第9课 “数据可预测” 教学设计（表格式）-2025-2026学年四年级下册《信息科技》西大版

四年级下册第9课“数据可预测”教学设计
年级 四年级 单元/主题 第三单元：数据处理
课名 第9课 数据可预测
一、教学建议
1.教学时长建议 2课时
2.教学目标 1.了解数据预测的概念 2.能够利用已有工具实现简单的数据预测 3.能够制作简单的数据预测模型。 4.能够通过采集、分析、可视化利用生活中的数据，发现数据规律，并预测未来发展趋势。
3.教学设计建议 情境引入 现在的科技能预测流感吗？这是如何实现的呢？有没有现成工具让咱们也预测一下呢？ 新知学习 数据预测是通过专门的技术对已有数据进行分析，以预测未来或未知数据的发展趋势和结果。数据预测可以帮助人们发现潜在的问题，做出有针对性的决策。 项目探究 如何制作一个简单的数据预测模型呢？我们可以借助工具，制作一个简单的数据预测模型，尝试利用某种疾病十年间发病人数数据，预测未来几年内的发病人数数据。
4.教学方法建议 教师演示：演示如何使用电子表格软件进行数据预测。 学生实践：学生分组，利用父母手机的微信运动数据，进行步数预测。讨论交流：学生分享预测结果，分析预测准确性的原因。
二、补充知识
对应教材内容 数据预测的应用领域：医疗保健、天气预报、股市预测等。 数据预测的局限性：预测结果仅供参考，不能完全准确。
三、对应需要的软件、硬件说明
对应教材内容 项目探究——简单数据预测模型的制作
软件名称 电子表格软件（如Microsoft Excel）
基本功能说明 用于数据输入、计算、图表制作等。
硬件名称 计算机
基本功能说明 用于运行电子表格软件。
四、项目探究解答参考
探究项目 数据预测模型的制作 收集数据： 首先，我们需要收集某种疾病十年内的发病人数数据。这部分数据是用于构建我们的预测模型的基础。 数据输入： 将收集到的数据输入到电子表格中。通常情况下，我们会将日期放在第一列，而对应的发病人数放在第二列。 创建预测图： 在电子表格软件中，可以通过以下步骤创建预测图： 1.选择数据范围。 2.点击“数据”选项卡。 3.选择“预测工作表”或类似的功能。 4.生成一张预测图，蓝色部分表示已有数据，黄色部分表示预测数据。 将这些数据输入到电子表格中，然后按照上面的步骤创建预测图，即可得到未来的发病人数预测值。 图 1数据预测图 图 2某种疾病未来三年发病人数的预测值
五、操作练习答案
练一练 1.统计数据 使用父母的手机微信运动功能，记录一周内每天的运动步数，填写到电子表格中。 工具： 微信运动功能。 电子表格软件（如Microsoft Excel）。 流程： 打开微信，进入“微信运动”。 查看并记录每日步数。 打开电子表格，创建一个新的工作表。 在表格中输入日期和对应的步数数据。 注意事项： 确保每天按时记录，避免遗漏。 数据输入时注意核对，避免输入错误。 2.生成预测 使用电子表格软件的预测功能，计算未来三天的步数预测值。 具体内容： 使用电子表格软件的预测功能，如Excel中的“数据”的“预测工作表”工具。 根据已记录的一周步数数据，生成未来三天的步数预测值。 流程： 选择包含步数数据的单元格区域。 打开预测工具，根据提示设置预测参数（如预测天数、置信区间等）。 生成预测结果，并将预测值填写到电子表格的相应位置。 注意事项： 确保使用正确的预测模型和方法。 注意预测工具的使用说明，正确解读预测结果。 3.验证与分析 三天后，对比实际步数与预测值，分析差异原因。 具体内容： 三天后，再次记录实际步数。 将实际步数与之前的预测值进行对比。 分析预测值与实际值之间的差异，并探究可能的原因。 流程： 记录新的步数数据。 将实际步数与预测值对比，记录差异。 分析差异可能的原因，如生活习惯改变、天气影响等。 注意事项： 保持记录的连续性和准确性。 分析时要考虑多种可能影响步数的因素。
二、做一做 思考： 观察生活中哪些数据可以进行预测： 天气变化：通过历史天气数据预测未来的天气情况。 交通流量：分析历史交通数据，预测高峰时段和流量。 分析这些数据是否具有规律性： 天气数据通常具有季节性和周期性，可以通过历史数据进行有效预测。 交通流量受多种因素影响，如工作日、节假日、特殊事件等，也具有一定的规律性。 利用数据分析技术发现潜在趋势和模式： 通过时间序列分析、回归分析等方法，可以从历史数据中发现趋势和模式。 结合机器学习算法，可以进一步提高预测的准确性和可靠性。 合理的预测有助于做出更好的决策，如交通规划、资源分配等。