2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一3.4《分析历史气温数据-设计批量数据算法》教学设计

2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一3.4《分析历史气温数据——设计批量数据算法》教学设计课题：科目：班级：课时：计划1课时教师：单位：一、教学内容本节课内容选自沪科版（2019）高中信息技术必修一第三章第四节《分析历史气温数据——设计批量数据算法》。主要包括：1.数据读取与存储；2.数据处理算法设计；3.数据可视化展示。通过本节课的学习，学生能够掌握批量处理数据的方法，提高信息处理能力，为后续学习打下基础。二、核心素养目标培养学生信息意识，提高信息处理能力，学会运用算法思维分析问题。通过设计批量数据算法，锻炼学生的逻辑思维和创新能力，培养他们解决实际问题的能力，同时增强数据分析和可视化呈现的技能。三、教学难点与重点1.教学重点

-数据读取与存储：重点在于让学生理解并能够运用不同的数据读取方法（如文件读取、数据库查询等）以及如何有效地存储和处理数据。

-数据处理算法设计：强调设计高效的数据处理算法，如排序、筛选等，并能够将算法转化为代码实现。

-数据可视化展示：重点在于掌握如何将处理后的数据通过图表等形式直观地展示出来，以便于分析和理解。

2.教学难点

-算法设计：学生可能难以理解如何将实际问题转化为算法，特别是在面对复杂的数据结构和处理逻辑时。

-数据结构选择：在处理大量数据时，学生可能难以选择合适的数据结构来优化算法的性能。

-代码实现：将算法转换为代码是实现难点的关键，学生可能面临变量使用、循环控制、条件判断等编程基础问题。

-调试与优化：学生需要学会调试代码，找出并修正错误，同时还需要优化算法以提高效率。

例如，在处理历史气温数据时，学生需要设计一个能够快速查找特定年份气温的算法，这涉及到选择合适的数据结构（如哈希表或二分查找树）和算法逻辑。在教学过程中，教师应引导学生通过逐步分析和实现小功能来逐步构建整个算法，同时通过实例演示和代码调试来帮助学生克服这些难点。四、教学资源-软硬件资源：计算机实验室、编程软件（如Python、Java等）、数据文件（历史气温数据集）

-课程平台：学校内部网络教学平台

-信息化资源：在线编程工具、算法可视化软件、教育视频资源

-教学手段：多媒体教学课件、实物教具（如温度计模型）、互动式教学软件五、教学过程设计1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对历史气温数据处理的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“同学们，你们知道气候变化对我们的生活有哪些影响吗？”

展示一些关于气候变化和气温变化的图片或视频片段，让学生初步感受气温数据的重要性。

简短介绍气温数据的基本概念和它在气候变化研究中的作用，为接下来的学习打下基础。

2.历史气温数据处理基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解气温数据处理的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解气温数据处理的基本概念，包括数据采集、存储和初步分析。

详细介绍气温数据的组成部分，如温度值、采集时间、地点等。

3.历史气温数据处理案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解气温数据处理的特性和重要性。

过程：

选择一个气温数据处理的实际案例，如分析某城市多年的气温变化趋势。

详细介绍案例的背景、数据处理步骤和结果展示。

引导学生思考如何从数据中提取有价值的信息，以及这些信息对气候变化研究的意义。

小组讨论：将学生分成小组，每组分析一个不同的气温数据集，讨论如何处理和分析这些数据。

4.学生小组讨论（10分钟）

目标：培养学生的合作能力和解决问题的能力。

过程：

将学生分成若干小组，每组选择一个气温数据集进行分析。

每组讨论如何读取数据、处理异常值、计算平均值和绘制趋势图。

每组选出一名代表，准备向全班展示讨论成果。

5.课堂展示与点评（15分钟）

目标：锻炼学生的表达能力，同时加深全班对气温数据处理的认知。

过程：

各组代表依次上台展示讨论成果，包括数据处理方法、结果分析和结论。

其他学生和教师对展示内容进行提问和点评，促进互动交流。

教师总结各组的亮点和不足，并提出进一步的数据处理技巧和工具。

6.课堂小结（5分钟）

目标：回顾本节课的主要内容，强调气温数据处理的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括气温数据处理的基本概念、案例分析和小组讨论。

强调气温数据处理在气候变化研究、环境监测和决策支持中的作用。

布置课后作业：要求学生使用所学的数据处理方法，分析一个自己感兴趣的气温数据集，并撰写一份简短的报告。

7.课堂延伸活动（5分钟）

目标：激发学生对气温数据处理的进一步兴趣，提供实践机会。

过程：

介绍一些在线的气温数据处理工具和资源，鼓励学生在课后进行实践。

提出一个开放性问题，如“如何利用气温数据预测未来的气候变化趋势？”让学生思考并讨论。

8.课堂总结（5分钟）

目标：确保学生对本节课内容的理解和掌握。

过程：

教师以提问的方式，检查学生对气温数据处理关键点的理解。

鼓励学生在课后继续探索和学习气温数据处理的相关知识。六、学生学习效果学生学习效果主要体现在以下几个方面：

1.知识掌握方面：

-学生能够理解并掌握气温数据处理的基本概念，如数据采集、存储、分析等。

-学生熟悉并能够运用数据处理的基本方法，包括数据清洗、排序、筛选等。

-学生了解数据可视化的基本原理，能够运用图表展示数据，提高数据分析的直观性。

2.技能提升方面：

-学生能够运用编程语言（如Python、Java等）编写程序，实现数据处理算法。

-学生能够熟练使用数据分析工具和软件，如Excel、SPSS等，进行数据分析和可视化。

-学生在实践操作中，提高了计算机操作能力和问题解决能力。

3.思维发展方面：

-学生在分析气温数据时，培养了逻辑思维和批判性思维。

-学生在处理复杂问题时，学会了将实际问题转化为算法，提高了解决问题的能力。

-学生在小组讨论和课堂展示中，提升了团队合作能力和沟通能力。

4.应用能力方面：

-学生能够将所学的气温数据处理知识应用于实际生活，如分析家乡的气候变化趋势。

-学生能够运用所学技能，解决与气温数据相关的实际问题，如预测未来气候变化。

-学生在课后作业中，能够自主探索和运用所学知识，提高自主学习能力。

5.情感态度价值观方面：

-学生通过学习气温数据处理，增强了环保意识，认识到气候变化对人类生活的影响。

-学生在合作学习和课堂展示中，培养了责任感和自信心。

-学生在解决实际问题的过程中，学会了坚持和毅力，提高了面对困难时的抗压能力。七、教学评价与反馈1.课堂表现：

-学生课堂参与度：观察学生在课堂上的提问、回答问题和参与讨论的积极性。

-学生注意力集中度：评估学生在课堂上的专注程度，是否能够集中注意力听讲和参与活动。

-学生互动情况：记录学生与教师、同学之间的互动频率和效果，如提问、回答、讨论等。

2.小组讨论成果展示：

-小组合作效果：评价学生在小组讨论中的分工合作情况，是否能够有效沟通和协作。

-小组展示质量：评估小组展示内容的准确性、逻辑性和完整性，以及对问题的深入分析。

-小组创新性：观察小组在讨论和展示过程中是否提出了新的观点或解决方案。

3.随堂测试：

-知识掌握程度：通过随堂测试，检查学生对气温数据处理基础知识的掌握情况。

-能力运用情况：测试学生在实际操作中运用所学知识解决问题的能力。

-知识迁移能力：评估学生能否将所学知识应用于新的情境或问题。

4.学生自评与互评：

-学生自评：鼓励学生对自己的学习过程和成果进行反思，评价自己在课堂上的表现和收获。

-学生互评：组织学生之间相互评价，促进学生之间的交流和共同进步。

5.教师评价与反馈：

-针对课堂表现：教师对学生在课堂上的积极参与、正确回答问题等给予肯定，对注意力不集中、参与度低等现象给予关注和建议。

-针对小组讨论：教师对小组合作效果、展示质量、创新性等方面给予评价，鼓励学生发挥团队协作精神，提出创新性观点。

-针对随堂测试：教师对学生的测试结果进行反馈，指出学生的优点和不足，并提供相应的改进建议。

-针对学生自评与互评：教师对学生自评和互评的结果进行总结，肯定学生的自我反思能力，引导学生从不同角度看待自己的学习过程。

-针对课后作业：教师对学生的课后作业进行批改和反馈，关注学生的实践操作能力和知识迁移能力，鼓励学生在实践中不断探索和学习。八、典型例题讲解1.例题一：某城市连续5年的平均气温如下（单位：℃）：15.2,15.5,16.0,16.3,16.8。请计算这5年的平均气温。

解答：将5年的平均气温相加，然后除以5。

平均气温=(15.2+15.5+16.0+16.3+16.8)/5=79.8/5=15.96℃

2.例题二：某地区一年内的最高气温和最低气温分别为37℃和-5℃，请计算这一年的气温范围。

解答：气温范围=最高气温-最低气温

气温范围=37℃-(-5℃)=37℃+5℃=42℃

3.例题三：某气象站记录了连续3个月的气温变化，如下表所示（单位：℃）：

|日期|气温|

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

|1月1日|10|

|1月2日|12|

|1月3日|8|

|1月4日|9|

|1月5日|11|

|1月6日|13|

|1月7日|14|

|1月8日|10|

|1月9日|12|

|1月10日|11|

|1月11日|13|

|1月12日|15|

|1月13日|14|

|1月14日|12|

|1月15日|10|

请计算1月份的平均气温。

解答：将1月份每天的气温相加，然后除以天数。

平均气温=(10+12+8+9+11+13+14+10+12+11+13+15+14+12+10)/15

平均气温=168/15≈11.2℃

4.例题四：某气象站记录了某地区的月平均气温变化，如下表所示（单位：℃）：

|月份|平均气温|

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

|1月|5|

|2月|6|

|3月|7|

|4月|8|

|5月|9|

|6月|10|

|7月|11|

|8月|12|

|9月|11|

|10月|10|

|11月|9|

|12月|8|

请计算该地区一年的气温变化范围。

解答：气温变化范围=最高月平均气温-最低月平均气温

气温变化范围=12℃-5℃=7℃

5.例题五：某城市连续5天的气温变化如下（单位：℃）：

|日期|气温|

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

|第1天|18|

|第2天|20|

|第3天|22|

|第4天|19|

|第5天|21|

请计算这5天的气温变化趋势。

解答：观察气温变化，可以发现气温呈上升趋势。

具体趋势：第1天到第3天气温逐渐上升，第4天气温略有下降，第5天气温再次上升。

趋势描述：气温变化趋势为先上升后略有下降，总体呈上升趋势。教学反思与总结今天这节课，咱们一起探讨了气温数据处理的技巧和方法。我觉得，整体上，这节课还是挺成功的，但也存在一些需要改进的地方。

首先，我觉得在导入新课的时候，我可能可以做得更生动一些。我展示了气温变化的图片和视频，但感觉还是有点枯燥。或许，我可以在导入时加入一些与学生们生活息息相关的话题，比如气候变化对家乡的影响，这样可能会更吸引他们的兴趣。

在讲解气温数据处理的基础知识时，我发现有些学生对于数据清洗和排序的概念理解得不是特别透彻。我可能需要花更多的时间来解释这些概念，并通过实际操作来帮助他们更好地理解。另外，我也意识到，我在讲解时可能过于依赖文字，而忽视了图表和示意图的使用，这对于视觉学习者来说可能不太友好。

案例分析环节，学生们参与得挺积极的，讨论也很有深度。不过，我发现有些学生在分析案例时，对于如何将实际问题转化为算法的过程还不够清晰。我应该在讲解案例时，更加注重算法设计的思路和步骤，让学生明白如何从问题出发，逐步构建解决方案。

小组讨论环节，学生们能够很好地合作，提出了不少有创意的想法。但我也注意到，有些学生可能在表达自己的观点时不够自信，或者没有很好地倾听他人的意见。我应该在接下来的教学中，更加注重培养学生的沟通能力和团队协作精神。

在课堂展示与点评环节，学生们的表现总体不错，但也有一些学生表现得比较紧张。我意识到，我需要给他们更多的展示机会，同时也应该提供一些技巧，比如如何更好地组织语言和展示内容。

至于课堂小结和课后作业，我觉得学生