2024-2025学年高中信息技术（信息科技）选修3 数据管理与分析浙教版（2019）教学设计合集.docx

2024-2025学年高中信息技术（信息科技）选修3数据管理与分析浙教版（2019）教学设计合集

目录

一、第一章数据管理与分析概述

1.11.1数据

1.21.2数据模型

1.31.3数据管理技术及其发展

1.41.4数据管理与分析技术的应用

1.5本章复习与测试

二、第二章需求分析与方案设计

2.12.1需求分析

2.22.2方案设计

2.3本章复习与测试

三、第三章数据管理

3.13.1结构化数据管理

3.23.2半结构化数据管理

3.33.3数据备份与恢复

3.4本章复习与测试

四、第四章数据分析

4.14.1数据分析基础

4.24.2常用数据分析方法论

4.34.3数据可视化

4.44.4数据分析应用实例

4.5本章复习与测试

第一章数据管理与分析概述1.1数据

科目

授课时间节次

--年—月—日（星期——）第—节

指导教师

授课班级、授课课时

授课题目

（包括教材及章节名称）

第一章数据管理与分析概述1.1数据

设计思路

本节课以“数据”为主题，旨在帮助学生了解数据的基本概念、类型以及数据在现代社会中的重要性。课程设计紧密结合《数据管理与分析概述》这一章节，通过实际案例分析和互动讨论，让学生在了解数据的基础上，掌握数据管理的初步方法。教学过程中，注重培养学生的数据分析思维和实际应用能力，为后续章节的学习奠定基础。

核心素养目标分析

本节课旨在培养学生的信息素养、批判性思维和问题解决能力。通过学习数据的基本概念和类型，学生能够提升对信息来源的辨识能力，增强信息意识。在分析数据的过程中，学生将发展批判性思维，学会评估数据的真实性和可靠性。此外，课程设计鼓励学生运用数据解决问题的能力，培养他们创新思维和合作精神，为未来的学习和职业发展奠定坚实的核心素养基础。

重点难点及解决办法

重点：1.数据的基本概念和类型；2.数据管理的基本原则。

难点：1.数据分类的准确性和适用性；2.数据管理过程中的伦理和法律问题。

解决办法：

1.通过实例讲解和课堂讨论，帮助学生理解数据的基本概念和类型，强化记忆。

2.结合案例分析，引导学生思考数据分类的实践应用，提高分类的准确性和适用性。

3.通过小组讨论和角色扮演，让学生探讨数据管理中的伦理和法律问题，培养他们的法律意识和责任感。

教学资源

-软硬件资源：计算机教室、投影仪、互动白板

-课程平台：学校内部教学平台、在线教育平台

-信息化资源：数据管理与分析相关的案例库、视频教程、在线测试系统

-教学手段：PPT演示、小组讨论、角色扮演、实际操作练习

教学实施过程

1.课前自主探索

教师活动：布置预习任务，要求学生收集生活中的数据实例，思考数据的分类和用途。

内容：学生通过预习，对数据的概念和类型有所了解，并能初步区分不同类型的数据。

2.课中强化技能

教师活动：展示不同类型的数据实例，引导学生进行分类讨论。

内容：通过小组讨论，学生能够识别和分类不同类型的数据，如结构化数据和非结构化数据。

3.课后拓展应用

教师活动：设计一个小型项目，让学生运用所学知识对收集到的数据进行管理与分析。

内容：学生将所学知识应用于实际项目，如分析学校图书馆的借阅数据，探索数据中的趋势和模式，提高数据管理与分析的实际操作能力。

知识点梳理

1.数据的基本概念

-数据的定义：描述事物的符号记录。

-数据的属性：准确性、完整性、可靠性、时效性、可访问性。

2.数据的类型

-结构化数据：具有固定格式和模型的数据，如数据库中的表格。

-半结构化数据：具有部分结构的数据，如XML、JSON格式。

-非结构化数据：没有固定格式和模型的数据，如文本、图片、音频、视频。

3.数据管理的基本原则

-数据的准确性：确保数据真实、可靠。

-数据的完整性：确保数据全面、无遗漏。

-数据的一致性：确保数据在各个系统中的统一性。

-数据的安全性：确保数据不被非法访问和篡改。

-数据的隐私性：保护个人隐私信息，防止泄露。

4.数据收集的方法

-观察法：通过直接观察收集数据。

-实验法：通过实验设计收集数据。

-调查法：通过问卷、访谈等方式收集数据。

-文献法：通过查阅文献资料收集数据。

5.数据存储与管理的工具

-数据库管理系统（DBMS）：用于存储、管理和检索数据。

-云存储服务：提供大规模数据存储和备份服务。

-文件系统：用于存储和管理文件。

6.数据分析与处理技术

-描述性统计分析：描述数据的集中趋势和离散程度。

-推断性统计分析：基于样本数据推断总体特征。

-数据挖掘：从大量数据中提取有价值的信息。

-数据可视化：将数据以图形、图像等形式展示