《3.3 互联网应用中数据的构成》精品教案.docxVIP

学而优教有方

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3.3互联网应用中数据的构成

课题

互联网应用中数据的

构成

单元

第三单元

学科

信息科技

年级

七年级

教材

分析

本节课是冀教版（2024）信息科技七年级上册第三单元的重要内容，起着承上启下的作用。在学生学习了互联网资源的获取与鉴别之后，进一步探究互联网应用中数据的构成，有助于学生深入理解互联网运行机制以及各类应用背后的数据支撑，为后续学习更复杂的互联网技术和数据分析奠定基础。教材从数据的基本类型、结构化与非结构化数据的特点、不同互联网应用场景下数据的具体呈现形式等方面展开，通过丰富的图表、实例，将抽象的数据构成知识具象化，引导学生逐步揭开互联网数据的神秘面纱。

教学

目标

1.信息意识：能理解不同类型数据（如文本、图片、音频、视频等）在网页中的组织方法，理解这些数据在网页中的作用和意义。

2.计算思维：让学生理解网页的基本构成和标记语言的工作原理，掌握网页中数据的组织方式和结构，理解数据在网页中的层次和关系。

3.数字化学习与创新：通过体会使用文本编辑器利用HTML语言进行网页制作和编辑，提升数字化学习技能，将所学知识应用于实际创作中，激发学生的创新思维和创造力。

4.信息社会责任：在体会HTML语言和网页制作时，要学会遵守网络道德规范，不发布违法、不良信息，尊重他人的知识产权和隐私权。

重点

体会HTML语言和了解网页中的数据构成以及动态网页效果。

难点

使用文本编辑器编辑网页，体会代码作用。

课前准备

多媒体教学设备，用于播放图片、展示案例、演示操作等。

自制教学课件，包含丰富的互联网应用界面截图、数据样本、数据关系图等资料。

教学过程

教学环节

教师活动

学生活动

设计意图

导入新课

教师：同学们，大家每天都在使用互联网，无论是刷短视频、玩游戏，还是上网课、购物，互联网已经融入了我们生活的方方面面。但是你们有没有想过，这些丰富多彩的互联网应用背后，到底是靠什么在支撑呢？其实，是各种各样的数据。今天，我们就一起来探究一下互联网应用中数据的构成。

学生跟随教师的讲解并积极参与讨论。

展示一些热门互联网应用的界面截图，如抖音、淘宝、腾讯课堂等，引发学生兴趣。

讲授新课

一、常见的数据类型

教师：首先，让我们来认识一下互联网应用中常见的数据类型。

第一种是文本数据，它是最基础的，像我们在社交软件上发的文字消息、写的微博、看的新闻资讯，都是文本数据。比如说，大家在微信上和朋友聊天，输入的每一句话就是文本数据。

第二种是数字数据，在很多应用中都有广泛使用，比如电商平台上商品的价格、库存数量，在线游戏里的角色等级、金币数量等。以淘宝为例，我们有哪些信誉好的足球投注网站一款商品，看到的价格、销量这些数字信息就是数字数据，它能直观地反映商品的一些属性。

接下来是图像数据，大家都喜欢拍照、看图片吧，在互联网上，图像无处不在。像我们逛微博、抖音，看到的各种图片、表情包，还有电商平台上商品的展示图片，都是图像数据，它能够更加生动形象地传递信息。

音频数据也很常见，比如我们听的音乐、有声读物，还有语音通话、语音导航等。以喜马拉雅FM为例，里面海量的有声书籍、电台节目都是音频数据，它为我们提供了一种不一样的信息获取方式。

最后是视频数据，现在短视频非常火爆，抖音、快手等平台上的短视频，还有在线视频网站上的电影、电视剧、网课视频等，都是视频数据，它融合了图像、音频等多种元素，具有很强的表现力。

二、结构化与非结构化数据

教师：了解了常见的数据类型，我们再来看看数据的另一种分类方式——结构化数据和非结构化数据。结构化数据就像是按照一定格式排列整齐的表格，每一行代表一个记录，每一列代表一个属性，数据之间的关系清晰明确。比如说，学校的学生成绩表，每个学生的学号、姓名、各科成绩等信息都有固定的位置，我们可以很方便地进行查询、统计等操作。

非结构化数据则没有这么固定的格式，它比较自由，像我们写的一篇散文、画的一幅画、拍摄的一段视频，这些数据的内容和形式都很灵活，很难用一个统一的表格来描述。以一篇微信公众号文章为例，文章里有文字、图片、链接等各种元素，它不像成绩表那样有规整的结构，但是同样蕴含着丰富的信息。

三、案例分析

教师：为了让大家更好地理解互联网应用中数据的构成，我们来看几个具体的案例。

第一个案例是电子商务平台，像淘宝、京东这样的电商平台，有海量的数据。其中，用户数据包括用户的注册信息，如姓名、性别、年龄、联系方式等，这些是结构化数据，方便平台进行用户管理和精准营销；商品数据有商品的名称、品牌、型号、价格、图片、描述等，也是结构化数据，用于商品展示和有哪些信誉好的足球投注网站；交易数据，比如订单号、交易时间、交易金额、买家和卖家信息等，同样是结构化数据，便于平台进行交易处理和统计分析。这些不同类型的结构化数据相