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第1章数据与数据科学1.2数据管理与分析简介-高中教学同步《信息技术数据管理与分析》(说课稿）（人教-中图版2019）

主备人

备课成员

教材分析

《信息技术数据管理与分析》第1章数据与数据科学1.2节“数据管理与分析简介”，旨在让学生了解数据管理与分析的基本概念、方法和过程。本节课与人教-中图版2019高中信息技术教材内容紧密相连，通过讲解和实例，引导学生掌握数据管理与分析的基本技能，为后续学习打下坚实基础。本节课内容与实际生活紧密相关，有助于培养学生解决实际问题的能力。

核心素养目标分析

本节课的核心素养目标主要包括信息意识、计算思维、数字公民意识和信息社会责任。通过学习数据管理与分析简介，学生将提升对数据价值的认识，增强信息意识；培养运用计算思维解决问题的能力；提高数字素养，形成良好的数字公民意识；同时，通过了解数据管理与分析在现实中的应用，学生将更好地理解信息社会责任，为构建和谐社会贡献力量。

学习者分析

1.学生已经掌握了哪些相关知识：

学生在之前的课程中已经接触过信息技术的初步概念，了解了计算机的基本操作，具备了一定的信息检索和整理能力。此外，他们可能已经对数据的简单收集和处理有了初步的认识。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：

高中生对新鲜事物充满好奇心，对于数据管理与分析这一现代技术主题，他们通常表现出较高的兴趣。在能力上，学生具备一定的逻辑思维和抽象思维能力，能够理解并运用数据管理与分析的基本方法。在学习风格上，他们偏好互动式和探究式的学习方式，喜欢通过实际操作来加深理解。

3.学生可能遇到的困难和挑战：

学生可能会在理解数据管理与分析的理论概念上遇到困难，例如数据清洗、数据分析模型的建立等。此外，实际操作中可能会遇到软件操作的复杂性，以及处理大量数据时可能出现的效率问题。这些挑战需要教师通过生动的案例和逐步引导来帮助学生克服。

学具准备

多媒体

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

教学方法与手段

教学方法：

1.讲授法：通过讲解数据管理与分析的基本概念、原理和方法，为学生提供系统的知识体系。

2.讨论法：组织学生进行小组讨论，探讨数据管理在实际生活中的应用案例，培养学生的分析和沟通能力。

3.实验法：安排实际操作练习，让学生通过操作教学软件进行数据管理与分析，增强实践操作能力。

教学手段：

1.多媒体教学：使用PPT展示关键知识点，结合视频和动画演示数据管理与分析的过程。

2.教学软件：利用专业的数据管理与分析软件，如Excel或SPSS，进行实际操作演示和练习。

3.网络资源：指导学生使用网络资源，如在线数据库和数据分析工具，以拓展学习资源和提高学习效率。

教学过程

1.导入（约5分钟）

激发兴趣：通过展示一些现实生活中的数据分析案例，如社交媒体趋势分析、股市走势预测等，激发学生对数据管理与分析的兴趣。

回顾旧知：简要回顾学生在上一节课中学到的数据收集和整理方法，为本节课的数据管理与分析打下基础。

2.新课呈现（约30分钟）

讲解新知：详细讲解数据管理与分析的基本概念，包括数据清洗、数据整合、数据分析方法（如描述性分析、关联性分析等）。

举例说明：通过展示一个简单的数据集，讲解如何进行数据清洗和整合，以及如何使用数据分析方法得出结论。

互动探究：将学生分组，每组使用一个简单的数据集，进行数据清洗和分析的实践操作，讨论分析过程中遇到的问题和解决方案。

3.巩固练习（约20分钟）

学生活动：让学生独立完成一个数据管理与分析的练习题，要求学生运用本节课所学知识处理数据，并撰写分析报告。

教师指导：在学生练习过程中，教师巡回指导，解答学生的疑问，提供必要的帮助。

4.课堂总结（约10分钟）

对本节课的主要内容进行总结，强调数据管理与分析在实际应用中的重要性，并回顾学生在练习中的表现和收获。

5.作业布置（约5分钟）

布置课后作业，要求学生选择一个自己感兴趣的主题，收集相关数据，进行简单的数据管理与分析，并在下一节课上分享成果。

知识点梳理

1.数据管理的基本概念

-数据的定义与类型

-数据管理的意义和作用

-数据管理的基本流程

2.数据收集与整理

-数据收集的方法和技巧

-数据整理的原则和步骤

-数据清洗的常见方法

3.数据存储与检索

-数据存储的介质和技术

-数据检索的基本概念

-数据库管理系统简介

4.数据分析与处理

-描述性分析：平均数、中位数、众数等

-关联性分析：相关性、因果性等

-数据可视化：图表、报表等

5.数据挖掘与决策

-数据挖掘的基本概念和方法

-决策树、聚类分析等算法简介

-数据挖掘在实际应用中的案例分析

6.数据安全与隐私

-数据安全的重要