粤教版(2019) 信息技术 必修1 5.1 认识大数据 教案.docx

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粤教版(2019)信息技术必修15.1认识大数据教案

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:信息技术

2.教学年级和班级:高一(1)班

3.授课时间:2023年9月15日

4.教学时数:1课时(45分钟)

课程内容:本节课主要结合粤教版(2019)信息技术必修1的5.1节“认识大数据”,通过讲解和案例分析,让学生了解大数据的基本概念、特点和应用领域,引导学生认识数据在现代社会中的重要性,培养学生对数据的敏感度和信息素养。教学内容与课本紧密关联,注重实用性,旨在帮助学生掌握大数据基础知识,为后续学习打下坚实基础。

核心素养目标

1.数据意识:培养学生对大数据概念的理解,提高对数据价值的认识,激发数据驱动的决策意识。

2.信息素养:通过实例分析,提升学生对信息的获取、处理和应用能力,增强信息安全和隐私保护意识。

3.问题解决:培养学生运用大数据思维解决问题的能力,激发创新意识,提高解决实际问题的能力。

4.合作交流:鼓励学生在学习过程中相互探讨、分享观点,提升团队协作和沟通表达能力。

学习者分析

1.学生已经掌握了计算机基础操作、网络有哪些信誉好的足球投注网站和数据基本处理等信息技术知识。他们对数据处理软件如Excel等有一定的了解和使用经验。

2.学生普遍对新鲜事物充满好奇,对信息技术课程有较高的学习兴趣。他们的逻辑思维能力较强,但在抽象概念的理解上可能需要更多的引导和实践操作。学生的学习风格多样,部分学生喜欢独立探索,而另一部分则更倾向于小组合作学习。

3.在学习大数据相关知识时,学生可能遇到的困难和挑战包括对大数据概念的抽象理解、数据分析的实际应用以及对数据安全和个人隐私保护的认识。此外,如何将所学知识应用到解决实际问题中,也可能成为学生需要克服的难点。

教学方法与策略

1.教学方法:采用讲授与讨论相结合的方式,引导学生通过案例研究深入理解大数据概念,运用项目导向学习激发学生的主动探究能力。

-讲授:对大数据的基本概念、特点进行讲解,确保学生对知识点的准确理解。

-讨论与案例研究:组织学生针对具体案例进行分析讨论,提高学生的数据分析能力和批判性思维。

-项目导向学习:设计小组项目,让学生在实践中应用大数据知识,解决实际问题。

2.教学活动:设计角色扮演、实验等互动环节,增强学生的学习兴趣和参与度。

-角色扮演:模拟数据分析场景,让学生扮演不同角色,体验数据分析的全过程。

-实验操作:利用数据分析软件进行简单实验,加深学生对数据分析方法的理解。

3.教学媒体:利用多媒体教学资源,如PPT、视频等,辅助讲解和展示案例,提高教学效果。同时,提供在线学习平台,方便学生自主学习和交流讨论。

教学过程设计

1.导入新课(5分钟)

目标:引起学生对大数据的兴趣,激发其探索欲望。

过程:

开场提问:“你们知道大数据是什么吗?它与我们的生活有什么关系?”

展示一些关于大数据应用的图片或视频片段,让学生初步感受大数据的广泛影响。

简短介绍大数据的基本概念和重要性,为接下来的学习打下基础。

2.大数据基础知识讲解(10分钟)

目标:让学生了解大数据的基本概念、组成部分和原理。

过程:

讲解大数据的定义,包括其主要特征和组成部分。

详细介绍大数据的采集、存储、处理和分析等环节,使用图表或示意图帮助学生理解。

通过实例或案例,让学生更好地理解大数据在实际应用中的作用。

3.大数据案例分析(20分钟)

目标:通过具体案例,让学生深入了解大数据的特性和重要性。

过程:

选择几个典型的大数据案例进行分析,如电商推荐系统、智能医疗诊断等。

详细介绍每个案例的背景、特点和意义,让学生全面了解大数据的多样性。

引导学生思考这些案例对实际生活或学习的影响,以及如何应用大数据解决实际问题。

小组讨论:让学生分组讨论大数据的未来发展或改进方向,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,每组选择一个与大数据相关的主题进行深入讨论。

小组内讨论该主题的现状、挑战以及可能的解决方案。

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,同时加深全班对大数据的认识和理解。

过程:

各组代表依次上台展示讨论成果,包括主题的现状、挑战及解决方案。

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,强调大数据的重要性和意义。

过程:

简要回顾本节课的学习内容,包括大数据的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调大数据在现实生活或学习中的价值和作用,鼓励

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