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教学教案设计
总第9课时
课?题?名?称
分析处理气象数据
学习目标
(包含学科核心素养)
理解气象数据的价值,能识别不同分析方法(对比、平均、结构)的适用场景。
掌握对比分析、平均分析、结构分析法的操作逻辑,并能通过电子表格或编程工具生成统计图表。
利用物联网平台导出气象数据,综合运用分析方法提炼有效信息。
分析气象数据对政策制定(如防汛、用水)的支撑作用,体会数据驱动的社会决策。
问
题
类
型
学生问题
如何选择对比分析法、平均分析法或结构分析法?不同方法的应用场景有什么区别?
绘制柱状图和饼图时,如何避免数据误差导致图表误导分析结果?
人工智能天气预报的“10千米级时代”具体指什么?对日常生活有什么实际影响?
学科问题
1.对比分析法与结构分析法在气象数据分析中的核心差异是什么?举例说明其适用场景。
2.为什么说电子表格软件和编程工具能提升数据分析效率?结合实践任务说明。
3.人工智能天气预报模型中“数据同化”的作用是什么?如何解决数据不完整的问题?
教师问题
1.如果让你分析上海夏季降水量对城市内涝的影响,你会选择哪种分析方法?如何设计分析流程?
2.人工智能天气预报依赖海量数据,如果某地区气象站稀疏,预测精度会受何影响?请提出解决方案。
问题系统
(星号标出核心问题)
1.对比分析法与结构分析法在气象数据分析中的核心差异是什么?举例说明其适用场景。
2.为什么说电子表格软件和编程工具能提升数据分析效率?结合实践任务说明。
3.人工智能天气预报模型中“数据同化”的作用是什么?如何解决数据不完整的问题?
问题探究流程
导(问题引导)、学(自主探究)、探(合作探究)、测(课堂检测)、拓(知识拓展)
导(问题引导):
情境创设:
播放新闻片段:“某城市因暴雨引发内涝,气象数据分析助力防汛决策。”
核心问题:
“气象数据如何从‘数字’变成‘救命信息’?”
互动活动:
“数据盲盒”:每组随机抽取一组气象数据(如温度、降水量),快速讨论其可能反映的问题(如干旱、洪涝)。
埋下悬念:展示华为盘古气象大模型的预测动图,提问:“AI如何让天气预报更精准?”
知识点:
数据分析的价值(信息意识);
从数据到知识的转化流程(计算思维)。
学(自主探究):
自主探究任务:
任务1:分析方法选择实验
知识点:对比分析(差异)、平均分析(趋势)、结构分析(占比)。
活动:根据教材“做一做”案例,选择合适方法分析北京气温数据:
对比分析法:对比2018-2021年各月气温折线图,标记异常月份。
平均分析法:计算北京4年月均降水量,绘制柱状图。
答案示例:
对比分析→发现2021年7月气温显著升高;平均分析→8月降水最多,需防涝。
任务2:图表纠错挑战
知识点:数据清洗、图表规范(坐标轴标签、单位)。
活动:提供含错误的柱状图(如未标注单位、数据截断),学生修正并说明误导风险。
三、探(合作探究):
合作探究任务:
任务:政策模拟决策会
分组角色:数据分析师、城市规划师、气象专家、市民代表。
环节1:数据驱动防汛
问题:根据上海各月降水量饼图(教材“结构分析法”),设计防汛措施。
答案示例:7-8月占比60%→提前疏通排水系统,储备防汛物资。
环节2:AI天气预报辩论
辩题:
“人工智能预测极端天气的可靠性高,是否可以完全取代传统气象站?”
论据支持(教材“科学漫游”):
正方:AI精度高、成本低;反方:依赖数据质量、可解释性差。
四(课堂检测):
课堂检测题目设计:
形式:小组“数据解密赛”
实战题:
给定某周校园温湿度数据,用对比分析法分析相关性(答案:湿度随温度升高而下降)。
选择题:
结构分析法最适合分析?(答案:B)
A.十年气温趋势B.各月降水占比C.单日风速波动
判断题:
电子表格无法处理万级以上数据量。(答案:?编程工具更高效
五、拓(知识拓展):
情境延伸:
任务1:AI气象员挑战
场景:假设你是盘古模型工程师,如何优化某山区(气象站稀疏)的预测?
答案:结合卫星数据+机器学习插值(教材“数据同化”)。
任务2:伦理沙盘推演
问题:
“若AI误报暴雨导致恐慌,责任应由谁承担?”
引导:从数据质量、算法透明性、人类监督多角度讨论。
板书设计
测试运维校园数字气象站
一、方法工具箱
对比分析→找差异(例:多年气温)
平均分析→看趋势(例:月均降水)
结构分析→算占比(例:降水分布)
二、流程链
原始数据→清洗整理→选择方法→生成图表→提炼知识
三、AI天气预报
优势:精度高、成本低
挑战:数据质量、可解释性
四、数据伦理
责任归属:技术缺陷?人为失误?
社会影响:恐慌vs预警
教?学?反?思
?测
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