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高中信息技术浙教版:4-2-4 数据可视化-说课稿.docx

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高中信息技术浙教版:4-2-4数据可视化-说课稿

授课内容

授课时数

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授课时间

设计意图

本节课以“数据可视化”为主题,旨在培养学生运用信息技术处理和分析数据的能力。通过学习,使学生掌握数据可视化的基本概念、方法和工具,提高信息素养。结合浙教版高中信息技术教材,设计本节课,旨在激发学生的学习兴趣,提高学生解决实际问题的能力。

核心素养目标分析

1.信息意识:培养学生对数据可视化重要性的认识,提高对信息处理的敏感度。

2.计算思维:通过数据可视化工具的使用,锻炼学生逻辑思维和问题解决能力。

3.数字化学习与创新:引导学生利用信息技术进行数据分析和展示,培养创新意识和实践能力。

4.信息安全与伦理:使学生了解数据可视化的伦理问题,树立正确的信息安全意识。

教学难点与重点

1.教学重点:

-重点一:数据可视化概念的理解。通过实例分析,使学生理解数据可视化是将抽象数据转化为直观图形的过程,如柱状图、折线图等。

-重点二:数据可视化工具的使用。指导学生掌握Excel、Tableau等工具的基本操作,能够进行简单的数据导入、处理和图表制作。

-重点三:数据可视化在问题解决中的应用。通过案例教学,让学生学会如何利用数据可视化工具分析实际问题,如市场趋势分析、用户行为分析等。

2.教学难点:

-难点一:数据清洗与预处理。学生需要理解如何处理缺失值、异常值等,确保数据质量。

-难点二:图表设计与选择。学生需要掌握不同图表的特点和适用场景,能够根据数据类型和展示目的选择合适的图表。

-难点三:数据可视化中的交互性设计。指导学生理解交互式图表的设计原则,如动态筛选、钻取等,提高数据展示的互动性和用户体验。

教学方法与手段

教学方法:

1.讲授法:结合实例讲解数据可视化的基本概念和图表制作方法,确保学生理解核心知识点。

2.实验法:通过实际操作练习,让学生在教师指导下使用数据可视化工具,提高动手能力。

3.讨论法:分组讨论不同数据类型适合的图表类型,培养学生分析问题和解决问题的能力。

教学手段:

1.多媒体课件:利用PPT展示数据可视化的案例,提高教学内容的直观性和吸引力。

2.在线资源:引导学生利用网络资源查找数据可视化工具的使用教程和案例,拓宽学习渠道。

3.实践平台:提供在线实验平台,让学生能够在模拟环境中练习数据可视化操作,巩固学习成果。

教学过程设计

1.导入新课(5分钟)

目标:引起学生对数据可视化的兴趣,激发其探索欲望。

过程:

开场提问:“你们在日常生活中遇到过需要展示数据的情况吗?比如,如何直观地展示考试成绩或者市场销售数据?”

展示一些关于数据可视化的图片或视频片段,如图表、地图等,让学生初步感受数据可视化的魅力或特点。

简短介绍数据可视化的基本概念和重要性,指出它在信息传达和数据分析中的关键作用,为接下来的学习打下基础。

2.数据可视化基础知识讲解(10分钟)

目标:让学生了解数据可视化的基本概念、组成部分和原理。

过程:

讲解数据可视化的定义,强调其将数据转化为图形或图像的过程。

详细介绍数据可视化的组成部分,如数据源、图表类型、视觉元素等,使用图表或示意图帮助学生理解。

3.数据可视化案例分析(20分钟)

目标:通过具体案例,让学生深入了解数据可视化的特性和重要性。

过程:

选择几个典型的数据可视化案例进行分析,如人口分布地图、股票市场走势图等。

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可视化的多样性或复杂性。

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

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可视化相关的主题,如“如何使用数据可视化改善城市交通状况”。

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可视化的认识和理解。

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,强调数据可视化的重要性和意义。

过程:

简要回顾本节课的学习内容,包括数据可视化的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调数据可视化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可视化。

布置课后作业:让学生尝试使用数据可视化工具,对一组数据进行可视化展示,并撰写一份简短的分析报告,以巩固学习效果。

知识点梳理

1.数据可视化

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