信息技术必修一《数据与计算》第三章第二节《数据分析与可视化》教学设计

信息技术必修一《数据与计算》第三章第二节《数据分析与可视化》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）信息技术必修一《数据与计算》第三章第二节《数据分析与可视化》教学设计教材分析信息技术必修一《数据与计算》第三章第二节《数据分析与可视化》教学设计，本节内容与课本紧密相连，旨在帮助学生掌握数据分析的基本方法与可视化技术，培养学生处理和展示数据的能力。课程内容涉及Excel的基本操作、图表制作及数据分析方法，与实际应用紧密结合，符合教学实际。核心素养目标培养学生信息意识，通过数据分析与可视化，提升学生对数据处理的敏感度和解决问题的能力。增强学生的计算思维，学会运用算法和工具对数据进行有效分析。同时，培养学生信息社会责任，认识到数据安全与隐私保护的重要性，并在实践中体现技术伦理意识。重点难点及解决办法重点：Excel的基本操作，包括数据排序、筛选、分类汇总等，以及图表制作和数据分析方法的应用。

难点：数据可视化图表的选择与设计，以及复杂数据分析模型的理解和应用。

解决办法：

1.通过实际操作演示和逐步引导，帮助学生掌握Excel的基本操作。

2.结合实例分析，引导学生理解不同图表的特点和适用场景，提高图表设计能力。

3.对于复杂数据分析模型，采用分步骤讲解和小组讨论的方式，帮助学生逐步理解和掌握。教学方法与策略1.采用讲授法结合案例教学，通过实际案例展示数据分析与可视化的应用，提高学生兴趣。

2.实施小组合作学习，让学生在小组内讨论图表设计和数据分析方法，培养团队合作能力。

3.利用交互式电子白板，实时展示操作步骤，便于学生跟随练习。

4.设计互动游戏，如“数据侦探”竞赛，激发学生学习兴趣，巩固所学知识。教学过程1.导入（约5分钟）

-激发兴趣：展示一系列日常生活中的数据图表，如天气变化、市场销售数据等，提问学生如何看待这些图表，它们如何帮助我们理解信息。

-回顾旧知：简要回顾Excel的基本操作，如单元格编辑、公式应用等，提醒学生这些操作在数据分析中的重要性。

2.新课呈现（约20分钟）

-讲解新知：详细介绍数据分析与可视化的基本概念，包括数据清洗、数据转换、图表类型选择等。

-举例说明：以实际案例展示如何使用Excel进行数据分析，如制作柱状图、折线图、饼图等，并解释图表的设计原则。

-互动探究：分组讨论不同图表的适用场景，让学生根据提供的数据集选择合适的图表类型，并说明理由。

3.实践操作（约30分钟）

-学生活动：学生根据教师提供的练习数据，分组进行数据分析，尝试使用Excel进行数据排序、筛选、分类汇总等操作。

-教师指导：教师巡视各小组，针对学生的操作进行个别指导，确保学生正确掌握操作步骤。

4.图表制作（约30分钟）

-学生活动：学生在指导下，根据数据制作图表，如柱状图、折线图、饼图等，并尝试调整图表格式和样式。

-教师指导：教师提供图表制作技巧，如如何优化图表布局、调整颜色搭配等，帮助学生提升图表设计能力。

5.数据分析（约20分钟）

-学生活动：学生运用所学数据分析方法，对图表中的数据进行解读，并尝试提出问题和解决方案。

-教师指导：教师引导学生深入分析数据，提出问题，并鼓励学生分享自己的见解。

6.总结与反思（约10分钟）

-学生活动：各小组分享数据分析的结果和心得，总结本节课所学内容。

-教师总结：教师对本节课的主要内容进行总结，强调数据分析与可视化在解决问题中的重要性，并鼓励学生在实际生活中应用所学知识。

7.课后作业（约10分钟）

-学生活动：布置课后作业，要求学生独立完成一份数据分析报告，包括数据收集、处理、图表制作和分析解读等环节。

-教师说明：教师简要说明作业要求，并提醒学生注意数据来源的可靠性和分析方法的准确性。

教学过程中，教师应密切关注学生的参与度和学习效果，适时调整教学策略，确保每个学生都能跟上教学进度，并达到预期的学习目标。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：

-《数据可视化：用图表说话的艺术》

-《数据分析基础：从Excel到Python》

-《信息可视化：设计原则与实践》

-《大数据时代的数据分析方法》

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中的Pandas和Matplotlib库进行数据分析和可视化，加深对数据分析工具的理解。

-探索使用在线数据集进行数据分析，如使用Kaggle平台上的公开数据集。

-学习如何使用Tableau或其他数据可视化工具创建交互式图表。

-研究不同行业中的数据分析案例，了解数据分析在实际工作中的应用。

-通过社交媒体或论坛，加入数据分析相关的讨论群组，与其他学习者交流心得。

-完成一个小型的数据分析项目，如分析学校食堂的用餐数据，提出改进建议。

-阅读相关书籍和文章，了解数据分析领域的最新趋势和技术发展。

-参加数据分析相关的在线课程或工作坊，提升专业技能。

-在学校或社区组织数据分析讲座或研讨会，分享学习成果和经验。重点题型整理1.题型一：Excel基本操作

-题目：请使用Excel对以下学生成绩数据进行排序和筛选，并按要求制作相应的图表。

-数据：学生成绩表，包含姓名、语文、数学、英语四门课程的成绩。

-答案：首先，对学生成绩进行排序，然后根据成绩筛选出语文成绩前五名的学生。接着，制作一个柱状图，展示每位学生的四门课程成绩。

2.题型二：图表制作

-题目：根据以下销售数据，制作一个折线图，展示不同月份的销售总额变化趋势。

-数据：销售数据表，包含月份和销售总额两列。

-答案：将月份作为横坐标，销售总额作为纵坐标，制作一个折线图，能够直观地反映出销售总额随时间的变化趋势。

3.题型三：数据分析

-题目：分析以下市场调查数据，找出最受欢迎的产品，并解释原因。

-数据：市场调查表，包含产品名称、投票数两列。

-答案：首先，计算每个产品的投票数，然后找出投票数最多的产品。接着，分析该产品受欢迎的原因，如价格、质量、品牌等。

4.题型四：数据清洗

-题目：对以下含有缺失值和异常值的数据进行清洗，确保数据的准确性。

-数据：销售数据表，包含日期、销售额、客户数量三列。

-答案：识别并处理缺失值，如删除含有缺失值的行或用平均值填充。对于异常值，如销售额明显偏离其他数据的记录，应进行核实或删除。

5.题型五：数据分析报告

-题目：根据以下员工绩效数据，撰写一份简短的分析报告，包括主要发现和建议。

-数据：员工绩效表，包含员工姓名、绩效评分、部门、工作年限四列。

-答案：分析员工绩效评分与部门、工作年限之间的关系，找出绩效较高的员工群体，并提出提升整体绩效的建议，如加强培训、优化工作流程等。课堂1.课堂评价：

-提问：在课堂上，通过提问来检验学生对知识点的理解和掌握程度。例如，在讲解完数据排序和筛选后，可以提问学生：“如何使用Excel的筛选功能来找出特定条件的数据？”通过学生的回答，可以评估他们对这一功能的掌握情况。

-观察：在学生进行小组讨论和实际操作时，教师应进行观察，注意学生的参与度、操作技巧和解决问题的能力。例如，在学生制作图表时，观察他们是否能够正确选择图表类型，是否能够合理设计图表布局。

-测试：在课程结束后，可以设计一些小测验来检测学生的学习成果。这些测验可以包括选择题、简答题和实际操作题，以全面评估学生对数据分析与可视化技能的掌握。

2.作业评价：

-批改：对学生的作业进行认真批改，确保每一项任务都得到了仔细检查。批改时应注意作业的准确性、完整性和创新性。

-点评：在批改作业的同时，给予学生详细的点评，指出他们的优点和需要改进的地方。例如，在学生制作的图表中，点评可以包括图表的设计、数据呈现的清晰度以及分析报告的合理性。

-反馈：及时反馈学生的学习效果，让学生了解自己的进步和不足。反馈可以是口头上的，也可以是书面上的，确保学生能够接收到具体的改进建议。

-鼓励：在评价中鼓励学生继续努力，特别是对于那些有进步但仍有不足的学生。例如，可以表扬他们在某些方面的进步，并鼓励他们在其他方面也取得成功。

-评价记录：保持详细的评价记录，包括学生的成绩、进步和需要改进的领域。这些记录将有助于教师跟踪学生的学习进展，并在必要时调整教学策略。教学反思与总结哎呀，这节课结束了，我得好好想想这堂课的表现。首先，我觉得我在教学方法上做得还是不错的。我尽量用生动的例子和实际操作来讲解数据分析与可视化的概念，学生们听起来还挺感兴趣的。不过，我发现有的学生对于一些复杂的图表设计还是有点吃力，可能是因为他们对这方面的知识接触得比较少，所以我在接下来的教学中得想办法加强这方面的练习。

然后，我在课堂管理上也有些小收获。我设置了小组讨论环节，这样不仅提高了学生的参与度，还让他们学会了如何合作。不过，我也发现有些小组在讨论时有点偏题，我得在下次课的时候提醒他们集中讨论重点。

说到学生的收获，我觉得还是蛮明显的。大部分学生都能熟练地使用Excel进行数据排序和筛选，这在数据分析中是非常基础也是非常重要的技能。而且，他们制作的图表也相当有模有样，这说明他们对图表的设计有了初步的理解。

但是，我也发现了一些问题。比如，有些学生对于数据分析的方法和思路还不够清晰