1-数据处理的一般过程（面向整体）课堂说课稿高中信息技术浙教版必修 1 数据与计算.docxVIP

1-数据处理的一般过程（面向整体）课堂说课稿高中信息技术浙教版必修1数据与计算

科目

授课时间节次

--年—月—日（星期——）第—节

指导教师

授课班级、授课课时

授课题目

（包括教材及章节名称）

1-数据处理的一般过程（面向整体）课堂说课稿高中信息技术浙教版必修1数据与计算

教材分析

《1-数据处理的一般过程（面向整体）》课堂说课稿高中信息技术浙教版必修1数据与计算

本节课选自高中信息技术浙教版必修1数据与计算第二章第二节，主要介绍了数据处理的一般过程。教材通过实际案例引导学生理解数据处理的步骤，包括数据收集、数据整理、数据分析、数据呈现等环节，旨在让学生掌握数据处理的基本方法，提高信息素养。教学内容与实际生活紧密相连，有助于激发学生的学习兴趣。

核心素养目标分析

本节课的核心素养目标主要包括信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任。通过学习数据处理的一般过程，学生将提升对信息价值的敏感度和获取、处理信息的能力，培养逻辑思维与问题解决能力。同时，通过实际操作，学生能够运用数字化工具进行数据整理和分析，增强创新实践能力。在信息社会责任方面，学生将学会遵循数据处理的伦理规范，正确使用信息技术，形成良好的信息道德观念。

重点难点及解决办法

重点：理解数据处理的一般过程及其在实际生活中的应用。

难点：数据整理与分析的具体方法和技巧，以及运用数字化工具进行数据处理。

解决办法与突破策略：

1.通过生活实例引入，让学生在实际情境中感受数据处理的必要性，从而理解数据处理的一般过程。

2.对数据处理步骤进行分解，逐一讲解和演示，帮助学生掌握每个环节的操作方法。

3.安排课堂练习，让学生在教师指导下操作数字化工具进行数据处理，巩固所学知识。

4.针对数据整理与分析的难点，采用案例教学，让学生跟随案例操作，逐步学会数据清洗、筛选、分类等技巧。

5.分组讨论和交流，鼓励学生分享学习心得，互相解决学习中遇到的问题，提高学习效果。

教学资源准备

1.教材：每位学生配备浙教版必修1《数据与计算》教材。

2.辅助材料：收集与数据处理相关的案例资料，准备教学所需的PPT、视频和图表。

3.实验器材：计算机设备、数据处理软件，确保所有设备正常运行。

4.教室布置：设置多功能教学区，包括讲授区、实验操作区，以及小组讨论区，以便于学生互动和操作实践。

教学实施过程

1.课前自主探索

教师活动：

发布预习任务：通过班级微信群，发布预习资料，包括数据处理案例和思考问题，明确预习目标为理解数据处理的一般过程。

设计预习问题：设计问题如“数据处理包括哪些步骤？”、“每个步骤的作用是什么？”等，引导学生思考。

监控预习进度：通过在线平台监控学生预习情况，及时提供反馈。

学生活动：

自主阅读预习资料：学生阅读案例，理解数据处理的基本概念。

思考预习问题：学生针对问题进行思考，记录自己的理解。

提交预习成果：学生将预习笔记和问题反馈提交至平台。

教学方法/手段/资源：

自主学习法：培养学生自主学习能力。

信息技术手段：利用微信群和在线平台，实现资源共享和进度监控。

2.课中强化技能

教师活动：

导入新课：通过实际生活中的数据处理案例，引出课题，激发兴趣。

讲解知识点：详细讲解数据处理的步骤，结合案例演示。

组织课堂活动：分组讨论数据处理案例，让学生实际操作软件进行数据处理。

解答疑问：对学生在操作中出现的问题进行解答。

学生活动：

听讲并思考：学生听讲并思考如何将理论知识应用于实际操作。

参与课堂活动：学生分组讨论，使用数据处理软件进行实际操作。

提问与讨论：学生提出疑问，与同学讨论解决方案。

教学方法/手段/资源：

讲授法：讲解数据处理的理论知识。

实践活动法：通过实际操作，巩固数据处理技能。

合作学习法：分组讨论，培养学生的团队协作能力。

3.课后拓展应用

教师活动：

布置作业：布置与数据处理相关的作业，如分析特定数据集。

提供拓展资源：提供相关书籍和在线资源，供学生深入学习。

反馈作业情况：批改作业，给予学生反馈。

学生活动：

完成作业：学生完成作业，加深对数据处理过程的理解。

拓展学习：学生利用拓展资源，深入学习数据处理的高级技巧。

反思总结：学生反思学习过程，总结学习心得。

教学方法/手段/资源：

自主学习法：鼓励学生自主完成作业和拓展学习。

反思总结法：引导学生进行学习反思，提升自我学习能力。

知识点梳理

1.数据与信息的基本概念

-数据：客观存在的事实、数字、符号等，可以是结构化的也可以是非结构化的。

-信息：对数据加工处理后得到的有意义的内容，能够帮助人们理解和解决问题。

2.数据处理的一般过程

-数据收集：根据研究目的，通过调查、实验等方式收集相关数据。

-数据整理：对收集到的数据进行清洗、筛选、