人教版中图版（2019）必修一1.3大数据及其应用说课教学设计.docx

人教版中图版（2019）必修一1.3大数据及其应用说课教学设计

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）

人教版中图版（2019）必修一1.3大数据及其应用说课教学设计

教材分析

“人教版中图版（2019）必修一1.3大数据及其应用说课教学设计”涉及大数据的基本概念、特点及其在各领域的应用。本节课旨在使学生了解大数据的定义、价值和应用，培养学生对大数据的敏感度和应用能力。教学内容与实际生活紧密联系，有助于激发学生的学习兴趣，提高学生的实践操作能力。

核心素养目标分析

本节课的核心素养目标主要包括信息素养、数据分析和创新意识。通过学习大数据的基本概念和应用，学生将提升收集、处理和分析数据的能力，增强对信息技术的敏感度和运用信息技术解决问题的能力。同时，通过案例分析和实际操作，学生能够发展批判性思维，培养创新意识和解决复杂问题的能力。

重点难点及解决办法

重点：大数据的概念、特点、价值及其在各领域的应用。

难点：大数据的分析方法和技术，以及如何将大数据应用于实际问题的解决。

解决办法：

1.通过实例讲解和案例分析，使学生直观理解大数据的概念和特点。

2.利用互动讨论，让学生结合实际生活中的大数据应用，探讨其价值。

3.以小组合作的形式，引导学生使用简单的数据分析工具，如电子表格软件，进行数据收集和分析，以突破数据分析方法的难点。

4.设计实践活动，让学生在实际操作中学习如何将大数据应用于解决具体问题，如通过分析校园图书馆的借阅数据来优化图书资源配置。

5.鼓励学生提问和分享，及时解答学生的疑惑，并提供个性化的指导。

教学资源

-硬件资源：计算机、投影仪、交互式白板

-软件资源：电子表格软件、数据分析软件、PPT演示文稿

-课程平台：学校教学管理系统

-信息化资源：网络数据库、教学视频、在线教育平台

-教学手段：小组讨论、案例教学、实践活动

教学过程设计

1.导入环节（用时5分钟）

-创设情境：展示一组与学生生活相关的数据，如校园图书馆的借阅数据、社交媒体上的热门话题数据等。

-提出问题：引导学生思考这些数据背后可能隐藏的信息和价值。

-互动讨论：让学生分享他们对大数据的初步理解和印象。

2.讲授新课（用时15分钟）

-介绍大数据概念：通过PPT展示大数据的定义、特点、来源和价值。

-案例分析：分析具体的大数据应用案例，如电商平台的个性化推荐、智慧城市等。

-互动环节：邀请学生参与讨论，探讨大数据在各个领域的具体应用和影响。

2.1大数据的定义和特点（用时5分钟）

-展示PPT，讲解大数据的四个特点：大量、多样、快速和价值。

-举例说明，如社交媒体数据、物联网数据等。

2.2大数据的来源和价值（用时5分钟）

-讲解大数据的来源，如传感器、社交媒体、在线交易等。

-分析大数据的价值，如提高决策效率、预测市场趋势等。

3.巩固练习（用时10分钟）

-分组练习：将学生分成小组，每组使用电子表格软件分析一个给定的小数据集。

-小组讨论：讨论数据中可能隐藏的信息，以及如何利用这些信息进行决策。

-分享成果：每组选派代表分享他们的分析结果和发现。

4.课堂提问与互动（用时5分钟）

-提问环节：针对讲授内容提出问题，检查学生对大数据概念的理解。

-互动环节：鼓励学生提出自己的问题，教师解答疑惑。

-总结反馈：总结本节课的重点内容，强调大数据在实际生活中的应用。

5.解决问题及核心素养能力的拓展（用时10分钟）

-问题解决：提供一个实际的大数据问题，如优化图书馆图书资源配置，让学生尝试应用所学知识。

-核心素养拓展：引导学生思考如何将大数据分析应用于解决社会问题，如环境保护、公共卫生等。

-互动讨论：分组讨论解决方案，教师提供反馈和指导。

6.结束语（用时2分钟）

-总结本节课的重点和收获。

-鼓励学生在日常生活中关注大数据的应用，培养学生的信息素养和数据分析能力。

-布置作业：让学生思考并撰写一篇关于大数据应用的小论文，下节课分享。

教学资源拓展

1.拓展资源：

-大数据相关书籍：《大数据时代》、《大数据的冲击》等，让学生更深入地了解大数据的概念、发展历程及其对社会的影响。

-在线课程：如“慕课”（MOOC）中的大数据相关课程，如《大数据分析与应用》、《数据科学导论》等，为学生提供系统的学习资源。

-学术论文：推荐学生阅读关于大数据分析的学术论文，了解大数据在学术研究中的应用和必威体育精装版进展。

-大数据应用案例：收集国内外大数据应用的经典案例，如阿里巴巴、腾讯、谷歌等公司的大数据实践，帮助学生理解大数据的实际应用。

2.拓展建议：

-鼓励学生自主查阅相关书籍和论文，加深对大数据理论知识