第3章数据处理与应用3.2数据采集与整理 教案 高中教学同步《信息技术-数据与计算》（人教-中图版2019）.docx

第3章数据处理与应用3.2数据采集与整理教案高中教学同步《信息技术-数据与计算》（人教-中图版2019）

主备人

备课成员

设计思路

本节课以《信息技术-数据与计算》（人教-中图版2019）第三章第二节“数据采集与整理”为核心，结合高中学生的认知水平，通过实际案例引导学生理解数据采集的重要性和方法。课程设计注重理论与实践相结合，首先介绍数据采集的基本概念和常用工具，然后通过实践操作，让学生掌握数据整理的基本技巧，培养学生对数据处理与分析的能力。课程内容旨在提高学生对信息技术的应用能力，为后续章节的学习打下坚实基础。

核心素养目标

1.数据意识：培养学生主动采集、整理数据的能力，提升信息敏感度。

2.计算思维：通过数据采集与整理，训练学生运用逻辑思维解决问题的能力。

3.信息处理：使学生能够有效运用信息技术手段，对数据进行分析和加工。

4.创新实践：鼓励学生在实际情境中探索数据采集与整理的新方法，提升创新意识。

学情分析

高中阶段的学生已具备一定的信息素养，对信息技术有浓厚兴趣，但在数据采集与整理方面的知识和能力尚显不足。学生在知识层面已掌握基本的计算机操作技能，但对数据采集工具和方法了解不多，数据处理能力有待提高。在能力层面，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。在素质方面，学生对新知识充满好奇心，愿意主动探究，但有时缺乏耐心和毅力。此外，学生的行为习惯方面，由于长期依赖电子设备，容易产生注意力分散的问题，这可能会对课程学习产生一定影响。因此，在教学中需要引导学生养成良好的学习习惯，提高课堂参与度，以促进他们对数据采集与整理知识的学习和应用。

学具准备

多媒体

课型

新授课

教法学法

讲授法

课时

第一课时

步骤

师生互动设计

二次备课

教学资源准备

1.教材：《信息技术-数据与计算》（人教-中图版2019）第三章第二节内容。

2.辅助材料：数据采集与整理的案例视频、相关图表和PPT演示文稿。

3.实验器材：计算机、网络连接、数据采集软件。

4.教室布置：分组讨论区，每组一台计算机，保证学生能够分组进行数据采集与整理的实践操作。

教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对数据采集与整理的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们知道数据采集与整理在日常生活中的应用吗？它与我们的生活有什么关系？”

展示一些关于数据采集与整理的实例图片或视频片段，让学生初步感受数据的重要性。

简短介绍数据采集与整理的基本概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.数据采集与整理基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解数据采集与整理的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解数据采集与整理的定义，包括其主要步骤和目的。

详细介绍数据采集的工具和方法，使用图表或示意图帮助学生理解。

3.数据采集与整理案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解数据采集与整理的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的数据采集与整理案例进行分析。

详细介绍每个案例的背景、操作流程和取得的成效，让学生全面了解数据采集与整理的多样性或复杂性。

引导学生思考这些案例对实际生活或学习的影响，以及如何应用数据采集与整理解决实际问题。

小组讨论：让学生分组讨论数据采集与整理在未来的发展趋势或改进方向，并提出创新性的想法或建议。

4.学生小组讨论（10分钟）

目标：培养学生的合作能力和解决问题的能力。

过程：

将学生分成若干小组，每组选择一个与数据采集与整理相关的主题进行深入讨论。

小组内讨论该主题的操作流程、可能遇到的问题以及解决策略。

每组选出一名代表，准备向全班展示讨论成果。

5.课堂展示与点评（15分钟）

目标：锻炼学生的表达能力，同时加深全班对数据采集与整理的认识和理解。

过程：

各组代表依次上台展示讨论成果，包括主题的操作流程、问题及解决策略。

其他学生和教师对展示内容进行提问和点评，促进互动交流。

教师总结各组的亮点和不足，并提出进一步的建议和改进方向。

6.课堂小结（5分钟）

目标：回顾本节课的主要内容，强调数据采集与整理的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括数据采集与整理的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调数据采集与整理在现实生活或学习中的价值和作用，鼓励学生进一步探索和应用数据采集与整理。

布置课后作业：让学生撰写一篇关于数据采集与整理的短文或报告，以巩固学习效果。

教学资源拓展

1.拓展资源：

-数据采集工具：介绍Excel、Access等常用数据采集工具的高级使用技巧，以及Python等编程语言在数据采集中的应用。

-数据整理方法：讲解数据清洗、数据转换、数据合并等整理方法，以及如何利用数据库进行数据管理。

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