浙教版 (2019)必修1 数据与计算4.1 常用表格数据的处理获奖表格教学设计

浙教版(2019)必修1数据与计算4.1常用表格数据的处理获奖表格教学设计主备人备课成员课程基本信息1.课程名称：浙教版（2019）必修1数据与计算4.1常用表格数据的处理获奖表格教学设计

2.教学年级和班级：八年级（2）班

3.授课时间：2022年4月15日星期五第2节课

4.教学时数：1课时核心素养目标分析本节课旨在培养学生数学建模、数据分析、逻辑推理和数学应用等核心素养。通过学习获奖表格数据的处理，学生能够理解数据的收集、整理和分析方法，提升数据解读能力；通过实际操作，锻炼逻辑思维和解决问题的能力；同时，通过应用所学知识解决实际问题，增强数学应用意识。教学难点与重点1.教学重点，

①帮助学生掌握获奖表格数据的读取和初步整理技巧，包括如何从表格中提取关键信息。

②引导学生学会运用简单的数学统计方法，如平均数、中位数等，对数据进行描述和分析。

③通过实例教学，使学生理解并能够运用排序和筛选数据的方法来回答具体问题。

2.教学难点，

①理解和运用数据分布的概念，尤其是在数据量较大时，如何有效地描述数据的分布特征。

②分析数据背后的原因和趋势，提高学生对数据背后故事的理解能力。

③在实际操作中，学生可能会遇到数据缺失或不完整的情况，如何引导学生处理这些数据是教学的一个难点。

④培养学生批判性思维，能够对数据进行合理的解释，而不是简单地接受或复制数据。学具准备多媒体课型新授课教法学法讲授法课时第一课时师生互动设计二次备课教学资源1.软硬件资源：计算机教室，电子白板或黑板，数据展示软件（如Excel）。

2.课程平台：学校内部教学平台，用于发布教学资料和在线练习。

3.信息化资源：获奖表格数据集，包括不同年份和不同类别的获奖数据。

4.教学手段：多媒体教学课件，包含表格数据处理的实例和步骤。

5.实物教具：获奖证书样本，用于直观展示数据来源和格式。教学实施过程1.课前自主探索

教师活动：

发布预习任务：通过在线平台或班级微信群，发布预习资料（如PPT、视频、文档等），明确预习目标和要求。例如，要求学生预习如何从获奖表格中提取数据，并初步了解平均数和中位数的概念。

设计预习问题：围绕“常用表格数据的处理”，设计一系列具有启发性和探究性的问题，引导学生自主思考。如：“如何从表格中快速找到最高奖项的获得者？”、“如何比较不同年份的获奖情况？”

监控预习进度：利用平台功能或学生反馈，监控学生的预习进度，确保预习效果。例如，通过查看学生提交的预习笔记或思维导图，了解学生的预习情况。

学生活动：

自主阅读预习资料：按照预习要求，自主阅读预习资料，理解表格数据处理的初步知识。

思考预习问题：针对预习问题，进行独立思考，记录自己的理解和疑问。例如，学生可能会思考如何处理缺失数据或如何选择合适的统计量。

提交预习成果：将预习成果（如笔记、思维导图、问题等）提交至平台或老师处。教师可以通过这些成果了解学生的预习情况，并在课堂上针对性地进行讲解。

2.课中强化技能

教师活动：

导入新课：通过展示真实的获奖表格图片，引出“常用表格数据的处理”课题，激发学生的学习兴趣。

讲解知识点：详细讲解如何读取表格数据、计算平均数和中位数等知识点，结合实例帮助学生理解。例如，通过展示一个具体的获奖表格，讲解如何计算平均分。

组织课堂活动：设计小组讨论，让学生分组分析不同的获奖表格，并报告他们的发现。如：“分析不同年份的获奖人数变化趋势。”

解答疑问：针对学生在学习中产生的疑问，进行及时解答和指导。例如，学生可能会问：“如果表格中有重复的数据，我们应该如何处理？”

学生活动：

听讲并思考：认真听讲，积极思考老师提出的问题。

参与课堂活动：积极参与小组讨论，体验表格数据处理的实际应用。

提问与讨论：针对不懂的问题或新的想法，勇敢提问并参与讨论。

3.课后拓展应用

教师活动：

布置作业：根据“常用表格数据的处理”，布置适量的课后作业，如分析学校运动会成绩表格，计算平均成绩和最佳成绩。

提供拓展资源：提供与表格数据处理相关的拓展资源，如在线统计软件教程或相关书籍。

反馈作业情况：及时批改作业，给予学生反馈和指导，如指出数据处理中的错误或提出改进建议。

学生活动：

完成作业：认真完成老师布置的课后作业，巩固学习效果。

拓展学习：利用老师提供的拓展资源，进行进一步的学习和思考，如尝试使用Excel进行更复杂的数据分析。

反思总结：对自己的学习过程和成果进行反思和总结，提出改进建议。例如，学生可能会反思自己在数据处理过程中的困难，并提出如何提高效率的方法。知识点梳理1.数据的收集与整理

-数据的来源：了解数据可以从各种渠道获得，如调查、实验、观察等。

-数据的整理：学会对收集到的数据进行清洗、分类和排序，以便于后续的分析。

2.常用表格数据的处理

-表格数据的读取：掌握如何从表格中提取信息，包括数字、文字和图表。

-数据的描述性统计：学会计算平均数、中位数、众数等统计量，描述数据的集中趋势。

-数据的离散程度：了解方差、标准差等概念，用于描述数据的波动情况。

3.数据的排序与筛选

-排序：掌握升序和降序排列的方法，以及如何根据特定条件进行排序。

-筛选：学会使用筛选功能，从大量数据中快速找到符合特定条件的数据。

4.数据的图表化

-统计图的选择：了解不同类型统计图的特点和适用场景，如条形图、折线图、饼图等。

-图表制作：掌握使用电子表格软件（如Excel）制作统计图的基本步骤。

5.数据分析的基本方法

-描述性分析：通过计算统计量、绘制统计图等方法，对数据进行初步描述。

-推理性分析：运用假设检验、相关分析等方法，对数据进行分析，得出结论。

6.数据处理中的注意事项

-数据质量：了解数据质量对分析结果的影响，学会评估和改进数据质量。

-数据隐私：了解数据处理中的隐私保护问题，学会遵守相关法律法规。

-数据安全：了解数据安全的重要性，学会保护数据不被非法获取或篡改。

7.实际应用案例

-教育领域：分析学生成绩、教学效果等数据，为教学改进提供依据。

-经济领域：分析市场趋势、企业运营等数据，为决策提供支持。

-社会领域：分析人口、就业、环境等数据，为政策制定提供参考。

8.数据分析工具与技术

-电子表格软件：熟练使用Excel等电子表格软件进行数据处理和分析。

-统计软件：了解SPSS、R等统计软件的基本功能和使用方法。

-数据可视化工具：掌握Tableau、PowerBI等数据可视化工具的使用技巧。

9.数据分析伦理

-数据真实性：确保数据分析结果基于真实、准确的数据。

-数据公平性：避免因数据偏见导致分析结果的不公平。

-数据共享：在遵守法律法规的前提下，合理共享数据分析结果。

10.数据分析发展趋势

-大数据：了解大数据的概念、特点和应用领域。

-人工智能：探讨人工智能在数据分析领域的应用，如机器学习、深度学习等。

-云计算：了解云计算在数据分析中的作用，如数据存储、处理和分析等。重点题型整理1.题型一：计算平均数、中位数和众数

例题：某班级有5名学生的数学成绩分别为：85，92，78，88，90，请计算这组数据的平均数、中位数和众数。

答案：平均数=(85+92+78+88+90)/5=433/5=86.6

中位数=88（将数据从小到大排序后，位于中间的数）

众数=90（出现次数最多的数）

2.题型二：分析数据分布情况

例题：某班学生身高分布如下（单位：cm）：150，155，160，160，165，170，175，180，请分析该班学生的身高分布情况。

答案：该班学生身高分布呈现正态分布，大多数学生的身高集中在160cm左右，少数学生身高较高或较低。

3.题型三：比较两组数据的差异

例题：比较甲、乙两组学生的平均成绩，甲组平均成绩为80分，乙组平均成绩为85分，请分析两组数据的差异。

答案：乙组学生的平均成绩高于甲组，说明乙组学生的整体学习水平较好。

4.题型四：处理缺失数据

例题：某调查数据中，有10%的数据缺失，请说明如何处理这些缺失数据。

答案：处理缺失数据的方法有：删除缺失数据、填充缺失数据、插值法等。具体方法根据数据缺失的原因和数量来确定。

5.题型五：分析数据背后的原因

例题：某地区近五年内交通事故数量如下（单位：起）：1200，1300，1400，1500，1600，请分析该地区交通事故数量增加的原因。

答案：根据数据，该地区交通事故数量呈逐年上升趋势。可能的原因有：交通流量增加、驾驶员安全意识不足、道路设施不完善等。建议采取相应的措施，如加强交通安全教育、改善道路设施等，以降低交通事故的发生率。内容逻辑关系①常用表格数据的处理

①.数据读取：从表格中提取信息的能力。

②.数据整理：清洗、分类和排序数据。

③.数据描述：计算平均数、中位数、众数等统计量。

②数据分析的基本方法

①.描述性分析：通过统计量描述数据特征。

②.推理性分析：运用假设检验、相关分析等得出结论。

③.数据图表化：选择合适的图表展示数据。

③数据处理中的注意事项

①.数据质量：确保数据真实、准确。

②.数据隐私：遵守相关法律法规，保护数据隐私。

③.数据安全：防止数据被非法获取或篡改。

④实际应用案例

①.教育领域：分析学生成绩，为教学改进提供依据。

②.经济领域：分析市场趋势，为决策提供支持。

③.社会领域：分析人口、就业、环境等数据，为政策制定提供参考。

⑤数据分析工具与技术

①.电子表格软件：如Excel，用于数据处理和分析。

②.统计软件：如SPSS、R，