荐他们观看《数据可视化之美》等视频教程，通过视觉化的方式学习如何将数据转化为信息。

-建议学生参与在线课程，如Coursera上的《数据科学专项课程》或edX上的《数据科学基础》，这些课程提供系统的学习路径和实际案例分析。

-鼓励学生参加数据分析竞赛，如Kaggle的比赛，通过实际的项目挑战来提升自己的数据分析能力。

-引导学生关注数据新闻和分析报告，如《经济学人》的数据分析专栏或《纽约时报》的数据可视化项目，这些资源可以帮助学生了解数据分析在现实世界中的应用。

-建议学生定期阅读数据分析相关的博客和论坛，如StackOverflow、DataScienceCentral等，这些资源可以提供最新的行业动态和技术分享。

-通过参加数据分析的社区和研讨会，学生可以与同行交流，获取最新的技术和趋势信息。

-建议学生尝试使用开源的数据集进行实战练习，如UCI机器学习库或GitHub上的开源项目，这些数据集覆盖了各种领域，有助于学生提升实际操作能力。内容逻辑关系①数据分析的基本概念

-数据收集：获取数据的各种方法，如问卷调查、实验数据等。

-数据整理：对收集到的数据进行清洗、排序和筛选，以便于分析。

-数据分析：运用统计、数学等方法对数据进行处理，以发现数据中的规律和趋势。

②数据分析方法

-排序：按照一定的标准对数据进行排序，便于比较和分析。

-筛选：从数据集中提取满足特定条件的子集。

-统计：计算数据的平均值、中位数、众数等统计量，以描述数据的集中趋势。

③数据可视化技术

-图表类型：了解不同图表（如柱状图、折线图、散点图等）的特点和适用场景。

-图表制