第一单元 第二节 吹尽狂沙始到金--数据的清理 教学设计 - 2024—2025学年西交大版（2014）初中信息技术八年级第上册.docxVIP

第一单元第二节吹尽狂沙始到金--数据的清理教学设计-2024—2025学年西交大版（2014）初中信息技术八年级第上册

授课内容

授课时数

授课班级

授课人数

授课地点

授课时间

教材分析

第一单元第二节吹尽狂沙始到金--数据的清理教学设计-2024—2025学年西交大版（2014）初中信息技术八年级第上册。本节课围绕数据清理这一主题，通过实际操作，让学生掌握数据清洗的基本方法，提高数据处理能力，为后续数据分析和可视化奠定基础。

核心素养目标

培养学生信息意识，提高信息处理能力，学会运用数据清洗技术解决实际问题。增强学生的计算思维，通过实际操作培养逻辑推理和问题解决能力。同时，培养学生合作学习意识，在团队协作中提升沟通与协作能力。

教学难点与重点

1.教学重点：

-数据清洗的基本概念：明确数据清洗的定义和目的，理解数据清洗在数据分析中的重要性。

-数据清洗的步骤：掌握数据清洗的一般流程，包括数据筛选、数据清洗、数据验证和数据整理等步骤。

-数据清洗的方法：学习并运用常用的数据清洗方法，如缺失值处理、异常值处理、重复数据处理等。

2.教学难点：

-处理缺失值：难点在于如何识别和处理数据集中的缺失值，例如使用均值、中位数或众数填充，或删除含有缺失值的行。

-异常值处理：难点在于如何识别和处理数据集中的异常值，例如使用标准差或箱线图分析，或使用聚类算法识别异常点。

-重复数据处理：难点在于如何检测并处理数据集中的重复记录，例如使用哈希函数或唯一性检查来识别重复项。

-数据清洗的技巧：难点在于如何根据具体的数据和分析需求，灵活运用不同的数据清洗技巧，确保数据质量。

教学资源

-软硬件资源：计算机教室，配备足够数量的电脑和互联网连接，数据清洗软件（如Excel、SPSS、Pandas等）。

-课程平台：学校网络教学平台，用于发布教学资料和作业。

-信息化资源：数据清洗相关教程视频，数据分析案例库，在线数据集。

-教学手段：PPT演示文稿，实物教具（如U盘），白板或电子白板。

教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对数据清理的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们在使用电子表格或数据库时，遇到过数据不完整或错误的情况吗？”

展示一些关于数据不完整或错误的图片或视频片段，让学生初步感受数据清理的必要性。

简短介绍数据清理的概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.数据清理基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解数据清理的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解数据清理的定义，包括其主要组成元素或结构。

详细介绍数据清理的组成部分或功能，使用图表或示意图帮助学生理解。

3.数据清理案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解数据清理的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的数据清理案例进行分析，如客户数据库中的重复记录、调查问卷中的无效答案等。

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清理的多样性或复杂性。

引导学生思考这些案例对实际工作或研究的影响，以及如何应用数据清理技术提高数据质量。

小组讨论：将学生分成小组，每组讨论一个案例，分析数据清理的策略和步骤，并提出改进建议。

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清理相关的主题进行深入讨论，如“如何处理数据集中的缺失值？”

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清理的认识和理解。

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，强调数据清理的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括数据清理的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调数据清理在现实工作或研究中的价值和作用，鼓励学生进一步探索和应用数据清理技术。

7.课后作业（5分钟）

目标：巩固学习效果，提高学生的实际操作能力。

过程：

布置课后作业：让学生使用提供的电子表格或数据库，尝试进行数据清理，并撰写一份简单的报告，总结数据清理的过程和结果。

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：

-学生能够理解并解释数据清理的概念、目的和重要性。

-学生能够识别数据集中的常见问题，如缺失值、异常值和重复数据。

-学生能够描述数据清洗的基本步骤，包括数据预处理、数据清洗和数据分析。

2.技能提