第一章走进数据世界1.2数据的价值 -高中教学同步《信息技术-数据与数据结构》教学设计（人教-中图版2019）

第一章走进数据世界1.2数据的价值-高中教学同步《信息技术-数据与数据结构》(教学设计）（人教-中图版2019）课题：科目：班级：课时：计划1课时教师：单位：一、教材分析《信息技术-数据与数据结构》（人教-中图版2019）第一章“走进数据世界”中，1.2节“数据的价值”旨在让学生理解数据在现代社会中的重要性，以及数据如何影响决策和生活方式。本节内容与课本紧密相关，通过实例和分析，引导学生认识到数据的价值，激发他们探索数据世界的兴趣。二、核心素养目标培养学生信息意识，让学生认识到数据在现代社会中的核心地位；提升学生的计算思维，通过分析数据价值，培养学生的逻辑推理和问题解决能力；增强学生的数字化学习能力，使学生能够运用数据工具和方法进行有效学习；同时，强化学生的社会责任感，引导他们理解数据伦理和隐私保护的重要性。三、教学难点与重点1.教学重点，

①理解数据的价值及其在现代社会中的应用；

②掌握数据分析的基本方法，如数据收集、整理和展示；

③能够运用数据解决实际问题，例如通过数据分析进行决策。

2.教学难点，

①深入理解数据背后的逻辑关系，建立数据与实际问题的联系；

②学会运用图表等工具对数据进行可视化展示，提高数据解读能力；

③在实际操作中，培养学生对数据隐私和安全的敏感度，形成正确的数据伦理观念。四、教学方法与手段教学方法：

1.讲授法：系统讲解数据价值的概念和数据分析的基本步骤，确保学生掌握基础知识。

2.讨论法：组织学生围绕具体案例进行讨论，培养学生的批判性思维和问题解决能力。

3.案例分析法：通过分析真实数据案例，让学生体会数据在决策中的作用。

教学手段：

1.多媒体展示：利用PPT展示数据图表和案例分析，增强直观性和互动性。

2.在线互动平台：运用教学软件进行实时数据分析和讨论，提高课堂参与度。

3.实践操作：安排学生进行数据收集和处理的实际操作，巩固理论知识。五、教学过程设计**用时：45分钟**

**一、导入环节（5分钟）**

1.**情境创设**：展示一系列日常生活中的数据图表，如天气预报、股市走势图等，提问学生：“这些数据图表对我们有什么用？”

2.**提出问题**：引导学生思考数据的价值，提出问题：“数据是如何影响我们的决策和生活的？”

3.**激发兴趣**：通过提问，激发学生对数据价值的兴趣，为后续课程内容做铺垫。

**二、讲授新课（20分钟）**

1.**数据的价值**：讲解数据在现代社会中的重要性，包括决策支持、趋势预测、资源分配等方面。

2.**数据分析方法**：介绍数据分析的基本步骤，包括数据收集、整理、处理和展示。

3.**案例分析**：以实际案例为例，展示如何运用数据分析解决实际问题。

**三、巩固练习（10分钟）**

1.**小组讨论**：将学生分成小组，每组选择一个主题，进行数据收集和分析，并展示结果。

2.**课堂练习**：发放练习题，要求学生在规定时间内完成，以巩固所学知识。

**四、课堂提问（5分钟）**

1.**提问环节**：针对课堂内容，提出问题，检查学生对知识的掌握程度。

2.**解答疑问**：解答学生在课堂上提出的问题，确保每个学生都能理解。

**五、师生互动环节（5分钟）**

1.**互动讨论**：邀请学生分享他们在小组讨论中的发现和心得，鼓励学生发表自己的观点。

2.**角色扮演**：让学生扮演数据分析专家，模拟分析一个案例，提高学生的实际操作能力。

**六、创新教学环节（5分钟）**

1.**数据可视化**：利用教学软件，让学生将数据以图表形式展示，提高数据解读能力。

2.**数据伦理教育**：讨论数据隐私和安全问题，引导学生树立正确的数据伦理观念。

**七、总结与作业布置（5分钟）**

1.**总结课程内容**：回顾本节课的重点知识，帮助学生梳理思路。

2.**布置作业**：要求学生完成一份数据分析报告，巩固所学知识。

**备注**：在教学过程中，教师应根据学生的实际情况灵活调整教学节奏和内容，确保教学效果。六、知识点梳理1.**数据的基本概念**

-数据的定义：事实、观察或测量所得的可以量化的信息。

-数据的类型：定性数据（如性别、颜色）和定量数据（如年龄、重量）。

-数据的属性：包括数据的准确性、完整性、时效性和可靠性。

2.**数据的价值**

-决策支持：数据帮助决策者做出基于事实的决策。

-趋势预测：通过分析历史数据，预测未来趋势。

-资源分配：数据帮助合理分配资源，提高效率。

-个性化服务：数据用于提供定制化的产品和服务。

3.**数据分析的基本步骤**

-数据收集：通过调查、实验、观察等方式获取数据。

-数据整理：清洗数据，去除错误和不完整的信息。

-数据处理：对数据进行计算和转换，使其更适合分析。

-数据展示：利用图表、图形等方式展示数据。

4.**数据分析的方法**

-描述性统计：总结数据的集中趋势和离散程度。

-推理性统计：通过样本数据推断总体特征。

-线性回归：分析变量之间的关系，预测一个变量的值。

-聚类分析：将数据分组，发现数据之间的相似性。

5.**数据可视化的工具和技术**

-图表类型：条形图、饼图、折线图、散点图等。

-可视化软件：Excel、Tableau、PowerBI等。

6.**数据伦理和安全**

-数据隐私：保护个人和敏感信息不被未经授权的访问。

-数据安全：确保数据不被未授权修改、破坏或泄露。

-数据伦理：遵守道德规范，尊重数据主体的权利。

7.**案例分析**

-通过实际案例展示数据分析在各个领域的应用，如市场分析、风险评估、客户关系管理等。

8.**数据与计算思维**

-培养学生的计算思维，包括逻辑推理、模式识别和问题解决能力。

9.**数据与数字化学习**

-利用数据工具和资源，提高学习效率和效果。

10.**数据与社会责任**

-强调数据使用的社会责任，包括数据保护、公平性和透明度。七、板书设计1.数据的基本概念

①数据定义

②数据类型：定性、定量

③数据属性：准确性、完整性、时效性、可靠性

2.数据的价值

①决策支持

②趋势预测

③资源分配

④个性化服务

3.数据分析的基本步骤

①数据收集

②数据整理

③数据处理

④数据展示

4.数据分析的方法

①描述性统计

②推理性统计

③线性回归

④聚类分析

5.数据可视化的工具和技术

①图表类型：条形图、饼图、折线图、散点图

②可视化软件：Excel、Tableau、PowerBI

6.数据伦理和安全

①数据隐私

②数据安全

③数据伦理

7.案例分析

①市场分析

②风险评估

③客户关系管理

8.数据与计算思维

①逻辑推理

②模式识别

③问题解决

9.数据与数字化学习

①学习效率

②效果提升

10.数据与社会责任

①数据保护

②公平性

③透明度八、作业布置与反馈作业布置：

1.**数据分析报告**：要求学生选择一个自己感兴趣的主题，收集相关数据，进行整理和分析，最后撰写一份数据分析报告。报告应包括数据来源、数据整理过程、数据分析结果和结论。

-用时：2课时

-目标：巩固数据分析的基本步骤，提高学生的实际操作能力。

2.**数据可视化实践**：学生使用Excel或其他数据可视化工具，将一组随机生成的数据（如销售额、温度变化等）制作成图表，并进行简单的数据分析。

-用时：1课时

-目标：掌握数据可视化的基本技能，提高数据解读能力。

3.**小组讨论题**：分组讨论“数据在现代社会中的重要性”，每个小组准备一份讨论报告，包括讨论要点、主要观点和结论。

-用时：1课时

-目标：培养学生的团队协作能力和批判性思维。

作业反馈：

1.**及时批改**：作业应在学生提交后的第二天进行批改，确保学生能够及时收到反馈。

2.**详细反馈**：对每个学生的作业进行详细批改，包括数据分析的正确性、报告的结构、图表的制作质量等。

3.**问题指出**：在批改过程中，指出学生在数据分析、报告撰写、图表制作等方面存在的问题。

4.**改进建议**：针对学生的问题，给出具体的改进建议，如数据收集的方法、报告撰写的技巧