4.1 数据分析的工具与方法 　说课稿 2023—2024学年人教中图版（2019）高中信息技术选择性必修3 数据管理与分析.docx

4.1数据分析的工具与方法说课稿2023—2024学年人教中图版（2019）高中信息技术选择性必修3数据管理与分析

主备人

备课成员

课程基本信息

1.课程名称：数据分析的工具与方法

2.教学年级和班级：高中一年级1班

3.授课时间：2023年11月15日上午第二节课

4.教学时数：1课时

核心素养目标分析

本节课旨在培养学生的信息意识、计算思维和数字化学习与创新等核心素养。学生将通过学习数据分析的工具与方法，提升信息获取、处理和利用的能力，培养批判性思维和解决问题的能力，同时学会运用信息技术进行创新实践，为未来的学习和生活打下坚实的数字化基础。

重点难点及解决办法

重点：

1.数据分析工具的应用：重点在于掌握Excel等工具进行数据排序、筛选、分类汇总等基本操作，以及使用图表展示数据分析结果。

解决方法：通过实际操作演示，逐步引导学生完成数据分析任务，同时提供操作步骤指南，让学生在实践中学习。

难点：

1.数据分析方法的选择：理解不同数据分析方法（如描述性统计、推断性统计等）的适用场景，并能根据实际需求选择合适的方法。

解决方法：通过案例分析和讨论，帮助学生理解不同方法的特点和适用性，同时鼓励学生尝试不同方法，培养解决问题的能力。

2.数据分析结果的解读：学会从数据分析结果中提取有价值的信息，并进行合理解读。

突破策略：通过小组讨论和课堂互动，引导学生从多个角度分析数据，培养综合分析和批判性思维能力。

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

教学方法与手段

教学方法：

1.讲授法：通过教师讲解，系统介绍数据分析的基本概念和工具操作，确保学生对基础知识有清晰的理解。

2.实验法：组织学生进行数据分析的实际操作，让学生在实践中掌握工具使用和数据处理技巧。

3.讨论法：引导学生围绕数据分析案例进行讨论，培养批判性思维和团队协作能力。

教学手段：

1.多媒体演示：利用PPT展示数据分析过程和结果，直观展示操作步骤和图表制作方法。

2.互动软件：运用数据分析软件，让学生在计算机上实际操作，提高学习兴趣和实践能力。

3.在线资源：提供网络资源链接，让学生课后自主学习和拓展，巩固课堂所学知识。

教学过程设计

一、导入环节（5分钟）

1.创设情境：展示一组日常生活场景中的数据分析实例，如天气变化、消费数据分析等，引发学生对数据分析的兴趣。

2.提出问题：引导学生思考数据分析在生活中的应用，提出问题：“如何通过数据分析解决这些问题？”

3.学生回答：邀请学生分享自己对数据分析的理解和应用场景，激发学生思考。

二、讲授新课（20分钟）

1.数据分析概述（5分钟）：介绍数据分析的基本概念、方法和应用领域。

2.数据分析工具介绍（10分钟）：讲解Excel等数据分析工具的基本操作和功能。

3.数据分析方法讲解（5分钟）：介绍描述性统计、推断性统计等数据分析方法。

三、巩固练习（10分钟）

1.学生练习：让学生使用Excel等工具进行简单的数据分析练习，巩固所学知识。

2.教师指导：针对学生在练习过程中遇到的问题，进行个别指导。

四、课堂提问（5分钟）

1.提问环节：教师提出与数据分析相关的问题，引导学生思考和回答。

2.学生回答：学生积极回答问题，教师给予评价和反馈。

五、师生互动环节（5分钟）

1.小组讨论：将学生分成小组，讨论如何运用数据分析解决实际问题。

2.小组汇报：每组派代表汇报讨论成果，教师点评并总结。

六、创新教学环节（5分钟）

1.案例分析：教师提供实际案例，让学生分析案例中的数据，并提出解决方案。

2.学生展示：学生分组展示自己的分析结果，教师点评并总结。

七、总结与拓展（5分钟）

1.总结：回顾本节课所学内容，强调数据分析的重要性。

2.拓展：鼓励学生在课后利用所学知识，尝试分析生活中的数据。

教学过程设计说明：

1.整个教学过程共计45分钟，按照以上环节进行，确保教学任务的完成。

2.导入环节通过创设情境和提出问题，激发学生的学习兴趣和求知欲。

3.讲授新课环节，教师讲解数据分析的基本概念、方法和工具，确保学生理解和掌握新知识。

4.巩固练习环节，通过实际操作练习，巩固学生对新知识的理解和掌握。

5.课堂提问环节，通过提问和回答，检验学生对知识的掌握程度。

6.师生互动环节，通过小组讨论和案例分析，培养学生的团队协作能力和解决问题的能力。

7.创新教学环节，通过案例分析，拓展学生的知识面和视野。

8.总结与拓展环节，回顾所学内容，激发学生在课后继续学习的兴趣。

学生学习效果

学生学习效果主要体现在以下几个方面：

1.知识掌握程度：

-学生能够准确理解数据分析