单元挑战 采集与分析气象数据教学设计高中信息技术沪科版2019必修1 数据与计算-沪科版2019

上课时间上课时间单元挑战采集与分析气象数据教学设计高中信息技术沪科版2019必修1数据与计算-沪科版20192025年12月任课老师任课老师魏老师课程基本信息课程基本信息1.课程名称：单元挑战采集与分析气象数据

2.教学年级和班级：高一（5）班

3.授课时间：2023年11月8日第3节课

4.教学时数：1课时（45分钟）核心素养目标核心素养目标二、核心素养目标培养学生对气象数据价值的敏感度，提升信息意识；通过设计数据采集方案、处理分析数据，发展计算思维；运用数字化工具解决气象数据问题，增强数字化学习与创新能力；树立数据采集与分析中的伦理意识，遵守数据安全规范，承担信息社会责任。重点难点及解决办法重点难点及解决办法重点：数据采集方法（传感器使用、数据源选择）、数据处理技术（清洗、转换）、分析应用（趋势预测）。难点：数据预处理（异常值处理、缺失值填充）、结果可视化（图表选择与解读）。

解决方法：重点采用分组实验（如模拟气象站采集）和案例教学（课本实例演示）；难点通过拆解步骤（如预处理流程图）、简化案例（如单日数据清洗）和工具模板（如Excel/Python代码框架）突破。策略：任务驱动（设计采集方案）+分层练习（基础/进阶任务）。教学资源教学资源软硬件资源：温湿度传感器、气压传感器、数据采集器、计算机（安装Excel、Python3.x）、Arduino开发板

课程平台：智慧课堂平台、学习通

信息化资源：课本案例素材（气象数据采集实例）、教学课件、气象历史数据集、数据预处理微课

教学手段：小组合作实验、任务驱动教学、案例演示教学过程教学过程（一）情境导入，明确任务（5分钟）

我：同学们，早上出门前大家会看天气预报吗？昨天天气预报说今天最高气温25℃，但中午体感却偏热，这是为什么呢？气象数据是如何从“采集”到“预报”的？今天我们就通过“单元挑战——采集与分析气象数据”，像气象学家一样探究数据背后的秘密。打开课本第45页，阅读“项目情境”，思考：要分析校园周边的气温变化，需要经历哪些步骤？你们小组打算如何设计采集方案？

（二）探究活动一：数据采集方法（15分钟）

我：课本第46页提到，气象数据采集需要明确“采集什么”“用什么采集”“如何存储”。请各小组结合课前预习，讨论：需要采集哪些气象数据？（学生回答：温度、湿度、气压、风速……）对，这些数据能反映天气变化规律。接下来，我们用温湿度传感器和气压传感器模拟采集。我展示传感器连接示意图（课本图3-2），请你们仔细观察：传感器如何连接数据采集器？数据采集器如何连接电脑？

学生1：老师，传感器有三根线，红色接VCC，黑色接GND，黄色接信号线，对吗？

我：完全正确！现在请小组长领取器材，按照课本步骤连接（强调安全：断电操作）。连接完成后，打开“气象数据采集软件”，点击“开始采集”，实时观察数据变化。注意：采集时间间隔设置为1分钟，共采集10组数据。

（学生分组操作，教师巡视）

我：第3组发现数据波动较大，可能是传感器放置位置不同，请将传感器固定在相同高度，避免阳光直射。第5组数据采集成功，请导出CSV格式文件，保存到桌面“气象数据”文件夹。

（三）探究活动二：数据处理与清洗（20分钟）

我：采集到的原始数据往往存在异常值或缺失值，课本第48页“数据预处理”部分告诉我们，这是分析前必须解决的问题。现在请打开Excel，导入刚才采集的数据，观察表格：哪些数据可能有问题？（学生回答：第7行温度显示35℃，明显异常；第3行湿度缺失）

我：很好！处理异常值有“剔除法”和“修正法”，课本建议用3σ原则判断异常值（简单介绍：数据偏离平均值超过3倍标准差视为异常）。现在计算温度的平均值和标准差，标记异常值。（学生操作，教师演示）

学生2：老师，我们组计算的平均值是23.5℃，标准差是1.2℃，3σ范围是20.9℃-26.1℃，所以35℃是异常值。

我：正确！接下来处理缺失值，课本推荐用“均值填充法”，用前后数据的平均值替换缺失值。请将湿度缺失值替换为第2行和第4行的平均值。（学生操作）

（四）探究活动三：数据可视化与分析（15分钟）

我：数据清洗后，如何直观呈现变化趋势？课本第50页强调“图表选择要服务于分析目标”。要分析气温变化趋势，应选择什么图表？（学生回答：折线图）对！现在用Excel制作折线图，横轴为时间，纵轴为温度，添加趋势线。

（学生操作，教师展示范例）

我：请观察折线图，气温呈现什么变化趋势？（学生回答：上午逐渐升高，中午达到峰值，下午略有下降）这与课本第51页“气温日变化规律”一致！现在请计算气温的“日较差”（最高温-最低温），并分析原因。（学生计算并讨论）

学生3：我们组日较差是5.8℃，可能是中午太阳辐射强，气温上升快，下午云量增多，气温下降。

我：分析得很到位！数据不仅要“看”，更要“解读”，这就是计算思维中的“模型与抽象”。

（五）拓展应用：数据预测与伦理思考（5分钟）

我：课本第53页“挑战任务”要求我们预测明天的气温。基于今天的趋势，你们认为明天同一时间气温会是多少？（学生预测）

学生4：我们认为会在24℃左右，因为今天趋势平稳。

我：预测需要更多历史数据支持，课后可以下载气象局公开数据集进一步分析。最后，思考：采集气象数据时，需要注意什么？（学生回答：保护隐私、数据安全）对，信息社会责任要求我们遵守数据伦理，未经授权不采集他人位置数据。

（六）总结与作业（5分钟）

我：今天我们完成了“采集-处理-分析-预测”的全流程，核心是“用数据说话”。课后作业：课本第55页“实践与探索”，用手机天气APP采集一周数据，分析本地空气质量变化，下节课分享。解散前，请各组整理器材，传感器归位。知识点梳理知识点梳理1.**数据采集基础**

-气象数据类型：温度、湿度、气压、风速、风向等（课本P45项目情境）。

-采集工具：温湿度传感器、气压传感器、数据采集器、Arduino开发板（课本P46图3-2）。

-采样规范：时间间隔设置（如1分钟/次）、采集时长（如10组数据）、数据存储格式（CSV）（课本P47操作步骤）。

2.**数据预处理技术**

-异常值识别：3σ原则（数据偏离均值超过3倍标准差视为异常）（课本P48“数据预处理”）。

-异常值处理方法：剔除法（直接删除异常值）、修正法（用均值/中位数替换）（课本P48案例）。

-缺失值处理：均值填充法、前后数据均值替换（课本P48示例）。

3.**数据可视化方法**

-图表选择原则：折线图适合趋势分析（如温度变化）、散点图适合相关性分析（课本P50图表选择指南）。

-关键要素：横轴（时间）、纵轴（数值）、趋势线、图例标注（课本P51折线图制作步骤）。

-可视化目标：直观呈现数据规律（如气温日变化曲线）（课本P51“气温日变化规律”）。

4.**数据分析与建模**

-趋势分析：计算日较差（最高温-最低温）、分析变化速率（课本P51案例）。

-预测方法：基于历史数据的外推（如线性回归）、结合气象因素（云量、辐射）（课本P53挑战任务）。

-计算思维应用：模型抽象（将气象现象转化为数据模型）、算法设计（异常值检测流程）。

5.**数据伦理与安全**

-伦理规范：未经授权不采集个人位置数据、保护隐私（课本P53“信息社会责任”）。

-数据安全：存储加密、传输安全（如HTTPS协议）、备份机制（课本P54实践建议）。

6.**工具应用能力**

-Excel操作：数据导入（CSV）、函数计算（AVERAGE、STDEV.S）、图表生成（折线图）。

-编程基础：Python数据处理库（Pandas）、可视化库（Matplotlib）基础语法（课本P54拓展内容）。

7.**项目流程整合**

-全流程链：需求分析（确定采集指标）→数据采集→预处理→可视化→分析→预测→报告输出（课本P45-P55项目框架）。

-分层任务设计：基础任务（单日数据采集）、进阶任务（多日趋势对比）、挑战任务（预测模型构建）（课本P55实践与探索）。

8.**学科素养关联**

-信息意识：识别数据价值（如气温变化与生活关联）。

-计算思维：通过数据抽象解决实际问题（如异常值处理算法）。

-数字化学习：利用工具（传感器、Python）提升分析效率。

-信息社会责任：规范数据采集与使用（课本P54“数据伦理”）。内容逻辑关系内容逻辑关系①数据采集与预处理的基础逻辑

重点知识点：气象数据类型（温度、湿度、气压、风速）、传感器连接规范（VCC、GND、信号线对应）、采样间隔设置（1分钟/次）、数据存储格式（CSV）、异常值识别标准（3σ原则）、缺失值处理方法（均值填充法）。

关键词：气象数据类型、传感器连接、采样间隔、3σ原则、均值填充。

重点词句：“传感器三根线分别连接VCC、GND、信号线”“数据采集间隔设置为1分钟，共采集10组数据”“异常值偏离均值超过3倍标准差视为异常”“用前后数据的平均值替换缺失值”。

②数据分析与可视化的核心逻辑

重点知识点：图表选择原则（折线图适合趋势分析）、可视化关键要素（横轴时间、纵轴数值、趋势线）、趋势分析方法（日较差计算、变化速率）、预测方法（历史数据外推、线性回归）。

关键词：折线图、趋势线、日较差、线性回归、数据规律。

重点词句：“折线图适合呈现气温日变化趋势”“计算日较差可分析气温波动幅度”“基于历史数据外推预测未来气温”“添加趋势线直观显示数据变化方向”。

③项目实践与素养发展的整合逻辑

重点知识点：项目全流程（需求分析→数据采集→预处理→可视化→分析→预测→报告）、分层任务设计（基础采集任务、进阶对比任务、挑战预测任务）、学科素养关联（信息意识、计算思维、数字化学习、信息社会责任）。

关键词：项目流程、分层任务、信息意识、计算思维、数据伦理。

重点词句：“项目流程需经历需求分析到报告输出”“分层任务设计满足不同学生能力需求”“识别气象数据与生活关联的价值”“未经授权不采集个人位置数据，遵守数据安全规范”。反思改进措施反思改进措施八、反思改进措施（一）教学特色创新1.真实场景任务驱动，结合课本“单元挑战”设计气象数据采集项目，让学生在解决实际问题中掌握数据采集与分析流程，提升学习兴趣。2.传感器实操与数据建模融合，通过课本图3-2的传感器连接实践，结合Excel/Python工具，实现从硬件操作到软件分析的全链条能力培养。（二）存在主要问题1.学生传感器操作熟练度差异大，部分小组连接耗时过长，影响数据采集进度。2.数据清洗环节中异常值处理（3σ原则）理解不透彻，导致清洗效率低。3.评价维度偏重结果，对数据采集方案设计、分析过程等过程性评价不足。（三）改进措施1.课前推送传感器连接微课（含课本P46操作步骤），标注常见错误；课堂上采用“1+1”帮扶模式，熟练学生协助操作困难小组。2.设计数据预处理流程卡，将课本P48的异常值识别、缺失值处理步骤拆解为可视化模板，学生只需填入数据即可自动计算。3.增加“方案设计分”“协作表现分”，结合课本P55实践与探索要求，用小组互评表记录数据采集规范性、分析逻辑性等过程性指标。课堂课堂九、课堂1.课堂评价：通过提问聚焦课本核心知识点，如“传感器三根线如何连接？”（对应课本P46操作步骤）、“3σ原则如何识别异常值？”（对应P48数据处理），快速检测学生基础掌握情况；观察小组操作时关注传感器连接规范性、数据采集软件使用流程是否符合课本P47要求，记录共性问题（如部分小组采样间隔设置错误）；测试环节设计5分钟小练习，让学生根据课本P51案例计算给定数