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高中新课程新教材优质课评选
普通高中新课程新教材优质课评选 暨优秀课例汇集活动教学设计基本要求
一、单元教学设计基本要求
（一）单元基本信息
学科 信息技术 实施年级 高一 设计者
课程标准模块 必修 1《数据与计算》
使用教材 粤教版普通高中教科书信息技术
单元名称 数据处理和可视化表达
单元课时 4 课时
（二）单元项目规划
1、项目名称
网络购物平台客户行为数据分析和可视化表达
2、项目核心概念
本章通过“网络购物平台的客户行为数据分析和可视化表达 ”项目学习， 让学生 认识大数据及其特征，了解数据采集的基本方法及数据保护的意义；学会运用恰当的 软件工具或平台分析处理数据， 实现数据的可视化表达， 帮助学生全面认识和了解数
据与计算的重要意义，从而培养学生的四大核心素养。
3、项目呈现方式
（1）网购物品->了解大数据概念->探究大数据特征->感受大数据的利弊
（2）采集网购数据->探究不同的数据采集方法->数据的存储和保护
（3）网购数据分析->探究不同的数据分析方法
（4）网购数据的可视化表达->认识数据可视化->探究不同的可视化表达工具
4、项目学情分析
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，体验了程序设计基本流程，掌握了程序调试与运行的方法。
1
5、项目资源
（1）工具： Xampp、Pycharm、后羿采集器、 python
（2）微课视频
（3）python 帮助文档
（三）单元学习目标
1、理解数据与信息的特征。（信息意识）
2、学会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）
3、了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法。（计算思维）
4、利用软件工具或平台对数据进行采集、整理、计算与呈现，并通过技术方法 对数据进行保护。（计算思维、信息社会责任）
5、在数据分析的基础上，完成分析报告。（计算思维）
（四）单元教学过程
1、根据视频“大数据在购物中的产品推介事例”，师生共同探究大数据概念。
2、学生分组探究大数据的特征（从三个角度），完成项目活动记录表。
3、师生共同总结大数据和传统数据的区别。
4、学生探究大数据在日常生活中利弊，完成项目活动记录表。
5、学生分组探究网购数据采集的方法和工具。
6、学生通过观看视频、阅读教材，查找资料，了解数据存储和保护的方法。
7、学生分组探究数据分析的方法，完成项目活动记录表，教师总结。
8、师生共同探讨网购数据的呈现方式，认识数据可视化及其作用。
9、观看微课，各小组根据选题进行探究、实践，以可视化的方式呈现数据，完 成活动记录表。
10、学生体验 Seaborn 和 Bokeh 两种工具数据可视化表达的效果。
11、在探究活动的基础上，完成小组报告。
（五）单元评价建议
1、项目学习活动记录表
班级 小组编号
项目选题 项目主题
项目目的
小组成员及分工
组长：
记录员：
2
项目规划 问题列表
编号 问题内容 方法
探 究 活 动 项 目 实 施 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
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
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）：
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
;
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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
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：
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：
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：
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。
4
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：
活动 9：认识数据可视化。通过讨论、交流和探究，认识数据可视化及其作用。
知识与技能
数据可视化： 作用：
活动 10：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：
活动 11：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 呈现效果
2、作品评价量表
项目及分值 评分标准与分值 得分
选题与规 划 20 准确把握项目学习的意义和目的。 5
选题有应用价值、创新价值，适宜解决、可行性高。 5
准确分析方案的需求。 5
准确描述方案的功能。 5
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
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 30 根据目的，设计出切实可行的方案。 10
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。 10
报告内容完整，结构清晰，排版美观。 10
合计得分 100
二、单元教学设计说明
1.单元：①单元是能够整体落实学科核心素养的基本学习单位/课程单位（包括目 标、内容、过程、评价、时间等）；②单元学习围绕体现大观念、大概念的学习主题 开展， 强调内容组织结构化和内容呈现情境化；③单元教学过程通过系列化、自主性、
进阶性活动来组织。
2.主题：①主题指向单元核心内容；②主题反映学科本质和大观念、大概念，能 促进学生建构学科知识体系，建立与真实世界的联系；③主题在内容的结构化与情境
化以及育人的意义与价值等方面具有引领性。
3.教学案例：应该包括教学设计、教学实施、教学反思三部分。本单元教学设计 基本要求主要反映指向学生深度学习的教学设计（包括单元教学规划和课时教学设计 示例） 和教学反思两部分。建议教学实施采用视频课（以课时为单位， 或者以学习任
务/活动为单位拍摄）补充。
4.单元教学规划和课时教学设计关系：①单元教学规划各栏目侧重结构化设计， 概括性描述，体现整体性；②课时教学设计示例各栏目在单元教学规划基础上侧重具 体化呈现，建议从教师引导、指导、阐述和学生做想讲练两方面具体描述， 体现操作
性；③课时教学设计是对单元教学规划部分内容的具体展开。
5.教学过程：①采用系列化项目/任务/活动作为教学环节来呈现教学过程；②针
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对构成项目/任务/活动的要素来描述各任务/活动（如针对情境引导和任务/活动的准
备、展开、总结、拓展或者完成项目/任务/活动的步骤等要素来描述各项目/任务/活
动）。
三、单元教学设计评选要求（供评委参考）
1.单元选择：能够作为整体落实学科核心素养的基本学习单位。
2.主题设计：能够概括核心概念、内容结构、呈现方式、教学过程、育人价值等，
在内容的结构化与情境化、项目/任务/活动的系列化、自主性、进阶性以及育人的意
义与价值等方面具有引领性。
3.目标设计：①单元和课时学习目标能够体现学科核心素养要求， 倡导项目/任务/
活动设计；②课程目标→单元目标→课时目标体现具体化过程，并建立关联。
4.教学过程：①能够以任务/活动为环节呈现单元和课时的教学过程；②任务/活
动设计指向学习目标， 体现系列化、自主性、进阶性， 呈现教师引导、指导、阐述与
学生做想讲练的结合；③单元教学过程设计侧重结构化，课时教学设计侧重具体化。
5.评价设计：能够依据学习目标、伴随任务/活动， 着眼教学改进， 呈现评价内容（结
果与过程）、评价指标（关键表现）、评价方法（注意操作性） 和赋值方法（结果表达）。
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