５.１认识大数据 教学设计-高中信息技术粤教版（2019）必修1.docx

５.１认识大数据教学设计-高中信息技术粤教版（2019）必修1

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

本节课选自高中信息技术粤教版（2019）必修1第五章第一节“认识大数据”。本节课主要内容是让学生了解大数据的基本概念、特点和应用领域，培养学生对大数据的认识和兴趣。通过本节课的学习，学生应能理解大数据的定义、掌握大数据的基本特点，了解大数据在各行各业中的应用，并认识到大数据对人类社会的影响。

核心素养目标

本节课旨在培养学生的信息素养、数据素养和创新素养。通过学习，学生应能理解大数据的基本概念和特点，培养信息素养；学会分析大数据案例，提高数据素养；能运用大数据思维解决实际问题，激发创新意识。

教学难点与重点

1.教学重点：

（1）大数据的基本概念：学生需要理解大数据的定义、特征和价值，能够区分大数据与传统数据的不同。

（2）大数据的应用领域：学生需要了解大数据在各行各业的应用，如金融、医疗、交通等，并认识到大数据对人类社会的贡献。

（3）大数据思维：学生需要掌握大数据思维的方法，能够运用大数据分析问题、解决问题。

2.教学难点：

（1）大数据的定义：学生难以理解大数据的抽象概念，需要通过具体案例和生活实例来帮助学生感知和理解。

（2）大数据的特点：学生难以把握大数据的四个特点（大量、多样、快速、价值密度低），需要通过数据分析、讨论等方式加深理解。

（3）大数据的应用：学生难以将大数据理论与实际应用结合起来，需要通过分析具体行业案例，让学生体会大数据在实际生活中的作用。

（4）大数据思维的培养：学生难以将大数据思维运用到实际问题中，需要通过小组讨论、实践操作等环节，引导学生学会运用大数据分析问题、解决问题。

教学资源

1.软硬件资源：计算机、投影仪、白板、教学PPT。

2.课程平台：学校提供的网络教学平台，用于发布课程资料和作业。

3.信息化资源：与大数据相关的新闻报道、案例分析、科普文章等。

4.教学手段：小组讨论、案例分析、实践操作、问答互动等。

教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对大数据的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们知道大数据是什么吗？它与我们的生活有什么关系？”

展示一些关于大数据的图片或视频片段，让学生初步感受大数据的魅力或特点。

简短介绍大数据的基本概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.大数据基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解大数据的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解大数据的定义，包括其主要组成元素或结构。

详细介绍大数据的组成部分或功能，使用图表或示意图帮助学生理解。

3.大数据案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解大数据的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的大数据案例进行分析。

详细介绍每个案例的背景、特点和意义，让学生全面了解大数据的多样性或复杂性。

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

小组讨论：让学生分组讨论大数据的未来发展或改进方向，并提出创新性的想法或建议。

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，每组选择一个与大数据相关的主题进行深入讨论。

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，同时加深全班对大数据的认识和理解。

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，强调大数据的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括大数据的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调大数据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大数据。

布置课后作业：让学生撰写一篇关于大数据的短文或报告，以巩固学习效果。

知识点梳理

本节课的主要知识点包括大数据的基本概念、特点、应用领域以及大数据思维。下面是对这些知识点的详细梳理：

1.大数据的定义：大数据是指在规模（大量）、多样性（多样）、速度（快速）和价值密度低（价值密度低）四个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的data。大数据存在于各种形式，如文本、图片、音频、视频等。

2.大数据的特点：

（1）大量：大数据的数据量非常大，超出常规数据处理软件和硬件的处理能力。

（2）多样：大数据的数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

（3）快速：大数据的处理速度要求非常高，需要在短时间内对海量数