【高效备课】北师大版七(上) 第6章 数据的收集与整理 3 数据的表示 第2课时 频数直方图 教案.docxVIP

【高效备课】北师大版七(上)第6章数据的收集与整理3数据的表示第2课时频数直方图教案

主备人

备课成员

教学内容分析

1.本节课的主要教学内容为北师大版七年级上册第6章数据的收集与整理第3节数据的表现第2课时频数直方图。主要讲解频数直方图的绘制方法及其在数据表示中的应用。

2.教学内容与学生已有知识的联系在于，学生已经学习了数据的收集与整理的基本方法，了解了频数分布表和频数折线图的绘制。本节课将在此基础上，引入频数直方图的概念，让学生学会通过频数直方图来直观地表示数据分布情况。

核心素养目标

1.让学生能够理解并运用频数直方图来表示数据，提升数据分析与处理能力。

2.培养学生通过观察直方图来识别数据分布特征和趋势的直观思维。

3.增强学生运用数学工具解决实际问题的意识，提高数学应用能力。

教学难点与重点

1.教学重点

-频数直方图的定义：学生需要掌握频数直方图的概念，即以矩形的面积来表示各个数据区间的频数。

-频数直方图的绘制：重点是让学生学会如何根据频数分布表来绘制直方图，包括确定横轴和纵轴的含义、选择合适的尺度、正确画出矩形等。

例如，在讲解频数直方图的定义时，教师要强调直方图是通过矩形的高度（频数）和宽度（数据区间）来表示数据分布的。

2.教学难点

-数据区间的确定：学生往往难以确定如何划分数据区间，以及如何选择合适的区间宽度，这是绘制直方图的一个难点。

-直方图的正确解读：学生可能难以从直方图中准确识别数据的分布特征，如众数、偏态等。

例如，在讲解数据区间的确定时，教师可以提供一个数据集，让学生尝试分组并讨论如何划分区间，以及不同区间划分对直方图形状的影响。在解读直方图时，教师可以通过具体的直方图示例，引导学生观察并描述数据的集中趋势和分散程度。

学具准备

Xxx

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：确保每位学生都有北师大版七年级上册数学教材第6章相关内容。

2.辅助材料：准备频数直方图的示例图片和视频资料，用于展示直方图的绘制过程和实际应用。

3.实验器材：无需特殊实验器材。

4.教室布置：准备大白板和标记笔，以便于讲解和展示直方图；安排学生座位，确保学生能够清晰地看到展示内容。

教学过程

一、导入（约5分钟）

1.激发兴趣：通过展示一组学生的身高数据，询问学生如何直观地了解这组数据的分布情况。

2.回顾旧知：引导学生回顾已学的频数分布表和频数折线图的绘制方法，为学习频数直方图打下基础。

二、新课呈现（约30分钟）

1.讲解新知：

-介绍频数直方图的概念，强调其与频数折线图的区别。

-讲解直方图的横轴和纵轴分别表示什么，如何确定数据区间和矩形的宽度。

-强调直方图通过矩形面积来表示频数，矩形高度代表频数，宽度代表数据区间。

2.举例说明：

-使用教材中的例子，展示如何根据频数分布表绘制直方图。

-通过具体的数据集，演示如何选择合适的数据区间，以及如何处理边界值。

3.互动探究：

-将学生分组，每组提供一组数据，让学生尝试绘制直方图。

-学生在讨论中交流各自绘制的直方图，比较不同区间划分对直方图形状的影响。

三、巩固练习（约20分钟）

1.学生活动：

-让学生独立完成教材中的练习题，绘制直方图，并描述数据的分布特征。

-学生之间互相检查作业，讨论并纠正错误。

2.教师指导：

-教师在学生绘制直方图的过程中巡回指导，解答学生的疑问。

-对学生绘制的直方图进行点评，指出优点和需要改进的地方。

四、课堂小结（约5分钟）

-回顾本节课所学内容，总结频数直方图的特点和绘制方法。

-强调直方图在数据分析中的重要作用。

五、课后作业（课后自主完成）

-要求学生结合课堂所学，自行收集一组数据，绘制直方图，并撰写简要分析报告。

教学资源拓展

1.拓展资源

-数据可视化：介绍其他类型的数据可视化工具，如条形图、折线图、饼图等，以及它们在数据分析中的应用。

-统计学基础：讲解统计学中的基本概念，如平均数、中位数、众数、方差等，以及它们与频数直方图的关系。

-实际案例：提供一些实际生活中的数据收集与整理案例，如人口普查、市场调研等，让学生了解频数直方图的实际应用。

2.拓展建议

-鼓励学生利用网络资源，如在线教育平台、数学论坛等，学习更多关于数据分析和可视化的知识。

-建议学生阅读相关的数学杂志或书籍，以拓宽对统计学和数据分析的理解。

-建议学生参与数学竞赛或项目，如数学建模比赛，将所学的频数直方图知识应用于实际问题中。

-鼓励学生小组合作，收集不同主题的数据，绘制直方图，并进行数据分析，分享各自的发现和结论。

-建议学生关注数据分析在社会