第五章《数据处理和可视化表达》单元 教学设计 2023-2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修1

第五章《数据处理和可视化表达》单元教学设计2023—2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修1学校授课教师课时授课班级授课地点教具课程基本信息1.课程名称：第五章《数据处理和可视化表达》单元教学设计

2.教学年级和班级：高一年级（1）班

3.授课时间：2023年11月15日上午第二节课

4.教学时数：1课时核心素养目标分析本节课旨在培养学生信息意识、计算思维、数字化学习与创新等核心素养。通过数据处理和可视化表达的学习，学生能够掌握数据整理、分析和呈现的基本方法，提高信息处理能力；同时，通过实际操作，培养学生的创新意识和问题解决能力，使学生能够在信息技术应用中展现批判性思维和合作精神。学习者分析1.学生已经掌握的相关知识：学生在进入本单元学习前，已经具备一定的信息技术基础，能够使用计算机进行基本的操作，了解一些基本的数据处理工具，如Excel等。此外，学生可能对数据的概念有一定的认识，能够进行简单的数据分类和统计。

2.学习兴趣、能力和学习风格：学生对数据处理和可视化表达的兴趣可能因个人背景而异，但普遍对图表和数据分析有一定的兴趣。学生的学习能力方面，部分学生可能对数据处理有较强的逻辑思维能力，能够快速掌握数据处理技巧；而部分学生可能在面对复杂的数据处理任务时感到困惑。学习风格上，学生中既有偏好独立学习的，也有倾向于小组合作学习的。

3.学生可能遇到的困难和挑战：学生在学习数据处理和可视化表达时，可能会遇到以下困难：一是数据处理流程的复杂性，尤其是面对大量数据时，如何高效地进行整理和分析；二是可视化工具的使用，学生可能对图表的创建和编辑不够熟悉，导致可视化效果不佳；三是数据分析的深度，学生可能难以从数据中提取有价值的信息，形成有见地的结论。针对这些困难，教师需要提供适当的教学支持，如逐步讲解数据处理步骤、示范可视化工具的使用、引导学生进行深度分析等。教学方法与手段教学方法：

1.讲授法：通过讲解数据处理的基本概念和原理，为学生提供系统的知识框架。

2.实验法：引导学生通过实际操作，如使用Excel进行数据处理，培养实践能力。

3.讨论法：组织学生围绕数据处理中的问题进行讨论，激发学生的批判性思维。

教学手段：

1.多媒体展示：利用PPT展示数据处理和可视化的案例，直观展示数据处理过程。

2.在线教学平台：通过在线平台提供教学资源，如视频教程、练习题等，方便学生自主学习。

3.数据处理软件：引入Excel等数据处理软件，让学生在真实环境中进行数据处理练习。教学实施过程1.课前自主探索

教师活动：

发布预习任务：通过在线平台或班级微信群，发布预习资料（如PPT、视频、文档等），明确预习目标和要求。例如，要求学生预习数据处理的基本概念和Excel的基本操作。

设计预习问题：围绕数据处理和可视化表达，设计一系列具有启发性和探究性的问题，如“如何从原始数据中提取有价值的信息？”引导学生自主思考。

监控预习进度：利用平台功能或学生反馈，监控学生的预习进度，确保预习效果。例如，通过查看学生的提交笔记和问题，了解预习情况。

学生活动：

自主阅读预习资料：按照预习要求，自主阅读预习资料，理解数据处理的基本概念和Excel的基本操作。

思考预习问题：针对预习问题，进行独立思考，记录自己的理解和疑问。例如，学生可能会思考如何将数据分类和如何创建图表。

提交预习成果：将预习成果（如笔记、思维导图、问题等）提交至平台或老师处。例如，学生可以提交一份包含数据整理步骤的思维导图。

2.课中强化技能

教师活动：

导入新课：通过展示一个实际的数据处理案例，如市场调研数据，引出数据处理和可视化表达的主题，激发学生的学习兴趣。

讲解知识点：详细讲解数据处理的基本步骤，如数据清洗、数据转换等，结合实例帮助学生理解。例如，讲解如何使用Excel的筛选功能来清洗数据。

组织课堂活动：设计小组讨论，让学生根据预习内容，讨论如何将数据可视化，并展示不同的图表类型。例如，小组讨论如何使用Excel创建柱状图和折线图。

解答疑问：针对学生在学习中产生的疑问，如“如何选择合适的图表类型？”进行及时解答和指导。

学生活动：

听讲并思考：认真听讲，积极思考老师提出的问题。

参与课堂活动：积极参与小组讨论，根据讨论结果选择合适的图表类型，并使用Excel进行实际操作。例如，学生小组合作完成一个数据可视化的项目。

提问与讨论：针对不懂的问题或新的想法，如“如何使图表更加美观？”勇敢提问并参与讨论。

3.课后拓展应用

教师活动：

布置作业：根据本节课的学习内容，布置一个综合性的数据处理项目，如分析学校图书馆的借阅数据，巩固学习效果。

提供拓展资源：提供与数据处理和可视化相关的拓展资源，如在线课程、数据分析工具的介绍等，供学生进一步学习。

反馈作业情况：及时批改作业，针对学生的数据处理方法和可视化效果给予反馈和指导。例如，指出学生在数据清洗过程中的疏漏，或图表设计上的改进空间。

学生活动：

完成作业：认真完成老师布置的作业，通过实际操作加深对数据处理和可视化表达的理解。

拓展学习：利用老师提供的拓展资源，学习更高级的数据处理技巧和可视化工具的使用。例如，学习使用Tableau进行数据可视化。

反思总结：对自己的学习过程和成果进行反思和总结，提出改进建议。例如，学生可能会反思在数据处理过程中遇到的问题，以及如何改进数据处理流程。教学资源拓展1.拓展资源：

（1）数据收集方法：介绍不同的数据收集方法，如问卷调查、实验观察、在线数据等，让学生了解数据来源的多样性和可靠性。

（2）数据分析软件：介绍常用的数据分析软件，如SPSS、SAS、R语言等，帮助学生了解不同软件的特点和应用场景。

（3）数据可视化工具：介绍各种数据可视化工具，如Tableau、PowerBI、Matplotlib、Plotly等，让学生掌握图表制作和展示的技巧。

（4）大数据处理技术：简要介绍大数据处理的基本概念和关键技术，如分布式存储、分布式计算、机器学习等，让学生对大数据时代的数据处理技术有所了解。

（5）统计学原理：补充介绍统计学的基本原理，如概率论、描述性统计、推断统计等，为学生进一步学习统计学打下基础。

2.拓展建议：

（1）数据分析实践：鼓励学生在实际项目中应用所学知识，如调查校园内的某个现象，分析数据，得出结论。

（2）数据分析比赛：引导学生参加各类数据分析比赛，提高数据处理和分析能力。

（3）学术论文阅读：推荐阅读一些关于数据分析和可视化的学术论文，了解学科前沿和发展趋势。

（4）学术报告讲座：参加相关领域的学术报告和讲座，拓宽视野，提升自身学术素养。

（5）合作学习：与同学组建学习小组，共同探讨数据分析和可视化的相关问题，相互学习，共同进步。

（6）课程设计：结合所学知识，设计一个数据分析和可视化的课程项目，培养学生的创新能力和团队协作能力。

（7）学术期刊投稿：鼓励学生将自己的研究成果投稿至学术期刊，提升自己的学术水平。

（8）学术交流：积极参加各类学术交流活动，与其他研究者交流心得，拓宽人脉，提升自身学术地位。

（9）实习实践：利用暑假或寒假等时间，参加实习实践，将所学知识应用于实际工作中。

（10）创新创业：鼓励学生将数据分析技能应用于创新创业项目中，提升自身综合素质。教学反思教学反思

今天这节课，我带大家学习了数据处理和可视化表达，这个单元对于我们来说很重要，因为它不仅涉及到信息技术的基本应用，还涉及到数据分析的基本方法，这些都是我们未来学习和工作中可能会用到的技能。

首先，我觉得这节课的教学效果还是不错的。我通过引入实际案例，让学生们看到了数据处理和可视化在现实生活中的应用，这样能够激发他们的学习兴趣。比如，我用了学校运动会成绩的数据来讲解如何进行数据清洗和整理，学生们对此很感兴趣，参与度也很高。

但是，我也发现了一些问题。比如，在讲解数据可视化的时候，我发现有些学生对于图表的选择和设计并不是很理解，他们不知道如何根据数据的特点来选择合适的图表类型。这让我意识到，在今后的教学中，我需要更加细致地讲解图表设计的原则，让学生们能够更好地理解这一点。

另外，我在课堂上发现，虽然学生们对于数据处理的基本操作掌握了，但是在实际应用中，他们还是会出现一些小错误，比如在数据整理过程中遗漏了一些数据，或者在制作图表时没有考虑到数据的单位和量级。这让我想到，我们需要加强实践环节的教学，让学生们通过实际操作来巩固所学知识。

在教学过程中，我还发现了一些学生的个性化需求。有的学生对于数据分析很感兴趣，希望能够深入学习；而有的学生则对数据处理感到困难，需要更多的指导和帮助。因此，我计划在今后的教学中，根据学生的不同需求，提供个性化的辅导和资源。

此外，我也反思了课堂管理的问题。在课堂上，我发现有些学生容易分心，或者对于课堂纪律不够重视。为了提高课堂效率，我计划在接下来的教学中，更加注重课堂纪律的培养，通过一些互动游戏或者小组竞赛等形式，让学生们在轻松愉快的氛围中学习。

最后，我想说的是，这节课让我更加深刻地认识到，作为一名教师，我们的责任不仅仅是传授知识，更重要的是激发学生的学习兴趣，培养他们的自主学习能力和解决问题的能力。在今后的教学中，我会继续努力，不断改进教学方法，让学生们在数据处理和可视化表达的学习中，真正获得成长。课后拓展1.拓展内容：

（1）阅读材料：《数据可视化之美：从数据到洞察》一书，介绍了数据可视化的基本原理和应用案例，适合对数据可视化有兴趣的学生阅读。

（2）视频资源：《数据科学入门教程》系列视频，通过实际案例演示数据科学的基本步骤，包括数据收集、处理、分析和可视化，适合初学者观看。

（3）在线课程：推荐《Python数据分析与可视化》在线课程，学习Python编程语言在数据分析中的应用，包括NumPy、Pandas、Matplotlib等库的使用。

2.拓展要求：

（1）学生可以选取其中一本阅读材料或观看一个视频资源，了解数据可视化的更多知识和技巧。

（2）鼓励学生尝试使用所学到的知识，对身边感兴趣的数据进行收集和处理，制作自己的数据可视化作品。

（3）在制作数据可视化作品时，注意以下几点：

-数据的准确性和完整性；

-图表的选择和设计要符合数据的特点和展示目的；

-图表的美观性和易读性；

-注解和标签的清晰和准确。

（4）学生可以将自己的作品分享给同学或老师，互相交流学习心得，并从他人的作品中获得灵感。

（5）教师可以组织一个课后讨论会，让学生们展示自己的作品，并进行点评和反馈，以此促进学生之间的交流与合作。

（6）对于在拓展学习过程中遇到的问题，学生可以主动寻求老师的帮助，老师可以提供必要的指导和解答疑问。

（7）鼓励学生将拓展学习成果应用于实际生活或学习场景中，如制作个人简历、分析课程学习情况等，以提高数据分析和可视化的实际应用能力。教学评价与反馈1.课堂表现：

在今天的课堂上，大部分学生能够积极参与讨论，对于数据处理和可视化表达的概念有了初步的理解。学生们在听到实际案例时，表现出了较高的兴趣，尤其是在讨论如何选择合适的图表类型时，学生们提出了很多有创意的想法。不过，也有部分学生在回答问题时显得有些紧张，需要更多的鼓励和引导。

2.小组讨论成果展示：

在小组讨论环节，学生们能够根据所学知识，共同探讨如何将一组数据转化为有效的可视化图表。每个小组都展示了自己的成果，包括数据整理、图表设计和解释说明。从展示情况来看，学生们对于数据清洗、数据转换和图表制作的基本步骤掌握得较好，但在图表设计的审美和功能性上还有提升空间。

3.随堂测试：

4.学生自评与互评：

课后，我鼓励学生们进行自评和互评，以评估自己的学习效果和同伴的表现。学生们通过反思自己的学习过程，认识到了自己在数据处理和可视化表达方面的优点和不足。互评环节中，学生们能够客观地评价同伴的工作，提出建设性的意见和建议。

5.教师评价与反馈：

针对学生的课堂表现和随堂测试结果，我将进行以下评价与反馈：

-对于课堂表现积极、参与度高、提出有建设性意见的学生，给予口头表扬，并鼓励他们在今后的学习中继续保持。

-对于在数据处理和可视化表达上表现较好的学生，提供一些拓展学习的资源，如数据分析书籍、在线课程等，以帮助他们进一步提升。

-对于在数据处理过程中遇到困难的学生，我会提