第3章数据处理与应用3.1数据处理的一般过程 教案（表格式） 高中教学同步《信息技术-数据与计算》（人教-中图版2019）

《信息技术-数据与计算》教案
课 题 第 3章数据处理与应用3.1数据处理的一般过程 课 型 班课 课 时 1
授课班级 高一1班
学习目标 理解数据处理的概念及其在日常生活和社会生产中的重要性。 掌握数据处理的基本流程，包括数据采集、数据整理、数据分析和数据呈现等环节。 了解数据采集的方法、工具和存储方式，以及数据整理的步骤和方法。 学习数据分析的方法和工具，能够运用适当的分析方法和工具对整理后的数据进行详细研究和概括总结，提取有价值的信息。 掌握数据呈现的方式，能够将数据分析结果以恰当的方式呈现出来，便于人们理解和使用。 通过实例分析，了解数据处理在南水北调工程规划、黄果树景区游客数据处理等实际问题中的应用，提高学生运用数据处理解决实际问题的能力。
学习重难点 教学重点： 数据处理流程的理解与掌握，包括数据采集、数据整理、数据分析和数据呈现。 数据采集的多样性和方法，以及如何选择合适的数据采集工具和来源。 数据整理的重要性，包括数据校验、数据清洗和数据标准化等步骤。 数据分析的方法和工具使用，强调分析过程中的逻辑思考和结论提取。 数据可视化的概念和技巧，学会如何将数据以图形或图表的形式直观展现。 教学难点： 数据采集的有效性和准确性，如何确保采集到的数据是可靠和有用的。 数据整理中的错误检测和纠正，处理缺失数据、重复数据和异常数据。 数据分析的深入理解，如何从大量复杂的数据中抽取有价值的信息并形成准确的分析结论。 数据呈现方式的选择和设计，使数据可视化既美观又能准确表达数据背后的含义。
教学方法 案例教学法：通过南水北调工程和黄果树景区游客数据处理的案例，将抽象的数据处理流程具体化，使学生能够理解数据处理在解决实际问题中的应用。 讲授法：系统地讲解数据处理的基本概念、流程以及各个环节的重要性和具体操作方法，为学生构建完整的知识框架。 示范法：通过展示数据采集、整理、分析和呈现的具体示例（如官方数据源的使用、数据格式设置、可视化图表制作），让学生直观地学习数据处理的实际操作。 讨论法：引导学生讨论数据处理中可能遇到的问题和挑战，如数据采集的准确性、数据分析的深入性等，以及如何克服这些问题。 实践操作：鼓励学生动手操作，如亲自查找数据源、整理数据集、使用分析工具进行数据分析、制作数据可视化图表等，以加深对理论知识的理解和应用能力。 多媒体辅助教学：利用图表、示意图、数据可视化等多媒体材料，增强教学的直观性和吸引力，帮助学生更好地理解教学内容。 任务驱动法：设计相关的数据处理任务，要求学生完成，如模拟数据采集任务、数据分析项目等，通过任务完成的过程，培养学生的问题解决能力和实践能力。
课前准备 教材研究：深入理解教材内容，包括数据处理的概念、流程、方法和应用实例。分析教材中的重点、难点，如数据采集的多样性、数据整理的重要性、数据分析的逻辑、数据呈现的方式等。 教学设计：根据教材内容和学生实际情况，设计教学目标、教学重点和难点、教学方法和教学过程。例如，确定以案例教学法引导学生理解数据处理的实际应用，讲授法系统介绍数据处理知识，示范法展示数据处理的具体操作等。 教学资源准备：搜集和制作教学所需的多媒体材料，如图表、示意图、数据可视化示例等。准备相关的数据采集示例，如官方网站获取的数据表，以及数据整理、分析和呈现的案例。 案例选择：挑选合适的案例，如南水北调工程规划和黄果树景区游客数据处理，以便在课堂上进行具体分析，帮助学生理解数据处理的流程和重要性。 问题设计：预设课堂讨论问题和实践任务，如让学生讨论如何处理数据采集中可能遇到的问题，或者安排模拟数据采集和分析的练习，以增强学生的实践能力。 教学辅助工具：准备教学辅助工具，如数据分析软件、数据可视化工具等，以便在课堂上进行演示或让学生动手操作。 备课笔记撰写：整理备课内容，撰写备课笔记，包括教学流程、关键点的解释、学生可能的疑问及解答等，以确保课堂教学的流畅性和系统性。 评估与反馈：设计课后评估工具，如小测试、作业等，以及准备收集学生反馈的方法，以评估教学效果并进行后续教学的改进。
教学媒体 多媒体课件：包含数据处理的概念、流程、方法和应用实例的幻灯片，用于系统地讲解理论知识。 案例研究材料：如南水北调工程规划和黄果树景区游客数据处理的案例描述，以便在课堂上进行具体分析。 数据采集示例：如从官方网站获取的2016年我国部分地区水库蓄水量的表格数据，用于展示数据采集的实际例子。 数据整理示例：如黄河流域水文资料数据的整理过程和结果，用于说明数据整理的重要性和方法。 数据分析工具：可能包括统计分析软件或数据可视化工具的演示，用于讲解和展示数据分析的过程。 数据可视化图表：如图3.1.5所示的可视化图表，用于直观展示数据分析结果，帮助学生理解数据呈现的方式。 教学视频或动画：可能包含数据处理相关的视频素材，用于增强教学的直观性和吸引力。 互动教学平台：如在线讨论板、实时反馈系统等，用于促进课堂互动和即时评估学生的学习情况。 实践操作指南：提供给学生的操作手册或指南，指导他们如何进行数据采集、整理、分析和呈现的实践操作。 扩展阅读材料：推荐给学生的相关书籍、文章或网站链接，以供他们在课后深入学习和研究。
教学过程
教学环节 教师活动设计 学生活动设计 设计意图
活动一： 创设情境 生成问题 介绍课程的考纲要求，包括学习目标、考试形式、评分标准等。 强调数据处理在日常生活和生产中的重要性，以及在考试中的比重。 通过实例（如南水北调工程）展示数据处理的应用，激发学生兴趣。 认真听取考纲介绍，了解课程要求。 记录重要信息，如考试重点、难点等。 思考并讨论数据处理在日常生活和生产中的应用。 使学生明确学习目标和考试要求，为学习提供方向。 通过实例引导学生认识到数据处理的实际意义和价值。
活动二： 调动思维 探究新知 回顾数据处理的基本概念，如数据采集、整理、分析和呈现。 通过图表、示例数据等形式，直观展示数据处理的流程。 提出问题，引导学生思考数据处理的关键步骤和注意事项。 复习数据处理的重点概念，理解其含义和应用。 观察示例数据，分析数据处理的流程和结果。 回答问题，参与讨论，深化对概念的理解。 通过复习巩固学生对数据处理基本概念的掌握。 利用直观材料提高学生对数据处理流程的认识。
活动三： 调动思维 探究新知 选取历年考试中的数据处理真题，进行解析和讲解。 强调解题思路、方法和技巧，提醒易错点和注意事项。 指导学生进行模拟练习，回答学生疑问。 认真听讲，记录解题要点和技巧。 完成模拟练习，检验自己的掌握程度。 积极提问，解决疑惑和困难。 通过真题演练，让学生熟悉考试形式和题型。 帮助学生掌握解题思路和方法，提高应试能力。
活动四： 巩固练习 素质提升 布置与数据处理相关的课内练习题，涵盖采集、整理、分析和呈现等环节。 监督学生练习，提供必要的指导和帮助。 收集学生练习结果，进行点评和总结。 独立完成课内练习题，运用所学知识解决问题。 与同学交流讨论，共同学习和进步。 根据教师点评，反思自己的不足之处并进行改进。 通过课内练习，让学生实践数据处理的流程和方法。 培养学生的独立思考和解决问题的能力。 及时反馈学生的学习情况，促进其不断进步。
课堂小结 作业布置 课堂小结： 本节课我们学习了数据处理的基本过程，包括数据采集、整理、分析和呈现。我们了解到数据处理在日常生活和生产中的重要作用，如优化运动计划、南水北调工程的规划等。通过具体案例，我们看到了如何从原始数据中提取有用信息，以及如何通过可视化手段将分析结果呈现出来，从而为决策提供依据。 作业布置： 思考题：请结合所学内容，举例说明一个你生活中遇到的数据处理实例，并描述其采集、整理、分析和呈现的过程。 实践题：选择一个你感兴趣的主题（如学校图书馆的图书借阅情况、本地天气变化等），按照所学的数据处理步骤，从数据采集开始，进行简单的数据处理，并尝试制作一个数据可视化图表来展示你的分析结果。 阅读任务：阅读教材中关于数据处理的相关章节，总结数据处理的关键点，并准备下次课程的讨论。
板书设计 数据处理与应用 3.1 数据处理的一般过程 3.1.1 数据处理 - 定义：从数据的产生与传播中提取信息，挖掘价值。 - 应用领域示例：身体锻炼、南水北调工程。 数据采集 - 目的：为数据处理准备必要的数据。 - 示例：南水北调工程中的水资源数据分析。 数据整理 - 内容：校验、标准化采集到的数据。 - 示例：黄河流域水文资料数据的整理。 数据分析 - 方法：运用分析方法和工具提取信息。 - 示例：南水北调工程对水资源优化配置的意义。 数据呈现 - 形式：可视化表达，直观展示分析结果。 - 示例：图3.1.5所示的蓄水量对比图表。 3.1.2 数据处理的过程 - 流程：采集、整理、分析、呈现。 - 示例：黄果树景区游客数据处理案例。
教学反思 在本节课的教学过程中，我深入讲解了数据处理的基本流程，包括数据采集、整理、分析和呈现。通过具体的实例，如南水北调工程和黄果树景区游客数据处理案例，学生能够更直观地理解数据处理的实际应用和价值。 成功之处： 联系实际：通过南水北调工程等实际案例，学生能够看到数据处理在解决现实问题中的重要作用，增强了学习的兴趣和实用性。 步骤清晰：按照数据处理的流程逐步讲解，有助于学生系统地掌握知识，形成完整的知识结构。 可视化教学：利用图表等可视化工具，帮助学生更直观地理解数据呈现的重要性和方法。 需要改进的地方： 互动环节：本节课的互动环节较少，应增加学生的参与度，如通过小组讨论、案例分析等方式，让学生更主动地参与到学习中来。 实践操作：虽然讲解了数据处理的流程，但缺乏实际操作的环节。应设计相关的实践操作任务，让学生亲自体验数据处理的过程，从而加深理解。 反馈与评价：课后应加强对学生学习情况的反馈与评价，及时了解学生的学习效果，针对性地进行辅导和改进。 未来展望： 加强实践：在后续的教学中，应增加数据处理的实践操作，如使用统计软件进行数据分析，制作数据可视化图表等。 跨学科融合：可以探索与其他学科的融合，如数学、科学等，通过跨学科的项目学习，让学生在解决实际问题中应用数据处理知识。 持续更新：随着技术的发展，数据处理的方法和工具也在不断更新。作为教师，应不断学习最新的数据处理技术和教学方法，将其融入教学中，提高教学的时效性和前瞻性。 通过本次教学的反思，我认识到了教学过程中的优点和不足，并计划在未来的教学中进行调整和改进，以更好地满足学生的学习需求，提高教学效果。