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数据及其特征教案学年高中信息技术粤教版必修
1.1-2023--2024授课教师课时20191I III授授课地点教具e班级一■一，・・・・・■・一■■”一一一■■一，■■■■・—・■，・，■——・■■・■■■/・——“一I-・I.■一一—一一一――，一一一一―”■■■一■■II■■—JI本节课选自学年高中信息技术粤教版必修的数据及其特征这部分2023-
2024201911.1内容是信息技术课程的基础，旨在让学生了解数据的基本概念、类型及特征，培养学生对数据的感知和理解能力教教学内容主要包括数据的概念、数据的类型、数据的特征包括数值特征、分布特征和关材分联特征以及数据处理的基本方法这部分内容与学生的日常生活紧密相连，有利于激发学析生的学习兴趣，提高他们的实践能力在教学过程中，要注重理论与实践相结合，让学生通过实际操作来感受数据的特点和处理方法同时，耍注重培养学生的团队协作能力和创新思维，为他们在信息技术领域的进一步学习打下坚实基础核心本节课的核心素养目标主要包括信息意识、数据处理、团队合作和创新思维通过学习数素据及其特征，学生能够培养对信息的敏感度，意识到信息的重要性，并能从大量的数据中养提取有价值的信息在数据处理方面，学生能够掌握数据的基本操作方法，对数据进行有目效的整理、分析和展示在团队合作中，学生将学会与他人共同解决问题，提高沟通与协标作能力同时，通过解决实际问题，学生能够培养创新思维，将所学知识应用到生活实践分中本节课针对的是高中一年级的学生，他们已经具备了一定的信息技术基础，对计算机操作和一些基本软件的使用较为熟悉然而，对于数据处理和分析的深入理解尚处于起步阶段，尤其在数据特征的提取和运用方面有待提高口学生在知识层面上，对于数据的基本概念和类型已有初步认识，但对其内在联系和特征二的把握不够准确能力方面，学生具备一定的自学能力和问题解决能力，但在团队协作情2和沟通方面存在差异，影响了解决问题的效率和效果素质方面，学生创新意识和思维g存在发展空间，需要通过实践活动和问题引导来激发和培养析在学习行为习惯上，部分学生可能对理论知识的学习兴趣不高，更倾向于实践操作，因此在教学过程中需要注意平衡理论与实践的比例，激发学生的学习兴趣同时，学生间存在差异，教学设计时应考虑不同学生的学习需求，采取多样化的教学方法和策略，以促进全体学生的共同进步教针对本节课的教学目标和学习者特点，将采用讲授、案例研究和项目导向学习相结合学的L教学方法讲授法用于传授数据的基本概念和特征，案例研究法用于分析具体数据实方例，项目导向学习则让学生在实践中应用所学知识解决实际问题法设计具体的教学活动，如数据收集与分析游戏、小组讨论和数据处理竞赛等，以促进与学
2.生的积极参与和互动通过这些活动，学生能够在实践中加深对数据特征的理解，提策高团队协作和创新思维能力略在教学过程中，将使用多媒体课件、网络资源和数据处理软件等教学媒体多媒体课件有
3.助于直观展示数据特征和分析过程，网络资源提供丰富的数据案例和实践项目，数据处理软件则让学生在操作中掌握数据处理方法这些教学媒体的使用将有效提升教学效果，激发学生的学习兴趣导入环节（分钟）
1.5情境创设展示一份超市销售数据表格，让学生观察并思考以下问题这些数据反映了什么信息？如何从数据中找出销售规律？〃学生回答问题后，教师总结数据是我们获取信息、分析问题和做出决策的重要依据本节课我们将学习数据的基本概念和特征，以便更好地理解和运用数据讲授新课（分钟）
2.15教师围绕教学目标和教学重点，讲解数据的概念、类型和特征在此过程中，引导学生关注数据处理和分析的方法，以及数据在现实生活中的应用重点讲解数据的数值特征、分布特征和关联特征通过举例和演示，让学生了解如何从数据中提取有价值的信息巩固练习（分钟）
3.5练习根据给定的数据表格，计算各项数据的平均值、中位数和众数，并分析数据的分布1特征练习观察数据表格中的销售数据，分析销售规律，并预测未来的销售趋势2刈学生独立完成练习，教师巡回指导，解答学生疑问教及课堂提问（分钟）
4.5教师针对本节课的教学内容，提问学生关于数据的概念、类型和特征等方面的问题学工口X生回答问题后，教师给予评价和反馈皆提问环节旨在检验学生对知识的理解和掌握程度，提高学生的思维能力和表达能力,小组讨论（分钟）:510教师将学生分为若干小组，每组选取一个实际案例，如股市数据、气象数据等，让学生分析数据特征并运用数据处理方法解决实际问题学生讨论过程中，教师巡回指导，解答学生疑问，引导小组成员相互协作，共同解决问题,总结与拓展（分钟）65教师对本节课的主要内容进行总结，强调数据的重要性和数据处理的方法然后，提出一个拓展问题，如〃如何运用数据分析和处理方法解决实际问题？〃学生思考并回答问题，教师给予评价和反馈课堂小结（分钟）
7.5教师对本节课的学习内容进行小结，提醒学生注意数据处理和分析的方法，并鼓励学生在日常生活中多关注和运用数据学生整理笔记，巩固所学知识整个教学过程共计分钟在教学过程中，教师要注意关注学生的学习情况，针对不同学45生的需求进行指导，确保学生理解和掌握新知识同时，通过多种教学活动和互动环节，激发学生的学习兴趣，提高学生的团队协作和创新思维能力知数据的概念与类型
1.-数据描述事实或观察的结果，可以定性或定量表示识点-数据类型定性数据（分类数据）、定量数据（连续数据和离散数据）梳-数据来源调查、实验、观察、文献等理数据的特征
2.-数值特征平均值、中位数、众数、方差、标准差等-分布特征频数分布、频率分布、累积分布函数等-关联特征相关系数、协方差、回归分析等数据处理方法
3.-数据清洗去除重复、错误和无关数据-数据整理排序、分组、转换等-数据分析描述性统计、推断性统计、数据挖掘等-数据可视化图表、图像、地图等数据应用实例
4.-商业分析市场需求预测、消费者行为分析等-科学研究实验结果分析、科研数据分析等-社会管理公共安全、公共卫生、社会保障等-教育辅导学习效果评估、教学资源分配等数据伦理与法律
5.-数据隐私保护个人信知识产权、反不正当竞争等息保护、数据安全等公正、透明等-数据合法使用版权、-数据伦理规范诚信、
6.表格等Google数据处理软件与工具-电、等R Python子表格软件-统Excel计分析软件、SPSS-数据可视化工具、等Tableau PowerBl-编程语言:、等SQL JavaScriptPython数据处理与分析的一般步骤
7.-确定研究目的与问题-收集相关数据-清洗与整理数据-分析数据特征与规律-得出结论与提出建议数据处理与分析的技巧与策略
8.-选择合适的数据处理方法与工具-运用图表、图像等可视化手段-利用计算机算法与人工智能辅助分析反思-跨学科合作与综合运用多领域知识改（-）教学特色创新进实践环节设计我在教学中引入了数据处理软件和工具的实际操作，让学生能够直观地
1.措感受到数据处理的结果，提高了学生的学习兴趣和参与度施.小组合作学习通过小组讨论和合作解决实际案例，学生能够更好地理解和运用所学知2识，同时也培养了学生的团队合作能力和创新思维
（二）存在主要问题课堂时间管理在课堂上，有时我会花费过多的时间在某些环节，导致教学进度拖延,
1.需要更好地管理课堂时间，确保每个环节都能得到充分的展开学生差异处理在教学过程中，我发现有些学生对于数据处理和分析的能力较弱，需要
2.针对这些学生提供更多的辅导和帮助，以缩小学生之间的差距三改进措施.优化教学设计我将重新审视教学设计和环节的时间分配，确保每个环节都能在有限的1时间内得到充分的展开，同时也要保证教学进度的顺利进行.个性化辅导针对学生之间的差异，我将提供个性化的辅导和帮助，对于能力较弱的学2生，可以通过课后辅导、学习小组等方式，给予他们更多的支持和指导同时，我也会鼓励学生主动参与课堂讨论，提高他们的学习积极性和自信心.增加实践机会为了让学生更好地理解和运用所学知识，我将增加实践机会，让学生通3过实际操作和项目实践来巩固知识，提高他们的实践能力和创新能力同时，我也会定期检查学生的学习进度和理解情况，及时调整教学方法和策略，确保学生的学习效果例题数据收集与整理L【题目】某商场对近期手机销售数据进行了整理，发现销售量与广告投入存在一定关系为了进一步研究这种关系，商场随机抽取了个销售记录，数据如下100手机销售量台30,25,40,35,28,24,32,34,26,27,31,33,29,36,30,25,40,35,28,24,32,34,26,27,31,33,29,36,30,25,40,35,28,24,32,34,26,27,31,33,29,36,30广告投入万元8,7,9,8,7,6,8,7,6,7,8,7,9,8,7,6,8,7,6,7,8,7,9,8,7,6,8,7,6,7,8,7,9,8,7,6【解答】计算手机销售量的平均值、中位数和众数1平均值=30+25+40+35+28+24+32+34+26+27+31+33+29+36+30+25+40+35+28+24+32+34+26+27+31+33+29+36+30/100=31中位数=31+31/2=31典众数=25型计算广告投入的平均值、中位数和众数2例平均值=8+7+9+8+7+6+8+7+6+7+8+7+9+8+7+6+8+7+6+7+8+7+9+8+7+6/100=
7.5题中位数=7+7/2=7讲众数=7解计算手机销售量与广告投入之间的相关系数3相关系数=Wxi-平均值xyi-平均值y/VExi-平均值x”yi・平均值y2=Zxi-31yi-
7.5/VZxi-312Zyi-
7.52=24*
0.5+25*
0.5+...+30*
0.5/V242+252+...+30282+72+...+62=
0.8【答案】手机销售量的平均值为台，中位数为台，众数为台广告投入的平均值313125为万元，中位数为万元，众数为万元手机销售量与广告投入之间的相关系数为
7.
5770.8例题数据分布特征2【题目】某学校对部分学生的身高进行了测量，数据如下单位cm身高cm160,162,163,165,166,168,169,170,171,172,173,174,175,176,177,178,179,180,181,182,183,184,185,186,187,188,189,190【解答】绘制身高数据的直方图1（）计算身高数据的众数、中位数和平均值2众数=175中位数（）=175+175/2=175平均值（均）=0+162+…+190/30=175【答案】身高数据的众数为中位数为平均值为175cm,175cm,175cm例题数据关联特征3【题目】某公司对产品质量和生产时间进行了记录，数据如下产品质量（合格/不合格）20,15,18,17,21,16,19,20,15,18,21,17,19,20,15,18,21,16,19,20,15,18生产时间（分钟）30,28,32,29,30,27,31,30,28,29,30,27,31,30,28,29,30,27,31,30,28,29【解答】（）计算产品质量的频率分布1（）计算生产时间的频数分布2（）绘制产品质量与生产时间的散点图3（）分析产品质量与生产时间之间的关联性4【答案】产品质量的频率分布如下合格:10/20不合格10/20生产时间的频数分布如下分钟:274/20分钟285/20分钟:295/20分钟:306/20分钟313/20分钟:323/20产品质量与生产时间之间的关联性从散点图中可以看出，生产时间越长，产品质量合格的概率越高例题数据处理与分析4【题目】某班级对学生的数学、英语和物理成绩进行了测试，数据如下数学成绩（分）70,80,90,75,85,95,70,80,90,75,85,95,70,80,90,75,85,95英语成绩（分）80,85,90,75,80,90,80,85,90,75,80,90,80,85,90,75,80,90物理成绩（分）90,95,80,85,90,75,90,95,80,85,90,75,90,95,80,85,90,75【解答】（）计算数学、英语和物理成绩的平均值、中位数和众数1数学平均值（）=70+80+…+95/15=83数学中位数（）=85+85/2=85数学众数=70英语平均值（）=80+85+...+90/15=83英语中位数（）=85+85/2=85英语众数=80物理平均值（）=90+95+…+75/15=85物理中位数（）=90+90/2=90物理众数=90（）计算数学、英语和物理成绩之间的相关系数2相关系数矩阵=[相关系数（数学，英语）相关系数（数学，物理）相关系数（英语，物理）]=[
0.
60.
50.4]【答案】数学成绩的平均值为分，中位数为分，众数为分英语成绩的平均值为838570分，中位数为分，众数为分物理成绩的平均值为分，中位数为分，众数8385808590为分数学、英语和物理成绩之间的相关系数分别为数学与英语数学与物理英
900.6,05语与物理
0.4例题数据应用与实践5【题目】某城市对市民的出行方式进行了调查，数据如下出行方式（百分比）步行（）自行车（）公交（）地铁（）私家车（）20%,30%,25%,20%,15%【解答】（）绘制出行方式的饼图1（）分析各种出行方式的比例，提出改进城市交通的建议2【答案】出行方式的饼图显示，自行车是最受欢迎的出行方式，占总出行的其次是30%步行（）、公交（）、地铁（）和私家车（）根据这些数据，可以提出20%25%20%15%以下建议,增加自行车道，提供更多的自行车停车设施
1.优化公交线路，提高公共交通的便利性和舒适性2扩大地铁网络，减少市民的出行时间
3.鼓励市民使用私家车共享服务，减少私家车的使用频率
4.板书设计数据的概念与类型
1.-数据事实或观察的结果，定性或定量表示-数据类型定性数据（分类数据）、定量数据（连续数据和离散数据）数据的特征
2.-数值特征平均值、中位数、众数、方差、标准差等-分布特征频数分布、频率分布、累积分布函数等-关联特征相关系数、协方差、回归分析等数据处理方法
3.-数据清洗去除重复、错误和无关数据-数据整理排序、分组、转换等-数据分析描述性统计、推断性统计、数据挖掘等-数据可视化图表、图像、地图等数据应用实例
4.-商业分析市场需求预测、消费者行为分析等-科学研究实验结果分析、科研数据分析等-社会管理公共安全、公共卫生、社会保障等-教育辅导学习效果评估、教学资源分配等数据伦理与法律
5.-数据隐私保护个人信息保护、数据安全等-数据合法使用版权、知识产权、反不正当竞争等-数据伦理规范诚信、公正、透明等数据处理软件与工具
6.-电子表格软件表格等ExcelGoogle-统计分析软件、、等SPSS RPython-数据可视化工具等Tableau PowerBl-编程语言:、等SQL JavaScriptPython数据处理与分析的一般步骤
7.-确定研究目的与问题-收集相关数据-清洗与整理数据-分析数据特征与规律-得出结论与提出建议数据处理与分析的技巧与策略
8.-选择合适的数据处理方法与工具-运用图表、图像等可视化手段-利用计算机算法与人工智能辅助分析-跨学科合作与综合运用多领域知识作业布置根据本节课的数据概念与类型、数据的特征、数据处理方法等知识点,请
1.学生完成以下练习请列举三个你认为重要的数据类型，并简要说明它们的特点1请列举三个数据特征的例子，并简要说明它们的作用2请简述数据清洗、数据整理、数据分析和数据可视化这四种数据处理3方法的主要区别请学生结合本节课所学知识，选择一个实际问题，如分析某班级学生的
2.成绩分布、分析某地区气温变化趋势等，进行数据收集、处理和分析,并撰写一份数据分析报告作业布作业反馈置与反及时批改学生的作业，并对存在的问题进行指正对于数据类型、数据
1.馈特征、数据处理方法等方面的错误，要指出错误原因，并给出正确答案对于数据分析报告，要评价学生的数据收集、处理和分析过程，指出其
2.中的优点和不足对于分析结果的合理性、报告的条理性和完整性等方面，也要给出评价和建议对于学生在作业中表现出的创新思维和独立思考能力，要及时给予表扬
3.和鼓励，以激发学生的学习兴趣和积极性针对不同学生的学习情况，给出个性化的改进建议对于学习困难的学
4.生，要提供更多的辅导和帮助，引导他们逐步提高数据处理和分析的能力。
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