第二单元项目四认识智能停车场中的数据处理——体验数据处理的方法和工具教学设计2023—2024学年沪教版(2019)高中信息技术必修1.docx

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第二单元项目四认识智能停车场中的数据处理——体验数据处理的方法和工具教学设计2023—2024学年沪教版(2019)高中信息技术必修1

课题:

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课时:计划1课时

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单位:

一、教学内容

本节课选自2023—2024学年沪教版(2019)高中信息技术必修1第二单元项目四“认识智能停车场中的数据处理——体验数据处理的方法和工具”。教学内容主要包括:

1.智能停车场中数据处理的概述,理解数据在智能停车场中的应用和作用。

2.学习数据处理的基本方法和步骤,包括数据收集、数据整理、数据分析等。

3.体验数据处理工具的使用,如Excel、Python等,掌握基本的数据处理技能。

4.结合实际案例,分析智能停车场中数据处理的实际应用,提高学生的实践能力。

二、核心素养目标

1.信息意识:培养学生主动获取、处理和应用智能停车场相关数据的能力,增强学生对信息技术在现实生活中的应用敏感度。

2.计算思维:通过数据处理方法和工具的学习,提升学生分析问题、设计算法、解决问题的能力,发展逻辑思维和创新思维。

3.信息社会责任:引导学生正确理解数据处理对智能停车场管理的重要性,培养其遵循信息伦理,负责任地使用信息技术。

三、学习者分析

1.学生已经掌握了哪些相关知识:

-学生已经学习了信息技术的相关基础知识,包括数据的概念、信息处理的流程等。

-学生在之前的课程中可能已经接触过简单的数据处理工具,如Excel的基本操作。

-学生对智能停车场的基本概念有了一定的了解。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格:

-学生对于智能技术在实际生活中的应用表现出较高的兴趣,尤其是与生活密切相关的智能停车场。

-学生具备一定的逻辑思维能力和问题解决能力,能够跟随课程内容逐步学习。

-学生学习风格多样,有的偏好动手操作,有的偏好理论学习,需要在教学中兼顾。

3.学生可能遇到的困难和挑战:

-学生可能在理解复杂的数据处理流程时遇到困难,需要通过实例和实操来加深理解。

-使用数据处理工具时,可能会因为操作不熟练而影响学习效率,需要适当的指导和练习。

-在实际案例分析中,学生可能难以将理论知识与实际应用相结合,需要通过案例教学和讨论来提升应用能力。

四、教学资源准备

1.教材:提前发放沪教版高中信息技术必修1教材,确保每位学生人手一册。

2.辅助材料:收集智能停车场相关的图片、图表和视频,准备数据处理工具的电子教程。

3.实验器材:准备足够的计算机设备,安装数据处理软件,如Excel和Python环境。

4.教室布置:将教室划分为讲解区、实验操作区,确保学生可以分组进行讨论和实验操作。

五、教学过程

一、导入新课

1.我通过提问方式引导学生回顾上节课学习的智能停车场系统概述,让学生思考数据在智能停车场系统中的作用。

-“同学们,上节课我们学习了智能停车场系统的基本组成,那么你们能告诉我,数据在这个系统中起到了哪些作用吗?”

二、探究智能停车场中的数据处理

2.我展示智能停车场的数据处理流程图,并简要介绍数据处理的步骤,让学生对数据处理有一个整体的认识。

-“接下来,我们将深入探讨智能停车场中的数据处理。首先,请看这个流程图,它展示了数据处理的几个基本步骤。”

3.我详细讲解数据收集、数据整理、数据分析等每个步骤的具体内容和意义,并结合教材中的案例进行讲解。

-“第一步是数据收集,我们需要从各种传感器和摄像头中获取车辆的入场和出场信息。请看教材上的案例,这里是如何进行的。”

-“第二步是数据整理,我们需要清洗和转换收集到的数据,使其更适合后续的分析。接下来,我们来看教材中的例子。”

-“最后一步是数据分析,我们需要运用各种方法和工具来分析数据,从而得出有价值的结论。让我们看看教材中是如何进行数据分析的。”

4.我邀请学生跟随教材中的案例,模拟数据处理的整个过程,让学生亲身体验数据处理的方法和工具。

-“现在,请大家打开教材,跟随案例中的步骤,我们一起模拟数据处理的整个过程。”

三、体验数据处理工具

5.我向学生介绍数据处理工具Excel和Python,并演示如何使用这些工具进行数据整理和分析。

-“下面,我们将学习两种常用的数据处理工具:Excel和Python。首先,我给大家演示一下如何使用Excel进行数据整理和分析。”

6.我指导学生分组使用计算机,实际操作Excel和Python,处理模拟的智能停车场数据。

-“现在,请大家分组使用计算机,尝试使用Excel和Python对模拟的智能停车场数据进行处理。我会巡回指导,帮助大家解决操作中的问题。”

四、案例分析与应用

7.我提供一个真实的智能停车场数据处理案例,引导学生分析案例中数据处理的难点和关键点。

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