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数据的收集与处理(教学设计)2024-2025学年清华版信息技术四年级上册.docx

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数据的收集与处理(教学设计)2024-2025学年清华版信息技术四年级上册

主备人

备课成员

课程基本信息

1.课程名称:数据的收集与处理

2.教学年级和班级:四年级

3.授课时间:2024年10月15日星期一第3节课

4.教学时数:1课时

核心素养目标

培养学生信息意识,通过数据的收集与处理,提高学生对信息资源的敏感度和应用能力。发展计算思维,让学生学会运用信息技术工具进行数据处理和分析,培养逻辑推理和问题解决能力。同时,强化学生的信息安全意识,教育学生尊重数据隐私,正确使用信息技术。

教学难点与重点

1.教学重点,

①理解数据收集的方法和途径,包括实地调查、问卷调查、网络收集等,并能够选择合适的方法收集数据。

②掌握数据整理的基本步骤,如分类、排序、筛选等,能够运用Excel等工具进行数据处理。

③学会使用图表展示数据,包括条形图、折线图、饼图等,并能根据数据选择合适的图表类型。

2.教学难点,

①数据收集过程中的伦理问题,如隐私保护、数据真实性等,引导学生正确处理这些复杂问题。

②数据分析时如何避免主观偏见,培养学生客观分析数据的能力。

③如何将复杂的数据转化为易于理解的信息,提高学生的信息可视化能力。

④在实际操作中,如何运用信息技术工具高效地处理大量数据,培养学生的实践操作技能。

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

-软硬件资源:计算机教室、学生平板电脑、投影仪、打印机

-课程平台:学校信息技术教学平台

-信息化资源:Excel软件、在线问卷调查工具、数据收集模板、图表制作教程视频

-教学手段:课堂演示、小组合作、学生实践操作、案例分析

教学过程

1.导入(约5分钟)

-激发兴趣:展示生活中常见的图表,如超市购物小票、天气预报图等,提问学生:“这些图表是如何制作出来的?它们有什么作用?”

-回顾旧知:简要回顾上节课学习的内容,如数据的概念、数据的类型等。

2.新课呈现(约20分钟)

-讲解新知:

1.数据收集的方法和途径:实地调查、问卷调查、网络收集等。

2.数据整理的基本步骤:分类、排序、筛选等。

3.数据分析:运用图表展示数据,如条形图、折线图、饼图等。

-举例说明:

1.通过实例展示如何进行实地调查,如调查学校周边绿化情况。

2.通过实例展示如何进行问卷调查,如调查学生对信息技术课程的满意度。

3.通过实例展示如何使用Excel进行数据整理和分析。

-互动探究:

1.引导学生分组讨论,如何选择合适的数据收集方法。

2.分组实验,让学生尝试使用Excel进行数据整理和分析。

3.巩固练习(约20分钟)

-学生活动:

1.学生分组,每人收集一份数据,进行整理和分析。

2.学生尝试使用Excel制作图表,展示所收集的数据。

-教师指导:

1.教师巡视教室,观察学生操作情况,给予个别指导。

2.针对学生在操作过程中遇到的问题,及时解答。

4.总结与拓展(约10分钟)

-总结本节课所学内容,强调数据收集与处理的重要性。

-拓展延伸:

1.让学生思考如何将所学知识应用到实际生活中。

2.提供一些与数据收集与处理相关的课外阅读材料,供学生自主探究。

5.作业布置(约5分钟)

-布置课后作业,要求学生完成以下任务:

1.收集一份数据,进行整理和分析。

2.使用Excel制作图表,展示所收集的数据。

3.撰写一篇关于数据收集与处理的感悟文章。

6.课堂小结(约5分钟)

-教师总结本节课的重点内容,强调学生在数据收集与处理过程中的收获。

-鼓励学生在日常生活中多关注数据,提高信息素养。

7.课后反思(约5分钟)

-教师反思本节课的教学效果,总结教学过程中的优点和不足,为今后的教学提供借鉴。

教学资源拓展

1.拓展资源:

-数据收集的多样性:介绍不同行业和领域的数据收集案例,如市场调查、科学研究、社会研究等。

-数据处理与分析工具:介绍更多数据处理工具,如Python编程、R语言等,以及它们在数据分析中的应用。

-数据可视化技巧:提供不同类型数据可视化的制作技巧,如3D图表、动态图表等,增强数据展示的生动性和吸引力。

-数据伦理与隐私保护:介绍数据伦理的基本原则,以及如何在数据收集和处理过程中保护个人隐私。

2.拓展建议:

-学生可以尝试参与学校或社区的数据收集项目,如环保调查、健康监测等,将所学知识应用于实际情境。

-鼓励学生利用课外时间学习Python或R语言,掌握基本的编程技能,以便进行更复杂的数据处理和分析。

-组织学生参观图书馆或博物馆,了解不同数据可视化作品的制作过程,激发学生对数据可视化

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