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第1章数据与计算课前安排导入-粤教版（2019）高中信息技术必修一教学设计

授课内容

授课时数

授课班级

授课人数

授课地点

授课时间

设计意图

核心素养目标

1.信息意识：培养学生主动获取、分析、处理和运用数据的能力，提高学生对数据重要性的认识，形成利用信息技术解决问题的习惯。

2.计算思维：引导学生理解算法的基本概念，掌握计算思维的基本方法，能够运用计算思维解决实际问题。

3.信息伦理：教育学生遵守信息法律法规，树立正确的信息道德观念，尊重和保护个人隐私，负责任地使用信息技术。

4.信息实践：通过实际操作，培养学生运用信息技术解决实际问题的能力，提高学生的信息技术应用水平。

学习者分析

1.学生已经掌握了计算机基础知识，能够使用常见的办公软件，对信息技术有一定的了解，但在数据分析和处理方面可能缺乏系统的学习和实践。

2.学习兴趣方面，学生对数据可视化、算法应用等新技术充满好奇心，喜欢通过动手实践来学习新知识。在能力上，学生具备基本的逻辑思维能力和问题解决能力，但计算思维能力有待提升。学习风格方面，学生偏好互动式和合作式学习，对案例教学和项目实践反应积极。

3.学生在数据与计算的学习过程中可能遇到的困难和挑战包括：对抽象概念的理解困难，对算法逻辑的掌握不足，以及在处理复杂数据时缺乏有效的分析方法和工具。此外，学生可能在面对大量数据和复杂问题时感到压力，需要引导他们建立正确的学习态度和方法。”

教学资源准备

1.教材：粤教版高中信息技术必修一《数据与计算》相关章节，确保每位学生分发到位。

2.辅助材料：准备相关数据案例的电子表格、图表、以及教学视频片段。

3.实验器材：计算机设备、数据处理软件（如Excel、Python环境等），提前检查设备运行正常。

4.教室布置：设置小组讨论区域，确保每组学生都有足够的操作空间，以及展示成果的展示区。

教学过程

1.导入（约5分钟）

-激发兴趣：通过展示一组有趣的数据可视化图表，引导学生思考数据在生活中的重要作用，提问学生：“你们在生活中有哪些地方用到数据？”

-回顾旧知：简要回顾学生在初中阶段学习过的数据类型和简单统计方法，如平均数、中位数等。

2.新课呈现（约40分钟）

-讲解新知：详细介绍数据的收集、整理、分析等过程，强调数据清洗的重要性，讲解如何使用信息技术手段进行数据处理。

-举例说明：以班级学生的身高体重数据为例，演示如何使用Excel进行数据排序、筛选和图表制作。

-互动探究：将学生分成小组，每组分配一组实际数据，要求学生通过讨论和合作，尝试使用数据处理工具解决问题。

3.巩固练习（约25分钟）

-学生活动：学生根据教师的指导，独立或小组合作完成数据处理任务，如使用Python编写简单脚本处理数据。

-教师指导：在学生实践过程中，教师巡回指导，解答学生的疑问，提供必要的帮助，确保每个学生都能跟上教学进度。

4.总结反馈（约10分钟）

-总结提升：教师邀请几组学生分享他们的数据处理过程和结果，引导学生总结数据处理的步骤和注意事项。

-反馈评价：教师对学生的表现给予积极反馈，指出优点和需要改进的地方，鼓励学生在下一节课继续努力。

5.作业布置（约5分钟）

-布置作业：为学生布置与课堂内容相关的作业，要求学生在课后进一步巩固所学知识，如编写一个简单的数据分析和可视化报告。

教学资源拓展

1.拓展资源：

-数据分析与可视化工具：介绍诸如Tableau、PowerBI等专业数据分析工具的基本功能和用途。

-数据结构：讲解常见的数据结构如数组、链表、栈、队列、树、图等，以及它们在数据处理中的应用。

-算法介绍：介绍排序算法（如冒泡排序、快速排序等）、有哪些信誉好的足球投注网站算法（如二分查找、深度优先有哪些信誉好的足球投注网站等）的基本原理和实现方法。

-数据库基础：概述关系型数据库的基本概念，如表、记录、字段、索引等，以及SQL语言的基本使用。

-人工智能初步：介绍机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、强化学习等，以及它们在数据分析中的应用。

2.拓展建议：

-鼓励学生通过阅读相关的技术书籍或在线教程，深入了解数据分析的基本原理和实用技巧。

-建议学生参与在线课程，如Coursera、edX上的数据分析、机器学习等课程，以提升理论知识和实践能力。

-提议学生关注数据科学领域的必威体育精装版动态，如阅读相关的博客文章、学术论文，参加线上或线下的数据科学社区活动。

-鼓励学生尝试使用开源数据分析软件，如Python的NumPy、Pandas、Matplotlib等库，进行实际的数据处理和分析项目。

-建议学生在课后收集生活中的数据，尝试运用所学知识进行数据分析，将理论与实践相结合。

-推荐学生参与数据分析竞赛，如Kaggle比赛，通过解决实际问题来提高自己