初中信息技术七年级上册《Excel数据处理进阶》项目式导学案

初中信息技术七年级上册《Excel数据处理进阶》项目式导学案

一、指导思想与理论依据

本导学案的设计严格遵循《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》的核心精神，以提升学生数字素养与技能为目标，坚持“科”与“技”并重。课程设计摒弃了传统的软件操作技能讲授模式，转而采用项目式学习，将知识建构、技能习得、思维发展与实际应用融为一体。依据建构主义学习理论，本设计致力于创设真实、生动的问题情境，引导学生在解决问题的过程中主动探究、协作交流，从而完成对Excel数据处理知识的深层建构。同时，融入计算思维培养，强调将实际问题转化为计算机可处理模型的过程，引导学生学会分析问题、抽象数据、设计算法（操作步骤）并评估优化，最终实现从“学会操作”到“用数据解决实际问题”的思维跃迁。

二、教学内容分析

本章节内容选自河南大学出版社《信息技术》七年级上册第四章第三节，是在学生初步掌握了Excel基本概念、数据录入、工作簿与工作表管理之后，进入到核心技能学习的阶段。本节内容“Excel数据处理”是整个Excel教学的重中之重，也是培养学生信息处理能力的基石。教材内容涵盖了数据的排序、筛选、分类汇总以及利用公式与函数进行基础计算。然而，单纯的技能罗列容易导致学习碎片化。因此，本设计将教材知识点进行有机整合，以一个贯穿始终的综合项目为驱动，将【基础】（数据排序、筛选）、【核心】（公式与函数：SUM、AVERAGE、MAX、MIN、COUNT）、【难点】（分类汇总的前提——排序）以及【拓展应用】（数据可视化——图表创建与美化）串联起来，形成一个完整的“数据获取-数据整理-数据计算-数据分析-数据呈现”的工作流程，旨在帮助学生构建系统化的数据处理方法论。

三、学情分析

教学对象为七年级学生。他们在前期的学习中，已经具备了基本的计算机操作能力，对Excel的界面和工作表有初步认识，能够进行简单的数据录入和编辑。这个年龄段的学生思维活跃，对新事物充满好奇，喜欢动手实践，但抽象逻辑思维能力尚在发展之中，面对复杂问题时的系统分析能力较弱。他们生活中经常接触到各种数据（如考试成绩、游戏排行榜、商品价格等），但对如何利用数字化工具高效处理和分析这些数据，并从中发现有价值的信息，还缺乏清晰的认知和方法。因此，教学中需将抽象的数据处理逻辑与具体、有趣的生活实例相结合，通过层层递进的任务驱动，激发学生的内在学习动机，引导他们在“做中学”，在“用中思”，逐步培养数据意识。

四、教学目标

（一）知识与技能

1.理解数据排序、筛选、分类汇总在数据分析中的作用和意义。

2.掌握单关键字和多关键字排序的操作方法。

3.掌握自动筛选和高级筛选（自定义筛选）的基本操作，并能根据需求筛选出符合条件的数据。

4.熟练使用SUM、AVERAGE、MAX、MIN、COUNT等常用函数进行数据计算与分析。

5.理解分类汇总的功能，掌握其操作步骤，并能根据需要对数据进行分类汇总。

6.掌握基于数据区域创建柱形图、折线图等常见图表的方法，并能对图表进行基本的美化与修饰。

7.理解不同图表类型（如柱形图与折线图）的适用场景。

（二）过程与方法

1.通过参与“班级读书角运营数据分析”项目，体验运用Excel解决实际问题的完整过程。

2.学会根据分析目标，选择恰当的数据处理方法（排序、筛选、函数计算、图表等）。

3.在小组合作探究中，培养发现问题、分析问题、协作解决问题的能力。

4.【非常重要】初步建立从数据中提取信息、基于信息进行分析、并得出结论或提出建议的数据分析思维方法。

（三）情感、态度与价值观

1.感受数据处理工具在学习和生活中的广泛应用，体会信息技术对提高工作效率、辅助决策的价值。

2.培养严谨、细致、客观的数据处理态度，尊重数据事实。

3.通过小组合作，培养团队协作精神和分享意识。

4.形成初步的数据安全意识，懂得保护和合理使用数据。

五、教学重难点

（一）教学重点

1.【核心】常用函数（SUM、AVERAGE、MAX、MIN、COUNT）的使用方法。

2.【基础】数据的排序（单关键字与多关键字）与自动筛选操作。

3.【基础】分类汇总的操作步骤及其与排序的关系。

4.【重要】图表的创建与类型选择。

（二）教学难点

1.【难点】深刻理解分类汇总的前提是必须先对分类字段进行排序。

2.【难点】根据实际分析需求，灵活选择和组合多种数据处理方法，形成问题解决方案。

3.【难点】理解公式与函数中单元格引用的相对性概念（在此阶段初步感知即可，为后续学习铺垫）。

4.【热点】从图表中准确解读数据趋势，并形成有理有据的分析结论。

六、教学方法与策略

本课主要采用项目驱动法、任务驱动法、小组合作探究法、直观演示法与讲练结合法。以“班级读书角运营数据分析”为主线项目，将知识点拆解为环环相扣的子任务。教师通过创设情境，引出项目目标，引导学生思考需要获取哪些数据、如何组织数据、运用什么方法来分析。在关键操作点上，教师进行精讲与直观演示，扫清学生操作障碍。学生则以4人小组为单位，在教师提供的半成品数据表基础上，合作探究，共同完成项目任务。每个子任务完成后，设置小组展示和交流环节，鼓励学生分享本组的分析发现和操作技巧，碰撞思维火花，深化对知识的理解。最终，每个小组提交一份包含数据处理过程和最终分析报告的完整项目成果。

七、教学准备

1.硬件环境：计算机网络教室，配备多媒体教学控制系统，确保教师机能广播演示，学生机能上传作业。

2.软件环境：Windows操作系统，MicrosoftOfficeExcel2016或更高版本（WPS表格亦可）。

3.教学资源：

1.4.教师制作的多媒体课件（PPT），包含情境导入、任务说明、操作要点提示、案例分析等。

2.5.为本项目专门设计的半成品Excel工作簿文件“班级读书角运营数据.xlsx”。该文件包含两个工作表：“原始数据”和“分析报告”。“原始数据”表已录入若干条模拟的借阅记录，包含字段：借阅日期、书名、类别（如文学、科普、历史等）、借阅人、归还状态（已归还/未归还）、推荐指数（学生投票，1-5星）等，为后续所有操作提供数据基础。“分析报告”表为空，供学生粘贴图表和撰写结论。

3.6.小组项目任务书（电子版或纸质版），明确各阶段任务和要求。

4.7.数字化学习平台（如班级QQ群、学习通等），用于发布资料和收集学生作业。

八、教学实施过程（总时长：90分钟，两课时连堂）

（一）创设情境，明确项目，激发探究欲望（5分钟）

教师活动：课堂伊始，教师通过多媒体展示一组班级读书角的照片：整洁的书架、正在借书的同学、热烈的读书分享会场景。紧接着，教师提出问题：“同学们，咱们班的读书角越来越受欢迎，每天借阅量都很大。作为管理员，小明同学遇到了难题：他想知道哪类书最受欢迎？哪位同学是‘借阅之星’？哪些书被推荐得最多？面对满桌的借阅登记本，他眼花缭乱，手动统计不仅慢还容易出错。大家能利用我们刚学的Excel，帮小明快速、准确地分析这些数据，为读书角的后续建设（比如购书方向、举办读书活动）提供一份科学的建议报告吗？”由此，正式发布本节课的挑战项目——“我是数据分析师：班级读书角运营数据分析”。展示准备好的“班级读书角运营数据.xlsx”文件，引导学生打开“原始数据”表，初步观察数据构成。

学生活动：观看图片，聆听情境，明确本节课的终极挑战任务。打开指定工作簿，浏览数据，对即将处理的数据有初步印象。

设计意图：将学习内容置于真实的校园生活情境中，能迅速拉近学生与知识的距离，激发学生的责任感和解决问题的内在动力，为后续学习注入明确的目标感。

（二）任务一：数据初探——让数据有序（排序）（15分钟）

教师活动：教师引导：“面对这么多借阅记录，小明首先想知道哪本书的推荐指数最高？你能帮他快速找到吗？”学生可能会回答“看一遍”或“排序”。顺势引出第一个数据处理工具——排序。教师通过教学系统演示单关键字排序（对“推荐指数”列进行降序排列），并强调“扩展选定区域”的重要性，防止数据错位。随后，提出进阶问题：“如果推荐指数相同，我们怎么决定先后呢？比如，我们想先按类别，再按推荐指数高低来排，这样能更清楚地看到每个类别里最受欢迎的书。”引出多关键字排序（主要关键字“类别”，升序；次要关键字“推荐指数”，降序）。演示操作后，让学生自主探究，完成以下任务：（1）找出推荐指数最高的3本书。（2）按“归还状态”排序，快速查看哪些书还未归还。【基础】【重要】

学生活动：跟随教师演示进行操作，掌握单关键字和多关键字排序。小组内互助，完成教师布置的两个小任务，并派代表分享操作结果和方法。

设计意图：排序是最基本的数据整理操作。通过从单一条件到复合条件的递进设问，引导学生理解排序在数据整理中的价值，掌握其核心操作，为后续更复杂的分析（如分类汇总）奠定基础。此环节重在夯实基础操作。

（三）任务二：慧眼识珠——按需提取数据（筛选）（15分钟）

教师活动：继续推进情境：“小明想为科普类的书籍举办一次专场推荐会。他需要从所有记录中，快速找出所有‘科普’类图书的借阅情况。如果用肉眼在一百多条记录里找，太慢了！Excel有更智能的方法——筛选。”教师演示如何进入筛选状态，并讲解如何通过下拉箭头进行文本筛选（勾选“科普”）。接着，提出新挑战：“小明的书架上准备添置一批新书，他想了解那些借出后还没归还的书有哪些？特别是如果书名叫什么来着？比如含有‘宇宙’二字的，能不能快速找到？”引出“自定义筛选”。教师演示如何对“书名”进行“包含”某个关键词的筛选，以及对“推荐指数”进行“大于或等于4”的数字筛选。【重要】【热点】强调筛选只是临时“隐藏”不符合条件的数据，并未删除，取消筛选即可恢复全部数据。让学生自主探究：（1）筛选出“历史”类且“已归还”的记录。（2）筛选出推荐指数为5星的“文学”类书籍。

学生活动：跟随演示学习自动筛选和自定义筛选。小组合作完成两个筛选任务，并思考：筛选和排序有什么不同？它们分别解决了什么问题？

设计意图：筛选是数据分析中按需提取信息的利器。通过层层递进的筛选任务，让学生掌握基于文本、数值的多种筛选技巧，理解筛选的“临时性”特点，培养根据具体条件灵活提取数据子集的能力。

（四）任务三：精打细算——用数据说话（函数）（25分钟）

教师活动：“刚才我们都是在‘看’数据、‘找’数据。现在，小明需要一些概括性的‘数字’来整体把握读书角的运营情况。比如：总共发生了多少次借阅？所有书的平均推荐指数是多少？最高推荐指数和最低推荐指数分别是多少？这些，就需要Excel的‘计算’功能出场了。”这是本节课的【核心】内容。教师首先引导学生认识Excel中的函数概念——Excel预定义的、能够快速完成特定计算的公式。然后，逐一介绍并演示本次任务需要用到的五个函数：

1.COUNT函数：计算包含数字的单元格个数。演示如何统计借阅总次数（通常借阅记录ID列或借阅日期列是数字，可用此函数）。【基础】

2.AVERAGE函数：计算平均值。演示计算所有记录的平均推荐指数。【重要】

3.MAX函数：找最大值。演示找到最高的推荐指数。【重要】

4.MIN函数：找最小值。演示找到最低的推荐指数。【重要】

5.SUM函数：求和。此处可设计为计算“累计借阅天数”或类似需要求和的数据（若数据表中包含“借阅天数”字段）。若没有，可引导学生思考SUM函数还能用在什么地方？比如统计某个类别图书的总借阅次数（需结合筛选功能），为后续嵌套使用铺垫。

教师在演示每个函数时，重点讲解函数的组成（等号开头、函数名、括号、参数区域），并强调选择数据区域（参数）的准确性。演示后，立即让学生在自己电脑上进行操作，计算整个数据表的借阅总次数、平均推荐指数等。【非常重要】此时，教师巡视指导，及时发现并解决学生在区域选择、函数拼写等方面的问题。鼓励学生尝试在筛选状态下使用函数，观察结果的变化，初步感知函数与数据可见性的关系（SUBTOTAL函数的初步渗透，不做硬性要求，优秀生可探索）。

学生活动：紧跟教师演示，逐一练习使用COUNT、AVERAGE、MAX、MIN等函数完成计算任务。小组内交流操作心得，互相检查计算结果是否正确，讨论为什么某个函数要选择某个特定的区域。

设计意图：函数是Excel数据分析的灵魂。此环节集中火力突破五个最常用、最基础的统计函数，通过讲练结合、即时反馈，确保绝大部分学生能掌握函数的基本用法，体验到用计算机进行自动计算的强大与便捷。为整个项目提供核心的计算支撑。

（五）课间休息与知识回顾（10分钟）

教师和学生离开机房休息。教师可利用这短暂时间，在脑海中梳理下一环节的逻辑，准备迎接本节课的【难点】。

（六）任务四：分门别类——洞察数据规律（分类汇总）（20分钟）

教师活动：第二课时开始，教师首先带领学生简单回顾上节课的核心函数。随后，抛出更具挑战性的问题：“小明已经知道总的平均推荐指数了，但他更想知道‘文学’、‘科普’、‘历史’等不同类别的书籍，它们的平均推荐指数分别是多少？哪一类最受同学们喜爱？这个问题，靠我们刚才学的一个个函数能解决吗？”引导学生思考，可以分别筛选出每个类别，再用AVERAGE函数去算，但这样操作繁琐、效率低。由此，引出解决此类问题的【难点】但也是【高频考点】的工具——分类汇总。教师操作演示分类汇总的完整步骤。首先，【非常重要】强调分类汇总的第一步必须是对“分类字段”（这里是“类别”）进行排序，将同类数据排在一起。教师先演示对“类别”进行升序排序。然后，打开“分类汇总”对话框，设置“分类字段”为“类别”，“汇总方式”为“平均值”，“选定汇总项”勾选“推荐指数”。点击确定，观察数据是如何分级显示的。引导学生点击左上角的层级按钮（1，2，3），观察不同层级下的数据呈现，理解分类汇总的本质是“先分组，后统计”。让学生基于同样的原理，自主尝试汇总出“不同归还状态下书籍的平均推荐指数”（可能无意义，但可操作）或“每个借阅人的借阅次数”（汇总方式选“计数”，汇总项选“借阅日期”或其他可计数字段），巩固对分类汇总的理解。

学生活动：在教师引导下，明确任务需求。跟随演示，亲手完成按“类别”汇总平均推荐指数的操作。体验排序作为前置步骤的关键性。尝试完成第二个自主探究的分类汇总任务，加深理解。通过观察分级显示，理解分类汇总结果的结构化呈现方式。

设计意图：分类汇总是对学生数据处理能力的一次综合提升。通过对比“筛选+函数”与“分类汇总”两种方法，让学生深刻体会到分类汇总在批量分组统计中的高效性。反复强调“先排序后汇总”的逻辑，是为了强化数据处理流程的严谨性，突破本节最大的操作难点和思维误区。

（七）任务五：一图胜千言——让数据会说话（图表）（15分钟）

教师活动：“通过分类汇总，我们得到了一个按类别统计的平均推荐指数表。这个表格虽然清晰，但如果想一眼就看出哪类书的受欢迎程度差距，向小明或全班同学做汇报时，什么方式更直观？”引导学生得出“图表”。教师介绍图表是数据的可视化呈现，能更直观地表达数据之间的关系和趋势。演示如何选中分类汇总后的数据区域（注意要仅选中汇总数据，不要选中明细数据），插入图表。重点介绍两种常用图表：【重要】

1.柱形图：用于比较不同类别之间的数据大小（如比较各类别的平均推荐指数）。演示插入柱形图，并讲解图表的基本构成要素：图表标题、坐标轴、图例、数据系列等。

2.折线图：用于展示数据随时间的变化趋势（如果数据是时间序列，如每月的借阅量）。可引导学生思考，如果要展示每天借阅量的变化，该用什么图？简单演示折线图的创建。

创建图表后，教师进一步演示图表的美化操作：修改图表标题、调整颜色样式、添加数据标签等，让图表更加美观、清晰、专业。【拓展应用】学生任务：基于刚才的分类汇总结果，创建一个能够清晰展示各类别书籍受欢迎程度（平均推荐指数）的柱形图，并进行适当的美化和修饰。将生成的图表到“分析报告”工作表中。

学生活动：学习根据不同的分析目的选择合适的图表类型。动手操作，完成柱形图的创建、美化和。小组内互相欣赏、评价各自的图表作品。

设计意图：图表是数据分析结果的最终呈现形式，也是信息表达的最高效方式。此环节培养学生的数据可视化意识和审美能力，让他们掌握将枯燥数据转化为生动图形的技能，为最终形成完整的分析报告做好关键一步。

（八）成果整合与初步汇报（小组合作）（10分钟）

教师活动：引导学生回顾整个项目流程：从原始数据出发，我们经历了排序、筛选、函数计算、分类汇总，最终用图表呈现了最重要的发现。现在，我们需要将这些碎片化的成果，整合成一份完整、清晰的分析报告。指导学生打开“分析报告”工作表。报告应包含以下几个部分：

1.【数据概况】简要描述数据的基本情况（总借阅次数、平均推荐指数等），可以用文本框或直接在单元格中输入文字。

2.【分类分析】将按类别汇总平均推荐指数的结果（表格）粘贴过来，并进行简要的文字说明（例如：“数据显示，文学类书籍的平均推荐指数最高，为4.5星，最受同学们欢迎；历史类次之……”）。

3.【可视化呈现】将刚刚创建并美化好的柱形图粘贴过来。

4.【结论与建议】基于以上分析，小组讨论并撰写给小明（班级）的建议。例如：“建议多采购文学类图书；可以举办一次‘文学名著分享会’；对科普类图书，可以尝试推荐一些趣味性更强的版本……”

学生以小组为单位，分工合作，快速整理分析成果，将图表、数据、文字说明整合到“分析报告”工作表中。教师巡视，参与小组讨论，给予指导和启发。

设计意图：将分散的任务成果整合成一份完整的报告，是项目式学习的收尾环节，也是对学习效果的综合检验。它迫使学生回顾整个思维过程，学会用数据支撑观点，形成有逻辑的结论，培养了学生的综合分析能力和书面表达能力。小组合作的形式则提升了沟通与协作效率。

（九）成果展示与多元评价（10分钟）

教师活动：邀请2-3个小组的代表，通过教学系统向全班展示本组的分析报告。要求学生边展示边讲解，说明本组的分析思路、主要发现和最终建议。其他小组认真聆听，可以提问或提出不同见解。教师引导学生从以下几个方面进行点评：

1.【数据准确性】数据处理过程是否正确？函数使用是否得当？

2.【逻辑清晰度】分析报告结构是否完整？结论是否有数据支撑？【非常重要】

3.【创新与美观】图表是否美观？有没有独特的分析角度或建议？

4.【团队协作】小组分工是否明确？合作是否顺畅？

教师对每个展示小组给予积极肯定的评价，并针对存在的问题提出建设性意见。最后，要求所有小组课后将最终完善的分析报告上传至学习平台。

学生活动：展示本组作品，分享分析成果和学习心得。积极参与点评，学习他组的优点，反思本组的不足。

设计意图：成果展示与评价是项目式学习的关键环节，它不仅为学生提供了展示自我、交流学习的平台，更通过多元化的评价标准，引导学生从多个维度反思自己的学习过程，实现“教-学-评”的一致性。教师的总结性评价起到画龙点睛的作用，帮助学生提炼方法，升华认识。

九、板书设计

第四章第三节Excel数据处理进阶——我是数据分析师