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2025年上半年教师资格面试考试高中信息技术试题及解析

一、试讲题目

使用Python绘制数据可视化图表——以校园图书借阅数据分析为例

二、试讲要求

1.教学目标：

-知识与技能：掌握使用Matplotlib库绘制柱状图、折线图的基本语法；能根据实际数据需求选择合适的图表类型；完成校园图书借阅数据的可视化分析。

-过程与方法：通过“数据整理—图表选择—代码编写—结果验证”的项目式学习流程，提升数据处理与可视化表达能力；在小组协作中发展计算思维与问题解决能力。

-核心素养：通过分析校园真实数据，增强数据意识与信息社会责任；体会数据可视化在决策支持中的作用，培养数字化学习与创新能力。

2.教学重难点：

-重点：Matplotlib库中`pyplot`模块的核心函数（如`plt.bar()`、`plt.plot()`）的参数设置；根据数据特征选择图表类型的逻辑。

-难点：多子图布局的调整（`plt.subplots()`的使用）；数据清洗与预处理对可视化结果的影响分析。

3.教学过程：需包含导入、新知讲授、实践操作、总结拓展环节，时间控制在10分钟内；设计2次以上学生互动（如提问、小组讨论）；结合板书或PPT展示关键代码与图表示例。

三、试讲逐字稿

（导入环节）

师：同学们，上周学校图书馆提供了2024年全校各年级图书借阅数据，我们班需要完成一份“校园阅读偏好分析报告”。大家觉得用文字描述数据有什么缺点？

生1：数字太多，看起来混乱，抓不住重点。

生2：无法直观比较不同年级的借阅量差异。

师：没错！这时候数据可视化就派上用场了。今天我们就用Python的Matplotlib库，把这些“沉默”的数据变成直观的图表。先看一组示例——（展示PPT：高一年级各月份借阅量折线图、三个年级热门图书类别柱状图）这两张图分别传递了什么信息？

生3：折线图能看出借阅量随月份的变化趋势，柱状图能比较不同年级对各类图书的偏好。

师：总结得很准确！图表类型的选择和数据特点密切相关，这是今天的学习重点之一。

（新知讲授环节）

师：首先，我们需要明确Matplotlib的基本使用流程。请大家打开教材第58页，快速浏览“绘制图表的三步骤”。（停顿10秒）谁能概括？

生4：导入库→准备数据→调用绘图函数→设置细节→显示图表。

师：补充一点，实际操作中还需要先安装Matplotlib库（`pipinstallmatplotlib`），但我们的编程环境已配置好，可直接导入。现在，我用JupyterNotebook演示“高一年级各月借阅量折线图”的代码。

（边操作边讲解）

“首先导入模块：`importmatplotlib.pyplotasplt`；

然后准备数据：月份`x=[1,2,...,12]`，借阅量`y=[320,280,450,...]`（示例数据）；

调用折线图函数：`plt.plot(x,y,color=blue,marker=o,label=高一年级)`；

设置图表标题、坐标轴标签：`plt.title(2024年高一年级图书借阅量趋势)`，`plt.xlabel(月份)`，`plt.ylabel(借阅量（本）)`；

添加图例和网格：`plt.legend()`，`plt.grid(True)`；

最后显示图表：`plt.show()`。”

师：观察这段代码，`plt.plot()`的参数`color`、`marker`、`label`分别有什么作用？

生5：`color`设置线条颜色，`marker`标记数据点，`label`为图例提供名称。

师：正确！如果要绘制柱状图比较三个年级的热门图书类别（如文学、科技、艺术），应该用哪个函数？

生6：`plt.bar()`！因为柱状图适合比较不同类别或组别的数据。

（切换PPT展示柱状图代码框架）

“假设数据为：`categories=[文学,科技,艺术]`，高一借阅量`y1=[1200,800,500]`，高二`y2=[900,1100,600]`，高三`y3=[700,750,900]`；

使用`plt.bar()`时，需要调整柱体位置避免重叠，比如：

`x=np.arange(len(categories))`（生成0,1,2的数组），

`plt.bar(x-0.2,y1,width=0.2,label=高一)`，

`plt.bar(x,y2,width=0.2,label=高二)`，

`plt.bar(x+0.2