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《信息技术-数据管理与分析》教案
课题
第1章数据与数据科学1.1从数据到数据科学
课型
班课
课时
1
授课班级
高一1班
学习目标
1.1.1数据及其价值
理解数据的定义和重要性:学生能够描述数据在现代社会中的角色,理解数据是如何成为信息的载体,以及如何通过计算机科学进行识别、存储和加工。
认识数据的实际应用:通过具体例子(如电话数据改进通话网络、公共交通数据优化公交网络等),学生能够认识到个人和社会如何从数据中获得价值。
掌握数据、信息、知识与智慧的层次关系:学生能够根据DIKW金字塔模型,解释数据如何转化为信息、知识,最终达到智慧的应用。
分析数据的价值实现过程:学生能够讨论如何通过有效的数据分析和管理提升数据的价值,并在实际生活中应用这一过程。
1.1.2大数据及其应用价值
定义和内涵的理解:学生能够从不同学科的角度(计算科学与技术、统计学、机器学习)理解大数据的定义和内涵。
认识大数据的主要特征:学生能够识别并解释大数据的四大特征:巨量性、多样性、迅变性、价值性,并通过实例加深对这些特征的理解。
探讨大数据的应用价值:学生能够讨论大数据在不同领域(商业、产业、科研、社会)中的应用价值,并理解这些应用对社会发展的推动作用。
了解大数据的来源:学生能够概述大数据的主要来源,包括传统数据库、互联网数据和物联网数据,并理解这些来源对大数据应用的贡献。
1.1.3数据科学
认识数据科学的兴起背景:学生能够描述新技术(如云计算、物联网)如何促进大数据时代的到来,并成为数据科学发展的必要条件。
理解数据科学的内涵:学生能够根据德鲁·康威的维恩图和朝乐门博士的定义,解释数据科学作为一门交叉型新兴学科的定位和研究内容。
探索数据科学的研究方向:学生能够概述数据科学研究的两个主要层面——用数据的方法研究科学和用科学的方法研究数据,并理解这两个方向的重要性和应用前景。
分析数据科学的核心活动:学生能够详细讨论数据科学中的五项核心活动:数据加工、数据计算、数据管理、数据分析、数据产品开发,并了解这些活动如何共同推动数据科学的发展。
学习重难点
教学重点
数据的定义和重要性:强调数据在现代社会中的角色,作为信息载体和计算机识别、存储、加工的对象。
数据的实际应用价值:通过实例(如电话数据改进通话网络等),展示如何从数据中获取价值。
数据、信息、知识与智慧的关系:解释DIKW金字塔模型,阐明从数据到智慧的转化过程。
大数据的特征和应用价值:详细讨论大数据的巨量性、多样性、迅变性、价值性,并分析其在商业、产业、科研和社会中的应用。
数据科学的兴起和内涵:介绍数据科学的历史背景、学科定位以及跨学科的研究内容和方法。
教学难点
理解数据的价值实现过程:学生需要理解如何通过有效的数据分析和管理提升数据的价值,并将其应用于实际生活和决策中。
深入分析大数据的特征及其技术挑战:巨量性和多样性带来的数据处理难题,以及如何从海量数据中提取有价值的信息。
掌握数据科学交叉学科的特性:数据科学涉及计算机科学、统计学、机器学习等多个领域,学生需要理解这些领域的相互作用和融合。
应用数据科学理论与方法解决实际问题:将理论知识应用于具体的数据分析、管理、计算和产品开发中,特别是在数据密集型科学中的运用。
教学方法
讲授法:通过教师的讲解来传授数据及其价值、大数据的特征和应用价值以及数据科学的内涵和研究内容等理论知识。这种方法有助于系统地介绍概念和理论框架。
案例分析法:利用具体的实例(如电话数据改进通话网络、公共交通数据优化公交网络等)来展示数据的应用价值,帮助学生理解数据如何转化为信息、知识乃至智慧。
图表展示法:使用DIKW金字塔模型图和数据科学维恩图等视觉辅助工具来阐明复杂的概念,如数据到智慧的转化过程和数据科学的学科定位。
讨论与互动法:鼓励学生参与讨论,例如探讨大数据在不同领域的应用价值,以培养学生的批判性思维和实际应用能力。
归纳总结法:在课程的不同部分,教师对关键概念和知识点进行归纳总结,确保学生能够把握核心内容并形成完整的知识体系
课前准备
教学材料和资源:收集并整理与数据及其价值、大数据特征和应用价值、数据科学兴起和发展相关的资料,包括定义、理论框架、案例研究等。
课件制作:设计并制作包含图表、图像和关键点的PPT或其他形式的视觉辅助材料,例如DIKW金字塔模型和数据科学的维恩图,以帮助学生更好地理解复杂概念。
案例选择:筛选具体的实例(如电话数据改进通话网络、公共交通数据优化公交网络等),用于在课堂上讨论,以便展示数据如何转化为信息、知识乃至智慧。
互动环节设计:规划课堂讨论和互动环节,如小组讨论或思考题,以促进学生深入理解课程内容,并培养批判性思维能力。
技术设备检查:确保所有必要的技术设备(如投影仪、电脑、音响系统等)均处于良
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