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浙江省2024届高三信息技术学考总复考点突破教学设计——常用表格数据的处理、大数据处理

授课内容

授课时数

授课班级

授课人数

授课地点

授课时间

课程基本信息

1.课程名称：常用表格数据的处理、大数据处理

2.教学年级和班级：浙江省2024届高三信息技术学考班

3.授课时间：2023年4月10日

4.教学时数：2课时（90分钟）

核心素养目标

1.数据处理能力：学生能够熟练运用电子表格软件进行数据录入、编辑、格式设置、公式运用等基本操作，提升常用表格数据的处理能力。

2.数据分析与决策：学生能够对数据进行整理、分析，从中提取有价值的信息，并运用数据作出合理的决策。

3.信息素养：学生将了解大数据处理的基本概念和方法，提高在信息社会中获取、理解、评价和使用信息的能力。

4.创新与实践：通过实际操作和案例分析，学生将学会将所学知识应用于解决实际问题，培养创新思维和实践能力。

5.团队合作与沟通：在小组讨论和合作过程中，学生能够有效沟通、协作，共同解决问题，提高团队合作能力。

教学难点与重点

1.教学重点

（1）掌握电子表格软件的基本操作，包括数据录入、编辑、格式设置、公式运用等。

举例：学生能够熟练使用电子表格软件进行数据录入，如利用“填充柄”快速填充序列数据，运用“粘贴”功能进行数据复制和合并。

（2）掌握数据分析的基本方法，包括数据整理、数据筛选、数据排序等。

举例：学生能够运用条件格式对数据进行可视化处理，通过“筛选”功能快速查找特定数据，利用“排序”功能按特定顺序展示数据。

（3）了解大数据处理的基本概念和方法，提高在信息社会中获取、理解、评价和使用信息的能力。

举例：学生能够理解大数据的五个V特性（Volume、Velocity、Variety、Veracity、Value），并掌握大数据处理的基本方法，如数据清洗、数据挖掘、数据分析等。

2.教学难点

（1）电子表格软件的高级功能运用，如宏、图表、数据透视表等。

举例：学生难以掌握宏的录制与执行，以及数据透视表的创建和数据筛选功能。

（2）大数据处理的技术和方法，如Hadoop、Spark、数据挖掘算法等。

举例：学生难以理解Hadoop和Spark等大数据处理框架的原理和应用，以及数据挖掘算法的选择和运用。

（3）数据分析与决策，学生难以将所学知识应用于实际问题，提出合理的解决方案。

举例：学生难以将数据分析结果转化为实际决策，如销售策略制定、风险评估等。

（4）团队合作与沟通，学生在小组讨论和合作过程中，难以有效沟通、协作，共同解决问题。

举例：学生在小组讨论中，难以表达自己的观点，或者难以理解他人的观点，导致合作效果不佳。

教学方法与手段

教学方法：

1.任务驱动法：通过设计具有挑战性和实际意义的任务，激发学生的学习兴趣和主动性，培养学生解决问题的能力。例如，让学生利用电子表格软件处理实际数据，进行数据分析与决策。

2.案例教学法：通过分析真实案例，使学生更好地理解和运用所学知识。例如，选取大数据处理的实际案例，让学生了解大数据处理的方法和应用。

3.小组合作法：将学生分为小组，进行合作学习和讨论，培养学生的团队合作能力和沟通能力。例如，让学生在小组内共同完成数据处理和分析任务，并进行成果展示和评价。

教学手段：

1.多媒体教学：利用多媒体设备，如投影仪、电脑等，展示教学内容和案例，提高学生的学习兴趣和理解程度。例如，在讲解大数据处理时，通过展示相关视频和图片，使学生更直观地了解大数据的概念和应用。

2.教学软件应用：利用教学软件，如电子表格软件、大数据处理软件等，进行实际操作和案例分析，提高学生的实践能力。例如，利用电子表格软件进行数据处理和分析，让学生亲自动手操作，加深对知识的理解和运用。

3.在线学习平台：利用在线学习平台，提供丰富的学习资源和练习题，方便学生自主学习和巩固知识。例如，在学习大数据处理时，引导学生利用在线学习平台进行相关知识的学习和练习。

4.互动式教学：通过提问、讨论等方式，引导学生积极参与课堂互动，提高学生的思维能力和解决问题的能力。例如，在讲解数据分析与决策时，教师可以通过提问引导学生思考和探讨，促进学生对知识的理解和运用。

教学流程

一、导入新课（用时5分钟）

同学们，今天我们将要学习的是《常用表格数据的处理、大数据处理》这一章节。在开始之前，我想先问大家一个问题：“你们在日常生活中是否遇到过需要处理大量数据的情况？”例如，你们是否曾经需要整理和分析班级同学的考试成绩、销售额数据等？这个问题与我们将要学习的内容密切相关。通过这个问题，我希望能够引起大家的兴趣和好奇心，让我们一同探索数据处理的奥秘。

二、新课讲授（用时10分钟）

1.理论介绍：首先，我们要了解电子表格软件的基本概念。电子表格软件是一种用于