高中信息技术浙教版：4-3 数据可视化-说课稿.docxVIP

高中信息技术浙教版：4-3数据可视化-说课稿

授课内容

授课时数

授课班级

授课人数

授课地点

授课时间

设计思路

一、设计思路

本节课以高中信息技术浙教版4-3数据可视化为核心，首先通过引导学生回顾已学的数据类型和结构，引入数据可视化的概念。接着，结合教材实例，讲解数据可视化的基本方法和步骤，让学生理解数据可视化在实际应用中的重要性。然后，组织学生进行实际操作，运用所学知识将数据转化为图表，最后通过小组讨论和展示，培养学生的团队协作能力和创新思维。整个教学过程注重理论与实践相结合，旨在提高学生的信息素养和数据分析能力。

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、计算思维和创新意识。通过学习数据可视化，学生将提升对信息价值的认识，增强信息敏感度，培养信息意识。在数据处理和分析过程中，学生将运用计算思维解决问题，提高逻辑思维和抽象思维能力。同时，通过自主设计图表，学生将激发创新意识，锻炼创新实践能力。这些素养的培养将有助于学生适应未来数字化社会的需求，提升综合竞争力。

重点难点及解决办法

重点：数据可视化的基本方法和步骤，以及各类图表的适用场景。

难点：数据的合理选择与转换，图表的美观布局与信息表达。

解决办法：

1.数据可视化的基本方法和步骤：通过详细的案例讲解和演示，让学生跟随步骤操作，逐步掌握数据可视化的流程。

2.各类图表的适用场景：通过对比分析不同图表的特点，引导学生根据数据类型和需求选择合适的图表类型。

3.数据的合理选择与转换：引导学生理解数据源的重要性和数据清洗的必要性，通过实际操作让学生学会筛选和转换数据。

4.图表的美观布局与信息表达：讲解图表设计原则，如简洁性、直观性、一致性等，并通过学生自主设计图表，教师点评指导，逐步提升图表的美观度和信息表达效果。

突破策略：

-采用案例教学，让学生在操作中学习；

-组织小组讨论，促进学生互相学习、交流；

-定期进行课堂练习，巩固所学知识。

教学资源准备

1.教材：每人一本《高中信息技术浙教版》教材。

2.辅助材料：准备数据可视化相关案例的PPT、视频和网页链接。

3.实验器材：计算机、投影仪、白板。

4.教室布置：将学生分成小组，每组一台电脑，布置简洁的讨论和操作环境。

教学过程设计

一、导入环节（5分钟）

1.创设情境：展示一组未经过可视化的复杂数据，询问学生如何快速理解这些数据。

2.提出问题：引导学生思考数据可视化的重要性，并提问“为什么我们需要数据可视化？”

3.学生讨论：让学生在小组内讨论问题，并邀请几位学生分享他们的观点。

二、讲授新课（15分钟）

1.理论讲解：介绍数据可视化的定义、目的和分类，强调各类图表的适用场景。

2.案例分析：展示几个数据可视化的成功案例，讲解其设计思路和实现步骤。

3.步骤演示：使用教材中的案例，分步骤演示数据可视化的过程。

三、巩固练习（10分钟）

1.学生操作：让学生在电脑上尝试使用教材中的案例数据，按照演示的步骤进行操作。

2.小组讨论：学生在操作过程中遇到问题，可以在小组内讨论解决，教师巡回指导。

3.成果展示：每组学生展示他们的数据可视化成果，并简要说明设计思路。

四、师生互动环节（10分钟）

1.课堂提问：教师针对数据可视化的重难点进行提问，检验学生对知识点的掌握。

2.学生展示：学生展示自己的作品，并解释他们的设计决策。

3.点评与反馈：教师对学生的作品进行点评，给出改进建议，同时鼓励学生的创新思维。

五、课堂总结（5分钟）

1.回顾要点：教师简要回顾本节课的数据可视化要点，加深学生的记忆。

2.布置作业：布置相关的练习题，让学生在课后进一步巩固所学知识。

六、创新拓展（10分钟）

1.创新设计：教师提出一个创新性的数据可视化设计题目，要求学生运用所学知识进行设计。

2.学生创作：学生在电脑上完成设计，教师提供必要的指导。

3.作品展示：学生展示他们的创新设计作品，并分享设计过程中的心得体会。

总用时：45分钟

教学资源拓展

1.拓展资源：

-数据可视化工具介绍：例如Tableau、PowerBI、Excel等软件的功能、特点及应用场景。

-数据可视化设计原则：如清晰性、准确性、一致性、简洁性、美观性等。

-数据可视化案例分析：分析国内外优秀数据可视化案例，探讨其设计思路和创意。

-数据可视化发展趋势：介绍数据可视化在行业中的应用趋势，如大数据可视化、交互式可视化等。

-数据采集与处理：讲解如何从网络、数据库等途径获取数据，以及数据清洗、转换的基本方法。

-数据分析与挖掘：介绍数据分析的基本方法，如统计分析、关联规则挖掘、聚类分析等。

-数据可视化编程：介绍Python、R等编程语言在数据可视化中的应用，如使用Matplotlib、