2024春七年级数学下册 第6章 数据与统计图表6.1数据的收集与整理(2)教学实录(新版)浙教版.docxVIP

2024春七年级数学下册 第6章 数据与统计图表6.1数据的收集与整理(2)教学实录(新版)浙教版.docx

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2024春七年级数学下册第6章数据与统计图表6.1数据的收集与整理(2)教学实录(新版)浙教版

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授课教师

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授课地点

教具

设计意图

本节课以“2024春七年级数学下册第6章数据与统计图表6.1数据的收集与整理(2)”为主题,旨在引导学生掌握数据收集与整理的基本方法,培养学生分析问题的能力。通过实际操作,让学生理解数据在生活中的应用,提高学生运用数学知识解决实际问题的能力。

核心素养目标分析

培养学生数学建模意识,提升数据分析能力,增强逻辑推理和直观想象能力。通过实际数据收集与整理活动,让学生体会数学在解决实际问题中的价值,培养合作交流和创新意识,形成科学探究的精神。

重点难点及解决办法

重点:

1.数据收集的方法和途径。

2.数据整理的步骤和技巧。

难点:

1.如何选择合适的工具和方法进行数据收集。

2.如何对收集到的数据进行有效整理和分类。

解决办法:

1.通过案例分析,引导学生了解不同的数据收集方法,如问卷调查、实地观察等。

2.结合实例,教授数据整理的基本步骤,如清洗、分类、排序等。

3.组织小组讨论,让学生在实践中学会选择合适的数据收集工具,并尝试解决数据整理中的问题。

4.通过课堂练习和课后作业,强化学生对重点知识点的理解和应用。

教学资源准备

1.教材:确保每位学生都有《2024春七年级数学下册》教材,以便跟随课本内容学习。

2.辅助材料:准备与数据收集与整理相关的图片、图表、视频等多媒体资源,以增强直观教学效果。

3.实验器材:准备调查问卷、数据记录表格等,供学生进行实际数据收集练习。

4.教室布置:设置分组讨论区,安排实验操作台,营造有利于学生互动和实践的学习环境。

教学过程

1.导入(约5分钟)

-激发兴趣:展示一些生活中常见的统计图表,如天气预报、商品销量排行等,引导学生思考这些图表是如何产生的。

-回顾旧知:提问学生之前学习的统计图表类型,如条形图、折线图等,让学生回忆其特点和用途。

2.新课呈现(约30分钟)

-讲解新知:

a.数据收集的方法:介绍问卷调查、实地观察、实验等方法,讲解如何选择合适的数据收集方式。

b.数据整理的步骤:详细讲解数据清洗、分类、排序等步骤,强调数据整理的重要性。

-举例说明:

a.通过具体案例,如调查班级同学的兴趣爱好,展示数据收集和整理的全过程。

b.使用图表展示数据,让学生直观地感受数据整理后的效果。

-互动探究:

a.分组讨论:将学生分成小组,每组选择一个主题进行数据收集和整理,分享成果。

b.教师巡视指导,解答学生在实践中遇到的问题。

3.巩固练习(约20分钟)

-学生活动:

a.学生根据所学知识,独立完成一些数据收集和整理的练习题。

b.每位学生选择一个感兴趣的主题,进行小型的数据收集和整理活动。

-教师指导:

a.教师巡视课堂,及时解答学生在练习中遇到的问题。

b.对学生的练习进行点评,指出优点和不足,给予改进建议。

4.拓展延伸(约10分钟)

-学生展示:邀请部分学生在全班分享自己的数据收集和整理成果。

-教师点评:对学生的展示进行点评,鼓励学生在日常生活中运用所学知识。

5.总结与反思(约5分钟)

-总结:回顾本节课所学内容,强调数据收集和整理在生活中的重要性。

-反思:引导学生思考如何将所学知识应用于实际生活中,提高自己的数据分析能力。

6.作业布置(约5分钟)

-布置课后作业:要求学生完成相关的数据收集和整理练习题,并选择一个主题进行实践。

-提示:鼓励学生在完成作业过程中,尝试运用多种方法收集数据,提高数据整理的效率。

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:

-学生能够熟练掌握数据收集的方法,包括问卷调查、实地观察、实验等。

-学生了解数据整理的步骤,如数据清洗、分类、排序等,并能运用这些步骤对数据进行有效整理。

-学生能够识别和解释常见的统计图表,如条形图、折线图、饼图等,并理解其背后的数学原理。

2.技能提升:

-学生在实践活动中培养了观察力、分析力和解决问题的能力。

-学生学会了如何选择合适的数据收集工具和方法,提高了实际操作能力。

-学生通过小组合作,提升了沟通、协作和团队精神。

3.思维发展:

-学生在数据收集和整理过程中,培养了逻辑推理和直观想象能力。

-学生学会了从多个角度思考问题,提高了思维的灵活性和创造性。

-学生在分析数据时,能够运用数学知识进行合理推断,培养了批判性思维。

4.价值观培养:

-学生认识到数据在生活中的重要性,提高了对数据科学的兴趣。

-学生在实践活动中,学会了尊重事实、严谨求实的科学态度。

-学生在团队合作中,培养了合作意识和社会责任感

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