1.1数据及其特征教学设计-2023-2024学年高中信息技术粤教版(2019)必修1

1.1数据及其特征教学设计-2023—2024学年高中信息技术粤教版（2019）必修1学校授课教师课时授课班级授课地点教具课程基本信息1.课程名称：数据及其特征

2.教学年级和班级：高中信息技术粤教版（2019）必修1

3.授课时间：2课时

4.教学时数：90分钟

二、教学目标

1.理解数据的概念及其在现实生活中的应用。

2.掌握数据的基本特征，包括分布、中心趋势、离散程度等。

3.学会使用图表和统计方法对数据进行分析和展示。

三、教学内容

1.数据的概念及其来源

2.数据的基本特征：分布、中心趋势（平均数、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差）

3.数据的收集与整理方法

4.数据可视化：条形图、折线图、饼图等

四、教学过程

1.导入：通过生活中的实例，如天气预报、商品销售数据等，引出数据的概念及其重要性。

2.讲解：讲解数据的基本特征，并通过实际案例进行分析。

3.实践：学生分组进行数据收集、整理和分析的实践操作，教师巡回指导。

4.总结：学生展示实践成果，总结数据的基本特征及其应用。

5.作业：布置相关的练习题，巩固所学知识。

五、教学资源

1.课件：制作课件，展示数据的基本特征及其应用。

2.数据素材：收集生活中的数据素材，用于实践操作。

3.统计软件：如Excel等，用于数据分析和展示。

六、教学评价

1.课堂参与度：观察学生在课堂上的积极参与程度，提问和回答问题的积极性。

2.实践操作：评价学生在实践过程中的操作技能和数据分析能力。

3.作业完成情况：检查学生作业的完成质量，巩固所学知识。核心素养目标1.数据意识：培养学生对数据的敏感性和关注度，使其能够识别和理解生活中的数据，并能够主动收集和整理数据。

2.信息素养：培养学生对信息的判断和处理能力，使其能够从大量的信息中筛选出有价值的数据，并运用数据分析方法进行处理和展示。

3.数据处理能力：培养学生运用统计软件和工具对数据进行处理和分析的能力，使其能够掌握数据清洗、数据可视化等基本技能。

4.逻辑思维：培养学生运用数据分析方法解决问题的能力，使其能够通过数据分析和逻辑推理得出合理的结论。重点难点及解决办法1.重点：数据的基本特征及其应用。

解决办法：通过实际案例和生活中的数据，让学生直观地理解和掌握数据的基本特征，并通过实践活动加以巩固。

2.难点：数据的收集与整理方法、数据可视化。

解决办法：采用分组实践的方式，让学生亲自动手操作，教师巡回指导，同时提供相应的统计软件和工具，帮助学生克服困难。

3.重点：数据的分析和展示方法。

突破策略：引导学生运用统计软件进行数据分析，学会制作条形图、折线图、饼图等，并通过实例讲解和练习，使学生能够熟练掌握。

4.难点：数据处理能力和逻辑思维。

解决办法：设计具有挑战性的问题和案例，引导学生运用数据分析方法解决问题，培养学生的逻辑思维能力。同时，组织课堂讨论和交流，激发学生的思考和探索。教学方法与手段1.教学方法

1.1讲授法：在讲解数据的基本概念和特征时，采用讲授法，清晰地阐述知识点，帮助学生建立正确的认知。

1.2案例分析法：通过分析生活中的实际案例，让学生了解数据的应用和意义，提高学生的兴趣和参与度。

1.3实践活动法：组织学生进行分组实践，让学生亲自动手操作，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。

2.教学手段

2.1多媒体教学：利用多媒体设备，如投影仪、电脑等，展示数据分析和可视化的实例，使抽象的知识具体化，提高学生的理解和记忆。

2.2教学软件：运用统计软件和工具，如Excel、Tableau等，进行数据处理和分析的实践操作，提高学生的技能水平。

2.3网络资源：利用网络资源，如数据集、在线教程等，丰富教学内容，拓宽学生的视野，提供更多的学习资源和途径。

2.4互动平台：运用互动平台，如教学管理系统、讨论区等，促进学生之间的交流和合作，激发学生的思考和创造力。

2.5评价工具：利用评价工具，如在线测试、问卷调查等，及时了解学生的学习情况，对教学进行调整和改进。教学流程一、导入新课（用时5分钟）

同学们，今天我们将要学习的是《数据及其特征》这一章节。在开始之前，我想先问大家一个问题：“你们在日常生活中是否遇到过需要分析数据的情况？”比如，你想知道一批产品的质量是否合格，或者想要了解一个班级学生的成绩分布情况。这个问题与我们将要学习的内容密切相关。通过这个问题，我希望能够引起大家的兴趣和好奇心，让我们一同探索数据的奥秘。

二、新课讲授（用时10分钟）

1.理论介绍：首先，我们要了解数据的基本概念。数据是对客观事物的测量结果，它可以是数值、文字或者图像等形式。数据在科学研究、商业决策、社会管理等众多领域都发挥着重要作用。

2.案例分析：接下来，我们来看一个具体的案例。这个案例展示了数据在实际中的应用，以及它如何帮助我们解决问题。

3.重点难点解析：在讲授过程中，我会特别强调数据的分布、中心趋势和离散程度这三个重点。对于难点部分，我会通过举例和比较来帮助大家理解。

三、实践活动（用时10分钟）

1.分组讨论：学生们将分成若干小组，每组讨论一个与数据相关的实际问题。

2.实验操作：为了加深理解，我们将进行一个简单的实验操作。这个操作将演示数据的基本分析方法。

3.成果展示：每个小组将向全班展示他们的讨论成果和实验操作的结果。

四、学生小组讨论（用时10分钟）

1.讨论主题：学生将围绕“数据在实际生活中的应用”这一主题展开讨论。他们将被鼓励提出自己的观点和想法，并与其他小组成员进行交流。

2.引导与启发：在讨论过程中，我将作为一个引导者，帮助学生发现问题、分析问题并解决问题。我会提出一些开放性的问题来启发他们的思考。

3.成果分享：每个小组将选择一名代表来分享他们的讨论成果。这些成果将被记录在黑板上或投影仪上，以便全班都能看到。

五、总结回顾（用时5分钟）

今天的学习，我们了解了数据的基本概念、重要性和应用。同时，我们也通过实践活动和小组讨论加深了对数据的理解。我希望大家能够掌握这些知识点，并在日常生活中灵活运用。最后，如果有任何疑问或不明白的地方，请随时向我提问。教学资源拓展1.拓展资源

1.1视频资源：提供一些与数据及其特征相关的教学视频，如数据可视化、数据挖掘技术的应用等，帮助学生更直观地理解数据的特性和分析方法。

1.2案例集：收集一些不同领域的实际数据案例，如金融市场分析、社交媒体数据挖掘等，供学生分析和讨论。

1.3数据分析工具：介绍一些常用的数据分析工具和软件，如R语言、Python数据分析库等，并提供相应的使用教程和练习题。

1.4在线课程：推荐一些与数据科学相关的在线课程和教程，如Coursera、edX等平台上的数据分析和数据挖掘课程。

1.5学术文章：提供一些与数据特征分析相关的学术文章和研究报告，供有兴趣深入研究的学生阅读。

2.拓展建议

2.1实践项目：鼓励学生参与实际的数据分析项目，如学校科研项目、社会调查等，将所学知识应用于实际问题的解决中。

2.2数据分析比赛：推荐学生参加一些数据分析竞赛和挑战，如Kaggle比赛、天池大赛等，提高学生的数据分析和解决问题的能力。

2.3数据分析俱乐部：鼓励学生加入学校的数据分析俱乐部或社团，与其他对数据分析感兴趣的学生交流和合作，共同学习和进步。

2.4数据分析工作坊：组织数据分析工作坊或讲座，邀请行业专家或高校教授来校讲解最新的数据分析技术和应用，扩大学生的视野和知识面。

2.5自主学习计划：鼓励学生制定自主学习计划，定期阅读数据分析相关的书籍、论文和博客，不断提高自己的数据分析素养。教学评价与反馈1.课堂表现：观察学生在课堂上的参与程度，包括发言的积极性、思考问题的深度和广度，以及与老师和同学的互动情况。

2.小组讨论成果展示：评估学生在小组讨论中的表现，包括他们的思考问题的创新性、分析问题的准确性以及表达和沟通的能力。

3.随堂测试：通过随堂测试来评估学生对数据的收集、整理、分析和展示的掌握程度，以及他们运用数据解决实际问题的能力。

4.实践活动：评价学生在实践活动中的操作技能、数据处理能力和逻辑思维，以及他们能够独立完成任务的能力。

5.教师评价与反馈：针对学生的整体表现，教师应及时给予评价和反馈，鼓励学生的优点，指出需要改进的地方，并提供具体的改进建议。同时，教师应鼓励学生之间的相互评价和反馈，促进学生之间的学习和交流。课后作业1.根据课本中的数据特征理论，请举例说明数据的分布、中心趋势和离散程度在实际生活中的应用。

2.请使用统计软件（如Excel）对一组数据进行整理和分析，包括计算数据的平均数、中位数、众数、方差和标准差等，并制作相应的图表进行展示。

3.请从网络或生活中收集一组实际数据，对数据进行清洗和处理，然后使用数据可视化工具（如Tableau）制作一幅图表，展示数据的分布和趋势。

4.请根据课本中的数据分析方法，解决一个实际问题。例如，分析一组学生的考试成绩，探讨成绩分布与学生性别、年龄等因素之间的关系。

5.请阅读一篇与数据特征分析相关的学术文章，总结文章的主要观点和结论，并撰写一篇读后感。

参考答案：

1.数据的分布、中心趋势和离散程度在实际生活中的应用示例：

-数据的分布：分析一家公司的销售额数据，了解不同产品的销售情况。

-中心趋势：计算一家餐厅的平均客单价，评估餐厅的经营状况。

-离散程度：分析一组学生的考试成绩，了解学生的学习水平差异。

2.使用统计软件对数据进行整理和分析的示例：

-数据整理：整理一组学生的身高数据，计算平均身高、中位数、众数。

-数据分析：分析一组学生的成绩数据，计算平均分、方差和标准差。

-数据展示：制作条形图和折线图，展示学生成绩的分布和趋势。

3.使用数据可视化工具制作图表的示例：

-数据清洗：清洗一组产品销售数据，去除无效数据和异常值。

-数据处理：处理一组城市空气质量数据，计算平均PM2.5浓度。

-图表制作：使用Tableau制作地图，展示不同城市的空气质量情况。

4.解决实际问题的示例：

-问题分析