1.1数据及其特征教学设计高中信息技术粤教版2019必修1 数据与计算-粤教版2019

课题1.1数据及其特征教学设计高中信息技术粤教版2019必修1数据与计算-粤教版2019课时安排课前准备教学内容分析1.本节课的主要教学内容。

2.教学内容与学生已有知识的联系。

1.本节课主要教学内容包括数据的定义、基本特征（可量化、可存储、可传输、可处理）及常见类型（数值型、非数值型），通过实例分析数据在现实生活中的作用。

2.学生初中已接触过Excel表格数据统计、生活中常见数据（如身高、成绩），本节课将从这些具体实例出发，引导学生理解数据的抽象概念，建立数据与计算之间的初步联系。核心素养目标重点难点及解决办法重点：数据的定义、基本特征（可量化、可存储、可传输、可处理）及常见类型（数值型、非数值型），来源：课本核心概念和实例分析。难点：理解数据的抽象性及特征在现实中的应用，来源：学生从具体实例过渡到抽象概念的认知障碍。解决方法：通过Excel表格操作和生活实例（如成绩单、照片）强化特征理解。突破策略：采用小组讨论和多媒体演示，结合课本案例引导学生自主分析数据特征。教学资源准备1.教材：每位学生配备粤教版高中信息技术必修1《数据与计算》教材，确保覆盖“数据及其特征”章节内容。

2.辅助材料：准备数据类型实例图片（如数值型身高数据、非数值型班级合照）、数据特征对比思维导图、数据应用短视频（如校园卡消费统计、健康码数据展示）。

3.实验器材：本节课以理论分析与实例讨论为主，无需实验器材。

4.教室布置：将座位分为4-5人小组，设置多媒体展示区，便于呈现教材案例及辅助资源，支持小组讨论与分享。教学过程**环节一：情境导入，引出数据概念（5分钟）**

（老师展示班级期中考试成绩单Excel表格）同学们，请看这张我们班的期中考试成绩单，上面有你们的姓名、学号、各科分数和总分。这些信息我们平时称之为“成绩”，但从信息技术角度看，它们其实都是“数据”。再想想你们每天刷校园卡时的消费记录、手机里的照片、微信聊天里的文字——这些都是数据。那到底什么是数据？数据又有哪些特征呢？今天我们就一起来探究“数据及其特征”。

**环节二：新课讲授，理解数据定义与特征（30分钟）**

**1.数据的定义**

（老师指向教材第3页）课本上明确指出：“数据是对客观事物的符号表示，是用于描述事物的未经加工的原始素材。”简单说，数据就是记录事物的“符号”，可以是数字、文字、图片，甚至是声音。比如你们的身高“1.75米”是数字，“小明”是文字，班级合照是图片，这些都是数据。现在请你们举例：生活中还有哪些事物可以用数据表示？（学生举例：体温计上的36.5℃、天气预报的25℃、课表上的“数学课”……老师点评并补充）

**2.数据的基本特征**

（老师结合教材第4-5页案例，逐个特征讲解）

-**可量化**：数据能用数字或单位表示。比如你们的体重“60kg”、考试分数“90分”，这些都是量化的数据。但有些数据看似不能量化，比如“性别”，我们可以用“1”表示男，“0”表示女，这也是量化。请你们判断：“班级人数”是不是可量化数据？（学生回答：是，因为可以用具体数字表示）

-**可存储**：数据能被记录下来。比如我们用Excel存成绩单、用手机存照片、用U盘存文件，这些都是存储。课本第5页提到“早期数据存储在竹简、纸张上，现在存储在硬盘、云盘中”，说明存储方式在变，但存储数据的本质没变。

-**可传输**：数据能从一个地方传到另一个地方。比如你们用微信发文字（数据）、用QQ传照片（数据）、老师在线上发作业答案（数据），这些都是传输。请你们思考：为什么视频传输比文字传输更慢？（学生回答：因为视频数据量更大）

-**可处理**：数据能被计算、分析、加工。比如老师用Excel计算班级平均分（处理）、用软件给照片加滤镜（处理）、用AI识别语音（处理）。课本第5页的“案例研究”：某电商通过分析用户购买数据（处理）推荐商品，这就是数据处理的典型应用。

**环节三：小组探究，分析数据类型与应用（20分钟）**

（老师将学生分成4组，每组发放不同数据实例卡片）

-**第1组**：班级身高统计表（数据：170cm、165cm、172cm……）

-**第2组**：课程表（数据：语文、数学、英语、体育……）

-**第3组**：校园卡消费记录（数据：早餐5元、午餐12元、买书20元……）

-**第4组**：班级合照（数据：JPG图片文件）

**任务要求**：

1.判断你们组的数据属于“数值型数据”还是“非数值型数据”（课本第6页：数值型数据是可计算的数字，非数值型数据是文字、图片等）；

2.分析数据具备哪些特征（可量化、可存储、可传输、可处理）；

3.举例说明该数据在生活中的应用。

（小组讨论5分钟后，每组派代表发言）

-第1组：“我们的数据是身高，属于数值型数据，因为可以计算平均身高（可量化），能存在Excel里（可存储），能通过QQ发给老师（可传输），能分析身高分布情况（可处理）。应用是体检时统计学生生长发育情况。”

-第2组：“课程表是文字，属于非数值型数据，不能计算但能存储在手机里，能转发给同学，应用是安排每天的课程。”

-第3组：“消费记录是数值型数据，能计算总消费，存在校园卡系统里，能导出账单，应用是统计每月生活费支出。”

-第4组：“合照是图片，属于非数值型数据，不能量化但能存储在相册，能通过微信发送，应用是记录班级活动。”

（老师总结：数值型数据强调“可计算”，非数值型数据强调“符号表示”；所有数据都具备四个特征，只是应用场景不同。）

**环节四：巩固练习，辨析数据特征（10分钟）**

（老师展示课本第7页“思考与练习”题目，学生抢答）

1.判断下列数据是否可量化：①姓名“张三”②体温“38.5℃”③颜色“红色”（①不可量化，②可量化，③可通过代码量化如“#FF0000”）

2.下列属于数据处理的是（）A.用相机拍照B.用Photoshop修图C.把照片存在手机（选B，因为修图是对数据的加工）

3.小明用微信给小红发了一张表情包，这里的数据特征主要是（）A.可量化B.可传输C.可存储（选B，因为发表情包是数据传输）

（老师针对学生错误重点讲解，比如“颜色”看似不可量化，但计算机中用RGB代码量化，说明数据的量化方式多样；“数据处理”强调“加工”，而“存储”和“传输”是基础操作。）

**环节五：课堂总结，构建知识框架（5分钟）**

（老师引导学生回顾）今天我们学习了数据的定义（对客观事物的符号表示）、四个基本特征（可量化、可存储、可传输、可处理）和两种类型（数值型、非数值型）。核心是理解“数据是信息的载体”，特征是数据能够被计算机处理的基础。请你们用一句话总结：什么是数据？（学生回答：数据是记录事物的符号，具备可量化、可存储、可传输、可处理的特征。）

**环节六：作业布置，联系生活实际（5分钟）**

1.**基础题**：收集3种生活中的数据（如家庭电费单、运动步数、天气预报），说明其类型（数值型/非数值型）和具备的特征（至少写2个特征）。

2.**拓展题**：思考“为什么说‘数据是新时代的石油’？结合本节课所学，写100字短文。（提示：数据能被处理、分析，产生价值，如电商推荐、疫情防控等）

（老师强调：作业要结合课本知识，比如分析数据特征时，必须对应“可量化、可存储、可传输、可处理”中的一个或多个；拓展题要体现数据的“应用价值”，这是课本第5页案例研究的延伸。）教学资源拓展1.拓展资源：

（1）数据定义的深化理解：数据不仅包括数字、文字，还可包含符号、图像、声音等多种形式。例如，医院的心电图波形是数据，语音助手的语音指令是数据，二维码中的黑白图案也是数据。这些数据共同特点是“对客观事物的符号表示”，与课本中“数据是对客观事物的符号表示”的定义一致。

（2）数据特征的实例补充：在“可量化”特征中，除了课本提到的身高、分数，还可引入“空气质量指数（AQI）”数据，其量化范围0-500，直观反映空气质量；“可存储”特征可对比古代结绳记事与现代云存储，说明存储介质的演变；“可传输”特征可举例5G网络下高清视频的实时传输，体现数据传输效率的提升；“可处理”特征可结合教材中电商数据分析案例，补充学校图书馆借阅数据的处理过程，通过分析借阅频率优化图书采购。

（3）数据类型的扩展应用：数值型数据不仅包括整数、小数，还可包括科学计数法表示的数据（如光速3×10⁸m/s）；非数值型数据中的文本数据可进一步分为结构化文本（如CSV文件）和非结构化文本（如Word文档）；图像数据可分析像素矩阵的数值本质，说明图像在计算机中也是以数值形式存储的，与课本“非数值型数据”形成呼应。

（4）数据与信息的关联：虽然课本未深入讲解数据与信息的关系，但可简要补充“数据是信息的载体，信息是数据的内涵”。例如，成绩单（数据）反映学生的学习情况（信息），天气预报数据（数据）指导出行决策（信息），帮助学生理解数据在现实中的价值。

2.拓展建议：

（1）生活数据收集实践：让学生记录一周的家庭用电数据（每日用电量、用电时段），分析数据的“可量化”（用度数表示）、“可存储”（记录在表格中）、“可处理”（计算日均用电量、峰谷用电差异）特征，并在班级分享数据应用场景，如制定节能计划。

（2）数据特征观察日记：引导学生观察校园生活中的数据，如门禁刷卡记录（可传输、可存储）、食堂菜品价格（可量化）、校园公众号文章（非数值型数据），记录至少3个数据实例并说明其具备的特征，强化对课本知识点的理解。

（3）简单数据处理体验：使用Excel处理班级体育测试数据（如50米跑成绩），通过排序、计算平均数、绘制柱状图等操作，体验数据的“可处理”特征，理解数据处理如何转化为有价值的信息（如分析学生体能水平）。

（4）数据类型辨析游戏：以小组为单位，收集10种生活中的数据（如体温计读数、课程表、音乐文件），判断其属于数值型还是非数值型数据，并说明理由，教师点评时结合课本“数值型数据是可计算的数字，非数值型数据是文字、图片等”进行纠正和补充。

（5）数据价值案例分析：提供教材外的数据应用案例，如共享单车通过骑行数据分析优化车辆投放位置，疫情防控通过健康码数据追踪人员流动，让学生讨论这些案例中数据体现了哪些特征，以及数据如何产生实际价值，深化对“数据是新时代的石油”的认识。课堂小结，当堂检测课堂小结：本节课我们系统学习了数据的定义（对客观事物的符号表示）、基本特征（可量化、可存储、可传输、可处理）及常见类型（数值型数据如成绩、身高；非数值型数据如文字、图片）。通过生活实例分析，理解了数据是信息的载体，其特征是计算机处理数据的基础。教材核心在于建立数据与计算的联系，为后续学习数据结构、算法等奠定基础。

当堂检测：

1.**概念辨析**：根据教材P3定义，判断下列说法是否正确：

-数据仅指数字和文字（×，数据包含符号、图像、声音等）

-数据必须能被量化（×，非数值型数据如照片不可量化但具备其他特征）

2.**特征应用**：教材P5案例中，电商分析用户购买数据时，主要体现数据的哪一特征？请说明理由。（可处理：通过分析数据生成推荐策略）

3.**类型判断**：教材P6表1-1中，“班级人数”属于______数据（数值型），“课程表”属于______数据（非数值型）。

4.**简答题**：结合教材P4内容，简述“可传输”特征在校园卡消费记录中的应用。（数据可通过系统传输至后台生成消费账单）板书设计①数据的定义

-数据是对客观事物的符号表示

-是用于描述事物的未经加工的原始素材

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