6.2数据的收集(第二课时) 教学设计 2024-2025学年 北师大版数学七年级上册.docx

6.2数据的收集(第二课时) 教学设计 2024-2025学年 北师大版数学七年级上册.docx

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6.2数据的收集(第二课时)教学设计2024-2025学年北师大版数学七年级上册

授课内容

授课时数

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授课地点

授课时间

教学内容

本节课的教学内容来自于北师大版数学七年级上册第六章第二节“数据的收集(第二课时)”。该节内容主要包括:

1.学习如何通过调查、实验等方式收集数据;

2.掌握数据收集的基本方法和技巧;

3.了解数据收集在实际生活中的应用。

本节课的教学目标是让学生掌握数据收集的基本方法和技巧,能够运用所学知识进行实际的数据收集,并理解数据收集在生活中的重要性。

核心素养目标

本节课的核心素养目标在于培养学生的数据素养和实证意识。通过学习数据的收集方法和技巧,使学生能够主动观察生活,运用数学眼光发现问题,科学地进行数据收集与分析,从而形成对数据内在规律的理解和认识。同时,通过实践操作,提升学生的动手能力、团队协作能力以及问题解决能力,让学生在实际情境中感受数学与生活的紧密联系,体会数学学习的乐趣和价值。

重点难点及解决办法

重点:数据的收集方法与技巧,数据收集在实际生活中的应用。

难点:如何科学、有效地进行数据收集,对数据进行分析与解读。

解决办法:

1.针对重点,通过实例展示和小组讨论,让学生直观地理解数据的收集方法,如调查、实验等,并掌握相应的技巧。

2.对于难点,可以采用“情境教学”的方法,设计具体的生活场景,让学生在实际操作中学会如何科学、有效地进行数据收集。同时,引导学生运用所学知识对数据进行分析与解读,培养他们的数据处理能力。

3.利用多媒体教学手段,如视频、图片等,增强学生的直观感受,激发他们的学习兴趣。

4.分组合作,让学生在团队协作中共同解决问题,提高他们的沟通与协作能力。

5.注重课后实践,鼓励学生在日常生活中运用所学知识进行数据收集与分析,将理论联系实际,巩固所学知识。

教学资源准备

1.教材:确保每位学生都有《北师大版数学七年级上册》第六章第二节“数据的收集(第二课时)”的教材或学习资料。

2.辅助材料:准备与教学内容相关的图片、图表、视频等多媒体资源,以便于直观展示数据收集的方法和实际应用。

3.实验器材:如果涉及实验,提前准备实验器材,并确保其完整性和安全性。

4.教室布置:根据教学需要,布置教室环境,如设置分组讨论区、实验操作台等,以方便学生进行小组讨论和实践操作。

教学过程设计

1.导入新课(5分钟)

目标:引起学生对“数据收集”的兴趣,激发其探索欲望。

过程:

开场提问:“你们知道数据收集是什么吗?它与我们的生活有什么关系?”

展示一些关于数据收集的图片或视频片段,让学生初步感受数据收集的魅力或特点。

简短介绍数据收集的基本概念和重要性,为接下来的学习打下基础。

2.数据收集基础知识讲解(10分钟)

目标:让学生了解数据收集的基本概念、组成部分和原理。

过程:

讲解数据收集的定义,包括其主要组成元素或结构。

详细介绍数据收集的组成部分或功能,使用图表或示意图帮助学生理解。

3.数据收集案例分析(20分钟)

目标:通过具体案例,让学生深入了解数据收集的特性和重要性。

过程:

选择几个典型的数据收集案例进行分析。

详细介绍每个案例的背景、特点和意义,让学生全面了解数据收集的多样性或复杂性。

引导学生思考这些案例对实际生活或学习的影响,以及如何应用数据收集解决实际问题。

4.学生小组讨论(10分钟)

目标:培养学生的合作能力和解决问题的能力。

过程:

将学生分成若干小组,每组选择一个与数据收集相关的主题进行深入讨论。

小组内讨论该主题的现状、挑战以及可能的解决方案。

每组选出一名代表,准备向全班展示讨论成果。

5.课堂展示与点评(15分钟)

目标:锻炼学生的表达能力,同时加深全班对数据收集的认识和理解。

过程:

各组代表依次上台展示讨论成果,包括主题的现状、挑战及解决方案。

其他学生和教师对展示内容进行提问和点评,促进互动交流。

教师总结各组的亮点和不足,并提出进一步的建议和改进方向。

6.课堂小结(5分钟)

目标:回顾本节课的主要内容,强调数据收集的重要性和意义。

过程:

简要回顾本节课的学习内容,包括数据收集的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调数据收集在现实生活或学习中的价值和作用,鼓励学生进一步探索和应用数据收集。

布置课后作业:让学生撰写一篇关于数据收集的短文或报告,以巩固学习效果。

教学资源拓展

1.拓展资源:

(1)数据收集相关的书籍:如《数据分析基础》、《数据科学入门》等,这些书籍可以为学生提供更为深入的数据收集和分析的知识。

(2)在线课程:如Coursera、edX等平台上提供的数据收集和分析相关课程,例如“数据科学导论”、“统计学原理”等。

(3)数据收集工具软件:如Excel、SP

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