资源简介

《数据的分析与可视化表达》
教学设计方案
课程内容 《数据的分析与可视化表达》 课程学时 必修一5.3和5.4
所属学科 信息技术 教学对象 高二学生
一、教材内容分析
本节课主要讲解了广东教育出版社信息技术必修一第五章《数据处理和可视化表达》第三节与第四节的相关知识，主要介绍了数据分析的四种类型和数据可视化表达的常用呈现类型，在简单了解的基础上，理解四种数据分析的原理及可视化表达的直观性。 本节课教学内容较多，需要学生结合数学学科的相关知识，理解数据分析的原理；加之课堂时间有限，教师需要把握课堂节奏，合理安排教学内容，紧疏结合，详略得当。
二、教学目标（核心素养）
信息素养 在完成本节课程的学习后，学生能够记忆数据分析的四种类型，简单描述四种数据分析的工作原理；同时，学生能够对不同类型的数据用不同类型的可视化表达方式做出正确的判断。 计算思维 学生通过本节课的学习，能够运用数学思维进行简单的数据分析。 数字化学习与创新 信息社会责任 通过本节课的学习，学生能够感受到数学统计在日常生活中的广泛用途。
三、学习者特征分析
本课的教学对象为高二年级的学生，在前一节的学习，学生学习了数据采集、存储和保护的方式，在此基础上学生数据分析和可视化表达，可以将新知识与学过知识之间建立联系，建构完整的数据处理的知识体系。 本班学生与教师的互动较为积极，教师需要注意把握互动的时间。
四、教学模式选择与设计
本节课教学内容多集中在课程前半节，教师需要控制好时间；此外，课程内容与数学统计的关联度较高，高二学生的数学课程进度恰好在统计一节，教师在讲授过程中可以多提问学生，让学生自行计算。 教学重点：数据分析四种方式的工作原理。 教学难点：关联分析和聚类分析的基本算法思路。
五、教学环境及资源准备
本节课在计算机教室授课，教师主要通过广播向学生端展示课件和教学视频。
六、教学过程
（教学过程需要创设具体情境）
学习步骤 学生活动 教师活动 媒体资源
课前准备 学生在计算机教室中入座，检查各自的学生机是否能正常使用。 教师打开教师端电脑，检查课件的播放、与学生端的连接控制等问题。
直入主题 学生跟随教师回忆上节课关于数据采集、存储和保护的有关知识，便于和这节课的知识进行衔接。 “今天我们来学习第五章的第三节和第四节，数据分析及可视化表达。 在上节课中，我们学习了数据采集、存储和保护的方法，现在，我们继续学习数据处理的后续步骤，数据分析和可视化表达。 数据分析指的是……” 教师端广播 PPT课件
特征探索 学生跟随教师的思路，学习数据分析中的特征探索。 特征探索主要做数据的预处理工作，其主要方式是借助直方图求数据的描述性统计量等，依次判断数据是否有缺失、有异常。 直方图是学生数学学科中会学到的知识，教师可以借由数学知识帮助学生理解。 教师端广播 PPT课件 教学视频
关联分析 课程中需要计算的部分，教师交由学生自行计算。 教师由关联分析的经典案例入手，借由一个商品捆绑销售的案例，让学生在计算过程中逐步构建关联分析的算法思维。 教师端广播 PPT课件
聚类分析 除聚类分析的定义外，教师主要讲解聚类分析的一种算法——K平均算法，由一个简单的散点图案例出发，演示K平均算法的的聚类思路，最后由特殊到一般，教师带领学生总结K平均算法的算法思路。。 教师端广播 PPT课件
数据分类 学生借助数学学科中条件概率的知识进行计算，理解贝叶斯分类的原理。 教师借助直观的图示和比喻，帮助学生认识数据分类的定义。 之后，教师借助“垃圾邮件和正常邮件”的案例，帮助学生学习数据分类中的贝叶斯分类技术如何运作。 教师端广播 PPT课件
数据的 可视化表达 教师借助“吉林省22年春疫情趋势变化”的动图，直观形象地向学生展示，可视化呈现有时比单纯的符号数据呈现更有说服力，以此开始讲解数据可视化的定义。 教师带领学生了解可视化呈现的不同方式，使学生能够针对不同的数据分析类型，选择适合的呈现方式。 教师端广播 PPT课件
课堂总结 学生跟随教师思路回顾本节课所学的知识。 教师总结本节所学的知识，重复强调重点。 教师端广播
七、板书设计
八、教学设计反思
本节授课在机房进行，学生端电脑被教师机控制，学生的注意力大多较为集中。 本节课的教学内容较为抽象，为了帮助学生更好地理解不同数据分析方法的算法思路，我在课堂上引用了很多与生活相关的案例，通过带领学生分析案例，计算结果，达到从特殊到一般，学生自行总结出算法思路的目的。 课堂总体效果不错，学生的反应也比较积极，但是，涉及到数学学科的相关知识，我在一些名词和表达方面有所欠缺，需要和其他数学教师进行沟通，确保自己教授的知识没有错误。

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