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高中信息技术选修4说课稿-1.2.1 信息与数据-教科版.docx

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高中信息技术选修4说课稿-1.2.1信息与数据-教科版

主备人

备课成员

课程基本信息

1.课程名称:高中信息技术选修4说课稿-1.2.1信息与数据-教科版

2.教学年级和班级:高一年级1班

3.授课时间:2022年10月18日星期二上午第二节课

4.教学时数:1课时

核心素养目标

1.培养学生信息意识,使学生能够识别、评估和利用信息,提高信息素养。

2.培养学生计算思维,通过数据处理的实践活动,发展逻辑推理和问题解决能力。

3.强化学生数字化学习与创新能力的培养,引导学生运用信息技术工具进行信息收集、分析和表达。

4.增强学生信息安全意识,教育学生正确使用信息技术,保护个人隐私和数据安全。

教学难点与重点

1.教学重点

①理解信息与数据的关系,能够区分不同类型的数据,如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

②掌握数据处理的基本方法,包括数据清洗、数据转换和数据挖掘等,能够运用这些方法对数据进行有效处理。

③学习使用常用的数据可视化工具,如Excel、Tableau等,能够将数据以图表形式直观展示,提高数据分析的效率。

2.教学难点

①深入理解数据的内在逻辑,能够识别数据中的模式、趋势和异常值,这对于培养学生的批判性思维和数据敏感度至关重要。

②灵活运用数据处理技术解决实际问题,学生需要能够在不同的情境中灵活选择合适的数据处理方法。

③将信息技术与实际问题相结合,学生在处理数据时需要能够将理论知识与实际应用相结合,解决实际问题。这一过程可能涉及到跨学科知识的运用,对学生的综合能力要求较高。

学具准备

多媒体

课型

新授课

教法学法

讲授法

课时

第一课时

步骤

师生互动设计

二次备课

教学资源准备

1.教材:确保每位学生都备有教科版高中信息技术选修4教材。

2.辅助材料:准备与数据类型、数据处理方法相关的图片、图表和视频,以增强学生对抽象概念的理解。

3.实验器材:准备电脑、投影仪等电子设备,以及Excel等数据处理软件,供学生进行实际操作练习。

4.教室布置:设置分组讨论区,布置实验操作台,确保学生有足够的空间进行小组合作和数据操作。

教学过程设计

【导入环节】

1.创设情境:展示一组生活中常见的数据图表,如消费数据、天气数据等,引导学生观察并提问:“你们能从这些图表中了解到什么信息?”

用时:5分钟

2.提出问题:引导学生思考信息与数据的关系,提问:“数据是如何转化为信息的?我们如何利用数据来做出决策?”

用时:3分钟

【讲授新课】

1.教学目标:理解信息与数据的关系,掌握数据处理的基本方法。

用时:10分钟

2.信息与数据的关系:

-讲解信息的定义和特征。

-通过实例说明数据是如何转化为信息的。

用时:5分钟

3.数据处理方法:

-数据清洗:介绍数据清洗的概念和常用方法,如去除重复数据、填补缺失值等。

-数据转换:讲解数据转换的步骤和常用工具,如Excel的数据透视表功能。

-数据挖掘:简要介绍数据挖掘的基本概念和常用算法。

用时:5分钟

【巩固练习】

1.练习题目:让学生根据所学知识,对一组数据进行清洗、转换和挖掘。

用时:10分钟

2.小组讨论:分组讨论数据处理的实际应用,如市场分析、用户行为分析等。

用时:10分钟

【课堂提问】

1.提问:数据清洗、转换和挖掘的具体步骤是什么?

用时:2分钟

2.提问:数据挖掘在哪些领域有广泛应用?

用时:2分钟

【师生互动环节】

1.学生展示:邀请学生展示他们的数据处理成果,并给予评价和反馈。

用时:5分钟

2.教师总结:对本次课程内容进行总结,强调重点和难点。

用时:5分钟

【创新教学】

1.教师引导学生思考:如何将数据处理方法应用到实际问题中?

用时:3分钟

2.学生展示创新应用:让学生分享他们如何将数据处理方法应用到实际生活中的案例。

用时:5分钟

【核心素养拓展】

1.教师引导学生思考:数据处理能力在未来的职业发展中扮演什么角色?

用时:3分钟

2.学生讨论:学生讨论数据处理能力对个人成长和社会发展的重要性。

用时:5分钟

【总结与反思】

1.教师总结:回顾本次课程的主要内容,强调数据处理的重要性。

用时:2分钟

2.学生反思:学生反思自己在数据处理过程中的收获和不足。

用时:3分钟

【作业布置】

1.布置作业:让学生完成教材中的相关练习题,巩固所学知识。

用时:2分钟

总计用时:45分钟

拓展与延伸

六、拓展与延伸

1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料:

-《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》:这本书深入探讨了大数据对社会各个领域的影响,包括商业、医疗、教育等,可以让学生了解数据在现代社会中的重要性。

-《数据科学入门》:一本适

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