5.1 走近数据分析教学设计-2025-2026学年高中信息技术教科版2019必修1 数据与计算-教科版2019001

5.1走近数据分析教学设计-2025-2026学年高中信息技术教科版2019必修1数据与计算-教科版2019主备人备课成员课程基本信息1.课程名称：5.1走近数据分析教学设计

2.教学年级和班级：2025-2026学年高一（1）班

3.授课时间：2025年10月18日第2节

4.教学时数：1课时

5.课程内容：教科版2019高中信息技术必修1第5章数据与计算-5.1走近数据分析核心素养目标1.培养学生信息意识，使学生认识到数据分析在解决实际问题中的重要性。

2.增强学生的计算思维，通过数据分析过程，提升学生逻辑推理和问题解决能力。

3.提升学生的信息处理能力，使学生能够运用所学知识对数据进行有效整理和分析。

4.培养学生的创新精神和实践能力，通过实际操作，让学生体验数据分析的乐趣和成就感。教学难点与重点1.教学重点：

-理解数据分析的基本概念和步骤。

-掌握数据收集、整理、分析和呈现的基本方法。

-能够运用Excel等工具进行数据处理和分析。

-例如，重点讲解如何从原始数据中提取有用信息，如何通过图表化展示数据趋势。

2.教学难点：

-数据清洗和处理，尤其是处理缺失值和异常值。

-高级数据分析方法的应用，如回归分析、聚类分析等。

-数据可视化技巧，如何选择合适的图表类型来展示数据。

-例如，难点在于帮助学生理解如何使用Excel的筛选和排序功能来处理大量数据，以及如何选择合适的图表来直观展示数据的分布和趋势。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准备1.教材：确保每位学生都拥有教科版2019高中信息技术必修1教材。

2.辅助材料：准备与数据分析相关的图片、图表、数据集等，以及Excel操作视频教程。

3.实验器材：准备电脑教室，确保每台电脑安装有Excel软件，并检查网络连接。

4.教室布置：设置分组讨论区，提供白板或投影仪，以便展示和分析数据。教学过程1.导入（约5分钟）

-激发兴趣：展示一组生活中常见的图表，如销售数据图、天气变化图等，提问学生这些图表是如何帮助人们理解和分析信息的。

-回顾旧知：引导学生回顾之前学过的数据处理和计算机操作基础，如数据类型的认识、基本的Excel操作等。

2.新课呈现（约20分钟）

-讲解新知：

-介绍数据分析的基本概念和步骤，包括数据收集、整理、分析、解释和展示。

-详细讲解Excel在数据分析中的应用，如数据筛选、排序、条件格式、图表制作等。

-举例说明：

-以一个销售数据分析的案例，展示如何使用Excel进行数据整理、分析和可视化。

-通过实际操作，演示如何创建柱状图、折线图等，展示数据的变化趋势。

-互动探究：

-分组讨论：将学生分成小组，每组分配一个数据分析任务，如分析学校某次活动的参与情况。

-小组展示：每个小组展示他们的数据分析过程和结果，全班进行评价和讨论。

3.巩固练习（约25分钟）

-学生活动：

-每位学生使用Excel进行简单的数据分析练习，如分析自己班级的成绩分布。

-学生根据所学知识，尝试制作图表，并解释图表所传达的信息。

-教师指导：

-巡视教室，观察学生的操作，针对学生的困难提供个别指导。

-针对共性问题，暂停教学，集中讲解和演示。

4.拓展活动（约10分钟）

-引导学生思考数据分析在生活中的应用，如如何利用数据分析来优化购物体验。

-分享一些实际案例，如大数据在市场营销、健康医疗等领域的应用。

5.总结与反思（约5分钟）

-学生总结：让学生回顾本节课学到的知识点，分享自己的学习体会。

-教师总结：强调数据分析的重要性，以及如何在实际生活中运用所学技能。

-反馈收集：询问学生对课程内容的理解和满意度，收集改进建议。

6.作业布置（约5分钟）

-布置作业：要求学生完成一个数据分析项目，如分析自己家庭一个月的用电量，并制作相应的图表。

-明确要求：说明作业提交的时间和格式，以及可能的评分标准。教学资源拓展1.拓展资源：

-数据分析案例库：收集整理不同领域的数据分析案例，如商业分析、市场调研、社会科学研究等，供学生参考。

-数据可视化工具介绍：介绍除Excel之外的其他数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等，让学生了解不同工具的特点和适用场景。

-数据清洗与处理技巧：提供数据清洗和处理的相关教程，包括如何识别和处理缺失值、异常值等。

-数据分析软件使用指南：提供Excel、SPSS等数据分析软件的详细使用指南，帮助学生更好地掌握工具。

2.拓展建议：

-学生可以尝试使用在线数据集进行数据分析，如通过Kaggle等平台获取数据。

-鼓励学生参与数据分析竞赛，如数据分析挑战赛，以提升实践能力。

-建议学生阅读《数据之美》、《数据科学入门》等书籍，拓宽数据分析视野。

-组织学生参观数据科学实验室或相关企业，了解数据分析在现实世界中的应用。

-建立数据分析兴趣小组，定期讨论和分享数据分析心得。

-推荐学生关注数据分析相关的学术期刊和行业动态，保持对最新技术的了解。

-鼓励学生参与数据分析相关的开源项目，提升实际操作能力和团队协作能力。

-通过网络课程或线下培训，学习高级数据分析技术和机器学习算法。

-鼓励学生尝试将数据分析应用于自己的兴趣爱好或社会问题，如分析个人运动数据、社区公益活动等。课后拓展1.拓展内容：

-阅读材料：《数据分析基础》书籍中的一章，深入探讨数据分析的基本概念、方法和应用。

-视频资源：在线视频教程，讲解Excel的高级功能，如数据透视表、宏等在数据分析中的应用。

-实际案例：提供一些实际的数据分析案例，如市场分析报告、用户行为分析等，让学生分析案例中的数据处理和分析方法。

2.拓展要求：

-阅读材料：学生可以阅读《数据分析基础》中的相关章节，了解数据分析的理论基础和实际应用。

-视频学习：学生观看在线视频教程，学习Excel的高级功能，并尝试在个人电脑上操作，以提高数据分析技能。

-案例分析：学生选择一个提供的实际案例，运用所学知识进行分析，撰写分析报告，探讨数据背后的信息。

-自主实践：鼓励学生寻找或创建自己的数据集，进行数据分析实践，如分析学校图书馆借阅数据、班级成绩分布等。

-小组讨论：学生可以组成小组，就数据分析的某个特定问题进行讨论，如如何通过数据分析来优化学习效果。

-教师指导：教师可以提供阅读材料、解答学生在拓展学习过程中遇到的问题，并鼓励学生分享学习心得。

-作业提交：学生完成拓展学习任务后，提交分析报告或学习心得，教师进行评价和反馈。教学反思与总结今天这节课，我们学习了数据分析的基础知识，通过实际操作让学生体验了数据处理的乐趣。下面，我想和大家分享一下我的教学反思和总结。

首先，我觉得在教学过程中，我比较注重启发式教学，通过提问和情境创设，激发了学生的兴趣。比如，我在导入环节，展示了生活中的图表，让学生直观感受到数据分析的重要性。这种做法收到了很好的效果，学生们在课堂上积极参与，讨论热烈。

在教学新知时，我尽量将抽象的知识点具体化，通过实例来讲解。比如，在讲解Excel的使用时，我以销售数据分析为例，让学生看到数据分析在实际工作中的应用。我发现，这样的教学方法有助于学生更好地理解和掌握知识。

然而，在教学过程中，我也发现了一些问题。比如，部分学生在数据分析过程中，对于数据的清洗和处理比较吃力。这说明我在数据处理方面的讲解还不够深入，需要加强。此外，我在课堂上对学生的小组讨论引导不够，导致部分小组讨论不够深入。

1.知识方面：学生对数据分析的基本概念、方法和步骤有了初步的了解。

2.技能方面：学生学会了使用Excel进行数据整理和分析，掌握了制作图表的基本技巧。

3.情感态度方面：学生通过实际操作，体验到了数据分析的乐趣，增强了学习信息技术的兴趣。