2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一第二单元项目三《 调查中学生移动学习现状-经历数据处理的一般过程》说课稿

2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一第二单元项目三《调查中学生移动学习现状——经历数据处理的一般过程》说课稿一、设计意图

本节课以《调查中学生移动学习现状——经历数据处理的一般过程》为主题，旨在让学生通过实际操作，学习数据处理的基本方法，培养信息素养和数据分析能力。结合沪科版高中信息技术必修一第二单元内容，设计了一系列实践活动，使学生能够将理论知识应用于实际问题解决，提高信息技术应用能力。二、核心素养目标三、重点难点及解决办法

重点：数据处理的一般过程，包括数据收集、整理、分析、呈现等步骤。

难点：1.如何有效收集和分析数据，确保数据的准确性和代表性；2.如何运用统计图表直观展示数据分析结果。

解决办法：

1.通过案例教学，引导学生理解数据处理的意义和步骤，并结合实际案例进行操作练习。

2.设计数据收集活动，如问卷调查，让学生亲自参与数据收集过程，培养实际操作能力。

3.引导学生运用Excel等工具进行数据整理和分析，通过实例演示和指导，帮助学生掌握数据处理方法。

4.组织学生进行小组讨论，分享数据处理经验，共同解决数据分析中的问题。

5.通过课后作业和项目实践，巩固数据处理技能，提升学生信息素养。四、教学方法与策略

1.采用讲授与讨论相结合的教学方法，通过讲解数据处理的基本概念和步骤，引导学生思考。

2.设计角色扮演活动，让学生模拟数据收集和分析的过程，提高实践操作能力。

3.利用案例研究法，分析真实数据集，让学生体验数据处理的全过程。

4.采用项目导向学习，让学生分组完成移动学习现状调查项目，培养团队合作和问题解决能力。

5.结合多媒体教学，使用PPT展示数据处理工具的使用方法，并通过视频演示数据分析技巧。五、教学过程设计

一、导入环节（5分钟）

1.创设情境：展示中学生使用移动设备进行学习的场景，引发学生对移动学习现状的兴趣。

2.提出问题：引导学生思考移动学习在生活中的应用，以及其可能带来的影响。

3.学生讨论：分组讨论，分享对移动学习的看法和经验。

4.导入新课：引出本节课的主题“调查中学生移动学习现状——经历数据处理的一般过程”。

二、讲授新课（20分钟）

1.数据收集方法讲解（5分钟）：介绍问卷调查、访谈等方法，并演示问卷设计。

2.数据整理与分析（10分钟）：讲解数据整理的步骤，演示Excel等工具的使用，引导学生进行数据清洗和分析。

3.数据呈现与可视化（5分钟）：介绍常见的数据可视化工具，如图表制作，展示数据分析结果。

4.案例分析（5分钟）：分析实际案例，让学生了解数据处理在移动学习中的应用。

三、巩固练习（15分钟）

1.小组练习：学生分组，根据所学知识设计调查问卷，并收集数据。

2.数据分析练习：指导学生使用Excel进行数据整理和分析，制作图表。

3.结果展示：各小组展示调查结果，分享数据处理经验。

四、课堂提问（5分钟）

1.提问环节：教师提问，检验学生对数据处理流程的理解。

2.学生回答：学生回答问题，教师给予点评和指导。

五、师生互动环节（10分钟）

1.教师提问：教师提出与移动学习相关的问题，引导学生思考和讨论。

2.学生提问：学生提出在学习过程中遇到的问题，教师解答并引导学生共同解决。

3.小组讨论：学生分组讨论，分享数据处理的心得和体会。

六、总结与拓展（5分钟）

1.总结：教师总结本节课的重点内容，强调数据处理的重要性。

2.拓展：布置课后作业，要求学生运用所学知识进行移动学习现状调查。

教学过程设计如下：

|时间（分钟）|教学环节|具体内容|

|------------|--------------|------------------------------------------------------------|

|5|导入环节|创设情境，提出问题，学生讨论，导入新课|

|20|讲授新课|数据收集方法讲解，数据整理与分析，数据呈现与可视化，案例分析|

|15|巩固练习|小组练习，数据分析练习，结果展示|

|5|课堂提问|教师提问，学生回答，检验学生对数据处理流程的理解|

|10|师生互动环节|教师提问，学生提问，小组讨论|

|5|总结与拓展|总结重点内容，布置课后作业|六展与延伸

六、拓展与延伸

1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料：

-《移动学习：理论与实践》

-《大数据时代：数据驱动决策》

-《信息素养：数字化生存的关键能力》

-《教育技术：理论与实践》

2.鼓励学生进行课后自主学习和探究：

-学生可以进一步研究移动学习在不同学科中的应用案例。

-探索数据分析在商业、社会科学、医学等领域的应用。

-分析移动学习对教育公平和个性化学习的影响。

-设计一个基于移动学习的数据收集和分析项目，如调查学生的课外阅读习惯。

-研究数据隐私保护和数据安全在移动学习中的应用。

3.实践项目建议：

-学生可以组织一个小型研究小组，针对学校或社区中的特定问题进行移动学习调查。

-利用社交媒体平台收集数据，分析用户行为和偏好。

-设计一个基于移动学习的数据可视化项目，展示调查结果。

-探索如何利用数据分析工具（如Python、R语言）进行更复杂的数据处理。

4.创新性活动：

-学生可以尝试使用虚拟现实（VR）或增强现实（AR）技术来增强移动学习体验。

-开发一个移动应用程序，用于收集和分析学生的学习数据。

-研究如何利用人工智能（AI）技术来个性化移动学习内容。

5.跨学科学习：

-结合数学、统计学知识，深入分析数据，提高数据分析的准确性。

-结合计算机科学知识，学习编程技能，开发数据处理和分析的工具。

-结合心理学知识，研究移动学习对学习动机和成绩的影响。七、板书设计

①数据处理的一般过程

-数据收集

-数据整理

-数据分析

-数据呈现

②数据收集方法

-问卷调查

-访谈

-实验观察

③数据整理与分析工具

-Excel

-数据清洗

-数据筛选

-数据排序

④数据呈现与可视化

-图表类