浙教版（2019）信息技术 必修1 4.2.3 大数据处理——文本数据处理 教学设计
文档属性
| 名称 | 浙教版（2019）信息技术 必修1 4.2.3 大数据处理——文本数据处理 教学设计 |  | |
| 格式 | docx | ||
| 文件大小 | 206.0KB | ||
| 资源类型 | 教案 | ||
| 版本资源 | 浙教版（2019） | ||
| 科目 | 信息技术（信息科技） | ||
| 更新时间 | 2021-01-19 14:43:25 | ||
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文档简介
文本数据处理教学设计
课程标准
和
教学目标
文本数据处理
教材内容：第四章 4.2.3 文本数据处理
适应的课程标准：
1.4通过典型的应用实例，了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法。
1.5根据任务需求，选用恰当的软件工具或平台处理数据。
教学目标：
●了解文本数据处理目的、应用、一般过程和方法。
●了解中文分词常见算法及特征提取方式。
●了解标签云、文本情感分析及应用。
指向的核心素养：
●计算思维：了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法，能够利用软件工具或平台对数据进行整理、组织、计算与呈现。
●数字化学习与创新：掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。
教学环境：有教学控制软件的多媒体机房。
建议课时：1课时
教学活动设计
教学环节
教学过程
设计意图
新课导入
我们经常使用百度搜索引擎检索信息，每次搜索返回的结果数据对于搜索关键词的描述主要在哪些方面呢，例如：使用百度搜索“春节”，如图1所示，找到相关结果约100,000,000个，这些返回的结果数据对“春节”的关键特征描述是什么？
图1 百度搜索“春节”
百度为您找到相关结果约100,000,000个
图2 百度索索“春节”的部分结果
以百度搜索“春节”为例，分析问题：
解决这个问题，需要收集哪些数据？ --百度搜索“春节”返回结果页面中的数据，如图2所示。
这些数据是什么类型的？ --主要为非结构化文本数据。
如何处理这些数据才能获得答案？ --要提炼对“春节”的关键特征描述，需要采集返回结果页面中的文本数据进行分析，下面请同学们通过实践与体验，探究这个问题。
引导学生从数据分析的视角思考问题，在数据分析实践中能根据数据分析的过程和方法，探究问题答案，导入新课。
自主学习
布置任务：自主阅读并实践教材第132页“实践与体验--中文分词与标签云”。
实践内容：使用“搜索抓取、中文分词与标签云生成”软件，收集感兴趣的数据，如春节、家乡的旅游景点、美食等，进行分词、词频统计并以标签云方式展现结果。
问题与思考：辨析该实践与体验中，文本数据处理的步骤及基本过程。
学生具备图表数据处理、Python编程处理数据的前知识和学习策略，带着问题、跟着教材进行实践探究，体验文本处理的基本过程：收集数据、分词、特征提取、数据分析、结果呈现等，解答导入问题，发展学生计算思维。同时，从全局上感受文本数据处理的过程和方法，为下面的聚焦研究“分词”“特征提取”“标签云”“情感分析”等做好铺垫。
学习评价
通过过程观察、个别指导、适时干预，推进实践进程。
交流导入问题的探究过程和结论，以搜索“春节”为例，如图4所示。
图4 百度搜索“春节”结果数据标签云
总结文本数据处理的基本过程和主要步骤：
设计意图：通过过程观察和适时干预，保障实践活动顺利开展；通过交流、总结，促进学生对文本数据处理基本过程和主要步骤的理解，发展计算思维。
通过过程观察和适时干预，保障实践活动顺利开展；通过交流、总结，促进学生对文本数据处理基本过程和主要步骤的理解，发展计算思维。
自主学习
布置任务：聚焦 “分词”“特征提取”“标签云”“情感分析”内容，开展分组探究。
第一组任务
基本任务（必做）：
1.自主阅读教材第128页“（1）中文分词”部分，领会中文分词及中文分词的常见算法：基于词典的分词方法、基于统计的分词方法、基于规则的分词方法。
2.获取一段文本，存为UTF-8编码格式的文件“test_UTF8.txt”,使用“搜索抓取、中文分词与标签云生成”软件打开并进行分词，感悟分词的过程及方法。
拓展任务（选做）：
通过互联网，对中文分词的算法进行拓展性学习，使用PPT整理归纳后进行分享。拓展性学习重点放在“基于词典的分词方法、基于统计的分词方法、基于规则的分词方法”。
第二组任务
基本任务（必做）：
1.自主阅读教材第129页“（2）特征提取”部分，学习“特征词”“特征提取”“特征提取方式”等内容。
2.再次实践“中文分词与标签云”，感悟并思考以下问题：
（1）在中文文本分析中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。本次实践活动中，是采用什么作为特征项的？
（2）本次实践活动中，是如何进行特征提取的？
（3）分析本次实践活动中的词频统计结果，去除高频出现词语中的无关项，描述本次实践提取来的最具代表性、最有效的文本特征。
拓展任务（选做）：
通过互联网，对特征提取方式进行拓展性学习，使用PPT整理归纳后进行分享。拓展性学习重点放在“根据专家的知识挑选有价值的特征、用数学建模的方法构造评估函数自动选取特征。”。
第三组任务
基本任务（必做）：
1.自主阅读教材第130页“文本数据分析与应用-（1）标签云”部分，理解“文本数据分析的目的”“文本可视化”“标签云”等内容。
2.分析“中文分词与标签云”实践活动中生成的标签云，说说你从标签云中发现“获取的文本数据中所蕴含了哪些关键信息”？你对文本数据增加了哪些理解？
拓展任务（选做）：
通过互联网，对标签云进行拓展性学习，使用PPT整理归纳后进行分享。拓展性学习重点放在“文本可视化”“标签云”。
第四组任务
基本任务（必做）：
1.自主阅读教材第130页“文本数据分析与应用-（2）文本情感分析”部分，学习“文本情感分析”“文本情感分析的基本方法及应用”等内容。
2.观察教材第130页图4.2.16 城市心情，讨论并回答以下问题：
（1）同样是传统节日，北京的人们在“中秋节”的情绪比南方的人们在“端午节”的心情好，可能的原因是什么？
（2）新年北京站附近的人们心情全城最差，除夕的时候全城最好，可能的原因是什么？
拓展任务（选做）：
通过互联网，对文本情感分析进行拓展性学习，使用PPT整理归纳后进行分享。拓展性学习重点放在“文本情感分析”。
在宏观上感受文本数据处理的过程和方法后，学生对“分词”“特征提取”“文本数据分析及应用-标签云、情感分析”有了一定的感官认知，在此基础上再聚焦研究更容易入手。
任务设计上，自主阅读教材后，为进一步增加理解的深度，或设计问题引导下的实践研究、或设计问题引导下分析思考。这样的设计促进学生分析问题、解决问题能力提升同时，感悟文本数据分析的意义与价值，发展学生计算思维。
这部分内容教学要求较低，但却是文本数据分析的核心和重点。鉴于文本数据分析在实践生活中应用广泛、实用性强，在此处适度进行拓展学习，增加文本数据处理学习的深度和广度，很有必要。
“应用‘中文分词与标签云’软件开展聚焦研究”、“借助互联网进行拓展性学习”、“使用PPT整理、归纳、分享”，促使学生进一步增强PPT、浏览器等软件的操作技能，丰富数字化学习经验，提升数字化学习能力。
学习评价
学生分组探究过程中，教师通过观察、个别指导、适时干预等方式推进节奏与合作成效。
通过小组内讨论和教师的指导，确定小组研讨内容的正确性、合理性。
通过小组分享交流，完成“分词”“特征提取”“标签云”“情感分析”内容的全面学习。
通过教师点评、小结，增强“分词”“特征提取”“标签云”“情感分析”知识的理解与建构。
教师通过观察、个别指导、适时干预确保活动进程；通过小组分享、交流实现“分词”“特征提取”“标签云”“情感分析”内容的全面学习；通过通过教师点评、小结，增强整体知识的建构。
小结
教师和学生共同回顾、总结本节学习主要内容。
本节教学过程中采用了小组分工研讨学习内容，学生在本节整体知识结构上可能有欠缺，本环节设计意图弥补和解决这一问题。
作业布置
基础作业（面向所有学生）：
通读教材，利用思维导图软件绘制本节课知识的思维导图，包括在拓展性学习中的收获。
完成教材第138页“思考与练习”第4题。
完成教材第143页“巩固与提高”第5题。
完成本条目课后练习的1-6题。
提升作业（面向学有余力学生）：
完成教材第132页“实践与体验-结果呈现”第2题。
通读教材是对课堂上分组分工学习的补充，促使每生通读教材；绘制思维导图是为了增强整体知识结构的构建。其他作业是为了巩固学习效果和满足不同层次的学生需求。
教学设计思路
按本章第一节课前对全章的整体规划和设计，本条目1课时，内容主要包括文本数据处理。
这节课我主要采用了问题引导法、小组学习法、实践法。
教学时，首先设计真实问题情境，导入新课：我们经常使用百度搜索引擎检索信息，每次搜索返回的结果数据对于搜索关键词的描述主要在哪些方面呢，例如：使用百度搜索“春节”，如图1所示，找到相关结果约100,000,000个，这些返回的结果数据对“春节”的关键特征描述是什么？
然后，用问题引导学生自主阅读教材的“实践与体验”，并进行实践探究，体验文本数据的收集、分词、特征提取、数据分析、结果呈现等，从全局上感受文本数据处理的过程和方法。
接下来，按小组分工聚焦研究“分词”“特征提取”“标签云”“情感分析”等。这部分内容教学要求较低，但却是文本数据分析的核心和重点。在此处适度进行拓展学习，增加文本数据处理学习的深度和广度。
最后，为确保小组分工研讨的内容，每同学都能完全掌握，在小组分享交流、教师点评、小结基础上，可以布置作业，要求通读教材，利用思维导图软件绘制本节课知识的思维导图，帮扶学生顺利完成本节的知识建构。
针对
核心素养培养的
设计考虑
本条目核心素养的具体落点如下：
计算思维：主要落点在“了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法，能够利用软件工具或平台对数据进行整理、组织、计算与呈现。”
本节课的教学设计中，按文本数据处理的主要过程，结合教材本条目内容和学生生活实际，设计了真实问题情境：我们经常使用百度搜索引擎检索信息，每次搜索返回的结果数据对于搜索关键词的描述主要在哪些方面呢，例如：使用百度搜索“春节”，如图1所示，找到相关结果约100,000,000个，这些返回的结果数据对“春节”的关键特征描述是什么？
学生在这个问题情境中，应用 “中文分词与标签云”软件进行“文本数据处理的过程和方法”探究、开展“分词”“特征提取”“文本数据分析及应用-标签云、情感分析”的聚焦研究”。促使学生在解决问题的过程中不断经历分析思考、实践求证、反馈调适，从而发展计算思维。
数字化学习与创新：主要落点在“掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。”
本节课的教学设计中，“文本数据处理的过程和方法”的学习方法设计为：问题引领学生使用“中文分词与标签云”软件自主实践探究；“分词”“特征提取”“文本数据分析及应用-标签云、情感分析”的聚焦研究设计为：按组分工使用“中文分词与标签云”软件自主实践研讨，并借助互联网进行拓展性学习，使用PPT整理、归纳、分享；课后作业设计为：通读教材，利用思维导图软件绘制本节课知识的思维导图，包括在拓展性学习中的收获；学习方式的目标均指向“数字化学习与创新”。
学习过程中，“中文分词与标签云”软件、PPT软件、思维导图绘制软件的应用，进一步促进了学生数字化学习与创新能力的发展。
课程标准
和
教学目标
文本数据处理
教材内容：第四章 4.2.3 文本数据处理
适应的课程标准：
1.4通过典型的应用实例，了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法。
1.5根据任务需求，选用恰当的软件工具或平台处理数据。
教学目标：
●了解文本数据处理目的、应用、一般过程和方法。
●了解中文分词常见算法及特征提取方式。
●了解标签云、文本情感分析及应用。
指向的核心素养：
●计算思维：了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法，能够利用软件工具或平台对数据进行整理、组织、计算与呈现。
●数字化学习与创新：掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。
教学环境：有教学控制软件的多媒体机房。
建议课时：1课时
教学活动设计
教学环节
教学过程
设计意图
新课导入
我们经常使用百度搜索引擎检索信息，每次搜索返回的结果数据对于搜索关键词的描述主要在哪些方面呢，例如：使用百度搜索“春节”，如图1所示，找到相关结果约100,000,000个，这些返回的结果数据对“春节”的关键特征描述是什么？
图1 百度搜索“春节”
百度为您找到相关结果约100,000,000个
图2 百度索索“春节”的部分结果
以百度搜索“春节”为例，分析问题：
解决这个问题，需要收集哪些数据？ --百度搜索“春节”返回结果页面中的数据，如图2所示。
这些数据是什么类型的？ --主要为非结构化文本数据。
如何处理这些数据才能获得答案？ --要提炼对“春节”的关键特征描述，需要采集返回结果页面中的文本数据进行分析，下面请同学们通过实践与体验，探究这个问题。
引导学生从数据分析的视角思考问题，在数据分析实践中能根据数据分析的过程和方法，探究问题答案，导入新课。
自主学习
布置任务：自主阅读并实践教材第132页“实践与体验--中文分词与标签云”。
实践内容：使用“搜索抓取、中文分词与标签云生成”软件，收集感兴趣的数据，如春节、家乡的旅游景点、美食等，进行分词、词频统计并以标签云方式展现结果。
问题与思考：辨析该实践与体验中，文本数据处理的步骤及基本过程。
学生具备图表数据处理、Python编程处理数据的前知识和学习策略，带着问题、跟着教材进行实践探究，体验文本处理的基本过程：收集数据、分词、特征提取、数据分析、结果呈现等，解答导入问题，发展学生计算思维。同时，从全局上感受文本数据处理的过程和方法，为下面的聚焦研究“分词”“特征提取”“标签云”“情感分析”等做好铺垫。
学习评价
通过过程观察、个别指导、适时干预，推进实践进程。
交流导入问题的探究过程和结论，以搜索“春节”为例，如图4所示。
图4 百度搜索“春节”结果数据标签云
总结文本数据处理的基本过程和主要步骤：
设计意图：通过过程观察和适时干预，保障实践活动顺利开展；通过交流、总结，促进学生对文本数据处理基本过程和主要步骤的理解，发展计算思维。
通过过程观察和适时干预，保障实践活动顺利开展；通过交流、总结，促进学生对文本数据处理基本过程和主要步骤的理解，发展计算思维。
自主学习
布置任务：聚焦 “分词”“特征提取”“标签云”“情感分析”内容，开展分组探究。
第一组任务
基本任务（必做）：
1.自主阅读教材第128页“（1）中文分词”部分，领会中文分词及中文分词的常见算法：基于词典的分词方法、基于统计的分词方法、基于规则的分词方法。
2.获取一段文本，存为UTF-8编码格式的文件“test_UTF8.txt”,使用“搜索抓取、中文分词与标签云生成”软件打开并进行分词，感悟分词的过程及方法。
拓展任务（选做）：
通过互联网，对中文分词的算法进行拓展性学习，使用PPT整理归纳后进行分享。拓展性学习重点放在“基于词典的分词方法、基于统计的分词方法、基于规则的分词方法”。
第二组任务
基本任务（必做）：
1.自主阅读教材第129页“（2）特征提取”部分，学习“特征词”“特征提取”“特征提取方式”等内容。
2.再次实践“中文分词与标签云”，感悟并思考以下问题：
（1）在中文文本分析中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。本次实践活动中，是采用什么作为特征项的？
（2）本次实践活动中，是如何进行特征提取的？
（3）分析本次实践活动中的词频统计结果，去除高频出现词语中的无关项，描述本次实践提取来的最具代表性、最有效的文本特征。
拓展任务（选做）：
通过互联网，对特征提取方式进行拓展性学习，使用PPT整理归纳后进行分享。拓展性学习重点放在“根据专家的知识挑选有价值的特征、用数学建模的方法构造评估函数自动选取特征。”。
第三组任务
基本任务（必做）：
1.自主阅读教材第130页“文本数据分析与应用-（1）标签云”部分，理解“文本数据分析的目的”“文本可视化”“标签云”等内容。
2.分析“中文分词与标签云”实践活动中生成的标签云，说说你从标签云中发现“获取的文本数据中所蕴含了哪些关键信息”？你对文本数据增加了哪些理解？
拓展任务（选做）：
通过互联网，对标签云进行拓展性学习，使用PPT整理归纳后进行分享。拓展性学习重点放在“文本可视化”“标签云”。
第四组任务
基本任务（必做）：
1.自主阅读教材第130页“文本数据分析与应用-（2）文本情感分析”部分，学习“文本情感分析”“文本情感分析的基本方法及应用”等内容。
2.观察教材第130页图4.2.16 城市心情，讨论并回答以下问题：
（1）同样是传统节日，北京的人们在“中秋节”的情绪比南方的人们在“端午节”的心情好，可能的原因是什么？
（2）新年北京站附近的人们心情全城最差，除夕的时候全城最好，可能的原因是什么？
拓展任务（选做）：
通过互联网，对文本情感分析进行拓展性学习，使用PPT整理归纳后进行分享。拓展性学习重点放在“文本情感分析”。
在宏观上感受文本数据处理的过程和方法后，学生对“分词”“特征提取”“文本数据分析及应用-标签云、情感分析”有了一定的感官认知，在此基础上再聚焦研究更容易入手。
任务设计上，自主阅读教材后，为进一步增加理解的深度，或设计问题引导下的实践研究、或设计问题引导下分析思考。这样的设计促进学生分析问题、解决问题能力提升同时，感悟文本数据分析的意义与价值，发展学生计算思维。
这部分内容教学要求较低，但却是文本数据分析的核心和重点。鉴于文本数据分析在实践生活中应用广泛、实用性强，在此处适度进行拓展学习，增加文本数据处理学习的深度和广度，很有必要。
“应用‘中文分词与标签云’软件开展聚焦研究”、“借助互联网进行拓展性学习”、“使用PPT整理、归纳、分享”，促使学生进一步增强PPT、浏览器等软件的操作技能，丰富数字化学习经验，提升数字化学习能力。
学习评价
学生分组探究过程中，教师通过观察、个别指导、适时干预等方式推进节奏与合作成效。
通过小组内讨论和教师的指导，确定小组研讨内容的正确性、合理性。
通过小组分享交流，完成“分词”“特征提取”“标签云”“情感分析”内容的全面学习。
通过教师点评、小结，增强“分词”“特征提取”“标签云”“情感分析”知识的理解与建构。
教师通过观察、个别指导、适时干预确保活动进程；通过小组分享、交流实现“分词”“特征提取”“标签云”“情感分析”内容的全面学习；通过通过教师点评、小结，增强整体知识的建构。
小结
教师和学生共同回顾、总结本节学习主要内容。
本节教学过程中采用了小组分工研讨学习内容，学生在本节整体知识结构上可能有欠缺，本环节设计意图弥补和解决这一问题。
作业布置
基础作业（面向所有学生）：
通读教材，利用思维导图软件绘制本节课知识的思维导图，包括在拓展性学习中的收获。
完成教材第138页“思考与练习”第4题。
完成教材第143页“巩固与提高”第5题。
完成本条目课后练习的1-6题。
提升作业（面向学有余力学生）：
完成教材第132页“实践与体验-结果呈现”第2题。
通读教材是对课堂上分组分工学习的补充，促使每生通读教材；绘制思维导图是为了增强整体知识结构的构建。其他作业是为了巩固学习效果和满足不同层次的学生需求。
教学设计思路
按本章第一节课前对全章的整体规划和设计，本条目1课时，内容主要包括文本数据处理。
这节课我主要采用了问题引导法、小组学习法、实践法。
教学时，首先设计真实问题情境，导入新课：我们经常使用百度搜索引擎检索信息，每次搜索返回的结果数据对于搜索关键词的描述主要在哪些方面呢，例如：使用百度搜索“春节”，如图1所示，找到相关结果约100,000,000个，这些返回的结果数据对“春节”的关键特征描述是什么？
然后，用问题引导学生自主阅读教材的“实践与体验”，并进行实践探究，体验文本数据的收集、分词、特征提取、数据分析、结果呈现等，从全局上感受文本数据处理的过程和方法。
接下来，按小组分工聚焦研究“分词”“特征提取”“标签云”“情感分析”等。这部分内容教学要求较低，但却是文本数据分析的核心和重点。在此处适度进行拓展学习，增加文本数据处理学习的深度和广度。
最后，为确保小组分工研讨的内容，每同学都能完全掌握，在小组分享交流、教师点评、小结基础上，可以布置作业，要求通读教材，利用思维导图软件绘制本节课知识的思维导图，帮扶学生顺利完成本节的知识建构。
针对
核心素养培养的
设计考虑
本条目核心素养的具体落点如下：
计算思维：主要落点在“了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法，能够利用软件工具或平台对数据进行整理、组织、计算与呈现。”
本节课的教学设计中，按文本数据处理的主要过程，结合教材本条目内容和学生生活实际，设计了真实问题情境：我们经常使用百度搜索引擎检索信息，每次搜索返回的结果数据对于搜索关键词的描述主要在哪些方面呢，例如：使用百度搜索“春节”，如图1所示，找到相关结果约100,000,000个，这些返回的结果数据对“春节”的关键特征描述是什么？
学生在这个问题情境中，应用 “中文分词与标签云”软件进行“文本数据处理的过程和方法”探究、开展“分词”“特征提取”“文本数据分析及应用-标签云、情感分析”的聚焦研究”。促使学生在解决问题的过程中不断经历分析思考、实践求证、反馈调适，从而发展计算思维。
数字化学习与创新：主要落点在“掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。”
本节课的教学设计中，“文本数据处理的过程和方法”的学习方法设计为：问题引领学生使用“中文分词与标签云”软件自主实践探究；“分词”“特征提取”“文本数据分析及应用-标签云、情感分析”的聚焦研究设计为：按组分工使用“中文分词与标签云”软件自主实践研讨，并借助互联网进行拓展性学习，使用PPT整理、归纳、分享；课后作业设计为：通读教材，利用思维导图软件绘制本节课知识的思维导图，包括在拓展性学习中的收获；学习方式的目标均指向“数字化学习与创新”。
学习过程中，“中文分词与标签云”软件、PPT软件、思维导图绘制软件的应用，进一步促进了学生数字化学习与创新能力的发展。