山东省枣庄市第八中学东校区高中信息技术教科版（2019）必修一5.1数据分析与表达（第1课时）教学设计.docx

山东省枣庄市第八中学东校区高中信息技术教科版（2019）必修一5.1数据分析与表达（第1课时）教学设计

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）

山东省枣庄市第八中学东校区高中信息技术教科版（2019）必修一5.1数据分析与表达（第1课时）教学设计

课程基本信息

1.课程名称：数据分析与表达

2.教学年级和班级：山东省枣庄市第八中学东校区高中一年级

3.授课时间：2023年10月20日

4.教学时数：1课时

本节课以教科版（2019）必修一5.1数据分析与表达为主题，旨在帮助学生掌握数据收集、处理和分析的基本方法，培养学生运用信息技术解决问题的能力。课程内容紧密结合教材，注重理论与实践相结合，以提高学生的实际操作能力。

核心素养目标

1.数据意识：培养学生对数据的敏感性，能够从生活和学习中识别和收集有用的数据信息。

2.信息处理能力：通过本节课的学习，学生能够运用所学知识对收集到的数据进行分析和处理，形成结构化的信息。

3.问题解决能力：学生能够利用数据分析的结果，进行合理的判断和决策，解决实际问题，提升利用信息技术解决问题的能力。

4.信息伦理：学生在使用数据分析和表达时，能够遵守相关法律法规，尊重他人隐私，培养良好的信息伦理素养。

学情分析

山东省枣庄市第八中学东校区的高一学生已经具备了一定的信息技术基础，能够使用计算机和互联网进行基本操作。在知识方面，学生对信息技术的概念有初步了解，但对数据分析与表达的具体方法和技术掌握不足。在能力方面，学生的逻辑思维和分析能力正在发展，但缺乏实际操作经验，需要通过案例学习和实践来提高。

在素质方面，学生具有一定的自我学习能力和团队合作精神，但个别学生在面对复杂问题时可能会表现出耐心不足。行为习惯方面，部分学生可能存在对信息技术课程的兴趣不高，学习态度不端正的问题，这可能会影响他们对本课程的学习效果。

总体来看，学生需要通过本课程的学习，提升对数据分析与表达的认识，培养解决实际问题的能力。同时，教师需要关注学生的个体差异，激发学生的学习兴趣，引导他们形成良好的学习习惯，为后续深入学习打下坚实基础。

教学资源准备

1.教材：人手一册教科版（2019）必修一教材，确保学生能够跟随课程进度进行学习。

2.辅助材料：收集与数据分析相关的案例资料，准备PowerPoint演示文稿，包含必要的图表、数据来源说明等，以及相关的教学视频片段。

3.实验器材：计算机实验室，每台计算机均安装有数据分析软件，如Excel或SPSS，以及必要的网络资源访问权限。

4.教室布置：将学生分成小组，每组一台计算机，便于学生进行小组讨论和数据分析实验。

教学流程

1.导入新课（5分钟）

详细内容：通过展示一组有趣的现实生活数据（如社交媒体用户数据、商品销售数据等），引发学生对数据分析的兴趣，提出问题：“为什么数据分析在现代社会如此重要？”让学生思考并简要分享他们的看法，以此导入本节课的主题。

2.新课讲授（15分钟）

详细内容：

（1）讲解数据分析的基本概念，包括数据的收集、整理、处理和分析的过程，以及数据分析在各个领域的应用。

（2）介绍数据分析的常用工具，如Excel、SPSS等，以及这些工具的基本操作方法。

（3）通过具体案例演示如何使用数据分析工具对数据进行处理和分析，包括数据清洗、数据可视化等步骤。

3.实践活动（15分钟）

详细内容：

（1）学生分组，每组分配一个简单的数据集（如班级成绩分布、市场调研数据等），要求学生使用Excel或其他数据分析工具进行基本的数据处理。

（2）指导学生如何选择合适的图表来展示数据，如柱状图、折线图、饼图等，并让学生尝试绘制图表。

（3）要求学生根据分析结果，提出至少一个有意义的结论或建议。

4.学生小组讨论（5分钟）

详细内容举例回答：

（1）讨论数据分析在各自小组数据集中的具体应用，如：“我们小组的数据集显示了什么趋势？”

（2）分析在数据分析和表达过程中遇到的问题和挑战，如：“我们在绘制图表时遇到了哪些困难？”

（3）探讨如何改进数据分析的方法和过程，如：“我们小组如何改进数据清洗的步骤以提高分析的准确性？”

5.总结回顾（5分钟）

详细内容：回顾本节课的主要内容，强调数据分析的重要性，总结学生在实践活动中的表现，指出常见错误和解决方法。重点回顾如何选择合适的数据分析工具和方法，以及如何从数据中提取有价值的信息。强调本节课的重难点，即数据的处理、分析和可视化表达。

教学资源拓展

1.拓展资源：

（1）拓展阅读：推荐学生阅读《数据分析基础与应用》等相关书籍，以加深对数据分析理论和方法的理解。

（2）案例学习：介绍国内外知名数据分析案例，如谷歌流感趋势预测、阿里巴