第十九课 数据呈现可视化 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 | 第十九课 数据呈现可视化 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 | 389.7KB | ||
| 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 | 2025-01-06 10:07:38 | ||
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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 数据呈现可视化 单元 第四单元 学科 信息技术 年级 八年级
学习目标 1.学生能够深入理解数据可视化的作用，包括发现数据异常、了解系统整体概况、发现趋势变化等，明确数据可视化在数据分析和决策中的重要意义。2.学生能够熟练掌握常见的数据可视化方式，如趋势可视化（折线图、柱形图、像素图等）、比例可视化（饼图、环形图等）、分布可视化（散点图与地图结合）和标签云，了解每种可视化方式的特点和适用场景。3.学生能够运用编程工具（如Python结合matplotlib绘图库）对数据进行可视化处理，包括数据准备、设置画布和标题、选择合适的绘图函数绘制图表并正确显示，能够根据实际需求设计个性化的图表。
重点 1.数据可视化的作用和常见方式，使学生能够准确理解并区分不同可视化方式的特点和用途。2.运用Python编程实现数据可视化的基本流程和关键操作，包括数据准备、绘图库的使用、图表绘制和显示。
难点 1.根据数据特点和分析目的选择合适的可视化方式，设计出能够准确、清晰传达信息的图表，培养学生的数据可视化思维和设计能力。2.理解和处理绘图库中各种函数的参数设置，实现图表的个性化定制，如调整图表样式、颜色、标签等，使图表更加美观和专业。
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.展示大数据分析平台案例：通过PPT展示中国科学技术馆观众大数据分析平台，引导学生观察平台中各种数据可视化图表，提问学生从这些图表中能直观获取哪些信息，从而引出本节课主题——数据呈现可视化。2.引发思考：引导学生思考数据可视化在生活中的其他应用场景，以及数据可视化对人们理解和处理数据有什么帮助，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、了解数据可视化的作用展示案例并讨论：展示温度数据可视化发现异常、智慧社区大数据监控平台呈现整体概况、航班起降时间可视化展示趋势变化等案例，组织学生分组讨论这些案例中数据可视化的作用和意义，教师巡视各小组，参与讨论并引导学生思考。小组汇报与总结：每个小组选派代表汇报讨论结果，教师进行总结归纳，强调数据可视化在发现数据异常、了解系统整体情况、预测趋势变化等方面的重要作用，帮助学生深入理解数据可视化对数据分析和决策的支持价值。二、熟悉常见的数据可视化方式介绍可视化方式：结合案例讲解常见的数据可视化方式，包括趋势可视化（折线图、柱形图、像素图）、比例可视化（饼图、环形图）、分布可视化（散点图与地图结合）和标签云，展示每种方式的示例图表，说明其特点和适用场景，如折线图适合展示时间序列数据变化趋势，饼图用于显示各部分占比关系等。标签云实践活动：布置学生选择感兴趣的语文课文，利用在线标签云生成工具进行可视化呈现的实践任务。教师提供在线工具的使用方法和操作步骤指导，学生完成实践后，展示部分学生的作品，让学生分享自己的制作过程和对标签云可视化方式的理解，教师进行点评和总结，加深学生对标签云的认识。三、体验数据可视化数据准备讲解：以绘制教室温度变化趋势图为例，讲解数据准备的重要性和方法。指导学生从已有的数据集中提取时间数据作为横坐标（保存到变量X），对应的温度数据作为纵坐标（保存到变量Y），展示相关代码并解释代码含义，确保学生理解数据准备的过程。设置画布和标题演示：教师演示如何使用plt.figsize()函数设置画布大小，以及plt.title()函数设置图表标题，让学生观察图表大小和标题的变化，讲解设置参数的意义和影响，引导学生思考如何根据数据特点和展示需求合理设置画布和标题。绘制图表并显示指导：介绍不同类型图表的绘图函数，如plt.plot()绘制折线图、plt.scatter()绘制散点图、plt.bar()绘制柱形图，重点演示使用plt.plot()函数绘制温度变化折线图的过程，包括函数参数设置、图表绘制和使用plt.show()函数显示图表。学生根据教师演示，进行代码编写和图表绘制实践，教师巡视指导，帮助学生解决遇到的问题，如绘图函数参数错误、数据类型不匹配等。 通过学习，了解数据可视化的作用等相关知识内容 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：分析比较不同可视化方式在展示数据方面的优缺点，举例说明在哪些情况下适合使用哪种可视化方式效果最佳？在运用Python绘制图表过程中，如何优化图表的样式（如颜色、线条样式、标记等）和标签（坐标轴标签、图例等），使图表更加美观和易于理解？2.小组讨论与全班分享：组织学生分组讨论上述问题，鼓励学生积极发言，分享自己的观点和经验。每个小组推选一名代表进行发言，展示小组讨论成果，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可视化的设计原则和技巧，提高学生的数据可视化设计能力。
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，包括数据可视化的作用、常见可视化方式以及利用Python进行数据可视化的基本步骤（数据准备、设置画布和标题、绘制图表并显示），强调数据可视化是数据分析处理的重要环节，能够将复杂数据转化为直观、易懂的信息。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 数据呈现可视化 单元 第四单元 学科 信息技术 年级 八年级
学习目标 1.学生能够深入理解数据可视化的作用，包括发现数据异常、了解系统整体概况、发现趋势变化等，明确数据可视化在数据分析和决策中的重要意义。2.学生能够熟练掌握常见的数据可视化方式，如趋势可视化（折线图、柱形图、像素图等）、比例可视化（饼图、环形图等）、分布可视化（散点图与地图结合）和标签云，了解每种可视化方式的特点和适用场景。3.学生能够运用编程工具（如Python结合matplotlib绘图库）对数据进行可视化处理，包括数据准备、设置画布和标题、选择合适的绘图函数绘制图表并正确显示，能够根据实际需求设计个性化的图表。
重点 1.数据可视化的作用和常见方式，使学生能够准确理解并区分不同可视化方式的特点和用途。2.运用Python编程实现数据可视化的基本流程和关键操作，包括数据准备、绘图库的使用、图表绘制和显示。
难点 1.根据数据特点和分析目的选择合适的可视化方式，设计出能够准确、清晰传达信息的图表，培养学生的数据可视化思维和设计能力。2.理解和处理绘图库中各种函数的参数设置，实现图表的个性化定制，如调整图表样式、颜色、标签等，使图表更加美观和专业。
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.展示大数据分析平台案例：通过PPT展示中国科学技术馆观众大数据分析平台，引导学生观察平台中各种数据可视化图表，提问学生从这些图表中能直观获取哪些信息，从而引出本节课主题——数据呈现可视化。2.引发思考：引导学生思考数据可视化在生活中的其他应用场景，以及数据可视化对人们理解和处理数据有什么帮助，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、了解数据可视化的作用展示案例并讨论：展示温度数据可视化发现异常、智慧社区大数据监控平台呈现整体概况、航班起降时间可视化展示趋势变化等案例，组织学生分组讨论这些案例中数据可视化的作用和意义，教师巡视各小组，参与讨论并引导学生思考。小组汇报与总结：每个小组选派代表汇报讨论结果，教师进行总结归纳，强调数据可视化在发现数据异常、了解系统整体情况、预测趋势变化等方面的重要作用，帮助学生深入理解数据可视化对数据分析和决策的支持价值。二、熟悉常见的数据可视化方式介绍可视化方式：结合案例讲解常见的数据可视化方式，包括趋势可视化（折线图、柱形图、像素图）、比例可视化（饼图、环形图）、分布可视化（散点图与地图结合）和标签云，展示每种方式的示例图表，说明其特点和适用场景，如折线图适合展示时间序列数据变化趋势，饼图用于显示各部分占比关系等。标签云实践活动：布置学生选择感兴趣的语文课文，利用在线标签云生成工具进行可视化呈现的实践任务。教师提供在线工具的使用方法和操作步骤指导，学生完成实践后，展示部分学生的作品，让学生分享自己的制作过程和对标签云可视化方式的理解，教师进行点评和总结，加深学生对标签云的认识。三、体验数据可视化数据准备讲解：以绘制教室温度变化趋势图为例，讲解数据准备的重要性和方法。指导学生从已有的数据集中提取时间数据作为横坐标（保存到变量X），对应的温度数据作为纵坐标（保存到变量Y），展示相关代码并解释代码含义，确保学生理解数据准备的过程。设置画布和标题演示：教师演示如何使用plt.figsize()函数设置画布大小，以及plt.title()函数设置图表标题，让学生观察图表大小和标题的变化，讲解设置参数的意义和影响，引导学生思考如何根据数据特点和展示需求合理设置画布和标题。绘制图表并显示指导：介绍不同类型图表的绘图函数，如plt.plot()绘制折线图、plt.scatter()绘制散点图、plt.bar()绘制柱形图，重点演示使用plt.plot()函数绘制温度变化折线图的过程，包括函数参数设置、图表绘制和使用plt.show()函数显示图表。学生根据教师演示，进行代码编写和图表绘制实践，教师巡视指导，帮助学生解决遇到的问题，如绘图函数参数错误、数据类型不匹配等。 通过学习，了解数据可视化的作用等相关知识内容 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：分析比较不同可视化方式在展示数据方面的优缺点，举例说明在哪些情况下适合使用哪种可视化方式效果最佳？在运用Python绘制图表过程中，如何优化图表的样式（如颜色、线条样式、标记等）和标签（坐标轴标签、图例等），使图表更加美观和易于理解？2.小组讨论与全班分享：组织学生分组讨论上述问题，鼓励学生积极发言，分享自己的观点和经验。每个小组推选一名代表进行发言，展示小组讨论成果，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可视化的设计原则和技巧，提高学生的数据可视化设计能力。
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，包括数据可视化的作用、常见可视化方式以及利用Python进行数据可视化的基本步骤（数据准备、设置画布和标题、绘制图表并显示），强调数据可视化是数据分析处理的重要环节，能够将复杂数据转化为直观、易懂的信息。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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