2019人教版 高中信息技术 选择性必修3 数据管理与分析《第2章 需求分析与数据采集》大单元整体教学设计2020课标

人教版高中信息技术选择性必修3数据管理与分析《第2章需求分析与数据采集》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《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》中，选择性必修3《数据管理与分析》模块旨在培养学生有效管理与分析数据的能力，通过具体项目的学习，使学生理解数据在信息时代的重要价值，掌握数据采集、存储、处理和分析的基本方法。其中，第2章《需求分析与数据采集》是数据管理与分析的基础，涵盖业务需求分析、数据采集途径、CSV数据文件创建、网络数据采集、数据导出以及数据结构化与数据清洗等内容。本章教学内容旨在通过实际项目“交通数据见发展”的学习，使学生了解如何通过业务需求分析来制定数据采集方案，掌握不同数据来源的采集方法，包括现场实测、调研访谈和网络数据采集等，同时学会创建和导出CSV数据文件，并对采集到的数据进行结构化和清洗处理。通过学习，学生能够理解数据在问题解决中的重要性，掌握数据采集与处理的基本技能，为后续的数据管理与分析奠定坚实基础。（二）单元内容分析本单元围绕“交通数据见发展”这一主题，分为三大板块：业务需求与解决方案、数据采集与导入、数据结构化与数据清洗。每个板块下又细分了多个小节，具体内容如下：业务需求与解决方案认识业务需求分析：通过案例分析，了解业务需求分析在数据管理与分析中的重要性，学会如何从业务需求出发制定数据采集方案。设计解决方案：根据业务需求，设计数据采集、存储、处理和分析的整体解决方案，明确数据采集的范围、方法和工具。数据需求分析：细化解决方案中的数据需求，明确需要采集的数据类型、范围和获取途径。数据采集与导入数据采集途径：介绍现场实测、调研访谈和网络数据采集等多种数据采集途径，了解其适用场景和优缺点。创建CSV数据文件：学习如何使用不同工具（如WPS、Excel、Python等）创建CSV数据文件，为数据存储和分析做准备。从网络中采集数据：掌握利用网络爬虫技术从网站采集数据的方法，了解网络数据采集的合法性和道德规范。导出CSV文件中的数据：学习如何将CSV文件中的数据导出到其他格式（如Excel），方便后续处理和分析。数据结构化与数据清洗不同结构化程度的数据：了解结构化、半结构化和非结构化数据的区别，掌握不同结构化程度数据的处理方法。噪声数据的现象与成因：认识噪声数据的成因及其对数据分析的影响，学会识别噪声数据。数据清洗：掌握数据清洗的基本方法，包括缺失值处理、异常值检测和过滤、重复数据移除等，确保数据的准确性和可靠性。（三）单元内容整合本单元将围绕“交通数据见发展”这一主题，通过项目式学习的方式，将业务需求与解决方案、数据采集与导入、数据结构化与数据清洗三大板块的内容有机整合起来。通过业务需求分析明确数据采集的需求和目标；根据需求选择合适的数据采集途径和方法，创建CSV数据文件，并从网络中采集相关数据；对采集到的数据进行结构化和清洗处理，确保数据的准确性和可靠性。整个单元的学习过程将注重理论与实践相结合，通过具体项目操作，使学生掌握数据管理与分析的基本技能。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：在本单元的学习中，学生将学会根据“交通数据见发展”项目的需求，自觉、主动地寻求合适的数据采集途径和方法，如现场实测、调研访谈和网络数据采集等，以获取所需的数据信息。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：在数据采集过程中，学生将学会分析数据来源的可靠性、内容的准确性以及数据指向的目的性，确保采集到的数据符合项目需求，具有实际价值。在合作解决问题的过程中，愿意与团队成员共享信息，实现信息的更大价值：在项目实施过程中，学生将与团队成员共享采集到的数据信息，通过合作分析和处理数据，实现信息的更大价值，提升团队整体的数据管理能力。（二）计算思维在信息活动中，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：在本单元的学习中，学生将学会采用计算思维的方法界定“交通数据见发展”项目中的问题，抽象出问题的关键特征，建立数据结构模型，合理组织采集到的数据。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：在数据分析阶段，学生将运用计算思维的方法判断、分析与综合各种数据信息资源，通过合理的算法设计形成解决问题的方案，如数据清洗算法、数据分析算法等。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：通过本单元的学习，学生将总结利用计算机解决“交通数据见发展”项目问题的过程与方法，并将其迁移到与之相关的其他数据管理与分析问题的解决中，提升计算思维的应用能力。（三）数字化学习与创新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：在本单元的学习中，学生将充分认识到数字化学习环境在数据管理与分析中的优势，如高效的数据处理能力、便捷的数据共享方式等，同时了解数字化学习环境的局限性，如数据安全问题、隐私保护问题等。通过适应数字化学习环境，学生将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：在数据采集与处理过程中，学生将掌握各种数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，如Python编程技能、Excel数据分析技能等。这些技能将有助于学生开展自主学习、协同工作以及知识分享与创新创造活动。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：在项目实施过程中，学生将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进行协作学习与协同创作。通过共同参与项目实施、数据分析等活动，学生将提升数字化学习与创新的能力。（四）信息社会责任具有一定的信息安全意识与能力，遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则：在数据采集与处理过程中，学生将充分认识到信息安全的重要性，遵守信息法律法规和道德伦理准则。例如，在利用网络爬虫采集数据时，学生将了解并遵守Robots协议等网络爬虫行为规范；在数据处理过程中，学生将注重数据隐私保护和个人信息安全。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：在项目实施过程中，学生将注重维护信息活动中个人的合法权益和公共信息安全。例如，在共享数据信息时，学生将确保数据不泄露个人隐私和敏感信息；在数据分析过程中，学生将注重保护数据安全和隐私保护。-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：在学习过程中，学生将关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题，如数据污染、隐私泄露等问题。对于信息技术创新所产生的新观念和新事物，学生将保持积极学习的态度、理性判断和负责行动的能力，为信息社会的可持续发展贡献力量。三、学情分析（一）已知内容分析高一年级的学生在信息技术领域已经具备了一定的基础。根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》，学生在必修课程模块1《数据与计算》和模块2《信息系统与社会》中，已经掌握了数据与信息的基本特征、算法与程序设计的基本知识、信息系统的组成与功能、以及信息安全与责任等相关内容。这些知识点为学生进一步学习数据管理与分析提供了必要的基础。在数据方面，学生已经了解数据的采集、整理、组织和呈现的基本方法，能够通过软件工具或平台对数据进行简单处理。在信息系统方面，学生已经认识到信息系统在社会中的重要性，并了解了计算机、移动终端在信息系统中的作用，以及网络的基础知识和应用。学生还通过必修课程的学习，培养了初步的信息意识、计算思维和数字化学习与创新能力。（二）新知内容分析本单元的教学内容是选择性必修3《数据管理与分析》中的第2章《需求分析与数据采集》。本章围绕“交通数据见发展”这一主题，旨在让学生进一步理解数据在解决问题中的重要性，掌握数据采集、数据预处理、数据清洗等基本技能，为后续的数据管理与分析奠定坚实的基础。具体内容分析如下：业务需求与解决方案：学生需要了解业务需求分析的基本过程，学会如何根据业务需求制定数据采集方案，并理解解决方案的设计和优化。数据采集与导入：学生将学习不同的数据采集途径，包括现场实测、调研访谈和获取他人调查的数据等。学生还需掌握创建CSV数据文件的方法，以及如何从网络中采集数据并导出为CSV文件。数据结构化与数据清洗：学生将理解结构化数据、非结构化数据和半结构化数据的区别，认识噪声数据的现象与成因，并掌握数据清洗的基本方法，包括处理缺失值、异常值和重复数据等。通过本章的学习，学生将进一步提升数据意识，掌握数据采集与预处理的基本技能，为后续的数据管理与分析课程打下坚实的基础。（三）学生学习能力分析高一年级的学生在学习本单元内容时，具备以下学习能力：自主学习能力：学生已经具备了一定的自主学习能力，能够通过阅读教材、查阅资料和观看教学视频等方式，自主获取新知识。合作学习能力：学生在小组活动中表现出良好的合作学习能力，能够通过分工协作、讨论交流和互相评价等方式，共同完成学习任务。实践操作能力：学生已经掌握了一定的计算机操作技能，能够熟练使用常见的办公软件和编程工具，进行数据处理和分析的实践操作。问题解决能力：学生已经具备了一定的问题解决能力，能够通过分析问题、提出假设、设计方案和验证结果等步骤，解决简单的实际问题。学生在面对复杂的数据处理任务时，可能还需要进一步提升数据分析能力和逻辑思维能力。（四）学习障碍突破策略针对学生在学习过程中可能遇到的学习障碍，我们采取以下突破策略：加强理论与实践的结合：通过案例分析、项目实践和模拟操作等方式，将理论知识与实际操作紧密结合，帮助学生更好地理解和掌握数据采集与预处理的技能。提供多样化的学习资源：除了教材外，还提供丰富的教学视频、在线课程、参考资料和学习工具等，供学生自主选择和学习。鼓励学生利用网络资源进行自主学习和拓展学习。强化小组合作与交流：通过小组合作学习和交流讨论等方式，促进学生之间的互相学习和帮助。在小组活动中，鼓励学生分工协作、共同完成任务，并互相评价和改进作品。注重思维能力的培养：通过引导学生分析问题、提出假设、设计方案和验证结果等步骤，培养学生的逻辑思维能力和问题解决能力。鼓励学生进行批判性思考和创造性思考，提出新颖的观点和解决方案。提供个性化的学习支持：针对学生在学习过程中遇到的个性化问题，提供个性化的学习支持和辅导。例如，对于学习困难的学生，可以提供额外的辅导和练习；对于学有余力的学生，可以提供拓展性的学习任务和挑战性的项目实践。加强反馈与评价：通过课堂观察、作业检查、测试评估和项目展示等方式，及时了解学生的学习情况和问题所在。针对学生的表现给予及时的反馈和评价，帮助学生明确自己的优点和不足，并制定针对性的改进计划。通过加强理论与实践的结合、提供多样化的学习资源、强化小组合作与交流、注重思维能力的培养、提供个性化的学习支持以及加强反馈与评价等措施，我们可以有效地突破学生在学习过程中可能遇到的学习障碍，帮助他们更好地掌握数据采集与预处理的技能，为后续的数据管理与分析课程打下坚实的基础。四、大主题或大概念设计本单元的大主题设计为“数据管理与分析在交通发展中的应用”。围绕这一主题，我们将通过多个子课题的学习活动，引导学生深入了解数据管理与分析在交通领域中的重要作用，掌握数据采集、存储、处理和分析的基本方法，培养学生在数字化环境中利用数据解决问题的能力。本单元旨在通过实践项目“交通数据见发展”，帮助学生认识到数据对交通规划、管理和优化的价值，提升他们的信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任。五、大单元目标叙写（一）信息意识学生能够意识到数据在交通发展决策中的重要性，学会主动寻找和获取与交通发展相关的数据。学生能够判断数据来源的可靠性和数据的准确性，对获取的数据进行合理的筛选和整理。学生能够分析数据所承载的信息，预测数据变化对交通发展的影响，为交通规划和管理提供参考。（二）计算思维学生能够运用计算机科学领域的思想方法，对交通数据进行抽象、建模和结构化处理。学生能够选择合适的算法和数据处理工具，对交通数据进行有效的管理和分析。学生能够运用计算思维解决交通数据管理中的实际问题，如数据清洗、数据转换和数据可视化等。（三）数字化学习与创新学生能够适应数字化学习环境，掌握数字化学习资源和工具的使用方法，如利用Python进行数据采集和处理。学生能够在交通数据管理项目中，创造性地运用数字化工具和技术解决问题，如利用网络爬虫技术采集交通数据。学生能够在团队合作中，利用数字化平台共享学习资源和成果，促进知识的交流和创新。（四）信息社会责任学生能够遵守数据保护的法律法规，合法合规地采集和使用交通数据。学生能够认识到数据安全和隐私保护的重要性，采取措施保护交通数据的安全和隐私。学生能够在交通数据管理中，关注数据对环境和社会的影响，积极维护信息社会的公共利益和道德准则。六、大单元教学重点数据采集与导入：教授学生如何通过不同的途径和工具采集交通数据，并将其导入到数据处理软件中。重点讲解网络爬虫技术的使用方法和注意事项，以及CSV数据文件的创建和导入。数据结构化与清洗：引导学生理解不同结构化程度的数据，掌握数据清洗的方法和技术。重点讲解噪声数据的成因和识别方法，以及如何利用Pandas等数据处理工具进行数据清洗和预处理。数据分析与可视化：教授学生如何运用数据分析工具对交通数据进行处理和分析，以及如何将分析结果可视化呈现。重点讲解数据分析的基本流程和常用方法，如数据排序、筛选、统计和可视化等。解决方案设计与优化：引导学生根据业务需求设计数据管理与分析的解决方案，并对方案进行优化和完善。重点讲解解决方案设计的步骤和方法，以及如何评估和优化解决方案的效果。七、大单元教学难点数据采集的合法性和合规性：在数据采集过程中，如何确保数据的合法性和合规性是一个难点。教师需要引导学生了解数据保护的法律法规，掌握合法合规的数据采集方法和技术。数据清洗的准确性和有效性：数据清洗是数据管理与分析中的关键环节，但如何确保数据清洗的准确性和有效性是一个难点。教师需要教授学生如何识别和处理噪声数据，以及如何运用数据处理工具进行高效的数据清洗和预处理。数据分析的深度和广度：数据分析是数据管理与分析的核心环节，但如何确保数据分析的深度和广度是一个难点。教师需要引导学生掌握数据分析的基本方法和技巧，同时鼓励他们运用创新思维和跨学科知识进行深入的数据挖掘和分析。解决方案的可行性和优化：设计出一个既符合业务需求又具有可行性的解决方案是一个难点。教师需要引导学生充分了解业务需求，同时考虑技术、资源和时间等因素的限制，设计出切实可行的解决方案。如何对解决方案进行优化和完善也是一个需要重点关注的问题。针对以上教学难点，教师可以采取以下措施进行突破：加强法律法规教育，提高学生的数据保护意识；通过案例分析和实践操作，帮助学生掌握数据清洗的方法和技术；鼓励学生进行跨学科学习和创新思维，拓展数据分析的深度和广度；组织学生进行团队合作和方案讨论，共同解决方案设计和优化中的问题。通过以上教学设计，旨在帮助学生全面掌握数据管理与分析在交通发展中的应用，提升他们的信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任，为他们未来的学习和职业发展奠定坚实的基础。八、大单元整体教学思路在《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的指导下，针对人教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》中《第2章需求分析与数据采集》的教学内容，本大单元的整体教学思路旨在通过一系列精心设计的教学活动，引导学生深入理解数据管理与分析的基本概念、方法和流程，培养学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力以及信息社会责任。以下是大单元整体教学思路的详细阐述：一、教学目标设定本大单元的教学目标设定围绕《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》中提出的学科核心素养，具体包括以下几个方面：（一）信息意识敏感度和判断力：学生能够敏锐地感知到信息在数据管理与分析中的重要性，对数据的来源、准确性和可靠性有基本的判断力。信息需求识别：学生能够根据实际问题，主动识别信息需求，知道如何通过数据采集和分析来获取所需信息。信息价值认知：学生能够认识到数据在决策制定、问题解决中的价值，理解数据分析对于提高信息利用效率的作用。（二）计算思维问题抽象与建模：学生能够运用计算思维，将实际问题抽象为数据问题，建立相应的数据模型。算法设计与实现：学生能够设计合理的算法来解决数据分析中的问题，并利用编程语言或数据分析工具实现算法。系统分析与优化：学生能够从系统角度分析数据管理与分析流程，发现其中可能存在的问题，并提出优化方案。（三）数字化学习与创新数字化资源利用：学生能够熟练利用数字化资源和工具进行数据采集、存储、处理和分析。自主学习与协作：学生能够通过网络平台、学习社区等数字化环境进行自主学习和协作学习，共同解决数据分析中的问题。创新实践：学生能够运用所学知识，结合实际需求，进行数据分析的创新实践，提出新的解决方案或优化建议。（四）信息社会责任信息安全意识：学生能够认识到信息安全的重要性，遵守信息法律法规，保护个人隐私和公共信息安全。伦理道德观念：学生能够理解并遵循信息社会的伦理道德规范，在数据采集、处理和分析过程中尊重他人的知识产权和隐私权。社会责任担当：学生能够积极利用所学知识，为社会发展贡献自己的力量，如参与公益项目的数据分析、提出改进社会问题的建议等。二、教学思路与实施策略为了实现上述教学目标，本大单元将采用以下教学思路与实施策略：（一）情境导入，激发兴趣通过创设贴近学生生活的实际情境，如“交通数据见发展”项目，引导学生认识到数据分析在解决现实问题中的重要性，激发学生的学习兴趣和探究欲望。通过情境导入，使学生能够将所学知识与实际问题相结合，提高学习的针对性和实效性。（二）任务驱动，探究学习采用任务驱动的教学方式，将大单元的教学内容分解为若干个小任务，每个任务都围绕一个具体的数据分析问题进行展开。学生在完成任务的过程中，通过自主探究、小组合作等方式，逐步掌握数据管理与分析的基本方法和技能。鼓励学生提出自己的见解和解决方案，培养学生的创新思维和问题解决能力。（三）实践操作，巩固提升注重实践操作环节，为学生提供充足的机会进行数据采集、处理和分析的实践操作。通过实践操作，使学生能够将所学知识应用于实际问题的解决中，巩固和提升数据管理与分析的能力。鼓励学生利用所学知识进行创新实践，如开发数据分析工具、优化数据分析流程等。（四）交流分享，共同进步鼓励学生之间进行交流分享，分享自己的学习心得、解决方案和创新实践成果。通过交流分享，使学生能够从不同的角度思考问题，拓宽思路，提高问题解决的能力。也能够促进学生之间的相互学习和共同进步。（五）评价反馈，持续改进建立科学合理的评价体系，对学生的学习过程和学习成果进行全面、客观的评价。通过评价反馈，使学生能够及时了解自己的学习情况，发现存在的问题和不足，并进行针对性的改进。也能够为教师提供有价值的教学反馈，帮助教师不断改进教学方法和手段，提高教学效果。三、教学流程与活动设计根据以上教学思路与实施策略，本大单元的教学流程与活动设计如下：（一）情境导入与问题提出（1课时）创设“交通数据见发展”项目情境，引导学生认识到数据分析在交通规划和管理中的重要性。提出具体的数据分析问题，如“如何通过分析交通数据来优化城市交通规划？”激发学生的探究欲望。（二）业务需求分析与数据需求分析（2课时）引导学生对业务需求进行分析，明确问题的目标、用户需求和可行性等关键因素。指导学生进行数据需求分析，确定所需数据的类型、范围和获取途径等。组织学生进行小组讨论和交流分享，完善业务需求分析和数据需求分析的结果。（三）数据采集与导入（2课时）介绍数据采集的途径和方法，如现场实测、调研访谈、网络数据采集等。指导学生利用Python等工具进行网络数据采集的实践操作，创建CSV数据文件。引导学生将采集到的数据导入到数据分析工具中，为后续的数据处理和分析做好准备。（四）数据结构化与数据清洗（2课时）介绍不同结构化程度的数据及其特点，引导学生理解数据结构化的重要性。分析噪声数据的现象与成因，指导学生掌握数据清洗的方法和步骤。组织学生进行数据清洗的实践操作，如处理缺失值、异常值、重复数据等。（五）数据分析与结果呈现（2课时）介绍数据分析的基本方法和工具，如统计分析、数据挖掘、可视化呈现等。指导学生利用数据分析工具对处理后的数据进行深入分析，提取有价值的信息。引导学生将分析结果以可视化的方式进行呈现，如制作图表、报告等。（六）交流分享与评价反馈（1课时）组织学生进行交流分享，分享自己的学习心得、解决方案和创新实践成果。对学生的学习过程和学习成果进行评价反馈，指出存在的问题和不足，并提出改进建议。鼓励学生进行自我评价和相互评价，促进自我反思和共同进步。四、教学资源与支持为了确保本大单元教学的顺利实施，需要充分利用各种教学资源和支持条件：教材与教辅资料：提供人教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》教材及相关教辅资料，供学生自主学习和复习巩固。数字化资源与工具：提供Python编程环境、数据分析软件（如Excel、SPSS、Python数据分析库等）、网络平台等数字化资源与工具，支持学生的实践操作和数据分析。教学案例与项目：提供丰富的教学案例和项目实例，如“交通数据见发展”项目等，帮助学生将所学知识应用于实际问题的解决中。教师支持与指导：提供教师支持与指导服务，包括教学方案设计、教学资源准备、课堂讲授与辅导、学习评价与反馈等。通过以上教学思路与实施策略的设计与实施，本大单元旨在全面培养学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任等学科核心素养，为学生未来的学习和发展奠定坚实的基础。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，结合人教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》中《第2章需求分析与数据采集》的教学内容，设定以下教学目标：信息意识：学生能够自觉、主动地收集并处理与交通数据相关的信息，分析数据中的价值，判断信息的来源可靠性及内容的准确性。学生能够针对特定的信息问题，选择恰当的数据获取方法，并具备信息安全意识。计算思维：学生能够运用形式化方法描述问题，采用模块化、系统化的方法设计解决方案，处理交通数据的采集与清洗。学生能够识别问题中的基本特征，进行数据抽象，并用形式化的方法表述问题，设计算法实现数据管理与分析。数字化学习与创新：学生能够利用数字化工具和资源，有效管理学习过程，评估并选用合适的数字化工具进行数据采集与管理。学生能够在交通数据见发展的项目中，创造性地运用信息技术解决问题，形成创新作品。信息社会责任：学生在数据处理过程中，能够遵守信息法律法规，保护信息安全，尊重知识产权。学生能够基于数据分析和处理的结果，形成对交通发展的理性判断，并提出负责任的解决方案。二、学习目标信息意识：学生能够识别并获取与交通数据相关的有效信息，判断信息来源的可靠性及内容的准确性。学生能够根据实际需求，选择合适的数据获取方法，并具备信息安全意识。计算思维：学生能够运用计算机科学领域的思想方法，对交通数据见发展项目中的问题进行形式化描述，设计解决方案。学生能够通过数据抽象，用形式化的方法表述问题，并设计算法实现数据的管理与分析。数字化学习与创新：学生能够评估并选用合适的数字化工具进行数据采集与管理，有效管理学习过程。学生能够在交通数据见发展项目中，创造性地运用信息技术解决问题，形成具有创新性的作品。信息社会责任：学生在数据处理过程中，能够遵守信息法律法规，保护信息安全，尊重知识产权。学生能够基于数据分析的结果，提出对交通发展的负责任的解决方案，并关注信息技术应用的社会影响。三、评价目标设定（一）信息意识信息敏感度与价值判断力：评价目标：学生能够针对交通数据见发展项目，自觉、主动地收集并分析相关信息，判断信息来源的可靠性及内容的准确性。评价方法：通过项目汇报、小组讨论等形式，观察学生收集信息的过程，评估其对信息敏感度和价值判断力的表现。信息安全意识：评价目标：学生在数据采集与处理过程中，能够遵守信息安全规定，保护数据安全。评价方法：检查学生在数据采集与处理过程中的操作记录，评估其信息安全意识的表现。（二）计算思维问题形式化与描述能力：评价目标：学生能够运用形式化方法描述交通数据见发展项目中的问题，设计解决方案。评价方法：通过项目设计方案、代码实现等方式，评估学生对问题形式化与描述能力的掌握情况。数据抽象与算法设计能力：评价目标：学生能够识别问题中的基本特征，进行数据抽象，设计算法实现数据的管理与分析。评价方法：通过代码审查、项目展示等方式，评估学生的数据抽象与算法设计能力。（三）数字化学习与创新数字化工具应用能力：评价目标：学生能够评估并选用合适的数字化工具进行数据采集与管理，有效管理学习过程。评价方法：通过学生提交的项目报告、操作记录等方式，评估其数字化工具应用能力。创新能力：评价目标：学生能够在交通数据见发展项目中，创造性地运用信息技术解决问题，形成具有创新性的作品。评价方法：通过项目展示、创意点评等方式，评估学生的创新能力。（四）信息社会责任法律法规遵守与信息安全：评价目标：学生在数据处理过程中，能够遵守信息法律法规，保护信息安全，尊重知识产权。评价方法：通过检查学生的操作记录、项目报告等方式，评估其法律法规遵守与信息安全意识的表现。社会影响关注与负责任行动：评价目标：学生能够基于数据分析的结果，提出对交通发展的负责任的解决方案，并关注信息技术应用的社会影响。评价方法：通过项目汇报、讨论交流等方式，评估学生对社会影响的关注度和负责任行动的表现。四、学业评价实施（一）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、信息社会责任四个方面，确保评价的全面性。过程性原则：评价应关注学生的学习过程，通过项目设计、数据采集、数据处理等环节，观察学生的表现，确保评价的公正性。多样性原则：评价应采用多种方法，包括项目汇报、小组讨论、代码审查、创意点评等，确保评价的多样性。（二）评价方法项目汇报：学生通过项目汇报展示其在交通数据见发展项目中的学习过程、设计方案、数据处理结果等，教师根据汇报内容进行评价。小组讨论：学生在小组讨论中分享自己的想法、解决方案、遇到的困难及解决方法等，教师根据讨论情况进行评价。代码审查：教师对学生的代码实现进行审查，评估其数据抽象、算法设计能力以及对数字化工具的应用能力。创意点评：教师对学生的创新性作品进行点评，评估其创新能力及在信息技术应用中的社会责任感。操作记录检查：教师检查学生在数据采集与处理过程中的操作记录，评估其信息安全意识及法律法规遵守情况。（三）评价反馈即时反馈：教师在项目设计、数据采集、数据处理等环节中，即时给予学生反馈，指出其存在的问题并提出改进建议。总结反馈：在项目完成后，教师进行总结反馈，对学生的整体表现进行评价，指出其在信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任等方面的优点与不足，并提出后续学习的建议。自我反思：鼓励学生进行自我反思，总结自己在项目学习中的收获与不足，明确后续学习的方向和目标。通过以上学业评价的实施，旨在全面、公正、有效地评估学生在《第2章需求分析与数据采集》中的学习表现，促进其信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任等方面的全面发展。十、大单元实施思路及教学结构图一、大单元实施思路本大单元以《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》为指导，结合人教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》的教学内容，围绕“交通数据见发展”这一主题，展开需求分析与数据采集的教学活动。通过这一单元的学习，旨在提升学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任。实施思路：引入主题：通过实际案例引入交通数据的重要性，让学生理解交通数据在城市发展、经济分析等方面的作用，激发学生对数据管理与分析的兴趣。理论讲解：详细讲解业务需求分析、数据需求分析的概念和方法，以及数据采集的途径和CSV文件创建的方法。通过理论讲解，使学生掌握相关的基础知识。实践活动：设计一系列实践活动，如“是否开设共享汽车业务”的需求分析、“餐厅是否提供地方特色小吃”的调研等，让学生在实践中掌握业务需求分析和数据需求分析的方法。通过数据采集的实际操作，如使用网络爬虫技术从网络中采集交通数据，培养学生的数据采集能力。数据分析与清洗：在数据采集完成后，引导学生进行数据分析和清洗工作。通过实际案例，让学生理解不同结构化程度的数据以及噪声数据的成因，并掌握数据清洗的方法。总结评价：对整个单元的学习内容进行总结，评价学生的学习成果。通过自我评价、同伴评价和教师评价相结合的方式，全面了解学生的学习情况，为后续教学提供反馈。拓展应用：鼓励学生将所学知识应用于实际生活中，如通过数据分析为学校交通管理提供建议等，培养学生的实际应用能力和创新能力。二、教学目标设定（一）信息意识学生能够认识到交通数据在社会发展中的重要性，理解数据对于决策支持的作用。学生能够主动关注数据变化，对数据进行分析和解读，提取有价值的信息。（二）计算思维学生能够运用计算思维的方法，对交通数据进行逻辑分析和结构化处理。学生能够设计合理的算法和解决方案，解决数据管理与分析中的实际问题。（三）数字化学习与创新学生能够掌握数字化学习工具和方法，如网络爬虫技术等，进行数据采集和处理。学生能够利用所学知识进行创新性应用，如通过数据分析提出优化学校交通管理的建议等。（四）信息社会责任学生在数据采集和分析过程中，能够遵守法律法规和道德规范，保护个人隐私和信息安全。学生能够认识到信息技术对社会发展的影响，积极承担信息社会责任。三、教学结构图交通数据见发展|├──1.引入主题|├──交通数据的重要性|└──案例引入|├──2.理论讲解|├──业务需求分析|│├──业务目标|│├──用户需求|│└──可行性分析|├──数据需求分析|│├──数据项名称|│├──数据类型|│├──调研范围|│└──获取途径|├──数据采集途径|│├──现场实测或调研访谈|│└──获取他人调查的数据|└──CSV文件创建|├──3.实践活动|├──需求分析实践活动|│├──是否开设共享汽车业务|│└──餐厅是否提供地方特色小吃|├──数据采集实践活动|│├──使用网络爬虫采集交通数据|│└──创建CSV文件|└──数据清洗实践活动|├──噪声数据识别与成因分析|└──数据清洗方法应用|├──4.数据分析与清洗|├──不同结构化程度的数据|├──噪声数据的现象与成因|└──数据清洗方法|├──5.总结评价|├──自我评价|├──同伴评价|└──教师评价|└──6.拓展应用├──实际案例分析└──创新应用建议四、具体教学实施步骤第一步：引入主题（1课时）活动设计：通过展示城市交通拥堵、交通事故等实际案例，引导学生思考交通数据在解决这些问题中的作用。介绍交通数据在城市规划、经济发展等方面的应用，激发学生对数据管理与分析的兴趣。教学目标：使学生认识到交通数据的重要性，理解数据对于决策支持的作用。第二步：理论讲解（2课时）活动设计：业务需求分析：讲解业务需求分析的概念和方法，通过“是否开设共享汽车业务”的案例，引导学生分析业务目标、用户需求和可行性。数据需求分析：介绍数据需求分析的概念和方法，通过“餐厅是否提供地方特色小吃”的调研项目，让学生理解数据项名称、数据类型、调研范围和获取途径等要素。数据采集途径：讲解数据采集的两种方式（现场实测或调研访谈、获取他人调查的数据），并介绍CSV文件的创建方法。教学目标：使学生掌握业务需求分析、数据需求分析和数据采集的基础知识。第三步：实践活动（4课时）活动设计：需求分析实践活动：分组进行“是否开设共享汽车业务”和“餐厅是否提供地方特色小吃”的需求分析，填写需求分析表。小组汇报需求分析结果，全班讨论优化方案。数据采集实践活动：使用网络爬虫技术从网络中采集交通数据（如某市统计局网站上的交通运输数据）。将采集到的数据保存为CSV文件，并进行数据导入和导出操作。数据清洗实践活动：分析采集到的交通数据中可能存在的噪声数据及其成因。使用Python中的Pandas库进行数据清洗，包括缺失值处理、异常值检测与过滤、重复数据移除等。教学目标：通过实践活动，使学生掌握业务需求分析、数据需求分析和数据采集的方法，并初步掌握数据清洗的技能。第四步：数据分析与清洗（2课时）活动设计：不同结构化程度的数据：介绍结构化数据、非结构化数据和半结构化数据的概念及区别，通过实例加深理解。噪声数据的现象与成因：分析噪声数据的成因及其对数据分析的影响。数据清洗方法：详细讲解数据清洗的步骤和方法，包括数据审查、数据转换、数据验证等。案例分析：通过实际案例分析，让学生综合运用所学知识进行数据清洗操作。教学目标：使学生理解不同结构化程度的数据以及噪声数据的成因，并掌握数据清洗的方法和技能。第五步：总结评价（1课时）活动设计：自我评价：学生根据自己在整个单元学习中的表现进行自我评价，填写自我评价表。同伴评价：小组内进行同伴评价，相互指出优点和不足，提出改进建议。教师评价：教师根据学生的学习成果、课堂表现、作业完成情况等方面进行评价，给出综合评分和反馈意见。教学目标：通过总结评价，全面了解学生的学习情况，为后续教学提供反馈；帮助学生认识自己的优点和不足，明确改进方向。第六步：拓展应用（1课时）活动设计：实际案例分析：选取一个与交通数据相关的实际案例（如学校交通管理优化），引导学生运用所学知识进行分析和提出解决方案。创新应用建议：鼓励学生结合自己的生活经验和社会实践，提出利用交通数据进行创新应用的建议或想法。*教学目标：培养学生的实际应用能力和创新能力，使他们能够将所学知识应用于实际生活中，解决实际问题。十一、大情境、大任务创设一、大情境设计随着信息技术的飞速发展，数据已经成为现代社会中最宝贵的资源之一。交通数据作为城市运行的重要组成部分，不仅反映了城市的交通状况，还直接关系到城市的规划、管理和经济发展。通过深入分析和合理利用交通数据，可以为城市交通管理提供科学依据，为城市规划者提供决策支持，为社会公众提供更便捷、更安全的出行服务。本大单元以“交通数据见发展”为主题，通过创设一个贴近学生生活实际的情境——“智慧城市交通管理系统的设计与实现”，引导学生深入理解和体验数据管理与分析在实际生活中的应用。在这个大情境中，学生将扮演城市交通规划师的角色，通过对交通数据的采集、分析和管理，为城市交通管理提出优化建议，最终设计和实现一个简化的智慧城市交通管理系统。二、大任务创设在大情境的基础上，本大单元设计了一系列具有层次性和关联性的大任务，旨在通过任务驱动的方式，逐步提升学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任。任务一：认识交通数据的重要性（1课时）教学目标：（一）信息意识学生能够认识到交通数据在社会发展中的重要性，理解数据对于决策支持的作用。（二）计算思维学生能够初步了解数据管理与分析的基本流程和方法。活动设计：案例引入：通过展示城市交通拥堵、交通事故等实际案例，引导学生思考交通数据在解决这些问题中的作用。小组讨论：学生分组讨论交通数据在城市规划、经济发展等方面的应用，每组推选代表进行汇报。总结提升：教师总结交通数据的重要性，并引导学生思考如何利用交通数据为城市交通管理提供支持。任务二：业务需求分析与数据需求分析（2课时）教学目标：（一）信息意识学生能够理解业务需求和数据需求在数据管理与分析中的作用。（二）计算思维学生能够运用计算思维的方法，对业务需求进行逻辑分析和结构化处理。活动设计：理论讲解：教师讲解业务需求分析和数据需求分析的概念和方法。案例分析：通过“是否开设共享汽车业务”的案例，引导学生分析业务目标、用户需求和可行性，填写业务需求分析表。实践操作：学生分组进行“餐厅是否提供地方特色小吃”的调研项目，填写数据需求分析表，明确数据项名称、数据类型、调研范围和获取途径等要素。成果展示：各组展示需求分析成果，全班讨论优化方案。任务三：数据采集与CSV文件创建（3课时）教学目标：（一）数字化学习与创新学生能够掌握数字化学习工具和方法，如网络爬虫技术等，进行数据采集和处理。（二）信息社会责任学生在数据采集过程中，能够遵守法律法规和道德规范，保护个人隐私和信息安全。活动设计：理论讲解：教师讲解数据采集的两种方式（现场实测或调研访谈、获取他人调查的数据）和CSV文件的创建方法。实践操作：现场实测或调研访谈：学生分组进行实地调研，采集城市交通数据（如车流量、行人流量等），并填写调研记录表。网络数据采集：使用网络爬虫技术从网络中采集交通数据（如某市统计局网站上的交通运输数据），并保存为CSV文件。CSV文件创建：学生将采集到的数据整理后，使用电子表格软件或Python编程创建CSV文件，并进行数据导入和导出操作。成果展示：各组展示数据采集成果和CSV文件，全班交流学习心得。任务四：数据清洗与预处理（2课时）教学目标：（一）计算思维学生能够设计合理的算法和解决方案，解决数据管理与分析中的实际问题。（二）数字化学习与创新学生能够利用所学知识进行创新性应用，如通过数据分析提出优化学校交通管理的建议等。活动设计：理论讲解：教师讲解不同结构化程度的数据（结构化数据、非结构化数据、半结构化数据）的概念及区别，以及噪声数据的现象与成因。实践操作：噪声数据识别：学生分析采集到的交通数据中可能存在的噪声数据及其成因。数据清洗：使用Python中的Pandas库进行数据清洗，包括缺失值处理、异常值检测与过滤、重复数据移除等。数据预处理：对数据进行格式化、标准化等预处理操作，为后续数据分析做好准备。成果展示：各组展示数据清洗和预处理成果，全班交流学习经验。任务五：数据分析与可视化（2课时）教学目标：（一）计算思维学生能够运用计算思维的方法，对交通数据进行逻辑分析和结构化处理。（二）数字化学习与创新学生能够利用数据分析工具和方法，对交通数据进行深入分析，并提出优化建议。活动设计：理论讲解：教师讲解数据分析的基本方法和可视化工具的使用。实践操作：数据分析：学生使用数据分析工具（如Excel、Python等）对清洗后的交通数据进行深入分析，包括数据统计、趋势预测等。数据可视化：将分析结果通过图表、图像等形式进行可视化展示，直观呈现交通数据的特征和规律。成果展示：各组展示数据分析与可视化成果，全班讨论优化建议。任务六：智慧城市交通管理系统设计与实现（3课时）教学目标：（一）数字化学习与创新学生能够利用所学知识进行创新性应用，设计和实现一个简化的智慧城市交通管理系统。（二）信息社会责任学生能够认识到信息技术对社会发展的影响，积极承担信息社会责任。活动设计：需求分析：学生根据前面的任务成果，进一步明确智慧城市交通管理系统的功能需求和技术需求。系统设计：学生分组进行系统设计，包括系统架构、功能模块、数据库设计等。系统开发：使用编程语言和开发工具（如Python、Django等）进行系统开发，实现数据录入、查询、分析等功能。系统测试：对开发的系统进行测试，确保系统的稳定性和可靠性。成果展示：各组展示智慧城市交通管理系统的功能和界面，全班交流学习体会。任务七：总结评价与拓展应用（2课时）教学目标：（一）信息意识学生能够主动关注数据变化，对数据进行分析和解读，提取有价值的信息。（二）数字化学习与创新学生能够利用所学知识进行创新性应用，如通过数据分析提出更多优化建议等。（三）信息社会责任学生在数据采集和分析过程中，能够遵守法律法规和道德规范，积极承担信息社会责任。活动设计：自我评价：学生根据自己在整个单元学习中的表现进行自我评价，填写自我评价表。同伴评价：小组内进行同伴评价，相互指出优点和不足，提出改进建议。教师评价：教师根据学生的学习成果、课堂表现、作业完成情况等方面进行评价，给出综合评分和反馈意见。拓展应用：鼓励学生将所学知识应用于实际生活中，如通过数据分析为学校交通管理提供建议等。引导学生思考如何利用交通数据进行更多创新性的应用。总结提升：教师总结本单元的学习内容和学习成果，强调数据管理与分析的重要性，并鼓励学生在未来的学习和生活中继续关注数据、利用数据。通过以上大情境和大任务的创设，学生将在一个贴近生活实际、富有挑战性的学习环境中，逐步提升自己的信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任。通过实践活动和成果展示等方式，学生将有机会展示自己的学习成果和创新能力，增强学习的自信心和成就感。十二、单元学历案（一）单元主题与课时单元主题：数据管理与分析课时设计：第1课时：业务需求与解决方案（2.1业务需求与解决方案）认识业务需求分析（2.1.1认识业务需求分析）设计解决方案（2.1.2设计解决方案）数据需求分析（2.1.3数据需求分析）第2课时：数据采集与导入（2.2数据采集与导入）数据采集途径（2.2.1数据采集途径）创建CSV数据文件（2.2.2创建CSV数据文件）第3课时：从网络中采集数据（2.2.3从网络中采集数据）使用网络爬虫技术获取数据保存数据为CSV文件第4课时：导出CSV文件中的数据（2.2.4导出CSV文件中的数据）数据导出操作数据备份与格式转换第5课时：数据结构化与数据清洗（2.3数据结构化与数据清洗）不同结构化程度的数据（2.3.1不同结构化程度的数据）噪声数据的现象与成因（2.3.2噪声数据的现象与成因）第6课时：数据清洗实践（2.3.3数据清洗）数据清洗方法应用清洗结果验证（二）学习目标（一）信息意识学生能够认识到交通数据在社会发展中的重要性，理解数据对于决策支持的作用。学生能够主动关注数据变化，对数据进行分析和解读，提取有价值的信息。（二）计算思维学生能够运用计算思维的方法，对交通数据进行逻辑分析和结构化处理。学生能够设计合理的算法和解决方案，解决数据管理与分析中的实际问题。（三）数字化学习与创新学生能够掌握数字化学习工具和方法，如网络爬虫技术等，进行数据采集和处理。学生能够利用所学知识进行创新性应用，如通过数据分析提出优化学校交通管理的建议等。（四）信息社会责任学生在数据采集和分析过程中，能够遵守法律法规和道德规范，保护个人隐私和信息安全。学生能够认识到信息技术对社会发展的影响，积极承担信息社会责任。（三）评价任务业务需求分析报告评价：检查学生对业务需求分析的理解程度，以及需求分析报告的完整性和准确性。数据采集与导入评价：评估学生采集数据的途径选择是否合理，CSV文件创建是否规范。网络数据采集评价：通过学生编写的网络爬虫程序，评价其数据采集能力和数据处理能力。数据导出与备份评价：检查学生数据导出操作的正确性，以及数据备份的完整性。数据清洗评价：评估学生数据清洗方法的正确性和清洗结果的准确性。项目总结与反思评价：评价学生对整个学习过程的总结与反思，以及对所学知识点的掌握情况。（四）学习过程第1课时：业务需求与解决方案引入主题：通过实际案例引入交通数据的重要性，激发学生对数据管理与分析的兴趣。理论讲解：讲解业务需求分析的概念和方法，以及解决方案的设计过程。实践活动：分组进行“是否开设共享汽车业务”的需求分析，填写需求分析表。小组汇报与讨论：各组汇报需求分析结果，全班讨论优化方案。第2课时：数据采集与导入理论讲解：介绍数据采集的途径和CSV文件创建的方法。实践活动：分组讨论并确定数据采集方案，创建CSV文件。小组展示：各组展示CSV文件创建成果，交流经验。第3课时：从网络中采集数据理论讲解：介绍网络爬虫技术的基本原理和使用方法。实践活动：使用Python编写网络爬虫程序，从网络中采集交通数据。数据保存：将采集到的数据保存为CSV文件。第4课时：导出CSV文件中的数据理论讲解：介绍CSV文件数据导出的方法和注意事项。实践活动：将CSV文件中的数据导出为其他格式（如Excel），并进行数据备份。小组交流：分享数据导出和备份的经验，讨论遇到的问题及解决方法。第5课时：数据结构化与数据清洗理论讲解：介绍不同结构化程度的数据及其特点，以及噪声数据的现象与成因。案例分析：通过实际案例，让学生理解数据清洗的必要性和方法。小组讨论：分析所采集交通数据中可能存在的噪声数据及其成因。第6课时：数据清洗实践理论回顾：复习数据清洗的步骤和方法。实践活动：使用Python中的Pandas库进行数据清洗，包括缺失值处理、异常值检测与过滤等。清洗结果验证：验证数据清洗结果，确保数据的准确性和完整性。（五）作业与检测作业：完成业务需求分析报告，包括业务目标、用户需求和可行性分析。编写数据采集方案，并创建CSV文件。使用网络爬虫技术从网络中采集交通数据，并保存为CSV文件。将CSV文件中的数据导出为Excel格式，并进行数据备份。分析所采集交通数据中可能存在的噪声数据，并提出清洗方案。使用Python中的Pandas库进行数据清洗，并撰写清洗报告。检测：通过课堂提问和小组讨论，检查学生对业务需求分析的理解程度。检查学生创建的CSV文件和数据采集方案，评估其规范性和完整性。通过运行学生编写的网络爬虫程序，检查其数据采集能力。检查学生导出的Excel文件和数据备份情况，评估其正确性和完整性。分析学生提出的数据清洗方案，评估其合理性和有效性。审阅学生撰写的数据清洗报告，检查清洗结果的准确性和完整性。（六）学后反思自我反思：学生反思自己在整个学习过程中的表现，包括理论学习、实践活动、作业完成等方面。总结自己的优点和不足，明确改进方向。小组交流：小组内成员相互交流学后反思，分享学习经验和心得。通过交流，加深对所学知识的理解，提高团队合作能力。3.教师反馈：教师根据学生的学后反思和小组交流情况，给予针对性的反馈和建议。帮助学生进一步明确学习目标，提高学习效果。教师也应对整个教学过程进行反思，总结教学经验，不断优化教学方法和手段。十三、学科实践与跨学科学习设计一、教学目标本学科实践与跨学科学习设计的目标是围绕人教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》中的第2章《需求分析与数据采集》内容，通过实践活动和跨学科学习，全面提升学生的信息素养，包括信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任。二、学习目标信息意识：学生能够识别不同来源的数据信息，理解数据对问题解决的重要性。学生能够主动关注数据采集和处理过程中的信息变化，对数据来源的可靠性、内容的准确性进行判断。学生能够在合作解决问题的过程中，有效共享和利用信息资源。计算思维：学生能够运用计算机科学领域的方法，对业务需求进行分析，抽象特征，建立结构模型。学生能够合理组织数据，通过判断、分析与综合各种信息资源，设计数据采集和清洗的方案。学生能够运用编程语言和工具实现数据采集、清洗和分析的过程，解决实际问题。数字化学习与创新：学生能够掌握数字化学习工具和方法，如网络爬虫技术，进行数据采集和处理。学生能够利用数字化资源和工具，创造性地解决数据管理与分析中的问题，如设计优化数据采集和清洗方案。学生能够在数字化学习环境中，开展自主学习和协作学习，提升学习效率和质量。信息社会责任：学生能够在数据采集和处理过程中，遵守法律法规和道德规范，保护个人隐私和信息安全。学生能够认识到信息技术对社会发展的影响，积极承担信息社会责任，如合理、合法地使用网络爬虫技术采集数据。学生能够在信息活动中，尊重他人的知识产权，不侵犯他人的合法权益。三、作业目标设定信息意识：学生能够通过分析实际案例，识别不同来源的数据信息，并判断其可靠性和准确性。学生能够设计问卷调查或访谈，主动收集数据，理解数据在问题解决中的重要性。计算思维：学生能够针对特定业务需求，进行数据需求分析，明确需要采集的数据项及其类型。学生能够设计数据采集方案，选择合适的采集工具和途径，并编写程序实现数据采集。学生能够对采集到的数据进行清洗和处理，识别并纠正噪声数据，提高数据质量。数字化学习与创新：学生能够利用Python编程语言和Pandas库等工具，实现数据的采集、清洗和分析。学生能够结合实际需求，创造性地设计数据管理与分析方案，提高数据处理的效率和准确性。学生能够利用数字化资源和工具，如网络爬虫技术，从网络中采集数据，并进行分析和处理。信息社会责任：学生能够在数据采集和处理过程中，遵守法律法规和道德规范，确保数据的合法性和合规性。学生能够在信息活动中，保护个人隐私和信息安全，不泄露或滥用他人数据。学生能够尊重他人的知识产权，在引用或使用他人数据时，注明出处并遵守相关规定。四、实践活动设计实践活动一：业务需求与解决方案设计活动目标：学生能够针对特定业务需求，进行需求分析，明确业务目标、用户需求和可行性。学生能够设计解决方案，包括数据采集、处理和分析的方案。活动步骤：确定业务需求：选择一个实际业务场景，如“是否开设共享汽车业务”或“餐厅是否提供地方特色小吃”，进行需求分析。分析业务目标：明确业务要解决的问题和达到的目标。分析用户需求：通过问卷调查或访谈等方式，收集用户对业务的需求和期望。分析可行性：从技术、经济、法律等方面分析业务的可行性。设计解决方案：包括数据采集方案、处理方案和分析方案。明确需要采集的数据项、采集途径和工具，设计数据处理和分析的流程和方法。活动成果：业务需求分析报告解决方案设计文档实践活动二：数据采集与导入活动目标：学生能够掌握数据采集的方法和途径，从实际场景中采集数据。学生能够将采集到的数据保存为CSV文件，并导入到数据处理工具中。活动步骤：选择数据采集途径：根据业务需求，选择合适的采集途径，如现场实测、调研访谈或获取他人调查的数据。设计数据采集方案：明确需要采集的数据项、采集方法和工具。实施数据采集：按照方案进行数据采集，记录数据并保存为CSV文件。导入数据：将采集到的CSV文件导入到数据处理工具中，如Excel或Python的Pandas库。活动成果：采集到的CSV数据文件数据导入的截图或记录实践活动三：数据结构化与数据清洗活动目标：学生能够理解不同结构化程度的数据，并掌握数据清洗的方法。学生能够对采集到的数据进行清洗，去除噪声数据，提高数据质量。活动步骤：理解数据结构化：学习结构化数据、非结构化数据和半结构化数据的概念及特点。分析噪声数据：识别采集到的数据中的噪声数据，分析其成因。设计数据清洗方案：针对噪声数据，设计清洗方案，包括缺失值处理、异常值检测与过滤、重复数据移除等。实施数据清洗：使用Python的Pandas库等工具，对采集到的数据进行清洗。活动成果：数据清洗前后的对比文件数据清洗的Python代码和运行结果实践活动四：跨学科学习——交通数据与城市经济发展分析活动目标：学生能够结合地理、经济等学科知识，分析交通数据与城市经济发展的关系。学生能够利用采集到的交通数据，进行简单的数据分析，为城市发展提供建议。活动步骤：学习相关知识：了解地理、经济等学科中与交通数据相关的知识，如城市交通规划、经济发展指标等。采集交通数据：选择特定城市，采集该城市的交通运输数据，如货物运输量、旅客吞吐量等。数据分析：使用数据分析工具和方法，对采集到的交通数据进行处理和分析，提取有价值的信息。撰写分析报告：结合地理、经济等学科知识，撰写交通数据与城市经济发展关系的分析报告，提出改进建议。活动成果：交通数据与城市经济发展关系的分析报告数据分析的截图或记录五、跨学科学习资源推荐地理学资源：《城市交通规划原理与方法》《城市地理学》相关城市的交通规划报告和数据经济学资源：《宏观经济学》《区域经济学》相关城市的经济发展报告和数据信息技术资源：Python编程语言和Pandas库教程数据采集与处理的在线课程和工具数据分析与可视化的软件和平台六、总结与评价总结：通过本次学科实践与跨学科学习设计，学生不仅能够掌握数据管理与分析的基本知识和技能，还能够在实践中提升信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任。通过跨学科学习，学生能够结合地理、经济等学科知识，分析交通数据与城市经济发展的关系，为城市发展提供有益的建议。评价：过程评价：关注学生在实践活动中的参与度、合作情况和问题解决能力。通过观察、记录和交流，了解学生在数据采集、处理和分析过程中的表现和进步。成果评价：评价学生的实践活动成果，如业务需求分析报告、解决方案设计文档、采集到的CSV数据文件、数据清洗前后的对比文件以及交通数据与城市经济发展关系的分析报告等。根据成果的质量和创意性，给予相应的评分和反馈。3.自我反思：鼓励学生进行自我反思，总结在实践活动中的收获和不足，提出改进建议。通过自我反思，促进学生自主学习和持续改进。十四、大单元作业设计一、教学目标通过本单元《需求分析与数据采集》的教学，旨在全面提升学生的信息技术核心素养，具体包括以下几个方面：信息意识：使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，对信息可能产生的影响进行预期分析。计算思维：使学生能够在信息活动中，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；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。数字化学习与创新：使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，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。信息社会责任：使学生在数据采集和分析过程中，能够遵守法律法规和道德规范，保护个人隐私和信息安全；能够认识到信息技术对社会发展的影响，积极承担信息社会责任。二、作业目标设定本单元作业设计旨在全面促进学生核心素养的发展，具体目标包括以下几个方面：信息意识：学生能够根据具体任务需求，主动搜集和筛选与交通数据相关的信息资源。学生能够敏锐识别信息中的关键要素，对交通数据的变化趋势进行初步分析。计算思维：学生能够通过问题分析，明确数据需求，并设计合理的数据采集与管理方案。学生能够利用Python编程实现数据采集与清洗，通过算法解决实际问题。数字化学习与创新：学生能够利用数字化工具（如Python、Excel等）处理和分析交通数据，提升数据处理能力。学生能够结合实际情况，创造性地提出数据应用的新思路和新方法。信息社会责任：学生在数据采集过程中，能够遵守法律法规和道德规范，保护数据隐私和信息安全。学生能够认识到交通数据在社会发展中的重要性，积极承担数据管理与分析的社会责任。三、作业内容设计（一）作业一：业务需求分析与解决方案设计作业目标：培养学生的信息意识和计算思维，使学生能够根据业务需求进行问题分析，并设计合理的解决方案。作业内容：任务描述：假设你是某城市交通规划部门的工作人员，需要对城市共享汽车业务进行需求分析，并设计相应的解决方案。作业要求：分析城市共享汽车业务的需求，包括用户需求、市场需求和管理需求等。设计一份详细的解决方案，包括数据采集方案、数据分析方法、业务运营模式等。使用思维导图或文字描述的方式呈现你的分析结果和解决方案。提交形式：提交一份电子版的需求分析报告和解决方案设计文档。（二）作业二：数据需求分析与采集作业目标：培养学生的信息意识和数字化学习与创新能力，使学生能够明确数据需求，并熟练进行数据采集。作业内容：任务描述：根据你所设计的共享汽车业务解决方案，明确数据需求，并采集相关数据。作业要求：列出所需采集的数据项，包括数据类型、调研范围和获取途径等。使用Python网络爬虫技术，从互联网上采集相关数据，并保存为CSV文件。对采集到的数据进行初步审查，确保数据的准确性和完整性。提交形式：提交一份数据需求分析报告和采集到的CSV数据文件。（三）作业三：数据结构化与数据清洗作业目标：培养学生的计算思维和数字化学习与创新能力，使学生能够处理不同结构化程度的数据，并进行数据清洗。作业内容：任务描述：对你采集到的交通数据进行结构化处理，并清洗其中的噪声数据。作业要求：分析采集到的数据，识别不同结构化程度的数据类型。使用Python中的Pandas库，对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和重复数据等。对清洗后的数据进行结构化处理，使其便于后续的数据分析。提交形式：提交一份数据清洗报告和清洗后的CSV数据文件。（四）作业四：数据分析与可视化呈现作业目标：培养学生的计算思维和数字化学习与创新能力，使学生能够利用数据分析工具对交通数据进行深入分析，并进行可视化呈现。作业内容：任务描述：对你清洗后的交通数据进行深入分析，并使用可视化工具进行呈现。作业要求：选择合适的数据分析方法，对交通数据进行深入分析，提取有价值的信息。使用Excel或Python中的Matplotlib库等可视化工具，将数据分析结果以图表等形式进行呈现。对数据分析结果进行解读，提出相应的建议和措施。提交形式：提交一份数据分析报告和可视化呈现的文件（如Excel图表、Python生成的图像等）。四、作业评价评价标准：信息意识：是否能够主动搜集和筛选相关信息资源，对信息变化进行敏锐识别。计算思维：是否能够通过问题分析明确数据需求，设计合理的解决方案，并熟练进行数据采集与清洗。数字化学习与创新：是否能够利用数字化工具处理和分析数据，提出创新性的数据应用思路和方法。信息社会责任：是否能够在数据采集过程中遵守法律法规和道德规范，保护数据隐私和信息安全。评价方式：自评：学生根据自己的作业完成情况进行自我评价，反思学习过程中的收获与不足。互评：小组内成员相互评价作业，交流学习心得和体会。师评：教师根据评价标准对学生的作业进行评价，给出具体的反馈意见和建议。评价反馈：教师及时将评价结果反馈给学生，指出作业中的优点和不足，并提出改进建议。-鼓励学生根据反馈意见进行作业修改和完善，不断提升自己的信息技术核心素养。十五、“教-学-评”一致性课时设计一、课程基本信息教材版本：人教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》单元主题：第2章需求分析与数据采集课时设计：本章共6课时，每课时45分钟指导教师：XXX（高中信息科技特级教师）二、教学目标设定（一）信息意识学生能够认识到交通数据在社会发展中的重要性，理解数据对于决策支持的作用。学生能够主动关注数据变化，对数据进行分析和解读，提取有价值的信息。（二）计算思维学生能够运用计算思维的方法，对交通数据进行逻辑分析和结构化处理。学生能够设计合理的算法和解决方案，解决数据管理与分析中的实际问题。（三）数字化学习与创新学生能够掌握数字化学习工具和方法，如网络爬虫技术等，进行数据采集和处理。学生能够利用所学知识进行创新性应用，如通过数据分析提出优化学校交通管理的建议等。（四）信息社会责任学生在数据采集和分析过程中，能够遵守法律法规和道德规范，保护个人隐私和信息安全。学生能够认识到信息技术对社会发展的影响，积极承担信息社会责任。三、作业目标设定完成数据采集任务，并保存为CSV文件。分析所采集数据中的噪声数据，并尝试进行数据清洗。小组合作设计一个基于交通数据的实际解决方案，并撰写报告。利用所学知识，提出一个创新性的数据应用建议。四、具体教学实施步骤第一课时：引入主题与理论讲解（1课时）活动设计：引入主题：通过展示城市交通拥堵、交通事故等实际案例，引导学生思考交通数据在解决这些问题中的作用。介绍交通数据在城市规划、经济发展等方面的应用，激发学生对数据管理与分析的兴趣。理论讲解：讲解业务需求分析的概念和方法，通过“是否开设共享汽车业务”的案例，引导学生分析业务目标、用户需求和可行性。教学目标：信息意识：使学生认识到交通数据的重要性，理解数据对于决策支持的作用。计算思维：引导学生运用计算思维的方法分析业务需求。作业目标：预习数据需求分析的相关内容，思考“餐厅是否提供地方特色小吃”的业务需求分析。评价方式：课堂参与度与表现。预习作业完成情况。第二课时：数据需求分析与理论讲解（2课时）活动设计：数据需求分析讲解：介绍数据需求分析的概念和方法，通过“餐厅是否提供地方特色小吃”的调研项目，让学生理解数据项名称、数据类型、调研范围和获取途径等要素。数据采集途径讲解：讲解数据采集的两种方式（现场实测或调研访谈、获取他人调查的数据），并介绍CSV文件的创建方法。教学目标：信息意识：加深对数据在决策中作用的理解。计算思维：学会如何根据业务需求进行数据需求分析。数字化学习与创新：掌握CSV文件的创建方法。作业目标：小组分工，确定每位成员所要采集数据的来源和途径。准备数据采集所需的工具和材料。评价方式：小组分工合作情况。数据需求分析报告的撰写质量。第三课时：实践活动——数据采集（4课时）活动设计：需求分析实践活动：分组进行“是否开设共享汽车业务”和“餐厅是否提供地方特色小吃”的需求分析，填写需求分析表。小组汇报需求分析结果，全班讨论优化方案。数据采集实践活动：使用网络爬虫技术从网络中采集交通数据（如某市统计局网站上的交通运输数据）。将采集到的数据保存为CSV文件，并进行数据导入和导出操作。数据清洗实践活动：分析采集到的交通数据中可能存在的噪声数据及其成因。使用Python中的Pandas库进行数据清洗，包括缺失值处理、异常值检测与过滤、重复数据移除等。教学目标：信息意识：通过实践活动加深对数据重要性的认识。计算思维：学会根据需求进行数据采集和清洗。数字化学习与创新：掌握网络爬虫技术和数据清洗技能。信息社会责任：在数据采集过程中遵守法律法规和道德规范。作业目标：完成数据采集任务，并保存为CSV文件。分析所采集数据中的噪声数据，并尝试进行数据清洗。评价方式：数据采集的完整性和准确性。数据清洗的效果和报告撰写质量。小组合作与沟通能力。第四课时：数据分析与清洗（2课时）活动设计：不同结构化程度的数据：介绍结构化数据、非结构化数据和半结构化数据的概念及区别，通过实例加深理解。噪声数据的现象与成因：分析噪声数据的成因及其对数据分析的影响。数据清洗方法：详细讲解数据清洗的步骤和方法，包括数据审查、数据转换、数据验证等。案例分析：通过实际案例分析，让学生综合运用所学知识进行数据清洗操作。教学目标：信息意识：理解不同结构化程度的数据及其价值。计算思维：掌握数据清洗的方法和技能。数字化学习与创新：能够利用数字化工具进行数据清洗和分析。作业目标：完成对所采集数据的全面清洗和分析。撰写数据清洗和分析报告。评价方式：数据清洗的效果和准确性。报告撰写的逻辑性和清晰度。对不同结构化程度数据的理解程度。第五课时：总结评价（1课时）活动设计：自我评价：学生根据自己在整个单元学习中的表现进行自我评价，填写自我评价表。同伴评价：小组内进行同伴评价，相互指出优点和不足，提出改进建议。教师评价：教师根据学生的学习成果、课堂表现、作业完成情况等方面进行评价，给出综合评分和反馈意见。教学目标：信息意识：通过评价反思自己的信息获取和处理能力。计算思维：通过评价提升问题解决能力。数字化学习与创新：通过评价促进数字化学习技能的提升。信息社会责任：通过评价增强信息社会责任意识。作业目标：根据评价反馈，制定个人学习计划。准备小组展示内容。评价方式：自我评价的诚实性和准确性。同伴评价的客观性和建设性。教师评价的综合性和指导性。第六课时：拓展应用与小组展示（1课时）活动设计：实际案例分析：选取一个与交通数据相关的实际案例（如学校交通管理优化），引导学生运用所学知识进行分析和提出解决方案。创新应用建议：鼓励学生结合自己的生活经验和社会实践，提出利用交通数据进行创新应用的建议或想法。小组展示：各小组展示本单元的学习成果和创新应用建议，全班进行交流与讨论。教学目标：信息意识：通过实际案例分析加深对数据应用的理解。计算思维：提升