人教版（2024）八年级下学期全一册信息科技第16~30课教案

第1页共172页人教版(2024)八年级下学期全一册信息科技第16~30课教案第4单元简易物联系统实践第16课《模块功能先划分》本单元聚焦于简易物联系统实践，第16课是其中的关键节点。通过本课学习，学生将息安全和隐私保护问题，树立正确的信息道德观念。能够对物联系统的应用进行客观评价，教学重点透彻理解物联系统的工作原理，包括采集数据、传输与存储数据、分析处理数据、反馈与控制等关键环节。熟练掌握确定物联系统功能需求的科学方法，能够根据实际应用场景，准确梳理出系统所需实现的各项功能。精准进行模块功能划分，明确各功能模块的具体任务及相互关系，能够将复杂的物联系统合理分解为多个可操作的模块。教学难点针对复杂物联系统，能够深入、准确地确定其功能需求，全面考虑系统运行过程中的各种因素和用户需求，避免功能缺失或冗余。清晰界定各功能模块之间的边界和协同关系，确保模块划分既满足系统功能实现的要求，又便于后续的设计、开发和维护，理解不同功能模块在物联系统整体运行中的协同作用机制。五、教学准备精心制作多媒体课件，涵盖丰富的物联系统实例图片、工作原理演示动画、案例分析视频等，以直观形象的方式呈现教学内容。准备若干简单的物联系统模型，如智能家居模型、智能花盆模型等，供学生观察、操作和实践，增强学生的感性认识。为每个学生或小组配备必要的学习资料，包括学习指南、案例手册、实践操作手册等，方便学生自主学习和小组协作。六、教法学法教法讲授法：系统讲解物联系统的工作原理、功能需求确定方法和模块功能划分原则等重要概念和知识，确保学生掌握扎实的理论基础。演示法：通过实际操作演示，如展示物联系统模型的运行过程、利用软件工具进行功能需求分析和模块划分的操作演示等，让学生更直观地理解抽象的知识和操作流程。任务驱动法：布置具有明确目标和要求的实践任务，如让学生以小组为单位，完成一个特定物联系统的功能需求确定和模块功能划分方案，驱动学生主动学习和实践，在完成任务的过程中掌握知识和技能。案例分析法：引入大量实际的物联系统案例，如共享单车、智能交通、智能医疗等，引导学生对案例进行深入分析，探讨其工作原理、功能需求和模块划分方式，培养学生分析问第3页共172页学法为我们的生活带来便利的?”好奇心和学习兴趣，自然引出本节课的主题——物联系统的设计与开发，重点聚焦模块功作用。同时，结合生活中常见的物联系统实例，如共享单车、智能手环、智单车的位置数据(采集数据环节),通过窄带物联网将这些数据传输至云端服务器(传输与存储数据环节),服务器对单车位置数据进行分析处理，计算出单车的行驶轨迹、使用频率等信息(分析处理数据环节),用户通过手机扫码认证后，服务器向单车发出开锁指令，实现用户对单车的使用(反馈与控制环节)。讲解过程中，适时提问学生，引导学生思考不同学生活动：全神贯注地听讲，仔细观察课件中的动画演示和实例分析，积极回应教师的提问，参与课堂互动，结合生活经验，思考并回答物联系统各环节的工作方式和作用。设计意图：通过直观的课件展示和生动的实例讲解，帮助学生构建起对物联系统工作原理的初步认知，为后续学习确定物联系统功能需求和进行模块功能划分奠定坚实的理论基础。让学生清晰了解物联系统的工作流程，有助于培养学生的系统思维能力。确定物联系统的功能需求教师活动：展示一个具体的物联系统场景——智能教室。向学生详细描述智能教室的应用场景，如教师希望能够根据教室的光线强度自动调节灯光亮度，为学生提供舒适的学习环境；能够实时监测教室的温度和湿度，并自动控制空调和加湿器的运行，保持室内环境适宜；能够实现智能考勤功能，自动记录学生的出勤情况等。提出问题：“基于这样的智能教室场景，大家思考一下，我们需要这个物联系统具备哪些具体功能呢?”将学生分成小组，组织小组讨论，每个小组推选一名组长，负责组织讨论和记录讨论结果。教师巡视各小组，参与部分小组的讨论，适时给予指导和启发，引导学生从不同角度思考智能教室的功能需求，提醒学生关注系统的实用性、便捷性和可扩展性等方面。学生活动：学生以小组为单位，围绕智能教室的功能需求展开热烈讨论。各小组成员积极发言，分享自己的想法和观点，结合生活中的实际需求和对智能教室的期望，提出各种功能设想。组长认真记录小组讨论结果，对成员提出的功能需求进行整理和归纳。讨论结束后，每组选派一名代表，向全班汇报小组讨论结果。汇报过程中，其他小组的成员认真倾听，可随时提出疑问和补充意见。设计意图：通过创设智能教室这一具体的物联系统场景，引导学生进行小组讨论，培养学生的分析问题能力、团队协作能力和沟通表达能力。让学生在讨论中学会从实际应用场景出发，全面、深入地思考物联系统的功能需求，掌握确定物联系统功能需求的方法，提高学生的信息意识和问题解决能力。模块功能划分教师活动：以智能教室中的自动调节灯光功能为例，详细讲解如何将功能需求进行模块功能划分。利用课件展示模块功能划分的过程和结果，将自动调节灯光功能划分为传感器模块(负责检测光照强度)、控制器模块(接收传感器传来的光照强度数据，进行分析判断，并根据预设条件发出控制信号)、执行器模块(根据控制器发出的控制信号，调节灯光亮度)。讲解过程中，强调各模块之间的相互关系和协同工作方式，说明模块功能划分的原则和好处，如提高系统的可维护性、可扩展性和可复用性等。然后，要求学生根据自己小组确定的物联第5页共172页观察学生的模块功能划分情况，及时给予指导和纠正，帮助学生解决呢?这些场景下的物联系统又该如何进行功能需求确定和模块功能划分呢?”鼓励学生积《物联数据需采集》是人教版(2024)初中4单元《简易物联系统实践》中的第17课内容。在物联网快速发展的时代背景下，数据采集作为物联网的关键环节，是构建物联系统的基础。集对象和数据类型、采集方法以及常用的传感器等内容。通过具体的生活实例和简单的实践活动，让学生了解物据，以及物体的位置、运动状态等信息；数据类型、图像型等。对于采集方法，介绍了传感器采集、网络爬虫采集等方式，并着重讲解了传感器的工作原理和在湿度传感器用于智能家居环境监测，红外传感器用于自动门感应等。解物联网技术的运作机制，为后续学习物联数据的处理、传输和应用奠定基础，培养学生的数字化思维和对信息技术的实践应用能力，使学生能够适应数字化社会的发展需求。1.信息意识：学生能认识到物联数据采集在物联网系统中的重要地位，理解数据采集对实现智能化生活和生产的意义。在面对生活中的集的数据类型和可能的用途，提升对数据价值的敏感度。2.计算思维：在学习数据采集方法和传感器工作原理的过程中，培养逻辑思维能力，学会分析不同场景下数据采集的需求，选择合适的采集方法和传感器。通过对采集数据的初步处理和分析，理解数据背后的规律，能够运用算法思维设计简单的数3.数字化学习与创新：通过自主探究和小组合作学习，掌握数据采集的知识和技能，积极探索新的采集方法和应用场景。鼓励学生利用所学知识进行创新实践，尝试设计个性化的数意识和实践能力。4.信息社会责任：引导学生思考物联数据采集过程中的隐私保护和数据安全问题，增强学生的信息安全意识和社会责任感。让学生明白合理采集和使用数据的重要性，避免因数据造成不良影响。1.教学重点：理解物联数据采集的概念、意义和常见的数据采集对象与类型。掌握常见传感器的工作原理和应用场景，能够根据实际需求选择合适的传感器进行数据采集。学会使用简单的工具和方法进行数据采集实践操作。2.教学难点：理解不同传感器的技术原理和数据转换机制，能够准确解读传感器采集的数据。根据复杂的实际需求，设计综合性的数据采集方案，包括采集对象、采集方法、传感器选输方式等。在数据采集过程中，培养学生的批判性思维和创新能力，引导学生思考如何优化采集过程和提高数据质量。八年级学生已经具备了一定的信息技术基础，对计算机和网络有了初步的认识，也掌握了一些基本的软件操作技能。他们对新鲜事物充满好奇心和求知欲，物联网作为新兴技术，容易激发学生的学习兴趣。然而，物联网数据采集涉及到一定的物理知来说可能较为抽象，理解起来有一定难度。部分学生在面对实际操作时，可能会出现动手能力不足、缺乏耐心和细心等问题。此外，学生在自主学习和合作学习方面的能力还需要进一步培养，在分析问题和解决问题时可能不够全面和深入。因此，在教学生的实际情况，采用生动形象的教学方法，多举实例，加强实践操作指导，引导学生积极参与课堂讨论和小组合作，逐步提升学生的学习能力。1.教学方法：情境教学法：创设智能家居、智能农业、智能交通等实际物联网应用情境，让学生在情境中感受数据采集的重要性，激发学习兴趣。演示法：通过实物展示、实验演示等方式，直观地展示传感器的工作过程和数据采集效果，帮助学生理解抽象的概念和原理。任务驱动法：布置具体的数据采集任务，让学生在完成任务的过程中掌握数据采集的方法和技能，培养学生的实践能力和解决问题的能2.学习策略：自主探究策略：学生在教师的引导下，自主查阅资料、探索学习内容，培养自主学习能力和独立思考能力。小组合作策略：组织学生进行小组合作学习，共同完成数据采集任务和讨论问题，培养学生的团队协作精神和沟通能力。实践操作策略：通过亲自动手操作传感器和数据采集设备，加深对知识的理解和掌握，1.准备各种常见的传感器实物，如温湿度传感器、光照传感器、红外传感器、压力传感器等，以及与之配套的数据采集模2.收集丰富的物联网应用案例资料，包括图片、视频等，用于课堂3.为每个学生准备一份数据采集实验手册，包含实验目的、步骤、4.准备相关的学习资料，如科普文章、在线课自然地导入新课。物联数据采集是指通过各种技术手段，从物联网中的传感器、设备、这些案例中数据采集的作用，让学生进一步理解物联数据采集的意第10页共172页棚温湿度控制；光照传感器用于路灯自动控制、植物生长补光控制；置实践任务：使用温湿度传感器和光照传感器采集教室环境中的温方法。简单讲解这些方法的适用场景和优缺点，拓展学生的知识面。应用中如何选择合适的数据采集方法。设计意图：拓宽学生的视野，未来技术的展望能力。包括物联数据采集的概念、意义、常见的数据采集对象和数据类型、回顾和分享，帮助学生巩固所学知识，加深记忆，同时培养学生的总结归纳能力和表达能力。教师梳理：教师对学生的发言进行总结和补物联网发展中的重要地位，鼓励学生在今后的生活中继续关注物联网续学习打下坚实的基础。7.作业布置：让学生回家后，使用家中的智能设备(如智能手环、智能体重秤等)采集相关数据(如运动步数、睡第12页共172页意图：通过课后作业，将课堂知识延伸到生活中，培养学生的自主学习能力和数据处理分析能力，让学生进一步体会物联数据采集在生活中的应用。查阅资料，了解物联网在自己感兴趣的领域(如智能教育、智能环保、智能物流等)的数据采集应用，制作一份手抄报，下节课进行展示和交流。设计意图：培养学生的信息收集和整理能力，拓宽学生的知识面，同时锻炼学生的动手制作能力和团队协作能力。《物联数据需采集》板书1.物联数据采集概念：从物联网中获取数据的过程2.数据采集对象与类型(1)对象：环境、物体状态、行为等数据(2)类型：数值、文本、图像、音频等(1)常见传感器：温湿度、光照、红外、压力等(2)工作原理：物理量转化为电信号(3)应用场景：智能家居、农业、交通等(1)传感器采集(2)网络爬虫等其他方法5.实践操作要点(1)设备连接(2)数据记录与分析第14页共172页第1课时：数据处理的“工具与原料”——工具认知与平台取数年级：八年级课时时长：45分钟对应教材内容：第四单元第18课18.1了解常见的数据处理工具、18.2体验从物联网服务新课标核心素养对接：聚焦“信息意识”与“实践创新”,通过物联花盆项目数据为载体，(一)核心素养目标信息社会责任：在数据获取过程中养成记录平台账号信息、规范保存数据文件的习惯；在(二)知识与技能目标1.掌握数据处理工具的分类：传统工具(算盘、机械式计算机)、现代工具(电子表格软第15页共172页件如WPS表格，专用分析软件如FineBI)、编程工具(Python及pandas库等),明确各类工具的核心优势。2.能按步骤完成物联网平台数据下载：登录平台→进入主题页面→筛选时间范围→下载数据文件(CSV或Excel格式),能识别数据文件中的关键字段(时间、设备ID、数值、3.理解API调用数据的基本原理，能修改代码中的账号、密码、主题ID等参数，运行程序后查看返回数据，能识别“200响应值”代表请求成功，初步排查“401错误”等简单问题。(三)过程与方法目标1.通过“工具演进讨论一工具分类梳理”的活动，掌握数据处理工具的认知方法，提升归纳总结能力。2.通过“平台下载实操—数据结构分析”“API参数修改一程序运行验证”的递进式任务，掌握数据获取的完整流程，提升问题排查与代码修改能力。(四)情感态度与价值观目标1.感受数据处理工具从传统到现代的演进价值，体会电子计算机“存储程序”模式的优势，激发对数据处理技术的探索兴趣。2.培养“规范操作、细致记录”的数据获取习惯，在数据下载与API调用成功中增强技术实践的自信心。三、课时教学重难点类别内容突破策略教学重点1.数据处理工具的分类及适用场景；2.从物联网平台下载数据并分析结构；3.API调用数据的参数修改与程序运行。1.制作“工具分类对比表”(含优势、适用场景、案例);2.提供平台数据下载步骤卡(附截图标注);3.给出彩色第16页共172页教学难点1.理解不同数据处理工具的核心差异；2.API调用中参数错误的排查(如账号密码错误、主题ID错误)。1.用“处理任务匹配工具”情境练习(如大量数据用Python,简单统计用WPS);2.制作“API错误代码对照表”(含401、404等错误原因及解决方法),教师巡回素材准备：工具分类对比表、平台数据下载步骤卡、API代码模板(标注修改点)、API错误代码对照表、数据文件结构分析表、传统工具(算盘)图片及现代工具界面截图、物联花盆项目数据预览图。工具准备：多媒体课件、白板、马克笔、每组一台电脑(安装WPS表格、Python及requests库、编程软件)、物联网服务平台(提前导入前两课时物联花盆数据)、实物投影(展示操作步骤)、U盘(备份数据文件备用)。前置任务：1.回顾前两课时内容，记录“物联花盆项目采集了哪些数据?存储在哪个平台?”;2.在家中或学校使用过哪些处理数据的工具，记录工具名称及用途。教师准备：提前整理各小组物联花盆项目的历史数据(确保每个主题有3天以上数据);调试Python环境，确保requests库可正常使用；为每组生成物联网平台临时账号密码及主题ID清单；制作数据下载、API调用的微视频备用。五、课时教学过程(一)情境导入：物联数据如何“变有用”?(5分钟)教学活动：教师展示前两课时各小组上传到平台的物联花盆数据，提问：“我们已经把温度、土壤湿度等数据存到了平台，这些密密麻麻的原始数据能直接告诉我们‘哪个花盆该浇水了’‘一周内最高温度是多少’吗?”(不能)“要让数据产生价值，就需要对其进行加工处理。而处理数据首先要明确用什么工具，以及如何把平台的数据取出来。今天我们就解决这两个问题：认识数据处理工具，学习从平台获取数据的方法。”引出本课主题。第17页共172页(二)核心探究一：数据处理工具——从算盘到Python(15分钟)环节1:工具演进回顾——数据处理的“前世今生”(5分钟):教师展示算盘、机械式计算机的图片，提问：“这些是古代和近代的data处理工具，大家知道它们的缺点是什么吗?”(功能单一、速度慢)“电子计算机的出现带来了什么改变?”表格、Excel属于电子表格软件，而Python搭配pandas库属于编程工具，还有企业用的FineBI是专用分析软件。”环节2:工具分类辨析——不同任务选“对工具”(8分钟):教师发放“工具分类对比表”,结合物联花盆项目任务讲解：可视化强、适合小量数据统计统计单组1周内温度最大值、绘制湿度变化折线图编程工具Python(pandas、numpy)自动化强、处理速度快、适合大量/多组数据批量处理全班10组数据、自动筛选光照不足时段专用分析软件FineBI、Hadoop专业建模、大度分析全校多个绿植区数据综合分析(拓展)情境练习：“要快速统计本组3天内土壤湿度的平均值，选什么工具?要批量处理全班数据并筛选出所有光照不足的记录，选什么工具?”学生抢答，教师点评强化“任务匹配工具”环节3:工具认知小结(2分钟):心是‘匹配任务需求和数据量’,我们这两节课会重点练习WPS表格和Python编程工具的使用。”设计意图：用“演进回顾”建立工具发展认知，用“对比表+情境练习”突破工具分类辨析第18页共172页(三)核心探究二：数据获取——从平台“取原料”(20分钟)环节1:数据下载——简单直接的“取数法”(10分钟):第一步：登录物联网平台，输入教师提供的小组账号密码(强调“账号密码是隐私，不可泄露”);第二步：进入“物联花盆”项目对应的主题页面(如“grade8/花盆/土壤湿度”);第三步：筛选时间范围为“前3天”,点击“下载数据”,选择“CSV格式”保存到电脑指定文件夹(命名规范：组1_土壤湿度_3天.csv);第四步：用WPS表格打开下载的文件，观察数据字段识别不清：结合前两课时平台配置知识，解释“clientId是设备ID,valueMsg是础。”环节2:API调用——自动化的“取数法”(10分钟):能按程序指令定期从平台取数。它的核心是通过网络请求，用账号密码验证后获取数据。”发放彩色标注的API代码模板和“参数修改清单”,讲解修改要点：红色标注：user="小组账号"(替换为教师提供的账号);蓝色标注：psd="小组密码"(替换为对应密码);绿色标注：topic="主题ID"(替换为土壤湿度主题ID);紫色标注：接口网址(教师统一提供，避免学生出错)。若显示数据：说明调用成功，引导观察数据格式(JSON格式，包含result字段);第19页共172页若显示401错误：对照“错误代码对照表”,提示“账号密码错误，重新核对修改”;若显示200但无数据：检查主题ID是否正确。拓展说明：“API调用是选做内容，不同平台接是规范操作的重要一步。”API调用难度，通过“手动vs自动”对比，让学生理解API的优势，兼顾不同层次学生需(四)课堂小结+作业布置(5分钟)式)一数据结构(统一字段便于处理)”,强化知识结构化。2.整理API调用时遇到的错误及解决方法，填写问题清单。拓展作业：1.尝试用WPS表格对土壤湿度数据进行“排序”,找出最大值和最小值；2.查阅Python的requests库基础用法，记录1个常用函数(如get())的作用。预习作业：阅读教材18.3内容，思考“下载的CSV数据和API获取的JSON数据，如何整理成便于分析的格式?”。第1课时：数据处理的“工具与原料”——工具与取数一、核心问题：用什么工具处理?如何取数据?二、数据处理工具分类(匹配任务)2.编程工具：Python(pandas)→大量数据、自动化3.专用软件：FineBI→专业分析(拓展)三、数据获取两方法(平台取“原料”)1.手动下载(简单直接)2.API调用(自动高效)步骤：改参数(账号、密码、主题ID)→运行程序→查结果关键：参数准确、识别错误(401=认证错)第20页共172页第21页共172页第2课时：数据处理的“加工与增值”——数据整理与分析实操一、课时基本信息年级：八年级课时时长：45分钟对应教材内容：第四单元第18课18.3了解处理数据的一般方法新课标核心素养对接：聚焦“数字思维”与“工程思维”,通过物联花盆数据整理、统计、(一)核心素养目标数字思维：能理解数据处理的核心流程(明确目标—整理数据—分析数据一得出结论),能第22页共172页区分数据整理、统计分析、筛选分析的不同作用，建立“数据驱动决策”的思维。工程思维：能结合物联花盆“判断浇水需求”的目标，用WPS表格或Python整理数据、分析关键指标(最值、平均值)、筛选异常数据，能绘制简单的数据分析流程图。信息社会责任：在数据处理中养成“检查数据质量”的习惯，对异常数据不随意删除，而是标注并分析原因；在小组协作中规范共享处理后的数据，尊重数据所有权。(二)知识与技能目标1.掌握数据整理的基本方法：能将CSV格式数据导入WPS表格并规范表头，能识别并标注数据缺失、重复、格式错误等问题；能将API获取的JSON数据用Python解析为DataFrame格式。2.掌握统计分析的核心技能：能用WPS表格的“最大值”“最小值”“平均值”函数计算土壤湿度关键指标；能用Python的sort_values方法排序获取最值，用mean()函数计算平均值。3.掌握筛选分析的基本操作：能用WPS表格筛选出土壤湿度低于阈值(如30%)的记录；能用Python多条件筛选出指定设备的光照充足时段数据，为浇水决策提供依据。(三)过程与方法目标1.通过“数据质量检查一格式规范一异常标注”的整理流程，掌握数据清洗的基本方法，提升数据质量意识。2.通过“统计关键指标一筛选目标数据一得出决策结论”的递进式任务，掌握数据分析的完整方法，提升数据解读能力。(四)情感态度与价值观目标1.感受数据处理从“原始数据”到“决策依据”的增值过程，体会“数据是资源”的内涵，激发对数据分析的探索兴趣。2.培养“严谨细致、有理有据”的数据分析习惯，在通过数据得出浇水决策时增强用数据说话的意识。三、课时教学重难点第23页共172页类别内容突破策略教学重点1.数据整理中的异常识别与标注；2.统计分析(最值、平均值)的实操；3.筛选分析(阈1.提供“数据异常类型对照表”(含缺失、模板；3.设计“浇水决策”真实场景，明确教学难点1.Python中JSON数据解析为DataFrame格式；2.多条件筛选的逻辑梳理；3.数据分析结用；2.用“先单条件后多条件”的递进练习；3.发放“分析结论对照表”(如湿度<30%→需要浇水)。统计、筛选)、数据分析流程图模板、分析结论对照表、土壤湿度阈值标准(参考值：低于30%需浇水，高于70%过湿)、光照充足阈值(≥1000)。numpy、json库)、物联网平台数据(确保各小组数据含少量异常值)、实物投影(展示操作过程)、小组任务单(明确分析目标)。前置任务：1.回顾第1课时下载的数据文件，确保能找到并打开；2.提前在Python中安装pandas库(教师提供安装教程);3.思考“判断一个花盆是否需要浇水，需要分析哪些数据指标?”。教师准备：提前在部分小组数据中植入少量异常值(如湿度100%、光照0值);调试Python环境确保库函数可用；制作数据整理、分析的分步演示视频；准备“小老师”培训(提前教会3名学生Python解析数据)。第24页共172页(一)回顾导入：数据“原料”如何变“决策”?(5分钟)教学活动：教师回顾旧知：“上节课我们用两种方法从平台获取了物联花盆的‘数据原料’‘哪个花盆该浇水’的决策。”展示本节课目标：“1.整理数据(去杂);2.分析数据(提关键);3.得出决策(用数据)。”(二)核心探究一：数据整理——给数据“去杂整形”(12分钟)环节1:数据质量检查——识别“坏数据”(5分钟):教师发放“数据异常类型对照表”,讲解常见问题：数据缺失：某行的valueMsg字段为空；格式错误：湿度值为“100”(无单位，需确认是否为百分比)、光教师巡视发现典型异常案例，通过实物投影展示，引导全班判断：“这行数据湿度100%,这是数据处理的规范。”环节2:数据格式规范——统一“好数据”(7分钟):WPS表格整理(基础路径，全员掌握):步骤：打开CSV文件→在第一行添加表头(时间、设备ID、土壤湿度、主题ID)→将时间戳列转为“日期时间”格式(选中列→右键→设置单元格格式→日期)→删除重复行(数据→删除重复项)。Python整理(提升路径，选做):第25页共172页#假设已获取API返回的res数据res_text='{"result":[{"time":"2025-11-20","clientId":"df=pd.DataFrame(data["result"])#转为表格格式print(df)#查看整理后的数据dfdf.to_csv("组1_整理后_土壤湿度.csv",index=False)#保存为规范文件编程分析数据的核心格式，就像Python中的‘电子表格’。”(三)核心探究二：数据分-析——给数据“提关键信息”(20分钟)环节1:统计分析——找“核心指标”(10分钟):均值——平均值低于30%需浇水，高于70%过湿。我们用两种工具计算这些指标。”WPS表格统计(全员掌握):发放“函数公式模板表”,讲解操作：最大值：在空白单元格输入=MAX(C2:C100)(C列为土壤湿度值),按回车；结果标注：在表格中注明“平均值45%,正常无需浇水”。第26页共172页Python统计(提升路径):#计算最值和平均值max_humidity=df["valueMsg"].min_humidity=df["valueMsg"].avg_humidity=df["valueMprint(f"print(f"土壤湿度最大值：{max_humidity}%")print(f"print(f"土壤湿度最小值：{min_humidity}%")print(f"土壤湿度平均值：{avghumidity:.1f#决策判断print("决策：需要浇水")print("决策：浇水过多，需通风")printprint("决策：湿度正常")适合批量处理多组数据。”环节2:筛选分析——找“目标数据”(10分钟):教师提出新需求：“除了平均值，我们还想知道‘本周内有哪些时间段土壤湿度低于30%?’‘组1的光照充足时段有多少?’,这就需要筛选分析。”WPS表格筛选(全员掌握):→“小于”→输入30→点击确定，查看筛选出的记录(标注这些时段需要浇水)。Python多条件筛选(提升路径):需求：筛选“组1设备”且“光照强度≥1000”的时段，代码模板：第27页共172页#读取光照数据并筛选lightlight_df=pd.read_csv("组1_光照_3天.csv")#多条件筛选：设备ID为"组1"且光照≥1000print(bright_time[["time","valueMsgprint(bright_time[["time","valueMsg教师强调：“&代表‘且’条件，筛选时要注意字段名称与数据文件一致。”拓展讨论：“筛选出的湿度低于30%的时段，如果同时光照充足，是否需要立即浇水?”引础+提升”双路径，用模板降低操作难度，通过结果对比验证准确(四)核心探究三：流程梳理与成果展示(5分钟)→数据整理(去杂规范)→统计分析(最值、平均值)→筛选分析(目标时段)→得出结论”,标注每个环节使用的工具和遇到的问题。选取2组展示流程图和分析结论，教师点评：“好的数据分析要‘有理有据’,既要有数据计算结果，也要有对异常数据的标注，还要结合实际场景得出结论。”(五)拓展提升：数据异常的深度分析(3分钟)教学活动：教师展示某组数据中“土壤湿度100%”的异常记录，提问：“这个异常数据可能是什么原因导致的?如何处理?”引导学生结合前两课时知识回答：“传感器插入水中、接线短路、程序错误”,教师总结：“异常数据不能直接删除，要先分析原因，若为传感器谨性要求。”第28页共172页(六)课堂小结+作业布置(2分钟)小结：数据处理“五步法”:师生共同梳理：“1.明确目标(如浇水决策);2.获取数据(下载或API);3.整理数据(去杂规范);4.分析数据(统计+筛选);5.得出结论(数据支撑决策)”,强调：“数据整理是基础，分析要紧扣目标，结论要有理有据。”2.查阅pandas库的“fillna()”函数用法，尝试用平均值填充数据中的缺失值。决策建议(附WPS计算截图或Python代码运行截图)。第2课时：数据处理的“加工与增值”——整理与分析一、核心问题：数据如何变决策?→整理+分析二、数据处理五步法1.明确目标：浇水决策(湿度、光照)3.整理数据：去杂(识异常)+规范(加表头、转格式)4.分析数据：①统计(最值、平均值→用函数/代码)②筛选(阈值/多条件→找目标数据)5.得出结论：数据支撑(如湿度<30%→浇水)第29页共172页第1课时：让数据“开口说话”——数据可视化的作用与常见方式年级：八年级课时时长：45分钟对应教材内容：第四单元第19课19.1了解数据可视化的作用、19.2熟悉常见的数据可视化方式新课标核心素养对接：聚焦“信息意识”与“数字思维”,以物联花盆分析数据为载体，理(一)核心素养目标能列举生活中3种以上可视化应用场景；能区分趋势、比例、分布3类可视化方式的差异，数字思维：能结合物联花盆的温度、湿度数据特征，判断适合的可视化方式(如趋势用折线图),能分析可视化图表背后的数据规律，初步形成“数据特征一呈现方式”的匹配思维。(二)知识与技能目标第30页共172页2.掌握常见可视化方式的分类及适用场景：能准确区分折线图、柱形图(趋势可视化)、饼图、环形图(比例可视化)、散点图(分布可视化)的核心用途，能说出标签云的适用场景(文本数据高频词呈现)。3.能根据给定数据任务(如“展示一周湿度变化”“呈现不同花盆湿度占比”),选择对(三)过程与方法目标(四)情感态度与价值观目标2.培养“关注生活中的数据可视化”的观察习惯，在案例分析中增强对数据价值的认知，三、课时教学重难点类别内容突破策略教学重点1.数据可视化的4大核心作用及案例解读；2.3类常见可视化方式的分类式的匹配。1.制作“作用一案例”对照表(附图表截图);2.设计“可视化方式对比卡”(含类型、代表图表、适用场景、案例);3.开展“数据任务匹配赛”,用物联花盆数据任务强化应用。第31页共172页教学难点1.区分折线图与柱形图的适用场景化方式(如何时用比例图、何时用趋势图)。1.用“时间序列数据”与“类别数据”素材准备：数据可视化作用案例集(含温度异常图、智慧社区大屏图、航班准点率图)、可生活可视化场景图片集(如天气图、共享单车分布、手机步数趋势)。工具准备：多媒体课件、白板、马克笔、每组一台电脑(安装WPS表格、浏览器)、实物投影(展示案例)、在线标签云生成工具链接(提前测试可用)、小组任务卡(明确讨论主题)。前置任务：1.回顾前两课时物联花盆数据分析结果，记录“本组分析了哪些数据?得出了哪视化作用和方式的微视频备用；准备物联花盆不同类型数据(趋势类、比例类、分布类)的(一)情境导入：数据结论如何“更直观”?(5分钟)教学活动：教师展示两组物联花盆数据分析成果：第一组是“土壤湿度数据统计表(含3天最值、平均值)”,第二组是“土壤湿度变化折线图(标注异常点)”。提问：“对比这两组成果，哪组能更快看出‘哪天湿度最低?是否有异常值?’?”(第二组)“像这样把数据变成图表的过程，就是数据可视化。前两课时我们让数据‘变有用’,今天开始我们让设计意图：通过“表格vs图表”的直观对比，凸显可视化的优势，衔接前两课时的分析成第32页共172页(二)核心探究一：数据可视化的作用——为什么要“画图”?(15分钟)环节1:生活案例分享——发现可视化的价值(5分钟):学生分组展示前置任务收集的可视化案例，分享：“这是哪里的场景?用了什么呈现方式?能看出什么信息?”教师选取3个典型案例(如天气折线图、成绩柱状图、共享单车散点图),引导全班分析：“这些案例为什么不用表格而用图表?”(更直观、易发现规律、方便交流)。环节2:核心作用解读——可视化的“四大本领”(8分钟):发现数据异常：展示温度变化折线图(标注13:00异常峰值),讲解：“表格中13:00的温度值单独看不明显，折线图中突然的峰值能快速定位异常，方便排查传感器故障等问题。”等多类数据，工作人员一眼就能掌握社区整体运行状态，这是表格无法实现的全局视角。”发现趋势变化：展示航班近30天准点率趋势图，讲解：“从图中能清晰看出航班准点率的下降趋势，帮助乘客预测出行风险，这是单组数据无法体现的规律。”长汇报物联花盆项目时，图表比表格更有说服力。”小组讨论：“结合本组物联花盆数据，说说可视化能帮我们解决什么问题?”(如发现湿度变化规律、快速展示不同花盆的湿度占比),每组分享1个核心作用。环节3:作用小结(2分钟):教师引导总结：“数据可视化的核心价值是‘化抽象为直观、化复杂为简洁’,四大作用围的发挥。”设计意图：从学生生活案例切入，再回归教材核心作用，用“对照表+案例解读”降(三)核心探究二：常见的可视化方式——用什么“画图”?(20分钟)第33页共172页环节1:可视化方式分类——按“数据需求”选类型(10分钟):教师发放“可视化方式对比卡”,结合物联花盆数据场景讲解3类核心方式：类型折线图、柱形图律的变化趋势比例可图多组数据占整体的比例关系，需展示占比数占总天数的比例图散点数据在空间或数值范围内的分布，需展示分布规律展示教室不同位置花盆的光照强度分布“什么时候用折线图?什么时候用柱形图?”引导总结：“折线图侧重‘趋势变化’(时间序列),柱形图侧重‘类别对比'(不同对象横向比较)。”环节2:拓展方式体验——文本数据的可视化(8分钟):《春》的标签云(“春天”“桃花”“春风”等高频词字体较大),讲解：“词频越高，字体越大，能快速把握文本核心。”后生成标签云，保存并分享：“从标签云能看出这篇课文的核心内容是什么?和我们阅读后的感受一致吗?”教师小结：“标签云是文本数据的‘可视化名片’,拓展了可视化的应用范围，体现了可视化‘化繁为简’的核心思路。”第34页共172页环节3:方式匹配练习(2分钟):教师给出物联花盆数据任务：“1.展示3个花盆的光照达标率；2.展示每天浇水后湿度的变化；3.展示教室不同角落花盆的温度分布。”学生抢答对应可视化方式(饼图、折线图、散点图),教师点评强化匹配逻辑。设计意图：用“对比卡+场景案例”清晰呈现三类核心方式，重点辨析折线图与柱形图的差(四)核心探究三：可视化方式决策——如何选“对图表”?(3分钟)确数据类型(数值/文本);第二步：若为数值数据，判断是时间趋势(选折线图)、类别比例(选饼图)还是空间分布(选散点图);第三步：若为文本数据，选标签云。”结合物联花盆任务案例演示决策过程，学生对照流程图复述1个任务的决策步骤。(五)课堂小结+作业布置(2分钟)小结：可视化的“1核4用3类”:师生共同梳理：“1个核心(化抽象为直观);4大作用(发现异常、把握全局、洞察趋势、便捷共享);3类核心方式(趋势、比例、分布)+1类拓展(标签云)”,强调：“选择可视化方式的关键是‘匹配数据特征和展示目标’。”基础作业：1.完善“作用—案例”对照表，为每个作用补充1个生活案例；2.结合本组物联花盆数据，列出3个可视化任务，明确每个任务的目标和对应可视化方式。拓展作业：1.用手机拍摄3个不同类型的可视化场景(趋势、比例、分布各1个),标注数预习作业：阅读教材19.3内容，思考“用WPS表格制作折线图需要哪些步骤?用Python制作图表和用表格制作有什么区别?”。第35页共172页第1课时：让数据“开口说话”——作用与方式一、核心问题：为什么可视化?用什么可视化?二、1个核心：化抽象为直观，让数据易理解、易交流三、4大作用(案例支撑)2.把握全局：智慧社区大屏→整体运行4.便捷共享：图表汇报→高效沟通四、常见可视化方式(匹配数据特征)1.趋势可视化：折线图、柱形图→随时间变化(湿度趋势)2.比例可视化：饼图、环形图→占比关系(达标率)3.分布可视化：散点图→空间/数值分布(光照分布)4.拓展：标签云→文本数据(课文核心)五、决策逻辑：数据特征→展示目标→可视化方式第36页共172页第2课时：让数据“绘成图表”——数据可视化实操与优化学科：信息科技年级：八年级课时主题：让数据“绘成图表”——数据可视化实操与优化课时时长：45分钟对应教材内容：第四单元第19课19.3体验数据可视化新课标核心素养对接：聚焦“实践创新”与“工程思维”,以物联花盆数据为载体，掌握用(一)核心素养目标坐标轴标签、图例等基础设置；能参照代码模板用Python制作折线图，初步实现图表个性化(如修改颜色、尺寸)。色和标注，能说出图表优化的3个核心维度(清晰性、美观性、针对性);能绘制简单的可(二)知识与技能目标1.掌握WPS表格制作图表的核心步骤：选择数据区域→插入对应图表→设置图表元素(标题、坐标轴、图例、数据标签)→调整图表样式(颜色、字体)→保存图表。2.掌握Python制作折线图的第37页共172页3.掌握图表优化的基本技巧：根据场景修改标题(如“组1土壤湿度趋势图”改为“物联花盆组1一周土壤湿度变化趋势”)、标注关键数据(如异常点、平均值线)、调整颜色搭配(避免刺眼配色)。(三)过程与方法目标(四)情感态度与价值观目标三、课时教学重难点类别内容突破策略教学重点1.WPS表格制作折线图、饼图、散点图的实操；2.Python制作折线图的代码修改与运行；3.图表基础优1.提供“WPS图表制作步骤卡”(附截图标注);2.给出彩色标注的Python代码模板(标注修改点);3.设计“场景化优化任务”(如“给低年级同学看的图表”)。教学难点1.WPS表格中正确选择数据区域(如值数据”);2.Python中matplotlib1.用不同颜色标注数据区域示例，强调“类别与数值对应”;2.提供中文显示代码模板，提前安装中文字体；第38页共172页需求精准优化图表(如“汇报用”3.给出“场景需求对照表”(含受众、重点、优化方向),教师巡回指导。素材准备：WPS图表制作步骤卡、Python代码模板(含中文显示配置)、图表优化场景需求格式)、优秀图表案例集(不同场景)、可视化制作流程图模板。库、编程软件)、实物投影(演示操作步骤)、U盘(备份数据文件和代码模板)、小组优化任务单(明确场景和要求)。2.尝试用WPS表格插入任意一种图表，记录操作中遇到的问题(如不会选数据区域);3.提前在Python中安装matplotlib库(教师提供安装教程)。联花盆数据文件按小组分发；制作WPS和Python图表制作的分步演示视频；培训3名“小老师”(提前掌握两种工具制作方法);准备不同场景的优化评价标准。(一)回顾导入：图表制作“怎么上手”?(5分钟)用Python实现个性化制作，最后根据场景优化图表，让我们的可视化作品更专业。”展示本节课目标：“1.实操制作(WPS+Python);2.场景优化；3.成果展示。”第39页共172页(二)核心探究一：WPS表格实操——基础图表“快速做”(15分钟)环节1:折线图制作——趋势数据可视化(6分钟):第一步：打开整理后的CSV数据文件，选中“时间列”和“土壤湿度列”(按住Ctrl键可跨列选择);第二步：点击“插入”→“折线图”→选择“带第三步：设置图表元素：点击图表右侧“+”,勾选“图表标题”“坐标轴标题”“图例”“数据标签”;期”,Y轴改为“土壤湿度(%)”,右键异常数据点选择“添加数据标签”并标注“疑似第五步：调整样式：选择图表样式中的“淡雅配色”,调整图表大小至合适尺寸。数据区域选择错误：引导观察“选中区域是否环节2:饼图与散点图制作——比例与分布数据可视化(7分钟):教师分任务：A、B组用“5个花盆湿度达标天数”制作饼图(展示占比),C、D组用“教室不同位置花盆光照数据”制作散点图(展示分布)。发放对应步骤卡，强调关键差异：散点图关键：选中“X坐标(教室列数)”“Y坐标(教室行数)”“光照值”列，插入散点图后用“气泡大小”关联光照值(值越大气泡越大)。学生分组实操，完成后小组间交换检查：“饼图是否显示了百分比?散点图是否体现了光照分布差异?”教师选取1组饼图和1组散点图点评，强化不同图表的制作要点。环节3:问题排查小结(2分钟):教师发放“问题排查清单”,总结常见问题及解决方法：第40页共172页饼图百分比错误：确认数值列是否为有效数值(无文本);标签显示不全：调整图表大小或右键标签选(三)核心探究二：Python实操——个性化图表“精准做”(12分钟)环节1:折线图代码解析——理解制作逻辑(4分钟):#1.读取数据(黄色标注：修改为本组数据文件路径)df=pd.read_csv("组1_土壤湿度_一周.csv")#2.配置中文显示(绿色标注：固定代码，无需修改)plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#解决中文乱码plt.rcParams['axes.unicode_minus']=F#3.准备数据(蓝色标注：对应数据列名)x=df["时间"]y=df["土壤湿度"]#4.设置画布(紫色标注：可修改尺寸)plt.figure(figsize=(10,#5.绘制折线图(红色标注：可修改颜色和线条样式)#6.添加平均值线(橙色标注：新增个性化内容)plt.axhline(y=avg_y,color='red',linestyle='--',label=f’#7.设置图表元素(青色标注：修改标题和标签)plt.title('组1一周土壤湿度变化趋势图(Python制作)’,fontsize=14)第41页共172页plt.legend()#显示图例plt.xticks(rotation=45)#日期标签旋转45度避免重叠plt.tight_layout()#自动调整布局plt.show()plt.savefig("组1_湿度趋势_Python.png")设置，可根据需求修改。”环节2:代码修改与运行——个性化实操(8分钟):平均值线不显示：检查avg_y的计算代码是否正确。小组展示Python制作的图表，对比WPS制作的图表："Python制作的图表多了哪些个性化元素?适合什么场景?”(批量制作、复杂个性化需求)。数实现个性化，对比WPS凸显Python的优势，兼顾基础操作和能力提升。(四)核心探究三：图表优化——按需调整“更专业”(10分钟)环节1:场景分析——优化“有方向”(3分钟):教师发放“场景需求对照表”,讲解不同场景的优化重点：第42页共172页题改为“物联花盆项目组X湿度分析图”,添加“结论：湿度正常”文本框小组抽签确定优化场景，讨论：“本组图表需要从哪些方面优化?具体怎么改?”环节2:优化实操——细节“定效果”(5分钟):学生根据场景需求优化图表(选择WPS或Python制作的图表其一优化),教师提供优化技标题优化：包含“项目名称+数据类型+分析维度”(如“物联花盆组1一周土壤湿度变化趋势图”);数据标注：关键数据(最值、平均值、异常点)添加标签或文本说明；配色优化：避免超过3种鲜艳颜色，用浅色背景搭配深色线条；结论凸显：添加文本框注明核心结论(如“本周土壤湿度平均值45%,无需频繁浇水”)。“小老师”协助指导优化技巧，如“添加文本框”“调整配色方案”等操环节3:小组互评——优化“有标准”(2分钟):小组交换优化后的图表，对照场景需求评分：“标题是否规范?核心结论是否清晰?配色是否美观?”,每组获得1条改进建议。(五)成果展示+小结作业(5分钟)成果展示(3分钟):选取2个不同场景的优化作品展示，作者讲解：“我们的场景是XX,优化了标题、标注了异常点、添加了结论，这样能让受众快速理解核心信息。”教师点“优秀的可视化作品不仅要准确呈现数据，更要贴合场景需求，让受众‘一眼看懂’。”小结：可视化制作“三步法”(1分钟):师生共同梳理：“1.明确目标(数据特征+展示需求);2.选择工具(WPS快速做，Python个性化);3.优化迭代(按场景调整细节)”,强调：“工具是手段，场景需求是核心，让数据有效传达才是最终目的。”分层作业(1分钟):第43页共172页基础作业：1.完善本组优化后的图表，添加数据来源平台2025.11.1-7采集”);2.绘制本组可视化制作流程图，标注关键步骤和遇到的问题。拓展作业：1.用Python制作本组光照数据的柱形图，对比不同花盆的光照差异；2.查阅matplotlib库文档，尝试添加“数据网格线”优化图表。实践作业：小组合作完成“物联花盆数据可视化报告”,包含原始数据、制作的图表(WPS和Python各1张)、优化说明和核心结论，用于班级汇报。六、课时板书设计第2课时：让数据“绘成图表”——实操与优化一、核心问题：图表怎么制作?如何更专业?二、工具选择：按需匹配1.WPS表格：快速制作基础图表(折线图、饼图、散点图)2.Python(matplotlib):个性化制作(改颜色、加平均线)三、优化技巧：场景导向2.数据标注：最值、异常、平均值4.结论凸显：核心信息直观化第44页共172页第1课时：让系统“自主决策”——反馈控制算法的设计年级：八年级课时时长：45分钟对应教材内容：第四单元第20课20.1根据数据设计算法新课标核心素养对接：聚焦“数字思维”与“信息意识”,以物联花盆自动灌溉为载体，掌握基于数据分析设计算法的方法，理解数据、算法、反馈的逻辑关系，建立“条件一决策”(一)核心素养目标信息意识：能说出反馈控制算法的核心要素(数据依据、判断条件、决策结果),能列举生活中2种以上反馈控制算法的应用场景(如空调温控、自动洗手液机),理解算法在物联系(二)知识与技能目标1.掌握反馈控制算法的设计步骤：明确控制目标→梳理影响因素(数据依据)→设定条件第45页共172页2.能基于物联花盆历史数据(前两课时可视化分析成果),确定土壤湿度的合理上下限阈3.能将初步的“条件一决策”规则优化为层次清晰的逻辑结构(如先判断核心条件“土壤湿度”,再判断附加条件“天气”“光照”),能绘制简单的算法流程图。(三)过程与方法目标(四)情感态度与价值观目标三、课时教学重难点类别内容突破策略教学重点1.反馈控制算法的设计步骤及核心要素；2.基于物联花盆数据设定合理的条件阈值(土壤湿度上下限);3.“条件一决策”规则的制1.提供“算法设计步骤卡”,结合教材第46页共172页教学难点1.多条件叠加时的规则逻辑优化 (避免条件冲突或遗漏);2.将自然语言规则转化为结构化的算法核心条件优先判断；2.提供“算法流程图模板”,用图形化方式梳理逻辑关系；3.开展“规则找茬”活动，通过案例辨 (每组1份，前两课时成果)、生活中反馈控制案例集(含空调、自动门等视频)、“规则实物投影(展示规则表和流程图)、小组任务单(明确设计目标)。常见范围、异常值”;2.观察生活中1种自动控制设备(如空调),思考“它根据什么数据做决策?有哪些控制规则?”。优化”微视频备用；准备不同植物的适宜湿度数据，供学生参考；培训2名“逻辑小助手” (提前掌握算法梳理方法)。(一)情境导入：系统“自主决策”靠什么?(5分钟)提问：“对比两种浇水方式，自动系统为什么能‘自己判断’何时浇水?它需要知道哪些信息才能做对决策?”(需要湿度数据、知道“干到什么程度浇”“湿到什么程度不浇”等规第47页共172页课时我们让数据‘可视化’,今天我们让数据‘驱动决策’——设计物联花盆的反馈控制算设计意图：通过“人工vs自动”的直观对比，凸显算法的核心作用，衔接前两课时的数据(二)核心探究一：反馈控制算法的核心——“数据→决策”的逻辑(10分钟)环节1:生活案例解析——算法的“三大要素”(6分钟):学生分享前置任务观察的自动设备案例(如空调),描述：“它根据什么数据决策?有什么规则?最终做什么动作?”教师选取“空调温控”案例，引导全班拆解：“空调的控制目标是‘保持室温稳定’,数据依据是‘当前室温’,决策规则是‘室温>设定值→制冷，室温<设定值→制热’,最终动的一套明确的决策规则，让系统能自主做出反应。”发放“算法核心要素表”,学生填写空环节2:物联花盆关联——我们的算法要解决什么问题?(4分钟):教师明确物联花盆的控制目标：“实现‘自动灌溉’,既不能让花干死，也不能浇水过多烂根。”引导学生讨论：“要实现这个目标，我们的算法需要哪些数据依据?”(土壤湿度、天气预报、光照强度等，结合前两课时数据)。小组认领核心数据：每组结合前置任务中的湿度可视化成果，确定“本组最关注的2个数据依据”(如土壤湿度+天气预报),教师汇总：“土壤湿度是核心数据，天气、光照是辅助数据，共同支撑精准决策。”(三)核心探究二：算法设计实操——从“规则”到“逻辑”(25分钟)环节1:阈值设定——核心条件“定标准”(8分钟):教师引入：“算法的规则需要‘量化标准’,比如‘土壤湿到什么程度不浇水’——这就是第48页共172页‘阈值’。前两课时我们分析过湿度数据，现在就用数据定标准。”学生实操：每组拿出本组物联花盆湿度趋势折线图(前两课时成果),结合教师提供的“植物适宜湿度参考表”,用“平均值+常见波动范围”设定阈值：计算湿度平均值(如45%);根据植物适宜湿度，设定下限值(低于此值需浇水，如20%)和上限值(高于此值不浇水，如70%);记录阈值并说明理由：“我们设定下限20%,因为折线图中低于20%时植物叶片发蔫；上限70%,因为参考表中该植物适宜湿度不超过70%。”教师选取3组阈值展示，点评：“阈值设定不能凭感觉，要结合历史数据和实际需求，这就是'数据驱动设计’的科学性。”环节2:规则制定——“条件→决策”列清单(10分钟):教师发放“规则梳理表”,明确任务：“以土壤湿度为核心条件，结合天气预报、光照强度核心条件(土壤湿度)辅助条件(天气/光照)决策结果(灌溉/不灌溉/调整阈值)>上限值(70%)无不灌溉介于上下限之间(20%-70%)天气预报下雨不灌溉天气预报不下雨灌溉光照强度大(>1200)提高下限值(如25%)<下限值(20%)无灌溉高下限值，避免频繁浇水。”么决策?”展示组补充规则，教师引导完善。环节3:规则优化——逻辑“变清晰”(7分钟):结束等图形)。教师演示优化逻辑：“第一步：判断核心条件‘土壤湿度>上限?’→是→不灌溉；否→第二步：判断‘土壤湿度<下限?’→是→灌溉；否→第三步：判断辅助条件‘天气/光照’第49页共172页完成后，小组间交换流程图“找茬”:“有没有遗漏的条件?逻辑顺序是否合理?”件，这样既避免冲突，又清晰易懂，为后续写代码打下基础。”(四)核心探究三：算法与数据的关联——可视化成果的“再利用”(3分钟)教学活动：教师引导回顾：“我们设定的湿度阈值(20%-70%),不是凭空想的，而是来自前两课时的湿度趋势图——平均值45%,常见范围20%-70%,异常值低于15%或高于80%。这说明什么?”(算法的条件来自数据分析，数据越准确，算法越科学)。学生翻看本组的湿(五)课堂小结+作业布置(2分钟)小结：算法设计“三步法”:师生共同梳理：“1.定阈值(用数据量化标准);2.列规则(条件→决策);3.优逻辑(分层梳理，画流程图)”,强调：“算法的核心是‘用数据说话，用逻辑落地’,让系统的决策有依据、不混乱。”基础作业：1.完善本组的“规则表”和“流程图”,在流程图上标注数据来源(如“湿度数据来自传感器”);2.用自己的话描述算法流程，录制1分钟讲解视频。拓展作业：1.为算法增加1个新条件(如“温度>30℃时降低上限值”),补充规则表和流程图；2.调查家中另一种自动设备(如自动洗衣机),尝试绘制它的简易算法流程图。记录不理解的术语(如“执行器”“引脚”)。第50页共172页码实现”和“执行器控制”铺垫认知，形成“设计一实现”的第1课时：让系统“自主决策”——反馈控制算法的设计一、核心问题：算法怎么设计?逻辑怎么梳理?1.数据依据：土壤湿度(核心)、天气、光照(辅助)2.判断规则：条件→决策(如湿度<下限→灌溉)三、算法设计三步法1.定阈值：用可视化数据量化(如20%-70%)2.列规则：填“条件一决策”表(核心→辅助)3.优逻辑：画流程图(分层判断，避冲突)第51页共172页第2课时：让系统“动手行动”——执行器控制与系统整合一、课时基本信息学科：信息科技年级：八年级课时主题：让系统“动手行动”——执行器控制与系统整合课时时长：45分钟对应教材内容：第四单元第20课20.2控制执行器、20.3对系统进行整合、20.4探索功能扩展新课标核心素养对接：聚焦“实践创新”与“工程思维”,以物联花盆自动灌溉系统实现为(一)核心素养目标实践创新：能根据算法流程图编写简单的分支结构代码，能独立连接水泵(执行器)与主控工程思维：能识别系统整合中的常见问题(如硬件接线错误、代码逻辑漏洞),能通过“硬手动控制),培养系统优化思维。第52页共172页统时，能分工配合(如接线、写代码、测试),培养团队协作中的工程素养。(二)知识与技能目标1.掌握执行器控制的核心知识：知道执行器是“算法决策的执行者”,能区分传感器(输入设备)与执行器(输出设备);掌握水泵与主控板的连接方法(如连接电机接口M1)。2.掌握控制执行器的代码编写：能在分支结构中添加执行器控制代码(如M1.speed(100)启动水泵，time.sleep(5)控制时长),能解决简单的代码逻辑问题(如顺序错误)。3.掌握系统整合的步骤：硬件连接(传感器、执行器、主控板)→软件整合(数据采集代码+算法决策代码+执行器控制代码)→系统测试(硬件检查、网络测试、动态测试)。(三)过程与方法目标(四)情感态度与价值观目标三、课时教学重难点类别内容突破策略教学重点1.水泵与主控板的正确连接；2.执行器控制代码的编写与整合；3.系统整合的步骤与基础测试。1.提供“硬件接线示意图”(彩色标注正第53页共172页骤卡”,明确每一步的操作和检查要点。教学难点1.系统整合中的问题排查(如水泵不转是接线还是代码问题);2.代码逻辑与执行器动作的精准匹配(如“灌溉5秒”的时间控1.提供“问题排查流程图”(先查硬件再查软件);2.采用“分段测试法”(先测码小师傅”协助排查。统测试清单(含硬件、网络、动态测试项)、功能扩展方案参考表、优秀系统案例视频。工具准备：多媒体课件、白板、马克笔、每组一套硬件(主控板、土壤湿度传感器、水泵、杜邦线、电源)、编程软件(如Mind+)、实物投影(演示接线和代码)、万用表(检测线路通断)、绝缘胶带(固定接线)、小组分工表(接线员、程序员、测试员)。前置任务：1.回顾第1课时绘制的算法流程图，用自然语言写出“代码执行步骤”(如“第一步：读取湿度数据”);2.观看“主控板接线安全操作”视频，记录3个安全要点(如“断电接线”);3.提前在电脑上安装编程软件，熟悉“引脚选择”“代码块拖拽”功能。分步演示视频；准备备用硬件(如额外的水泵、杜邦线);划分“硬件调试区”和“代码调试区”,配备应急工具；培训4名“小师傅”(2名硬件、2名代码)。(一)回顾导入：算法“怎么落地”?(5分钟)教学活动：教师回顾旧知：“上节课我们为物联花盆设计了自动灌溉算法，明确了‘湿度<20%→灌溉’等规则。但算法只是‘想法’,怎么让水泵真的转起来?这就需要两个关键步骤：一是让‘执行者’(水泵)和主控板配合，二是把算法变成代码‘指挥’展示本节课目标：“1.硬件连接(执行器+主控板);2.代码编写(算法转代码);3.系统第54页共172页整合与测试。”制”和“系统整合”,结合学生对“水泵转动”的期待激发学习动力。(二)核心探究一：硬件连接——执行器“接对路”(10分钟)环节1:执行器认知——谁来“动手”?(2分钟):‘输入设备’——给系统送信息；水泵要执行灌溉动作，它是什么设备?”(输出设备)。教师讲解教材概念：“执行器是物联系统的‘输出模块’,是反馈控制的载体，负责把算法决策变成实际动作，比如水泵灌溉、指示灯亮、蜂鸣器报警。”学生快速分类：“小组桌上的硬件中，哪些是输入设备?哪些是执行器?”(传感器是输水泵是执行器),教师确认。环节2:水泵接线——安全“接到位”(8分钟):教师强调安全准则：“接线前必须断电!接完后请‘小师傅’检查，确认无误再通电!”发放“硬件接线示意图”,用实物投影演示：第一步：识别水泵接口——水泵有正负极(红色线为正极，黑色线为负极);意图中标注位置);“硬件小师傅”巡回指导，重点检查：水泵正负极是否接反(接反会导致不转或烧毁);传感器引脚是否接对(VCC接5V,避免接3.3V导致供电不足)。通电测试：复检通过的小组，接通主控板电源，教师发放“简易测试代码”(仅控制水泵转3秒),运行后观察水泵是否转动，若不转，由“小师傅”协助排查(如接线松动、电源电第55页共172页压不足)。通过“三级检查”和“简易测试”确保硬件连接正(三)核心探究二：代码编写——算法“变指令”(15分钟)环节1:代码框架搭建——算法“转结构”(5分钟):教师引导：“我们的算法是‘先判断湿度，再决策动作’,对应代码中的‘分支结构’(如果…就…否则…)。”打开编程软件，演示搭建框架：第一步：初始化——在“启动时”代码块中，设置传感器引脚(如A0)为“模拟输入”,第二步：循环执行——拖拽“重复执行”代码块，将后续判断和动作代码放入其中(确保系统持续工作);第三步：读取数据——在循环中添加“读取应传感器数据)。学生分组搭建框架，“代码小师傅”协助检查：“是否正确所有核心代码?”教师强调：“初始化和循环是系统持续工作的基础，缺一不可。”环节2:决策与执行代码——规则“变指令”(7分钟):教师发放“代码模板”,结合上节课的算法流程图，演示编写核心逻辑：#读取湿度值(0-1023,对应实际湿度反向，值越小越湿)#转换为上节课设定的阈值(20%对应数值800,70%对应数值300)ifhum>800:#对应湿度<20%motorRun(M1,100)#水泵以100%速度启动motorStop(M1)#水泵停止elifhum<300:#对应湿度>70%oledPrint("不灌溉")#显示屏显示else:#介于上下限之间第56页共172页#读取天气预报数据(简化为读取D2引脚高低电平模拟)iftq==0:#模拟有雨else:#模拟无雨我们要根据上节课的阈值对应转换；motorRu时长，这两个代码块要配合使用。”学生分组编写代码：结合本组的算法流程图，修改模板中的阈值(如有的组下限设为25%,对应数值750)和灌溉时长，“代码小师傅”巡回指导，重点解决：代码顺序错误：如“启动水泵”后忘记“停止”,导致持续运转。环节3:代码分段测试——指令“没问题”(3分钟):测试决策逻辑：修改代码让显示屏显示判断结果(如“湿度<20%→显示‘灌溉’”),验测试执行动作：完整运行代码，模拟低湿度场景，观察水泵是否启测试通过的小组举手示意，教师记录，未通过的小组由“小师傅”(四)核心探究三：系统整合与测试——“闭环”真实现(13分钟)第57页共172页环节1:系统整合——硬件软件“合为一”(5分钟):教师讲解整合要点：“系统整合就是把‘数据采集(传感器)→算法决策(代码)→执行动作(水泵)’串联起来，形成闭环。整合时要注意：硬件接线牢固，代码包含所有模块，电源供电稳定。”发放“系统整合步骤卡”。学生分组整合：硬件检查：重新确认传感器、水泵接线，用胶带固定松动的杜邦线；软件整合：将“数据采集”“显示屏显示”“执行器控制”代码块整合到同一个“重复执行”结构中；电源连接：确保主控板供电充足(若使用电池，更换新电池)。“硬件小师傅”和“代码小师傅”联合巡查，协助各组解决整合中的问题(如整合后传感器数值异常，可能是接线松动)。环节2:系统测试——“实战”验效果(6分钟):教师发放“系统测试清单”,明确测试项目和标准：测试项目通电后观察指示灯显示屏显示湿度值随干湿变化1.模拟低湿度(捏干探头)2.模拟高湿度(沾水)1.低湿度时水泵启动5秒2.高湿度时显示“不灌溉”连续测试3次不同场景学生分组测试：按清单逐项测试，记录测试结果，遇到问题时对照“问题排查流程图”排查：“水泵不转→先查接线(是否松动)→再查代码(是否有启动指令)→最后查电源(是否供教师巡视指导，重点协助解决：第58页共172页环节3:成果展示——闭环“秀出来”(2分钟):选取2组测试合格的小组展示：“模拟土壤干燥(捏干探头)→显示屏显示‘湿度低，灌溉’→水泵启动5秒后停止→显示屏显示‘灌溉完成’”。展示组讲解：“我们整合时遇到的问题是水泵转不停，后来发现是代码中忘记加‘停止’指令，修改后就好了。”题’的过程就是工程思维的体现。”(五)核心探究四：功能扩展——系统“更智能”(2分钟)壤湿度过低时，除了灌溉，能不能提醒我们?”播放“带报警功能的灌溉系统”视频(湿度过低时LED灯亮、蜂鸣器响)。发放“功能扩展方案参考表”,引导学生讨论：“我们的系统可以增加什么功能?需要添加什么硬件和代码?”(如手动控制按钮、远程查看数据)。学生分组提出1个扩展方案，简单说明思路，教师鼓励：“下节课我们可以尝试实现这些创新功能。”(六)课堂小结+作业布置(2分钟)小结：系统实现“三步法”(1分钟):师生共同梳理：“1.硬件连接(执行器+传感器+主控板，安全第一);2.代码编写(算法转分支结构，分段测试);3.整合测试(闭环串联，排查问题)”,强调：“物联系统的核心是‘数据流转’——从采集到决策再到执行，每个环节都不能出错。”分层作业(1分钟):基础作业：1.绘制本组“物联花盆系统结构图”,标注各硬件名称和数据流向；2.整理系统第59页共172页拓展作业：1.为系统增加“报警功能”(如湿度过低时LED灯亮),设计硬件接线图和核心代码；2.查阅资料，了解“远程控制”需要添加什么模块(如WiFi模块)。实践作业：小组合作完成“物联花盆系统说明书”,包含算法流程图、硬件接线图、代码截第2课时：让系统“动手行动”——执行器控制与系统整合一、核心问题：执行器怎么控制?系统怎么整合?1.硬件连接：水泵→M1接口(正负极勿反)2.代码编写：算法→分支结构motorStop(M1)→停止1.数据流向：传感器采集→代码决策→执行器动作2.测试步骤：硬件→代码→稳定性3.排查逻辑：先硬件(接线/电源),后软件(代码逻辑)第6