第十八课 数据分析与处理 教学设计 2024—-2025学年人教版（2024）初中信息科技八年级全一册
文档属性
| 名称 | 第十八课 数据分析与处理 教学设计 2024—-2025学年人教版（2024）初中信息科技八年级全一册 |  | |
| 格式 | doc | ||
| 文件大小 | 390.2KB | ||
| 资源类型 | 试卷 | ||
| 版本资源 | 义务教育版 | ||
| 科目 | 信息技术（信息科技） | ||
| 更新时间 | 2025-01-02 16:40:31 | ||
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文档简介
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八年级信息技术义务教育版教学设计
课题 数据分析与处理 单元 第四单元 学科 信息技术 年级 八年级
学习目标 1.学生能够了解常见的数据处理工具，包括传统工具（如算盘、计算器等）和现代编程工具（如Python中pandas、numpy等模块），掌握其基本功能和适用场景。2.学生能够熟练掌握从物联网服务平台获取数据的两种方式，即数据文件直接下载和通过API调用数据，并理解其操作流程和注意事项。3.学生能够理解物联系统中处理数据的常见方法，如统计分析法、对比分析法、分组分析法等，并能够运用编程工具（如Python）对数据进行整理、分析和处理，包括数据格式转换、排序、筛选、分组求平均值等操作。
重点 1.常见数据处理工具的功能及适用场景，特别是编程工具在物联数据处理中的应用。2.从物联网服务平台获取数据的两种方式及操作流程，包括登录平台、确定参数、发起请求等步骤。3.物联系统中数据处理的常见方法及编程实现，如数据整理、统计分析、对比分析和分组分析等操作的代码实现。
难点 1.理解和运用Python中的数据处理模块（如pandas）进行复杂数据操作，如数据格式转换、多条件筛选和分组统计等。2.根据物联网服务平台的API文档准确调用接口获取数据，并处理可能出现的网络请求错误和数据解析问题。3.选择合适的数据处理方法对实际问题进行分析，能够根据数据分析结果得出有意义的结论和建议，培养学生数据分析思维和应用能力。
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
导入新课 1.展示问题情境：通过PPT展示养花场景，提出养花人想要了解花盆不同环境详细数据以判断植物适宜生长环境的问题，引导学生思考如何进行环境数据分析，从而引出本节课主题——数据分析与处理。2.引导思考数据作用：引导学生讨论数据在解决这个问题中的重要性，以及他们认为可能需要进行哪些数据处理操作，激发学生学习兴趣和探索欲望。 倾听老师讲解与导入 激发学生的学习兴趣，让从问题中进行思考，从而引出本节课的学习内容
讲授新课 一、知识讲解与实践操作1.了解常见的数据处理工具工具发展历程介绍：展示算盘、差分机、计算器、计算机等图片，介绍从古至今数据计算工具的发展演变，强调随着数据量的增加，现代数据处理工具的重要性。学生分享与讨论：请学生分享自己使用过的数据处理工具及处理的数据类型，教师引导学生讨论不同工具的优缺点和适用场景，如计算器适用于简单计算，而编程工具适用于大规模数据处理。编程工具重点讲解：以Python为例，介绍pandas、numpy等数据处理模块，讲解其在数据处理方面的强大功能，如pandas对表格数据的快速处理能力，激发学生学习编程处理数据的兴趣。2.体验从物联网服务平台获取数据平台数据获取方式介绍：讲解之前课程中采集的数据已存储在物联网服务平台，介绍两种获取数据的方式——数据文件直接下载和通过API调用数据，说明两种方式的特点和适用情况。数据文件下载演示：教师登录物联网服务平台，演示以数据文件形式下载数据的操作过程，包括登录平台、进入主题管理页面、点击下载等步骤，同时提醒学生注意保存文件的位置和格式。API调用数据实践：提供API调用的程序框架，讲解如何参阅说明文档确定API的URL、传入相关参数（如账号、密码、主题ID等）后发起网络请求。学生分组根据教师提供的框架和指导，自行填入参数进行API调用数据的实践操作，教师巡视各小组，帮助学生解决遇到的问题，如网络连接失败、参数错误等。二、数据处理方法学习与实践1.数据处理方法讲解：结合养花场景中的数据需求，介绍物联系统中常见的数据处理方法，如统计分析法（求最大值、最小值、平均值等）、对比分析法（对比不同数据异同）、分组分析法（根据条件分组后统计对比），并说明每种方法在分析植物生长环境数据中的应用意义。2.编程实现数据处理实践：以Python语言为例，演示使用pandas模块对从API获取的数据进行处理的过程，包括数据整理（转换为DataFrame类型）、数据分析（如求最高最低温度、筛选光照强度数据、根据设备ID分组求土壤湿度平均值等），展示相关代码并解释代码含义和作用。学生根据教师演示，结合自己获取的数据，进行数据处理编程实践，尝试实现对温度、光照强度、土壤湿度等数据的分析处理，教师巡视指导，鼓励学生尝试不同的分析方法和代码实现方式，及时解决学生在编程过程中遇到的语法错误、逻辑错误等问题。 了解数据处理的方法及相关知识内容 通过几个学习活动让学习开始掌握本节课的重点及难点
课堂练习 1.提出讨论问题：比较数据文件下载和API调用两种数据获取方式的优缺点，在什么情况下选择哪种方式更合适？分析小组在数据处理过程中遇到的问题及解决方法，分享数据处理结果和发现，如不同环境下植物生长数据的特点和规律。2.小组讨论与全班分享：组织学生分组讨论上述问题，每个小组推选一名代表进行发言，分享小组讨论结果。教师对学生的发言进行点评和总结，引导学生进一步思考数据处理方法的选择和优化，以及如何根据数据分析结果为养花人提供合理的种植建议。 通过课堂提问进一步拓展本节课所学的知识 进一步拓展本节课的学习知识
课堂小结 1.知识总结回顾：与学生一起回顾本节课所学内容，包括常见数据处理工具、物联网服务平台数据获取方式、物联系统数据处理方法及编程实现等，强调数据分析处理在物联系统中的重要性和实际应用价值。2.学生收获分享：请几位学生分享本节课的学习收获和体会，教师对学生的分享进行肯定和鼓励，同时针对学生在学习过程中存在的问题进行补充讲解和指导，确保学生对本节课知识有清晰的理解和掌握。 引导学生总结自己本节课的学习收获 对本节课的学习进行总结
21世纪教育网 www.21cnjy.com 精品试卷·第 2 页 （共 2 页）
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八年级信息技术义务教育版教学设计
课题 数据分析与处理 单元 第四单元 学科 信息技术 年级 八年级
学习目标 1.学生能够了解常见的数据处理工具，包括传统工具（如算盘、计算器等）和现代编程工具（如Python中pandas、numpy等模块），掌握其基本功能和适用场景。2.学生能够熟练掌握从物联网服务平台获取数据的两种方式，即数据文件直接下载和通过API调用数据，并理解其操作流程和注意事项。3.学生能够理解物联系统中处理数据的常见方法，如统计分析法、对比分析法、分组分析法等，并能够运用编程工具（如Python）对数据进行整理、分析和处理，包括数据格式转换、排序、筛选、分组求平均值等操作。
重点 1.常见数据处理工具的功能及适用场景，特别是编程工具在物联数据处理中的应用。2.从物联网服务平台获取数据的两种方式及操作流程，包括登录平台、确定参数、发起请求等步骤。3.物联系统中数据处理的常见方法及编程实现，如数据整理、统计分析、对比分析和分组分析等操作的代码实现。
难点 1.理解和运用Python中的数据处理模块（如pandas）进行复杂数据操作，如数据格式转换、多条件筛选和分组统计等。2.根据物联网服务平台的API文档准确调用接口获取数据，并处理可能出现的网络请求错误和数据解析问题。3.选择合适的数据处理方法对实际问题进行分析，能够根据数据分析结果得出有意义的结论和建议，培养学生数据分析思维和应用能力。
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
导入新课 1.展示问题情境：通过PPT展示养花场景，提出养花人想要了解花盆不同环境详细数据以判断植物适宜生长环境的问题，引导学生思考如何进行环境数据分析，从而引出本节课主题——数据分析与处理。2.引导思考数据作用：引导学生讨论数据在解决这个问题中的重要性，以及他们认为可能需要进行哪些数据处理操作，激发学生学习兴趣和探索欲望。 倾听老师讲解与导入 激发学生的学习兴趣，让从问题中进行思考，从而引出本节课的学习内容
讲授新课 一、知识讲解与实践操作1.了解常见的数据处理工具工具发展历程介绍：展示算盘、差分机、计算器、计算机等图片，介绍从古至今数据计算工具的发展演变，强调随着数据量的增加，现代数据处理工具的重要性。学生分享与讨论：请学生分享自己使用过的数据处理工具及处理的数据类型，教师引导学生讨论不同工具的优缺点和适用场景，如计算器适用于简单计算，而编程工具适用于大规模数据处理。编程工具重点讲解：以Python为例，介绍pandas、numpy等数据处理模块，讲解其在数据处理方面的强大功能，如pandas对表格数据的快速处理能力，激发学生学习编程处理数据的兴趣。2.体验从物联网服务平台获取数据平台数据获取方式介绍：讲解之前课程中采集的数据已存储在物联网服务平台，介绍两种获取数据的方式——数据文件直接下载和通过API调用数据，说明两种方式的特点和适用情况。数据文件下载演示：教师登录物联网服务平台，演示以数据文件形式下载数据的操作过程，包括登录平台、进入主题管理页面、点击下载等步骤，同时提醒学生注意保存文件的位置和格式。API调用数据实践：提供API调用的程序框架，讲解如何参阅说明文档确定API的URL、传入相关参数（如账号、密码、主题ID等）后发起网络请求。学生分组根据教师提供的框架和指导，自行填入参数进行API调用数据的实践操作，教师巡视各小组，帮助学生解决遇到的问题，如网络连接失败、参数错误等。二、数据处理方法学习与实践1.数据处理方法讲解：结合养花场景中的数据需求，介绍物联系统中常见的数据处理方法，如统计分析法（求最大值、最小值、平均值等）、对比分析法（对比不同数据异同）、分组分析法（根据条件分组后统计对比），并说明每种方法在分析植物生长环境数据中的应用意义。2.编程实现数据处理实践：以Python语言为例，演示使用pandas模块对从API获取的数据进行处理的过程，包括数据整理（转换为DataFrame类型）、数据分析（如求最高最低温度、筛选光照强度数据、根据设备ID分组求土壤湿度平均值等），展示相关代码并解释代码含义和作用。学生根据教师演示，结合自己获取的数据，进行数据处理编程实践，尝试实现对温度、光照强度、土壤湿度等数据的分析处理，教师巡视指导，鼓励学生尝试不同的分析方法和代码实现方式，及时解决学生在编程过程中遇到的语法错误、逻辑错误等问题。 了解数据处理的方法及相关知识内容 通过几个学习活动让学习开始掌握本节课的重点及难点
课堂练习 1.提出讨论问题：比较数据文件下载和API调用两种数据获取方式的优缺点，在什么情况下选择哪种方式更合适？分析小组在数据处理过程中遇到的问题及解决方法，分享数据处理结果和发现，如不同环境下植物生长数据的特点和规律。2.小组讨论与全班分享：组织学生分组讨论上述问题，每个小组推选一名代表进行发言，分享小组讨论结果。教师对学生的发言进行点评和总结，引导学生进一步思考数据处理方法的选择和优化，以及如何根据数据分析结果为养花人提供合理的种植建议。 通过课堂提问进一步拓展本节课所学的知识 进一步拓展本节课的学习知识
课堂小结 1.知识总结回顾：与学生一起回顾本节课所学内容，包括常见数据处理工具、物联网服务平台数据获取方式、物联系统数据处理方法及编程实现等，强调数据分析处理在物联系统中的重要性和实际应用价值。2.学生收获分享：请几位学生分享本节课的学习收获和体会，教师对学生的分享进行肯定和鼓励，同时针对学生在学习过程中存在的问题进行补充讲解和指导，确保学生对本节课知识有清晰的理解和掌握。 引导学生总结自己本节课的学习收获 对本节课的学习进行总结
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