人教中圖版（2019）高中信息技術必修13.3數據分析與可視化教學設計

人教中圖版（2019）高中信息技術必修13.3數據分析與可視化教學設計主備人備課成員教學內容人教中圖版（2019）高中信息技術必修1第3章第3節(jié)《數據分析與可視化》教學設計，主要包括以下內容：

1.數據的收集與處理：學習如何從不同渠道獲取數據，對數據進行整理、清洗和預處理。

2.數據分析的基本方法：介紹描述性統(tǒng)計、相關性分析、回歸分析等基本數據分析方法。

3.數據可視化的概念：講解數據可視化的定義、作用和意義。

4.常見的數據可視化工具：介紹Excel、Python等常見的數據可視化工具及其使用方法。

5.數據可視化案例分析：分析實際案例，讓學生學會如何運用數據可視化工具展示數據，挖掘數據價值。

6.數據可視化在現實生活中的應用：探討數據可視化在商業(yè)、科研、社會管理等方面的應用。核心素養(yǎng)目標1.提升信息意識：培養(yǎng)學生主動獲取、分析、處理數據的能力，增強對信息技術的敏感性和應用意識。

2.發(fā)展計算思維：通過數據分析與可視化的過程，訓練學生的邏輯思維、抽象思維和創(chuàng)新思維。

3.增強實踐能力：通過實際操作和案例學習，提高學生運用信息技術解決實際問題的能力。

4.培養(yǎng)社會責任感：讓學生認識到數據分析與可視化在促進社會發(fā)展和解決社會問題中的作用，激發(fā)其社會責任感。重點難點及解決辦法重點：

1.數據處理和分析方法的掌握。

2.數據可視化工具的操作技巧。

3.實際案例的數據解讀能力。

難點：

1.數據清洗和預處理過程中的技巧。

2.復雜數據分析模型的建立和理解。

3.多維度數據可視化的實現。

解決辦法：

1.通過示例演示和分步教學，讓學生逐步掌握數據處理和分析的基本方法。

2.設計實操練習，讓學生在練習中使用數據可視化工具，熟練掌握操作技巧。

3.提供真實案例，引導學生逐步分析數據，培養(yǎng)其數據解讀能力。

4.對數據清洗和預處理進行詳細講解，并通過實際操作練習加強理解。

5.利用簡單案例引入復雜數據分析模型，逐步引導學生理解并應用。

6.通過小組討論和頭腦風暴，激發(fā)學生思考多維度數據可視化的可能性，并提供相應的技術支持。學具準備多媒體課型新授課教法學法講授法課時第一課時師生互動設計二次備課教學資源1.軟件資源：Excel、Python數據分析庫（如Pandas、Matplotlib）。

2.硬件資源：計算機、投影儀、白板。

3.課程平臺：學校教學管理系統(tǒng)。

4.信息化資源：網絡教學資源、電子教材、數據分析案例。

5.教學手段：小組討論、案例教學、實操演示。教學過程設計1.導入新課（5分鐘）

目標：引起學生對數據分析與可視化的興趣，激發(fā)其探索欲望。

過程：

開場提問：“你們知道數據分析與可視化是什么嗎？它與我們的生活有什么關系？”

展示一些關于數據分析與可視化的圖片或視頻片段，讓學生初步感受其在信息提取和決策支持中的魅力或特點。

簡短介紹數據分析與可視化的基本概念和重要性，為接下來的學習打下基礎。

2.數據分析與可視化基礎知識講解（10分鐘）

目標：讓學生了解數據分析與可視化的基本概念、組成部分和原理。

過程：

講解數據分析與可視化的定義，包括其主要組成元素或結構。

詳細介紹數據分析與可視化的組成部分或功能，使用圖表或示意圖幫助學生理解。

3.數據分析與可視化案例分析（20分鐘）

目標：通過具體案例，讓學生深入了解數據分析與可視化的特性和重要性。

過程：

選擇幾個典型的數據分析與可視化案例進行分析。

詳細介紹每個案例的背景、特點和意義，讓學生全面了解數據分析與可視化的多樣性或復雜性。

引導學生思考這些案例對實際生活或學習的影響，以及如何應用數據分析與可視化解決實際問題。

小組討論：讓學生分組討論數據分析與可視化的未來發(fā)展或改進方向，并提出創(chuàng)新性的想法或建議。

4.學生小組討論（10分鐘）

目標：培養(yǎng)學生的合作能力和解決問題的能力。

過程：

將學生分成若干小組，每組選擇一個與數據分析與可視化相關的主題進行深入討論。

小組內討論該主題的現狀、挑戰(zhàn)以及可能的解決方案。

每組選出一名代表，準備向全班展示討論成果。

5.課堂展示與點評（15分鐘）

目標：鍛煉學生的表達能力，同時加深全班對數據分析與可視化的認識和理解。

過程：

各組代表依次上臺展示討論成果，包括主題的現狀、挑戰(zhàn)及解決方案。

其他學生和教師對展示內容進行提問和點評，促進互動交流。

教師總結各組的亮點和不足，并提出進一步的建議和改進方向。

6.課堂小結（5分鐘）

目標：回顧本節(jié)課的主要內容，強調數據分析與可視化的重要性和意義。

過程：

簡要回顧本節(jié)課的學習內容，包括數據分析與可視化的基本概念、組成部分、案例分析等。

強調數據分析與可視化在現實生活或學習中的價值和作用，鼓勵學生進一步探索和應用數據分析與可視化。

布置課后作業(yè)：讓學生撰寫一篇關于數據分析與可視化的短文或報告，以鞏固學習效果。學生學習效果學生學習效果如下：

1.掌握數據分析與可視化的基本概念：學生能夠準確描述數據分析與可視化的定義，理解其在信息提取和決策支持中的作用。

2.數據處理能力的提升：學生能夠運用所學知識對數據進行整理、清洗和預處理，為后續(xù)分析打下堅實基礎。

3.分析方法的掌握：學生學會了描述性統(tǒng)計、相關性分析、回歸分析等基本數據分析方法，并能應用于實際問題。

4.數據可視化技能的形成：學生能夠熟練使用Excel、Python等工具進行數據可視化，將數據以直觀的方式呈現。

5.實際問題解決能力的提高：通過案例分析，學生能夠運用所學知識解決實際問題，提高其解決問題的能力。

6.信息意識的增強：學生能夠主動關注生活中的數據，運用所學知識對數據進行深入挖掘，增強信息意識。

7.計算思維的培養(yǎng)：在數據分析與可視化的過程中，學生的邏輯思維、抽象思維和創(chuàng)新思維得到鍛煉。

8.團隊協作能力的提升：在小組討論和課堂展示環(huán)節(jié)，學生學會了與他人合作，提高了團隊協作能力。

9.表達能力的提高：通過課堂展示和討論，學生的表達能力得到鍛煉，能夠清晰、有條理地表達自己的觀點。

10.自主學習能力的培養(yǎng)：課后作業(yè)的布置，使學生養(yǎng)成了自主學習的習慣，提高了自主學習能力。課后作業(yè)1.數據處理與分析實踐

請從以下網址下載一組關于某城市空氣質量的數據（數據來源：），并完成以下任務：

a.對數據進行清洗，刪除缺失值和異常值。

b.計算該城市每個月的平均空氣質量指數（AQI）。

c.分析空氣質量指數與天氣狀況（如溫度、濕度）之間的關系。

2.數據可視化練習

使用Excel或Python中的Matplotlib庫，根據上述空氣質量數據，完成以下可視化任務：

a.繪制該城市每個月空氣質量指數的變化趨勢圖。

b.制作一個條形圖，展示每個月空氣質量指數的平均值。

c.創(chuàng)建一個散點圖，顯示空氣質量指數與溫度之間的關系。

3.案例分析報告

選擇本節(jié)課中討論的一個數據分析與可視化案例，撰寫一份報告，內容包括：

a.案例背景及數據來源。

b.數據處理與分析過程。

c.數據可視化結果及其意義。

d.案例對現實生活或決策的啟示。

題型一：數據分析報告撰寫

題目：根據以下提供的數據，撰寫一份關于某地區(qū)居民健康狀況的分析報告。

數據：某地區(qū)居民的健康檢查數據，包括年齡、性別、體重、身高、血壓等。

答案：報告應包括數據描述、統(tǒng)計分析、可視化結果和結論建議。

題型二：數據清洗與預處理

題目：給定一組含有缺失值和異常值的數據，進行數據清洗和預處理。

數據：一組包含缺失值和異常值的銷售數據。

答案：清洗后的數據集，包括處理缺失值和異常值的詳細步驟。

題型三：相關性分析

題目：分析以下兩組數據之間的相關性：某地區(qū)氣溫變化與冰淇淋銷售量。

數據：某地區(qū)過去一年的氣溫記錄和冰淇淋銷售量記錄。

答案：相關性分析結果，包括相關系數和結論。

題型四：回歸分析

題目：使用以下數據，建立氣溫與冰淇淋銷售量之間的線性回歸模型。

數據：某地區(qū)過去一年的氣溫變化和冰淇淋銷售量數據。

答案：回歸模型的參數估計、模型驗證結果和應用建議。

題型五：數據可視化創(chuàng)新

題目：設計一個創(chuàng)新的數據可視化方案，展示某地區(qū)不同年齡段居民的健康狀況。

數據：某地區(qū)居民的健康檢查數據。

答案：可視化設計方案，包括所選擇的圖表類型、設計思路和預期效果。教學反思與改進在完成本節(jié)課的教學后，我設計了一個反思活動，以便評估教學效果并識別需要改進的地方。我邀請學生在課后填寫一份匿名反饋問卷，同時我也對自己的教學過程進行了深刻的反思。

1.設計反思活動

學生的反饋問卷包括以下問題：

-你對本節(jié)課的數據分析與可視化內容理解了多少？

-你認為課堂上的案例是否有助于理解數據分析與可視化的概念？

-你在小組討論中是否感到參與度足夠，是否能夠有效地與小組成員溝通？

-你是否滿意課堂展示與點評環(huán)節(jié)，它對你的學習有何幫助？

-你認為本節(jié)課的教學資源是否充分，是否需要增加或調整某些資源？

-你對本節(jié)課的整體滿意度如何？

2.制定改進措施

根據學生的反饋和我的自我反思，我計劃在未來的教學中實施以下改進措施：

-加強案例教學的深度：學生反饋表明，雖然案例有助于理解，但某些案例過于簡單，不能充分展示數據分析與可視化的復雜性和深度。因此，我計劃選擇更具挑戰(zhàn)性的案例，并引導學生進行更深入的分析。

-提供更多的實操機會：一些學生在反饋中提到，他們希望有更多的機會親自動手進行數據分析和可視化。我計劃增加課堂實操環(huán)節(jié)，讓學生在教師的指導下完成實際的數據分析項目。

-優(yōu)化教學