2019教科版 高中信息技术 选择性必修3 数据管理与分析《第1单元数据世界与问题解决》大单元整体教学设计2020课标

教科版高中信息技术选择性必修3数据管理与分析《第1单元数据世界与问题解决》大单元整体教学设计[2020课标]一、内容分析与整合二、《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》分解三、学情分析四、大主题或大概念设计五、大单元目标叙写六、大单元教学重点七、大单元教学难点八、大单元整体教学思路九、学业评价十、大单元实施思路及教学结构图十一、大情境、大任务创设十二、单元学历案十三、学科实践与跨学科学习设计十四、大单元作业设计十五、“教-学-评”一致性课时设计十六、大单元教学反思一、内容分析与整合（一）教学内容分析本单元的教学内容围绕“数据管理与分析”这一主题展开，涵盖数据的基本概念、数据管理的重要性、数据分析的基本方法以及利用数据管理与分析技术解决实际问题的能力培养。包括两部分内容：认识数据管理与分析的重要性：本部分旨在通过阿里云大数据体验馆等实际案例，让学生亲身体验数据管理与分析技术在现实生活中的应用，理解数据作为一种重要资源的价值，以及有效管理与分析数据对实现数据价值的作用与意义。需求分析与整体解决方案的制订：本部分通过模拟网店创办与运营的实际场景，引导学生分析业务需求，设计整体解决方案，体验问题解决的全过程，初步形成分析、设计、评价与优化方案的基本思想与方法。（二）单元内容分析本单元分为两个主要部分，每个部分都有其独特的教学内容和目标：认识数据管理与分析的重要性教学内容：阿里云大数据体验馆案例分析、机器学习案例分析、数据管理与分析的基本概念。教学目标：理解数据管理与分析的重要性，认识数据作为一种资源的价值，体验数据管理与分析技术在现实生活中的应用。需求分析与整体解决方案的制订教学内容：网店业务需求分析、问题树构建、整体解决方案设计、方案评估与优化。教学目标：掌握需求分析的基本方法，学会使用问题树等工具理清问题解决思路，能够设计并优化整体解决方案，体验问题解决的全过程。（三）单元内容整合本单元将“认识数据管理与分析的重要性”与“需求分析与整体解决方案的制订”两部分内容有机结合，形成一个完整的教学体系。通过第一部分的学习，学生将对数据管理与分析有初步的认识和理解；在第二部分的学习中，学生将运用所学知识，通过实际案例分析，体验问题解决的全过程，进一步巩固和深化对数据管理与分析的理解和应用。二、《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》分解（一）信息意识内涵：信息意识是指个体对信息的敏感度和对信息价值的判断力。具备信息意识的学生能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的方式获取与处理信息，敏锐感觉到信息的变化，分析数据中所承载的信息，采用有效策略对信息来源的可靠性、内容的准确性、指向的目的性作出合理判断，对信息可能产生的影响进行预期分析，为解决问题提供参考。本单元体现：在“认识数据管理与分析的重要性”部分，通过阿里云大数据体验馆等实际案例，让学生亲身体验数据管理与分析技术在现实生活中的应用，培养学生的信息敏感度和对信息价值的判断力。在“需求分析与整体解决方案的制订”部分，引导学生根据业务需求主动获取信息，分析数据，为制订整体解决方案提供依据，进一步增强学生的信息意识。（二）计算思维内涵：计算思维是指个体运用计算机科学领域的思想方法，在形成问题解决方案的过程中产生的一系列思维活动。具备计算思维的学生，在信息活动中能够采用计算机可以处理的方式界定问题、抽象特征、建立结构模型、合理组织数据；通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法形成解决问题的方案；总结利用计算机解决问题的过程与方法，并迁移到与之相关的其他问题解决中。本单元体现：在“认识数据管理与分析的重要性”部分，通过机器学习案例分析，让学生理解数据分析的过程和方法，初步体验计算思维在数据处理中的应用。在“需求分析与整体解决方案的制订”部分，引导学生运用问题树等工具理清问题解决思路，建立结构模型，设计并优化整体解决方案，全面培养学生的计算思维能力。（三）数字化学习与创新内涵：数字化学习与创新是指个体通过评估并选用常见的数字化资源与工具，有效地管理学习过程与学习资源，创造性地解决问题，从而完成学习任务，形成创新作品的能力。具备数字化学习与创新的学生，能够认识数字化学习环境的优势和局限性，适应数字化学习环境，养成数字化学习与创新的习惯；掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造，助力终身学习能力的提高。本单元体现：在整个单元的学习中，鼓励学生利用数字化资源和工具（如数据库管理系统、数据分析软件等）进行数据管理与分析，体验数字化学习环境的优势和局限性。在“需求分析与整体解决方案的制订”部分，引导学生创造性地设计整体解决方案，利用数字化工具和资源优化方案，培养学生的数字化学习与创新能力。（四）信息社会责任内涵：信息社会责任是指信息社会中的个体在文化修养、道德规范和行为自律等方面应尽的责任。具备信息社会责任的学生，具有一定的信息安全意识与能力，能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则，在现实空间和虚拟空间中遵守公共规范，既能有效维护信息活动中个人的合法权益，又能积极维护他人合法权益和公共信息安全；关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题；对于信息技术创新所产生的新观念和新事物，具有积极学习的态度、理性判断和负责行动的能力。本单元体现：在“认识数据管理与分析的重要性”部分，通过案例分析，让学生认识到数据管理与分析过程中可能涉及的信息安全、隐私保护等问题，培养学生的信息安全意识和责任感。-在“需求分析与整体解决方案的制订”部分，引导学生在设计整体解决方案时考虑信息安全、隐私保护等因素，确保方案的合法性和合规性，进一步增强学生的信息社会责任意识。三、学情分析（一）已知内容分析学生在进入高中信息技术课程的学习之前，已经具备了一定的信息技术基础知识和基本操作技能。根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，学生在必修课程中已经学习了“数据与计算”模块，对数据、信息及其编码方式有了初步的认识，理解了数据采集、分析和可视化表达的基本方法，并能够利用软件工具或平台对数据进行整理、组织、计算与呈现。学生也掌握了一种程序设计语言的基本知识，能够通过编程实现简单算法，解决实际问题。在日常生活和学习中，学生已经接触到了大量的数字化工具和资源，如电子表格、数据库管理系统等，对数据处理和分析有了一定的实践经验。学生还通过其他学科的学习，如数学、物理等，对数据分析的基本概念和方法有了一定的了解。（二）新知内容分析本单元的教学内容为《数据管理与分析》模块中的《第1单元数据世界与问题解决》，主要围绕“认识数据管理与分析的重要性”和“需求分析与整体解决方案的制订”两个主题展开。通过本单元的学习，学生将进一步理解数据管理与分析的基本概念和方法，掌握数据管理与分析的基本流程和技术工具，学会利用数据管理与分析技术解决实际问题。学生需要理解数据管理是指利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动；数据分析是指用适当的分析方法对收集来的数据进行分析，提取有用信息和形成结论的过程。学生还需要掌握需求分析的基本步骤和方法，学会通过需求调研、需求协商与确认等方式明确业务需求，并利用数据管理与分析技术设计整体解决方案。学生还需要了解数据管理与分析技术在现实生活中的应用案例，如网店创办与运营、智能健康助手等，通过案例分析加深对数据管理与分析重要性的认识。学生还需要掌握问题树、数据流程图等问题分析工具的使用方法，学会利用这些工具理清问题解决思路，设计整体解决方案。（三）学生学习能力分析高中学生的形式逻辑思维比较发达，已经具备了一定的分析问题和解决问题的能力。通过必修课程的学习，学生已经掌握了数据采集、分析和可视化表达的基本方法，以及程序设计语言的基本知识，能够通过编程实现简单算法。这些知识和技能为学生进一步学习数据管理与分析技术奠定了坚实的基础。学生在日常生活中已经接触到了大量的数字化工具和资源，如电子表格、数据库管理系统等，对数据处理和分析有了一定的实践经验。这些实践经验有助于学生更好地理解数据管理与分析的基本概念和方法，提高学习效果。学生在数据管理与分析方面还存在一些不足。例如，学生可能对数据管理与分析的重要性认识不足，缺乏将数据管理与分析技术应用于实际问题的意识和能力。学生在进行需求分析时可能难以准确把握业务需求，导致设计出的整体解决方案不够合理和可行。在教学过程中需要针对这些问题进行有针对性的指导和训练。（四）学习障碍突破策略为了帮助学生克服在学习数据管理与分析过程中可能遇到的障碍，提高学习效果，可以采取以下策略：加强理论与实践相结合：在教学过程中注重将理论知识与实践操作相结合，通过案例分析、项目实践等方式加深学生对数据管理与分析基本概念和方法的理解。例如，可以选取学生熟悉的网店创办与运营等案例进行分析，引导学生了解数据管理与分析技术在其中的应用和作用。可以设计一些与学生生活紧密相关的项目实践任务，让学生在实践中掌握数据管理与分析的基本流程和技术工具。注重问题导向的教学设计：在教学过程中注重以问题为导向进行教学设计，通过提出具有挑战性和启发性的问题引导学生主动思考和探究。例如，在讲授需求分析的基本步骤和方法时，可以引导学生思考如何明确业务需求、如何设计整体解决方案等问题；在讲授数据管理与分析技术时，可以引导学生思考如何利用这些技术解决实际问题。通过问题的引导和启发，激发学生的学习兴趣和动力。采用多样化的教学方法和手段：在教学过程中采用多样化的教学方法和手段，如讲授法、讨论法、案例分析法、项目实践法等，以满足不同学生的学习需求和风格。例如，在讲解数据管理与分析的基本概念和方法时可以采用讲授法和讨论法相结合的方式；在进行案例分析时可以采用小组讨论和角色扮演等方法；在进行项目实践时可以采用分组合作和自主探究等方式。通过多样化的教学方法和手段的运用，提高学生的学习积极性和参与度。加强师生互动和合作：在教学过程中注重加强师生互动和合作，鼓励学生积极参与课堂讨论和交流活动。例如，在讲授数据管理与分析技术时可以引导学生提出问题并相互解答；在进行项目实践时可以鼓励学生分组合作并相互帮助和支持。通过师生互动和合作的加强，促进学生的相互学习和共同进步。5.注重过程性评价与反馈：在教学过程中注重过程性评价与反馈的运用，及时了解学生的学习情况和问题，并给予有针对性的指导和帮助。例如，在进行项目实践时可以通过观察学生的操作过程、检查学生的实践成果等方式了解学生的学习情况；在讲授数据管理与分析技术时可以通过提问、讨论等方式了解学生对知识点的掌握情况。通过过程性评价与反馈的运用，及时调整教学策略和方法，提高教学效果。四、大主题或大概念设计本单元的大主题设计为“数据世界与问题解决：培养数据管理与分析能力”。通过这一大主题，旨在帮助学生深入理解数据管理与分析的重要性，掌握数据分析的基本方法，并通过实际案例和问题解决方案的制定，培养学生解决数据相关问题的能力。整个单元将围绕数据管理与分析的大概念展开，逐步引导学生从理论走向实践，从简单案例过渡到复杂问题的处理，最终形成系统的数据管理与分析能力。五、大单元目标叙写（一）信息意识信息敏感度：学生能够敏锐地感知到数据在日常生活中的重要性，认识到数据管理与分析对于问题解决和决策制定的价值。信息价值判断：学生能够根据具体情境判断数据的质量和可靠性，理解不同来源的数据可能带来的影响，从而在信息选择和处理上做出明智的决策。信息安全意识：学生能够认识到数据安全和隐私保护的重要性，了解基本的数据安全防护措施，遵守相关法律法规和伦理规范。（二）计算思维问题抽象与形式化：学生能够针对具体的数据问题，运用计算思维进行抽象处理，将问题形式化，以便用计算机可以处理的方式进行分析和解决。数据建模与算法设计：学生能够根据问题需求，设计合适的数据模型和算法，运用计算机语言或其他数字化工具实现解决方案，解决实际问题。系统化与迭代优化：学生能够理解系统思维在数据管理与分析中的应用，通过迭代的方式不断优化解决方案，提高数据处理的效率和准确性。（三）数字化学习与创新数字化资源评估与选择：学生能够评估不同的数字化资源和工具在数据管理与分析中的应用价值，根据实际需求选择合适的资源和工具进行学习和问题解决。数字化环境适应与创新：学生能够适应数字化学习环境，利用数字化工具和平台开展数据管理与分析的学习与实践，创造性地解决数据相关问题。协作学习与知识分享：学生能够在数字化学习环境中进行协作学习，分享知识和经验，共同提高数据管理与分析的能力。（四）信息社会责任遵守法律法规与伦理规范：学生能够了解并遵守与信息管理和分析相关的法律法规和伦理规范，保护个人和他人的数据隐私，维护信息安全。关注数据应用的社会影响：学生能够认识到数据管理与分析在社会各领域的广泛应用及其可能带来的社会影响，积极探讨数据应用的伦理问题，培养负责任的数据使用态度。推动数据创新与共享：学生能够积极参与数据创新活动，推动数据的开放与共享，为社会发展贡献自己的力量。六、大单元教学重点数据管理与分析的重要性认识：通过案例分析，帮助学生理解数据管理与分析在日常生活和问题解决中的重要性，激发学生的学习兴趣和动力。数据分析基本方法的掌握：通过实践活动，引导学生掌握数据采集、处理、分析和可视化的基本方法，培养学生的数据分析能力。问题解决方案的制定与优化：通过实际案例，引导学生学会如何制定数据相关问题的解决方案，并通过迭代优化的方式不断改进和完善方案。数字化工具与平台的应用：培养学生运用数字化工具和平台进行数据管理与分析的能力，提高学生在数字化环境中的学习和创新能力。七、大单元教学难点数据抽象与形式化的能力培养：学生可能难以将复杂的数据问题抽象为计算机可以处理的形式，需要教师通过多种教学手段帮助学生逐步建立这种能力。算法设计与实现：对于部分学生来说，算法设计可能是一个难点，需要教师通过详细的讲解和实例演示，帮助学生理解算法的基本原理和实现方法。数据安全的意识与措施：学生可能对数据安全和隐私保护的重要性认识不足，需要教师加强引导和教育，帮助学生树立正确的信息安全意识，并了解基本的数据安全防护措施。复杂问题解决能力的提升：面对复杂的数据问题，学生可能难以制定有效的解决方案，需要教师通过小组合作、项目学习等方式，帮助学生提高问题解决能力和团队协作精神。为了克服这些教学难点，教师可以采取以下策略：创设真实情境：通过创设与学生生活紧密相关的真实情境，激发学生的学习兴趣和动力，帮助他们更好地理解数据管理与分析的重要性。分层教学：针对不同水平的学生，设计不同难度的学习任务和实践活动，让每个学生都能在适合自己的层次上得到发展和提高。项目学习：通过项目学习的方式，让学生在解决实际问题的过程中，逐步掌握数据管理与分析的基本方法和技能，提高问题解决能力。协作学习：鼓励学生进行小组合作和协作学习，通过分享知识和经验，共同提高数据管理与分析的能力。持续反馈与指导：在教学过程中，及时给予学生反馈和指导，帮助他们发现和纠正错误，不断改进和提高自己的学习方法和能力。通过以上教学策略的实施，可以有效克服教学难点，提高教学效果，帮助学生全面掌握数据管理与分析的能力。八、大单元整体教学思路教学目标设定本单元的教学目标将围绕《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》中的学科核心素养，即信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任，进行设定。通过本单元的学习，学生将深刻理解数据管理与分析的重要性，掌握需求分析与整体解决方案制订的基本方法，并能够运用这些知识解决实际问题，提升个人信息素养。（一）信息意识增强学生对数据信息的敏感度：学生能够认识到数据在日常生活中的无处不在，理解数据背后的信息和价值，能够自觉、主动地寻求恰当的方式获取与处理数据信息。培养数据判断能力：学生能够敏锐感觉到数据的变化，分析数据中所承载的信息，采用有效策略对信息来源的可靠性、内容的准确性、指向的目的性作出合理判断，对信息可能产生的影响进行预期分析。促进信息共享与合作：在合作解决问题的过程中，学生愿意与团队成员共享数据信息，实现信息的更大价值，提升团队协作效率。（二）计算思维提升问题抽象与形式化能力：学生能够针对实际问题进行需求分析，明确需要解决的关键问题，提取问题的基本特征，进行抽象处理，并用形式化的方法表述问题。掌握数据管理与分析的基本方法：学生能够运用计算机科学领域的思想方法，合理组织数据，通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法形成解决问题的方案。培养迭代优化意识：学生能够依据信息系统设计的普遍原则对解决方案进行全面评估，并采用恰当的方法迭代优化解决方案，提高问题解决的效率和质量。（三）数字化学习与创新适应数字化学习环境：学生能够认识数字化学习环境的优势和局限性，适应数字化学习环境，养成数字化学习与创新的习惯。掌握数字化学习资源与工具：学生能够掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。实现个性化学习与创新：学生能够根据学习任务的复杂程度和个体学习需求的特点，合理运用数字化环境，主动参与协作学习与协同创作，独立或合作开发支持学科学习的个性化学习资源，实现知识创新。（四）信息社会责任增强信息安全意识：学生具有一定的信息安全意识与能力，能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则，在现实空间和虚拟空间中遵守公共规范，有效维护信息活动中个人的合法权益。积极维护信息环境：学生能够积极维护他人合法权益和公共信息安全，关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题，对于信息技术创新所产生的新观念和新事物，具有积极学习的态度、理性判断和负责行动的能力。促进信息社会健康发展：学生能够从发展的角度理解信息法律法规、信息伦理道德规范的合理性，在信息活动中掌握保护个人权益和自觉维护健康信息环境的手段和方法，为信息社会的健康发展贡献力量。教学重点与难点教学重点认识数据管理与分析的重要性：通过具体案例和实践活动，让学生深刻理解数据管理与分析在现代社会中的重要性，认识到有效管理与分析数据对提高信息价值的作用与意义。掌握需求分析与整体解决方案制订的基本方法：通过项目学习和实践操作，让学生掌握需求分析的基本步骤和整体解决方案制订的基本方法，能够针对实际问题进行需求分析，并设计出合理的解决方案。运用数字化工具进行数据管理与分析：引导学生掌握常用的数据管理与分析工具的使用方法，能够运用这些工具进行数据采集、分类、存储、处理和分析，提高数据处理的效率和质量。教学难点如何将抽象的数据管理与分析知识转化为具体实践能力：数据管理与分析涉及较多的理论知识和专业术语，如何将这些抽象的知识转化为学生的具体实践能力，是教学中的一个难点。需要通过丰富的案例和实践活动，让学生在实践中逐步掌握相关知识和技能。如何培养学生的迭代优化意识：迭代优化是数据管理与分析过程中的重要环节，但学生往往缺乏这方面的意识和经验。需要通过项目学习和实践操作，引导学生不断对解决方案进行迭代优化，提高问题解决的质量和效率。如何平衡信息技术工具的使用与信息安全意识的培养：在数字化学习与创新的过程中，学生需要掌握各种信息技术工具的使用方法，但同时也要注重信息安全意识的培养。如何平衡这两方面的关系，避免学生在使用信息技术工具的过程中忽视信息安全问题，是教学中的一个难点。教学思路与方法教学思路本单元的教学将遵循“情境导入—理论学习—实践操作—项目总结”的思路进行。首先通过具体情境导入教学主题，激发学生的学习兴趣和求知欲；然后进行理论学习，让学生掌握数据管理与分析的基本概念、原理和方法；接着通过实践操作和项目学习，让学生将所学知识应用于实际问题解决中，提升实践能力和创新能力；最后进行项目总结和评价反思，让学生巩固所学知识，提升信息素养。教学方法案例教学法：通过具体案例的分析和讨论，让学生理解数据管理与分析的重要性和基本方法。案例的选择应具有典型性和代表性，能够涵盖数据管理与分析的主要内容和关键环节。项目学习法：通过项目学习的方式，让学生在实践中掌握数据管理与分析的基本技能和方法。项目的设计应具有针对性和实用性，能够激发学生的学习兴趣和参与度。合作探究法：通过小组合作探究的方式，让学生共同解决问题、完成任务。合作探究能够培养学生的团队协作精神和创新能力，提高问题解决的质量和效率。情境模拟法：通过情境模拟的方式，让学生在模拟的真实环境中进行数据管理与分析的实践操作。情境模拟能够增强学生的实践经验和应变能力，提高数据管理与分析的实际应用能力。教学过程设计（一）情境导入（1课时）活动设计：展示一些生活中常见的数据管理与分析应用案例，如电商平台的商品推荐系统、智能健康助手等，引导学生思考这些应用背后的数据管理与分析技术。目标达成：通过情境导入，激发学生的学习兴趣和求知欲，让学生初步认识到数据管理与分析在现代社会中的重要性。（二）理论学习（2课时）内容安排：数据管理与分析的基本概念：包括数据的定义、分类、特点等。数据管理的基本方法：包括数据采集、分类、存储、处理等环节的方法和工具。数据分析的基本方法：包括对比分析法、分组分析法、平均分析法等常用数据分析方法。活动设计：讲解与演示：通过PPT、视频等多媒体手段讲解数据管理与分析的基本概念和方法。小组讨论：组织学生分组讨论数据管理与分析在实际生活中的应用案例，加深对相关知识的理解。目标达成：通过理论学习，让学生掌握数据管理与分析的基本概念、原理和方法，为后续实践操作和项目学习打下基础。（三）实践操作（4课时）活动设计：数据采集与分类：引导学生使用数据采集工具进行数据采集，并对采集到的数据进行分类整理。数据存储与处理：指导学生使用数据库管理系统进行数据存储，并运用数据处理软件对数据进行清洗、转换等处理。数据分析与可视化：引导学生使用数据分析工具进行数据分析，并运用可视化软件将分析结果以图表等形式呈现出来。项目学习：设计一个“网店创办与运营”项目，让学生分组进行需求分析、整体方案制订、数据管理与分析等操作，最终形成一份完整的项目报告。目标达成：通过实践操作和项目学习，让学生掌握数据管理与分析的基本技能和方法，提升实践能力和创新能力。（四）项目总结与评价反思（2课时）项目展示：组织学生分组展示项目成果，分享项目经验和学习心得。评价反思：引导学生进行自我评价和互评，对项目实施过程中的优点和不足进行总结反思。教师根据学生的表现和项目成果给予评价和反馈。目标达成：通过项目总结和评价反思，让学生巩固所学知识，提升信息素养，为后续学习打下坚实的基础。学业评价设计评价原则全面性原则：评价应涵盖信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任等多个方面，全面反映学生的信息素养水平。过程性原则：评价应注重学生在学习过程中的表现和努力程度，而不仅仅是最终结果。通过过程性评价，及时发现学生的问题和不足，给予针对性的指导和帮助。多元化原则：评价应采用多种方式和手段进行，包括自我评价、互评、教师评价等。通过多元化评价，全面了解学生的学习情况和表现。评价内容与方法信息意识评价：通过观察学生在信息获取、处理和共享过程中的表现，评价学生的信息敏感度、信息判断能力和信息共享合作意识。计算思维评价：通过项目学习和实践操作，评价学生的问题抽象与形式化能力、数据管理与分析基本方法的掌握情况以及迭代优化意识的培养情况。数字化学习与创新评价：通过观察学生在数字化学习环境中的表现和数字化学习资源与工具的使用情况，评价学生的数字化学习与创新习惯和能力。信息社会责任评价：通过观察学生在信息活动中的表现和信息安全意识的培养情况，评价学生的信息安全意识、信息伦理道德观念以及维护健康信息环境的能力。评价工具与标准评价工具：采用项目报告、作业、测试、问卷调查等多种评价工具进行评价。项目报告和作业能够反映学生的实践能力和创新能力；测试和问卷调查能够客观反映学生对知识的掌握情况和信息素养水平。评价标准：根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》中的学业质量标准制定具体的评价标准。评价标准应具有可操作性和可衡量性，能够客观反映学生的学业成就表现。教学资源与环境支持教学资源教材与教辅资料：选用符合课程标准的教材和相关教辅资料作为教学的主要依据。教材应具有科学性、系统性和实用性，能够全面覆盖教学内容和要求。案例与项目资源：收集和整理一些典型的数据管理与分析案例和项目资源供学生学习和参考。案例应具有代表性和启发性能够帮助学生理解和掌握相关知识和技能。数字化学习资源：利用网络平台和数字化工具为学生提供丰富的数字化学习资源包括在线课程、视频教程、电子图书等。这些资源能够帮助学生拓宽知识视野提高学习效率。环境支持硬件环境：配备足够的计算机和相关设备如数据采集工具、数据库管理系统、数据分析软件等以满足教学和实践操作的需要。软件环境：安装必要的软件工具如数据库管理系统（如MySQL）、数据分析软件（如Excel、SPSS）、可视化软件（如Tableau）等以支持数据管理与分析的教学和实践操作。网络环境：提供稳定的网络环境以便学生能够访问在线课程、下载学习资源、进行在线协作和交流等。教学反思与改进在教学实施过程中教师应不断进行教学反思和总结及时发现问题和不足并进行针对性的改进。具体可以从以下几个方面进行反思和改进：教学内容与方法：反思教学内容是否全面、准确是否符合课程标准的要求；反思教学方法是否得当是否能够激发学生的学习兴趣和积极性。针对存在的问题及时调整教学内容和方法以提高教学效果。学生参与度与表现：关注学生的参与度和学习表现及时发现学生在学习过程中存在的问题和困难并给予针对性的指导和帮助。通过与学生沟通交流了解他们的学习需求和反馈以便更好地满足他们的学习需求。教学资源与环境：评估教学资源和环境是否满足教学需求是否存在不足之处。针对存在的问题及时补充和完善教学资源改善教学环境以提高教学质量和学习效果。通过以上教学思路的设计和实施，旨在全面提升学生的信息素养，让他们在未来的学习和生活中能够更好地应对数据管理与分析方面的挑战，成为具备较高信息素养的中国公民。九、学业评价一、教学目标根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，结合《第1单元数据世界与问题解决》的教学内容，本单元的教学目标是通过一系列的教学活动，帮助学生理解数据管理与分析的重要性，掌握需求分析与整体解决方案制订的基本方法，形成数据管理与分析的基本思想，提升学生的信息素养，具体目标如下：信息意识：学生能够认识到数据在日常生活中的重要性，理解数据管理与分析对个人决策和社会发展的影响，具备从数据中提取有用信息的敏感度和判断力。计算思维：学生能够运用计算机科学领域的思想方法，通过数据管理与分析技术界定问题、抽象特征、建立结构模型，形成解决问题的方案，并能通过迭代优化方案。数字化学习与创新：学生能够适应数字化学习环境，利用数字化工具和资源开展数据管理与分析活动，创造性地解决问题，形成创新作品。信息社会责任：学生能够认识到数据管理与分析中的伦理和安全问题，遵守信息法律法规，保护个人和公共信息安全，形成负责任的信息技术使用习惯。二、学习目标信息意识能够识别日常生活中的数据资源，理解数据对问题解决的重要性。能够分析数据中所承载的信息，判断信息的可靠性、准确性和目的性。能够关注数据管理与分析技术的发展趋势，主动利用新技术处理信息。计算思维能够针对给定的任务进行需求分析，明确需要解决的关键问题。能够提取问题的基本特征，进行抽象处理，并用形式化的方法表述问题。能够设计解决问题的方案，选择合适的算法和数据结构，实现数据管理与分析。能够通过迭代优化解决方案，提高数据管理与分析的效率。数字化学习与创新能够评估数字化工具和资源在数据管理与分析中的价值，合理选择并使用。能够利用数字化学习环境，开展数据管理与分析活动，形成创新作品。能够适应数字化学习环境，养成数字化学习与创新的习惯。信息社会责任能够认识到数据管理与分析中的伦理和安全问题，遵守信息法律法规。能够保护个人和公共信息安全，采取适当的技术手段防范信息安全风险。能够积极维护健康的信息环境，抵制不良信息行为。三、评价目标设定（一）信息意识评价要点学生是否能够主动识别日常生活中的数据资源，并理解其重要性。学生是否能够分析数据中所承载的信息，判断信息的可靠性、准确性和目的性。学生是否能够关注数据管理与分析技术的发展趋势，并主动利用新技术处理信息。评价方式通过课堂观察，记录学生在讨论和活动中对数据资源的识别和敏感度。通过案例分析，评估学生对数据信息的分析和判断能力。通过问卷调查或访谈，了解学生对数据管理与分析技术发展趋势的关注程度和应用意愿。评价示例在课堂讨论中，学生能否准确指出日常生活中的数据资源，并解释其对问题解决的重要性。在案例分析中，学生能否准确判断数据信息的可靠性、准确性和目的性，并提出合理的分析结论。在问卷调查或访谈中，学生能否表达对数据管理与分析技术发展趋势的关注，并举例说明自己如何利用新技术处理信息。（二）计算思维评价要点学生是否能够针对给定的任务进行需求分析，明确需要解决的关键问题。学生是否能够提取问题的基本特征，进行抽象处理，并用形式化的方法表述问题。学生是否能够设计解决问题的方案，选择合适的算法和数据结构，实现数据管理与分析。学生是否能够通过迭代优化解决方案，提高数据管理与分析的效率。评价方式通过项目活动，观察学生在需求分析、方案设计、算法选择和数据结构应用等方面的表现。通过作品评价，评估学生解决问题的方案的有效性和创新性。通过同伴评价和自我评价，了解学生在迭代优化解决方案过程中的思考和进步。评价示例在项目活动中，学生能否准确进行需求分析，明确需要解决的关键问题，并设计出合理的解决方案。在作品评价中，学生能否选择合适的算法和数据结构，实现数据管理与分析，并展示出创新性。在同伴评价和自我评价中，学生能否反思自己在迭代优化解决方案过程中的不足，并提出改进措施。（三）数字化学习与创新评价要点学生是否能够评估数字化工具和资源在数据管理与分析中的价值，合理选择并使用。学生是否能够利用数字化学习环境，开展数据管理与分析活动，形成创新作品。学生是否能够适应数字化学习环境，养成数字化学习与创新的习惯。评价方式通过学习过程记录，评估学生对数字化工具和资源的利用情况。通过作品展示和评价，评估学生在数据管理与分析活动中的创新性和创造力。通过观察学生的学习行为，了解其在数字化学习环境中的适应性和习惯养成情况。评价示例在学习过程记录中，学生能否合理利用数字化工具和资源，进行数据管理与分析活动。在作品展示和评价中，学生能否展示出在数据管理与分析方面的创新作品，并解释其创新点。在观察学生的学习行为时，学生能否主动适应数字化学习环境，积极参与数字化学习与创新活动。（四）信息社会责任评价要点学生是否能够认识到数据管理与分析中的伦理和安全问题，遵守信息法律法规。学生是否能够保护个人和公共信息安全，采取适当的技术手段防范信息安全风险。学生是否能够积极维护健康的信息环境，抵制不良信息行为。评价方式通过案例分析，评估学生对数据管理与分析中的伦理和安全问题的认识。通过实践操作，观察学生在信息安全保护方面的行为表现。通过小组讨论和角色扮演，了解学生对健康信息环境的维护态度和行为。评价示例在案例分析中，学生能否准确识别数据管理与分析中的伦理和安全问题，并提出合理的解决方案。在实践操作中，学生能否采取适当的技术手段保护个人和公共信息安全，防范信息安全风险。在小组讨论和角色扮演中，学生能否表现出对健康信息环境的维护态度，积极抵制不良信息行为。四、总结通过本单元的学业评价，旨在全面了解学生在信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任等方面的表现和发展情况。评价过程中，注重过程性评价与总结性评价相结合，采用多种评价方式和手段，确保评价的全面性和公正性。通过评价结果的反馈和解释，帮助学生明确自己的优点和不足，为后续学习提供有针对性的指导和建议。十、大单元实施思路及教学结构图一、大单元实施思路《第1单元数据世界与问题解决》是高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》的开篇单元，旨在通过一系列的教学活动，使学生认识数据管理与分析的重要性，掌握需求分析与整体解决方案制订的基本方法。本单元的实施思路如下：引入情境，激发兴趣：通过贴近学生生活的实际案例，如在线购物、智能健康助手等，引导学生感受数据在日常生活中的应用，激发学生的学习兴趣。理论讲解，认识重要性：通过教师讲解和案例分析，使学生理解数据管理与分析的基本概念、重要性及其对社会生活的影响。实践操作，体验过程：通过一系列的实践操作活动，如走进阿里云大数据体验馆、分析网店业务需求等，使学生亲身体验数据管理与分析的过程，增强实践能力。小组合作，制订方案：采用小组合作的方式，让学生共同分析业务需求，设计网店整体方案，并通过评估与优化，提升团队协作和问题解决能力。总结反思，提升素养：通过单元学习评价和单元学习总结，引导学生反思学习过程，总结学习成果，提升信息素养。二、教学目标设定根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，结合本单元的教学内容，设定以下教学目标：信息意识：学生能够认识到数据在信息社会中的重要价值，对数据的敏感度增强，能够主动寻求恰当的方式获取与处理信息。学生能够评估数据的可靠性、真伪性和目的性，对信息可能产生的影响进行预期分析，为解决问题提供参考。计算思维：学生能够采用计算机科学领域的思想方法界定问题、抽象特征、建立结构模型、合理组织数据。学生能够通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法形成解决问题的方案，并迁移到与之相关的其他问题解决中。数字化学习与创新：学生能够适应数字化学习环境，掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。学生能够根据学习任务的需求，合理选择数字化工具与资源，创造性地解决问题或创作出有个性的数字化作品。信息社会责任：学生具有一定的信息安全意识与能力，能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则。学生能够关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题，对于信息技术创新所产生的新观念和新事物，具有积极学习的态度、理性判断和负责行动的能力。三、教学结构图第1单元数据世界与问题解决│├──1.1认识数据管理与分析的重要性│├──数据管理与分析的基本概念│├──数据管理与分析的重要性│├──数据管理与分析的应用案例│├──1.2需求分析与整体解决方案的制订│├──需求分析的基本步骤│├──网店业务需求分析│├──网店整体方案设计││├──问题树构造││├──解决方案设计││├──方案评估与优化│││├──制订整体解决方案的基本流程│├──单元学习评价│├──自评与互评│├──教师评价│└──单元学习总结├──学习成果展示├──学习反思与改进四、具体教学实施步骤1.引入情境，激发兴趣（1课时）活动内容：通过展示在线购物、智能健康助手等生活案例，引导学生感受数据在日常生活中的应用。活动目的：激发学生的学习兴趣，引出数据管理与分析的主题。活动步骤：教师展示案例，引导学生讨论数据在这些案例中的作用。学生分享自己生活中遇到的数据应用案例，增强课堂互动性。教师总结数据在现代社会中的重要性，引出本单元的学习主题。2.理论讲解，认识重要性（1课时）活动内容：讲解数据管理与分析的基本概念、重要性及其对社会生活的影响。活动目的：使学生理解数据管理与分析的基本概念，认识其重要性。活动步骤：教师讲解数据管理与分析的基本概念，包括数据管理、数据分析的定义及其发展历程。通过案例分析，如阿里云大数据体验馆中的案例，展示数据管理与分析在实际生活中的应用。学生分组讨论数据管理与分析对个人、企业和社会的影响，每组派代表分享讨论结果。教师总结数据管理与分析的重要性，强调其在现代社会中的不可或缺性。3.实践操作，体验过程（2课时）活动内容：通过走进阿里云大数据体验馆、分析网店业务需求等实践操作活动，使学生亲身体验数据管理与分析的过程。活动目的：增强学生的实践能力，使其掌握数据管理与分析的基本方法。活动步骤：走进阿里云大数据体验馆：学生使用淘宝账号登录阿里云大数据体验馆，浏览相关栏目内容。分组讨论体验馆中的案例，填写体验列表，思考数据管理与分析在这些案例中的作用。每组派代表分享讨论结果，教师进行总结点评。分析网店业务需求：教师介绍网店创办与运营的背景，引导学生思考网店业务需求。学生分组进行头脑风暴，列出网店的业务需求清单。通过需求调研计划，进一步确认和优化业务需求清单。教师总结需求分析的基本步骤和方法。4.小组合作，制订方案（3课时）活动内容：采用小组合作的方式，让学生共同分析业务需求，设计网店整体方案，并通过评估与优化，提升团队协作和问题解决能力。活动目的：培养学生的团队协作能力和问题解决能力，使其掌握制订整体解决方案的基本方法。活动步骤：构造问题树：教师讲解问题树的基本概念和构造方法。学生分组构造“网店创办与运营”问题树，明确各个子问题及其相互关系。设计解决方案：学生根据问题树，分组讨论每个子问题的解决方案。设计网店整体方案，包括商品经营品类、货源、网店日常数据管理、营销策略、销售业绩和网店数据安全等方面。填写解决方案设计表，明确解决方案的依据、实施步骤和预期效果。方案评估与优化：各小组以不同部门成员的身份评估网店整体方案的完整性、合理性和可行性。根据评估意见，优化网店整体方案，填写方案改进记录表。教师总结方案评估与优化的方法和技巧。5.总结反思，提升素养（1课时）活动内容：通过单元学习评价和单元学习总结，引导学生反思学习过程，总结学习成果，提升信息素养。活动目的：使学生巩固所学知识，提升信息素养，为后续学习打下坚实基础。活动步骤：单元学习评价：学生进行自评和互评，填写学习评价表。教师根据学生的表现进行评价，给出改进建议。总结本单元的学习成果和存在的问题，提出改进措施。单元学习总结：学生分组展示学习成果，包括网店整体方案、问题树、解决方案设计表等。分享学习过程中的体会和收获，反思存在的问题和不足。教师总结本单元的教学目标和实施情况，强调数据管理与分析在信息社会中的重要性。布置课后作业，要求学生结合生活实际，设计一个数据管理与分析的应用案例，巩固所学知识。通过以上教学实施步骤，学生将全面认识数据管理与分析的重要性，掌握需求分析与整体解决方案制订的基本方法，提升信息素养和问题解决能力。十一、大情境、大任务创设一、大情境创设在当今这个信息化高速发展的时代，数据已成为我们生产、生活中的重要资源。无论是企业的决策支持，还是个人的日常生活，数据都扮演着至关重要的角色。为了更好地适应这个数据驱动的社会，我们需要掌握数据管理与分析的基本技术，提升数据素养，学会运用数据解决问题。为了更好地让学生理解和体验数据管理与分析的重要性，本单元将以“智慧校园的数据世界”为大情境。智慧校园通过集成各类信息系统和数据应用，实现了校园管理的智能化，如学生管理、教学管理、图书管理、宿舍管理、食堂管理等。学生将置身于这个充满数据的智慧校园中，通过亲身体验和实践操作，感受数据管理与分析在日常生活和学习中的广泛应用。二、大任务创设在大情境“智慧校园的数据世界”下，我们将设计一个大任务——“智慧校园数据管理与分析平台的设计与实现”。通过这个大任务，学生将全面认识数据管理与分析的重要性，掌握需求分析与整体解决方案制订的基本方法，提升信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任。（一）教学目标设定信息意识学生能够认识到数据在智慧校园中的重要价值，对数据的敏感度增强，能够主动寻求恰当的方式获取与处理校园数据。学生能够评估校园数据的可靠性、真伪性和目的性，对信息可能产生的影响进行预期分析，为解决问题提供参考。计算思维学生能够采用计算机科学领域的思想方法界定智慧校园中的数据问题，抽象特征，建立结构模型，合理组织数据。学生能够通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法形成解决智慧校园数据问题的方案，并迁移到与之相关的其他问题解决中。数字化学习与创新学生能够适应数字化学习环境，掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造，解决智慧校园中的数据问题。学生能够根据智慧校园数据问题的需求，合理选择数字化工具与资源，创造性地设计并实现数据管理与分析平台。信息社会责任学生具有一定的信息安全意识与能力，能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则，在智慧校园数据管理与分析过程中保护个人隐私和公共信息安全。学生能够关注信息技术革命在智慧校园中带来的环境问题与人文问题，对于信息技术创新所产生的新观念和新事物，具有积极学习的态度、理性判断和负责行动的能力。（二）大任务分解为了实现“智慧校园数据管理与分析平台的设计与实现”这一大任务，我们将任务分解为以下四个子任务：子任务一：认识智慧校园中的数据管理与分析活动内容：通过参观智慧校园数据中心，了解智慧校园中的数据种类、数据来源、数据存储与处理方式，感受数据管理与分析在智慧校园中的重要性。活动目的：增强学生对智慧校园数据的敏感度，理解数据管理与分析对提升校园管理效率的作用。子任务二：分析智慧校园业务需求，制订整体解决方案活动内容：通过头脑风暴法，分析智慧校园中各部门（如教务处、学生处、图书馆、食堂等）的业务需求，明确数据管理与分析在各部门中的应用场景。使用问题树理清问题解决思路，明确各部门数据问题的核心问题及其相互关系。制订整体解决方案，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析与数据呈现等环节的设计。活动目的：培养学生的需求分析能力，掌握制订整体解决方案的基本方法，提升团队协作和问题解决能力。子任务三：设计并实现智慧校园数据管理与分析平台活动内容：选择合适的数据库管理系统和数据分析工具，设计数据库逻辑结构，创建数据表，实现数据的存储与管理。编写数据采集程序，实现数据的自动化采集与导入。设计数据分析模型，运用数据分析工具对数据进行处理与分析，提取有用信息。设计数据呈现界面，实现数据可视化，方便用户查看和使用分析结果。活动目的：提升学生的数字化学习与创新能力，掌握数据管理与分析平台的设计与实现方法。子任务四：评估与优化智慧校园数据管理与分析平台活动内容：通过用户测试，收集用户反馈，评估平台的完整性、合理性和可行性。根据用户反馈，对平台进行优化，提升用户体验和数据处理的准确性。编写平台使用说明书，为用户提供操作指导。活动目的：培养学生的评估与优化能力，提升平台的使用效果和用户满意度。（三）大任务实施步骤引入情境，激发兴趣（1课时）活动内容：介绍智慧校园的概念及其在日常生活中的广泛应用，展示智慧校园数据管理与分析平台的实例，激发学生的学习兴趣。活动目的：让学生认识到数据管理与分析在智慧校园中的重要性，为后续学习奠定基础。理论讲解，认识重要性（1课时）活动内容：讲解数据管理与分析的基本概念、重要性及其在社会生活中的应用，特别是智慧校园中的应用。活动目的：使学生理解数据管理与分析的基本原理，认识其在智慧校园中的不可或缺性。实践操作，体验过程（2课时）活动内容：参观智慧校园数据中心，了解数据管理与分析的实际操作流程。通过小组合作，分析智慧校园各部门的业务需求，明确数据管理与分析的应用场景。活动目的：增强学生的实践能力，使其亲身体验数据管理与分析的过程。小组合作，制订方案（3课时）活动内容：使用问题树理清问题解决思路，明确各部门数据问题的核心问题及其相互关系。制订整体解决方案，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析与数据呈现等环节的设计。小组内部分工合作，完成方案的设计工作。活动目的：培养学生的团队协作能力和问题解决能力，使其掌握制订整体解决方案的基本方法。设计并实现平台（4课时）活动内容：选择合适的数据库管理系统和数据分析工具，设计数据库逻辑结构，创建数据表。编写数据采集程序，实现数据的自动化采集与导入。设计数据分析模型，运用数据分析工具对数据进行处理与分析。设计数据呈现界面，实现数据可视化。活动目的：提升学生的数字化学习与创新能力，掌握数据管理与分析平台的设计与实现方法。评估与优化平台（2课时）活动内容：通过用户测试，收集用户反馈，评估平台的完整性、合理性和可行性。根据用户反馈，对平台进行优化，提升用户体验和数据处理的准确性。编写平台使用说明书，为用户提供操作指导。活动目的：培养学生的评估与优化能力，提升平台的使用效果和用户满意度。总结反思，提升素养（1课时）活动内容：学生进行自评和互评，填写学习评价表。教师根据学生的表现进行评价，给出改进建议。总结本单元的学习成果和存在的问题，提出改进措施。学生分组展示学习成果，包括整体解决方案、平台设计文档、用户测试报告等。活动目的：巩固所学知识，提升信息素养，为后续学习打下坚实基础。通过以上大情境的创设和大任务的分解与实施，学生将全面认识数据管理与分析的重要性，掌握需求分析与整体解决方案制订的基本方法，提升信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任。通过实践操作和小组合作，学生将亲身体验数据管理与分析的过程，增强实践能力和团队协作能力。十二、单元学历案（一）单元主题与课时单元主题：第1单元数据世界与问题解决课时设计：引入情境，激发兴趣（1课时）活动内容：通过展示在线购物、智能健康助手等生活案例，引导学生感受数据在日常生活中的应用。活动目的：激发学生的学习兴趣，引出数据管理与分析的主题。理论讲解，认识重要性（1课时）活动内容：讲解数据管理与分析的基本概念、重要性及其对社会生活的影响。活动目的：使学生理解数据管理与分析的基本概念，认识其重要性。实践操作，体验过程（2课时）活动内容：通过走进阿里云大数据体验馆、分析网店业务需求等实践操作活动，使学生亲身体验数据管理与分析的过程。活动目的：增强学生的实践能力，使其掌握数据管理与分析的基本方法。小组合作，制订方案（3课时）活动内容：采用小组合作的方式，让学生共同分析业务需求，设计网店整体方案，并通过评估与优化，提升团队协作和问题解决能力。活动目的：培养学生的团队协作能力和问题解决能力，使其掌握制订整体解决方案的基本方法。总结反思，提升素养（1课时）活动内容：通过单元学习评价和单元学习总结，引导学生反思学习过程，总结学习成果，提升信息素养。活动目的：使学生巩固所学知识，提升信息素养，为后续学习打下坚实基础。（二）学习目标（一）信息意识学生能够认识到数据在信息社会中的重要价值，对数据的敏感度增强，能够主动寻求恰当的方式获取与处理信息。学生能够评估数据的可靠性、真伪性和目的性，对信息可能产生的影响进行预期分析，为解决问题提供参考。（二）计算思维学生能够采用计算机科学领域的思想方法界定问题、抽象特征、建立结构模型、合理组织数据。学生能够通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法形成解决问题的方案，并迁移到与之相关的其他问题解决中。（三）数字化学习与创新学生能够适应数字化学习环境，掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。学生能够根据学习任务的需求，合理选择数字化工具与资源，创造性地解决问题或创作出有个性的数字化作品。（四）信息社会责任学生具有一定的信息安全意识与能力，能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则。学生能够关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题，对于信息技术创新所产生的新观念和新事物，具有积极学习的态度、理性判断和负责行动的能力。（三）评价任务情境导入评价：通过学生的课堂讨论和分享，评价学生对数据在日常生活中的应用的认识程度，以及是否对数据管理与分析产生兴趣。理论讲解评价：通过课堂提问和小组讨论，评价学生对数据管理与分析的基本概念、重要性及其对社会生活的影响的理解程度。实践操作评价：通过观察学生在阿里云大数据体验馆的操作和分析网店业务需求的活动，评价学生的实践能力和团队协作能力。方案制订评价：通过小组展示和互评，评价学生制订网店整体方案的能力，包括问题树的构造、解决方案的设计和方案的评估与优化。总结反思评价：通过学生的自评和互评，以及教师的总结点评，评价学生对本单元学习内容的掌握程度和信息素养的提升情况。（四）学习过程1.引入情境，激发兴趣活动内容：通过展示在线购物、智能健康助手等生活案例，引导学生感受数据在日常生活中的应用。活动步骤：教师展示案例，引导学生讨论数据在这些案例中的作用。学生分享自己生活中遇到的数据应用案例，增强课堂互动性。教师总结数据在现代社会中的重要性，引出本单元的学习主题。2.理论讲解，认识重要性活动内容：讲解数据管理与分析的基本概念、重要性及其对社会生活的影响。活动步骤：教师讲解数据管理与分析的基本概念，包括数据管理、数据分析的定义及其发展历程。通过案例分析，如阿里云大数据体验馆中的案例，展示数据管理与分析在实际生活中的应用。学生分组讨论数据管理与分析对个人、企业和社会的影响，每组派代表分享讨论结果。教师总结数据管理与分析的重要性，强调其在现代社会中的不可或缺性。3.实践操作，体验过程活动内容：通过走进阿里云大数据体验馆、分析网店业务需求等实践操作活动，使学生亲身体验数据管理与分析的过程。活动步骤：走进阿里云大数据体验馆：学生使用淘宝账号登录阿里云大数据体验馆，浏览相关栏目内容。分组讨论体验馆中的案例，填写体验列表，思考数据管理与分析在这些案例中的作用。每组派代表分享讨论结果，教师进行总结点评。分析网店业务需求：教师介绍网店创办与运营的背景，引导学生思考网店业务需求。学生分组进行头脑风暴，列出网店的业务需求清单。通过需求调研计划，进一步确认和优化业务需求清单。教师总结需求分析的基本步骤和方法。4.小组合作，制订方案活动内容：采用小组合作的方式，让学生共同分析业务需求，设计网店整体方案，并通过评估与优化，提升团队协作和问题解决能力。活动步骤：构造问题树：教师讲解问题树的基本概念和构造方法。学生分组构造“网店创办与运营”问题树，明确各个子问题及其相互关系。设计解决方案：学生根据问题树，分组讨论每个子问题的解决方案。设计网店整体方案，包括商品经营品类、货源、网店日常数据管理、营销策略、销售业绩和网店数据安全等方面。填写解决方案设计表，明确解决方案的依据、实施步骤和预期效果。方案评估与优化：各小组以不同部门成员的身份评估网店整体方案的完整性、合理性和可行性。根据评估意见，优化网店整体方案，填写方案改进记录表。教师总结方案评估与优化的方法和技巧。5.总结反思，提升素养活动内容：通过单元学习评价和单元学习总结，引导学生反思学习过程，总结学习成果，提升信息素养。活动步骤：单元学习评价：学生进行自评和互评，填写学习评价表。教师根据学生的表现进行评价，给出改进建议。总结本单元的学习成果和存在的问题，提出改进措施。单元学习总结：学生分组展示学习成果，包括网店整体方案、问题树、解决方案设计表等。分享学习过程中的体会和收获，反思存在的问题和不足。教师总结本单元的教学目标和实施情况，强调数据管理与分析在信息社会中的重要性。布置课后作业，要求学生结合生活实际，设计一个数据管理与分析的应用案例，巩固所学知识。（五）作业与检测1.作业设计作业一：结合生活实际，设计一个数据管理与分析的应用案例，包括问题描述、数据收集与分析方法、解决方案等。作业二：反思本单元的学习过程，撰写一篇学习心得，总结自己的学习成果和不足之处，提出改进措施。2.检测设计检测一：课堂小组讨论，评价学生对数据管理与分析基本概念和重要性的理解程度。检测二：小组展示网店整体方案，评价学生制订整体解决方案的能力。检测三：单元学习总结汇报，评价学生对本单元学习内容的掌握程度和信息素养的提升情况。（六）学后反思通过本单元的学习，学生对数据管理与分析有了更深入的认识，掌握了需求分析与整体解决方案制订的基本方法，提升了信息素养和问题解决能力。在教学过程中，通过引入贴近学生生活的实际案例，激发了学生的学习兴趣；通过理论讲解和实践操作相结合的方式，使学生对数据管理与分析的基本概念和应用有了更直观的理解；通过小组合作和方案制订等活动，培养了学生的团队协作能力和问题解决能力。在教学过程中也存在一些不足之处，如部分学生对数据管理与分析的概念理解不够深入，需要在后续教学中加强引导和讲解；部分学生在实践操作过程中缺乏主动性，需要教师进一步激发学生的探究欲望和学习兴趣。针对这些问题，教师将在后续教学中不断改进教学方法和手段，提高教学效果和质量。十三、学科实践与跨学科学习设计在当今信息化社会，数据管理与分析不仅是信息技术学科的核心内容，也是跨学科学习的重要领域。通过学科实践与跨学科学习，学生能够更好地理解和掌握数据管理与分析的重要性，提升信息素养，培养解决实际问题的能力。以下是根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》以及所给教学材料，针对《第1单元数据世界与问题解决》中的教学内容，设计的学科实践与跨学科学习方案。一、教学目标信息意识：学生能够认识到数据在信息社会中的重要价值，对数据的敏感度增强，能够主动寻求恰当的方式获取与处理信息。学生能够评估数据的可靠性、真伪性和目的性，对信息可能产生的影响进行预期分析，为解决问题提供参考。计算思维：学生能够采用计算机科学领域的思想方法界定问题、抽象特征、建立结构模型、合理组织数据。学生能够通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法形成解决问题的方案，并迁移到与之相关的其他问题解决中。数字化学习与创新：学生能够适应数字化学习环境，掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。学生能够根据学习任务的需求，合理选择数字化工具与资源，创造性地解决问题或创作出有个性的数字化作品。信息社会责任：学生具有一定的信息安全意识与能力，能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则。学生能够关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题，对于信息技术创新所产生的新观念和新事物，具有积极学习的态度、理性判断和负责行动的能力。二、学习目标信息意识：学生能够识别不同情境下的数据需求，并主动收集、整理相关数据。学生能够分析数据的来源、可靠性和目的，评估数据对问题解决的价值。计算思维：学生能够运用计算思维方法，对复杂问题进行抽象和建模，形成结构化的解决方案。学生能够设计和实现简单的算法，利用计算机程序解决实际问题。数字化学习与创新：学生能够利用数字化工具和平台，进行自主学习和协同工作，提高学习效率。学生能够结合实际问题，创造性地运用数字化资源，设计和制作出个性化的数字化作品。信息社会责任：学生能够了解并遵守信息社会的法律法规和道德规范，保护个人隐私和信息安全。学生能够积极参与信息技术创新活动，关注信息技术对社会的影响，培养负责任的信息技术应用态度。三、作业目标设定信息意识：学生能够完成一次数据收集任务，整理并分析数据，撰写数据收集与分析报告。学生能够关注社会热点问题，收集相关数据，分析数据背后的社会现象和趋势。计算思维：学生能够设计一个简单的算法，解决一个实际问题，并编写程序实现该算法。学生能够利用计算思维方法，对一个问题进行抽象和建模，形成结构化的解决方案。数字化学习与创新：学生能够利用数字化工具，如在线协作平台、数据处理软件等，完成一次小组协作学习任务。学生能够结合个人兴趣，利用数字化资源创作一件数字化作品，如数据分析报告、信息图表等。信息社会责任：学生能够参与一次信息安全教育活动，了解信息安全的重要性，撰写信息安全教育心得。学生能够关注信息技术创新对社会的影响，撰写一篇关于信息技术创新的小论文或调研报告。四、学科实践与跨学科学习设计（一）学科实践设计1.数据收集与分析实践活动活动主题：校园垃圾分类数据分析活动目的：通过收集校园垃圾分类的相关数据，运用数据管理与分析方法，分析校园垃圾分类的现状和问题，提出改进建议。活动步骤：数据收集：学生分组，每组负责收集校园内不同区域的垃圾分类数据，包括可回收物、有害垃圾、湿垃圾和干垃圾的数量和比例。学生利用问卷调查、实地观察和访谈等方法，收集师生对垃圾分类的认知和态度数据。数据处理：学生使用数据处理软件（如Excel）对收集到的数据进行整理、分类和统计，生成数据报表和图表。学生分析数据报表和图表，找出校园垃圾分类的主要问题和改进空间。数据分析：学生运用数据分析方法（如对比分析法、平均分析法等），对校园垃圾分类数据进行深入分析，探究数据背后的原因和规律。学生撰写数据收集与分析报告，提出改进校园垃圾分类的建议和措施。2.网店创办与运营模拟实践活动活动主题：网店创办与运营模拟活动目的：通过模拟网店创办与运营的过程，学生体验数据管理与分析在电子商务中的应用，提升解决实际问题的能力。活动步骤：需求分析：学生分组，每组负责模拟一个网店的创办与运营过程。学生进行市场调研，分析目标客户的需求和竞争对手的情况，明确网店的业务需求和定位。方案设计：学生运用问题树等分析工具，理清问题解决的思路，明确需要的数据和解决方案。学生设计网店的整体方案，包括商品经营品类、货源、营销策略、销售业绩和网店数据安全等方面。方案实施：学生利用模拟软件或在线平台，实施网店的整体方案，进行商品上架、营销推广、订单处理和数据管理等工作。学生记录网店运营过程中的数据，如访客量、成交量、转化率等，进行数据分析，评估方案的实施效果。方案优化：学生根据数据分析结果，评估方案的完整性、合理性和可行性，发现存在的问题和不足。学生提出改进建议，优化网店的整体方案，提升网店的运营效果。（二）跨学科学习设计1.数据分析与数学跨学科学习活动主题：数据分析与数学建模活动目的：通过跨学科学习，学生将数学知识应用于数据分析中，提升数学建模能力和数据分析能力。活动步骤：数学基础复习：学生复习数学中的统计与概率知识，包括数据的收集、整理、描述和分析方法。学生了解数学建模的基本步骤和方法，掌握常见的数学模型和算法。数据分析实践：学生选取一个实际问题（如学生成绩分析、校园消费行为分析等），收集相关数据。学生运用数学知识和数据分析方法，对收集到的数据进行处理和分析，建立数学模型，解决实际问题。成果展示与交流：学生展示数据分析的过程和结果，包括数据收集、处理、分析和建模等步骤。学生交流数据分析的经验和体会，探讨数学在数据分析中的应用和价值。2.数据管理与经济学跨学科学习活动主题：数据管理与企业经济决策活动目的：通过跨学科学习，学生了解数据管理在企业经济决策中的重要性，提升经济决策能力和数据分析能力。活动步骤：经济学基础复习：学生复习经济学中的基本概念和原理，包括市场供求、成本收益、竞争与合作等。学生了解企业经济决策的过程和方法，掌握经济决策中常用的数据指标和分析方法。案例分析：学生选取一个企业经济决策的案例（如产品定价、市场进入策略等），分析案例中的数据管理和决策过程。学生运用经济学原理和数据分析方法，对案例中的数据进行深入分析，评估决策的合理性和效果。模拟决策：学生分组，每组负责模拟一个企业的经济决策过程。学生收集相关数据，运用数据分析方法和经济学原理，制定经济决策方案，并进行模拟实施和效果评估。成果展示与交流：学生展示模拟决策的过程和结果，包括数据收集、分析、决策制定和实施等步骤。学生交流模拟决策的经验和体会，探讨数据管理和经济学在企业经济决策中的应用和价值。通过以上学科实践与跨学科学习设计，学生能够更好地理解和掌握数据管理与分析的重要性，提升信息素养和解决实际问题的能力。跨学科学习也能够拓宽学生的知识视野，培养学生的综合素质和创新能力。十四、大单元作业设计一、教学目标根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，结合《数据管理与分析》第一单元《第1单元数据世界与问题解决》的教学内容，设定以下教学目标：信息意识：学生能够认识到数据在信息社会中的重要价值，对数据的敏感度增强，能够主动寻求恰当的方式获取与处理信息。学生能够评估数据的可靠性、真伪性和目的性，对信息可能产生的影响进行预期分析，为解决问题提供参考。计算思维：学生能够采用计算机科学领域的思想方法界定问题、抽象特征、建立结构模型、合理组织数据。学生能够通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法形成解决问题的方案，并迁移到与之相关的其他问题解决中。数字化学习与创新：学生能够适应数字化学习环境，掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。学生能够根据学习任务的需求，合理选择数字化工具与资源，创造性地解决问题或创作出有个性的数字化作品。信息社会责任：学生具有一定的信息安全意识与能力，能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则。学生能够关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题，对于信息技术创新所产生的新观念和新事物，具有积极学习的态度、理性判断和负责行动的能力。二、作业目标设定（一）信息意识理解数据价值：通过实际案例，分析数据在日常生活和商业决策中的应用，理解数据的重要价值。评估数据质量：针对给定数据，学会评估数据的可靠性、真伪性和目的性，能够判断数据对解决问题的影响。（二）计算思维界定问题：使用计算机科学领域的思想方法，界定实际生活中的数据管理与分析问题。抽象与建模：针对数据管理与分析任务，抽象问题特征，建立结构模型，合理组织数据。算法设计：设计合理的算法，运用合适的工具实现数据管理与分析任务，并能迁移到类似问题的解决中。（三）数字化学习与创新数字化工具应用：在解决数据管理与分析问题的过程中，合理选择和运用数字化工具与资源。创新解决问题：利用数字化学习环境，创造性地提出数据管理与分析的新方法或新工具，解决实际问题。（四）信息社会责任信息安全意识：在数据管理与分析过程中，注重信息安全，遵守相关法律法规和道德伦理准则。环境影响评估：评估数据管理与分析活动对环境和社会的影响，提出改进措施。三、作业内容设计作业一：数据管理与分析的重要性探究任务描述：选择生活中的一个实际案例，分析数据在其中的应用，理解数据管理与分析的重要性。要求撰写一篇报告，包括数据的应用场景、数据管理与分析的过程、结果及其对决策的影响。具体步骤：选择案例：选择一个日常生活中的实际案例，如在线购物、智能健康助手、实时交通流量监测等。数据收集：收集该案例中的数据，分析数据的来源、类型和特点。数据管理与分析：运用数据管理与分析的方法，对收集到的数据进行处理和分析，得出有用的信息。结果展示：将分析结果以图表、报告等形式展示，分析数据对决策的影响。撰写报告：撰写一篇完整的报告，包括案例介绍、数据收集与分析过程、结果展示及结论。评价标准：信息意识：能否准确理解数据在案例中的应用价值。计算思维：能否运用数据管理与分析的方法对数据进行有效处理。数字化学习与创新：能否选择合适的数字化工具进行数据分析。信息社会责任：能否关注数据应用中的信息安全问题。作业二：网店业务需求分析与方案设计任务描述：以“网店创办与运营”为例，进行业务需求分析，并设计整体方案。要求通过需求调研、问题树构造、解决方案设计等步骤，形成完整的网店业务需求分析报告和整体方案。具体步骤：需求调研：采用头脑风暴法等方法，对网店的业务需求进行调研，列出业务需求清单。需求确认：与网店团队成员协商，确认业务需求的优先级，剔除不需要计算机处理的需求。问题树构造：使用问题树理清问题解决的思路，明确每个子问题的关键数据和解决方案。方案设计：根据问题树，设计网店的整体方案，包括商品经营品类、货源、网店日常数据管理、营销策略、销售业绩和网店数据安全等方面的解决方案。方案评估与优化：对初步设计的方案进行评估，发现存在的问题并提出改进建议，优化方案。评价标准：信息意识：能否准确识别网店的业务需求，理解数据在其中的作用。计算思维：能否运用问题树等工具进行问题分解和方案设计。数字化学习与创新：能否利用数字化工具进行方案设计和优化。信息社会责任：能否关注网店数据安全等社会责任问题。作业三：数据管理与分析项目实践任务描述：选择一个实际的数据管理与分析项目，如学校图书馆图书借阅数据分析、学生成绩数据分析等，进行项目实践。要求制定项目计划，收集数据，进行数据管理与分析，撰写项目报告。具体步骤：项目选题：选择一个实际的数据管理与分析项目，明确项目的目标和意义。项目计划制定：制定详细的项目计划，包括数据收集、数据处理、数据分析、结果展示等步骤。数据收集：根据项目需求，收集相关数据，确保数据的准确性和完整性。数据管理与分析：运用数据管理与分析的方法，对数据进行处理和分析，得出有用的信息。结果展示与报告撰写：将分析结果以图表、报告等形式展示，撰写项目报告，总结项目经验和教训。评价标准：信息意识：能否准确识别项目中的数据需求，理解数据在项目中的作用。计算思维：能否运用数据管理与分析的方法对项目数据进行有效处理。数字化学习与创新：能否选择合适的数字化工具进行项目实践。信息社会责任：能否关注项目实践中的信息安全和伦理问题。四、作业实施与反馈作业布置：在每