第14节 营养午餐研究(三)-数据筛选与函数计算教学设计初中信息技术湘电子版2019七年级下册-湘电子版2019

-1-第14节营养午餐研究(三)——数据筛选与函数计算教学设计初中信息技术湘电子版2019七年级下册-湘电子版2019教学设计课题课型新授课√□章/单元复习课□专题复习课□习题/试卷讲评课□学科实践活动课□其他□课程基本信息1.课程名称：第14节营养午餐研究(三)——数据筛选与函数计算

2.教学年级和班级：七年级信息技术班

3.授课时间：2023年4月15日上午第二节课

4.教学时数：1课时核心素养目标培养学生信息意识，通过数据筛选与函数计算的学习，提高学生对信息技术在处理实际问题时应用的能力。增强学生的计算思维，学会运用信息技术工具解决生活中的数据问题。同时，提升学生的数字化学习与创新技能，培养其独立思考和团队合作的精神。重点难点及解决办法重点：

1.数据筛选：理解筛选条件设置的原则，掌握不同筛选方法的操作步骤。

2.函数计算：掌握常用函数的用途及参数设置，能够运用函数进行数据计算。

难点：

1.筛选条件的逻辑判断：理解逻辑运算符在条件设置中的作用，能够正确构建复杂的筛选条件。

2.函数的灵活运用：理解函数的嵌套使用，解决实际问题时函数参数的灵活调整。

解决办法：

1.对于数据筛选，通过实例演示和逐步引导，帮助学生理解筛选逻辑，并练习设置不同的筛选条件。

2.在函数计算方面，通过案例教学，让学生在实际操作中掌握函数的使用，并指导学生如何根据具体问题调整函数参数。

3.设计分层练习，从基础到进阶，逐步提升学生的操作技能和问题解决能力。教学方法与手段教学方法：

1.讲授法：结合实例，讲解数据筛选与函数计算的基本概念和操作步骤，帮助学生建立初步认知。

2.讨论法：组织学生分组讨论，针对实际问题提出筛选条件和函数解决方案，培养团队合作能力。

3.实验法：引导学生动手操作，通过实际操作练习，加深对数据筛选与函数计算的理解和应用。

教学手段：

1.多媒体演示：利用PPT展示操作步骤和结果，直观展示数据筛选与函数计算的过程。

2.信息技术软件：运用Excel等软件进行实际操作，让学生在软件环境中体验数据处理的乐趣。

3.在线资源：利用网络资源，提供拓展学习内容，鼓励学生自主探索和深入学习。教学过程1.导入（约5分钟）

激发兴趣：以“营养午餐”的实际案例引入，提出问题：“如何根据营养需求筛选午餐菜单？”激发学生对数据筛选的兴趣。

回顾旧知：简要回顾Excel表格的基本操作，如单元格的编辑、数据的排序等，为数据筛选打下基础。

2.新课呈现（约25分钟）

讲解新知：

-详细讲解数据筛选的基本概念、方法和操作步骤。

-介绍筛选条件的设置，包括文本筛选、数值筛选、日期筛选等。

-讲解常用函数，如SUM、AVERAGE、COUNT等，及其在数据计算中的应用。

举例说明：

-以营养午餐的案例为例，展示如何使用筛选功能从大量数据中快速找到符合特定条件的午餐选项。

-通过具体的函数应用案例，如计算每人午餐的平均热量摄入，帮助学生理解函数的实际用途。

互动探究：

-组织学生分组讨论，针对案例提出筛选条件和函数解决方案。

-引导学生通过实验操作，尝试不同的筛选条件和函数组合，以解决实际问题。

3.巩固练习（约15分钟）

学生活动：

-学生独立完成课堂练习，包括设置筛选条件、运用函数进行计算等。

-学生间互相检查作业，互相学习，共同提高。

教师指导：

-教师巡视课堂，及时解答学生疑问，确保每个学生都能跟上教学进度。

-针对学生的练习情况进行点评，指出优点和不足，提供改进建议。

4.拓展延伸（约10分钟）

-提供额外的练习材料，让学生尝试解决更复杂的数据筛选和计算问题。

-引导学生思考如何将所学知识应用到日常生活中，提高数据处理的实际能力。

5.总结与反思（约5分钟）

-学生总结本节课所学内容，分享学习心得。

-教师对本节课进行总结，强调重点和难点，并提出改进措施。

-学生对学习效果进行反思，提出自己的疑问和建议。拓展与延伸1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料

-《Excel数据处理技巧与应用》

-内容概述：本书详细介绍了Excel的高级数据处理技巧，包括数据透视表、高级筛选、条件格式等，适合学生进一步学习如何高效处理和分析数据。

-《Python数据分析基础》

-内容概述：本书以Python编程语言为基础，介绍了数据分析的基本概念和方法，适合对编程有兴趣的学生，通过编程实现数据筛选和计算。

-《统计学入门》

-内容概述：本书介绍了统计学的基本概念和原理，包括数据的收集、整理、描述和分析，有助于学生理解数据分析的背景和意义。

2.鼓励学生进行课后自主学习和探究

-数据可视化：引导学生利用Excel或其他数据分析工具，将筛选后的数据以图表形式展示，提高数据呈现的直观性和吸引力。

-数据分析案例：提供一些实际的数据分析案例，如市场调查、人口统计等，让学生尝试分析数据，提出问题和解决方案。

-编程实践：鼓励学生尝试使用Python等编程语言进行数据分析，通过编写脚本实现数据筛选和计算，提高编程能力。

-团队合作项目：组织学生分组，共同完成一个数据分析项目，如分析学校食堂的饮食结构，提出改善建议。

-创新应用：鼓励学生发挥创意，将数据分析应用于日常生活，如家庭预算管理、旅行路线规划等，提高数据分析的实际应用能力。内容逻辑关系①数据筛选的基本概念

-数据筛选的定义

-筛选条件的设置原则

-不同类型筛选方法的区别

②函数计算的核心知识

-常用函数的用途

-函数参数的设置

-函数嵌套的使用

③实际应用案例的分析

-营养午餐数据的筛选与分析

-学生成绩的统计分析

-销售数据的趋势分析典型例题讲解1.例题一：请筛选出午餐菜单中热量含量在500-700千卡之间的菜品。

解答：在Excel中，选择热量含量列，点击“开始”选项卡中的“筛选”按钮，选择“自定义筛选”，设置条件为“介于”和“700”，在右侧输入“500”，点击“确定”，即可筛选出符合条件的热量含量菜品。

2.例题二：计算每位学生午餐的平均热量摄入。

解答：选中热量含量列，点击“开始”选项卡中的“求和”按钮，选择“平均值”，在弹出的对话框中输入A2:A10（假设热量含量数据从A2开始，到A10结束），点击“确定”，即可得到每位学生的平均热量摄入。

3.例题三：筛选出午餐菜单中包含蔬菜的菜品。

解答：在Excel中，选择“开始”选项卡中的“高级筛选”，选择“将筛选结果复制到其他位置”，设置条件区域为B2:B10（假设菜品名称列从B2开始，到B10结束），在列表区域选择A2:C10（假设菜品信息从A2开始，到C10结束），在复制到中指定新的位置，点击“确定”，即可筛选出包含蔬菜的菜品。

4.例题四：统计午餐菜单中不同热量区间菜品的数量。

解答：在Excel中，创建一个新的数据区域，如D2开始，分别输入热量区间，如“小于500”、“500-700”、“700以上”，然后在E2开始，使用IF函数统计每个区间内的菜品数量，例如