资源简介

数据处理与可视化表达
单元教学设计
一、基本信息
学科 信息技术 教学对象 高一
课程标准模块 必修模块一
教材版本 2019粤教版普通高中信息技术必修一《数据与计算》
教学环境 学生机房
教学课时 6课时
二、单元项目简介
1、单元项目主题 网络购物平台客户行为数据分析和可视化表达
2、单元项目情境 同学们，你网购过吗？在你的周围，会经常遇到网购行为吗？为什么会选择网购？ 网络购物中，消费者购物的任何行为细节都会被服务器所记录。通过大数据分析，商家可以了解消费者的偏好甚至预测其购买行为，如图5-1所示。 大数据分析使得商家可以追踪客户的行为并确定最有效的方式以提升客户对购物平台的忠诚度，根据客户的个性化需求提供相应的产品或服务以获得更大的市场占有率。
3、单元项目规划
三、单元内容分析
1、单元主要内容
本章内容框架如下图：
本章是教科书《数据与计算》的第五章，将在第四章程序设计基础的学习基础上，围绕“数据处理与可视化表达”的知识主题，通过单元项目主题“网络购物平台客户行为数据分析和可视化表达”，引导学生学习与感受程序在大数据分析与处理中的应用，让学生理解随着社会数据量和个人数据量的增大，选用恰当的软件工具或平台处理数据、发现信息，已逐步成为人们解决问题的一种重要方式，并通过对数据和大数据进行采集、存储、处理，以及从中发掘有价值的信息等过程，让学生全面了解数据与计算的重要意义，从而提升学生的信息素养。
2. 单元对应课标的内容要求
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。
3、单元地位和作用
本章是第四章内容的进一步应用，以培养信息素养为目标，以知识技能为载体，以项目学习活动为途径，开展自主、协作、探究学习，让学生了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法。是学习第六章人工智能及其应用的知识基础与技能准备，也奠定了选择性必修模块《数据管理与分析》和《人工智能初步》的学习基础。
4、单元对应学业要求
编号 具体要求 素养指向
A-1 能够描述数据与信息的基本特征 信息意识
A-3 能够根据需要选用合适的数字化工具开展学习。 数字化学习与创新
A-4 能根据需要选用合适的数字化工具开展学习 数字化学习与创新
A-5 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，并能通过技术方法对数据进行保护。 计算思维、信息社会责任
A-6 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 信息社会责任、计算思维
四、单元目标分析
1、核心素养目标
信息意识 1）针对特定的信息问题，自觉、主动比较不同的信息源，能描述数据与信息的关系，确定合适的信息获取策略。 2）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 3）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。 知识目标
计算思维 1）针对给定的任务进行需求分析，明确需要解决的关键问题 2）按照问题解决方案，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。 能力目标
数字化学习与创新 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。
信息社会责任 1）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。 2）采用简单的技术手段，保护数据、信息以及信息设备的安全。 情感目标
2、项目目标
本章以“网络购物平台客户行为数据分析和可视化表达”为项目范例，通过“网络购物平台商品销售数据分析和可视化表达”项目，组织学生进行自主、协作、探究学习，让学生认识大数据及其特征、理解数据对日常生活的影响，了解数据采集的基本方法及其对数据保护的意义，能够在一大批杂乱无章的数据中，运用数字化的工具和技术分析数据，并学会选用恰当工具实现数据的可视化表达，以便更好的理解数据。学习过程将知识建构、技能培养与思维发展融入运用数字化工具解决问题和完成任务的过程中，促进本章对应课标的学科核心素养水平的达成，完成项目学习目标。
3、学业目标
（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。
五、单元教学重难点分析
1、教学重点
（1）了解数据采集的方法和工具；
（2）了解数据预处理及分析；
（3）体验多种数据分析技术；
（4）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。
2、难点
（1）体验多种数据分析技术；
（2）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。
五、单元学情分析
1、知识积累
学生在第四章已经体验了利用程序去解决问题，了解了python程序设计语言的基础知识，掌握了程序的顺序结构、选择结构和循环结构，学会了使用程序设计语言实现简单算法，日常生活中也接触了很多大数据的应用，奠定了本章知识理解的基础。
2、学习能力
经过前期的学习，学生积累了一定的编程经验和项目式学习需要的自主协作与探究的学习方式，便于本章开展项目学习。
3、学习兴趣
处于当前大数据时代的高中生，好奇心强，对于新事物具有积极学习的态度。
六、教学方法与策略
1、单元学习方式
通过小组合作方式开展项目探究式学习
2、具体学习策略
本章以知识为载体，以项目为途径，围绕“网络购物平台客户行为数据分析和可视化表达”的不同阶段展开展活动的探究，进而掌握知识提升素养。
七、单元教学规划
1、课时规划
3、教学准备
环境准备 Python程序运行环境-- 文档编辑—office办公软件
资料准备 教学课件、教学微课、活动记录表、程序文档
4、教学过程规划
第1课（认识大数据） 环节一：单元情境与单元内容安排分析
环节二：课时主题导入
环节三：知识一：大数据的概念+探究活动一
环节四：探究活动二+大大数据的特征+探究活动三
环节五：知识三：大数据对日产生活的影响+探究活动四
环节六：总结与检测
第2课时 （5.2.1 数据采集的方法与工具） 环节一：复习回顾与课时主题导入
环节二：知识一--数据采集的内涵与过程
环节三：知识二--系统日志采集法+探究活动一
环节四：知识三--网络数据采集法+探究活动二+探究活动三
环节五：知识巩固与总结
第3课时 （5.2,2 数据的存储与保护） 环节一：复习回顾
环节二：5.2.1内容拓展活动探究一
环节三：课时主题导入
环节四：知识学习+探究活动二
环节五：总结与检测
第4课时 (5.3.1特征探索&5.3.2关联分析） 环节一：复习回顾
环节二：知识一：数据分析+课时主题导入
环节三：知识二：数据分析的过程
环节四：知识三：创建MySQL数据库+探究活动一
环节五：知识四：特征探索+探究活动二
环节六：知识五：关联分析+探究活动三
环节七：知识总结与练习
第5课时 (5.3.3聚类分析&数据分类） 环节一：复习回顾
环节二：课时主题导入
环节三：聚类分析+探究活动一
环节四：数据分类+探究活动二
环节五：总结
环节六：检测
第6课时 (5.4数据的可视化表达） 环节一：复习回顾
环节二：课时主题导入
环节三：知识一：数据的可视化表达的内涵与方式+探究活动一
环节四：知识二：词云图+探究活动二
环节五：知识三：数据的可视化表达工具+探究活动三
环节五：总结与检测
八、单元评价规
评价工具 作用
学习活动记录表 用于整个学习活动，主要作用是指导学生开展项目学习活动，明确项目学习内容，记录学习过程及阶段性成果。
知识问卷 对知识学习进行检测
九、教学反思
单元授课结束后结合课堂学生学习效果及存在的问题进行分析，促进教学改进。

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