第一章 数据与信息(单元说课稿)-2023-2024学年高一信息技术同步教材配套说课稿+说课稿（粤教版2019必修1）.docx

第一章数据与信息(单元说课稿)-2023-2024学年高一信息技术同步教材配套说课稿+说课稿（粤教版2019必修1）

课题：

科目：

班级：

课时：计划3课时

教师：

单位：

一、设计意图

本章节以“数据与信息”为主题，旨在帮助学生理解数据和信息的基本概念，掌握数据收集、处理、分析的方法，培养学生信息素养。通过结合课本内容，引导学生从实际生活中发现问题，运用信息技术解决问题，提高学生的实践能力和创新意识。

二、核心素养目标

1.理解数据和信息的基本概念，培养信息意识。

2.掌握数据收集、处理、分析的基本方法，提升信息处理能力。

3.培养学生运用信息技术解决实际问题的能力，增强创新意识。

4.增强网络安全意识，树立正确的信息伦理观念。

三、学情分析

高一新生在进入信息技术课程之前，已经具备一定的信息技术基础，如计算机基本操作和互联网使用等。然而，由于个体差异，学生在知识、能力和素质方面存在以下特点：

1.知识方面：学生对数据和信息的基本概念理解较为模糊，对数据收集、处理、分析的方法缺乏系统认识。

2.能力方面：学生的信息处理能力参差不齐，部分学生能够熟练运用计算机软件进行数据处理，而部分学生则较为生疏。

3.素质方面：学生在创新意识和网络安全意识方面有待提高，部分学生过于依赖信息技术，缺乏独立思考和解决问题的能力。

4.行为习惯：部分学生存在过度依赖网络、沉迷游戏等不良行为习惯，对课程学习产生负面影响。

针对以上学情，本节课将注重以下几个方面：

1.通过实例引入，帮助学生理解数据与信息的基本概念，提高他们的信息意识。

2.结合实际操作，指导学生掌握数据收集、处理、分析的方法，提升他们的信息处理能力。

3.通过实践活动，培养学生的创新意识和团队协作能力。

4.强调网络安全意识，引导学生树立正确的信息伦理观念，养成良好的行为习惯。

四、教学资源

1.软硬件资源：计算机实验室、投影仪、网络连接、数据采集设备（如传感器）。

2.课程平台：学校信息平台、在线教学资源库。

3.信息化资源：数据集、案例库、多媒体教学素材（视频、音频、图片）。

4.教学手段：PPT演示、互动讨论、小组合作、实验操作。

五、教学过程

一、导入新课

1.老师站在讲台前，微笑着与学生打招呼：“同学们，今天我们来学习第一章的第一节——数据与信息。在开始之前，请大家思考一下，你们平时是如何收集和处理信息的？”

2.学生们积极回答，老师认真倾听，并记录下他们的观点。

二、新课讲授

1.老师在黑板上写下“数据与信息”几个字，引导学生思考这两个概念的区别与联系。

2.老师解释数据是客观存在的，可以通过观察、实验等方式获取；信息则是对数据进行加工、处理后的结果，具有价值。

3.老师举例说明数据和信息的关系，如天气预报中的温度、湿度等数据，经过处理后，形成对天气状况的信息。

4.老师介绍数据收集的方法，包括观察法、实验法、调查法等，并举例说明。

5.老师讲解数据处理的基本步骤，包括数据清洗、数据整合、数据分析等。

6.老师展示一些实际案例，让学生了解数据在各个领域的应用，如医学、经济、环境等。

三、课堂互动

1.老师提问：“同学们，你们认为数据和信息在日常生活中有哪些重要作用？”

2.学生们纷纷举手发言，老师给予肯定和鼓励。

3.老师针对学生提出的问题进行解答，如如何提高数据收集的准确性、如何分析大数据等。

四、实践操作

1.老师将学生分成小组，每组发放一份数据集，要求他们进行数据收集、处理和分析。

2.学生们认真完成实践任务，老师巡回指导，解答他们遇到的问题。

3.各小组展示实践成果，老师点评并给予改进建议。

五、总结与反思

1.老师引导学生回顾本节课所学内容，强调数据与信息的重要性。

2.老师总结数据收集、处理、分析的基本步骤，并强调在实际应用中要注意的问题。

3.老师鼓励学生在日常生活中关注数据和信息，提高自己的信息素养。

4.老师布置课后作业，要求学生收集一组数据，进行简单的分析，并撰写一份报告。

六、课后拓展

1.老师推荐一些与数据和信息相关的书籍、网站，供学生课后阅读和了解。

2.老师提醒学生在日常生活中注意数据安全，遵守信息伦理。

六、拓展与延伸

1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料：

-《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》作者：尼葛洛庞帝

-《数据之美：可视化与信息呈现的艺术》作者：埃里克·范·德·维尔德

-《信息简史》作者：詹姆斯·格莱克

-《数据挖掘：知识发现的技术与工具》作者：贾雷德·科恩

-《数据科学实战：Python数据分析》作者：艾伦·沃茨

2.鼓励学生进行课后自主学习和探究：

-学生可以尝试使用Python编程语言进行数据可视化，了