第1章认识数据与大数据1.3数据科学与大数据-高中教学同步《信息技术-数据与计算》(教案）（人民教育出版社）

科目

授课时间节次

--年—月—日（星期——）第—节

指导教师

授课班级、授课课时

授课题目

（包括教材及章节名称）

第1章认识数据与大数据1.3数据科学与大数据-高中教学同步《信息技术-数据与计算》(教案）（人民教育出版社）

设计思路

本节课以《信息技术-数据与计算》教材第1章1.3节“数据科学与大数据”为核心内容，针对高中学生特点，以培养学生的信息素养和数据分析能力为目标。课程设计注重理论与实践相结合，通过引入生活中的大数据案例，引导学生理解数据科学的内涵和大数据的价值。同时，结合教材内容，设计互动讨论、案例分析等环节，激发学生学习兴趣，培养学生独立思考和团队协作能力。

核心素养目标

二、核心素养目标

1.信息意识：培养学生主动关注数据、发现数据价值的意识，提高对信息技术的敏感度。

2.计算思维：通过数据科学的方法，引导学生分析问题、设计算法，提升逻辑思维和创新能力。

3.数据能力：掌握数据处理的技能，包括数据收集、整理、分析和呈现，提高学生的数据处理能力。

4.数字公民素养：教育学生遵守数据安全、隐私保护等法律法规，树立正确的数据伦理观念。

学习者分析

1.学生已经掌握了初中阶段的基础信息技术知识，包括计算机操作、网络应用和简单的数据处理方法。

2.高中阶段的学生对新鲜事物充满好奇心，对于大数据等现代信息技术具有较高的兴趣。他们在分析问题和解决问题方面具备一定能力，喜欢通过小组合作和探究式学习来深入理解知识。学生的个体学习风格多样，有的偏好直观演示，有的偏好逻辑推理。

3.学生可能遇到的困难和挑战包括：对数据科学理论的理解可能较为抽象，对大数据处理技术和工具的操作可能不够熟练，以及将理论应用于实际问题时可能缺乏足够的经验和技巧。此外，学生在理解数据隐私和安全方面的法律法规时可能存在困惑。

教学方法与策略

1.教学方法：结合讲授法、案例研究法和项目导向学习，以问题驱动为主线，引导学生主动探索数据科学的原理和应用。

2.教学活动：设计数据案例分析活动，让学生分组讨论，通过角色扮演模拟数据科学家的工作流程；开展项目导向学习，让学生在完成实际数据项目的过程中学习数据处理和分析技能。

3.教学媒体：利用多媒体教学资源展示大数据案例，使用交互式电子白板增强课堂互动，结合在线学习平台提供延伸阅读材料和实时反馈。

教学过程设计

1.导入环节（用时5分钟）

-创设情境：通过展示一组有趣的大数据图表，如社交媒体用户行为分析，让学生直观感受大数据的魅力。

-提出问题：询问学生“你们认为大数据在生活中有哪些应用？”引导学生思考大数据的重要性。

2.讲授新课（用时15分钟）

-简介数据科学：讲解数据科学的定义、发展历程和核心组成部分，包括数据采集、存储、分析和可视化。

-大数据的特征：介绍大数据的四个特征（大量、多样、快速和价值），并通过实例解释每个特征。

-案例分析：分析一个具体的大数据应用案例，如电商平台的用户行为分析，让学生理解大数据在实际中的应用。

3.师生互动环节（用时10分钟）

-小组讨论：将学生分成小组，讨论大数据如何帮助解决现实问题，每组选代表分享讨论结果。

-角色扮演：模拟数据科学家的工作场景，学生扮演不同角色，如数据分析师、项目经理等，进行数据项目的规划和分析。

4.巩固练习（用时10分钟）

-练习题：提供一些与大数据相关的练习题，让学生独立完成，检验他们对新知识的理解和掌握。

-讨论反馈：让学生互相检查答案，并进行讨论，教师根据学生的反馈给予指导和建议。

5.课堂总结（用时5分钟）

-回顾重点：教师简要回顾本节课的重点内容，确保学生带走核心知识。

-提问环节：开放提问，鼓励学生提出关于大数据的疑问，教师解答，强化理解。

6.作业布置（用时分钟不计入总时长）

-布置作业：要求学生结合课堂所学，撰写一篇关于大数据应用的小论文，以加深对大数据价值的理解。

整个教学过程注重学生的参与和互动，通过案例分析和角色扮演等活动，让学生在实践中学习数据科学和大数据的知识，同时培养他们的信息意识和计算思维。

知识点梳理

1.数据科学的定义：数据科学是指利用数学、统计和计算机技术来分析和解释数据，旨在从大量数据中提取有价值信息的一门学科。

2.数据科学的组成部分：数据科学主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化和数据应用等环节。

3.大数据的特征：大数据具有四个主要特征，即大量（Volume）、多样（Variety）、快速（Velocity）和价值（Value）。

4.数据采集方法：数据采集可以通过问卷调查、传感器、网络爬虫、API接口等多种方式实现