第1章数据与数据科学1.2数据管理与分析简介 -高中教学同步《信息技术数据管理与分析》教学设计（人教-中图版2019）

第1章数据与数据科学1.2数据管理与分析简介-高中教学同步《信息技术数据管理与分析》(教学设计）（人教-中图版2019）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）第1章数据与数据科学1.2数据管理与分析简介-高中教学同步《信息技术数据管理与分析》(教学设计）（人教-中图版2019）设计意图本节课旨在让学生了解数据管理与分析的基本概念，掌握数据管理的基本方法，培养学生的数据分析和处理能力。通过本节课的学习，学生能够理解数据在现代社会中的重要性，提高信息素养，为后续学习数据管理与分析打下坚实基础。核心素养目标1.培养学生信息意识，认识到数据在生活中的广泛应用。

2.提升学生的数据处理能力，学会使用基本的数据管理工具。

3.增强学生的计算思维，学会从数据中提取信息、进行问题解决。

4.培养学生的批判性思维，对数据分析结果进行合理判断。学习者分析1.学生已经掌握了哪些相关知识：

学生在进入本节课之前，可能已经接触过基本的计算机操作和数据处理，了解一些基础的数据类型和简单的数据排序方法。但对于数据管理与分析的全面概念和高级处理技术，学生可能了解有限。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：

高中学生对信息技术课程通常持有较高的兴趣，尤其是在面对实际操作和应用时。学生的能力水平参差不齐，部分学生可能对计算机操作较为熟练，而部分学生可能需要更多的时间来适应。学习风格上，学生可能偏好视觉学习、动手实践或听觉讲解。

3.学生可能遇到的困难和挑战：

学生在学习数据管理与分析时可能遇到的困难包括对数据概念的理解、数据处理的复杂性和数据分析的准确性。特别是对于那些对计算机操作不熟悉的学生，可能会感到数据管理工具的使用难度较大。此外，学生在分析数据时可能难以从大量数据中提取有价值的信息，或者在解读分析结果时缺乏批判性思维。教学资源准备1.教材：确保每位学生都有《信息技术数据管理与分析》教材，以便跟随教材内容学习。

2.辅助材料：准备相关图片、图表和视频，帮助学生直观理解数据管理与分析的概念。

3.实验器材：准备数据管理与分析软件，如Excel或数据库管理系统，供学生实践操作。

4.教室布置：设置分组讨论区和实验操作台，营造良好的学习氛围，方便学生互动和实践。教学流程一、导入新课（5分钟）

1.展示日常生活中的数据应用案例，如社交媒体上的用户数据、天气预报等，引导学生思考数据在日常生活中的作用。

2.提问：“你们认为什么是数据？数据管理与分析有什么意义？”激发学生的思考和讨论兴趣。

二、新课讲授（15分钟）

1.讲解数据管理的基本概念，包括数据、数据类型、数据结构等，通过举例说明数据在现实生活中的应用。

2.介绍数据管理的方法，如数据收集、存储、处理、分析等，结合教材内容进行讲解。

3.阐述数据分析的基本方法，如统计分析、数据挖掘等，强调数据分析在决策中的重要性。

三、实践活动（20分钟）

1.分组实践：学生分组进行数据收集，每人负责收集一种类型的数据，如社交媒体数据、消费数据等。

2.数据处理：学生利用所学知识对收集到的数据进行整理、清洗和排序，提高数据处理能力。

3.数据分析：学生根据数据进行分析，得出结论，如消费趋势、用户行为等，培养学生的数据分析能力。

四、学生小组讨论（10分钟）

1.数据类型识别：讨论不同类型数据的特征，如数值型、文本型、时间序列型等，举例说明其在现实生活中的应用。

2.数据处理技巧：讨论数据处理过程中遇到的问题和解决方法，如缺失值处理、异常值处理等。

3.数据分析结果解读：讨论数据分析结果的准确性和可靠性，如何从数据中提取有价值的信息。

五、总结回顾（5分钟）

1.回顾本节课所学内容，强调数据管理与分析的重要性。

2.分析本节课的重难点，如数据类型识别、数据处理技巧、数据分析结果解读等。

3.布置课后作业，要求学生运用所学知识进行数据收集、处理和分析，培养学生的实际操作能力。

整个教学流程用时45分钟，具体安排如下：

导入新课：5分钟

新课讲授：15分钟

实践活动：20分钟

学生小组讨论：10分钟教学资源拓展1.拓展资源：

-数据库管理系统：介绍常用的数据库管理系统，如MySQL、Oracle、SQLServer等，探讨其特点和应用场景。

-数据可视化工具：介绍数据可视化工具，如Tableau、PowerBI、Python的Matplotlib等，展示如何通过可视化工具更好地呈现数据分析结果。

-数据清洗与处理技术：介绍数据清洗与处理的方法，如数据去重、数据填充、数据转换等，以及Python等编程语言在数据处理中的应用。

-数据挖掘算法：介绍常见的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类算法等，探讨其在数据分析中的应用。

-伦理与法律问题：探讨数据管理与分析中涉及的伦理与法律问题，如数据隐私、数据安全、数据合规等。

2.拓展建议：

-鼓励学生通过在线课程或视频教程学习数据库管理系统的基础知识，如MySQL的安装和使用。

-推荐学生使用数据可视化工具进行实践操作，如通过Tableau制作简单的数据可视化报告。

-引导学生利用Python进行数据处理，学习Pandas、NumPy等库的基本操作，提高数据处理能力。

-组织学生参与数据挖掘竞赛或项目，如Kaggle竞赛，以实际应用场景提高数据分析技能。

-鼓励学生阅读相关书籍，如《数据科学入门》、《Python数据分析》等，深入了解数据科学领域的知识。

-安排学生参加讲座或研讨会，邀请行业专家分享数据管理与分析的实际经验和最新技术动态。

-引导学生关注数据伦理和法律问题，了解相关法规和标准，培养学生的数据责任感和合规意识。

-组织学生进行小组研究，探讨数据管理与分析在不同行业中的应用，如金融、医疗、零售等，增强学生的跨学科思维。

-鼓励学生参与开源项目，如ApacheHadoop、ApacheSpark等，了解大数据处理框架的原理和架构。教学评价与反馈1.课堂表现：

-课堂参与度：评价学生在课堂上的提问次数、回答问题的准确性和积极性。

-学习态度：观察学生的专注程度、参与讨论的意愿以及对学习任务的认真态度。

-实践操作：评估学生在课堂实践环节的操作技能，如使用数据处理软件的熟练程度。

2.小组讨论成果展示：

-团队合作：评价小组内成员的沟通协作能力，包括分工明确、互相支持、共同解决问题。

-创新思维：评估小组在讨论中提出的创新观点和解决方案。

-信息整合：评价小组如何将所学知识整合到讨论中，以及是否能够提出合理的分析结论。

3.随堂测试：

-知识掌握：通过随堂测试评估学生对数据管理与分析基本概念和方法的掌握程度。

-应用能力：测试学生将理论知识应用于实际问题的能力，如数据清洗、分析工具的使用等。

-问题解决：评价学生在面对新问题时，能否运用所学知识进行分析和解决。

4.学生自评与互评：

-自我反思：鼓励学生在课后进行自我反思，评价自己在课堂上的表现和学习收获。

-互评反馈：组织学生进行互评，相互提供建设性的意见和建议，帮助学生共同进步。

5.教师评价与反馈：

-针对课堂表现：教师针对学生在课堂上的表现给出具体评价，包括优点和需要改进的地方。

-针对实践活动：教师评估学生在实践活动中的参与度、操作技巧和解决问题的能力。

-针对小组讨论：教师对小组讨论成果进行评价，强调团队协作和创意思维的重要性。

-针对随堂测试：教师根据测试结果，分析学生的学习难点，提供针对性的辅导和建议。

-针对自评与互评：教师鼓励学生接受他人评价，并指导学生如何从评价中获取成长。

-教师定期反馈：教师通过定期会议或个别辅导，与学生进行一对一的交流，了解学生的学习进度和需求，提供个性化指导。典型例题讲解例题1：数据清洗

题目：假设有一份包含学生成绩的Excel表格，其中包含了一些无效数据，如空值、重复记录等。请编写一个Python脚本，使用Pandas库对数据进行清洗，去除无效数据。

答案：

```python

importpandasaspd

#加载数据

data=pd.read_excel('student_grades.xlsx')

#去除空值

data=data.dropna()

#去除重复记录

data=data.drop_duplicates()

#输出清洗后的数据

print(data)

```

例题2：数据排序

题目：对上题清洗后的学生成绩数据，按照成绩从高到低进行排序。

答案：

```python

#按成绩排序

sorted_data=data.sort_values(by='grade',ascending=False)

print(sorted_data)

```

例题3：数据分组

题目：根据学生性别对学生成绩数据进行分组，并计算每组学生的平均成绩。

答案：

```python

#按性别分组并计算平均成绩

grouped_data=data.groupby('gender')['grade'].mean()

print(grouped_data)

```

例题4：数据透视表

题目：使用Pandas创建一个数据透视表，展示不同科目和性别的学生平均成绩。

答案：

```python

#创建数据透视表

pivot_table=data.pivot_table(values='grade',index='gender',columns='subject',aggfunc='mean')

print(pivot_table)

```

例题5：数据可视化

题目：使用Matplotlib库绘制学生成绩的直方图，展示不同成绩区间的学生人数。

答案：

```python

importmatplotlib.pyplotasplt

#绘制直方图

data['grade'].value_counts().sort_index().plot(kind='bar')

plt.xlabel('Grade')

plt.ylabel('NumberofStudents')

plt.title('DistributionofStudentGrades')

plt.show()

```反思改进措施反思改进措施（一）教学特色创新

1.结合实际案例教学：在教学过程中，我们可以尝试结合一些实际的数据管理与分析案例，让学生在真实的场景中学习理论知识，提高他们的实际操作能力。

2.强化实践教学：通过设置实验室环境，让学生在教师指导下进行实际的数据处理与分析操作，这样不仅能加深对理论知识的理解，还能培养学生的动手能力和解决问题的能力。

反思改进措施（二）存在主要问题

1.教学方法单一：在当前的教学中，我发现教学方法较为单一，主要是以教师讲解为主，学生的主动参与度不高，这可能影响学生的学习效果。

2.学生参与度不足：部分学生在课堂上的参与度不够，可能是因为对数据管理与分析的兴趣不足，或者对课程内容的理解有困难，这需要我们进一步关注和引导。

3.缺乏互动反馈：在课堂教学中，师生互动和反馈环节不够充分，这可能导致学生对知识的吸收不够全面，需要我们加强互动和及时反馈。

反思改进措施（三）

1.丰富教学手段：为了提高学生的学习兴趣和参与度，我们可以尝试引入更多的教学手段，如视频、动画、游戏等，使教学内容更加生动有趣。

2.设计互动式教学活动：通过设计小组讨论、角色扮演、案例分析等互动式教学活动，激发学生的学习兴趣，提高他们的参与度和积极性。

3.加强个性化辅导：针对学生在学习过程中遇到的问题，提供个性化的辅导，帮助学生克服学习难点，提高他们的学习效果。

4.优化评价体系：建立多元化的评价体系，不仅关注学生的考试成绩，还要关注他们的实践能力、团队合作能力等，全面评价学生的学习成果。

5.增强校企合作：与企业合作，为学生提供实习和实训的机会，让学生在实践中学习和成长，提高他们的就业竞争力。

6.持续关注学生需求：定期与学生交流，了解他们的学习需求和反馈，不断调整和优化教学内容和方法，确保教学效果。内容逻辑关系①数据管理与分析的基本概念

-数据