第三章第一课时教学设计人教中图版高中信息技术必修一(1).docxVIP

单元教学设计

基本信息

学段

高中

学科

信息技术

年级

高一

单元名称

数据处理与应用

教材版本

及所属章节

人教版《数据与计算》第三章

单元课时

5

设计者/学校

遵义市南白中学李小艳

单元教学规划

一、单元内容及学情分析

单元内容分析

本单元聚焦数据处理与应用，涵盖数据的采集、分析、可视化等内容，旨在让学生理解数据处理的流程与意义，掌握常见的数据处理工具与技术。并且通过典型的应用实例，了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法。根据任务需求，选用恰当的软件工具或平台处理数据，撰写并完成分析报告，理解对数据进行保护的意义。

课标及学业要求

了解数据分析的基本方法，能够利用软件工具或平台对数据进行组织、计算与呈现；了解数据可视化表达的基本方法，能够利用软件工具或平台对数据进行恰当的可视化。在数据分析的基础上，掌握撰写数据分析报告的方法，完成数据分析报告。

学情分析

授课对象为高一年级学生，他们能认识到数据在信息社会中的重要价值，在生活中接触过简单的数据处理和分析，通过第二章学习初步了解了算法和程序设计，有一定的分析问题、解决问题的能力。学生经过初中阶段的学习，已经掌握电子表格软件和网上学习等操作。但是学生对数据分析的方法没有系统认识，影响了数据分析的有效性和对数据价值的挖掘。因此，通过生活中的实例，帮助学生融入真实的问题情境，产生数据处理的需求，进而了解数据处理的一般过程，感受数据在决策中的作用。

二、单元目标及重难点

（一）单元核心素养目标

1.通过案例分析和讨论，认识数据处理，感受数据处理对日常生活的影响；了解网络爬虫的功能和工作原理；对日常生活中见到的数据可视化实例具备观察力和判断力，了解数据可视化的概念、作用、表现形式等；了解数据分析报告的基本结构和内容组成，理解数据分析报告的作用；了解python处理数据和可视化数据的库文件有哪些；了解数据安全面临的威胁和进行数据保护的意义和方法，增强数据安全意识（信息意识）

2.通过分析不同的数据处理实例，了解数据处理的一般过程，能通过数据处理获取有价值的信息；能够利用软件工具或智能体、Python语言编程对项目数据进行计算与分析；能根据需求选择合适的数据可视化形式，能利用电子表格软件实现数据可视化。（计算思维）

3.根据不同的采集需求，选择适当的采集工具和方法；能根据需求选择合适的数据可视化形式，能利用教师提供或自行有哪些信誉好的足球投注网站的学习资源选取恰当的工具或软件实现数据可视化。掌握使用恰当的数字化工具撰写数据分析报告的方法。（数字化学习与创新）

4.形成积极的学习态度、理性的价值判断能力；认识数据备份的重要性，能根据需要及时备份与还原数据，确保数据安全；提高处理与应用数据的能力，体会数据应用的重要作用。（信息社会责任）

（二）单元重难点

单元重点：了解数据处理的一般过程，能通过数据处理获取有价值的信息。数据分析体验实践、数据可视化的实现；了解数据分析报告的基本结构和内容组成。

单元难点：使用网络爬虫采集数据的原理和方法,数据分析方法的选择运用；掌握使用恰当的数字化工具撰写数据分析报告的方法。

单元整体教学思路

单元课时规划：本单元共5课时，本节课为其中一课时，主要内容为体验AI智能体数据分析、学习数据可视化及运用工具制作可视化图表。?

课时教学设计

基本信息

学段

高中

学科

信息技术

年级

高一

课题名称

数据分析与可视化助力体重管理

教材版本

及所属章节

人教版《数据与计算》第三章

课型

示范课

课时

1

设计者/学校

遵义市南白中学李小艳

一、教材分析

本节课内容围绕数据处理与可视化展开，是对教材中数据处理知识的实践应用。通过结合生活中的肥胖问题，引导学生运用AI智能体、Excel、Python等工具进行数据分析与可视化，让学生深入理解数据处理的实际意义，掌握数据处理的核心技能，为后续进一步学习数据处理与应用奠定基础，体现了问题导向与任务驱动的教学理念。

二、学情分析

授课对象为高一年级学生，经过前面两张的学习，学生了解了python库，因此，在本节课中，数据可视化用到的python库学生能快速理解，但学生独立编程实现数据可视化还是具有一定难度。通过本章前两节的学习，学生已经了解对采集的数据进行分析的基本方法，并能够利用Python语言的模块和程序设计进行数据分析。学生在日常生活中对数据可视化已经有了感性认识，所以基本概念比较容易理解，难点在于根据项目和活动选用合适的可视化方式并选择合适的工具实现数据可视化。高一学生对AI等新兴技术有一定了解，但缺乏数据处理的系统学习与实践经验。

三、教学目标

信息意识

通过分析肥胖相关数据，学生能够认识到数据在反映健康状况、发现问题中的重要性，主动关注数据并思考数据背后的信息，能从数据