第1课 数据与信息（教学设计）2023-2024学年四年级上册信息技术江西科学技术版.docx

第1课数据与信息（教学设计）2023-2024学年四年级上册信息技术江西科学技术版

科目

授课时间节次

--年—月—日（星期——）第—节

指导教师

授课班级、授课课时

授课题目

（包括教材及章节名称）

第1课数据与信息（教学设计）2023-2024学年四年级上册信息技术江西科学技术版

教材分析

《数据与信息》是2023-2024学年四年级上册信息技术江西科学技术版的一课。本节课主要内容是通过生活中的实例，让学生了解数据和信息的概念，培养学生收集、整理、分析信息的能力，以及利用信息技术工具处理信息的能力。

本节课的内容与学生的日常生活紧密相连，通过实例的引入，使学生能够理解数据和信息的关系，以及信息技术的应用。在教学过程中，要注重学生的实践操作，培养学生的动手能力，提高学生运用信息技术解决问题的能力。同时，要注重培养学生的信息素养，使学生能够正确、安全地使用信息技术。

核心素养目标

本节课的核心素养目标包括：提高学生的信息意识，培养学生主动接触和关注信息的行为习惯；培养学生运用信息技术解决实际问题的能力，学会利用信息技术获取、处理、管理和应用信息；增强学生的信息伦理观念，使学生在使用信息技术的过程中能够遵守道德规范，保护个人隐私；培养学生团队协作精神，学会在信息技术环境下与人沟通交流，共同完成任务。

重点难点及解决办法

三、重点难点及解决办法

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本节课的重点是让学生理解数据与信息的关系，以及掌握利用信息技术工具处理信息的基本方法。难点在于如何引导学生从实际生活中发现信息，并运用信息技术手段进行信息的收集、整理和分析。

为了解决这一重点难点，可以采取以下方法：

1.利用生活中的实例，让学生直观地感受数据与信息的关系，通过实际操作，体验信息技术在处理信息中的作用。

2.设计具有针对性的课堂活动，如小组讨论、实践操作等，引导学生主动发现生活中的信息，并运用信息技术手段进行处理。

3.在教学过程中，注重对学生进行个别辅导，针对不同学生的实际情况，指导他们如何利用信息技术解决实际问题。

4.组织学生进行实践操作，让学生在实际操作中掌握信息技术工具的使用方法，提高他们处理信息的能力。

教学方法与策略

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1.选择适合教学目标和学习者特点的教学方法，如讲授、讨论、案例研究、项目导向学习等。

2.设计具体的教学活动，如角色扮演、实验、游戏等，以促进学生参与和互动。

3.确定教学媒体使用，如利用多媒体演示文稿展示实例，使用信息技术工具进行实践操作等。

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教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对数据的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们知道数据是什么吗？它与我们的生活有什么关系？”

展示一些关于数据的图片或视频片段，让学生初步感受数据的魅力或特点。

简短介绍数据的基本概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.数据基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解数据的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解数据的定义，包括其主要组成元素或结构。

详细介绍数据的组成部分或功能，使用图表或示意图帮助学生理解。

通过实例或案例，让学生更好地理解数据在实际应用或作用。

3.数据案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解数据的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的数据案例进行分析。

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，包括数据的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调数据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。

布置课后作业：让学生撰写一篇关于数据的短文或报告，以巩固学习效果。

教学资源拓展

1.拓展资源：

（1）数据处理软件：Excel、Python、R等

（2）数据可视化工具：Tableau、PowerBI、Matplotlib等

（3）数据分析案例库：国内外知名数据分析案例，如淘宝双11数据、美国大选投票数据等

（4）数