2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）第二单元项目三《 调查中学生移动学习现状——经历数据处理的一般过程》教案.docxVIP

2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）第二单元项目三《调查中学生移动学习现状——经历数据处理的一般过程》教案

授课内容

授课时数

授课班级

授课人数

授课地点

授课时间

教学内容分析

1.本节课的主要教学内容为《调查中学生移动学习现状——经历数据处理的一般过程》，来源于2023-2024学年高中信息技术必修一沪科版（2019）第二单元项目三。本节课将引导学生通过实际调查，了解中学生移动学习现状，并运用数据处理的一般过程对调查结果进行分析。

2.教学内容与学生已有知识的联系：本节课将利用学生在第一单元所学的信息技术基础知识，结合第二单元所学数据处理方法，让学生在实际操作中运用所学知识。具体包括：设计调查问卷、收集数据、整理数据、分析数据等环节，从而提高学生的信息素养和实践能力。

核心素养目标

培养学生信息意识，提高数据分析和问题解决能力，通过移动学习现状的调查，增强信息社会责任感。

学习者分析

1.学生已经掌握了信息技术的基础知识，包括网络应用、信息检索和简单的数据处理方法。在第二单元中，学生对数据处理的一般过程有了初步的了解。

2.学生对信息技术充满兴趣，具备一定的自学能力和实践操作能力。他们喜欢通过互动和实际操作来学习，倾向于直观、具体的学习风格。

3.学生在学习过程中可能遇到的困难和挑战包括：设计调查问卷时可能缺乏经验，收集数据时可能遇到样本量不足或数据不准确的问题，整理和分析数据时可能需要更高级的数据处理技巧，以及将分析结果转化为有效建议的能力。此外，学生可能需要更多指导来理解信息社会责任感的重要性。

教学方法与策略

采用项目导向学习法，结合讲授、讨论和案例研究，以学生为中心，激发学习兴趣。设计调查问卷设计、数据收集与分析等环节，鼓励学生角色扮演，模拟真实场景。利用多媒体工具展示案例，增强直观性。通过小组合作，促进学生互动和思考，以解决实际问题，提高信息素养。

教学流程

1.导入新课（5分钟）

详细内容：通过展示一组关于中学生移动学习现状的数据图表，引发学生对移动学习现象的好奇和思考，提问：“你们觉得现在的中学生是如何使用移动设备进行学习的？这些数据背后可能隐藏着什么信息？”从而引出本节课的主题。

2.新课讲授（15分钟）

详细内容：

-讲解移动学习现状调查的目的和意义，强调数据处理在调查中的重要性。

-介绍数据处理的一般过程，包括数据收集、数据整理、数据分析、数据呈现等步骤。

-通过案例展示如何设计一份有效的调查问卷，包括问题的设置要合理、全面。

3.实践活动（15分钟）

详细内容：

-学生分组设计自己的调查问卷，确保问卷内容符合调查目的，涵盖必要的信息。

-每组选取一名学生扮演调查员，对其他组员进行问卷填写，模拟数据收集过程。

-学生利用信息技术工具（如Excel）对收集到的数据进行整理，包括数据清洗、分类和编码。

4.学生小组讨论（10分钟）

详细内容举例回答：

-讨论如何从收集到的数据中提取有价值的信息，例如：“我们组发现超过60%的学生每天使用移动设备学习超过2小时，这反映了什么？”

-分析数据时可能遇到的问题，如数据缺失、异常值处理等，举例：“我们组在分析时发现有些问卷填写不完整，我们应该如何处理这些数据？”

-讨论如何将数据分析结果呈现出来，例如：“我们组决定使用图表来展示学习时间分布情况，这样更直观。”

5.总结回顾（5分钟）

详细内容：教师引导学生回顾本节课的重点，包括数据处理的一般过程、调查问卷设计要点、数据整理和分析方法。强调在数据处理过程中要注意数据的准确性和有效性，以及在呈现结果时要能够清晰地传达信息。同时，总结学生在实践活动中的表现，对做得好的地方给予肯定，对存在的问题提出改进建议。

知识点梳理

一、移动学习现状调查的目的和意义

1.理解移动学习现状调查对于教育决策和教学改进的重要性。

2.掌握通过调查获取数据来分析学生移动学习行为的方法。

二、数据处理的一般过程

1.数据收集：学习如何设计调查问卷，包括问题的类型、问卷的结构等。

2.数据整理：掌握数据清洗、分类、编码的基本技巧。

3.数据分析：运用统计方法对数据进行分析，提取有价值的信息。

4.数据呈现：学习如何使用图表、报告等形式直观地展示分析结果。

三、调查问卷设计

1.确定调查目标和问题：明确调查问卷的目的，设计相关的问题。

2.问卷结构设计：包括问卷的引导语、问题排列顺序、回答方式的设定等。

3.问卷有效性检验：确保问卷能够有效收集到所需的信息。

四、数据收集方法

1.线上调查：利用网络平台发布问卷，收集数据。

2.线下调查：通过面对面或纸质问卷的方式进行数据收集。

五、数据整理技巧

1.数据清洗：识别并处理无效、错误或重复的数据。

2.数据分类：按照一定