《第11节 分析数据》教学设计　2023--2024学年北师大版初中信息技术七年级下册

《第11节分析数据》教学设计2023-—2024学年北师大版初中信息技术七年级下册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：《第11节分析数据》教学设计

2.教学年级和班级：2023—2024学年北师大版初中信息技术七年级下册

3.授课时间：2024年3月15日上午第二节课

4.教学时数：1课时核心素养目标培养学生信息意识，提高数据处理能力，学会运用统计图表分析数据，发展问题解决能力。通过本节课的学习，学生能够理解数据分析的基本方法，掌握制作和解读统计图表的技能，提升信息素养和批判性思维能力。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，已经具备了一定的数据处理基础，如基本的数字运算、简单的数据分类和排序。此外，他们可能已经接触过一些简单的数据图表，如条形图和饼图，但对于数据分析和统计图表的深入理解和应用可能还比较有限。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：

七年级学生对新鲜事物充满好奇心，对信息技术课程尤其感兴趣。他们的学习能力强，能够迅速掌握新工具的使用方法。在学习风格上，部分学生可能更倾向于通过实践操作来学习，而另一部分学生则可能更偏好理论学习和独立思考。

3.学生可能遇到的困难和挑战：

学生在分析数据时可能会遇到的问题包括对数据分析方法的初步理解不足，对统计图表的解读不够深入，以及在实际操作中遇到的数据处理困难。此外，对于一些学生来说，将抽象的数据分析概念与实际情境相结合可能是一个挑战。因此，本节课的教学设计需要注重理论与实践的结合，通过具体的案例和互动练习帮助学生克服这些困难。教学资源-软硬件资源：计算机教室，配备计算机、投影仪等教学设备。

-课程平台：北师大版初中信息技术教学平台。

-信息化资源：统计图表制作软件（如Excel）、在线数据分析工具。

-教学手段：多媒体课件、实物教具（如数据卡片）、互动式白板。教学过程1.导入（约5分钟）

-激发兴趣：通过展示一组不同类型的统计图表，提问学生：“你们能从这些图表中获取哪些信息？”引导学生思考数据图表在生活中的应用。

-回顾旧知：简要回顾上节课学习的数据处理方法，如数据排序、分类等，帮助学生建立新旧知识的联系。

2.新课呈现（约30分钟）

-讲解新知：详细讲解本节课的主要知识点，包括统计图表的种类、制作方法、解读技巧等。

-统计图表的种类：条形图、饼图、折线图等。

-制作方法：以Excel为例，演示如何制作各类统计图表。

-解读技巧：分析图表中的数据，提取有价值的信息。

-举例说明：通过具体例子帮助学生理解知识，如分析某城市人口年龄分布情况。

-互动探究：引导学生通过讨论、实验等方式探究知识。

-分组讨论：将学生分成小组，讨论如何利用统计图表分析实际问题。

-实验操作：让学生在计算机上实际操作，制作并解读统计图表。

3.巩固练习（约20分钟）

-学生活动：让学生动手实践，加深对知识的理解和应用。

-实践任务：布置一个与生活相关的数据分析任务，要求学生运用所学知识完成。

-教师指导：及时给予学生指导和帮助。

-巡视指导：教师在学生实践过程中巡视，解答学生疑问。

-课堂点评：对学生的实践成果进行点评，鼓励学生分享自己的经验。

4.总结与反思（约5分钟）

-总结本节课所学内容，强调统计图表在数据分析中的重要性。

-引导学生反思自己在学习过程中的收获和不足，提出改进措施。

5.布置作业（约5分钟）

-布置与生活相关的数据分析作业，要求学生运用所学知识完成。

-强调作业完成时间，要求学生在规定时间内提交作业。

教学过程中，教师应注重引导学生积极参与，培养学生的创新思维和实践能力。通过本节课的学习，学生能够掌握统计图表的制作和解读方法，提高数据分析能力，为后续课程的学习打下坚实基础。教学资源拓展1.拓展资源：

-数据收集与处理：介绍数据收集的方法，如问卷调查、实验数据收集等，以及数据处理的基本步骤，如数据清洗、整理等。

-数据可视化工具：除了Excel之外，还可以介绍其他数据可视化工具，如Tableau、GoogleCharts等，这些工具能够帮助学生更直观地展示和分析数据。

-数据分析案例：提供一些实际的数据分析案例，如市场调查、体育比赛成绩分析、环保数据监测等，让学生了解数据分析在各个领域的应用。

-统计学基础知识：简要介绍统计学的基本概念，如平均数、中位数、众数、标准差等，帮助学生更好地理解数据分析的原理。

2.拓展建议：

-鼓励学生参与学校或社区的数据收集活动，如环保活动、健康调查等，将所学知识应用于实际情境中。

-建议学生利用网络资源学习数据分析的基础理论，如《数据分析基础教程》、《统计学原理与应用》等书籍，以加深对数据处理的深入理解。

-推荐学生参加数据分析的在线课程或工作坊，如Coursera上的《数据科学导论》、edX上的《统计学》等，以获得更系统的学习。

-鼓励学生利用图书馆资源，阅读与数据分析相关的书籍和期刊，拓宽视野，了解数据分析的前沿动态。

-组织学生进行小组合作项目，每个小组选择一个感兴趣的数据分析主题，通过实际操作，完成从数据收集、处理到分析报告的全过程。

-鼓励学生在课堂上分享自己的数据分析成果，通过讨论和交流，提升学生的表达能力和团队协作能力。

-建议学生关注数据分析相关的竞赛和挑战，如Kaggle竞赛等，通过参与竞赛，提高自己的数据分析和解决问题的能力。课后拓展1.拓展内容：

-阅读材料：《数据分析入门》（作者：张三），该书以通俗易懂的语言介绍了数据分析的基本概念、方法和工具，适合初学者阅读。

-视频资源：《数据可视化教程》（视频平台：某视频网站），该系列视频通过实际案例演示了如何使用Excel和Tableau等工具进行数据可视化，适合学生课后自学。

2.拓展要求：

-鼓励学生在课后阅读《数据分析入门》一书，了解数据分析的基本流程和常用方法。

-观看《数据可视化教程》视频，学习如何制作各种统计图表，并将所学知识应用于实际数据集的分析。

-学生可选择一个感兴趣的数据集，如学校成绩、天气数据等，尝试使用所学方法进行分析，并制作相应的统计图表。

-鼓励学生将分析结果与同学分享，通过讨论和交流，互相学习，共同提高。

-教师可提供以下指导和帮助：

-推荐相关书籍和视频资源，帮助学生更好地理解数据分析的概念和方法。

-安排课后辅导时间，解答学生在学习过程中遇到的疑问。

-组织学生进行小组讨论，共同分析数据，分享学习心得。

-鼓励学生参加数据分析相关的线上课程，如Coursera、edX等平台上的数据分析课程。

-指导学生如何利用网络资源，如Kaggle、D等平台，获取更多数据集进行分析。

-组织学生参加数据分析的竞赛或挑战，如Kaggle竞赛等，提升学生的实践能力和团队协作能力。内容逻辑关系①本文重点知识点：

-统计图表的种类与特点

-数据处理的基本步骤

-统计图表的制作方法

-数据解读与分析技巧

②重点词汇：

-统计图表（StatisticalChart）

-数据处理（DataProcessing）

-条形图（BarChart）

-饼图（PieChart）

-折线图（LineChart）

-数据清洗（DataCleaning）

-数据整理（DataOrganization）

③重点句子：

-“统计图表是展示数据分布和变化趋势的重要工具。”

-“在制作统计图表时，要注意数据的准确性和图表的清晰性。”

-“通过分析统计图表，我们可以更好地理解数据的内在规律。”

-“数据处理是数据分析的第一步，它关系到后续分析结果的准确性。”

-“不同的统计图表适用于不同的数据类型和分析目的。”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发言次数、提问频率以及参与讨论的积极性，评估学生的课堂参与度。

-学生互动合作：注意学生在小组讨论和互动环节中的合作表现，如是否能够倾听他人意见、是否能够提出建设性的观点等。

-学生注意力集中度：通过学生的眼神交流、笔记记录和课堂练习的正确率来评估学生的注意力集中度。

2.小组讨论成果展示：

-小组合作效果：评价小组在讨论过程中的分工合作是否合理，成员之间的沟通是否顺畅。

-小组报告质量：评估小组报告的内容是否全面、逻辑是否清晰、表达是否准确。

-小组创新性：观察小组在分析数据时是否能够提出新的观点或解决方案。

3.随堂测试：

-知识掌握程度：通过随堂测试的成绩来评估学生对本节课知识点的掌握程度。

-应用能力：测试中包含一些应用性问题，用以评估学生将理论知识应用于实际情境的能力。

-反思能力：在测试中设置一些反思性问题，考察学生是否能从分析数据中得出结论并进行反思。

4.学生自评与互评：

-学生自评：鼓励学生在课后填写自我评价表，反思自己在课堂上的表现和学习成果。

-互评：组织学生进行互评，通过同学之间的评价，学生可以了解到自己在哪些方面做得好，哪些方面需要改进。

5.教师评价与反馈：

-针对课堂表现：教师对学生在课堂上的参与度、合作能力和注意力集中度给予评价，并提出改进建议。

-针对小组讨论成果：教师对小组讨论的效果、报告质量和创新性进行评价，并指出小组在讨论过程中需要改进的地方。

-针对随堂测试：教师根据测试结果，对学生的知识掌握程度和应用能力进行评价，并针对学生的错误提供具体的反馈。

-针对学生自评与互评：教师对学生的自我评价和互评结果进行审核，确保评价的客观性和公正性，并鼓励学生根据反馈进行调整。

-针对课后拓展：教师评价学生在课后拓展任务中的表现，如阅读材料、观看视频和数据分析实践，并提供进一步的指导。反思改进措施反思改进措施（一）教学特色创新

1.案例教学：在讲解统计图表制作和解读时，结合实际案例，如市场分析、体育赛事成绩等，让学生在实际情境中学习，提高他们的应用能力。

2.互动式教学：通过小组讨论、角色扮演等方式，增加课堂互动，激发学生的学习兴趣，培养他们的团队协作能力。

反思改进措施（二）存在主要问题

1.学生对数据分析的兴趣不足：部分学生对数据分析的兴趣不高，导致课堂参与度不高。

2.教学方法单一：目前的教学方法较为传统，缺乏创新，可能无法满足不同学生的学习需求。

3.评价方式单一：主要依靠随堂测试和课后作业来评价学生的学习成果，缺乏多元化的评价方式。

反思改进措施（三）

1.提高学生对数据分析的兴趣：可以通过引入一些有趣的数据分析案例，如社交媒体数据分析、流行趋势预测等，激发学生的学习兴趣。

2.丰富教学方法：尝试引入翻转课堂、项目式学习等教学方法，让学生在课前自主学习，课堂上进行实践和讨论，提高学习效果。

3.多元化评价方式：除了随堂测试和课后作业，还可以引入学生自评、互评、过程性评价等方式，全面评估学生