第五章数据处理和可视化表达 教学设计 2023-2024学年高中信息技术粤教版（2019） 必修1

第五章数据处理和可视化表达教学设计2023—2024学年高中信息技术粤教版（2019）必修1主备人备课成员设计思路本节课以“第五章数据处理和可视化表达”为主题，结合粤教版高中信息技术必修1教材内容，通过实际操作引导学生掌握数据处理的基本方法，学会运用图表等可视化工具进行数据展示。设计思路注重理论与实践相结合，以学生为主体，激发学习兴趣，提高数据处理和可视化表达的能力。核心素养目标分析培养学生信息意识，提升信息获取、处理和表达的能力；增强算法思维，通过数据处理学习算法的基本原理；发展问题解决能力，学会运用信息技术解决实际问题；培养批判性思维，对数据处理结果进行分析和评估；提升技术伦理意识，认识到数据安全和隐私保护的重要性。教学难点与重点1.教学重点，

①理解数据处理的基本流程，包括数据收集、整理、分析和可视化表达；

②掌握Excel等数据处理工具的基本操作，如数据筛选、排序、分类汇总等；

③学会运用图表进行数据可视化，包括柱状图、折线图、饼图等的选择和使用；

④能够根据数据特点选择合适的图表类型，并设计美观、易于理解的图表。

2.教学难点，

①理解并运用算法思维进行数据处理，分析数据背后的规律和趋势；

②正确选择和处理数据类型，避免数据错误和误导；

③创新性地运用图表设计，使数据可视化更加直观和有说服力；

④在数据量较大时，有效地进行数据筛选和分析，提高数据处理效率。学具准备Xxx课型新授课教法学法讲授法课时第一课时师生互动设计二次备课教学资源准备1.教材：确保每位学生都有粤教版高中信息技术必修1教材，以便参考课本内容。

2.辅助材料：准备Excel操作手册、数据处理的案例视频、图表制作教程等。

3.实验器材：准备笔记本电脑，安装Excel软件，确保每位学生都能进行数据处理实践。

4.教室布置：设置分组讨论区，提供白板或投影仪，以便展示图表和讨论。教学过程1.导入（约5分钟）

-激发兴趣：通过提问学生“在日常生活中，你们遇到过需要处理大量数据的情况吗？”来引发学生的思考，激发他们对数据处理和可视化表达的兴趣。

-回顾旧知：简要回顾Excel的基本操作，如单元格的编辑、公式的运用等，为数据处理部分做铺垫。

2.新课呈现（约20分钟）

-讲解新知：

1.数据处理的基本流程：介绍数据收集、整理、分析和可视化表达的基本步骤。

2.数据处理工具：讲解Excel等数据处理工具的基本操作，如数据筛选、排序、分类汇总等。

3.数据可视化：介绍图表制作的基本原则和常用图表类型，如柱状图、折线图、饼图等。

-举例说明：

1.通过展示一个实际案例，如学生成绩分析，让学生了解数据处理在现实生活中的应用。

2.举例说明如何运用Excel进行数据筛选、排序和分类汇总。

3.展示不同类型图表的应用实例，让学生直观地了解图表的特点和适用场景。

-互动探究：

1.分组讨论：将学生分成小组，讨论如何运用所学知识解决实际问题。

2.实验操作：引导学生进行Excel操作练习，如创建图表、数据排序等。

3.巩固练习（约30分钟）

-学生活动：

1.完成教材中的练习题，巩固所学知识。

2.学生自主设计数据处理方案，如制作班级活动参与度统计图。

-教师指导：

1.巡视教室，观察学生的操作情况，及时解答学生的问题。

2.针对学生的不同问题，给予个别指导，帮助学生克服困难。

4.总结与反思（约5分钟）

-学生总结：引导学生回顾本节课所学内容，总结数据处理和可视化表达的方法。

-教师反思：对学生的表现进行评价，指出学生的优点和不足，并提出改进建议。

5.作业布置（约2分钟）

-布置课后作业，如收集数据并制作图表，以加深对数据处理和可视化表达的理解。拓展与延伸六、拓展与延伸

1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料：

-《数据处理与分析》书籍：推荐学生阅读相关的书籍，如《数据分析：原理、方法与应用》，以加深对数据处理理论和方法的理解。

-《信息可视化：理论与实践》杂志：推荐学生阅读该杂志中的文章，了解信息可视化的最新发展和应用案例。

-《统计学基础》教材：通过学习统计学基础，帮助学生更好地理解数据处理中的概率论和统计推断。

2.鼓励学生进行课后自主学习和探究：

-学生可以尝试使用Python、R等编程语言进行数据处理和分析，通过编写代码实现数据清洗、数据分析和可视化展示。

-引导学生关注现实生活中的数据应用，如社交媒体数据分析、市场调查数据解读等，尝试将这些实际案例与所学知识相结合。

-鼓励学生参与数据竞赛，如Kaggle竞赛，通过实际操作提升数据处理和分析能力。

-组织学生进行小组合作项目，如设计一款数据分析应用或开发一个可视化工具，将所学知识应用于实际问题解决。

3.实用性拓展：

-数据挖掘技术：介绍数据挖掘的基本概念和方法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等，让学生了解如何从大量数据中提取有价值的信息。

-数据可视化工具：介绍一些常用的数据可视化工具，如Tableau、D3.js等，让学生了解如何将数据转换为直观的图表和图形。

-大数据技术：简要介绍大数据的概念和特点，如大数据的处理技术、存储技术等，让学生了解大数据时代的数据处理挑战和机遇。

4.拓展项目建议：

-设计一个学生成绩分析系统，通过收集学生成绩数据，使用Excel或Python进行分析，并制作成绩分布图、学习进度曲线等图表。

-开发一个社交媒体数据分析工具，收集用户发布的信息，分析用户行为和趋势，为社交媒体营销提供数据支持。

-利用地理信息系统（GIS）技术，分析某地区的人口分布、交通流量等数据，为城市规划提供参考。作业布置与反馈作业布置：

1.实践作业：

-学生需使用Excel或Python对一组随机生成的学生成绩数据进行处理，包括数据清洗、排序、筛选、分类汇总等操作。

-根据处理后的数据，制作至少两种不同类型的图表（如柱状图和折线图），以展示成绩分布和趋势。

2.案例分析：

-学生选择一个现实生活中的案例，如市场调查、人口统计等，收集相关数据。

-利用所学数据处理方法，对数据进行分析，并撰写一份简短的分析报告，包括数据分析的过程、结果和结论。

3.创新作业：

-学生设计一个简单的数据可视化项目，如制作一个班级活动参与度的动态图表。

-项目需包含数据收集、处理、可视化和解释说明等环节。

作业反馈：

1.及时批改：

-教师应在课后及时批改学生的作业，确保学生能够及时得到反馈。

2.详细反馈：

-对于实践作业，教师应检查学生的数据处理步骤是否正确，图表是否准确反映了数据特征。

-对于案例分析，教师应评估学生的分析逻辑是否合理，结论是否可靠。

-对于创新作业，教师应评价学生的创意是否新颖，实现是否成功。

3.改进建议：

-对于数据处理错误的作业，教师应指出错误所在，并提供正确的处理方法。

-对于分析报告，教师应指出分析过程中的不足，如数据收集不全面、分析逻辑不严谨等，并给出改进建议。

-对于创新项目，教师应鼓励学生的创意，同时指出项目中可以改进的地方，如交互性设计、数据展示的多样性等。

4.反馈方式：

-教师可以通过书面评语、课堂讲解或个别辅导的方式给予学生反馈。

-对于共性问题，可以在课堂上集中讲解，帮助学生共同进步。

-对于个性问题，教师应通过个别辅导，帮助学生解决具体困难。

5.反馈效果评估：

-教师应定期收集学生对作业反馈的意见，了解反馈的有效性。

-通过学生的作业完成情况和课堂表现，评估作业布置和反馈的效果，不断调整教学策略。反思改进措施反思改进措施（一）教学特色创新

1.互动式教学：尝试在课堂上增加互动环节，如小组讨论、角色扮演等，让学生在参与中学习，提高他们的参与度和积极性。

2.案例教学：结合实际案例进行教学，让学生在解决问题的过程中学习数据处理和可视化表达，增强知识的实用性。

反思改进措施（二）存在主要问题

1.学生动手能力不足：在教学过程中，发现部分学生在实际操作中遇到问题时，缺乏解决问题的能力。

2.教学内容与实际需求脱节：部分教学内容较为理论化，与学生的实际需求存在一定距离，导致学生学习兴趣不高。

3.评价方式单一：目前主要采用书面作业和考试成绩作为评价学生的方式，缺乏对学生实际操作能力和创新能力的评价。

反思改进措施（三）

1.加强实践环节：针对学生动手能力不足的问题，可以增加实验课和实践课的比重，让学生在实际操作中提高解决问题的能力。

2.调整教学内容：结合学生的实际需求，调整教学内容，增加与实际应用相关的案例，提高学生的学习兴趣和实用性。

3.丰富评价方式：除了书面作业和考试成绩，可以增加项目评价、作品展示等多元化的评价方式，全面评价学生的能力。

4.加强校企合作：与相关企业合作，邀请行业专家来校授课，让学生了解行业动态，提高他们的职业素养和就业竞争力。

5.注重学生个性化发展：关注学生的个体差异，针对不同学生的学习特点和需求，提供个性化的指导和支持，帮助他们发挥潜能。

6.激发学生学习兴趣：通过创新教学方法，如游戏化教学、翻转课堂等，激发学生的学习兴趣，提高教学效果。

7.强化教师专业发展：鼓励教师参加各类培训和学习，提升自身的专业素养和教学能力，为学生的成长提供更好的指导。课后作业作业一：

数据整理：

假设你有以下学生成绩数据（分数范围0-100）：

学生ID|数学|英语|物理|化学

-------|------|------|------|------

1|85|90|80|85

2|75|80|70|80

3|90|85|85|90

4|65|70|60|65

5|80|75|75|80

请使用Excel对以上数据进行排序，并筛选出数学成绩在80分以上的学生记录。

作业二：

数据透视表：

使用上述学生成绩数据，创建一个数据透视表，展示每个学生的平均成绩。

作业三：

图表制作：

针对上述学生成绩数据，制作一张柱状图，展示每个学生的总分排名。

作业四：

数据可视化：

假设你收集了以下一组销售数据（销售额和月份）：

月份|销售额

-----|------

1月|20000

2月|22000

3月|25000

4月|23000

5月|27000

请使用Excel制作一张折线图，展示销售额随月份的变化趋势。

作业五：

数据分析报告：

根据上述学生成绩数据，撰写一份简短的分析报告，包括以下内容：

-学生整体成绩分布情况

-不同科目成绩的比较

-分析可能影响学生成绩的因素

-