数字技术应用课程集体备课教学设计（四）：第四单元 数据处理与交流-数据分析技术

数字技术应用课程教学方案设计第四单元：数据处理与交流——数据分析技术章节名称：4.3分析数据任务名称：任务1数据可视化课时：2教学对象：技工院校新生入读第1-2学期一、教材分析（一）课程结构《数字技术应用》教材分上、下册共六个单元，从内容上看，学生需要先后学习数字技术应用基础、图文编辑、程序设计入门、数据分析技术、数字媒体技术应用、人工智能技术应用，各单元内容具有一定平行独立性，从数字技术复杂程度上又略有递进。（二）教材特点教材采用任务导向，每一个任务学习顺序为知识储备—任务实践—巩固提高（拓展探究），体现了概念认知、技能操作、能力迁移、素养养成的递进规律，逻辑结构与教学思路清晰。每一个学习任务均有贴近生活或工作的具体任务描述，理论知识深度和广度符合技工院校新生水平，内容多以图文直观呈现，操作图示精准细致，附带有任务实践所需的基础素材、过程素材和成果素材，资源支撑充分。（三）单元结构“数据可视化”是教材中的第四单元“数据处理与交流——数据分析技术”中的“4.3分析数据”的第一个任务。该单元分认识数据、加工数据、分析数据3个部分，共7个学习任务，14学时（平均每个任务约2学时）。学生需要先通过采集和编辑数据来认识数据，然后使用公式和函数、排序和筛选、分类汇总等功能加工数据，最后通过数据可视化和使用数据透视图表分析数据。各学习任务之间除了数字技能之间有递进关系，所使用的数据素材也有一定的关联，如图1所示。图1第四单元学习逻辑示意图（四）本课价值分析数据是为了挖掘数据背后的规律，揭示事物之间的内在联系，为解决问题提供科学的依据。学习分析数据的重点是基于WPS学习数据可视化和数据透视图表的应用，从而建立简单的数据分析能力。如图1所示，“数据可视化”任务是基于“4.1认识数据”中所采集和编辑的汽车销售数据，通过柱形图、饼图、折线图等方式进行数据可视化分析，进而再基于前课中所收集整理的数据，再次选用2~3种不同图表进行数据展示与分析，最后通过探究实践和综合实践，逐步建立基本的数据可视化展示分析并表达结论和建议的能力。二、学情分析（一）教学对象根据国家技能人才培养工学一体化课程设置方案，本课程一般在新生入读后第1或第2学期开设，学习对象既有初中毕业入读也有高中或中技（中职）毕业入读。总体而言，除了在中技（中职）阶段属于计算机相关专业且学习良好的学生以外，绝大部分学生在中学阶段较少操作计算机和办公软件，数学课程学习效果也往往欠佳，因此WPS数据可视化图表编辑能力和数据分析能力欠缺。因此，课前可结合练习册题目设计调查问卷了解学生在数据可视化图表选择、数据分析与结论表达能力，课中实施分层教学，可安排基础较好的学生借助教材配套视频、学习指导与练习手册开展自主学习，成果分享，并对基础较弱的学生开展学习指导，丰富和积累自身经验。（二）能力基础在操作技能上，学生已学习了图文编辑、基础程序设计、数据采集、数据表格编辑和数据加工等，为本课进一步把数据可视化奠定基础，但由于数据分析中的可视化功能模块相对独立，因此学生对数据可视化操作仍比较陌生，需要多加操作练习和巩固强化。在思维能力上，由于中学阶段数学学习不理想，学生往往不善于抽象的逻辑思维活动，在数据分析与结论表达方面可能存在困难，需要经历模仿、应用、巩固和迁移的过程。在学习能力上，缺乏工学一体化课程的学习训练，适合学习定向任务，合作学习能力较弱，需先加强独立学习能力培养，再基于直观的学习成果开展交流，适当兼顾合作学习能力，包括与人合作、沟通能力等通用职业能力的培养。（三）学习风格在学习方式上，偏好直观化、形象化的学习方式，需多借助图片、视频等资源辅助教学，增加课堂动手感知与体验的方式或手段。在表达意愿上，不同专业学生的自我表达的意愿可能不同，在数据可视化展示与分析交流中需适时调整策略，根据实际需求和条件发起讨论、鼓励表达、及时引导、适度把控。三、学习目标【“4.3分析数据”整体目标】1.能根据需求对数据进行简单分析。2.会应用可视化工具分析数据并制作简单数据图表。【“任务一数据可视化”具体目标】1.能辨别数据可视化图表的功能特点，并根据分析需求选用合适的样式。2.能通过可视化图表展示数据并编辑图表基本要素，符合简洁清晰原则。3.能明确数据分析需求，借助可视化图表发现数据的特点与规律，并简单描述数据分析结论。4.能批判性看待数据分析中的AI功能，提升验证审核意识。四、学习内容（一）实践任务任务一（定向）：在4.1的任务中，张昊采集了近几年我国新能源汽车的销售数据，并制作了数据表。在这个过程中，他了解到新能源汽车行业正在迅猛发展。为了进一步了解新能源汽车的市场销售情况，他在S汽车公司的官方网站上获取了该公司2023年1—12月新能源汽车的销售数据。接下来，张昊计划对该数据进行分析，从而进一步了解S汽车公司新能源汽车的销售情况及销售趋势。任务二（半开放式）：练习册探究实践任务（数字技术应用比赛成绩分析）任务三（开放）：课后拓展（月度生活费支出结构分析）（一）学习内容分析【知识】1.数据分析的概念包括数据分析的目的：挖掘规律、揭示联系、提供依据，数据分析的方式：数据可视化、数据透视2.数据可视化图表的功能特点条形图：比较数据大小折线图：分析数据变化趋势饼图：展示数据构成比例雷达图：比较多个变量水平【技能】1.数据可视化图表的编辑包括条形图、饼图、折线图的插入与编辑、简洁清晰的设计表达原则2.数据可视化分析与表达包括观察数据特点与规律、结论匹配数据的原则【素养】批判性思维（盲目服从还是批判接受？）（二）重难点分析【学习重点】数据可视化图表的编辑选择理由：数据可视化图表的编辑是直观化分析数据并得出结论所必需的基础技能，通过编辑图表要素形成简洁清晰的图表，有助于发现数据特点和规律。解决方法：通过课中对照教材和配套视频模仿一次、在探究实践中简单应用一次，在课后拓展应用一次，在学习完数据透视后通过综合性任务灵活应用一次，逐步巩固和熟练。【学习难点】数据可视化分析与表达选取理由：学生在中学阶段数学学习普遍不够理想，数据分析能力、逻辑推理能力、总结与表达能力比较弱，未形成观察、分析、归纳、表达的思维习惯和能力。解决方法：1.逐步递进：与解决学习重点相似，通过课中模仿一次、在探究实践中简单应用一次，在课后拓展应用一次，在学习完数据透视后通过综合性任务灵活应用一次，逐步巩固和熟练。2.对比交流：通过学生两两对比交流，分享优秀案例，对比AI表达的结论，利用AI工具相互评价，取长补短，提升归纳与表达能力。3.指导互助：安排学习基础好的学生结对指导，同时加强巡回指导，帮助学生解决学习过程中遇到的问题。五、教学策略根据公共基础课的定位，针对教材和学情特点，围绕技工院校学生认知特点、能力基础和学习需求，制订实用而具有普适性的教学策略如下：（一）任务驱动与递进式训练1.全流程任务导向：以“数据可视化应用”为核心任务，贯穿“课前预习任务→课中实操任务→探究实践任务→课后拓展任务”，每个环节均有明确的任务目标和成果要求（如练习册答题、WORD排版提交成果、消费分析报告），让学生在“完成任务”中习得知识与技能。2.“四次强化”巩固逻辑：针对重点（图表编辑）和难点（分析与表达），采用“模仿→应用→巩固→迁移”的四次训练模式：课中模仿操作、探究实践简单应用、课后拓展深化、后续综合任务灵活迁移，逐步夯实核心能力。（二）分层适配教学1.依据基础分层设计：针对学生计算机操作、数学基础、学习能力的差异，采用“基础弱生模仿学习+基础好生自主探究+结对互助”的模式。基础好的学生可借助配套视频、练习手册自主学习，还能指导基础较弱的同学并获得积分奖励；基础弱的学生通过教师巡回指导、教材图示精准模仿，逐步掌握技能。2.任务难度分层递进：从“模仿编辑4种基础图表”（基础任务），到“独立完成比赛成绩数据分析”（提升任务），再到“月度消费数据多图表综合分析”（拓展任务），任务难度逐步提升，适配不同学生的接受能力。（三）直观化与多资源配合1.可视化资源支撑：充分利用学生偏好形象化学习的特点，整合技工教育网技能视频、微课《什么是数据分析》、WPS内置操作视频、直观图表对比（数据表vs可视化图例）等资源，将抽象的“数据分析概念”“图表功能差异”转化为可观察、可模仿的直观内容。2.多工具协同辅助：融合WPS软件（实操载体）、网页小游戏（强化图表识别）、教材与练习手册（知识线索+习题）、AI评价工具等，既解决实操问题，又激发学习兴趣，同时应对课堂突发操作疑问（如WPS学堂实时辅助）。（四）合作探究与互评交流1.生生互助与交流：探究实践环节采用“两两配对互评”模式，学生相互提出优化建议并积分激励，同时基础好生结对指导基础弱生，既强化合作能力，又通过“取长补短”提升数据分析与表达能力。2.AI工具合理运用：引入AI辅助评价功能，让学生尝试用AI评价成果，同时引导学生“批判性看待AI结论”，通过对比AI结论与自身分析、验证AI评价的真实性，渗透批判性思维与伦理素养（避免盲目依赖AI）。（五）生活化情境与衔接式教学1.生活化任务创设：选取贴近学生生活或学习的素材（汽车销售数据、班级比赛成绩统计表、个人月度消费数据），让学生感受到数据分析的实际用途，降低学习抵触感，同时增强知识迁移的实用性。2.前后知识衔接：紧密关联前序单元内容（数据采集、表格编辑、排序筛选等），以“前课成果”为新课铺垫（如基于4.1采集的汽车销售数据开展可视化分析），同时为后续“数据透视表应用”预留综合实践接口，形成“知识—技能—应用”的完整闭环。（六）多元化与过程性评价1.评价维度多元化：以学习目标为核心，从“图表辨别能力”“图表编辑质量”“数据分析与表达准确性”三个维度评价，兼顾知识、技能与思维素养，评价主体包括学生、AI、教师。2.评价方式过程化：融合课前预习评价（练习册单选题）、课中过程评价（实操成果师评、互评积分）、课后拓展评价（消费分析报告），同时通过单元权重分配（数据可视化为20%），将单次任务评价纳入整体学业评价，全面反馈学生学习效果。3.激励性评价设计：通过“课堂积分奖励”（帮助同学、优质互评）、“分层加分”（超额完成任务）等方式，激发学生参与积极性，尤其关注基础弱生的微小进步。六、学习资源序号资源作用说明1WPS软件数据可视化分析操作实践教育版2教材提供主要学习线索和操作指引数字技术应用（WpsOffice下册）中国劳动社会保障出版社（2024版）3技能演示视频提供直观化的数据可视化技能操作演示教材配套视频，需提前组织学生注册技工教育网账号4学习指导与练习手册提供习题和任务，帮助学生巩固知识，拓展实践教材配套资源5微课视频《什么是数据分析》建立数据可视化的认知基础来源网络，经提前审核6数据素材为课堂数据可视化实践提供基础S汽车公司新能源汽车的销售数据、数字技术应用比赛成绩统计表（学号换成本班学生姓名）7基于AI功能的数据可视化分析结论案例提供数据分析结果表达的句式参考4.1中自拟主题的问卷星AI分析报告8课件展示学习内容、过程和成果样例等基于教材配套课件进行加工，突出学习活动指令和图示样例、成果样例9网页小游戏引起学习兴趣，建立学习信心，强化图表类型及特点识别能力自编10WPS学堂辅助解决突发操作问题已内置在各功能板块中七、教学实施（一）教学流程

（二）教学过程教学环节及时间分配教学内容学生活动教师活动教学方法及设计意图课前学习数据可视化图表的功能特点独立观看技工教育网的4.3.1数据可视化视频，尝试判断各类可视化图表的功能，完成练习册的单选题。提前发布任务并提醒学生完成。视频教学法，培养学生课前预习习惯以及自主学习能力，对知识建立初步认知。一、复习旧课（2min）排序与分类汇总【衔接前课】观察教师展示的数据表，回忆排序和分类汇总的作用，思考并回答问题。展示前课学业成果，提出问题：前课在数据加工过程中，哪些技术步骤有助于相对直观识别出总成绩最好的班级，以及各系的总积分？借助前课学习成果直观演示，采用谈话法引导学生思考，为引出新课做铺垫。二、导入新课（3min）数据分析的概念【引出新课】观察前课排序或分类汇总的数据表，与可视化图例对比，思考并回答问题，明确新课学习任务。展示前课完成的数据表和直观的可视化图例，提出问题：前课数据加工的目的是什么？哪种分析方式更直观？引出新课：4.3分析数据之任务一“数据可视化”。借助直观的学习成果和图例，以结果为导向，采用谈话法引导学生观察和思考，从而引出新课。三、知识储备（20min）1.数据分析的概念意义：数据治理价值目的：挖掘规律、揭示联系、提供决策依据方式：数据可视化、数据透视2.数据可视化图表的功能特点【建立动机】1.观看在线微课《什么是数据分析》，观察智慧工业、智慧农业、智慧城市等场景数据治理画面，回答问题并听教师总结，明确数据治理的意义、目的和主要方式（含数据可视化、数据透视）【认知体验】2.听教师讲解操作要求，在WPS中打开“S公司2023年新能源汽车销售数据表”，选取数据区域，体验插入和切换不同种类的可视化图表，结合课前学习，观察不同图表结构特点，查阅教材47-48的知识点（或玩网页小游戏），在练习册中完成可视化图表类型和功能的配对练习。1.播放微课《什么是数据分析》，结合各行各业场景介绍数据治理的意义，明确数据分析的目的和主要方式。2.指导学生统一操作，体验可视化图表插入和切换功能，指导学生参考教材（或在网页小游戏辅助下）完成练习。1.采用视频教学法，结合场景式图片帮助学生直观理解数据分析的概念内涵。2.采用实验法，通过简单的操作体验，让学生自己动手熟悉不同种类的可视化图表，建立不同功能图表选用能力，为后续实操训练打下基础。四、实操训练（30min）数据可视化图表的编辑【重点】【拓展认知，明确手段】1.听教师讲解，了解数据可视化的多种手段或工具，明确以及本课实操训练可使用的工具和资源。【明确要求，模仿练习】2.听教师讲解，明确实操要求，对照教材P50-56页和技工教育网操作视频，基于“S公司2023年新能源汽车销售数据表”，独立模仿完成4种图形编辑与结论描述。完成比较快的学生和教师一起巡回指导，通过帮助其他同学丰富和积累经验。【整理成果，巩固技能】3.把编辑好的图形和结论描述进行图文混排，按照前序单元所需要求排版，同学之间两两检查结果后提交教师。1.展示图片，简要介绍多样化的数据可视化手段和工具，说明本课实操可用的教材内容及配套视频资源，以及WPS的可视化工具和WPS学堂资源（应对临时操作问题）。2.说明实操训练任务及要求，强调简洁清晰的设计表达原则，巡回指导。给帮助了其他同学的学生记录课堂积分。3.说明成果提交要求，提醒学生注意成果排版要求。课后对学生成果加以评分。1.借助图片，采用讲授法高效介绍数据可视化的手段、工具和学习资源。2.采用实践指导法，让学生模仿练习，建立初步的数据可视化图表编辑和结论语句组织能力；采用分层教学法促进不同水平学生的学习。3.采用实践指导法，通过以WORD文档方式排版，巩固前序单元所学技能。五、探究实践（30min）1.数据可视化分析与表达【难点】2.批判性思维【实践巩固，交流探讨】1.听教师讲解，明确探究实践任务和要求，独立完成练习册P19“探究实践”活动一，即完成“数字技术应用与比赛成绩统计表”的数据可视化分析与表达，（结论表达时可参考教师提供的案例，也可借助AI，图表及分析结构按前序步骤图文混排，保存并提交教师）。完成比较快的学生和教师一起巡回指导，通过帮助其他同学丰富和积累经验。2.同学两两配对，尝试运用AI工具相互评价和交流，提出优化建议并登记分数（为对方每提出一点建议可为自己加一分）。【展示汇报，话说AI】3.举手表示自己是直接使用AI的评价结论还是批判性采纳；被抽选的学生自己的实践成果，介绍被评价结果以及自己评价他人的结果；说明AI的评价结果是否中肯。1.说明探究实践的任务和要求，提醒学生遇到困难可查阅任务提示，强调注意观察数据特点与规律，结论描述要匹配数据，提供分析结论表达的完整句式案例，巡回指导。给帮助了其他同学的学生记录课堂积分。（提前把素材“数字技术应用与比赛成绩统计表”的学号替换成本班学生名单，学生可选择某小组的成绩进行图示化分析）2.简要说明AI工具的评价功能，明确学生互评规则，发放评价标准，组织学生互评和交流，并登记分数，巡回指导和引导。课后对学生成果加以评分。3.了解学生的AI使用习惯，抽选学生分享自己的成果和互评情况，及时点评和引导。1.采用实践指导法，让学生应用知识和技能解决实际问题，强化数据可视化图表编辑和结论表达；采用分层教学法促进不同水平学生的学习。2.基于学习成果互评活动，采用讨论法促进学生使用AI工具互评和交流，增加对数据分析结果的评判能力。3.基于互评中的AI使用情况，采用实验法，针对学生使用AI习惯进行正确引导。六、课堂小结（4min）批判性思维【梳理思路，提升素养】1.被抽选的学生回答问题，回顾本课所学内容与收获。2.听教师总结，明确“数据加工—图示化展示—观察判断—提出建议的数据分析路径”，以及AI运用中的批判性思维。1.抽选学生并引导学生回顾课堂内容与收获。2.从技能操作到分析能力，从AI辅助到批判思考，贯穿“知识—技能—思维—伦理”进行课堂小结。1.采用谈话法，配合PPT图示，引导学生回顾所学，加深印象。2.采用讲授法，配合PPT图示总结课堂，强化批判性思维。七、课后拓展（1min）数据可视化分析与表达【情境导向，拓展实践】明确任务要求，分类整理自己近三个月的消费数据，并进行可视化分析，找出数据特点和规律，表达分析结论，给自己和家人提出建议。说明任务情