第13课 大数据处理 教学设计-浙教版（2020）信息技术七年级上册

第13课大数据处理教学设计-浙教版（2020）信息技术七年级上册主备人备课成员课程基本信息1.课程名称：第13课大数据处理教学设计

2.教学年级和班级：七年级信息技术课

3.授课时间：上午第二节课

4.教学时数：1课时

亲爱的同学们，大家好！今天我们要一起探索一个神奇的世界——大数据处理。在这个信息爆炸的时代，大数据已经渗透到了我们生活的方方面面。让我们一起走进这堂课，揭开大数据处理的神秘面纱吧！🎉🎓核心素养目标1.数据意识：培养学生对数据的敏感度和处理能力。

2.信息社会责任：引导学生正确使用大数据，树立信息安全意识。

3.算法与计算思维：通过大数据处理，提高学生逻辑思维和问题解决能力。

4.创新实践：鼓励学生运用所学知识，进行创新性的数据分析和应用实践。教学难点与重点1.教学重点：

-核心内容：了解大数据的基本概念、特点和应用场景。

-详细内容：通过实际案例，让学生理解大数据的规模庞大、类型多样、处理速度快等特点，并认识大数据在商业、科研、教育等领域的应用。

-举例解释：例如，通过分析电商平台的海量交易数据，让学生看到大数据在营销策略制定中的重要作用。

2.教学难点：

-核心内容：掌握数据清洗、数据分析和数据可视化的基本方法。

-详细内容：难点在于数据清洗过程中如何识别和处理缺失值、异常值，数据分析时如何运用统计学原理进行数据挖掘，以及如何使用图表有效地展示数据。

-举例解释：例如，在处理一组学生成绩数据时，难点是如何识别和排除那些明显错误的记录，以及如何通过图表展示学生的成绩分布情况。学具准备多媒体课型新授课教法学法讲授法课时第一课时师生互动设计二次备课教学资源-软硬件资源：计算机教室，配备至少一台可以运行数据处理软件（如Excel、SPSS等）的电脑，投影仪。

-课程平台：学校内部网络教学平台，用于发布教学资料和作业。

-信息化资源：大数据处理相关教学视频、案例库、在线实验平台。

-教学手段：PPT演示文稿，用于展示教学内容；实物教具（如数据卡片），用于辅助教学。教学过程1.导入（约5分钟）

-激发兴趣：同学们，你们有没有想过，为什么现在的购物推荐总是那么精准？这就是大数据的魔力！今天，我们就来揭开大数据的神秘面纱，探索它如何改变我们的生活。

-回顾旧知：还记得我们之前学过的数据类型和统计方法吗？今天的大数据处理，就是对这些知识的进一步应用。

2.新课呈现（约30分钟）

-讲解新知：首先，我会详细讲解大数据的基本概念、特点和应用场景。我会用PPT展示大数据的定义、数据量级、数据种类以及它在不同领域的应用案例。

-举例说明：我会以电商平台为例，展示如何通过大数据分析用户行为，从而优化商品推荐和营销策略。

-互动探究：接下来，我会提出一些问题，让学生分组讨论，比如“大数据在生活中的应用有哪些？”和“大数据可能会带来哪些挑战？”通过小组讨论，激发学生的思考。

3.实践操作（约20分钟）

-学生活动：我将指导学生使用Excel或SPSS等软件进行简单的数据清洗和分析。我会提供一组学生成绩数据，让学生尝试找出其中的异常值，并进行描述性统计分析。

-教师指导：在学生操作过程中，我会巡视教室，解答学生的问题，确保每个学生都能跟上进度。

4.数据可视化（约15分钟）

-学生活动：学生将根据分析结果，使用图表工具（如Excel的图表功能）来展示数据。我会鼓励他们尝试不同的图表类型，如柱状图、折线图和饼图。

-教师指导：我会示范如何选择合适的图表类型，并解释每种图表的优缺点。

5.小组合作（约15分钟）

-学生活动：学生将分成小组，选择一个他们感兴趣的大数据应用领域，如天气预报、交通流量分析等，并设计一个简单的数据收集和分析方案。

-教师指导：我会提供一些资源，如在线数据集，并指导学生如何查找和整理数据。

6.总结与反思（约5分钟）

-学生活动：每个小组分享他们的项目，包括数据收集、分析方法和结论。

-教师总结：我会对学生的项目进行评价，强调大数据处理的重要性，并鼓励他们在日常生活中关注数据。

7.作业布置（约2分钟）

-学生活动：我会布置一个作业，要求学生收集并分析他们所在社区的数据，如居民年龄分布、消费习惯等，并尝试用图表展示他们的发现。学生学习效果学生学习效果主要体现在以下几个方面：

1.**数据意识增强**：通过本节课的学习，学生能够认识到数据在现代社会中的重要性，了解到大数据如何影响我们的生活和工作。他们能够理解数据的规模、多样性和处理速度，从而在日常生活中更加关注数据的收集和分析。

2.**数据处理能力提升**：学生掌握了数据清洗的基本方法，学会了如何识别和处理缺失值、异常值，这对于他们在以后的学习和工作中处理数据具有重要意义。

3.**数据分析技能掌握**：学生通过实际案例分析，了解了数据分析的基本步骤，包括数据收集、处理、分析和解释。他们能够运用统计学原理进行简单的数据挖掘，提高了解决实际问题的能力。

4.**数据可视化应用**：学生学会了如何使用图表工具展示数据，能够根据数据特点选择合适的图表类型，这对于他们未来的信息传达和决策支持能力有着积极的影响。

5.**信息社会责任感培养**：学生在学习大数据处理的过程中，意识到信息安全的重要性，学会了如何保护个人隐私和数据安全，树立了正确的信息社会责任感。

6.**创新实践能力的提高**：学生通过小组合作完成的项目，不仅提高了团队协作能力，还锻炼了他们的创新思维。他们能够将所学知识应用于实际情境，提出解决方案，这是创新实践能力的体现。

7.**批判性思维能力发展**：在讨论和反思环节，学生需要批判性地分析大数据的利弊，思考其对社会的影响，这有助于培养他们的批判性思维能力。

8.**信息技术应用能力**：学生通过学习数据处理软件的使用，如Excel和SPSS，提高了他们的信息技术应用能力，这些技能在未来的学习和工作中都将是非常实用的。重点题型整理1.**数据清洗案例题**

-题型描述：给定一组包含缺失值、异常值和重复值的学生成绩数据，要求学生进行数据清洗。

-答案示例：

-缺失值处理：删除包含缺失成绩的记录，或者用平均成绩填充缺失值。

-异常值处理：识别低于或高于正常范围的分数，如低于0分或高于100分的成绩，将其视为异常值并删除或修正。

-重复值处理：删除重复的学生ID记录，确保每个学生的成绩只记录一次。

2.**数据分析应用题**

-题型描述：使用Excel或SPSS软件分析一组学生的考试成绩，包括平均分、最高分、最低分和标准差。

-答案示例：

-计算平均分：使用Excel的AVERAGE函数计算所有成绩的平均值。

-确定最高分和最低分：通过排序功能找到最高分和最低分。

-计算标准差：使用Excel的STDEV函数计算成绩的标准差。

3.**数据可视化设计题**

-题型描述：设计一个图表来展示某班级学生的数学成绩分布情况。

-答案示例：

-选择图表类型：柱状图或饼图，根据数据特点选择。

-数据准备：整理数学成绩数据，确保数据的准确性和完整性。

-图表制作：在Excel中创建图表，调整图表标题、标签和格式。

4.**大数据应用案例分析题**

-题型描述：分析一个现实生活中的大数据应用案例，如电商平台用户行为分析。

-答案示例：

-案例描述：描述案例的基本情况，如电商平台如何收集用户数据。

-数据分析：分析用户购买行为、浏览习惯等数据，提取有价值的信息。

-应用结果：说明数据分析结果如何用于优化营销策略或用户体验。

5.**小组合作项目设计题**

-题型描述：设计一个小组合作项目，利用公开数据集进行数据分析。

-答案示例：

-项目主题：选择一个与生活相关的主题，如空气质量监测。

-数据收集：查找并收集相关数据集，如空气质量指数历史数据。

-数据分析：使用统计软件对数据进行分析，如趋势分析、相关性分析。

-结果展示：制作报告或演示文稿，展示分析结果和结论。板书设计①数据处理流程

-数据收集

-数据清洗

-数据分析

-数据可视化

②大数据特点

-规模庞大

-类型多样

-处理速度快

③数据清洗方法

-缺失值处理

-异常值处理

-重复值处理

④数据分析工具

-Excel

-SPSS

⑤数据可视化图表

-柱状图

-折线图

-饼图

⑥大数据应用领域

-商业

-科研

-教育

-交通

⑦信息社会责任

-数据安全

-隐私保护

-伦理道德课堂1.课堂评价

课堂评价是确保教学效果的关键环节，以下是我将采取的几种评价方法：

-提问：通过提问来检验学生对知识的理解和掌握程度。我会设计一系列与课本内容相关的问题，如“大数据的特点有哪些？”和“数据清洗有哪些常见方法？”等问题，鼓励学生积极回答，以了解他们的学习情况。

-观察：在课堂上，我会密切观察学生的参与度和互动情况。例如，观察他们在小组讨论中的表现，是否能够积极提出问题或分享见解，以及是否能够正确使用数据处理工具。

-实践操作：通过学生的实践操作来评估他们的技能掌握情况。我会让学生在计算机上进行数据清洗和分析的操作，并观察他们在操作过程中的熟练度和准确性。

-小组项目：通过小组合作项目来评估学生的团队合作能力和问题解决能力。我会观察学生在小组中的角色、沟通方式和最终项目的完成质量。

-反馈与调整：在课堂结束时，我会给予学生及时的反馈，指出他们的优点和需要改进的地方。同时，根据学生的反馈和学习情况，我会调整教学策略，确保每个学生都能跟上教学进度。

2.作业评价

-批改作业：我会对学生的作业进行详细的批改，包括数据分析报告、数据可视化的图表等。在批改过程中，我