第6章 空气质量研究-数据统计与分析 第3节 函数的使用 说课稿 2023-2024学年河大版（2023）初中信息技术第一册

第6章空气质量研究——数据统计与分析第3节函数的使用说课稿2023—2024学年河大版（2023）初中信息技术第一册一、教学内容分析

本节课的主要教学内容是《第6章空气质量研究——数据统计与分析第3节函数的使用》，我们将学习如何运用函数对空气质量数据进行统计与分析。本节课将重点介绍Excel中的常用函数，如SUM、AVERAGE、MAX、MIN等，以及如何使用这些函数对数据进行处理。

教学内容与学生已有知识的联系在于，学生在之前的课程中已经学习了Excel的基本操作和数据录入，掌握了创建表格、输入数据和简单数据处理的方法。本节课将在此基础上，引导学生运用函数进行更深入的数据分析，提升学生的信息处理能力。二、核心素养目标分析

本节课的核心素养目标旨在培养学生的数据分析和信息处理能力，通过学习使用Excel函数对空气质量数据进行统计与分析，发展学生的逻辑思维和解决问题的能力。同时，通过实际操作，提高学生的信息技术应用能力，培养他们利用信息技术解决实际问题的意识。此外，通过小组合作和探究学习，培养学生的团队协作能力和自主学习能力，促进其信息素养的全面发展。三、学习者分析

1.学生已经掌握了Excel的基本操作，包括创建工作表、输入数据、简单数据格式化等。他们也对空气质量的基本概念有所了解，并能够理解空气质量数据的重要性。

2.学生们通常对使用信息技术解决实际问题表现出浓厚的兴趣，他们具备一定的信息技术操作能力，喜欢探索和尝试新功能。在学习能力上，学生们具备基本的逻辑思维和数学运算能力，能够理解和运用简单的统计方法。学习风格方面，学生们偏好直观、操作性的学习，喜欢通过实践来学习新知识。

3.学生在学习过程中可能遇到的困难和挑战包括：对Excel高级功能的陌生，如函数的使用和数据分析技巧；在处理大量数据时可能会感到混淆，难以准确找到和应用正确的函数；以及在团队协作中，可能会因为沟通不畅导致工作效率降低。此外，对于数据分析结果的解释和应用，学生可能需要更多的指导和实际案例来加深理解。四、教学资源

-软硬件资源：计算机、投影仪、Excel软件

-课程平台：学校教学管理系统

-信息化资源：空气质量数据集、Excel函数操作教程

-教学手段：小组合作、问题驱动、案例教学、互动讨论五、教学实施过程

1.课前自主探索

-教师活动：

-发布预习任务：通过学校教学管理系统发布预习资料，包括本节课要学习的Excel函数操作教程和空气质量数据样本。

-设计预习问题：设计问题如“如何使用Excel函数计算空气质量指数的平均值？”

-监控预习进度：通过系统查看学生提交的预习笔记和问题，了解预习情况。

-学生活动：

-自主阅读预习资料：学生根据要求阅读资料，初步了解Excel函数的使用。

-思考预习问题：学生尝试使用Excel函数解决预习问题，记录遇到的问题。

-提交预习成果：学生将预习笔记和问题通过系统提交给教师。

-教学方法/手段/资源：

-自主学习法：鼓励学生自主探索，提前准备。

-信息技术手段：利用教学管理系统进行资源发布和进度监控。

-作用与目的：

-帮助学生提前熟悉课程内容，为课堂学习打下基础。

-培养学生的自主学习能力。

2.课中强化技能

-教师活动：

-导入新课：通过展示空气质量数据的重要性，引出使用Excel函数进行数据分析的必要性。

-讲解知识点：详细讲解SUM、AVERAGE等函数的使用方法，通过实际数据演示操作步骤。

-组织课堂活动：分组讨论如何利用Excel函数对空气质量数据进行统计，每组选择一种函数进行深入研究。

-解答疑问：对学生在操作过程中遇到的问题进行解答。

-学生活动：

-听讲并思考：学生听讲并尝试理解函数的使用方法。

-参与课堂活动：学生分组讨论，共同探索如何使用Excel函数处理数据。

-提问与讨论：学生在遇到问题时积极提问，参与小组讨论。

-教学方法/手段/资源：

-讲授法：通过讲解让学生理解函数的使用。

-实践活动法：通过实际操作，让学生掌握函数应用。

-合作学习法：通过小组合作，培养学生的团队协作能力。

-作用与目的：

-学生能够深入理解并掌握Excel函数的使用。

-培养学生的实践操作能力和团队合作精神。

3.课后拓展应用

-教师活动：

-布置作业：布置使用Excel函数对空气质量数据进行综合分析的作业。

-提供拓展资源：提供相关的在线课程和书籍列表，供学生深入学习。

-反馈作业情况：对学生的作业进行批改，提供反馈和指导。

-学生活动：

-完成作业：学生根据课堂所学，独立完成数据分析作业。

-拓展学习：利用提供的资源，进一步学习Excel的高级功能。

-反思总结：学生对自己的学习过程进行反思，总结学习心得。

-教学方法/手段/资源：

-自主学习法：鼓励学生利用课后时间自主拓展学习。

-反思总结法：引导学生进行自我评价和反思。

-作用与目的：

-巩固课堂所学知识，提高学生的数据分析能力。

-拓宽学生的知识视野，提升学生的信息素养。六、教学资源拓展

1.拓展资源

本节课的教学内容主要围绕使用Excel函数进行空气质量数据的统计与分析。以下是一些与本节课教学内容相关的拓展资源：

-统计学基础：介绍统计学的基本概念，如平均数、中位数、众数等，以及它们在数据分析中的应用。

-数据可视化：介绍如何使用Excel的图表功能，如柱状图、折线图、饼图等，将数据分析结果直观地展示出来。

-数据分析案例：提供一些实际的数据分析案例，如空气质量指数（AQI）的年度变化趋势分析、不同地区空气质量对比分析等。

-Excel高级函数：介绍一些Excel的高级函数，如VLOOKUP、HLOOKUP、INDEX、MATCH等，这些函数在处理复杂数据时非常有用。

-数据处理技巧：分享一些数据处理的小技巧，如如何快速清理数据、如何批量导入导出数据等。

2.拓展建议

为了帮助学生更好地理解和掌握本节课的内容，以下是一些具体的拓展学习建议：

-深入学习统计学原理：学生可以阅读一些统计学的基础书籍，如《统计学原理》等，以加深对数据分析中统计学原理的理解。

-观看数据分析视频教程：学生可以观看一些在线视频教程，如“Excel数据分析入门到精通”系列，这些视频可以提供直观的操作演示和讲解。

-参与在线数据分析课程：学生可以参加一些在线学习平台上的数据分析课程，如Coursera、edX上的相关课程，这些课程通常提供系统的学习路径和丰富的实践案例。

-阅读数据分析相关书籍：学生可以阅读一些关于数据分析的书籍，如《Excel数据分析实战技巧》、《Python数据分析基础教程》等，这些书籍可以帮助学生从不同角度理解数据分析的方法和技巧。

-实践数据分析项目：鼓励学生参与一些实际的数据分析项目，如学校的科研项目、企业的数据分析实习等，通过实际操作来提高数据分析能力。

-参加数据分析比赛：学生可以参加一些数据分析比赛，如“数据科学杯”、“Kaggle”等，这些比赛可以提供丰富的数据集和实际问题，帮助学生将所学知识应用于解决实际问题。

-创建个人数据分析博客：学生可以尝试创建自己的数据分析博客，记录学习过程中的心得体会和项目经验，这不仅能够加深对知识的理解，还能够锻炼写作和表达能力。七、教学反思与总结

回顾这节课的教学过程，我深感教学是一个不断学习和调整的过程。在这节课中，我尝试了多种教学方法和策略，也遇到了一些挑战，但更重要的是，我从中学到了很多宝贵的经验和教训。

首先，关于教学方法，我采用了课前自主探索、课中强化技能和课后拓展应用的三阶段教学模式。课前，我通过教学管理系统发布了预习资料和预习问题，旨在引导学生自主思考和探索。从学生的反馈来看，大部分学生能够按照要求完成预习任务，但也有一些学生因为各种原因没有完成。这让我意识到，在今后的教学中，我需要更加关注学生的个体差异，给予不同学生个性化的指导和支持。

课中，我通过讲解和实际操作演示，帮助学生理解Excel函数的使用方法，并通过小组讨论和实践活动，让学生在实践中掌握技能。我发现，学生们在小组讨论中非常活跃，能够积极地参与到学习中。但同时，我也发现了一些学生对于Excel操作不够熟练，这可能是因为他们在课前没有充分预习或者平时对Excel的使用不够频繁。针对这一点，我计划在今后的教学中，增加一些基础技能的复习和练习环节，以确保所有学生都能够跟上教学进度。

课后，我布置了一些拓展性的作业，并提供了一些拓展资源和学习建议。我希望通过这种方式，能够让学生在课后继续学习和探索。然而，我也发现，并不是所有学生都会利用这些资源，这可能与他们的学习习惯和兴趣有关。因此，我需要在今后的教学中，更多地激发学生的学习兴趣，让他们主动去寻找和利用这些资源。

在教学策略方面，我尝试了讲授法、实践活动法和合作学习法。这些策略在一定程度上提高了学生的学习效果，但也存在一些问题。例如，在讲授过程中，我可能没有给予学生足够的时间去消化和理解新知识，这可能导致他们在实际操作时感到困惑。在今后的教学中，我计划更加注重学生的参与和反馈，确保他们能够真正理解和吸收知识。

在教学管理方面，我发现课堂纪律总体良好，但也有一些学生在课堂上分心或者参与度不高。为了提高课堂效率，我需要在今后的教学中，更加严格地管理课堂纪律，同时寻找更多激发学生参与度的方法。

对本节课的教学效果进行客观评价，我认为学生们在知识、技能和情感态度等方面都有了一定的收获和进步。他们不仅学会了如何使用Excel函数进行数据分析，而且对空气质量数据的重要性有了更深的认识。但同时，我也发现了一些不足之处，比如学生的数据分析能力还有待提高，他们在处理复杂数据时可能