2024-2025学年高中信息技术沪科版(2019)选择性必修3教学设计合集.docx

2024-2025学年高中信息技术沪科版(2019)选择性必修3教学设计合集

目录

一、第一单元初识数据管理与分析

1.1项目一探究交通数据的管理与分析——认识数据资源与价值

1.2项目二了解网络购物数据的管理与分析——经历数据管理与分析的流程

1.3单元挑战调查校园数据管理现状

1.4单元小结

二、第二单元数据管理

2.1项目三了解健身数据的采集与分类——认识数据的结构化

2.2项目四建立简单网上书店数据库——了解关系数据库的建立

2.3项目五管理网上书店数据库——使用结构化查询语言

2.4单元挑战建立年级作业评价数据库

2.5单元小结

三、第三单元数据分析

3.1项目六分析城市交通拥堵状况——了解常用的数据分析方法

3.2项目七揭示网上书店图书销售情况——分析、呈现并解释数据

3.3项目八探索网上书店图书推荐——认识数据挖掘的重要意义

3.4单元挑战分析在线社交平台用户情况

3.5单元小结

四、第四单元数据备份与数据安全

4.1项目九探秘网上书店数据库系统容灾方案——应对数据丢失风险

4.2单元挑战探究MySQL数据库的实时备份

4.3单元小结

第一单元初识数据管理与分析项目一探究交通数据的管理与分析——认识数据资源与价值

一、设计意图

本节课旨在通过探究交通数据的管理与分析，帮助学生认识数据资源与价值。结合高中信息技术沪科版(2019)选择性必修3第一单元的内容，通过实际案例引入，引导学生理解数据在交通领域的应用，掌握数据管理与分析的基本方法。同时，通过分组讨论和实践活动，培养学生的团队协作能力和实际操作技能，为后续课程的学习奠定基础。

二、核心素养目标

1.信息意识：培养学生对数据资源的敏感度和认识，理解数据在现代社会中的重要性，能够识别和评价数据的价值。

2.计算思维：通过数据管理与分析的实践活动，提升学生的逻辑思维和问题解决能力，学会运用算法和数据结构来处理和分析数据。

3.数字化学习与创新：鼓励学生利用信息技术工具进行数据收集、整理和分析，培养学生的创新意识和数字化学习习惯。

4.信息社会责任：引导学生正确使用数据，尊重数据隐私，树立正确的数据伦理观念，为未来的信息社会做好准备。

三、教学难点与重点

1.教学重点

-重点一：数据资源的基本概念与分类。通过实例讲解不同类型的数据资源，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，使学生理解数据资源的多样性。

-重点二：数据采集与预处理。指导学生掌握数据采集的方法，如网络爬虫、问卷调查等，并学习数据清洗和预处理的基本技能，为数据分析做准备。

2.教学难点

-难点一：数据价值的识别与评估。帮助学生理解如何从大量数据中识别出有价值的信息，并通过案例分析，让学生学会评估数据的价值。

-难点二：数据分析方法的应用。在数据可视化、统计分析等方面，学生可能难以理解如何选择合适的方法来分析数据，需要教师通过实际操作演示和指导来帮助学生克服这一难点。

四、教学资源

-软硬件资源：计算机实验室，网络连接，数据采集软件（如Python的requests库），数据分析软件（如Excel、SPSS等）。

-课程平台：学校内部网络教学平台，用于发布学习资料、作业和在线讨论。

-信息化资源：交通数据集，包括历史交通流量、事故记录等，用于学生分析和实践。

-教学手段：PPT演示文稿，用于讲解理论知识和展示分析案例；实物教具，如模拟交通场景模型，帮助学生直观理解数据在实际中的应用。

五、教学流程

1.导入新课

详细内容：上课之初，教师通过播放一段关于城市交通拥堵的新闻视频，引导学生思考交通数据在解决交通问题中的作用。随后，教师提出问题：“如何从交通数据中获取有价值的信息？交通数据的价值体现在哪里？”以此引出本节课的主题——探究交通数据的管理与分析。

2.新课讲授

-第一条：讲解数据资源的基本概念与分类，通过PPT展示不同类型的数据资源案例，如交通流量数据、天气数据、人口数据等，帮助学生理解数据资源的多样性。

-第二条：介绍数据采集与预处理的方法，以网络爬虫为例，讲解如何使用Python等编程语言进行数据采集，并强调数据清洗和预处理的重要性。

-第三条：讲解数据分析方法，如数据可视化、统计分析等，通过实例分析展示如何运用这些方法来揭示数据中的规律和趋势。

3.实践活动

-第一条：学生分组，每组选择一个交通数据集进行下载和整理。

-第二条：指导学生使用数据分析软件对数据集进行处理，包括数据清洗、转换和可视化。

-第三条：学生展示分析结果，包括数据图表、分析报告等，并进行小组讨论和点评。

4.学生小组讨论

-第一方面