《认识大数据》教学设计
基本信息
课
题
第4课
认识大数据
姓
名
学
校
学
科
信息技术
学习领域
数据处理
年
级
六年级
教科书版本及章节
浙摄版小学信息技术六上第一单元
课时教学设计
课型
新授课√
章/单元复习课□
专题复习课□
习题/试卷讲评课□
学科实践活动课□
其他□
一、教学内容分析
本课出自浙江省教育厅教研室编著的小学信息技术教材六年级上册。本册教学内容共有两个单元，第一单元《走进大数据》，第二单元为《初识人工智能》。本课为第一单元《走进大数据》的第4课时，教材安排了感知大数据、大数据的特征三个板块，旨在通过两个板块的教学，让学生对大数据有一个科学正确的认识。
二、学习者分析
授课对象小学六年级学生，能熟练使用移动设备，能较为熟练地使用微信、打开小程序、拍照上传；
求知欲强，喜欢新鲜有挑战的课堂活动，能对一些现象梳理并进行简单推导；部分学生注意力难以长时间集中。学生对于大数据都很有兴趣，同时在生活中也经常接触大数据。联系生活，学生们会很容易接受本堂课的知识与技能。
三、教学目标
具体目标所指向的核心素养1.认识大数据，了解它们的功能。。1.信息技术学习活动中对信息的敏感度和价值判断；通过判断、分析与综合各种信息资源解决问题。2.通过案例，感受大数据的特点。2.对于信息技术创新所产生的新观念、新事物具备积极的学习态度，能够意识到信息技术发展带来的优势和局限。3.有能力在生活中见到大数据的应用实例，感受大数据的优势。3.逐步适应数字化学习环境，逐步形成根据解决问题需要，自觉、主动地寻求恰当的策略的意识。
四、教学重难点
教学重点：理解大数据的特点。
教学难点：理解身边的大数据。
五、教学策略与方法
以小组合作与任务驱动为教学方法；
六、学习活动设计
环节教师活动学习活动
一、激趣引入大数据
环节一：感受生活中的大数据
1.组织观看播放大数据的视频，激发学生学习兴趣。抛出关键问题：视频中，主要应用什么技术？
2.揭题。活动一：
1.观看视频，思考老师的问题。
2.知晓本节课学习点。
设计意图：从身边的人脸识别技术引入，视频激趣；揭题。
二、感知大数据3.思考：生活中有没有遇到类似的情况？
当浏览网页时，你会发现网页上常常出现与你前几次浏览的信息相近的内容；当打开导航程序时，系统会提前告知你哪些路段当前处于高峰拥堵状态；当走进一些大型的购物商场时，商场的即时信息统计屏会显示今天的购物人群有哪些特点、今天的热门商家等信息。这些现象的背后都有大数据在发挥着作用。
4.组织学生理解大数据概念。
5.体验电子地图
①设定一个目的地，按照导航路线，看看实际效果。
②设置三条路线，分别是从学校回家的路线、从家到市中心的路线、从家到你想去的一个城市的旅游路线。思考并讨论为什么电子地图提供的路线和你熟悉的路线不一样？各有什么好处，电子地图在哪种情况下最有用？为什么？3说一说自己的经历。
4.谈谈自己对大数据的理解。
5.思考老师问题。设计意图：根据学生生活经验和体验电子地图，感知生活中的大数据。
三：大数据特征6.数据体量巨大
数据单位体现数据之大
bit、byte、KB、MB、GB、TB
数据类型多
常见数据类型
①地理信息数据
②图片信息数据
③视频信息数据
④网络日志数据
在网络查找有关联的图片、文字、视频的内容。
处理速度快
讲解大数据的快，提高大数据处理速度的方法。
价值密度低
①大数据的价值
②大数据对我们的价值
6.学生阅读材料，讨论并分析
大数据的四大特征。
设计意图：通过材料的分析和理解，归纳出大数据的特征。
环节四：总结练习8.网上购物查找商品，进一步感受大数据的特点8．感受人脸识别技术在不同的场景的
应用，知道人脸识别技术在发展。
9.尝试用人脸识别技术解决问题。
设计意图：通过总结练习进一步巩固学习内容。
七、板书
认识大数据(共18张PPT)
认识大数据
视频导入
视频导入
视频中，主要应用什么技术？（
）
A
物联网
B大数据
C云计算
B
视频导入
思考：生活中有没有遇到类似的情况？
视频导入
当浏览网页时，你会发现网页上常常出现与你前几次浏览的信息相近的内容；当打开导航程序时，系统会提前告知你哪些路段当前处于高峰拥堵状态；当走进一些大型的购物商场时，商场的即时信息统计屏会显示今天的购物人群有哪些特点、今天的热门商家等信息。这些现象的背后都有大数据在发挥着作用。
教授新知：
什么是大数据？
大数据是个啥？
教授新知-大数据概念
大数据（big
data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
教授新知-大数据概念
大数据技术
设备加工
大数据
有价值的产品和服务
原材料
成品
教授新知-大数据特征
思考：我们班级的一次单元考试的各科成绩，是不是大数据？
不是
教授新知-大数据特征
二、大数据的特征
大数据一般指规模达到10TB以上的数据，但并非数据量大就能称为“大数据”。“大数据”一般具备以下四个特征(称为大数据的“4V”特征)。
数据存储单位
教授新知-大数据特征
教授新知-大数据特征（材料一）
据IDC发布《数据时代2025》的报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到175ZB，相当于每天产生491EB的数据。
如果把175ZB全部存在DVD光盘中，那么DVD叠加起来的高度将是地球和月球距离的23倍（月地最近距离约39.3万公里），或者绕地球222圈（一圈约为四万公里）。目前美国的平均网速为25Mb/秒，一个人要下载完这175ZB的数据，需要18亿年。
1.数据体量巨大(Volume)
随着信息技术的高速发展，数据来源渠道不断增加，社交网络、移动网络、各种智能工具等时刻都在源源不断地产生海量数据，数据量爆发式增长。数据的存储量级单位也在不断刷新，从TB、PB量级跃升至EB、ZB量级。
教授新知-大数据特征
教授新知-大数据特征-材料二
一般计算机的运算速度可以达到每秒上百万次，
那目前速度最快的计算机1秒钟能计算多少次？
2.处理速度快(Velocity)
速度快，指数据产生的速度快和数据处理的速度快两个方面。例如，瞬息万变的交通情况，交通数据时刻更新，这些新产生的交通数据就需要及时得到分析与处理。在数据量非常庞大的情况下，只有革新数据处理的技术，才能够实现数据的实时处理。数据处理一般遵循“秒级定律”，从各种类型的数据中快速获得有价值的信息。
教授新知-大数据特征
教授新知-大数据特征
大数据的数据来源途径宽泛，有的是机器生成的，有的是人为产生的。随着采集渠道的不断增加、采集设备的不断更新，数据的类型也变得越来越多样。数据的类型不仅包括拥有确定长度和格式的结构化数据，如传感器数据、网络日志发据输人数据、点击流数据等，还包括许多没有固定格式的非结构化数据，如各种图像、音频、视频数据等。
3.数据类型多(Variety)
教授新知-大数据特征
4.
价值密度低(Value)
这是大数据的核心特征。虽然获取的数据量呈现出指数级的上升趋势，但是隐藏在大数据中的有价值的信息没有对应的增长，这对数据处理技术也提出了更高的要求。
数据金矿中掘金。
教授新知-大数据特征
1.数据体量巨大(Volume)
2.处理速度快(Velocity)
3.数据类型多(Variety)
4.
价值密度低(Value)
大数据
