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

学校

授课教师

课时

授课班级

授课地点

教具

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：高中一年级（1）班

3.授课时间：2023年10月15日

4.教学时数：1课时

本节课将围绕数据分析与表达的基本概念和方法，结合课本内容，引导学生了解数据分析在实际生活中的应用，培养学生的信息素养和数据分析能力。

核心素养目标

1.数据意识：培养学生对数据分析重要性的认识，提升从生活情境中发现问题、提出问题的能力。

2.信息处理能力：通过本节课的学习，使学生能够运用信息技术手段对数据进行有效整理和分析，提高信息处理能力。

3.数据表达与交流：培养学生运用图表、文字等形式表达数据分析结果，提高与他人交流沟通的能力。

4.信息伦理与安全：教育学生在使用信息技术进行数据分析时，关注信息伦理与安全问题，增强信息安全意识。

教学难点与重点

1.教学重点

①掌握数据分析的基本概念和方法。

②学会使用信息技术工具进行数据的收集、整理和呈现。

③能够运用统计图表对数据进行分析和表达。

④理解数据分析在解决实际问题中的应用。

2.教学难点

①对复杂数据的整理和分类，以及如何选择合适的数据分析方法。

②数据分析结果的准确表达，包括图表的绘制和文字描述的准确性。

③运用数据分析解决实际问题时，如何提出合理的假设和结论。

④在数据分析过程中，如何确保数据的真实性和有效性，避免误导性的分析结果。

教学资源

1.软硬件资源：计算机、投影仪、白板、课本

2.课程平台：学校教学管理系统

3.信息化资源：电子教案、教学PPT、在线数据资源库

4.教学手段：小组讨论、案例分析、实践操作、课堂提问

教学流程

1.导入新课（5分钟）

详细内容：以生活中的实际例子引入，例如通过展示一组学生的考试成绩数据，让学生直观感受到数据分析的必要性，从而引出本节课的主题“数据分析与表达”。

2.新课讲授（15分钟）

①数据分析的基本概念和方法（5分钟）

详细内容：讲解数据分析的定义、目的和基本步骤，结合课本中的示例，展示如何进行数据收集、整理和初步分析。

②数据的整理与呈现（5分钟）

详细内容：介绍如何使用Excel或其他数据处理软件对数据进行排序、筛选和分类汇总，以及如何利用图表（如条形图、折线图、饼图等）呈现数据。

③数据分析结果的解释与应用（5分钟）

详细内容：通过课本中的案例，讲解如何从数据图表中提取有用信息，如何对分析结果进行解释，并探讨数据分析在决策过程中的作用。

3.实践活动（10分钟）

①数据收集与整理实践（3分钟）

详细内容：学生在教师的指导下，使用计算机收集一组简单的数据（如班级同学的身高、体重等），并尝试使用Excel进行数据整理。

②数据图表的制作实践（3分钟）

详细内容：学生根据已整理的数据，尝试在Excel中制作至少一种数据图表，如条形图或折线图，并观察数据的分布和趋势。

③数据分析报告撰写实践（4分钟）

详细内容：学生根据制作的数据图表，撰写一份简要的分析报告，包括数据的来源、分析方法、结果和结论。

4.学生小组讨论（5分钟）

①数据分析在生活中的应用（1分钟）

举例回答：学生讨论数据分析在购物、健康、学习等生活中的具体应用，如通过分析购物数据来预测消费者行为。

②数据分析在科学研究中的应用（1分钟）

举例回答：学生讨论数据分析在生物学、物理学、社会科学等科学研究领域的应用，如通过分析实验数据来验证科学假设。

③数据分析在商业决策中的应用（1分钟）

举例回答：学生讨论数据分析在商业决策中的作用，如企业如何通过分析市场数据来制定营销策略。

5.总结回顾（5分钟）

详细内容：教师引导学生回顾本节课的主要内容，包括数据分析的基本概念、数据整理和呈现的方法，以及数据分析结果的解释和应用。同时，强调本节课的重难点，如数据分析的步骤、数据图表的制作和数据分析报告的撰写。最后，布置相关的课后作业，巩固学生的学习成果。

教学资源拓展

1.拓展资源

①在线数据资源库：提供国内外知名的数据资源网站，如中国国家数据、世界银行数据、联合国数据等，让学生能够获取更多真实、权威的数据资源。

②数据分析工具：介绍一些常用的数据分析工具，如Excel、SPSS、Python等，让学生了解并学会使用这些工具进行数据分析。

③数据可视化工具：介绍一些数据可视化工具，如Tableau、PowerBI、ECharts等，帮助学生将数据图表制作得更加美观、直观。

④数据分析相关书籍：推荐一些与数据分析相关的书籍，如《数据分析基础》、《Python数据分析基础教程》等，供学生课余阅读。

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