第5章 数据的收集与整理（测素质：数据的表示） 教学设计 2024-2025学年沪科版数学七年级上册.docx

第5章数据的收集与整理（测素质：数据的表示）教学设计2024-2025学年沪科版数学七年级上册

主备人

备课成员

教学内容

《第5章数据的收集与整理（测素质：数据的表示）》教学设计，2024-2025学年沪科版数学七年级上册。本章主要包括以下内容：

1.数据的收集方法：介绍问卷调查、观察法、实验法等数据收集方法，以及如何设计调查问卷。

2.数据的整理：学习如何对收集到的数据进行分类、排序、筛选等整理方法，以便于后续分析。

3.数据的表示：探讨如何用图表形式表示数据，包括条形图、折线图、饼图等，以及如何从图表中提取有效信息。

4.数据的分析：通过计算数据的平均值、中位数、众数等统计量，对数据进行描述性分析。

5.数据的应用：将所学知识应用于实际问题中，如分析班级成绩分布、调查学校周边环境等。

核心素养目标

1.数据观念：培养学生对数据重要性的认识，提高学生主动收集、整理和分析数据的能力。

2.逻辑思维：通过数据的分类、排序、筛选等操作，锻炼学生的逻辑思维能力和问题解决能力。

3.几何直观：通过绘制图表，培养学生的空间想象力和几何直观能力，能够直观地理解数据之间的关系。

4.应用意识：将数据知识应用于实际情境中，提升学生运用数学知识解决实际问题的能力。

5.数学运算：在计算统计量时，提高学生准确、迅速的数学运算能力。

学情分析

本节课面向的是七年级学生，他们在知识层面已经具备了一定的数学基础，能够理解基本的数学概念和进行简单的数学运算。然而，在数据收集与整理方面，学生可能还缺乏系统的训练和实际操作经验。以下是对学生情况的详细分析：

1.知识层面：学生已经学习了一些基本的统计概念，如平均数、中位数等，但对于数据的收集、整理和表示方法可能较为陌生。

2.能力层面：学生在逻辑思维和抽象思维能力上有所提高，但面对复杂的数据处理任务时，可能缺乏有效的分析方法和解决问题的策略。

3.素质方面：学生的好奇心和学习兴趣较浓，但可能在面对大量数据时感到迷茫，缺乏耐心和细致的观察习惯。

4.行为习惯：学生在日常学习中可能习惯于被动接受知识，缺乏主动探索和实践的习惯，这可能会影响他们在数据收集与整理过程中的积极性和创造性。

5.对课程学习的影响：学生对数据的概念可能较为模糊，缺乏实际操作经验，这可能会影响他们对课程内容的理解和应用，需要通过具体的案例和实践操作来提升学习效果。因此，教学中需要注重培养学生的动手能力和实际问题解决能力，激发他们的学习兴趣和参与度。

学具准备

多媒体

课型

新授课

教法学法

讲授法

课时

第一课时

步骤

师生互动设计

二次备课

教学方法与手段

教学方法：

1.讲授法：通过讲解数据收集与整理的基本概念和方法，为学生提供系统性的知识框架。

2.案例分析法：结合实际案例，引导学生分析案例中的数据收集、整理和表示过程，增强学生的实践操作能力。

3.小组合作法：鼓励学生分组进行数据收集和整理的实践活动，通过小组讨论和分享，培养学生的合作精神和批判性思维。

教学手段：

1.多媒体演示：使用PPT等软件展示数据图表和收集整理过程，增强视觉效果，提高学生对数据表示的理解。

2.教学软件辅助：利用教学软件进行数据模拟和实验，让学生在虚拟环境中体验数据收集与整理的全过程。

3.网络资源整合：引导学生利用网络资源，如在线数据平台，进行实际数据的研究和分析，拓展学习资源。

教学流程

1.导入新课（5分钟）

详细内容：教师通过提问方式引导学生回顾已学的统计量知识，如平均数、中位数，然后展示一组未整理的数据，让学生观察并表达对数据的初步感受，从而引出本节课的主题——数据的收集与整理。教师可以提出问题：“大家觉得这组数据杂乱无章，我们该如何让它们变得有条理呢？”

2.新课讲授（15分钟）

详细内容：

（1）教师介绍数据收集的方法，包括问卷调查、观察法、实验法等，并举例说明每种方法在实际中的应用场景。

（2）讲解数据整理的过程，包括数据的分类、排序、筛选等步骤，并展示如何将数据整理成便于分析的形式。

（3）教授数据的表示方法，如条形图、折线图、饼图等，通过实际数据演示如何绘制这些图表，并解释每种图表适合展示的数据类型。

3.实践活动（10分钟）

详细内容：

（1）学生分组，每组分配一个简单的数据收集任务，如调查班级同学的生日月份，并记录下来。

（2）各小组将收集到的数据整理成表格形式，并进行简单的描述性统计分析，如计算平均数、中位数。

（3）每组选择一种图表表示方法，将整理后的数据绘制成图表，并解释图表的含义。

4.学生小组讨论（10分钟）

详细内容：

（1）讨论数据收集时可能遇到的问题和解决方案，例如如何确保数据的准确性和代表性。

（2）分析不同数据表示方法的优缺