第五章 数据处理与可视化表达（单元教学设计）-2025-2026学年高一信息技术同步教材配套教学设计+教学设计（粤教版2019必修1）

第五章数据处理与可视化表达（单元教学设计）-2025-2026学年高一信息技术同步教材配套教学设计+教学设计（粤教版2019必修1）科目XX授课时间节次--年—月—日（星期——）第—节指导教师Xx老师授课班级、授课课时2025年授课题目（包括教材及章节名称）第五章数据处理与可视化表达（单元教学设计）-2025-2026学年高一信息技术同步教材配套教学设计+教学设计（粤教版2019必修1）教学内容第五章数据处理与可视化表达（单元教学设计）-2025-2026学年高一信息技术同步教材配套教学设计+教学设计（粤教版2019必修1）

1.数据处理的基本概念与操作

2.数据的整理与排序

3.数据的筛选与统计

4.数据的图表化表达

5.常用图表类型及其应用核心素养目标分析培养学生信息意识，提高对数据处理重要性的认识；发展计算思维，通过数据整理和可视化学习数据处理方法；提升问题解决能力，学会运用数据处理工具解决实际问题；增强数字化学习与创新意识，通过图表化表达提升信息呈现效果；强化信息安全意识，学会保护数据隐私。学习者分析1.学生已经掌握了哪些相关知识：

学生在进入高一信息技术课程前，已具备一定的计算机基础，如基本的计算机操作、网络知识和简单的文档编辑能力。但对于数据处理与可视化表达这一章节，学生可能对Excel等数据处理软件的使用有限，对数据分析和图表制作的理解也较为浅显。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：

高一学生对于新技术和新知识通常抱有较高的兴趣，但处理复杂的数据分析任务时，部分学生可能会感到枯燥和困难。学生们的学习风格多样，有的倾向于直观学习，通过图表和示例来理解概念；有的则偏好动手操作，通过实践来掌握技能。

3.学生可能遇到的困难和挑战：

学生在数据处理与可视化表达学习中可能会遇到以下困难和挑战：

-对数据概念和数据处理流程的理解不足；

-缺乏实际操作经验，难以将理论知识应用到实际问题中；

-对于数据分析和图表制作的复杂操作感到不适应；

-在选择合适的图表类型和设计图表布局时缺乏经验和技巧。教学资源-软件资源：MicrosoftExcel、GoogleSheets等电子表格处理软件

-硬件资源：计算机、投影仪、电子白板

-课程平台：学校内部网络教学平台、教育资源共享平台

-信息化资源：在线教学视频、数据处理案例库、图表制作教程

-教学手段：PPT演示文稿、互动问答、小组讨论、实践操作教学流程1.导入新课

-详细内容：教师通过展示一组不同类型的数据图表，引导学生思考数据图表在日常生活中的应用。例如，展示天气预报中的温度变化图、股市走势图等，提问学生：“这些图表是如何帮助我们更好地理解信息的？它们在信息传达中起到了什么作用？”以此激发学生对数据处理与可视化表达的兴趣。

2.新课讲授

-第一条：数据整理与排序

-详细内容：教师讲解数据整理的基本步骤，包括数据清洗、数据分类、数据排序等。通过实例演示如何使用Excel进行数据排序，并引导学生尝试自己操作，加深对数据整理方法的理解。

-第二条：数据的筛选与统计

-详细内容：讲解数据筛选的技巧，如条件筛选、高级筛选等，并通过实例展示如何利用Excel进行数据统计，如计算平均值、最大值、最小值等。让学生通过实际操作，掌握数据筛选和统计的方法。

-第三条：数据的图表化表达

-详细内容：介绍常用的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，讲解每种图表的特点和适用场景。通过实例展示如何将数据转换为图表，并指导学生根据数据内容选择合适的图表类型。

3.实践活动

-第一条：数据整理实践

-详细内容：学生根据教师提供的原始数据，进行数据清洗、分类和排序操作，然后汇报自己的整理过程和结果。

-第二条：数据筛选与统计实践

-详细内容：学生运用所学知识，对整理好的数据进行筛选和统计，分析数据背后的规律，并制作相应的图表。

-第三条：图表制作实践

-详细内容：学生根据统计数据，选择合适的图表类型，设计并制作图表，展示自己的分析结果。

4.学生小组讨论

-第一方面：数据整理方法的讨论

-举例回答：学生讨论在数据整理过程中遇到的问题，如数据缺失、数据格式不统一等，并分享解决这些问题的方法。

-第二方面：数据筛选与统计技巧的讨论

-举例回答：学生交流在数据筛选和统计过程中遇到的困难，如筛选条件设置不当、统计结果不准确等，并探讨改进措施。

-第三方面：图表设计与表达的讨论

-举例回答：学生讨论如何根据数据内容选择合适的图表类型，以及如何优化图表的设计，使其更直观、易理解。

5.总结回顾

-详细内容：教师引导学生回顾本节课所学内容，强调数据处理与可视化表达的重要性，并举例说明在实际生活中的应用。同时，指出本节课的重难点，如数据整理、筛选与统计技巧，以及图表制作。教师鼓励学生在课后继续练习，巩固所学知识。

用时：45分钟

教学流程总结：

-导入新课（5分钟）：通过实例激发学生兴趣，引出课题。

-新课讲授（15分钟）：讲解数据处理与可视化表达的基本概念和方法。

-实践活动（15分钟）：学生通过实际操作巩固所学知识。

-学生小组讨论（10分钟）：学生交流学习心得，共同解决问题。

-总结回顾（5分钟）：教师总结课程内容，强调重难点。拓展与延伸六、拓展与延伸

1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料：

-《数据之美：数据可视化入门》

-《Excel数据透视表与图表分析》

-《信息可视化：如何将数据转化为洞察力》

-《Python数据分析实战》

-《大数据时代的数据处理技术》

2.鼓励学生进行课后自主学习和探究：

-学生可以尝试使用Python编程语言进行数据分析和可视化，了解如何使用matplotlib、seaborn等库来创建更高级的图表。

-学生可以搜索并阅读有关数据清洗、数据挖掘和机器学习的文章，了解这些技术在数据处理中的应用。

-学生可以通过在线课程或教程学习更多关于Excel的高级功能，如VBA编程、宏录制等，以提高数据处理效率。

3.拓展知识点：

-数据预处理：学习如何处理缺失值、异常值、重复值等，确保数据质量。

-数据挖掘：探索如何使用数据挖掘技术发现数据中的隐藏模式，如聚类、关联规则挖掘等。

-数据可视化高级技巧：学习如何使用不同的颜色、形状、动画来增强图表的可读性和吸引力。

-数据安全与隐私保护：了解在处理和分析数据时如何保护个人隐私和数据安全。

-数据可视化在特定领域的应用：研究数据可视化在市场营销、金融分析、城市规划等领域的应用案例。

4.实践项目建议：

-学生可以选择一个感兴趣的领域，如社交媒体数据、消费者行为数据等，进行数据收集和分析。

-设计一个基于数据的可视化项目，如制作一个展示城市交通流量分布的地图。

-创建一个个人数据档案，记录自己的生活习惯、健康状况等数据，并定期更新，通过可视化手段观察数据变化。

5.拓展资源：

-数据可视化工具：介绍Tableau、PowerBI等专业的数据可视化工具，让学生了解如何使用这些工具进行数据探索和可视化。

-数据集平台：推荐学生访问Kaggle、UCIMachineLearningRepository等数据集平台，获取更多的数据资源进行实践。

-学术资源：指导学生查阅相关学术期刊和会议论文，了解数据可视化领域的最新研究动态。课后作业1.实践题：请使用Excel制作一个简单的班级成绩统计表，包括学生的姓名、科目、成绩等字段，然后进行数据排序、筛选和计算平均分、最高分、最低分。

答案示例：

-学生姓名|数学|英语|物理|平均分

-张三|85|90|80|85

-李四|88|92|85|89

-王五|75|78|82|79

2.应用题：假设你是一位市场分析师，收集了一组关于某产品销售的月度数据，包括销售额、成本和利润。请使用Excel制作相应的图表，展示销售额和利润随时间的变化趋势。

答案示例：

-月份|销售额（万元）|利润（万元）

-1月|10|3

-2月|12|4

-3月|15|5

-4月|18|6

3.分析题：分析以下数据，使用Excel中的图表功能，展示不同年龄段消费者的购买偏好。

答案示例：

-年龄段|产品A|产品B|产品C

-18-25岁|30%|25%|45%

-26-35岁|20%|40%|40%

-36-45岁|25%|30%|45%

-46-55岁|35%|20%|45%

4.创新题：设计一个简单的调查问卷，收集学生对于学校食堂菜品满意度的情况，然后使用Excel进行数据整理和分析，制作满意度饼图。

答案示例：

-菜品满意度|学生人数

-非常满意|20

-满意|50

-一般|30

-不满意|10

5.综合题：结合所学数据处理与可视化表达的知识，选择一个实际生活中的数据集，如天气数据、交通流量数据等，进行数据整理、分析和可视化展示，撰写一份分析报告。

答案示例：

-数据集：某城市一周内每天的最高气温

-分析内容：计算每天的平均气温、最高气温和最低气温，制作气温变化折线图，分析气温变化趋势。板书设计①数据处理基本概念

-数据的定义与类型

-数据处理的步骤

-数据处理的工具与软件

②数据整理与排序

-数据清洗：缺失值处理、异常值处理、重复值处理

-数据分类：按照特定标准对数据进行分组

-数据排序：按照数值、字母或其他标准对数据进行排序

③数据筛选与统计

-条件筛选：使用条件公式筛选特定数据

-高级筛选：使用高级筛选功能进行复杂筛选

-数据统计：计算平均值、最大值、最小值、总和等统计指标

④数据的图表化表达

-图表类型：柱状图、折线图、饼图、散点图等

-图表设计：颜色选择、标签添加、布局调整

-图表制作：数据导入、图表生成、调整格式

⑤数据可视化原则

-信息清晰：图表应直观展示数据信息

-简洁明了：避免图表过于复杂，保持信息简洁

-交互性：图表应支持用户交互，如数据筛选、排序等

-一致性：图表风格应保持一致，便于比较和理解作业布置与反馈作业布置：

1.完成教材中的“数据处理与可视化表达”单元练习题，包括数据整理、排序、筛选和统计等基础操作。

2.选择一个实际生活中的数据集，如学校运动会成绩、班级图书借阅记录等，使用Excel进行数据整理，并制作至少两种不同类型的图表（如柱状图和折线图）来展示数据。

3.设计一个简单的调查问卷，收集同学们对于学校食堂的满意度，收集数据后，使用Excel进行数据整理，并制作饼图来展示不同满意度等级的人数比例。

作业反馈：

1.对学生的作业进行及时批改，确保每个学生都能得到反馈。

2.重点关注学生在数据处理过程中的准确性，如数据清洗、排序、筛选等步骤的正确性。

3.检查学生图表制作的质量，包括图表类型的选择、数据的准确展示、图表的美观性等。

4.对于作业中存在的问题，给出具体的改进建议，如对于数据处理错误的，指出错误原因并提供正确的方法；对于图表制作不规范的，指导学生如何调整格式和布局。

5.鼓励学生在反馈后进行自我反思，思考如何改进自己的学习方法，提高数据处理和可视化的能力。

6.对于表现优异的学生，给予表扬和鼓励，激发学生的学习积极性；对于遇到困难的学生，提供个别辅导，帮助他们克服学习障碍。

7.定期收集学生的作业反馈，了解学生的学习进度和存在的问题，调整教学策略，确保教学效果。反思改进措施反思改进措施（一）教学特色创新

1.融入实际案例：在教学中，我会更多地融入实际案例，比如使用学生熟悉的社交媒体数据或学校活动数据，让学生在实际情境中学习数据处理和可视化的技能。

2.互动式教学：尝试采用更多的互动式教学方法，如小组讨论、角色扮演等，让学生在参与中学习，提高他们的团队合作能力和问题解决能力。

反思改进措施（二）存在主要问题

1.学生参与度不足：有时候学生在课堂上参与度不高，可能是由于教学内容与他们的兴趣不匹配或者教学方法不够吸引人。

2.实践环节不足：虽然实践环节对于巩固知识很重要，但有时候由于时间限制，实践环节的设计和实施不够深入，学生可能没有