第五章《数据处理和可视化表达》第3课时《数据的分析》教学设计2023—2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修1.docx

第五章《数据处理和可视化表达》第3课时《数据的分析》教学设计2023—2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修1

学校

授课教师

课时

授课班级

授课地点

教具

设计意图

核心素养目标

1.数据解读与处理能力：培养学生准确理解数据背后的含义，通过数据处理方法提炼有效信息，形成对数据的基本分析和理解能力。

2.信息表达与呈现技巧：训练学生运用信息技术手段，将数据分析结果以图表、报告等形式进行有效表达和可视化呈现。

3.逻辑思维与创新意识：激发学生运用逻辑思维对数据进行深入挖掘，鼓励创新性思考，提升解决实际问题的能力。

4.合作交流与共享精神：培养学生团队协作意识，通过小组讨论、分享经验，共同完成数据分析任务，提高集体智慧。

教学难点与重点

1.教学重点

①掌握数据收集、整理和清洗的基本方法。

②学习使用统计软件或编程语言进行数据分析。

③理解并应用数据可视化表达的基本原则和技巧。

2.教学难点

①数据清洗过程中如何准确识别和处理异常值、缺失值。

②利用统计方法进行数据推断时，如何选择合适的统计模型。

③在数据可视化表达中，如何选择最合适的数据图表类型以准确传达信息。

教学方法与手段

教学方法：

1.讲授法，系统讲解数据分析的基本概念和步骤。

2.案例分析法，通过具体案例让学生理解数据处理的实际应用。

3.小组合作学习，鼓励学生分组讨论，共同完成数据分析任务。

教学手段：

1.使用多媒体教学，展示数据分析的实际操作过程。

2.引入教学软件，如Excel、Python等，让学生动手实践。

3.利用网络资源，如在线数据集，增强学生的实际操作经验。

教学过程

1.导入（约5分钟）

激发兴趣：通过展示一组有趣的统计数据，如社交媒体用户增长趋势，引发学生对数据分析和可视化表达的兴趣。

回顾旧知：回顾上一节课学习的数据整理和清洗方法，询问学生如何将这些方法应用于实际数据分析中。

2.新课呈现（约40分钟）

讲解新知：详细讲解本节课的主要知识点，包括数据分析的基本概念、数据分析的步骤、以及数据可视化表达的重要性。

举例说明：通过展示一个实际的数据分析案例，如分析某城市的交通流量数据，帮助学生理解如何从数据中提取有价值的信息。

互动探究：引导学生通过小组讨论，探讨如何选择合适的数据可视化图表，并解释其选择的理由。

3.巩固练习（约30分钟）

学生活动：让学生分组进行数据分析练习，使用课堂上讲解的方法和技巧，对给定的数据集进行分析，并尝试制作可视化图表。

教师指导：在学生进行练习时，教师巡回指导，及时解答学生的疑问，提供必要的帮助和建议。

4.总结反馈（约10分钟）

学生展示：邀请几组学生展示他们的数据分析结果和可视化图表，让其他学生进行评价和反馈。

教师点评：教师对学生的表现进行点评，总结本节课的重点内容，并指出学生在分析和可视化过程中的优点和需要改进的地方。

5.作业布置（约5分钟）

布置课后作业：要求学生利用本周所学知识，独立完成一个数据分析项目，并提交一份包含数据分析过程和结果的可视化报告。

教学资源拓展

1.拓展资源

-数据分析工具：介绍除Excel以外的数据分析工具，如Python的Pandas库、R语言等，以及它们在数据处理和分析中的应用。

-数据可视化工具：介绍各种数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等，以及它们的特点和适用场景。

-统计学基础：拓展统计学的基本概念，如均值、中位数、众数、方差、标准差等，以及它们在数据分析中的作用。

-实际案例研究：提供一些实际案例，如市场调研、社会调查、自然科学研究等领域的数据分析案例，让学生了解数据分析在不同领域的应用。

-数据隐私和安全：讨论数据隐私和安全的重要性，介绍如何保护个人数据不被滥用，以及数据合规的相关知识。

2.拓展建议

-鼓励学生阅读相关的数据分析书籍，如《Python数据分析基础教程》、《数据科学入门》等，以加深对数据分析原理和方法的理解。

-建议学生参加线上或线下的数据分析课程，如Coursera、edX等平台上的数据分析课程，以提升实践技能。

-提议学生关注数据分析相关的博客、论坛和社交媒体群组，如StackOverflow、GitHub等，以便在学习过程中遇到问题时能够寻求帮助。

-鼓励学生参与数据分析竞赛，如Kaggle比赛，通过解决实际问题来锻炼数据分析能力。

-建议学生在日常学习中，尝试使用本节课所学知识和技能，对学校或社区的实际问题进行数据分析，以增强实际应用能力。

-推荐学生阅读有关数据伦理和隐私保护的文章，提高他们在进行数据分析时对伦理和法律的认知。

板书设计

1.数据分析的基本步骤

①数据收集

②数据整理与清洗

③数据分析与推断

2.数据可视化的原