9.1.3获取数据得途径（教案）-【新教材】2020-2021学年人教A版（2019）高中数学必修第二册.docx

9.1.3获取数据得途径（教案）-【新教材】2020-2021学年人教A版（2019）高中数学必修第二册

授课内容

授课时数

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授课时间

教材分析

本节课为人教A版（2019）高中数学必修第二册第九章第一节“获取数据的途径”。该章节主要介绍如何通过调查、实验等方法获取数据，并利用数据分析处理信息。内容涵盖调查方法的选择、数据收集、数据整理和分析等方面。本节课内容与实际生活紧密相连，旨在培养学生运用数学方法解决实际问题的能力。

针对高二的学生，他们已具备一定的数学基础和实际操作能力，通过本节课的学习，将进一步提高他们运用数学方法获取和处理数据的能力，为后续课程打下基础。在教学过程中，要注重理论与实践相结合，让学生在实际操作中掌握数据分析的方法和技巧。同时，要关注学生的个体差异，因材施教，使他们在原有基础上得到提高。

核心素养目标

本节课旨在培养学生的数据处理与分析能力，使其能够运用数学方法解决实际问题。通过学习，学生将掌握调查方法的选择、数据的收集、整理和分析等技能，提高运用数学知识获取和处理信息的能力。同时，培养学生的问题解决能力和团队合作意识，使其在解决实际问题时能够有效地运用数据处理方法，为后续课程打下坚实基础。

教学难点与重点

1.教学重点

（1）掌握调查方法的选择：学生需要了解不同调查方法的特点和适用场景，能够根据实际问题选择合适的调查方法。

（2）数据收集与整理：学生应学会使用各种工具进行数据收集，并能对收集到的数据进行整理和处理。

（3）数据分析：学生需要掌握数据分析的基本方法，包括描述性统计、图表分析等，能够对数据进行合理分析并得出结论。

2.教学难点

（1）调查方法的选择：学生对于不同调查方法的理解和运用可能存在困难，特别是在实际问题中如何选择合适的调查方法。

（2）数据整理和分析：学生在面对复杂数据时，可能不知道如何进行整理和分析，难以提取有效信息。

（3）将数据分析应用于实际问题：学生可能难以将所学数据分析方法应用于实际问题中，解决问题能力有待提高。

教学方法与策略

1.采用案例研究和项目导向学习相结合的教学方法，让学生在实际操作中掌握数据分析的方法和技巧。通过分析具体案例，引导学生运用所学知识解决实际问题，提高问题解决能力。

2.设计角色扮演、小组讨论等互动活动，鼓励学生积极参与，培养团队合作意识。例如，让学生分组进行调查，收集数据并进行分析，最后汇报结果，以此提高学生的沟通能力和团队协作能力。

3.利用多媒体教学资源，如网络数据资源、统计软件等，帮助学生更好地理解数据分析的方法和过程。同时，通过动画、图片等形式展示数据处理过程，增加课堂趣味性，提高学生的学习兴趣。

教学过程设计

1.导入环节（5分钟）

-情境创设：教师展示一组数据，如某城市去年的空气质量指数分布情况，引导学生关注数据来源和意义。

-提出问题：请问这些数据是如何获取的？我们可以通过哪些方法来分析这些数据？

-学生思考：让学生回顾已有知识，思考数据获取和分析的方法。

2.讲授新课（15分钟）

-调查方法的选择：介绍不同的调查方法，如全面调查、抽样调查等，并分析各自的优缺点。

-数据收集与整理：讲解如何使用调查工具进行数据收集，以及如何对收集到的数据进行整理和处理。

-数据分析：介绍描述性统计、图表分析等基本数据分析方法，并通过实例演示。

3.师生互动环节（10分钟）

-提问：教师提问学生关于调查方法选择、数据收集和整理等方面的问题，检查学生对知识的掌握情况。

-讨论：学生分组讨论实际问题，选择合适的调查方法并进行数据收集和整理，教师巡回指导。

4.巩固练习（5分钟）

-练习题：教师布置一些有关调查方法选择和数据分析的练习题，让学生独立完成。

-讨论：学生分组讨论练习题的解题思路和方法，教师参与并给予指导。

5.课堂小结（5分钟）

-教师引导学生总结本节课所学内容，强调调查方法的选择、数据收集和整理、数据分析等方面的关键知识点。

-学生反思：让学生反思自己在课堂上的学习情况，提出疑问和困惑。

6.作业布置（5分钟）

-教师布置一些有关调查方法选择和数据分析的作业题，让学生课后巩固所学知识。

总计：45分钟

教学过程中，教师要关注学生的个体差异，因材施教，对不同水平的学生给予适当的指导和帮助。同时，要注重培养学生的动手操作能力和实际问题解决能力，让学生在实际操作中掌握数据分析的方法和技巧。

知识点梳理

本节课主要涉及以下知识点：

1.调查方法的选择：了解全面调查、抽样调查等不同调查方法的特点和适用场景，能够根据实际问题选择合适的调查方法。

2.数据收集与整理：掌握使用调查工具进行数据收集的方法，了解数据整理和处理的基本步骤，包括数据清洗、数据排序、数据筛选等。

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