2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一第三单元项目八《分析历史气温数据——设计批量数据算法》说课稿.docxVIP

2023-2024学年沪科版（2019）高中信息技术必修一第三单元项目八《分析历史气温数据——设计批量数据算法》说课稿

主备人

备课成员

课程基本信息

1.课程名称：沪科版（2019）高中信息技术必修一第三单元项目八《分析历史气温数据——设计批量数据算法》

2.教学年级和班级：高一年级

3.授课时间：2023-2024学年度第二学期

4.教学时数：1课时

核心素养目标

1.培养学生运用信息技术手段处理和分析批量数据的能力，提升信息处理素养。

2.通过设计算法分析历史气温数据，提高学生的逻辑思维和问题解决能力。

3.增强学生利用信息技术进行数据决策和科学探究的意识，发展信息素养。

学情分析

本节课面对的是高一年级的学生，他们已经具备了基础的计算机操作能力和一定的信息处理素养。在知识层面，学生已经学习了信息技术的基本概念，掌握了基本的编程思想和方法，但批量数据处理和算法设计对于他们来说是一个新的挑战。

在能力方面，学生的逻辑思维和问题解决能力正在发展阶段，他们能够理解简单的算法，但面对复杂的数据处理问题，可能缺乏足够的分析和解决能力。此外，学生在信息检索、筛选和应用方面的能力也有待提高。

在素质方面，学生对新知识充满好奇心，愿意尝试和探索，但可能缺乏持续的学习动力和深入的探究精神。他们的学习习惯各不相同，部分学生可能存在注意力不集中、学习效率不高的问题。

在行为习惯上，学生在面对困难时可能会产生退缩心理，需要教师在教学过程中适时引导，帮助他们建立自信。同时，学生对于课程学习的态度将直接影响他们的学习效果，因此，激发学生的学习兴趣和积极性是教学成功的关键。

综合来看，本节课的教学需要充分考虑学生的实际情况，通过设计有趣、实用的案例，引导学生积极参与，逐步提升他们在信息技术方面的知识和能力。

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

教学资源

-软件资源：沪科版高中信息技术教学软件、Python编程环境

-硬件资源：计算机实验室、投影仪、电子白板

-课程平台：学校内部教学管理系统

-信息化资源：历史气温数据集、算法设计相关资料

-教学手段：案例教学、小组讨论、任务驱动法、问题解决法

教学过程设计

1.导入环节（用时5分钟）

-开场通过展示一组历史气温变化曲线图，引发学生对气温变化规律的思考。

-提出问题：“如何通过大量气温数据，找出气温变化的规律？”

-学生自由讨论，教师引导学生思考信息技术在数据分析中的应用。

2.讲授新课（用时15分钟）

-介绍批量数据处理的必要性和重要性，引入算法设计的基本概念。

-通过案例演示，讲解如何使用Python编程语言读取和处理历史气温数据。

-讲解算法设计的基本步骤，包括数据清洗、数据分析和结果可视化。

-强调算法的优化和效率，介绍常用的批量数据处理算法。

3.巩固练习（用时10分钟）

-分发练习题，要求学生根据课堂所学，设计一个简单的气温数据分析算法。

-学生独立完成练习，教师巡回指导，解答学生的疑问。

-选择几份学生作业进行展示和点评，引导学生相互学习和交流。

4.课堂提问与讨论（用时5分钟）

-提问：“在处理批量数据时，可能会遇到哪些问题？如何解决？”

-学生回答，教师总结并给出建议。

-讨论如何将所学知识应用到实际生活中，例如环境保护、气候变化等领域。

5.师生互动环节（用时10分钟）

-设计一个小游戏，学生分组，每组设计一个算法来解决一个特定的气温数据分析问题。

-各组展示算法设计思路和结果，其他学生进行评价。

-教师对各组的表现进行点评，强调算法设计的创新性和实用性。

6.总结与反思（用时5分钟）

-教师引导学生回顾本节课所学内容，总结算法设计的要点。

-学生分享学习心得和体会，教师给予肯定和鼓励。

-布置课后作业，要求学生进一步探索批量数据处理的实际应用。

整个教学过程注重培养学生的信息处理能力和算法思维，通过实际操作和互动讨论，让学生在实践中学习和掌握知识，同时培养学生的创新意识和团队协作能力。

教学资源拓展

1.拓展资源：

-拓展阅读：《数据结构与算法分析》、《Python数据结构与算法》

-拓展视频：YouTube上关于Python数据处理的教程视频、算法设计的教学视频

-拓展软件：Tableau、R语言等数据可视化工具，以及用于数据处理的Python库（如NumPy、Pandas、Matplotlib等）

-拓展案例：全球气温变化数据集、不同城市的历史气温数据

-拓展活动：参加学校或社区的数据科学竞赛、编程马拉松

2.拓展建议：

-鼓励学生在课后阅读相关的书籍，深入理解数据结构与算法的理论基础。

-建议学生观看