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基于高中信息技术学科大概念的教学设计
目 录
CONTENTS
谈谈我国的课程改革
01.
学科核心素养和学科大概念
02.
学科大概念导向的深度学习
03.
基于学科大概念的教学设计（逆向设计）
04.
05.
基于学科大概念的教学实践
01
谈谈我国的课程改革
我国的六次课程改革
1949-1956
1957-1965
1977-1985
1986-1998
彷徨模仿时期
自主探索时期
恢复重建时期
持续深入时期
1999-2013
转型发展时期
改革深化时期
2014至今
《全日制十年之中小学教育计划试行草案》
《中小学各学科的教学大纲》
教育要解决好的三个根本问题
培养
什么人？
回答教育的目的和任务
社会主义建设者和接班人
教育要解决好的三个根本问题
“坚持教育为社会主义现代化建设服务、 为人民服务，把立德树人作为教育的根本任务，培养德智体美全面发展的社会主义建设者和接班人。”
中国学生发展核心素养
核心素养是党的教育方
针的具体化，是连接宏观教
育理念、培养目标与具体教
育教学实践的中间环节。
立什么德？树什么人？
教育要解决好的三个根本问题
怎样
培养人？
回答教育的途径与方法
《学科课程标准》
高中信息技术新课程标准
《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》是信息技术课程转变的依据。
教育要解决好的根本问题——为谁培养人？
高中新课标修订的基本原则之一：
坚持正确的政治方向。坚持党的领导，坚持社会主义办学方向，充分体现马克思主义的指导地位和基本立场，充分反映习近平新时代中国特色社会主义思想，有机融入坚持和发展中国特色社会主义，培育和践行社会主义核心价值观的基本内容和要求，继承和弘扬中华优秀传统文化、革命文化，发展社会主义先进文化，加强法治意识、国家安全、民族团结、生态文明和海洋权益等方面的教育，培养良好政治素质、道德品质和健全人格，使学生坚定中国特色社会主义道路自信、理论自信、制度自信和文化自信，引导学生形成正确的世界观、人生观、价值观。
教育要解决好的三个根本问题
为谁
培养人？
回答教育的方向和性质
为党育人、为国育才
02
学科核心素养和学科大概念
《高中信息技术课程标准》是在综合考虑信息技术学科核心素养和学科大概念的基础上,按照学生认知能力确定了学科育人目标,是学生在信息技术学科学习过程中，形成基础知识、关键能力和情感态度价值观等方面的综合表现。
信息技术课程教学的转变
1
目标转向：从“信息技术常识”到“学科核心素养”
2
3
4
内容转向：从“工具操作技能”到“学科大概念体系”
方式转向：从“操作演练”到“问题解决与项目学习”
价值转向：从“学会应用”到“面向核心素养”
新课标背景下信息技术课程教学的四个转变
信息技术学科核心素养
当学生将知识都忘记的时候，他们大脑中所剩下的就只有学科核心素养。
数字化学习与创新
计算思维
信息社会责任
信息意识
具备信息素养的人
信息技术学科核心素养
学科核心素养是学生发展核心素养在特定学科的具体化。
学科核心素养是该学科独特的育人价值，同时又要体现学生发展的共同育人价值。
信息技术学科核心素养
信息意识
指个体对信息的敏感度和对信息价值的判断力。
计算思维
指个体运用计算机科学领域的思想方法，在形成问题解决方案的过程中产生的一系列思维活动。
信息技术学科核心素养
数字化学习与创新
是指个体通过评估并选用常见的数字化资源与工具，有效地管理学习过程与学习资源，创造性地解决问题，从而完成学习任务，形成创新作品的能力。
信息社会责任
是指信息社会中的个体在文化修养、道德规范和行为自律等方面应尽的责任。
学科大概念
学科领域内的概念都是大概念吗？
流式
编码
编程
构建
运行时库
数据
算法
效率
信息社会
信息系统
演化
抽象
学科大概念
大概念
大观念居于学科的中心位置，集中体现学科课程特质的思想; 大观念有助于设计连续聚焦一致的课程，有助于发生学习迁移; 大观念具有概括性、永恒性、普遍性、抽象性等特点。
知识背后的知识，表现出中心性、网络状、可持久和可迁移等特点，其能促进学生对知识的本质理解，形成学科观念，促进学生发生知识联结，发展适应能力，促进学生自我建构与自我进化，指向终身素养。
大概念是将素养落实到具体教学中的锚点，是指反映专家思维方式的概念、观念或论题，具有生活价值。
信息技术学科大概念
概念1：数据
概念2：算法
概念3：信息系统
概念4：信息社会
信息技术学科大概念
数据是描述事物的符号记录，是信息的载体，是计算工具识别、存储、加工的对象，例如图像、声音、字符、数值等。
算法是对特定问题求解步骤的一种描述，是一系列解决问题的清晰指令。精确的算法是计算工具有效计算的前提条件。
信息社会
是通过创造、 分配、 使用、 整合和处理信息进行社会经济、政治和文化活动的社会形态。其中的社会成员通过创新、高效使用信息技术为手段，以此获得较高的个人或组织生存与发展优势。
信息系统是由用户、硬件/软件设施、信息构成的人机交互系统。合理设计和应用信息系统，可以更好地感知、传递、处理和应用信息。
课程内容以学科大概念为核心
我国《普通高中课程方案( 2017 年版) 》中明确强调“以学科大概念为核心，使课程内容结构化，促进学科核心素养的落实”。
课程内容以学科大概念为核心
新教材以大概念为核心组织内容。
课程内容以学科大概念为核心
学科大概念与各模块的关系
课程内容以学科大概念为核心
全面覆盖
知识点
用“透镜”
看世界
03
学科大概念导向的深度学习
什么是学习
“学习”的心理学定义：
个体在特定情境下由于练习或反复经验引起的行为或行为潜能的
相对持久的变化。
什么是学习
理科学生高中毕业一年后知识掌握程度的评估结果
数据来至日内瓦大学科学认知论和教育学实验室
不知道
脱氧核糖核酸和遗传病的联系
原子、分子和细胞各自的特点
太阳在天空中运行的轨迹
器官之间的联系
辨认主要的星型
绘制欧洲地图
知道
三种水平的教学
水平一：教师把一节课就当一节课；
水平二：教师会关注学科内知识的融会贯通；
水平三：教师组织学生联系真实生活解决问题。
约翰·杜威
（美国著名哲学家,教育家,心理学家）
教教材
用教材教
用专家结论
培养专家思维
×
√
深度学习
深度学习的目标使学生获得成为一个具有创造力、与人关联的、参与合作的终身问题解决者的能力和倾向。
“学习”的心理学定义：
个体在特定情境下由于练习或反复经验引起的行为或行为潜能的相对持
久的变化。
学习的本质
所谓专家就是指在特定领域中具有专业知识的人,他们能够有效地思考该领域的问题。对专业知识的了解是十分重要的,它能够使人们洞察思维和问题解决的本质。
新手 VS 专家
（小概念思维）
（大概念思维）
专家思维——知识的组织
新手思维：二维码破损的位置合适、大小不超过30%，
不会影响它的扫码使用。
专家思维：二维码是数据编码的方式，出于扫码成功
率的考虑，会加入冗余信息（也就是在不
同位置重复放置信息数据）。所以即使二
维码某个局部损毁或不清晰，只要从其他
部分依然能读取到完整的信息数据，就依
然可以扫码成功。
教学转型
深度学习
核心素养
学科核心素养
大概念
教育理念
教育目标
目标具体化
04
基于学科大概念的教学设计
学科大概念视角下的教学设计
威金斯和麦克泰格著
基于逆向设计的原则，提出UbD模式
下的基于大概念的课程与学习设计。
学科大概念视角下的教学设计
1.确定预期结果
2.确定合适的评估证据
3.设计学习体验和教学
UbD：逆向设计三阶段
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
本章的主要内容是由“认识大数据”“数
据的采集”“数据的分析”“数据的可视化表
达”四节组成。本章是学习选择性必修模块
《数据管理与分析》和《人工智能初步》的基
础知识与技能准备。
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
学业内容目标：
1.能够了解大数据的概念；
2.能够理解大数据的特征；
3.能够了解大数据对日常生活的影响；
4.能够明晰传统数据与大数据的区别；
5.能够明确数据应用项目的需求，能制定数据采集的需求清单；
6.能够了解数据采集的方法和工具；
7.能够掌握数据的存储方式；
8.能够理解对数据保护的意义；
9.能够了解数据预处理及分析；
10.能够体验多种数据分析技术；
11.能够掌握选用恰当的工具处理数据；
12.能够掌握总结和归纳数据分析的方法和步骤；
13.能够了解数据可视化的两种类型；
14.能够学会选用恰当的工具可视化表达数据，揭示数据反映的本质问题，提升数据分析的效率；
15.能够撰写数据分析报告。
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
第一阶段：明确预期的学习目标
学习迁移（学生能自主将所学运用的什么场景？）
理解意义（学生将会深入持久理解什么、核心问题是什么？）
掌握知能（学生该掌握的知识是什么、应形成的技能是什么？）
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。
根据任务需求，选用恰当的软件工具或平台处理数据，完成分析报告，理解对数据进行保护的意义。
本章对应课标的内容要求
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
学会迁移 单元大概念 具体单元目标（核心素养）
学生能在特定的情景里，选用合适的方法采集数据，并从一大批杂乱无章的数据中，运用数字化的工具和技术进行数据的分析，会选用恰当工具实现数据的可视化表达，帮助数据的理解，得出相应的结论，并在此过程中注意信息安全和保护。
数据是信息的表现形式体。
学生能针对特定的信息问题，自觉、主动的地比较不同的信息源，能描述数据与信息的关系，确定合适的信息获取策略。能依据特定任务需求，甄别不同信息获取方法的优劣，并能利用适当途径甄别信息。
大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集。
学生能在日常生活中，根据实际解决问题的需要，恰当选择数字化工具，具备信息安全意识。能主动关注信息技术工具发展中的新动向和新趋势，有意识地使用新技术处理信息。
数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
学生能针对给定的任务进行需求分析，明确需要解决的关键问题。能按照问题解决方案，选用恰当选用适当的数字化工具或方法获取组织分析数据，并能迁移到其他相关问题的解决过程中。
信息意识
学生在学习过程中能够评估常用的数字化工具资源，根据需要合理选择。
计算思维
信息安全是为数据处理系统建立和采取的技术和管理的安全保护。
学生在信息活动中，具有信息安全意识，尊重和保护个人及他人的隐私。能采用简单的技术手段，保护数据、信息以及信息设备的安全。
数字化学习与创新
信息社会责任
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
第二阶段：确定恰当的评估方法
明确评估类型（学习性评估/学习式评估/学习的评估）
设计表现性任务（明确评估内容及其所需证明//运用GRASPS模型设计任
务单/使用评估任务蓝图/开发评分量规）
提供有效反馈（基于任务/学生表现的反馈）
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
元素 具体描述
目标（G）
角色（R）
对象（A）
情境（S）
产品、表现和目标（P）
成功标准与指标（S）
基于GRASPS模型的“数据处理与可视化表达”主题表现性任务单
你的目标是为网络购物平台商品销售数据进行分析并把分析结果进行可视化表达
你是一名数据分析师
受众是网络平台商家
目前我国网购商品规模不断扩大，由此产生大量的网购商品数据，这些数据中，存在一些规律。通过对这些数据的采集、分析，就可以找到数据之间的内在联系。在商业活动中，这些数据可以为商业决策提供数据支持，由此产生更大的经济效益，所以网络购物平台的商品销售数据是一个巨大的商业宝藏。
“网络购物平台商品销售数据分析报告”可视化报告
分析报告需要考虑的因素和评价指标。
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
优 良 中 差 得分
主 题 我的报告有一个明确和意义深长的主题。主题与整个报告联系紧密。 我的报告有一个明确的主题。主题与整个报告联系紧密。 我的报告有一个主题，但有些部分与主题没关系。 我的报告有多个主题。
内 容 我的报告里包括了经过详细研究的事实和我研究得出的逻辑结论。 我的报告里包括深入研究后的事实和结论。 我的报告包括一事事实和基于我研究的结论。 我的报告里没包括事实和结论，或我提供的事实和结论没有进行过调查。
调 查 我报告里的信息是由许多很好资源支持的。我引用的资源正确。 我报告里的信息是由许多很好资源支持。我引用的资源多数是正常。 我报告里的信息仅有一个或两个资源支持。我引用的资源正确。 我报告里的信息基本没有资源支持。我没有引用的资源。
“网络购物平台商品销售数据分析报告”可视化报告评价量规
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
优 良 中 差 得分
解释 我用自己的经验和知识进行推论，并得出合理、独特、有意义的结论。我的结论有事实支持。 我得出一些有逻辑性和独特的结论。我的结论有事实支持。 我尝试得出结论，但有时我的想法无逻辑或没有事实支持。 我的报告只是转述我在研究中发现的信息。
关系 在我的报告里，我提出了很多信息之间的逻辑关系，有和其他学科领域的，有与当前主题的，也有与个人经验的。 在我的报告里，我提出了与其他主题信息的合理关系。 在我的报告里，我尝试提出与其他主题信息的关系，但有时并没有任何关系。 在我的报告里，我没有提出与主题信息之间的关系。
创造性 我的报告里包括了令读者惊喜的语文、功能和信息，这些便于交流主题。 我的报告里包括了令读者惊喜的功能，这些便于交流主题。 我的报告里包括了一些可能让一些读者惊喜的功能，或者便于交流主题。 我的报告里没有令读者惊喜或出乎意料的东西。
“网络购物平台商品销售数据分析报告”可视化报告评价量规
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
优 良 中 差 得分
图表 我用若干张图片、关系图、时间图等来解释我的主题，图表清楚，标识正确，很容易理解。 我用一些图片、概念图、关系图、时间线和图表来解释报告与我主题的联系。 在报告中，我使用一些生动的内容，但它们有时有些扰乱和分散观众注意力。 在报告中，我没有使用生动的内容，如果使用了，它们也会造成混乱，并与主题无关。
介绍 我的报告有一个有趣的主题简介，使读者更想阅读报告的其它部分。 我的报告有一个描述主题的简介。 我的报告有一个简介，但它对主题的描述不够清楚。 我的报告没有简介。
组织 我在报告里提供的信息便于读者理解主题。 我在报告中提供信息为的是帮助读者理解主题。 我在报告中提供一些信息，但有些信息总是没有经过组织的。 我的报告中的信息没有组织。
“网络购物平台商品销售数据分析报告”可视化报告评价量规
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
优 良 中 差 得分
结论 我的结论会留给读者一个与主题相关的深度思考。我的结论措辞有趣。 我的结论集中在我报告中的主题上。 我的结论没有集中在主题上。 我的报告没有结论。
“网络购物平台商品销售数据分析报告”可视化报告评价量规
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
第三阶段：规划相关教学过程
准备阶段：明确（目标/吸引）的参与（基于观点/经验/讨论的参与活动）
建构阶段：聚集（弗雷尔模型/概念集合/概念增生/概念迷语/概念坐标）、
扩展（五种案例模式）、组织（图表类/实物类/创作类/隐喻类）和概括
（剖析概念零件/寻求概念联系/形成概念图景）
应用阶段：迁移（课内/课外迁移）和反思（问题库/学习日记/共识图
/前后对比）
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
W：将要达到什么目的
H：把握学生情况
E：探究和装备
R：反思和修改
E：展示和评价
T：根据学生需求、兴趣和风格量体裁衣
O：组织教学以发挥最大的参与性和有效性
WHERETO的设计标准
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
WHERETO的设计标准
一、明晰教学目标，帮助学生自我建构；
二、问题设计要引起所有学生兴趣，利于知识的迁移；
三、学会评估。
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
项目目标
通过项目的完成，认识大数据及其特征，认识大数据对人们日常生活的影响，了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法；学会选用恰当的软件工具或平台处理数据，完成分析报告；理解对数据进行保护的意义，从而实现项目学习的目标。
一、以学习方向（W）设计教学目标为学生在掌握概念的基础上解决问题能力的培养
W
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
二、以学情分析（H）设计来把握学生前概念的掌握情况
H
采用问卷调查的方式，了解学生对大数据的理解程度；
用热身练习的方式，对学生编程能力及python的运用能力进行摸底。
课前调查：
H
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
三、以探究和探究条件（E）的设计来开展和组织课堂教学。
利用思维导图工具和“头脑风暴”的方法组建团队、明确任务；
采用Python语言和数据分析方法等，实施探究。
探究使用的工具和方法：
明确采用项目式学习的策略
E
E
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
小组分工及项目规划表
E
项目选题 项目主题 项目目的 小组成员及分工 组长： 记录员： 项目规划 问题列表 编号 问题内容 方法
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
四、以反思（R）设计来不断规范小组成员的行为。
评价 项目 评价内容及评级分值 优秀 良好 及格 需提高 需大大提高
小组分工 1.小组内成员分工明确； 2.任务分配合理； 3.有小组分工职责明细表。 1.小组内成员分工较明确； 2.任务分配较合理； 3.有小组分工职责明细表。 1.小组内成员分工较明确； 2.任务分配不大合理； 3.没有小组分工职责明细表。 1.小组内成员分工不太明确； 2.任务任务分配； 3.没有小组分工职责明细表。 1.小组成员分工非常明确；
2.完全没有任务分配；
3.完全没有小组分工职责明细表。
小组合作 1.讨论热烈，发言积极； 2.组员之间互相尊重，相互帮助； 3.资料和成果共享。 1.有一定讨论，发言不很积极； 2.组员之间能够互相尊重，能够相互帮助； 3.大部分资料和成果共享。 1.很少讨论，发言不积极，讨论中经常转移话题； 2.不够尊重他人，偶尔能相互帮助； 3.偶尔资料与成果与他人共享。 1.无兴趣讨论，发言不积极； 2.不能够帮助人，不尊重他人； 3.资料与成果不与他人共享，无合作意识。 1.根本无兴趣讨论，发言不积极；
2.根本不能够帮助人，不尊重他人；
3.资料与成果完全不与他人共享，无合作意识。
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
评价 项目 评价内容及评级分值 优秀 良好 及格 需提高 需大大提高
信息搜集 1.通过网络和图书馆搜集有关信息符合本研究要求； 2.难度适中； 3.材料丰富。 1.通过网络和图书馆搜集有关信息基本符合本研究要求；2.难度较适中；3.材料较丰富。 1.通过网络和图书馆搜集有关信息部分符合本研究要求；2.内容稍难或稍易；3.材料不很全。 1.通过网络和图书馆搜集有关信息不符合本研究要求；2.内容过难或过易；3.材料支离破碎。 1.通过网络和图书馆搜集有关信息非常不符合本研究要求；2.内容过难或过易；3.材料支离破碎。
学生的参与程度 1.组长领导能力出色，能非常完美的把组内任务分配给组员。2.组员能积极地参与组内各项活动，和组长配合非常默契。3.组长与组员的协调能力非常完美，和谐。 1.组长领导能力基本完美，能准确的把组内任务分配给组员。2.组员基本能积极地参与组内各项活动，和组长配合非常默契。3.组长与组员的协调能力基本合格。 1.组长领导能力不是很完美，不能非常完美的把组内任务分配给组员。2.组员不能积极地参与组内各项活动，和组长配合不是非常默契。3.组长与组员的协调能力不是很完美和谐。 1.组长领导能力基本合格，基本能够把组内任务分配给组员。2.组员不怎么参与组内各项活动，和组长配合不怎么默契。3.组长与组员的协调能力不合格。 1.组长领导能力不合格，不能把组内任务分配给组员。2.组员不参与组内各项活动，和组长配合不默契。3.组长与组员的协调能力不合格。
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
五、以展示和评价（E）的设计来促进小组之间的交流与合作。
项目及分值 评分标准与分值 得分 自评 互评
作品选题 20 准确把握项目学习的意义和目的。 5
选题切合实际、符合科学。 5
选题有应用价值、创新价值。 5
选题适宜解决、可行性高。 5
规划与分析 15 准确分析设计的目的。 5
准确分析方案的需求。 5
准确描述方案的功能。 5
工具与方法 10 合理使用数字化工具及资源。 5
围绕项目进行自主、协作学习。 5
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
项目及分值 评分标准与分值 得分 自评 互评
步骤与过程 40 明确问题，了解利用Python程序语言和第三方库解决问题。 10
利用爬虫程序爬取网络数据 10
利用Python程序进行数据分析（包括特征探索、关联分析、聚类分析、数据分类） 10
利用Python程序进行数据可视化表达 10
成果与报告 15 根据目的，设计出切实可行的方案。 5
正确评估数据分析和可视化表达的科学性、有效性及其所带来的价值，能综合运用Python程序解决问题。 5
报告内容完整，结构清晰，排版美观。 5
合计得分 100
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
六、以项目学习活动记录表（T）的设计来规划学生的项目学习。
活动1：认识大数据。通过查找资料、学习和交流，了解大数据的概念，理解大数据的特征，明晰传统数据与大数据的区别，知道大数据对日常生活的影响。 知识技能 传统数据 与大数据区别 传统数据 大数据
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
活动2：确定项目数据需求。通过学习和交流，了解数据采集的基本方法和常用工具，根据选定的项目主题，确定项目的数据需求，列出数据采集清单和内容大纲，采集数据使用的方法和工具，数据保存形式。 知识技能 编号 项目数据内容大纲 数据来源 采集方法和工具 数据保存形式
1
2
3
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
活动3：采集数据。通过学习、交流、探究和实践，结合本小组选题，了解Python第三方库的安装及使用，了解搭建本地服务器，体验爬虫程序，使用爬虫程序采集网络数据。 知识技能 语句 语句作用 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * 结合小组选题，采集网络数据程序关键代码： 数据文件与内容（截图）：
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
活动4：数据的存储和保护。通过查找资料，学习和交流，了解数据存储的方式、数据保护的方法和意义。 知识与技能 知识类别 知识内容 具体做法
数据的存储
数据的保护
数据保护的意义
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
活动5：特征探索。通过学习、交流、探究和实践，结合本小组选题，对采集到的数据进行预处理，发现和处理缺失值、处理异常数据、求最值、极差、组距、绘制直方图，观察分析数据的分布特征。 知识技能 数据预处理程序关键代码： 可视化图形（截图）：
特征探索结果分析：
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
活动6：聚类分析。通过学习、交流、探究和实践，结合小组选题，对采集到的数据进行聚类分析。 知识技能 聚类分析程序关键代码： 可视化图形（截图）：
聚类分析结果分析：
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
活动7：数据分类。通过学习、交流、探究和实践，结合小组选题，对未分类数据进行分类。 知识技能 数据分类程序关键代码： 数据分类结果（截图）：
数据分类结果分析：
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
活动8：关联分析。通过学习、交流、探究和实践，结合小组选题，探究数据之间的关联关系。 知识技能 关联分析程序关键代码： 关联分析结果（截图）：
关联分析结果分析：
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
活动9：词云图。通过学习、交流、探究和实践，结合小组选题，以可视化的方式呈现数据。 知识与技能 词云图程序关键代码： 词云图（截图）：
词云图结果分析：
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
活动10：数据可视化表达的方式和工具。通过学习、交流、探究和实践，结合小组选题，了解数据可视化分析类型及对应可视化呈现方式，了解数据可视化表达的工具。 知识与技能 数据分析类型 可视化呈现类型 可视化工具 示例代码 呈现效果
必修一第五章 数据处理和可视化表达（UbD设计）
七、组织教学以发挥最大的参与性和有效性。（O）
（1）明确项目问题
（2）规划设计：制订项目学习的学习规划
（3）探究活动：通过探究活动了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法；
学会选用恰当的软件工具或平台处理数据，完成分析报告。
（4）作品制作：“网络购物平台客户行为数据分析和可视化表达”可视化报告
（5）成果交流
项目实施过程包括：
为未知而教，为未来而学。
休息片刻.....

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