3.3.1-数据分析教学设计2023—2024学年人教中图版（2019）高中信息技术必修1.docx

3.3.1-数据分析教学设计2023—2024学年人教中图版（2019）高中信息技术必修1

课题：

科目：

班级：

课时：计划1课时

教师：

单位：

一、教材分析

《3.3.1-数据分析教学设计》选自2023—2024学年人教中图版（2019）高中信息技术必修1。本节内容旨在让学生掌握数据分析的基本方法，学会使用常用软件进行数据处理和分析。与课本紧密关联，通过实际案例引导学生理解数据分析在实际生活中的应用，培养学生运用信息技术解决问题的能力。课程围绕数据处理、数据分析和数据可视化等方面，深入浅出地讲解理论知识，同时注重实践操作，让学生在实际操作中掌握技能。教学内容符合高中阶段学生的认知水平和实际需求，为后续学习打下坚实基础。

二、核心素养目标

本节课围绕数据分析的核心素养目标，培养学生以下能力：数据观念，通过案例分析与数据处理，使学生认识到数据的价值，形成数据驱动的决策意识；计算思维，引导学生运用信息技术手段解决问题，学会设计算法，提高逻辑思维能力；信息社会责任，培养学生对数据安全的敏感性，树立正确的信息伦理观念；创新意识，鼓励学生探索数据分析的新方法，激发其在实际问题中运用数据创新的潜能。通过本节课的学习，学生将能更好地适应数字化时代的发展，提升个人核心素养。

三、学习者分析

1.学生已经掌握了数据处理的基本概念，了解数据收集和整理的方法，能够使用基础的信息技术工具。在学习本节课之前，他们已经对数据类型、数据表的基本操作等有所了解，为深入学习数据分析打下了一定基础。

2.学生在兴趣上，普遍对信息技术课程抱有较高的热情，尤其是对实际操作和解决问题方面。他们的学习能力较强，具备一定的逻辑思维和探究精神。在学习风格上，学生偏向于合作学习和实践学习，喜欢通过动手操作来掌握知识。

3.在学习本节课的过程中，学生可能遇到的困难和挑战有：对数据分析方法的理解和运用，特别是涉及到算法和编程的部分；在数据处理过程中，可能会对数据安全、隐私保护等方面的问题感到困惑；此外，部分学生可能在数据可视化方面缺乏美感和创意，需要引导和激发。

四、教学资源

1.软硬件资源：

-计算机设备

-投影仪

-数据分析软件（如Excel、Python等）

-数据集样本

2.课程平台：

-学校教学管理系统

-课堂互动软件（如雨课堂、课堂派等）

3.信息化资源：

-电子教材

-教学视频

-数据分析案例资源

4.教学手段：

-探究式教学

-小组合作学习

-任务驱动法

-实践操作指导

-课堂反馈评价

五、教学流程

（一）课前准备（预计用时：5分钟）

学生预习：

发放预习材料，引导学生提前了解数据分析的基础知识，标记出有疑问或不懂的地方。

设计预习问题，激发学生思考，为课堂学习数据分析内容做好准备。

教师备课：

深入研究教材，明确数据分析教学目标和重难点。

准备教学用具和多媒体资源，确保教学过程的顺利进行。

设计课堂互动环节，提高学生数据分析学习的积极性。

（二）课堂导入（预计用时：3分钟）

激发兴趣：

提出问题或设置悬念，引发学生的好奇心和求知欲，引导学生进入数据分析学习状态。

回顾旧知：

简要回顾上节课学习的数据处理内容，帮助学生建立知识之间的联系。

提出问题，检查学生对旧知的掌握情况，为学习新课打下基础。

（三）新课呈现（预计用时：25分钟）

知识讲解：

清晰、准确地讲解数据分析的基本方法和技巧，结合实例帮助学生理解。

突出重点，强调难点，通过对比、归纳等方法帮助学生加深记忆。

互动探究：

设计小组讨论环节，让学生围绕数据分析中的实际问题展开讨论，培养学生的合作精神和沟通能力。

鼓励学生提出自己的观点和疑问，引导学生深入思考，拓展思维。

技能训练：

设计实践活动，让学生在实践中体验数据分析知识的应用，提高实践能力。

在新课呈现结束后，对数据分析知识点进行梳理和总结。

强调重点和难点，帮助学生形成完整的知识体系。

（四）巩固练习（预计用时：5分钟）

随堂练习：

设计随堂练习题，让学生在课堂上完成，检查学生对数据分析知识的掌握情况。

鼓励学生相互讨论、互相帮助，共同解决问题。

错题订正：

针对学生在随堂练习中出现的错误，进行及时订正和讲解。

引导学生分析错误原因，避免类似错误再次发生。

（五）拓展延伸（预计用时：3分钟）

知识拓展：

介绍数据分析在各个领域的应用，拓宽学生的知识视野。

引导学生关注学科前沿动态，培养学生的创新意识和探索精神。

情感升华：

结合数据分析内容，引导学生思考学科与生活的联系，培养学生的社会责任感。

鼓励学生分享学习心得和体会，增进师生之间的情感交流。

（六）课堂小结（预计用时：2分钟）

简要回顾本节课学习的数据分析内容，强调重点和难点。

肯定学生的表现，鼓励他们继续努力。

布置作业：