单元7 新一代信息技术1-大数据技术（教案）-《信息技术（基础模块）》同步教学（电子工业版）

单元7新一代信息技术1----大数据技术（教案）-《信息技术（基础模块）》同步教学（电子工业版）授课内容授课时数授课班级授课人数授课地点授课时间教学内容分析《信息技术（基础模块）》同步教学（电子工业版）单元7的主要教学内容是大数据技术。本节课将引导学生了解大数据的概念、特性以及应用场景，让学生掌握大数据处理的基本方法和技巧。具体内容包括：

1.大数据的定义与特性：介绍大数据的4V特性（体量巨大、速度快、类型多样、价值密度低），以及大数据与其他数据的不同之处。

2.大数据的应用场景：通过实例分析，让学生了解大数据在各个领域的应用，如互联网、金融、医疗、物联网等。

3.大数据处理技术：介绍大数据处理的基本方法，包括数据采集、存储、处理、分析、可视化等。

4.相关案例分析：分析大数据技术在实际生活中的应用案例，让学生更好地理解和掌握大数据技术。

教学内容与学生已有知识的联系：在学习本节课之前，学生已掌握了计算机网络、数据库等基本知识，这为学习大数据技术奠定了基础。本节课将在已有知识的基础上，引导学生了解和掌握大数据技术，培养学生的信息素养和创新能力。核心素养目标分析本节课的核心素养目标主要包括信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个方面。

1.信息意识：培养学生对大数据技术的敏感性，使其能够主动关注和了解大数据技术的发展和应用。

2.计算思维：通过学习大数据的处理方法和技巧，培养学生运用计算机科学的方法和思维解决实际问题的能力。

3.数字化学习与创新：培养学生运用大数据技术进行创新性学习和解决问题的能力，如利用大数据分析方法优化学习策略。

4.信息社会责任：使学生了解大数据技术在社会责任方面的影响，如数据安全、隐私保护等，培养学生具备良好的信息伦理素养。学习者分析1.学生已经掌握了哪些相关知识：在学习本节课之前，学生已经了解了计算机网络、数据库等基本知识，这为学习大数据技术奠定了基础。他们熟悉基本的计算机操作，具备一定的编程能力，能够理解和运用基本的算法解决问题。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：学生对于信息技术类的课程普遍感兴趣，尤其是那些与现实生活紧密相关的技术。在学习能力方面，学生具备一定的自主学习和解决问题的能力，能够通过合作和讨论的方式共同解决问题。在学习风格上，他们更倾向于通过实践和动手操作来学习，对于理论性的内容可能需要通过具体的案例和实践来更好地理解和掌握。

3.学生可能遇到的困难和挑战：在学习大数据技术的过程中，学生可能会遇到以下困难和挑战：首先，大数据的概念和特性可能比较抽象，学生难以理解和把握；其次，大数据处理技术涉及到的知识和技能较为复杂，学生可能需要花费一定的时间和精力来掌握；最后，学生可能对于大数据技术在实际应用中的价值和意义不够了解，难以将其与现实生活联系起来。教学方法与手段教学方法：

1.案例教学法：通过引入具体的大数据应用案例，让学生了解大数据技术在实际中的应用，提高学生的学习兴趣和积极性。

2.讨论教学法：组织学生进行小组讨论，分享彼此对于大数据技术理解和看法，培养学生的合作能力和批判性思维。

3.实践教学法：安排实验室实践环节，让学生亲手操作大数据处理工具，增强学生对于大数据技术的实际操作能力。

教学手段：

1.多媒体教学：利用PPT、视频等多媒体材料，生动展示大数据的概念和应用场景，提高学生的学习兴趣。

2.在线教学平台：运用在线教学平台，提供丰富的学习资源，方便学生随时查阅和复习知识点。

3.虚拟实验室：利用虚拟实验室软件，模拟大数据处理过程，让学生能够直观地了解大数据技术的原理和操作过程。教学过程设计1.导入环节（5分钟）

-教师通过展示一组大数据应用的场景图片，如互联网、金融、医疗等，引导学生关注大数据技术在现实生活中的应用。

-教师提出问题：“你们认为大数据技术是什么？它有哪些特点和应用场景？”让学生思考并发表自己的观点。

2.讲授新课（15分钟）

-教师简要介绍大数据的定义、特性以及与传统数据的区别。

-教师讲解大数据的处理方法，包括数据采集、存储、处理、分析、可视化等。

-教师通过案例分析，让学生了解大数据技术在实际中的应用，如电商推荐系统、城市交通管理等。

3.巩固练习（5分钟）

-教师提出几个关于大数据处理的问题，让学生分组讨论并给出解答。

-每组选一名代表进行汇报，其他组成员可以对其进行评价和补充。

4.课堂提问（5分钟）

-教师针对本节课的内容提出几个问题，让学生回答，以检验学生对知识的掌握程度。

-教师对学生的回答进行点评，针对错误的地方进行讲解和纠正。

5.创新拓展（5分钟）

-教师提出一个与大数据技术相关的实际问题，让学生思考并给出解决方案。

-学生可以分组讨论，也可以个人思考，然后向全班分享自己的思路和方案。

6.总结与反思（5分钟）

-教师对本节课的主要内容进行总结，强调大数据技术的重要性和应用价值。

-学生进行课堂反思，总结自己在课堂上的收获和不足，并提出改进措施。

总计用时：40分钟

教学过程中，教师要注重与学生的互动，鼓励学生积极参与讨论和提问，培养学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任等核心素养。同时，教师要关注学生的个体差异，因材施教，给予每个学生充分的关注和指导。学生学习效果1.理解大数据的概念和特性：学生能够准确地描述大数据的4V特性，并理解大数据与其他数据的不同之处。

2.掌握大数据的处理方法：学生将学会大数据处理的基本方法，包括数据采集、存储、处理、分析、可视化等。

3.了解大数据的应用场景：学生能够通过案例分析，了解大数据技术在各个领域的应用，如互联网、金融、医疗等。

4.培养信息意识：学生将对大数据技术产生兴趣，能够主动关注和了解大数据技术的发展和应用。

5.培养计算思维：学生能够运用计算机科学的方法和思维解决实际问题，如运用大数据处理方法优化学习策略。

6.提升数字化学习与创新能力：学生能够运用大数据技术进行创新性学习和解决问题，如利用大数据分析方法优化学习策略。

7.提升信息社会责任：学生将了解大数据技术在社会责任方面的影响，如数据安全、隐私保护等，并具备良好的信息伦理素养。课堂1.课堂评价

-教师通过提问、观察学生的参与程度和回答问题的准确性等方式，了解学生在课堂上的学习情况。

-教师可以针对学生的回答进行点评，及时指出学生的错误并进行纠正，帮助学生理解和掌握知识。

-教师可以组织一些小组讨论或实践活动，通过学生的合作和交流，了解学生的计算思维和信息社会责任等方面的表现。

2.作业评价

-教师对学生的作业进行认真批改和点评，及时反馈学生的学习效果。

-教师可以通过批改作业了解学生对大数据处理方法的掌握程度，以及他们在实际应用中的运用能力。

-教师可以给予学生鼓励和肯定，指出他们的优点和进步，同时提出改进的建议，帮助学生提高作业质量。

3.创新拓展评价

-教师对学生的创新拓展成果进行评价，关注学生的思路、方法和成果。

-教师可以鼓励学生提出新的想法和解决方案，培养他们的创新思维和问题解决能力。

-教师可以与学生进行交流和讨论，了解他们的思考过程和遇到的困难，提供帮助和指导。板书设计1.教学重点：

-大数据的定义与特性（体量巨大、速度快、类型多样、价值密度低）

-大数据的应用场景（互联网、金融、医疗等）

-大数据处理技术（数据采集、存储、处理、分析、可视化）

2.教学难点：

-大数据的概念和特性

-大数据处理技术的具体方法和技巧

3.板书设计：

-采用图文结合的方式，用简洁明了的词语和符号表示大数据的概念、特性和应用场景。

-用流程图或步骤图展示大数据处理技术的基本方法和步骤，以便学生理解和记忆。

-加入一些趣味性的插图或图标，如数据符号、电子设备等，以增加板书的吸引力，激发学生的学习兴趣。

-使用不同颜色的粉笔或标记，突出重点内容，帮助学生快速抓住关键信息。

-板书设计应简洁明了，不过于繁琐，以免分散学生的注意力。课后拓展1.拓展内容：

-推荐学生阅读关于大数据技术的相关文章和书籍，如《大数据时代》、《数据科学入门》等，以深入了解大数据的发展和应用。

-提供一些大数据处理工具和平台的使用教程，如Python数据分析库、Hadoop分布式计算框架等，让学生动手实践，提高自己的大数据处理能力。

-引导学生关注大数据技术在各个领域的最新应用案例，如人工智能、物联网等，了解大数据技术的发展趋势和前景。

2.拓展要求：

-鼓励学生利用课后时间