4.2.3编程处理数据（matplotlib）（教学设计）-2023-2024学年高中信息技术教材配套教学教学设计（浙教版2019必修1）.docx

4.2.3编程处理数据（matplotlib）（教学设计）-2023-2024学年高中信息技术教材配套教学教学设计（浙教版2019必修1）

主备人

备课成员

教学内容分析

本节课的主要教学内容是编程处理数据，使用matplotlib库进行数据的可视化处理。这一部分是2023-2024学年高中信息技术教材配套教学教学设计（浙教版2019必修1）中的4.2.3节。具体内容包括：

1.介绍matplotlib库的基本功能和安装方法。

2.使用matplotlib库绘制简单的折线图、散点图和柱状图。

3.学习使用matplotlib库进行数据的自定义设置，如设置图表标题、坐标轴标签、图例等。

4.掌握使用matplotlib库进行数据可视化分析的基本步骤和技巧。

教学内容与学生已有知识的联系：

1.学生需要具备一定的Python编程基础，了解基本的编程语法和概念。

2.学生应了解数据处理和可视化的重要性，并具备基本的统计知识和数据分析能力。

3.学生应熟悉使用Python内置的matplotlib库进行数据可视化处理的基本方法。

核心素养目标分析

本节课的核心素养目标主要体现在信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个方面。

1.信息意识：通过本节课的学习，学生能够理解数据可视化在信息处理中的重要性，认识到可视化工具如matplotlib在数据分析中的作用，培养学生的信息意识。

2.计算思维：学生将通过学习matplotlib库的基本功能和使用方法，掌握运用编程思维解决数据分析问题的基本步骤，培养学生的计算思维。

3.数字化学习与创新：本节课将引导学生运用matplotlib库进行数据可视化处理，鼓励学生创新思考，探索数据可视化在不同领域的应用，提升学生的数字化学习与创新能力。

4.信息社会责任：在学习过程中，学生将了解到编程处理数据和数据可视化在现实社会中的应用，认识到信息技术的实际意义和责任，增强学生的信息社会责任意识。

重点难点及解决办法

重点：

1.matplotlib库的基本功能和使用方法。

2.使用matplotlib库进行数据可视化处理的基本步骤和技巧。

3.数据可视化在实际问题中的应用。

难点：

1.matplotlib库的高级功能和个性化设置。

2.将数据可视化应用于实际问题，进行数据分析与决策。

解决办法：

1.通过示例和练习，让学生逐步掌握matplotlib库的基本功能和使用方法。

2.分步骤讲解和演示数据可视化处理的基本步骤和技巧，引导学生动手实践。

3.提供实际案例和问题，让学生运用matplotlib库进行数据可视化处理，培养学生的数据分析能力。

4.组织讨论和交流，让学生分享自己在数据可视化应用中的经验和感悟，促进学生的思维碰撞和创意发挥。

5.提供辅导和答疑，帮助学生解决在学习过程中遇到的问题，确保学生能够扎实掌握知识。

学具准备

Xxx

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

1.软硬件资源：计算机、投影仪、白板、教学PPT。

2.课程平台：学校内部的教学管理系统。

3.信息化资源：matplotlib库的官方文档、在线教程、教学视频。

4.教学手段：讲解、演示、练习、讨论、小组合作、案例分析。

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matplotlib库的基本功能和使用方法，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matplotlib库的使用做好准备。

教师备课：

深入研究教材，明确本节课的教学目标和matplotlib库的重难点。

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，提高学生学习matplotlib库的积极性。

（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，引导学生进入数据可视化学习状态。

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，检查学生对数据处理知识的掌握情况，为matplotlib库的学习打下基础。

（三）新课呈现（预计用时：25分钟）

知识讲解：

清晰、准确地讲解matplotlib库的基本功能和使用方法，结合实例帮助学生理解。

突出matplotlib库的重点，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matplotlib库的使用展开讨论，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：

设计实践活动或实验，让学生在实践中体验数据可视化知识的应用