11数据及其基本特征教学设计2023-—2024学年高中信息技术粤教版（2019）必修1.docxVIP

11数据及其基本特征教学设计2023-—2024学年高中信息技术粤教版（2019）必修1

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教学内容分析

1.本节课的主要教学内容为粤教版高中信息技术必修1第11章“数据及其基本特征”，包括数据的定义、类型、来源、收集方法以及数据的基本特征，如数据的可靠性、有效性、准确性和完整性等。

2.教学内容与学生已有知识的联系：本节课内容与学生在初中阶段所学习的数据处理、图表分析等知识有紧密联系。学生在已有知识基础上，进一步学习数据的定义、类型、来源和收集方法，以及数据的基本特征，为后续学习数据的处理、分析和应用打下基础。

核心素养目标

培养学生信息素养，提高数据意识，使学生能够理解数据的重要性和作用，掌握数据收集、处理和分析的基本方法，以及培养基于数据解决问题的能力。通过本节课的学习，学生将能够有效识别和评估信息源，确保数据的可靠性、有效性、准确性和完整性，进而运用数据进行合理推断和决策，为未来学习和生活中的信息处理打下坚实基础。

学习者分析

1.学生已经掌握了初中阶段的数据处理和图表分析基础知识，能够理解数据的基本概念，并能够使用简单的工具进行数据整理和图表制作。

2.学生的学习兴趣集中在实际应用和探究性学习上，他们喜欢通过动手实践来解决问题，具有一定的逻辑思维能力和团队协作能力。学生的学习风格多样，有的偏好独立思考，有的则更倾向于小组讨论。

3.学生可能遇到的困难和挑战包括：对数据概念和特征的理解可能不够深入，对数据收集和处理的实际操作不够熟练，以及在分析数据时可能缺乏有效的策略和方法。此外，对于如何将理论知识应用到具体情境中，学生可能会感到困惑。

教学资源准备

1.教材：提前发放粤教版高中信息技术必修1第11章教材或学习资料，确保每位学生都能使用。

2.辅助材料：准备与数据及其基本特征相关的多媒体资源，包括图片、图表和教学视频。

3.实验器材：若需进行数据收集和处理实验，提前准备计算机、数据收集工具等，并确保其完整性和安全性。

4.教室布置：根据教学活动需求，合理安排分组讨论区，保证学生互动与合作的空间。

教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对数据及其基本特征的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们知道数据是什么吗？它与我们的生活有什么关系？”

展示一些关于数据的图片或视频片段，如大数据分析在生活中的应用，让学生初步感受数据的魅力和特点。

简短介绍数据及其基本特征的基本概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.数据基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解数据的基本概念、类型、来源和收集方法。

过程：

讲解数据的定义，包括数据的类型（如数值型、分类型、顺序型等）。

详细介绍数据的来源和收集方法，使用图表或示意图帮助学生理解。

3.数据案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解数据的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的数据案例进行分析，如社交媒体数据、电子商务数据等。

详细介绍每个案例的背景、数据收集和处理过程、以及数据分析的意义。

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

小组讨论：让学生分组讨论数据的未来发展趋势或改进方向，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，每组选择一个与数据相关的主题进行深入讨论，如大数据在医疗领域的应用。

小组内讨论该主题的数据收集、处理、分析的现状、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及其基本特征的认识和理解。

过程：

各组代表依次上台展示讨论成果，包括主题的数据收集、处理、分析的现状、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，强调数据及其基本特征的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括数据的基本概念、类型、来源、收集方法以及案例分析等。

强调数据及其基本特征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数据知识。

布置课后作业：让学生撰写一篇关于数据及其基本特征的应用短文或报告，以巩固学习效果。

教学资源拓展

1.拓展资源：

（1）数据类型拓展：介绍除教材中提到的数值型、分类型、顺序型数据外，还包括时间序列数据、空间数据等类型，以及它们在现实生活中的应用场景。

（2）数据收集方法拓展：除了教材中提到的问卷调查、观察法、实验法等数据收集方法，还可以介绍网络爬虫、数据挖掘、传感器等现