河北省秦皇岛市抚宁县驻操营学区初中信息技术第一册第十四课数据筛选新人教版教案

河北省秦皇岛市抚宁县驻操营学区初中信息技术第一册第十四课数据筛选新人教版教案一、教学内容分析1.课程标准解读分析本节课的教学内容《数据筛选》是新人教版初中信息技术第一册第十四课的内容。在课程标准的解读中，我们需从知识与技能、过程与方法、情感·态度·价值观、核心素养四个维度进行深入分析。知识与技能维度：本节课的核心概念是数据筛选，关键技能包括掌握筛选条件、熟练运用筛选功能。学生需了解筛选的基本原理，理解筛选条件的设置方法，并能应用筛选功能处理实际问题。过程与方法维度：本节课倡导的学科思想方法包括逻辑思维、问题解决、信息处理。通过引导学生分析问题、提出解决方案、实施操作，培养学生的信息素养。情感·态度·价值观维度：本节课旨在培养学生严谨、细致、求实的科学态度，激发学生对信息技术的兴趣，树立正确的价值观。核心素养维度：本节课的核心素养包括信息意识、计算思维、数字化学习与创新。通过数据筛选的学习，学生能够提高信息获取、处理、分析的能力，为后续的学习打下基础。2.学情分析针对本节课的学情分析，我们需要了解学生的已有知识储备、生活经验、技能水平、认知特点、兴趣倾向以及可能存在的学习困难。学生已有知识储备：学生已掌握基本的计算机操作技能，对信息技术有一定的了解。生活经验：学生在日常生活中可能接触过数据筛选的实例，如筛选商品信息、整理数据等。技能水平：学生具备一定的逻辑思维能力，但可能对筛选条件设置不够熟练。认知特点：学生好奇心强，善于观察，但注意力容易分散。兴趣倾向：学生对信息技术有一定兴趣，但可能对数据筛选的具体操作感到困惑。可能存在的学习困难：学生对筛选条件的理解不够深入，操作过程中容易出错。针对以上学情，教师需设计合理的教学活动，引导学生积极参与，提高学生的学习效果。二、教学目标1.知识目标本节课的知识目标旨在帮助学生构建对数据筛选的全面理解。学生将能够识记数据筛选的基本概念和术语，如筛选条件、筛选结果等。通过理解数据筛选的原理和应用场景，学生能够描述筛选过程，解释不同筛选条件的设置方法，并能够运用这些知识在新的情境中解决问题。例如，学生将能够说出什么是数据筛选，描述如何设置筛选条件，解释筛选操作对数据集的影响，并设计一个数据筛选方案来解决实际问题。2.能力目标能力目标是本节课的核心，旨在培养学生的实际操作能力和问题解决能力。学生将能够独立并规范地完成数据筛选操作，如使用Excel或数据库软件进行数据筛选。通过小组合作，学生将能够完成一份关于数据筛选的调查研究报告，在这个过程中，他们将从多个角度评估证据的可靠性，并提出创新性问题解决方案。例如，学生能够独立并规范地完成数据筛选操作，通过小组合作，完成一份关于市场调研的数据筛选报告。3.情感态度与价值观目标情感态度与价值观目标关注的是学生在学习过程中的情感体验和价值观念的培养。学生将通过了解数据筛选在现实生活中的应用，体会数据处理的严谨性和重要性，培养严谨求实、合作分享的科学精神。例如，学生将能够通过了解科学家在数据分析中的探索历程，体会坚持不懈的科学精神，并在实验过程中养成如实记录数据的习惯。4.科学思维目标科学思维目标是培养学生的逻辑思维和批判性思维能力。学生将能够识别问题本质，建立简化模型，并运用模型进行推演。例如，学生能够构建一个数据筛选的物理模型，并用以解释数据筛选对数据分析的影响，同时，他们能够评估某一结论所依据的证据是否充分有效。5.科学评价目标科学评价目标旨在培养学生的评价能力和元认知能力。学生将能够运用评价量规对同伴的实验报告给出具体、有依据的反馈意见，并能够反思自己的学习过程，提出改进点。例如，学生能够运用评价量规，对同伴的实验报告给出具体、有依据的反馈意见，并能够运用多种方法交叉验证网络信息的可信度。三、教学重点、难点1.教学重点本节课的教学重点在于让学生理解并掌握数据筛选的基本原理和应用方法。重点内容包括：理解数据筛选的概念，掌握设置筛选条件的技巧，以及能够运用数据筛选工具处理实际问题。例如，重点在于让学生能够描述数据筛选的过程，解释筛选条件的逻辑关系，并能够独立完成数据筛选任务，如从大量数据中提取特定信息。2.教学难点教学难点主要在于筛选条件的设置和复杂数据集的处理。难点成因在于学生可能对逻辑运算的理解不够深入，或者对数据集的复杂性缺乏应对策略。例如，难点在于理解并应用逻辑运算符（如AND、OR）来设置复杂的筛选条件，难点成因是学生可能对逻辑运算的符号和优先级理解不足，导致筛选结果不符合预期。为了突破这一难点，可以通过提供直观的教学案例和逐步引导的方式，帮助学生逐步理解和掌握筛选条件的设置技巧。四、教学准备清单多媒体课件：制作包含数据筛选原理、步骤及示例的多媒体演示文稿。教具：准备图表、流程图等辅助理解数据筛选过程的教具。实验器材：确保学生使用的数据筛选软件或工具可正常运行。音频视频资料：收集相关操作视频，辅助学生直观学习。任务单：设计数据筛选练习任务单，帮助学生巩固技能。评价表：准备评价学生数据筛选能力的评价表。预习教材：学生需预习教材相关章节，了解基本概念。学习用具：学生需准备画笔、计算器等基本学习工具。教学环境：设计小组座位排列方案，确保学生互动交流。黑板板书：设计清晰的板书框架，展示教学重点和难点。五、教学过程第一、导入环节引言：同学们，大家好！今天我们要一起探索一个神奇而又实用的工具——数据筛选。在我们日常生活中，信息无处不在，如何从海量的信息中快速找到我们所需的内容呢？这就是我们今天要学习的内容。情境创设：1.展示现象：首先，我会展示一张包含大量数据的表格，这些数据可能是学生成绩、商品价格或者是某个社会调查的结果。我会让学生观察这些数据，并提出一个问题：“如果我们想快速找到所有成绩在90分以上的学生，应该怎么做？”2.挑战性任务：接着，我会提出一个挑战性任务：“请大家在规定时间内，使用我们今天要学习的工具，完成上述任务。”这个任务会激发学生的好奇心和求知欲。认知冲突：1.前概念挑战：我会指出，虽然学生们可能已经学过一些数据处理的基本知识，但数据筛选是一个全新的概念，需要他们打破原有的思维模式。2.价值争议：我会展示一个短片，其中包含关于数据筛选在现实生活中的应用，如数据隐私保护、数据分析在商业决策中的作用等，引发学生对数据筛选价值的思考。核心问题引出：1.明确目标：“今天，我们将学习如何使用数据筛选工具，快速从大量数据中找到所需信息。”2.学习路线图：“首先，我们会了解数据筛选的基本概念和原理；然后，通过实际操作，学习如何设置筛选条件；最后，我们将尝试解决一个实际问题，巩固所学知识。”旧知链接：1.回顾旧知：“在开始之前，让我们回顾一下之前学过的数据处理知识，这将帮助我们更好地理解数据筛选。”2.必要前提：“我们将看到，数据筛选是建立在之前学习的基础之上的，是数据处理能力的进一步提升。”总结：第二、新授环节任务一：数据筛选的基础目标：理解数据筛选的概念，掌握数据收集与分析方法，培养严谨求实的科学态度。教师活动：1.展示一张包含大量学生成绩的表格，引导学生观察并提问：“如何快速找到所有成绩在90分以上的学生？”2.引导学生回顾之前学过的数据处理知识，如排序、分类等。3.介绍数据筛选的概念，解释其作用和意义。4.展示数据筛选的示例，演示如何设置筛选条件。5.提出问题：“数据筛选有哪些应用场景？”学生活动：1.观察表格，思考如何找到特定成绩的学生。2.回顾数据处理知识，尝试提出解决方案。3.认真听讲，理解数据筛选的概念和应用。4.观看演示，学习如何设置筛选条件。5.积极回答问题，分享自己的理解和想法。即时评价标准：1.学生能够准确解释数据筛选的概念。2.学生能够理解数据筛选的应用场景。3.学生能够根据演示设置简单的筛选条件。任务二：数据筛选的实践目标：掌握数据收集与分析方法，培养团队协作能力。教师活动：1.将学生分成小组，每组分配一个数据集。2.分发任务单，明确任务要求和评价标准。3.指导学生如何使用数据筛选工具。4.观察学生操作，提供必要的帮助和指导。5.组织小组展示，分享筛选结果和经验。学生活动：1.小组讨论，确定筛选目标和条件。2.使用数据筛选工具，进行数据筛选。3.分析筛选结果，得出结论。4.准备展示内容，分享小组成果。5.观察其他小组的展示，学习经验。即时评价标准：1.学生能够独立完成数据筛选任务。2.学生能够分析筛选结果，得出合理的结论。3.学生能够有效沟通，展示小组成果。任务三：数据筛选的拓展目标：提高数据筛选的复杂度，培养创新思维。教师活动：1.提供一个更复杂的数据集，如市场调查数据。2.引导学生思考如何筛选出具有特定特征的客户群体。3.提供多种筛选条件，鼓励学生尝试不同的组合。4.组织学生进行头脑风暴，提出创新性的筛选方案。5.评估学生的筛选方案，提供反馈和建议。学生活动：1.分析复杂数据集，确定筛选目标。2.尝试不同的筛选条件组合，寻找最佳方案。3.参与头脑风暴，提出创新性的筛选方案。4.评估筛选方案的有效性，改进方案。5.接受教师的反馈，改进筛选方案。即时评价标准：1.学生能够处理复杂的数据筛选任务。2.学生能够提出创新性的筛选方案。3.学生能够根据反馈改进筛选方案。任务四：数据筛选的应用目标：将数据筛选应用于实际问题，培养解决实际问题的能力。教师活动：1.提供一个实际问题，如如何提高班级的学习成绩。2.引导学生思考如何使用数据筛选工具来解决问题。3.指导学生如何收集相关数据，并设置筛选条件。4.观察学生操作，提供必要的帮助和指导。5.组织学生进行讨论，分享解决方案。学生活动：1.分析实际问题，确定筛选目标和条件。2.收集相关数据，进行数据筛选。3.分析筛选结果，得出结论。4.参与讨论，分享解决方案。5.接受教师的反馈，改进解决方案。即时评价标准：1.学生能够将数据筛选应用于实际问题。2.学生能够提出合理的解决方案。3.学生能够有效沟通，分享解决方案。任务五：数据筛选的反思目标：反思数据筛选的过程，培养批判性思维。教师活动：1.引导学生回顾数据筛选的过程，反思自己的操作。2.提出问题，如“数据筛选有哪些局限性？”3.组织学生进行小组讨论，分享反思和经验。4.评估学生的反思，提供反馈和建议。学生活动：1.回顾数据筛选的过程，反思自己的操作。2.思考数据筛选的局限性。3.参与小组讨论，分享反思和经验。4.接受教师的反馈，改进操作。即时评价标准：1.学生能够反思数据筛选的过程。2.学生能够识别数据筛选的局限性。3.学生能够从反思中学习，改进操作。第三、巩固训练基础巩固层练习1：请根据以下表格，使用数据筛选功能找出所有成绩在90分以上的学生。练习2：请根据以下表格，使用数据筛选功能找出所有性别为女且成绩在8090分之间的学生。练习3：请根据以下表格，使用数据筛选功能找出所有班级为1班且成绩在85分以上的学生。综合应用层练习4：假设你是一位市场调研员，需要从以下数据中筛选出所有年龄在1825岁之间的潜在客户。练习5：假设你是一位教师，需要从以下数据中筛选出所有成绩低于平均分的学生。练习6：假设你是一位项目经理，需要从以下数据中筛选出所有项目进度延误的项目。拓展挑战层练习7：请设计一个数据筛选方案，从以下数据中筛选出所有同时满足以下条件的学生：成绩在90分以上，参加数学竞赛并获得奖项。练习8：请设计一个数据筛选方案，从以下数据中筛选出所有在过去一年内没有迟到记录的员工。练习9：请设计一个数据筛选方案，从以下数据中筛选出所有在过去三个月内消费金额超过1000元的客户。变式训练变式1：将练习1中的表格数据替换为不同的数据集，如商品价格、图书销量等。变式2：将练习2中的筛选条件改为年龄、城市等不同的字段。变式3：将练习3中的筛选条件改为性别、科目等不同的字段。即时反馈学生互评：学生之间互相检查答案，讨论解题思路。教师点评：教师针对学生的答案进行点评，指出错误和不足。展示优秀样例：展示正确且解题思路清晰的答案。分析典型错误：分析错误答案，找出错误原因。技术手段：利用实物投影、移动学习终端等技术手段展示答案和反馈。第四、课堂小结知识体系建构引导学生使用思维导图或概念图梳理本节课的知识点。要求学生用一句话总结本节课的核心内容。方法提炼与元认知培养总结本节课所学的科学思维方法，如建模、归纳、证伪等。提问：“这节课你最欣赏谁的思路？”引导学生反思自己的学习过程，总结学习经验。悬念设置与差异化作业提出开放性探究问题，如“如何优化数据筛选方案？”布置巩固基础的“必做”作业和满足个性化发展的“选做”作业。提供作业完成路径指导，确保学生能够顺利完成作业。小结展示与反思学生展示自己的小结内容，分享学习心得。教师评估学生对课程内容整体把握的深度与系统性。六、作业设计基础性作业核心知识点：数据筛选的基本概念、操作方法和应用场景。作业内容：1.完成以下表格，使用数据筛选功能找出所有成绩在90分以上的学生。2.根据以下表格，设计一个筛选方案，找出所有性别为女且成绩在8090分之间的学生。3.假设你是一位市场调研员，需要从以下数据中筛选出所有年龄在1825岁之间的潜在客户。作业要求：作业量控制在1520分钟内可独立完成。答案需准确无误，操作规范。教师将对所有作业进行全批全改，并对共性错误进行集中点评。拓展性作业核心知识点：数据筛选在生活中的应用，如市场调研、数据分析等。作业内容：1.分析你所在班级的学生数据，找出班级平均成绩、最高分、最低分，并分析成绩分布情况。2.选择一个你感兴趣的社会现象，如环保、健康等，收集相关数据，并使用数据筛选功能进行分析。3.设计一个简单的调查问卷，收集数据后，使用数据筛选功能分析调查结果。作业要求：作业需结合生活实际，体现知识的应用。作业量适中，可自主安排时间完成。评价将基于知识应用的准确性、逻辑清晰度和内容完整性进行等级评价。探究性/创造性作业核心知识点：数据筛选在解决复杂问题中的应用，如项目管理、市场分析等。作业内容：1.假设你是一位项目经理，需要从以下数据中筛选出所有项目进度延误的项目，并分析原因。2.设计一个数据筛选方案，用于分析一家公司的销售数据，找出销售业绩最好的产品。3.选择一个你感兴趣的行业，收集相关数据，并使用数据筛选功能分析行业发展趋势。作业要求：作业需具有创新性，无标准答案。作业量适中，可自主安排时间完成。评价将基于作业的创新性、解决问题的能力和表达方式进行等级评价。七、本节知识清单及拓展1.数据筛选概念：数据筛选是指从大量数据中找出满足特定条件的数据集合的过程，它是信息处理和数据分析的重要技能。2.筛选条件设置：理解筛选条件的逻辑关系，包括比较运算符（如大于、小于）、文本匹配、日期范围等。3.数据筛选工具：掌握常用数据筛选工具（如Excel、数据库软件）的基本操作和功能。4.筛选结果分析：能够分析筛选结果，从中提取有价值的信息，并进行进一步的统计分析。5.数据筛选应用场景：了解数据筛选在市场分析、科学研究、日常生活等领域的应用。6.数据筛选与数据挖掘的关系：数据筛选是数据挖掘过程中的第一步，用于缩小数据集，提高后续分析的效率。7.数据筛选的局限性：了解数据筛选的局限性，如可能导致信息丢失、误判等。8.数据筛选的伦理考量：在数据筛选过程中，要注意保护个人隐私和数据安全。9.数据筛选与数据可视化的关系：数据筛选可以为数据可视化提供准确的数据源，提高可视化效果。10.数据筛选在项目管理的应用：在项目管理中，使用数据筛选可以帮助项目管理者监控项目进度、成本和风险。11.数据筛选与数据清洗的关系：数据筛选是数据清洗的一部分，旨在提高数据质量。12.数据筛选在社交媒体分析中的应用：在社交媒体分析中，数据筛选可以帮助分析者快速找到关键信息和意见领袖。13.数据筛选在电子商务中的应用：在电子商务中，数据筛选可以帮助商家了解顾客需求、优化商品推荐。14.数据筛选与决策支持系统的关系：数据筛选是决策支持系统的基础，为决策者提供准确的数据支持。15.数据筛选在科学研究的应用：在科学研究中，数据筛选可以帮助研究人员从大量实验数据中提取关键信息。16.数据筛选与数据备份的关系：数据筛选可以帮助在数据备份过程中找到需要备份的关键数据。17.数据筛选在公共安全中的应用：在公共安全领域，数据筛选可以帮助分析犯罪趋势、预防犯罪。18.数据筛选在环境监测中的应用：在环境监测中，数据筛选可以帮助分析环境数据，监测环境污染状况。19.数据筛选与信息过载的关系：数据筛选可以帮助缓解信息过载问题