高中信息技术 必修1《数据与计算》数据处理和可视化表达 第4课时 (数据可视化表达) 教学设计.docx
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1、第五章数据处理和可视化表达一、项目简介项目主题典型城市空气质量变化研究项目背景2020年9月22日在75届联合国大会上我国提出将努力在2060年实现 “碳中和”,2021年“碳达标”和“碳中和”首次写入政府工作报告,2022年10月16日召开的二十大也再次提到了碳达标。近几年,我国各地方 政府先后采取了一系列措施整治环境,各个城市空气质量也都有了明显的改 善,中国对空气质量的严格要求对推动全球气候治理起到关键性的推动作 用。本项目以大数据为依托,对各典型城市的空气质量数据进行采集和分 析,进而探究数据背后的真相。对应教材广东教育出版社普通高中教科书信息技 术必修1数据与计算第五章课时安排4课时
2、二、课程标准及目标分析(一)课程标准及教材分析1 .本章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。2 .本章对应的学业要求A-1:能够描述数据与信息的特征。(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: 了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法。(计算思维)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:在数据分析的基础上,完成分析报告。(计
3、算思维)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Pyth
4、on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1003.本章的地位和作用本章是本教科书的第五章,将带领学生学习“数据处理和可视化表达”的教学内容,也 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。本 章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。本章以“典型城市空气质量变化研究”为项目范例,通过“典型城市空气质量变化研 究”项目,让学生认识和了解大数据,学会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
5、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。(二)本章对应达成的学科核心素养(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。(信息意识1)(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。(信息意识1)(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。(信息意识1)(4)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。(信息意识1)(5)针对给定的任务进行需求分析,明确需要解决的关
6、键问题。(计算思维1)(6)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。(计算思维1)(7)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。(数字化学 习与创新1)(8)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(信息社会责 任1)(三)目标分析1 .项目目标本章以“典型城市空气质量变化研究”为项目范例,通过“典型城市空气质量变化研 究”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
7、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。2 .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)能够理解对数据保护的意义;(8)能够了解数据预处理及分析;(9)能够体验多种数据分析技术;(10)能够掌握选用恰当的工
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