第9课 数据分析教学设计初中信息技术浙教版2020七年级上册-浙教版2020

第9课数据分析教学设计初中信息技术浙教版2020七年级上册-浙教版2020备课组主备人授课教师授教学科授课班级课题名称教学内容一、教学内容浙教版2020七年级上册第9课“数据分析”，主要内容包含数据收集的基本方法（如问卷调查、观察记录），数据的整理与分类（排序、筛选操作），运用Excel软件进行简单计算（求和、平均值、最大值、最小值），以及根据数据制作柱状图、折线图等统计图表，通过图表分析数据特征并得出简单结论。核心素养目标二、核心素养目标信息意识：感知数据价值，主动收集、整理数据。计算思维：运用Excel排序、筛选、计算功能，分析数据特征，解决简单问题。数字化学习与创新：熟练使用图表工具可视化数据，形成分析结论。信息社会责任：树立数据安全意识，规范使用数据，尊重数据隐私。学习者分析三、学习者分析1.学生已掌握Excel基本操作（数据录入、单元格格式设置）、信息获取方法（网络搜索、观察记录），能进行简单数据处理。2.学生对数据可视化兴趣高，喜欢直观呈现结果；具备基础操作能力，但系统性分析弱；学习风格偏向实践，偏好任务驱动和小组合作。3.可能困难：数据整理时分类标准不明确，排序筛选易出错；Excel函数参数设置混淆；图表类型选择与数据特征匹配不当，影响分析结论；小组合作中分工不明确，导致效率低下。教学资源准备四、教学资源准备1.教材：确保每位学生配备浙教版2020七年级上册信息技术教材，重点使用第9课内容。2.辅助材料：准备教材配套的Excel操作案例、数据分类整理示例图表、柱状图与折线图制作视频教程。3.实验器材：配置计算机教室，安装Excel软件，确保每台设备运行正常；准备投影仪展示操作步骤。4.教室布置：设置分组讨论区（4-6人/组），配备操作台面，便于学生协作完成数据整理与图表制作任务。教学过程**环节一：情境导入（5分钟）**

教师：同学们，学校计划在下个月举办“校园科技节”，需要了解同学们最感兴趣的项目类型。假设我们收集了200份调查问卷，数据包含“项目名称”“选择人数”“年级分布”等信息。面对这些数据，如何快速找出最受欢迎的项目？今天我们就用Excel来分析这些数据，让结果一目了然！

**环节二：数据整理基础（15分钟）**

教师：请打开教材P45页的案例数据表。首先，我们需要对数据进行排序。选中所有数据，点击“数据”菜单中的“排序”，将“选择人数”按降序排列。观察结果，前三名项目是什么？

学生：机器人编程、无人机表演、3D打印。

教师：很好！现在请用“筛选”功能，只显示七年级学生的数据。点击“数据”→“筛选”，勾选“年级”中的“七年级”。看看七年级学生最关注的项目是否和整体一致？

**环节三：数据计算（20分钟）**

教师：计算总参与人数时，我们不需要手动加总。选中“选择人数”列下方的空白单元格，点击“自动求和”按钮（∑），Excel会自动生成公式“=SUM(C2:C201)”，按回车即可得到结果。

学生：总人数是200人。

教师：正确！现在计算每个项目的占比。在D2单元格输入公式“=C2/$C$202”，这里的“$C$202”是绝对引用，确保拖动公式时始终除以总人数。向下拖动填充柄，完成所有项目的占比计算。

**环节四：数据可视化（25分钟）**

教师：要直观比较项目受欢迎程度，制作柱状图最合适。选中“项目名称”和“选择人数”两列，点击“插入”→“柱状图”，选择“簇状柱形图”。调整图表标题为“校园科技节项目受欢迎程度”。

学生：图表显示机器人编程柱子最高。

教师：没错！现在尝试用折线图分析七年级学生的兴趣变化。在筛选后的数据中，插入“带标记的折线图”，横轴为“项目名称”，纵轴为“选择人数”。观察折线趋势，你发现了什么？

学生：无人机表演和3D打印的折线接近，说明七年级学生这两项兴趣相近。

**环节五：深度分析与结论（20分钟）**

教师：结合柱状图和折线图，回答两个问题：1.全校最需优先保障的项目是什么？2.七年级学生是否需要特殊活动设计？

学生：1.机器人编程参与人数最多，需优先准备器材。2.七年级对无人机和3D打印兴趣相近，可合并设计体验区。

教师：分析得很到位！最后，我们讨论数据安全：如果这些数据包含个人信息，应如何保护？

学生：隐去姓名、学号等隐私字段，只保留统计结果。

**环节六：分层任务实践（15分钟）**

教师：完成基础任务的同学，尝试用“条件格式”将占比超过20%的项目标为红色；进阶任务：计算各年级对“机器人编程”的选择人数占比，并用饼图展示。

**环节七：总结与拓展（5分钟）**

教师：今天我们用Excel完成了数据排序、筛选、计算、图表制作，并得出科学结论。课后请用教材P48的“班级图书借阅数据”制作分析报告，下节课分享你的发现。拓展与延伸1.拓展阅读材料

（1）《数据收集的多样化方法》：教材中介绍了问卷调查和观察记录，除此之外，访谈法可通过面对面交流获取深层信息，实验法可通过控制变量收集科学数据（如“植物生长与光照关系”实验），文献法可查阅书籍、期刊获取现有数据。不同方法适用场景不同：问卷调查适合大样本定量分析，访谈适合小样本定性研究，实验适合探究因果关系。

（2）《Excel进阶数据处理技巧》：在排序筛选基础上，可学习“数据验证”功能（限制单元格输入范围，如“选择人数”必须为整数），“条件格式”的高级应用（如用色阶显示占比高低），“数据透视表”（快速汇总多维度数据，如按年级和项目统计选择人数）。此外，“VLOOKUP”函数可匹配不同表格数据（如将“学生名单”与“调查结果”关联）。

（3）《图表选择与数据表达》：柱状图适合比较不同类别的数据大小（如各项目选择人数），折线图适合展示数据变化趋势（如一周内图书借阅量波动），饼图适合显示占比关系（如各年级参与科技节人数比例），散点图适合探究变量相关性（如“学习时长”与“成绩”关系）。选择错误图表会导致分析偏差，如用饼图比较不同项目人数则不直观。

（4）《数据安全与隐私保护》：教材强调数据隐私，实际应用中需注意：收集数据时明确告知用途，获得同意；存储数据时加密敏感信息（如姓名、学号）；公开数据时匿名化处理（如用“学生1”“学生2”代替真实姓名）。例如“校园科技节调查”中，“年级”“兴趣项目”可公开，但“联系方式”需保密。

（5）《生活中的数据分析案例》：学校可分析“食堂满意度调查数据”，通过Excel计算各菜品好评率，用柱状图对比，优化菜单；班级可分析“期末考试成绩分布”，用折线图观察分数段人数，找出薄弱知识点；家庭可记录“每月支出数据”，用饼图展示消费占比，制定理财计划。

2.课后自主探究任务

（1）数据收集与分析实践：以小组为单位，收集班级“同学们的日常运动情况”数据（包括运动类型、时长、频率），用Excel整理数据，计算平均运动时长，用柱状图对比不同运动类型的人数占比，撰写100字分析报告（如“跑步最受欢迎，平均每天运动30分钟”）。

（2）图表对比探究：用教材P48“班级图书借阅数据”分别制作柱状图（按类别展示借阅次数）和折线图（按月份展示借阅量变化），对比两种图表的表达效果，思考：哪种图表更适合观察“最受欢迎的图书类别”？哪种更适合观察“借阅量的时间趋势”？说明理由。

（3）数据透视表初体验：在Excel中打开“科技节调查数据”，尝试用数据透视表按“年级”和“项目”分组，统计各年级选择各项目的人数，分析“八年级学生最感兴趣的项目是否与全校一致”。若数据透视表操作困难，可观看教材配套视频教程。

（4）实际问题解决：假设你是学校活动策划者，需要根据“校园活动参与度调查数据”（包含活动类型、参与人数、满意度），用Excel计算各活动满意度（满意度=好评人数/总参与人数），用条件格式标记满意度高于80%的活动，并提出2条改进建议（如“增加机器人编程体验名额”）。

（5）数据隐私保护探究：设计一份“班级同学兴趣爱好调查问卷”，列出需收集的信息（如姓名、性别、爱好），讨论哪些信息属于隐私数据（如家庭住址、联系方式），如何在问卷中保护隐私（如用编号代替姓名、设置“选填”项），并根据讨论结果修改问卷。

（6）拓展阅读分享：阅读《数据收集的多样化方法》，总结3种教材未提及的数据收集方法（如网络爬虫、传感器数据采集），举例说明其在生活中的应用（如用智能手环采集运动数据），下节课与同学分享。

（7）家庭数据分析任务：记录家庭一周“用电数据”（包括每天用电度数、主要用电设备），用Excel计算日均用电量，用折线图展示一周用电量变化，分析用电高峰时段，提出1条节电建议（如“高峰时段减少空调使用”），向家长展示分析结果并讨论。

（8）班级数据可视化比赛：以“我们的班级”为主题，收集班级数据（如年龄分布、生日月份、喜欢的学科），用Excel制作至少2种图表（如饼图展示年龄分布、柱状图对比各学科喜欢人数），添加图表标题和标签，评选“最佳数据可视化作品”，展示在班级文化墙。

（9）数据纠错练习：给定一份“有误的调查数据”（如存在重复记录、格式错误、逻辑矛盾，如“选择人数”为负数），用Excel的“删除重复项”“查找替换”“数据验证”等功能修正数据，确保数据准确后再进行分析，体会“数据质量”对分析结果的重要性。

（10）跨学科数据分析：结合数学学科“统计与概率”知识，用Excel计算“班级身高数据”的平均数、中位数、众数，用柱状图展示身高分布区间，分析数据是否呈正态分布，比较数学手工计算与Excel函数计算的效率差异，体会信息技术与数学学科的融合。教学反思这节课下来，学生操作Excel的积极性很高，尤其是制作图表时特别投入。不过发现几个问题：部分学生对绝对引用符号$的使用容易混淆，比如计算占比时总忘记锁定总人数单元格，导致拖动公式时出错。下次得用颜色标记法强化记忆——把$符号标成红色，视觉上更醒目。另外，数据筛选环节有学生漏选表头，导致结果全错，看来需要提醒他们第一步必须选中数据区域。

最意外的是学生自己发现了数据矛盾：有个项目的选择人数加起来超过总人数。我顺势引导他们检查原始数据，发现是录入重复了。这个生成性资源很好，正好说明数据清洗的重要性，比单纯讲理论更有效。

分层任务完成度不错，但基础组学生做条件格式时容易卡壳，可能需要提前录制1分钟微课演示操作步骤。数据透视表对七年级来说偏难，下次改成“数据分组”功能更合适。

最后讨论数据安全时，学生提到“问卷星收集的信息会不会被泄露”，这个思考很到位，正好衔接教材P49的隐私保护内容。不过时间有点紧，下次可以压缩计算环节，把数据伦理讨论延长5分钟。

整体来看，学生基本掌握了排序、筛选、图表制作，但函数应用还欠熟练。下节课打算用“班级图书借阅数据”做实战演练，重点练VLOOKUP和SUMIF函数，把知识点串起来用。课后作业1.数据整理：打开教材P45的“校园科技节调查数据”，使用Excel按“选择人数”降序排序，筛选出“七年级”学生的记录，将结果保存为新工作表。

2.函数计算：在“七年级”数据表中，计算每个项目的参与人数占比（保留两位小数），并标记占比超过30%的项目为“热门项目”。

3.图表制作：用“七年级”数据制作柱状图（横轴：项目名称，纵轴：选择人数），再制作折线图（横轴：项目名称，纵轴：占比），比较两种图表的表达差异。

4.数据安全：设计一份“班级同学周末活动调查问卷”，列出需收集的信息（如姓名、活动类型、时长），说明哪些信息属于隐私数据，如何保护隐私（至少写两点）。

5.综合分析：结合柱状图和折线图，回答：①七年级学生最关注的项目是什么？②哪两个项目的参与人数占比接近？③根据数据，为学校科技节提出一条建议。

**答案示例**

1.排序后前三项：机器人编程（65人）、无人机表演（48人）、3D打印（45人）；筛选后保留七年级数据共120条记录。

2.占比计算公式：`=C2/$C$2`（假设C2为选择人数，$C$2为七年级总人数）；标记条件：`=IF(D2>0.3,"热门项目","")`（D2为占比）。

3.柱状图显示机器人编程人数最高；折线图显示无人机与3D打印占比接近（均为40%），柱状图更直观对比人数，折线图更清晰展示占比趋势。

4.隐私数据：姓名、家庭住址、联系方式；保护措施：①用编号代替姓名；②设置“联系方式”为选填项；③数据加密存储。

5.①机器人编程；②无人机表演与3D打印；③建议：增加机器人编程体验区，合并无人机与3D打印的展示活动。板书设计①数据处理基础

-数据收集方法：问卷调查、观察记录

-数据整理步骤：排序（降序/升序）、筛选（按条件显示）

-Excel核心操作：数据菜单→排序/筛选功能

②数据计算与可视化

-常用函数：SUM（求和）、AVERAGE（平均值）、MAX/MIN（最大/最小值）

-图表类型选择：柱状图（比较类别数据）、折线图（展示变化趋势）

-图表制作流程：选中数据→插入→选择图表类型→添加标题/标签

③数据安全与应用

-数据隐私保护：匿名化处理、加密存储、获取同意

-分析结论应用：优化活动策划、发现数据矛盾（如重复记录）

-数据质量要求：准确录入、逻辑校验、修正错误数据教学评价与反馈1.课堂表现：观察学生Excel操作规范性，排序时是否正确选中数据区域，函数输入是否准确（如绝对引用$的使用），图表制作步骤是否完整（标题、标签添加）。关注学生主动提问意识，如数据矛盾时是否检查原始数据。

2.小组讨论成果展示：评价小组分