第16节 图书借阅“琅琊榜”（二）——数据分析与可视化 教学设计 - 2023-2024学年信息技术湘电子版（2019）七年级下册.docxVIP

第16节图书借阅“琅琊榜”（二）——数据分析与可视化教学设计-2023-2024学年信息技术湘电子版（2019）七年级下册

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）

第16节图书借阅“琅琊榜”（二）——数据分析与可视化教学设计-2023-2024学年信息技术湘电子版（2019）七年级下册

教学内容分析

亲爱的同学们，今天咱们要一起探索的信息技术世界，可真是充满了惊喜呢！我们这节课要学习的主题是“图书借阅‘琅琊榜’（二）——数据分析与可视化”。咱们先来回顾一下，上一节课我们学习了如何收集数据，那么这节课，咱们就要把这些数据变身为漂亮的图表，让它们开口说话！

说到这里，我不得不提一提我们课本上的“第16节”内容，里面有关于数据分析与可视化的详细介绍。我们将会用到的图表类型有柱状图、折线图、饼图等等，这些都是咱们课本里提到的哦！通过这些图表，我们可以清晰地看到数据的分布和变化趋势，是不是很神奇呢？

同学们，你们有没有想过，这些图表是怎么来的呢？其实，它们都是从我们收集到的数据一点一滴累积起来的。所以，今天我们要做的是，将我们的“琅琊榜”数据变成一个个生动形象的图表，让它们成为我们学习路上的好帮手！准备好了吗？让我们一起走进这个奇妙的数据世界吧！??????

核心素养目标分析

在本节课中，我们将培养同学们的几个关键核心素养。首先，通过数据分析与可视化，提升同学们的数据处理能力，让他们学会从数据中提取信息。其次，培养批判性思维，引导他们学会评估数据图表的准确性。再者，增强信息意识，使同学们认识到信息在现代社会的重要性。最后，通过团队合作完成数据分析任务，锻炼他们的合作与沟通能力。这些核心素养的培养，将为同学们未来的学习和发展奠定坚实的基础。

学习者分析

1.学生已经掌握的相关知识：

在进入本节课之前，学生们已经具备了一定的信息技术基础，包括基本的计算机操作和简单的数据收集方法。他们可能已经接触过一些基础的图表类型，如条形图和饼图，但对于数据分析的深度和图表的多样性可能还处于初步了解阶段。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：

七年级的学生对新鲜事物充满好奇心，对信息技术课程通常表现出较高的兴趣。他们的学习能力强，能够快速掌握新技能。在课堂上，他们可能偏好通过实际操作来学习，例如亲手制作图表，这样能够更好地理解和记忆。同时，学生们在学习风格上可能存在个体差异，有的学生更倾向于视觉学习，有的则更喜欢动手实践。

3.学生可能遇到的困难和挑战：

在数据分析与可视化这一环节，学生可能会遇到以下困难：一是对复杂数据的理解难度，尤其是如何从大量数据中提取有用信息；二是图表制作过程中可能出现的软件操作问题；三是对于不同类型图表的选择和应用可能存在困惑。此外，对于一些学生来说，数据分析可能需要一定的逻辑思维能力，这可能会成为他们的挑战之一。因此，在教学过程中，我们需要提供足够的指导和实践机会，帮助学生克服这些困难。

教学方法与策略

为了达到教学目标，我将采用多种教学方法，结合学生的特点。首先，我会通过讲授法介绍数据分析与可视化的基本概念和图表类型，确保学生理解基础知识。接着，通过小组讨论和案例研究，让学生将理论知识应用到实际情境中。在项目导向学习中，学生将分组完成数据分析任务，制作图表，并展示他们的成果。为了提高学生的参与度和互动性，我设计了角色扮演游戏，让学生扮演数据分析专家，通过模拟实际操作来加深理解。此外，我将使用电子白板和在线工具来展示图表制作过程，让学生直观地学习。这样的教学方法不仅能够帮助学生掌握技能，还能激发他们的学习兴趣。

教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对数据分析与可视化的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“同学们，你们在生活中遇到过需要处理大量信息的情况吗？比如，你们有没有想过，如何从图书馆的借阅数据中找到有用的信息？”

展示一些关于数据分析与可视化应用的图片或视频片段，比如市场分析报告的图表展示，让学生初步感受数据分析与可视化的魅力或特点。

简短介绍数据分析与可视化的基本概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.数据分析与可视化基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解数据分析与可视化的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解数据分析与可视化的定义，包括其主要组成元素或结构，如数据收集、处理、分析和展示。

详细介绍数据分析与可视化的组成部分或功能，使用图表或示意图帮助学生理解，如柱状图、折线图、饼图等。

3.数据分析与可视化案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解数据分析与可视化的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的数据分析与可视化案例进行分析，如不同图书馆的借阅数据对比分析。

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