《身高的情况》（教学设计）-2024-2025学年六年级上册数学北师大版.docx

《身高的情况》（教学设计）-2024-2025学年六年级上册数学北师大版

授课内容

授课时数

授课班级

授课人数

授课地点

授课时间

设计意图

本节课《身高的情况》旨在通过调查、收集、整理和分析同学们的身高数据，帮助学生掌握运用统计学方法解决实际问题的能力。结合六年级学生的认知水平，本节课将引导学生运用图表、平均数、中位数等统计量来描述数据，培养学生数据分析观念，提高学生解决实际问题的能力。同时，通过小组合作、讨论交流等方式，激发学生的学习兴趣，培养学生的合作意识和团队精神。

核心素养目标

本节课的核心素养目标在于发展学生的数据分析能力，通过收集和处理身高数据，培养学生运用数学语言表达信息的能力；提高学生运用统计方法解决问题的能力；以及增强学生运用数学思维进行推理和决策的能力。同时，通过小组合作分析数据，培养学生的沟通协作能力和批判性思维。

学情分析

六年级的学生已经具备了一定的数学基础，能够理解平均数、中位数等概念，并能够绘制简单的统计图表。在知识方面，学生掌握了基本的数学运算和简单的数据处理方法。在能力方面，学生具备了一定的逻辑思维能力和问题解决能力，但数据分析能力尚待提高。在素质方面，学生对数学学科有较高的兴趣，愿意参与课堂活动。

然而，学生在行为习惯上存在一定的问题，如在做题时粗心大意，对数据的精确性把握不够。此外，部分学生在团队合作中缺乏主动性，依赖性强，这可能会影响课程学习的深入。因此，在教学过程中，需要关注学生的个体差异，激发学生的学习兴趣，培养良好的学习习惯和合作精神，以提高他们对统计学的理解和应用能力。

教学资源准备

1.教材：北师大版六年级上册数学教材《身高的情况》章节。

2.辅助材料：制作身高统计表、条形图、折线图等教学课件。

3.实验器材：准备卷尺、记录表格等测量和记录工具。

4.教室布置：将学生分成若干小组，每组安排一名记录员和一名汇报员，准备白板和书写工具用于展示讨论结果。

教学实施过程

1.课前自主探索

教师活动：

发布预习任务：通过班级微信群发布预习资料，包括本节课的身高统计图表示例和预习问题。

设计预习问题：如“根据你收集的身高数据，你能得出哪些结论？”

监控预习进度：通过微信群的作业提交功能，检查学生的预习作业完成情况。

学生活动：

自主阅读预习资料：学生根据预习任务，阅读身高统计图表和相关资料。

思考预习问题：学生独立思考预习问题，尝试用自己的语言描述数据分析的过程。

提交预习成果：学生将预习作业以文字或图表的形式提交给老师。

教学方法/手段/资源：

自主学习法：鼓励学生独立思考，培养数据分析能力。

信息技术手段：利用微信群进行资源分享和作业提交。

2.课中强化技能

教师活动：

导入新课：通过展示班级同学的身高数据，引出本节课的课题。

讲解知识点：详细讲解平均数、中位数的概念和计算方法。

组织课堂活动：分组让学生收集并分析身高数据，绘制统计图表。

解答疑问：对学生在活动中遇到的问题进行解答和指导。

学生活动：

听讲并思考：学生认真听讲，理解平均数、中位数在数据分析中的应用。

参与课堂活动：学生分组合作，收集数据，绘制图表，并分析结果。

提问与讨论：学生在活动中提出问题，与组内同学讨论交流。

教学方法/手段/资源：

讲授法：讲解平均数、中位数的计算方法和应用。

实践活动法：通过实际操作，加深对统计方法的理解。

合作学习法：小组合作，培养学生的团队协作能力。

3.课后拓展应用

教师活动：

布置作业：布置与身高数据相关的数学问题，如计算班级身高的平均数、中位数等。

提供拓展资源：提供相关的数学网站和视频，帮助学生深入了解统计学知识。

反馈作业情况：批改作业，针对学生的错误给出指导和反馈。

学生活动：

完成作业：学生独立完成作业，巩固课堂所学知识。

拓展学习：利用提供的资源，进一步探索统计学知识。

反思总结：学生总结本节课的学习内容，反思自己的学习过程。

教学方法/手段/资源：

自主学习法：鼓励学生自主探索，提高解决问题的能力。

反思总结法：通过反思总结，帮助学生形成知识体系。

本节课的重难点在于让学生理解并掌握平均数和中位数的概念，以及如何运用这些统计量来分析数据。通过课前预习、课堂实践和课后拓展，学生能够逐步深化对统计方法的理解，并在实际情境中运用所学知识。

拓展与延伸

1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料：

-《统计学在生活中的应用》

-《数据分析基础：平均数、中位数和众数》

-《统计学小故事：数据背后的秘密》

-《如何利用统计图表进行有效沟通》

2.鼓励学生进行课后自主学习和探究：

学生在课后可以进一步探索以下内容：

（1）统计量的深入理解：

-平均数：探讨平均数在不同数据分布中的特性，例如偏态分布和正态分布。

-中位数：研究如何通过中位数更好地反映数据的