2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一第二单元项目三《 调查中学生移动学习现状-经历数据处理的一般过程》教学设计

2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一第二单元项目三《调查中学生移动学习现状——经历数据处理的一般过程》教学设计科目授课时间节次--年—月—日（星期——）第—节指导教师授课班级、授课课时授课题目（包括教材及章节名称）2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一第二单元项目三《调查中学生移动学习现状——经历数据处理的一般过程》教学设计设计思路本课程设计以沪科版高中信息技术必修一第二单元项目三《调查中学生移动学习现状——经历数据处理的一般过程》为主题，紧密结合课本内容，引导学生通过移动学习现状的调查研究，运用数据处理的一般过程，培养信息素养和问题解决能力。课程设计注重实践操作，通过实际案例分析，让学生掌握数据处理的方法，提高信息技术的应用能力。核心素养目标1.提升信息意识，认识到移动学习在中学生中的普遍性和重要性。

2.培养计算思维，通过数据处理过程，发展逻辑推理和算法设计能力。

3.强化数字化学习与创新，学会运用信息技术工具进行数据收集、整理和分析。

4.增强信息社会责任感，意识到数据安全和隐私保护的重要性。学情分析高中阶段的学生已经具备一定的信息技术基础，对计算机和网络有一定的了解。但在数据处理方面，不同学生的学习水平存在差异。部分学生可能对移动学习工具较为熟悉，但在数据处理方法和思维上存在不足。以下是对学生层次、知识、能力、素质和行为习惯的分析：

1.学生层次：班级学生整体素质较高，学习能力强，但对信息技术的深度应用和数据处理能力参差不齐。

2.知识方面：学生对计算机操作和网络应用有一定了解，但对数据处理的一般过程、数据分析方法和信息伦理等知识掌握不足。

3.能力方面：部分学生具备一定的信息检索、信息处理和问题解决能力，但在数据分析、信息可视化等方面能力有限。

4.素质方面：学生具备良好的学习态度和团队合作精神，但在时间管理和自主学习方面有待提高。

5.行为习惯：学生在课堂上积极参与讨论，但部分学生存在注意力不集中、手机依赖等问题，对课程学习产生一定影响。教学资源-软硬件资源：计算机教室、移动学习设备（平板电脑、智能手机）、数据采集软件（如问卷星、腾讯问卷）、数据处理软件（如Excel、SPSS）

-课程平台：学校信息技术教学平台、在线学习资源库

-信息化资源：中学生移动学习现状相关研究报告、案例分析视频、数据处理教程

-教学手段：多媒体教学、翻转课堂、小组合作学习教学过程1.导入（约5分钟）

-激发兴趣：通过提问学生日常使用移动学习设备的频率和方式，引发学生对移动学习的思考。

-回顾旧知：回顾数据收集和统计分析的基本方法，如问卷调查、样本选取、数据分析工具等。

2.新课呈现（约30分钟）

-讲解新知：详细讲解数据处理的一般过程，包括数据收集、整理、分析和可视化。

-举例说明：展示中学生移动学习现状的案例，分析其数据收集方法，展示数据处理结果。

-互动探究：分组讨论如何针对中学生群体进行移动学习现状调查，引导学生提出数据收集、分析的方法。

3.实践操作（约30分钟）

-学生活动：学生分组进行移动学习现状调查，利用移动设备收集数据。

-教师指导：现场解答学生在数据收集过程中遇到的问题，确保数据收集的准确性和完整性。

4.数据整理与分析（约40分钟）

-学生活动：学生将收集到的数据整理到Excel表格中，进行初步的数据分析。

-教师指导：教授学生如何使用Excel进行数据排序、筛选、图表制作等操作。

-互动探究：引导学生根据数据分析结果，探讨中学生移动学习的现状和问题。

5.结果展示与讨论（约20分钟）

-学生活动：各小组展示调查结果，分享数据分析的方法和发现。

-教师指导：组织学生讨论调查结果，引导学生从数据中提炼有价值的信息。

6.数据可视化（约30分钟）

-学生活动：学生利用Excel或其他工具制作图表，展示调查结果。

-教师指导：讲解图表制作的基本原则和技巧，帮助学生制作清晰、直观的图表。

7.总结与反思（约10分钟）

-教师总结：回顾本节课的主要内容和关键步骤，强调数据处理的重要性。

-学生反思：引导学生反思自己在数据处理过程中的收获和不足，提出改进措施。

8.课后作业（约10分钟）

-教师布置：布置课后作业，要求学生根据本节课所学，设计一个小型的数据处理项目，并完成数据收集、分析、可视化等步骤。教学资源拓展1.拓展资源：

-中学生移动学习现状研究报告：介绍国内外关于中学生移动学习的研究成果，包括学习习惯、学习效果、设备使用情况等。

-移动学习应用案例分析：分析流行的移动学习应用，如教育平台、学习软件、在线课程等，探讨其功能和特点。

-数据处理软件教程：提供Excel、SPSS等数据处理软件的教程，帮助学生掌握数据整理、分析、可视化的技能。

-信息伦理与数据安全：介绍数据安全和隐私保护的基本原则，提高学生对信息伦理的认识。

2.拓展建议：

-学生可以阅读相关研究报告，了解中学生移动学习的发展趋势和存在的问题。

-鼓励学生尝试使用不同的移动学习应用，比较其优缺点，为今后的学习选择合适的工具。

-引导学生利用网络资源，学习数据处理软件的高级功能，提高数据处理效率。

-组织学生参与信息伦理与数据安全的讨论，提高对个人信息保护意识。

-建议学生参与学校或社区组织的移动学习活动，亲身体验移动学习的实际应用。

-引导学生关注移动学习领域的最新动态，如人工智能、虚拟现实等新技术在移动学习中的应用。

-鼓励学生撰写关于移动学习的观察报告或调研论文，提高学术写作能力。

-组织学生参加数据处理竞赛或项目，锻炼团队合作和问题解决能力。

-建议学生与教师、家长沟通，共同探讨如何更好地利用移动学习，提高学习效果。内容逻辑关系①数据处理的一般过程：

-数据收集：明确调查目的、设计问卷、选取样本。

-数据整理：录入数据、清洗数据、排序数据。

-数据分析：计算统计量、绘制图表、分析数据。

-数据可视化：制作图表、展示结果、解释数据。

②中学生移动学习现状：

-移动学习设备的使用：类型、频率、偏好。

-移动学习行为：学习时间、学习内容、学习方式。

-移动学习效果：学习成绩、学习兴趣、学习满意度。

③数据处理与移动学习的关系：

-数据处理方法在移动学习中的应用。

-移动学习数据对教育决策的参考价值。

-提高移动学习效果的数据处理策略。反思改进措施反思改进措施（一）教学特色创新

1.融入移动学习实践：将移动学习设备与数据处理相结合，让学生在实际操作中学习数据处理技能。

2.强化数据分析思维：通过案例分析和小组讨论，培养学生的数据分析思维和问题解决能力。

反思改进措施（二）存在主要问题

1.教学内容与实际脱节：部分教学内容未能紧密联系学生的实际生活和学习，导致学生兴趣不高。

2.学生参与度不足：部分学生在课堂上的参与度不高，可能是因为对数据处理感到陌生或缺乏信心。

3.教学评价单一：评价方式主要依赖于学生的作业和考试，未能全面评估学生的实际操作能力和创新能力。

反思改进措施（三）改进措施

1.优化教学内容：结合学生的实际需求，引入更多与移动学习相关的案例，让学生在实际情境中学习数据处理。

2.提高学生参与度：通过小组合作、角色扮演等方式，增加学生的互动和参与，激发学生的学习兴趣。

3.多元化教学评价：引入过程性评价和形成性评价，关注学生的实际操作能力和创新思维，鼓励学生主动探索和表达。

4.加强教学反思：定期进行教学反思，及时调整教学策略，确保教学效果。

5.增加实践环节：组织学生参与实际的数据处理项目，如学校活动数据分析、社区调查等，提高学生的实际应用能力。

6.加强与学生的沟通：关注学生的学习困惑，及时给予指导和帮助，增强学生的自信心。

7.利用信息技术：利用在线平台和多媒体资源，丰富教学手段，提高教学效果。

8.拓展课外学习资源：推荐学生阅读相关书籍、观看教育视频，拓宽学生的知识面，激发学生的学习热情。教学评价与反馈1.课堂表现：观察学生在课堂上的参与度、提问积极性、回答问题的准确性。评价学生在课堂上的注意力集中程度、对知识的理解程度以及是否能够主动参与到讨论和活动中。

2.小组讨论成果展示：评估学生在小组讨论中的表现，包括是否能够积极参与、提出有建设性的观点、倾听他人意见、协调小组成员的合作等。评价小组讨论的成果，如是否完成了既定的任务，是否能够有效地展示讨论结果。

3.随堂测试：通过设计简短的小测验或练习题，评价学生对数据处理知识和技能的掌握情况。测试内容应涵盖本节课的关键知识点，包括数据处理的基本步骤、数据分析方法、数据可视化的应用等。

4.课后作业：评估学生的课后作业完成情况，包括作业的准确性、完整性、创新性。通过作业可以看出学生对知识的理解和应用能力，以及是否能够独立完成数据处理任务。

5.教师评价与反馈：

-针对学生在课堂上的表现，给予及时、具体的正面反馈，如“你的分析很有逻辑性，做得很好！”或“你在小组讨论中提出了很好的观点，继续努力！”

-对于学生在数据处理过程中遇到的问题，提供个性化的指导，如“你可以尝试使用这个工具来解决你的问题。”

-在课后，通过一对一