粤教版（2019）必修一 5.3数据的分析 说课稿.docx

粤教版（2019）必修一5.3数据的分析说课稿

授课内容

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教学内容

本节课选自粤教版（2019）必修一第5.3节，主要内容包括数据的分析。具体包括：1.描述性统计；2.集中趋势的度量；3.离散程度的度量；4.频数分布直方图；5.抽样调查。通过学习这些内容，使学生掌握数据分析的基本方法，提高数据分析能力。

核心素养目标

1.培养学生运用数据分析解决问题的能力，提高逻辑思维和批判性思维能力。

2.培养学生关注数据背后的信息，培养对数据的敏感性和洞察力。

3.培养学生运用统计语言表达和分析数据的能力，提升语言表达和沟通能力。

4.增强学生的科学精神，培养对数据真实性、可靠性的尊重和追求。

教学难点与重点

1.教学重点

-重点一：描述性统计量的理解与应用。强调如何正确计算和解释平均数、中位数、众数等描述性统计量，以及如何根据实际情况选择合适的统计量来描述数据的集中趋势。

-重点二：离散程度的度量方法。重点讲解标准差和方差的概念，以及如何通过计算这些量来描述数据的离散程度，并举例说明其在实际数据分析中的作用。

2.教学难点

-难点一：标准差的计算。学生可能难以理解标准差的计算公式，特别是如何从原始数据中计算得到。难点在于理解平方和、平均数的概念以及如何进行开方操作。

-难点二：离散程度与集中趋势的关系。学生需要理解离散程度与集中趋势之间的关联，以及如何根据数据的集中趋势来推断其离散程度。

-难点三：数据分析的实践应用。将理论知识应用到实际数据分析中，如如何选择合适的统计量来描述实际问题中的数据，以及如何解释分析结果。这需要学生具备较强的实践操作能力和分析问题的能力。

教学资源准备

1.教材：确保每位学生都有粤教版（2019）必修一教材，以便随时查阅相关内容。

2.辅助材料：准备与数据分析相关的图表、数据集等，以及用于解释统计概念的动画或视频。

3.实验器材：准备用于演示标准差计算的软件或计算器，确保其功能正常。

4.教室布置：设置分组讨论区，以便学生进行小组合作，并在讲台上展示分析结果。

教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

-教师通过提问引导学生回顾上一节课学习的内容，如数据的收集和整理。

-展示一些生活中常见的需要进行分析的数据实例，如天气预报中的温度数据、考试成绩等。

-提问：如何对收集到的数据进行进一步的分析和理解？

-引出本节课的主题：数据分析。

2.讲授新知（20分钟）

-描述性统计量的介绍：平均数、中位数、众数等，通过实例讲解其计算方法和应用。

-讲解标准差和方差的计算公式，并通过实际数据演示如何操作。

-展示频数分布直方图，讲解如何通过图表来直观地展示数据的分布情况。

-分组讨论：让学生根据给出的数据集，分组进行数据分析，并汇报结果。

-教师对学生的分组讨论进行点评和指导，强调数据分析的步骤和注意事项。

3.巩固练习（10分钟）

-分发练习题，包括计算平均数、中位数、众数，以及计算标准差和方差。

-学生独立完成练习，教师巡视指导，解答学生的疑问。

-选择几组学生的练习进行展示和讲解，强调正确答案和解题思路。

4.课堂小结（5分钟）

-教师总结本节课所学内容，强调数据分析的基本步骤和常用统计量。

-提问：如何在实际生活中应用数据分析？

-学生分享自己的看法和实例。

5.作业布置（5分钟）

-布置课后作业，要求学生完成以下任务：

-分析自己所在班级的身高、体重数据，计算平均数、中位数、众数，并绘制频数分布直方图。

-阅读教材相关章节，复习描述性统计量的概念和应用。

-强调作业的完成时间和提交方式，确保学生能够按时完成。

拓展与延伸

1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料

-《统计学的艺术》：这本书深入浅出地介绍了统计学的基本概念和应用，适合学生进一步了解统计学在各个领域的应用。

-《数据科学入门》：通过这本书，学生可以学习到数据科学的基本原理，了解如何利用数据分析来解决问题。

-《数据分析：原理与实践》：这本书详细介绍了数据分析的方法和工具，包括描述性统计、推断性统计等，有助于学生提升数据分析能力。

2.鼓励学生进行课后自主学习和探究

-学生可以尝试收集和分析自己的学习数据，如考试分数、作业完成情况等，运用本节课所学的统计方法进行分析。

-引导学生关注社会热点问题，如环境污染、人口增长等，尝试运用数据分析的方法来探究这些问题背后的原因。

-鼓励学生参与学校或社区的数据收集项目，如健康调查、市场调研等，通过实际操作提升数据分析能力。

-建议学生使用在线数据分析工具，如R、Python等，学习编程语言，以便更深入地掌握数据分析技术。

-鼓励学生参加数据分析相关的