浙教版信息技术四年级上册《第13课 数据有关联》说课稿.docx

浙教版信息技术四年级上册《第13课数据有关联》说课稿

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）

浙教版信息技术四年级上册《第13课数据有关联》说课稿

设计思路

本课设计以《数据有关联》为主题，旨在引导学生通过分析生活中的数据，认识到数据之间的关联性。教学过程分为数据收集、数据分析、数据应用三个环节，通过实例演示、小组讨论等方式，让学生在实践中掌握数据分析方法，培养数据思维能力。

核心素养目标

1.培养数据意识，认识数据在生活中的重要性。

2.发展计算思维，学会通过数据分析发现数据间的关联。

3.增强问题解决能力，运用数据解决实际问题。

4.提升信息素养，学会收集、整理、分析和应用数据。

教学难点与重点

1.教学重点：

-理解数据关联的概念，明确数据之间是如何相互关联的。

-掌握简单的数据分析方法，如比较、分类、统计等。

-能运用数据关联分析解决生活中的实际问题，如分析天气变化对生活的影响。

2.教学难点：

-学生需要从实际情境中提取数据，并理解数据的意义。

-分析复杂的数据关联关系，尤其是当数据量较大或关系较为隐蔽时。

-学生在缺乏实践经验的情况下，可能难以理解数据分析的实际应用价值。例如，在分析一组学生考试成绩时，如何识别出成绩与学习时间、学习方法之间的关联。

教学资源准备

1.教材：确保每位学生拥有浙教版信息技术四年级上册《数据有关联》的教材。

2.辅助材料：准备天气数据图表、生活场景图片、数据分析视频等，以辅助教学。

3.实验器材：准备电子表格软件，如Excel，用于学生实践操作。

4.教室布置：设置分组讨论区，确保每组学生有足够的空间进行数据收集和分析。

教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对数据关联的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们在生活中遇到过需要分析数据的情况吗？”

展示一些关于日常生活中的数据关联案例，如购物促销活动中的折扣信息。

简短介绍数据关联的基本概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.数据关联基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解数据关联的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解数据关联的定义，包括其主要组成元素或结构。

详细介绍数据关联的组成部分或功能，使用图表或示意图帮助学生理解。

3.数据关联案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解数据关联的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的数据关联案例进行分析，如社交媒体上的用户行为分析。

详细介绍每个案例的背景、特点和意义，让学生全面了解数据关联的多样性或复杂性。

引导学生思考这些案例对实际生活或学习的影响，以及如何应用数据关联解决实际问题。

4.学生小组讨论（10分钟）

目标：培养学生的合作能力和解决问题的能力。

过程：

将学生分成若干小组，每组选择一个与数据关联相关的主题进行深入讨论，如“学校午餐受欢迎程度的数据分析”。

小组内讨论该主题的现状、挑战以及可能的解决方案。

每组选出一名代表，准备向全班展示讨论成果。

5.课堂展示与点评（15分钟）

目标：锻炼学生的表达能力，同时加深全班对数据关联的认识和理解。

过程：

各组代表依次上台展示讨论成果，包括主题的现状、挑战及解决方案。

其他学生和教师对展示内容进行提问和点评，促进互动交流。

教师总结各组的亮点和不足，并提出进一步的建议和改进方向。

6.课堂小结（5分钟）

目标：回顾本节课的主要内容，强调数据关联的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括数据关联的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调数据关联在现实生活或学习中的价值和作用，鼓励学生进一步探索和应用数据关联。

7.课后作业布置（5分钟）

目标：巩固学习效果，提高学生的实践能力。

过程：

布置课后作业，要求学生收集并分析一组数据，如家庭用电量数据，并撰写一份简单的分析报告。

鼓励学生在家庭或社区中寻找更多数据关联的案例，并尝试进行简单的数据分析。

学生学习效果

学生学习效果主要体现在以下几个方面：

1.知识掌握：

-学生能够理解并解释数据关联的概念，知道数据是如何相互关联的。

-学生能够识别和分析生活中的数据，理解数据之间的逻辑关系。

-学生掌握了数据分析的基本方法，如比较、分类、统计等。

2.技能提升：

-学生能够运用电子表格软件（如Excel）进行简单的数据收集、整理和分析。

-学生在小组讨论中提升了合作能力和沟通技巧，学会了如何表达自己的观点和倾听他人意见。

-学生通过实际案例分析，提高了解决问题的能力，学会了如何运用数据关联分析解决实际问题。

3.思维发展：

-学生在分析数据关联的过程中，培养了逻辑思维和批判性思维能力。

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