《第13课 数据有关联》教学设计教学反思-2023-2024学年小学信息技术浙教版2023四年级上册

《第13课数据有关联》教学设计教学反思-2023-2024学年小学信息技术浙教版2023四年级上册授课内容授课时数授课班级授课人数授课地点授课时间课程基本信息1.课程名称：《第13课数据有关联》

2.教学年级和班级：四年级上册信息技术课

3.授课时间：2023年10月25日星期三上午第二节课

4.教学时数：1课时

同学们，今天我们要一起走进信息技术的奇妙世界，开启《第13课数据有关联》的学习之旅。在这节课中，我们将通过一系列有趣的实践活动，探索数据的奥秘，感受信息技术在生活中的广泛应用。让我们一起期待吧！🌟💻🎉核心素养目标同学们，今天我们要培养的核心素养是信息意识、计算思维和数字化学习与创新。我们将通过分析数据、构建数据模型，提升对信息技术的敏感度和应用能力。通过小组合作，培养团队协作和问题解决能力，同时，通过设计简单的数据展示，激发创新思维，让信息技术成为我们学习和生活的有力工具。🌟💡🤝学习者分析1.学生已经掌握了哪些相关知识：

在进入《第13课数据有关联》之前，学生们已经对计算机基础操作有一定的了解，比如鼠标和键盘的使用，以及简单的文档编辑。此外，他们对数字、图形等基本概念也有所接触，这为今天的数据分析打下了基础。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：

四年级的学生对新鲜事物充满好奇，尤其是与科技相关的知识。他们对信息技术的学习兴趣较高，愿意尝试新技能。在能力方面，他们的逻辑思维能力逐渐增强，但分析复杂数据的能力还有待提高。学习风格上，他们倾向于通过实际操作和小组讨论来学习，这样既能提高动手能力，又能培养团队协作精神。

3.学生可能遇到的困难和挑战：

在学习《第13课数据有关联》时，学生可能会遇到以下困难和挑战：

-数据分析能力不足：对于如何从大量数据中提取有价值的信息，学生可能感到困惑。

-数据可视化：如何将数据以图表等形式直观展示，学生可能需要更多的指导。

-技术操作：对于一些较复杂的操作，如数据导入、处理和分析，学生可能需要逐步学习和实践。

为了克服这些困难，我们将通过分层教学、个别辅导和小组合作等方式，帮助学生逐步掌握数据有关联的知识和技能。🌈📊💪教学方法与手段教学方法：

1.讲授法：通过生动的讲解，引入数据有关联的概念，帮助学生理解数据的基本原理。

2.讨论法：组织学生进行小组讨论，鼓励他们分享对数据的理解和应用经验，培养批判性思维。

3.实验法：设置实际操作环节，让学生通过动手实践，加深对数据处理的直观认识。

教学手段：

1.多媒体教学：利用PPT展示数据案例，直观展示数据关联性。

2.互动软件：运用教学软件进行数据操作练习，提高学生动手能力。

3.实物教具：使用图表板和实物模型，帮助学生直观理解抽象的数据关系。📚💻🎨教学过程设计**总用时：45分钟**

**一、导入环节（5分钟**）

1.**情境创设**：

-利用多媒体展示城市交通流量图，提问：“同学们，你们能从这张图上看出什么信息？”

-引导学生观察图中不同时间段的车流量变化，激发学生对数据关联性的兴趣。

2.**提出问题**：

-提问：“如果我们要分析这个城市在不同季节的交通流量变化，你们觉得需要收集哪些数据？”

-引导学生思考数据收集的方法和目的，为后续课程内容做铺垫。

3.**用时**：5分钟

**二、讲授新课（15分钟**）

1.**数据基本概念**：

-讲解数据、数据集、数据关联等基本概念，通过实例帮助学生理解。

-使用PPT展示数据关联的例子，如温度与冰淇淋销售量的关系。

2.**数据分析方法**：

-介绍数据分析的基本步骤，包括数据收集、整理、分析等。

-通过实际操作，展示如何使用Excel等工具进行数据分析。

3.**数据可视化**：

-讲解数据可视化的意义和常见图表类型，如柱状图、折线图等。

-展示如何将数据转化为图表，并分析图表中的信息。

4.**用时**：15分钟

**三、巩固练习（15分钟**）

1.**分组练习**：

-将学生分成小组，每组发放包含数据的练习题。

-小组内讨论并完成练习，培养团队合作能力。

2.**成果展示**：

-每组选派代表展示分析结果，全班共同讨论和评价。

3.**个别辅导**：

-对在练习中遇到困难的学生进行个别辅导，确保每位学生都能跟上课程进度。

4.**用时**：15分钟

**四、课堂提问（5分钟**）

1.**提问环节**：

-针对课程内容提出问题，如：“如何判断两组数据之间是否存在关联？”

-鼓励学生积极回答，巩固所学知识。

2.**学生反馈**：

-收集学生对课程内容的反馈，了解学生的学习效果。

3.**用时**：5分钟

**五、师生互动环节（3分钟**）

1.**问题解答**：

-针对学生提出的问题进行解答，解决学习中的疑惑。

2.**互动讨论**：

-引导学生就课程内容展开讨论，激发学生的思维。

3.**用时**：3分钟

**六、总结与拓展（2分钟**）

1.**课程总结**：

-回顾本节课所学内容，强调数据关联性的重要性和应用。

2.**拓展思考**：

-提出与数据关联性相关的问题，引导学生进行课后思考。

3.**用时**：2分钟

**教学过程总结**：拓展与延伸1.**拓展阅读材料**：

-《数据科学与大数据技术》

-这本书介绍了数据科学的基本概念、方法和应用，适合对数据分析有进一步兴趣的学生阅读。

-《生活中的数据》

-本书通过生活中的实例，展示了数据在我们日常生活中的应用，有助于学生理解数据的重要性。

-《Python数据分析基础》

-对于有兴趣深入学习数据分析的学生，这本书提供了Python编程语言在数据分析中的应用，适合作为进阶学习材料。

2.**课后自主学习和探究**：

-**项目实践**：鼓励学生选择一个自己感兴趣的主题，如校园活动、社区环境等，收集相关数据，并尝试进行数据分析和可视化。

-**数据分析竞赛**：推荐参加学校或在线的数据分析竞赛，通过实际操作提升数据分析能力。

-**小组研究**：组织学生小组，共同研究一个复杂的数据集，如天气数据、经济数据等，通过合作学习加深对数据关联性的理解。

-**案例研究**：选取教材中的案例，让学生进行深入分析，探讨数据背后的故事和关联性。

-**技术探索**：介绍一些数据分析工具和软件，如R、Python的Pandas库等，让学生尝试使用这些工具进行数据分析。

3.**知识点全面拓展**：

-**数据清洗**：学习如何处理缺失值、异常值等，提高数据质量。

-**统计分析**：了解常用的统计方法，如均值、中位数、标准差等，以及它们在数据分析中的作用。

-**机器学习基础**：简要介绍机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习等，激发学生对数据科学领域的兴趣。

-**数据可视化技巧**：学习如何选择合适的图表类型，以及如何设计具有吸引力和信息量的可视化作品。

-**伦理与隐私**：讨论数据收集和分析中的伦理问题，以及如何保护个人隐私。内容逻辑关系①本文重点知识点：

-数据关联性的定义

-数据收集的方法

-数据整理与分析的基本步骤

-数据可视化的重要性

②关键词：

-数据关联

-数据收集

-数据整理

-数据分析

-数据可视化

③重点句子：

-“数据关联性是指不同数据集或数据项之间存在的相互关系。”

-“数据收集是数据分析的基础，需要确保数据的准确性和完整性。”

-“数据整理与分析是发现数据背后规律的关键步骤。”

-“数据可视化可以帮助我们更直观地理解数据关联性。”课后作业1.**作业内容**：

-**题目**：收集你所在班级的身高和体重数据，并尝试找出身高和体重之间的关系。

-**要求**：将收集到的数据整理成表格，使用散点图展示身高和体重的关系，并简要分析两者之间的关联性。

-**答案示例**：

-数据表格：

|身高（cm）|体重（kg）|

|------------|------------|

|140|40|

|145|45|

|150|50|

|155|55|

|160|60|

-分析：通过散点图可以看出，随着身高的增加，体重也相应增加，说明身高和体重之间存在正相关关系。

2.**作业内容**：

-**题目**：调查你所在社区一周内的天气情况，包括温度、湿度、降雨量等，并分析这些数据之间的关联性。

-**要求**：记录每天的温度、湿度和降雨量，绘制相应的图表，并撰写简短的报告。

-**答案示例**：

-报告摘要：通过分析一周的天气数据，发现温度和湿度之间存在一定的负相关关系，而降雨量与温度和湿度都有一定的正相关关系。

3.**作业内容**：

-**题目**：选择一个你感兴趣的体育项目，收集该项目的比赛成绩数据，分析成绩与比赛时间的关系。

-**要求**：整理比赛成绩和时间的数据，绘制折线图，并讨论时间对成绩的影响。

-**答案示例**：

-折线图：通过折线图可以看出，随着比赛时间的增加，运动员的成绩逐渐提高，说明运动员在比赛中逐渐适应了比赛节奏。

4.**作业内容**：

-**题目**：调查你所在学校一周内的用餐人数，分析不同时间段用餐人数的变化规律。

-**要求**：记录每天不同时间段的用餐人数，绘制柱状图，并分析用餐人数的变化趋势。

-**答案示例**：

-柱状图：通过柱状图可以看出，午餐时间用餐人数最多，早餐