第 3章数据处理与应用3.3数据分析与可视化 -高中教学同步《信息技术-数据与计算》教学设计（人民教育出版社）

第3章数据处理与应用3.3数据分析与可视化-高中教学同步《信息技术-数据与计算》(教学设计）（人民教育出版社）主备人备课成员教材分析第3章数据处理与应用3.3数据分析与可视化-高中教学同步《信息技术-数据与计算》(教学设计）（人民教育出版社）

本节内容围绕数据分析与可视化展开，通过实际案例，引导学生掌握数据整理、分析及可视化呈现的方法，培养学生的数据处理能力。内容与课本紧密相连，旨在提高学生运用信息技术解决实际问题的能力。核心素养目标培养学生信息意识，提高数据处理能力，通过数据分析与可视化学习，使学生能够识别数据中的规律，运用图表展示数据，增强信息表达和沟通能力。同时，培养学生的问题解决能力，学会运用信息技术工具分析复杂问题，提升创新思维和实践操作技能。学习者分析1.学生已经掌握了哪些相关知识：学生在进入本节课之前，已经学习了基本的计算机操作和数据处理基础，包括数据的输入、编辑和保存等基本技能。此外，他们可能对简单的统计概念有所了解，如平均数、中位数等。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：学生对信息技术课程普遍感兴趣，尤其是与数据相关的应用。他们的学习能力较强，能够快速掌握新工具的使用方法。学习风格上，学生既有独立学习者，也有偏好小组合作的学生。

3.学生可能遇到的困难和挑战：部分学生可能在理解数据分析的概念时遇到困难，尤其是在处理复杂的数据关系时。此外，对于图表制作和数据分析工具的使用，学生可能需要额外的指导。此外，学生在表达和分析数据时，可能会遇到如何清晰、准确传达信息的问题。学具准备Xxx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Windows操作系统和Excel等数据处理软件。

-课程平台：学校网络教学平台，用于发布教学资料和在线作业。

-信息化资源：Excel教程视频、数据分析案例库、在线数据分析工具。

-教学手段：PPT演示文稿、实物教具（如图表模板）、电子白板。教学过程设计一、导入环节（5分钟）

1.创设情境：展示一组学生熟悉的生活场景，如学校运动会成绩统计、班级图书借阅情况等。

2.提出问题：引导学生思考如何快速、直观地展示这些数据，激发学生对数据分析与可视化的兴趣。

3.用时：5分钟

二、讲授新课（20分钟）

1.数据分析基本概念：介绍数据分析的定义、目的和常用方法，如描述性统计、趋势分析等。

2.可视化图表类型：讲解常用图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，并展示其应用场景。

3.Excel图表制作：演示如何使用Excel创建图表，包括数据整理、选择图表类型、设置图表格式等。

4.数据分析案例：分析具体案例，引导学生思考如何运用所学知识解决实际问题。

5.用时：20分钟

三、巩固练习（15分钟）

1.练习制作图表：学生根据所学知识，独立制作一个图表，展示自己的数据。

2.小组讨论：学生分成小组，讨论在制作图表过程中遇到的问题，互相帮助解决。

3.教师点评：教师对各小组的图表进行分析，指出优点和不足，并提供改进建议。

4.用时：15分钟

四、课堂提问（5分钟）

1.提问：引导学生回顾本节课所学内容，如数据分析的概念、图表类型、Excel操作等。

2.学生回答：请学生回答问题，教师及时给予反馈。

3.用时：5分钟

五、师生互动环节（10分钟）

1.教师提问：针对学生制作的图表，提出一些开放性问题，引导学生深入思考。

2.学生回答：学生根据提问，发表自己的见解，教师鼓励学生积极参与。

3.教师总结：教师针对学生的回答进行总结，强调本节课的重点内容。

4.用时：10分钟

六、核心素养拓展（5分钟）

1.引导学生思考：数据分析与可视化在生活中的应用，如商业决策、科学研究等。

2.学生分享：鼓励学生分享自己在生活中运用数据分析与可视化解决问题的经历。

3.教师总结：教师总结学生的分享，强调核心素养在生活中的重要性。

4.用时：5分钟

七、总结与反思（5分钟）

1.教师总结：对本节课的内容进行总结，强调重点和难点。

2.学生反思：引导学生反思本节课的学习收获，提出自己的疑问。

3.用时：5分钟

总计用时：45分钟教学资源拓展1.拓展资源：

-数据库资源：介绍如何访问和使用学校图书馆或在线数据库，如CNKI、万方数据等，以获取更多的数据资源。

-在线数据分析工具：介绍一些在线数据分析工具，如GoogleSheets、TableauPublic等，这些工具可以帮助学生进行更复杂的分析。

-数据可视化案例：提供一些数据可视化的优秀案例，如政府公开数据可视化、企业市场分析报告等，让学生了解数据分析在实际中的应用。

-数据处理编程语言：简要介绍Python、R等数据处理编程语言的基本概念，以及如何使用这些语言进行数据分析。

2.拓展建议：

-鼓励学生利用学校图书馆资源，查找并分析相关的统计数据，如人口普查数据、经济数据等。

-建议学生尝试使用在线数据分析工具，通过实际操作来加深对数据可视化的理解。

-布置课后作业，要求学生选择一个感兴趣的话题，收集数据并制作一份简单的数据可视化报告。

-组织学生参加数据分析竞赛或工作坊，通过实际项目来提升数据分析技能。

-推荐学生阅读关于数据科学和数据分析的书籍，如《数据之美》、《Python数据分析》等，以拓宽知识面。

-鼓励学生参与学校或社区的数据收集和整理项目，将所学知识应用于实际问题的解决中。

-提供在线课程链接，让学生自主学习数据科学的基础知识，如Coursera上的《数据科学专项课程》等。

-组织学生参观数据科学实验室或数据公司，了解数据科学在实际工作中的应用场景。

-建议学生关注数据新闻和分析报告，提高对数据敏感性和批判性思维。课后作业1.作业描述：使用Excel制作一张柱状图，展示本班学生在上学期期末考试中的各科成绩分布情况。

作业步骤：

-收集班级学生各科成绩数据。

-在Excel中创建一个新的工作表。

-将成绩数据输入到Excel表格中。

-选择数据区域，点击“插入”菜单中的“柱状图”。

-调整图表格式，包括标题、坐标轴标签等。

2.作业描述：分析某城市一年的降雨量数据，制作一张折线图，展示不同月份的降雨量变化。

作业步骤：

-收集该城市一年的每日降雨量数据。

-在Excel中创建一个新的工作表。

-将降雨量数据按月份分类，输入到Excel表格中。

-选择数据区域，点击“插入”菜单中的“折线图”。

-调整图表格式，包括标题、坐标轴标签等。

3.作业描述：分析一家公司的月销售额数据，制作一张饼图，展示不同产品类别的销售额占比。

作业步骤：

-收集该公司各个月份不同产品类别的销售额数据。

-在Excel中创建一个新的工作表。

-将销售额数据输入到Excel表格中。

-选择数据区域，点击“插入”菜单中的“饼图”。

-调整图表格式，包括标题、标签等。

4.作业描述：根据某城市居民出行方式调查数据，制作一张散点图，分析出行距离与出行时间的关系。

作业步骤：

-收集居民出行距离和对应出行时间的数据。

-在Excel中创建一个新的工作表。

-将数据输入到Excel表格中。

-选择数据区域，点击“插入”菜单中的“散点图”。

-调整图表格式，包括标题、坐标轴标签等。

5.作业描述：分析某班级学生的身高与体重数据，制作一张散点图，观察两者之间的关系，并计算相关系数。

作业步骤：

-收集班级学生的身高和体重数据。

-在Excel中创建一个新的工作表。

-将数据输入到Excel表格中。

-选择数据区域，点击“插入”菜单中的“散点图”。

-使用Excel的数据分析工具计算相关系数。

-在散点图上添加趋势线，以便更直观地观察数据关系。

答案示例（以第二个作业为例）：

-月份：1月、2月、3月、4月、5月、6月、7月、8月、9月、10月、11月、12月

-降雨量：20、25、30、18、22、28、35、40、45、30、25、20

-折线图展示：通过Excel制作折线图，可以看到降雨量在夏季较高，冬季较低，整体呈季节性变化。相关系数计算结果为0.85，表明降雨量与月份之间存在较强的正相关关系。板书设计①数据分析基本概念

-数据分析的定义

-数据分析的目的

-常用数据分析方法

②可视化图表类型

-柱状图：用于比较不同类别或组的数据

-折线图：用于展示数据随时间的变化趋势

-饼图：用于展示各部分占整体的比例

-散点图：用于观察两个变量之间的关系

③Excel图表制作步骤

-数据整理

-选择图表类型

-设置图表格式

-添加标题和标签

④数据分析案例分析

-案例背景

-数据收集

-数据处理

-数据可视化

-结果分析

⑤数据分析工具介绍

-Excel

-GoogleSheets

-TableauPublic

-Python

-R教学评价与反馈1.课堂表现：

-学生积极参与课堂讨论，对数据分析与可视化的概念表现出浓厚的兴趣。

-大部分学生能够跟随教师的讲解，理解并应用Excel制作图表。

-个别学生在理解图表类型和数据分析方法时遇到困难，但在同学和教师的帮助下，最终能够完成任务。

2.小组讨论成果展示：

-学生分组讨论后，能够独立完成数据分析任务，并制作出符合要求的图表。

-小组之间的合作良好，成员之间互相帮助，共同解决问题。

-展示环节中，学生能够清晰、准确地表达自己的分析结果，得到其他同学和教师的认可。

3.随堂测试：

-进行随堂测试，检查学生对数据分析与可视化基本概念和操作的理解程度。

-测试内容包括选择题、填空题和简答题，涵盖图表制作、数据分析方法和结果解释等方面。

-学生整体表现良好，能够正确回答问题，显示出对课堂内容的掌握。

4.学生自评与互评：

-学生对自己的学习过程进行自我评价，反思自己在数据分析与可视化方面的进步和不足。

-学生之间进行互评，相互学习，共同提高。

5.教师评价与反馈：

-针对课堂表现，教师给予学生积极的评价，鼓励他们在数据分析与可视化方面继续努力。

-对于学生在数据分析过程中遇到的问题，教师提供具体的指导和建议，帮助他们克服困难。

-教师对学生的图表制作和数据分析报告进行评价，指出其优点和需要改进的地方。

-教师鼓励学生运用所学知识解决实际问题，提出实际案例，让学生在实践中提升数据分析能力。

-教师对学生的学习态度和团队合作精神给予肯定，并指出需要进一步加强的方面。反思改进措施反思改进措施（一）教学特色创新

1.案例教学引入：在讲解数据分析与可视化的理论知识时，结合实际案例，让学生在真实情境中理解概念，提高学习兴趣。

2.实践操作引导：注重学生动手实践能力的培养，通过小组合作，让学生在实际操作中掌握数据分析与可视化的技能。

反思改进措施（二）存在主要问题

1.学生对数据分析与可视化概念的理解不够深入：部分学生在理论学习时，对数据分析的基本概念和图表类型理解不够，需要进一步加强对理论知识的讲解和练习。

2.学生数据分析能力不足：学生在实际操作中，对数据处理的步骤和技巧掌握不熟练，需要加强实践环节的训练和指导。

3.教学评价方式单一：目前的评价方式主要依赖于随堂测试和作业，缺乏对学生综合能力的全面评估，需要探索多元化的评价方法。

反思改进措施（三）

1.理论与实践相结合：在教学中，不仅要讲解理论知识，还要注重实践操作，通过案例分析、小组讨论等形式，让学生在实际操作中理解和应用所学知识。

2.加强学生数据分析能力的培养：通过设置实践项目，让学生在解决问题的过程中，逐步提高数据分析能力。同时，教师应提供个性化的指导，帮助学生克服操作难题。

3.丰富教学评价方式：除了传统的随堂测试和