第8课 图表呈现 教学设计 -2023-2024学年浙教版（2023）四年级上册同步教学.docxVIP

第8课图表呈现教学设计-2023-2024学年浙教版（2023）四年级上册同步教学

学校

授课教师

课时

授课班级

授课地点

教具

设计意图

本节课旨在帮助学生掌握图表的基本概念和制作方法，培养学生通过图表来呈现和分析数据的能力。结合2023-2024学年浙教版四年级上册同步教学内容，本节课将围绕图表的种类、特点以及制作步骤进行讲解和练习，使学生在实际操作中学会运用图表来展示数据和发现数据规律，提高学生的信息素养和数据处理能力。

核心素养目标

1.数据观念：培养学生对数据的敏感性，能从生活情境中提取有效信息，理解数据在解决问题中的重要性。

2.逻辑思维：通过图表的制作和分析，训练学生逻辑推理和数据分析能力，发展学生的批判性思维。

3.实践操作：使学生能够熟练运用图表工具，独立完成数据的收集、整理、呈现和分析过程，提升实际操作能力。

4.信息素养：培养学生利用图表进行信息交流和表达的能力，增强其在信息社会中的适应性和竞争力。

学习者分析

1.学生已经掌握了哪些相关知识：

-学生已经学习过简单的数据收集和整理方法。

-学生对基本的图表类型（如条形图、折线图）有初步的认识。

-学生具备一定的数学计算能力和逻辑思维能力。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：

-学生对图表和图形有较高的兴趣，喜欢通过视觉元素来理解信息。

-学生在小组合作中表现出较好的沟通和协作能力。

-学生偏好通过动手操作和实际案例来学习新知识，对抽象概念的理解相对较弱。

3.学生可能遇到的困难和挑战：

-学生可能在图表类型的选择上存在困惑，不确定哪种图表最适合展示特定数据。

-学生在图表制作过程中可能遇到技术操作上的困难，如使用电脑软件。

-学生在分析图表时可能难以发现数据背后的规律和趋势，需要引导和启发。

教学资源准备

1.教材：确保每位学生都有《2023-2024学年浙教版四年级上册》教材，以便于跟随课程进度学习。

2.辅助材料：收集与图表相关的电子图表样本、数据案例，以及教学视频片段，用于课堂展示和案例分析。

3.实验器材：无需特殊实验器材，但需准备电脑和投影设备，以便于展示图表制作过程。

4.教室布置：将教室分为小组讨论区，便于学生分组合作完成图表制作任务，并保证每个小组有足够的空间进行讨论和创作。

教学过程设计

1.导入环节（5分钟）

-教师通过展示一组生活化的数据（如班级同学的身高、体重等），引导学生观察并讨论数据的特点。

-提出问题：“我们如何将这些数据展示得更加直观易懂？”

-学生思考并回答，教师总结出使用图表的优势，引入本节课的主题。

2.讲授新课（15分钟）

-教师介绍不同类型的图表（条形图、折线图、饼图等）及其适用场景。

-通过多媒体展示各种图表的案例，讲解图表的构成要素和制作步骤。

-教师示范如何使用电脑软件制作简单的条形图和折线图，强调关键步骤。

3.巩固练习（10分钟）

-学生分组，每组获得一组数据（如班级同学的阅读时间、成绩分布等）。

-各组讨论并选择合适的图表类型来展示数据。

-教师巡回指导，帮助解决学生在制作图表过程中遇到的问题。

4.课堂提问与讨论（5分钟）

-教师提问：“你们在制作图表时遇到了哪些困难？是如何解决的？”

-学生分享制作图表的经历和心得，教师点评并给予反馈。

5.师生互动环节（10分钟）

-教师展示一个复杂的图表案例，要求学生分析图表中的信息。

-学生分小组讨论，尝试从图表中发现规律和趋势。

-各组汇报讨论结果，教师引导其他学生进行评价和补充。

6.总结与拓展（5分钟）

-教师总结本节课的主要内容，强调图表在数据分析和信息表达中的重要性。

-布置作业：要求学生制作一个关于家庭开支的饼图，并分析支出情况。

整个教学过程注重学生的参与和互动，通过实际操作和讨论，帮助学生理解和掌握图表的制作和分析方法，同时拓展学生的数据观念和逻辑思维能力。

教学资源拓展

拓展资源：

1.拓展数据类型：介绍更多类型的数据图表，如散点图、雷达图、箱线图等，以及它们各自的特点和适用场景。

2.数据分析软件：介绍一些简单的数据分析软件和工具，如Excel、Google表格等，以及它们在数据图表制作中的应用。

3.实际案例研究：收集一些现实生活中的数据图表案例，如股市走势图、人口分布图、温度变化图等，用于学生课后研究和讨论。

4.统计学基本概念：介绍统计学中的一些基本概念，如平均数、中位数、众数、方差等，以及它们在数据图表分析中的应用。

拓展建议：

1.学生可以尝试收集家庭或学校的实际数据，如家庭成员的年龄分布、学校不同年级的学生人数等，并使用所学知识制作相应的图表。

2.学生可以阅读有关数据分析和图表制作的书籍，如《数据可视化之美》、《