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第1章认识数据与大数据1.3数据科学与大数据-高中教学同步《信息技术-数据与计算》(说课稿）（人民教育出版社）

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1章认识数据与大数据1.3数据科学与大数据-高中教学同步《信息技术-数据与计算》(说课稿）（人民教育出版社）

设计意图

核心素养目标

培养学生信息意识，使其能够理解数据科学在日常生活和科学研究中的重要性，提高对大数据概念的理解和应用能力；发展计算思维，通过分析、处理数据，培养学生的逻辑推理和问题解决能力；同时，强化学生的社会责任感，使其认识到数据安全和隐私保护的重要性，形成良好的信息伦理道德观念。

教学难点与重点

1.教学重点

本节课的核心内容是理解数据科学与大数据的基本概念、特点及其应用。具体包括：

-数据科学的定义及其在多个领域的应用，例如通过示例介绍数据科学在医疗、金融等行业的具体应用，让学生理解数据科学的价值。

-大数据的五个特点（大量、多样、快速、价值密度低、真实性），通过列举生活中的实例（如社交媒体数据、气象信息等）来帮助学生理解和记忆。

-数据处理的基本流程，包括数据采集、存储、清洗、分析和可视化等环节，通过实际案例（如学校图书馆的借阅数据分析）让学生掌握数据处理的步骤。

2.教学难点

本节课的难点在于理解数据科学和大数据的理论基础以及实际应用中的技术细节。具体包括：

-数据科学的理论基础，如统计学、机器学习等，可以通过简单的算法示例（如线性回归、决策树）来降低理解难度。

-大数据处理技术，如分布式存储和计算，这一部分可以通过简化的技术原理（如Hadoop的MapReduce）来帮助学生理解。

-数据安全和隐私保护，这是学生在实际操作中容易忽视的问题，可以通过讨论数据泄露的案例（如某社交媒体数据泄露事件）来强调其重要性。

-数据伦理和法律法规，这是学生在使用数据时必须遵守的规则，可以通过分析具体案例（如GDPR的实施）来让学生了解相关法律法规的要求。

教学资源准备

1.教材：确保每位学生都有《信息技术-数据与计算》教材，以便于跟随课程进度学习。

2.辅助材料：准备与数据科学和大数据相关的多媒体资源，包括数据可视化视频、实际案例的图表和数据流程图。

3.实验器材：准备计算机设备、投影仪和互联网接入，确保学生能够进行数据处理和可视化实验。

4.教室布置：将教室分为小组讨论区，便于学生合作探究，同时设置实验操作台，方便学生进行实际操作。

教学实施过程

1.课前自主探索

教师活动：

发布预习任务：通过在线学习平台发布预习资料，包括教材相关章节的电子版、数据科学和大数据的案例视频，要求学生预习并记录关键信息。

设计预习问题：设计问题如“大数据的五个特点分别是什么？请举例说明。”和“数据科学在日常生活中的应用有哪些？”以引导学生思考和探索。

监控预习进度：通过在线平台的预习任务提交功能，监控学生的预习进度和质量。

学生活动：

自主阅读预习资料：学生根据预习任务，阅读相关资料，理解数据科学与大数据的基本概念。

思考预习问题：学生针对预习问题进行思考，记录下自己的理解和疑问。

提交预习成果：学生通过平台提交预习笔记和问题，为课堂讨论做好准备。

教学方法/手段/资源：

自主学习法：鼓励学生独立思考，提高自主学习能力。

信息技术手段：利用在线平台进行资源分享和进度监控。

2.课中强化技能

教师活动：

导入新课：通过展示大数据在社交媒体上的影响力案例，激发学生对数据科学的兴趣。

讲解知识点：详细讲解数据科学的核心概念，如机器学习、数据挖掘等，并通过实际案例帮助学生理解。

组织课堂活动：分组讨论大数据处理的挑战，如数据清洗、分析技巧等，并让学生尝试使用模拟数据进行分析。

解答疑问：对学生在讨论和实验中提出的问题进行解答，提供指导。

学生活动：

听讲并思考：学生认真听讲，思考数据科学在实际生活中的应用。

参与课堂活动：学生积极参与小组讨论，通过实验操作加深对大数据处理流程的理解。

提问与讨论：学生在讨论中提出问题，与同学和老师交流，共同解决问题。

教学方法/手段/资源：

讲授法：系统讲解数据科学的理论知识。

实践活动法：通过实验操作，让学生亲手处理数据，体验数据科学的实际应用。

合作学习法：通过小组讨论，培养学生的团队合作能力。

3.课后拓展应用

教师活动：

布置作业：根据课堂学习内容，布置相关的数据分析项目作业，如分析学校图书馆的借阅数据。

提供拓展资源：提供数据科学相关的书籍、在线课程和学术论文，供学生深入学习。

反馈作业情况：批改学生作业，提供详细反馈，指导学生改进。

学生活动：

完成作业：学生独立完成数据分析项目作业，巩固所学知识。

拓展学习：学生利用提供的资源，