4.2 大数据处理-数据可视化之词云 说课稿-2023—2024学年浙教版高中信息技术（2019）必修1.docx
4.2大数据处理-数据可视化之词云说课稿-2023—2024学年浙教版高中信息技术（2019）必修1
授课内容
授课时数
授课班级
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授课地点
授课时间
设计思路
本节课以“4.2大数据处理-数据可视化之词云”为主题，结合浙教版高中信息技术（2019）必修1课本内容，旨在通过词云的制作过程，让学生了解数据可视化的概念，掌握词云的制作方法，培养学生信息处理和数据分析的能力。教学过程中，将结合实际案例，引导学生通过自主探究、合作交流等方式，深入理解词云的应用价值，提高学生的信息技术素养。
核心素养目标
1.信息意识：培养学生对大数据、数据可视化的认识，提高信息获取和处理能力。
2.计算思维：通过词云制作，锻炼学生逻辑思维和问题解决能力。
3.数字化学习与创新：培养学生运用信息技术进行数据分析和创新思维的能力。
4.信息社会责任：引导学生正确使用大数据和可视化技术，增强信息安全意识。
教学难点与重点
1.教学重点：
-理解词云的基本概念及其在数据可视化中的作用。
-掌握WordCloud库的基本使用方法，能够通过编程实现词云的生成。
-学会从实际数据中提取关键词，并能够根据关键词的频率生成相应的词云图案。
2.教学难点：
-数据预处理：如何从原始数据中提取有效关键词，以及如何处理数据格式和大小写等。
-关键词权重分配：理解并掌握如何根据关键词的频率分配权重，以影响词云中词语的大小和位置。
-词云布局算法：理解词云布局的基本原理，包括如何避免词语重叠和保持整体美观。
-实际案例应用：将词云技术应用到实际问题中，如分析网络文本、社交媒体数据等，需要学生具备一定的实践能力和创新思维。
教学资源准备
1.教材：确保每位学生拥有浙教版高中信息技术（2019）必修1教材。
2.辅助材料：准备与词云制作相关的图片、图表、示例代码等，以及相关视频教程。
3.实验器材：准备计算机设备，确保学生能够进行编程实践。
4.教室布置：设置分组讨论区，并布置实验操作台，以便学生进行实际操作和讨论。
教学过程设计
（一）导入环节（5分钟）
1.创设情境：展示一些使用词云技术展示的网络热词、新闻标题等图片，引导学生思考大数据时代信息呈现的方式。
2.提出问题：如何将大量的文字数据转化为直观、易读的视觉图像？激发学生对数据可视化的兴趣。
3.学生回答：简要介绍数据可视化的概念和常见形式，引出本节课的主题——词云。
（二）讲授新课（20分钟）
1.讲解词云的基本概念和作用（5分钟）：介绍词云的定义、特点及其在信息可视化中的应用。
2.引入WordCloud库的使用（5分钟）：演示如何安装和导入WordCloud库，以及库中常用的函数和参数。
3.数据预处理（5分钟）：讲解如何从原始数据中提取关键词，并进行格式化处理。
4.关键词权重分配（5分钟）：介绍权重分配的方法，如基于词频、词性等，并演示如何设置权重。
5.词云布局算法（5分钟）：解释词云布局的原理，如避免词语重叠、保持美观等。
6.案例分析（5分钟）：分析实际案例，如新闻热点分析、社交媒体数据分析等，展示词云的应用效果。
（三）巩固练习（10分钟）
1.课堂练习（5分钟）：提供一些简单的文本数据，让学生尝试使用WordCloud库生成词云。
2.小组讨论（5分钟）：分组讨论如何将所学知识应用到实际场景中，如制作班级同学的兴趣词云。
（四）课堂提问（5分钟）
1.提问1（2分钟）：如何优化词云的布局效果？
2.提问2（2分钟）：词云在数据分析中的优势和局限性是什么？
3.提问3（1分钟）：如何选择合适的数据源进行词云分析？
（五）师生互动环节（10分钟）
1.教师引导学生进行实验操作，并解答学生在实验过程中遇到的问题。
2.学生分享实验成果，教师进行点评和指导。
3.教师组织学生讨论，引导学生总结词云制作过程中的经验和技巧。
（六）核心素养能力的拓展要求（5分钟）
1.提出问题：如何将词云技术与其他数据分析方法结合使用？
2.学生讨论：鼓励学生提出自己的想法，如结合情感分析、时间序列分析等。
3.教师总结：引导学生认识到多学科知识的综合运用，培养学生的创新思维。
整个教学过程共计45分钟，通过导入、讲授新课、巩固练习、课堂提问、师生互动和核心素养拓展等环节，确保学生在实际操作中掌握词云制作的方法和技巧，培养学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任等核心素养。
学生学习效果
学生学习效果主要体现在以下几个方面：
1.知识掌握：
-学生能够理解并描述数据可视化的概念，特别是词云在数据可视化中的应用。
-学生掌握了WordCloud库的基本使用方法，能够独立使用该库进行词云的生成。
-学生学会了如何从原