初一数学北师大版教材学习策略.docx

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初一数学北师大版教材学习策略

教学内容:

本节课的教学内容来自于北师大版初一数学教材,第三章《数据的收集与处理》,第一节《数据的收集》。本节内容主要包括:数据的收集方法、数据的整理和表示方法、以及如何利用图表来展示数据。

教学目标:

1.让学生掌握数据的收集方法,能够独立完成数据的收集工作。

2.让学生学会整理和表示数据,能够利用图表来展示数据。

3.培养学生的观察能力和数据分析能力,能够从数据中提取有用的信息。

教学难点与重点:

重点:数据的收集方法、数据的整理和表示方法、图表的制作。

难点:如何从数据中提取有用的信息,如何利用图表来展示数据。

教具与学具准备:

教具:黑板、粉笔、投影仪、电脑。

学具:教材、练习本、铅笔、橡皮。

教学过程:

一、实践情景引入(5分钟)

教师通过向学生发放一份调查问卷,让学生填写,然后收集起来。以此引出本节课的主题——数据的收集。

二、教材内容讲解(15分钟)

教师利用投影仪,向学生展示教材中的内容,讲解数据的收集方法、数据的整理和表示方法、图表的制作。

三、例题讲解(10分钟)

教师通过一个具体的例题,向学生展示如何从数据中提取有用的信息,如何利用图表来展示数据。

四、随堂练习(5分钟)

教师布置一道随堂练习题,让学生独立完成,然后进行讲解。

五、板书设计(5分钟)

教师在黑板上设计一份板书,内容包括:数据的收集方法、数据的整理和表示方法、图表的制作。

六、作业设计(5分钟)

作业题目:

2.请制作一份图表,展示你收集到的调查问卷数据。

答案:

1.数据的收集方法有:问卷调查、访谈、观察等。

2.图表的制作可以根据实际情况进行,可以是条形图、折线图、饼图等。

课后反思及拓展延伸:

本节课的教学内容较为简单,但对学生来说却非常重要。通过本节课的学习,学生应该能够掌握数据的收集方法,学会整理和表示数据,能够利用图表来展示数据。同时,教师也应该注意引导学生从数据中提取有用的信息,培养学生的观察能力和数据分析能力。

在拓展延伸方面,教师可以让学生尝试利用互联网资源,了解更多的数据收集和处理方法,提高他们的数据处理能力。

重点和难点解析:

一、数据的收集方法

数据的收集是数据分析的基础,也是本节课的重点和难点之一。在实际操作中,数据的收集方法有多种,包括问卷调查、访谈、观察等。每种方法都有其优缺点,教师在教学中需要引导学生根据实际情况选择合适的数据收集方法。

1.问卷调查:问卷调查是一种常用的数据收集方法,通过发放问卷,让被调查者填写,从而收集数据。问卷调查的优点是操作简单,成本较低,可以收集大量数据。缺点是填写问卷需要时间,被调查者可能不愿意配合,且问卷设计的质量会影响数据的准确性。

2.访谈:访谈是一种通过与被调查者面对面交流,收集数据的方法。访谈的优点是可以深入了解被调查者的观点和意见,数据质量较高。缺点是访谈需要花费较多时间,且可能受到访谈者主观意识的影响。

3.观察:观察是一种通过观察被调查者的行为和环境,收集数据的方法。观察的优点是不需要干预被调查者的正常生活,数据较为真实。缺点是观察可能受到观察者主观意识的影响,且数据收集过程较为繁琐。

二、数据的整理和表示方法

数据的整理和表示是数据分析的关键环节,也是本节课的重点和难点之一。在实际操作中,数据的整理和表示方法有多种,包括列表、图表等。教师在教学中需要引导学生根据实际情况选择合适的整理和表示方法。

1.列表:列表是一种将数据按照一定的顺序排列,以方便查看和分析的方法。列表的优点是简单明了,便于比较。缺点是当数据量较大时,列表可能会显得杂乱无章。

2.图表:图表是一种通过图形的形式,将数据展示出来的方法。图表的优点是可以直观地展示数据,便于分析和理解。缺点是图表需要花费时间制作,且不同类型的图表适用于不同类型的数据。

三、图表的制作

图表的制作是数据分析的重要环节,也是本节课的重点和难点之一。教师在教学中需要引导学生根据实际情况选择合适的图表制作方法。

1.条形图:条形图是一种通过长短不同的条形,表示不同数据大小的图表。条形图的优点是可以清晰地展示数据的大小关系,便于比较。缺点是当数据量较大时,条形图可能会显得杂乱无章。

2.折线图:折线图是一种通过连接数据点,展示数据变化趋势的图表。折线图的优点是可以直观地展示数据的变化趋势,便于分析。缺点是折线图不适合展示大量数据。

3.饼图:饼图是一种通过扇形的大小,表示不同数据占整体数据比例的图表。饼图的优点是可以清晰地展示数据的占比关系,便于比较。缺点是饼图不适合展示大量数据,且容易产生误导。

四、从数据中提取有用的信息

从数据中提取有用的信息是数据分析的核心,也是本节课的重点和难点之一。教师在教学中需要引导学生掌握从数据中提取信息的方法。

1.描述性统计:描述性统

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