第五章《數據處理和可視化表達》單元說課稿2023—2024學年粵教版（2019）高中信息技術必修1一、教材分析

第五章《數據處理和可視化表達》單元是粵教版（2019）高中信息技術必修1的重要組成部分。本章節旨在讓學生掌握數據處理的基本方法和可視化表達技巧，培養學生分析數據、解決問題的能力。內容涵蓋數據的收集、整理、分析以及圖表的繪制等方面，與實際生活緊密相連，有助于提高學生的信息素養和實際應用能力。二、核心素養目標

本章節的核心素養目標在于培養學生的信息意識、計算思維以及信息處理能力。學生將學會運用所學知識對數據進行有效收集、整理和分析，發展數據敏感性和問題解決能力；通過數據處理過程，鍛煉邏輯思維和批判性思維；同時，借助可視化工具將數據轉化為圖表，提升信息的呈現力和溝通能力，為未來學習和生活打下堅實的信息技術基礎。三、學習者分析

1.學生已經掌握了哪些相關知識：

學生在前面的學習中已經了解了信息技術的基礎知識，包括計算機的基本操作、網絡應用以及簡單的信息檢索和評價方法。此外，學生可能已經接觸過一些基礎的數據處理軟件，如Excel，具備初步的數據錄入和簡單圖表制作能力。

2.學生的學習興趣、能力和學習風格：

學生對信息技術充滿好奇，對于新鮮事物有較高的學習興趣。他們擅長使用計算機和移動設備，具備一定的自學能力。在學習風格上，學生更傾向于通過實踐操作來學習，喜歡互動性強、直觀生動的教學方式。

3.學生可能遇到的困難和挑戰：

-數據處理過程中可能遇到數據量大、處理方法不熟悉的困難。

-可視化表達時，選擇合適的圖表類型和設計風格可能會讓學生感到困惑。

-對于數據分析中的邏輯推理和批判性思維，學生可能缺乏足夠的訓練和實踐。

-部分學生可能在面對抽象的數據概念時，理解起來較為困難。四、教學資源

-軟件資源：MicrosoftExcel、Google表格、數據處理專用軟件

-硬件資源：計算機、投影儀、交互式白板

-課程平臺：校園網教學平臺、在線協作工具

-信息化資源：教學PPT、數據集案例、教學視頻

-教學手段：小組討論、案例教學、任務驅動法、實時反饋與評價系統五、教學過程設計

1.導入新課（5分鐘）

以一個生活中的實際問題引入，例如：“同學們，我們每天都會接到很多信息，如何快速有效地分析這些信息呢？今天，我們將學習數據處理和可視化表達，幫助大家更好地理解和分析信息。”

2.講授新知（20分鐘）

-首先，介紹數據處理的基本概念，包括數據的收集、整理、分析和存儲。

-其次，講解不同類型的數據以及它們的特點，如數值型數據、文本型數據和圖像型數據。

-接著，演示如何使用Excel進行數據整理，包括數據排序、篩選和分類匯總。

-然后，介紹數據可視化的概念，包括圖表的種類、選擇和應用。

-最后，通過案例展示如何將數據轉化為圖表，并進行可視化表達。

3.鞏固練習（10分鐘）

-分發含有數據的練習冊，讓學生獨立完成數據整理和可視化的任務。

-學生在電腦上實際操作，嘗試使用Excel處理數據，并繪制相應的圖表。

-教師在旁邊指導，及時解答學生的疑問。

4.課堂小結（5分鐘）

-回顧本節課所學內容，強調數據處理和可視化表達在實際應用中的重要性。

-總結數據整理和可視化表達的關鍵步驟和技巧。

-鼓勵學生在日常生活中嘗試運用所學知識，提升信息素養。

5.作業布置（5分鐘）

-布置課后作業，要求學生收集一組數據，進行整理和分析，并繪制相應的圖表。

-強調作業的完成要求，包括數據來源、整理過程、圖表設計和分析結論。

-確定作業提交的截止日期，并提醒學生按時完成。六、教學資源拓展

1.拓展資源：

-數據處理工具：介紹Python、R等編程語言在數據處理中的應用，以及它們各自的優勢和適用場景。

-數據可視化庫：介紹Matplotlib、Seaborn、Plotly等數據可視化庫，以及它們在數據可視化中的常用圖表和功能。

-數據分析案例：分享一些經典的數據分析案例，如股市數據分析、社交媒體數據挖掘、消費者行為分析等。

-數據資源平臺：介紹一些常用的數據資源平臺，如中國國家數據、世界銀行數據、聯合國數據等，供學生獲取真實數據集。

-數據處理和可視化書籍：推薦一些適合高中生的數據處理和可視化書籍，如《Python數據分析基礎教程》、《數據可視化之美》等。

2.拓展建議：

-學生可以自主選擇一種數據處理工具，如Python或R，進行深入學習，掌握其基本語法和數據處理功能。

-學生可以嘗試使用數據可視化庫，如Matplotlib或Seaborn，繪制不同類型的圖表，并探索其可視化效果。

-學生可以選擇一個感興趣的數據分析案例，進行數據收集、處理和分析，撰寫分析報告，并與同學分享。

-學生可以利用數據資源平臺獲取真實的數據集，進行實際的數據處理和可視化練習，提高自己的實踐能力。

-學生可以閱讀推薦的數據處理和可視化書籍，深入了解數據處理的理論和方法，并將其應用到實際項目中。

-學生可以參加學校或社區組織的數據科學競賽或活動，與其他學生交流學習經驗，并展示自己的數據分析成果。

-鼓勵學生積極參與課堂討論，提出自己在數據處理和可視化中的疑問，與老師和同學共同探討解決方案。

-建議學生定期復習本節課所學內容，鞏固數據處理和可視化的基本概念和技巧，并將其應用到其他學科或實際生活中。七、板書設計

1.數據處理的基本步驟

①數據收集：明確數據來源、收集方法

②數據整理：數據清洗、排序、篩選、分類匯總

③數據分析：運用統計方法、挖掘數據價值

2.數據可視化的概念與種類

①數據可視化定義：將數據轉化為圖表或圖形，直觀