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第十课 《数据可视化》说课稿 2023—2024学年浙教版(2020)初中信息技术七年级上册.docx

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第十课《数据可视化》说课稿2023—2024学年浙教版(2020)初中信息技术七年级上册

授课内容

授课时数

授课班级

授课人数

授课地点

授课时间

教材分析

第十课《数据可视化》选自2023—2024学年浙教版(2020)初中信息技术七年级上册。本节课主要介绍了数据可视化的概念、方法和应用,通过实例引导学生掌握使用图表展示数据的方法,培养学生的信息处理能力和创新思维。教学内容与实际生活紧密联系,有助于学生提高信息技术素养。

核心素养目标

培养学生信息意识,提升信息处理能力,通过数据可视化学习,使学生能够识别和分析数据,运用图表进行信息表达和交流。增强创新思维,鼓励学生在数据展示中探索新的呈现方式,提高解决问题的能力。同时,强化信息社会责任感,引导学生正确使用数据可视化技术,尊重数据隐私,提高信息安全意识。

学情分析

本节课针对七年级学生,这一阶段的学生正处于青春期,好奇心强,对新鲜事物充满兴趣。在知识层面,学生对信息技术课程已有初步了解,但数据可视化作为一门综合性较强的课程,学生可能对图表制作、数据分析等方面的知识掌握不够深入。在能力方面,学生的信息技术操作能力参差不齐,部分学生可能对计算机操作不够熟练,影响学习效果。在素质方面,学生的信息意识、创新思维和信息社会责任感有待提高。此外,部分学生可能存在注意力不集中、自主学习能力较弱等问题,对课程学习产生一定影响。针对这些情况,本节课将采用互动式教学,结合实例讲解,引导学生积极参与,提高学生的学习兴趣和动手能力。同时,注重培养学生的合作学习能力和信息素养,为后续课程学习打下坚实基础。

教学资源

1.软硬件资源:计算机教室,配备网络连接;多媒体教学设备,包括投影仪、音响等;学生每人一台计算机。

2.课程平台:学校信息技术教学平台,用于发布教学资源、作业布置和在线测试。

3.信息化资源:数据可视化相关教学视频、案例资料、图表制作软件使用说明等。

4.教学手段:PPT演示文稿、实物展示、小组讨论、课堂练习等。

教学过程

1.导入(约5分钟)

-激发兴趣:通过展示生活中常见的图表,如天气预报、股市走势图等,提问学生:“你们知道这些图表是如何制作出来的吗?它们有什么作用?”以此引发学生对数据可视化的兴趣。

-回顾旧知:引导学生回顾之前学习的计算机操作知识,如文字处理、表格制作等,为学习数据可视化打下基础。

2.新课呈现(约20分钟)

-讲解新知:详细讲解数据可视化的概念、分类、制作方法等知识点,结合实例说明不同类型图表的特点和适用场景。

-举例说明:展示不同类型的图表实例,如柱状图、折线图、饼图等,让学生直观了解图表的制作过程和用途。

-互动探究:组织学生进行小组讨论,探讨如何将实际生活中的数据转化为图表,培养学生的创新思维。

3.巩固练习(约30分钟)

-学生活动:布置练习题,要求学生根据所学知识制作图表,如统计班级人数、绘制考试成绩分布图等。

-教师指导:巡视课堂,针对学生在制作图表过程中遇到的问题进行个别指导,确保学生掌握制作图表的技巧。

4.课堂总结(约5分钟)

-总结本节课所学内容,强调数据可视化在生活中的应用和重要性。

-鼓励学生在日常生活中关注数据可视化,提高自己的信息素养。

5.作业布置(约5分钟)

-布置课后作业,要求学生利用所学知识制作一份个人兴趣爱好的数据可视化图表,如阅读书籍数量、运动时长等。

-提醒学生注意图表的美观性和实用性,提高自己的数据可视化能力。

6.课后拓展(约10分钟)

-鼓励学生课后查阅相关资料,了解数据可视化在各个领域的应用,如数据分析、商业决策等。

-组织学生进行小组合作,探讨如何利用数据可视化技术解决实际问题,培养学生的团队协作能力。

7.教学反思

-教师在课后对教学过程进行反思,总结教学中的优点和不足,为今后的教学提供借鉴。

-关注学生的学习效果,针对不同层次的学生进行个性化辅导,提高教学质量。

教学资源拓展

1.拓展资源:

-数据可视化工具介绍:介绍多种数据可视化工具,如Excel、Tableau、PowerBI等,让学生了解不同工具的特点和适用场景。

-数据可视化案例库:收集整理各类数据可视化案例,包括历史数据、经济数据、社会数据等,供学生参考和学习。

-数据可视化相关书籍:推荐一些关于数据可视化的书籍,如《数据可视化:从图表到故事》、《信息可视化:设计思维与案例研究》等,帮助学生深入理解数据可视化的理论和方法。

2.拓展建议:

-学生可以尝试使用Excel等工具制作个性化的数据可视化作品,如家庭消费支出图表、学习进度跟踪图等。

-鼓励学生关注社会热点问题,收集相关数据,运用数据可视化技术进行分析和展示,提高自己的社会责任感。

-组织学生参加数据可视化

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