11我们身边的数据 说课稿 2023-2024学年教科版（2019）高中信息技术必修1

11我们身边的数据说课稿2023—2024学年教科版（2019）高中信息技术必修1课题：科目：班级：课时：计划3课时教师：单位：一、教学内容分析1.本节课的主要教学内容为教科版（2019）高中信息技术必修1中的“11我们身边的数据”这一章节，主要包括数据的定义、分类、收集方法以及数据在生活中的应用。

2.教学内容与学生已有知识的联系：本节课在学生已经掌握基本信息技术的背景下，通过介绍数据的基本概念和应用，帮助学生了解数据在现代社会中的重要性。同时，结合学生已学的数学知识，引导学生运用统计、分析等技能对数据进行处理，提高学生的信息素养。二、核心素养目标本节课旨在培养学生的信息意识、计算思维和数字化学习与创新等核心素养。通过学习数据的定义、分类和应用，学生能够形成对数据重要性的认识，提升信息意识；通过实际操作，锻炼计算思维，学会利用技术工具进行数据处理；通过项目式学习，激发数字化学习与创新的兴趣，培养学生解决实际问题的能力。三、教学难点与重点1.教学重点，

①数据的分类与识别：引导学生理解不同类型数据的特点和适用场景，能够正确识别和分类现实生活中的数据。

②数据收集方法的运用：通过实例分析，让学生掌握问卷调查、实验观察、网络搜集等多种数据收集方法，并能够选择合适的方法进行数据收集。

③数据处理与分析技能的培养：通过实际操作，让学生学会使用表格、图表等工具对数据进行整理和分析，提升数据处理能力。

2.教学难点，

①数据安全与隐私保护意识：使学生认识到在收集和使用数据时，需要关注数据安全和隐私保护，避免数据泄露和滥用。

②数据分析中的逻辑思维：在分析数据时，培养学生的逻辑思维能力，能够从数据中发现规律、提出假设并验证。

③数据可视化技能的提升：指导学生运用图表、图形等方式将数据可视化，提高数据表达和沟通的效率。四、教学方法与手段教学方法：

1.讲授法：通过讲解数据的基本概念、分类和应用，为学生奠定理论基础。

2.讨论法：组织学生就数据收集方法、数据处理技巧进行小组讨论，激发学生的思考与交流。

3.实验法：设计数据收集和处理的小实验，让学生在实践中学习和运用所学知识。

教学手段：

1.多媒体展示：利用PPT展示数据实例和图表，直观展示数据的特点和应用。

2.网络资源：引入网络数据收集和处理的案例，拓宽学生的视野。

3.互动软件：使用教学软件进行数据分析和可视化操作，提高学生动手能力。五、教学过程1.导入（约5分钟）

-激发兴趣：通过展示生活中常见的数据图表，如天气预报、股市行情等，提问学生数据在我们生活中的重要性，引发学生的兴趣。

-回顾旧知：简要回顾学生已知的数学统计知识，如平均数、中位数等，为后续数据处理的讲解做好铺垫。

2.新课呈现（约20分钟）

-讲解新知：

1.数据的定义、分类和特点。

2.数据收集的方法：问卷调查、实验观察、网络搜集等。

3.数据处理的基本步骤：数据清洗、整理、分析。

-举例说明：

1.通过实际案例，如市场调查、学生成绩分析等，展示数据在生活中的应用。

2.结合具体数据，讲解数据清洗、整理、分析的方法。

-互动探究：

1.分组讨论：让学生分组讨论如何收集和整理特定主题的数据。

2.实验操作：引导学生通过实验操作，体验数据收集和处理的流程。

3.巩固练习（约15分钟）

-学生活动：

1.学生独立完成数据收集和处理的小练习。

2.学生展示自己的成果，分享收集和整理数据的方法。

-教师指导：

1.对学生在练习中遇到的问题进行个别指导。

2.鼓励学生互相学习，共同提高。

4.课堂总结（约5分钟）

-总结本节课的主要知识点，强调数据在生活中的重要性。

-鼓励学生在日常生活中关注数据，学会运用数据分析和处理的方法。

5.作业布置（约5分钟）

-布置课后作业，要求学生完成以下任务：

1.收集并整理一个与生活相关的数据集。

2.运用所学知识，对数据进行分析，并撰写一份简单的分析报告。

-强调作业完成的要求和截止日期。

6.课后反思（约5分钟）

-教师反思本节课的教学效果，总结教学过程中的优点和不足。

-根据学生的反馈，调整教学策略，提高教学质量。六、教学资源拓展1.拓展资源：

-数据新闻：介绍如何从新闻报道中提取和分析数据，让学生了解数据在新闻传播中的作用。

-数据可视化案例：展示不同行业的数据可视化作品，如城市规划、环境保护等，让学生感受数据可视化在解决问题中的重要性。

-数据伦理与隐私保护：探讨数据收集、处理和应用过程中涉及的伦理问题和隐私保护措施，提高学生的社会责任感。

-数据分析软件介绍：简要介绍常用的数据分析软件，如Excel、SPSS、R等，让学生了解数据分析工具的多样性。

2.拓展建议：

-鼓励学生关注社会热点问题，收集相关数据，进行深入分析，撰写研究报告。

-引导学生利用网络资源，如数据开放平台、政府统计年鉴等，寻找可用于分析的开放数据。

-组织学生参观数据分析公司或相关企业，了解数据分析师的工作内容，激发学生的学习兴趣。

-鼓励学生参加数据分析竞赛或相关活动，提升自己的数据分析和处理能力。

-引导学生关注数据伦理问题，学会在数据分析过程中保护个人隐私和他人权益。

-建议学生阅读相关书籍，如《数据之美》、《数据科学入门》等，拓展自己的知识面。

-组织学生进行小组合作，共同完成数据分析项目，培养团队协作能力和沟通能力。

-鼓励学生将数据分析技能应用于日常生活，如家庭财务管理、健康数据分析等，提高生活的便利性和效率。七、板书设计1.数据的概念

①数据的定义

②数据的类型

③数据的特点

2.数据收集方法

①问卷调查

②实验观察

③网络搜集

3.数据处理与分析