第19课 数据呈现可视化 教案 -2024—2025学年人教版（2024）初中信息技术八年级全一册

课题 第19课 数据呈现可视化 共1课时 第1课时 课型 新课 应到人数 实到人数 主备人 备课时间 月 日 授课时间 月 日 教学内容及教材分析 本节课是人教版《初中信息技术八年级（下册）》第四单元《简易物联系统实践》第19课，课题为《数据呈现可视化》。通过理论与实践相结合的方式，使八年级学生了解并掌握数据可视化的基本概念、作用及其在实际生活中的应用。数据可视化作为信息时代的重要技能之一，不仅能够帮助学生更好地理解和分析数据，还能培养他们的信息素养和创新能力。考虑到八年级学生的认知水平和兴趣特点，教学内容设计上注重从生活实例出发，逐步引导学生深入探索数据可视化的多种形式和实现方法，从而激发他们的学习兴趣和探究欲望。 课标要求 了解数据可视化的作用，熟悉常见的数据可视化方式。在解决实际问题时，能够选择合适的方式可视化呈现数据。 核 心 素 养 目 标 信息意识：学生能够认识到数据可视化在信息社会中的重要作用，理解数据可视化对于理解复杂信息、发现潜在规律的重要性。培养学生主动寻找并利用数据可视化工具解决问题的意识。 计算思维：学生能够运用数据可视化的方法，将复杂的数据转化为直观的图表，展现数据的特征和变化趋势。通过实际操作，锻炼学生的逻辑思维能力和问题解决能力。 数字化学习与创新：学生能够掌握使用Python绘图库进行基本图表绘制的方法，具备初步的编程实践能力。鼓励学生尝试不同的数据可视化方式，培养创新思维和个性化表达能力。 信息社会责任：引导学生关注数据可视化在现实生活中的应用，如环境监测、交通管理等，增强他们的社会责任感和使命感。培养学生正确、合理地使用数据可视化工具，尊重和保护个人隐私和数据安全。 教学重点 数据可视化的基本概念、作用及常见方式（趋势可视化、比例可视化、分布可视化和标签云）。使用Python绘图库进行基本图表绘制的方法。 教学难点 如何引导学生将理论知识应用于实际操作中，独立完成数据可视化项目。培养学生的创新思维和个性化表达能力，使他们在掌握基本技能的基础上能够创造出具有个人特色的数据可视化作品。 教学方法 情境教学法、任务驱动法、分组合作法、示范讲解法。 学习方法 自主探究法、合作学习法、实践操作法。 教学工具 具备上网条件的信息科技实验室、多媒体课件。 教 学 过 程 教 学 过 程 教 学 内 容 二次备课 复习巩固： 利用一段关于智能家居系统的视频引入，让学生观察视频中的数据是如何被收集和呈现的。 新课导入： 询问学生如何将抽象的数据以更直观的方式展示出来，激发学生对数据可视化的兴趣。 新课教学： 对数据进行统计分析，虽然可以粗略了解数据的特征，但不能充分利用其价值。例如，在分析环境温度时，很难从最大值、最小值和平均值了解温度变化的趋势。此外，大量的数据会让人觉得枯燥、乏味，且难以看懂，这时就需要借助数据可视化直观地呈现数据。 一、了解数据可视化的作用 数据可视化是一种将数据转化为图表、图形的手段。通过数据可视化可以将大量的数据转化为易于理解的图像，在数据分析过程中发挥着重要作用。 1. 发现数据异常 通过数据可视化可以更加容易识别并定位数据中存在的异常。如图19.1所示，对温度数据进行可视化呈现后，可以直观地发现13:00左右的数据有异常。 2. 了解整体概况 数据可视化能帮助人们方便、直观地了解物联系统的整体概况。如图19.2所示，智慧社区的数据监测大屏，可以帮助工作人员及时了解社区概况。 3. 发现趋势变化 数据可视化可以展示历史数据的情况，帮助人们理解数据变化情况，并助力预测未来的发展趋势。例如，一些提供航班出行服务的手机应用软件会显示航班的起降时间（图19.3），人们可以据此判断，近期乘坐此航班大概率会晚点。 二、熟悉常见的数据可视化类型 常见的数据可视化方式包括趋势可视化、比例可视化、分布可视化等。 1. 趋势可视化。通常用于描绘数据随时间的变化趋势。常见的趋势可视化包括折线图、柱形图等。 2. 比例可视化。通常用于显示不同部分所占整体的比例关系。常见的比例可视化包括饼图、环形图等。 3. 分布可视化。通常用于展示数据的分布规律，可通过散点图来实现。将散点图与地图结合，可以用来表示数据在地理位置上的分布情况。例如，可以在共享单车手机应用软件中轻松查询附近空闲单车的位置。 此外，随着数据可视化的发展，还出现了“标签云”可视化方式。标签云可以直观展示一段文本数据中的高频词，词频越高，字体就越大，人们不用阅读全文，也可以大概了解文本的重点内容。 三、体验数据可视化 在对数据进行可视化呈现前，要先明确数据可视化的目的。为了解教室中不同位置的温度变化情况，需要将温度数据进行可视化呈现。很多物联网服务平台提供了数据可视化功能，能够展示温度变化的趋势。此外，电子表格软件也可以生成图表。 在编程处理数据时，可以利用绘图库来生成各种图表。例如，matplotlib是Python中常用的图表生成模块，ECharts是一款常用在网页上的数据可视化图表库。通过对绘图函数参数的设定，可以设计出个性化的图表。 教 学 过 程 课堂练习: 学习活动 尝试根据以下步骤，利用Python中的绘图库为教室环境数据绘制温度变化趋势图，主要代码如图19.4所示。 1. 准备数据。要绘制温度变化趋势图，需要准备好横坐标数据和纵坐标数据。时间数据作为横坐标数据保存到变量X中，对应的温度数据作为纵坐标数据保存到变量Y中。 2. 设置画布和标题。图表的大小由画布来决定，利用plt.figsize( )可以指定画布大小。此外，图表往往需要标题，可通过plt.title( )来设置。这里设置长、宽数据分别为8和6的画布，并设置“Temperature”作为图表的标题。 3. 绘制图表并显示。不同类型的图表的绘图函数有所不同。其中，plt. plot( )用来绘制折线图，plt.scatter( )用来绘制散点图，plt.bar( )用来绘制柱形图。温度变化趋势是基于时间产生的，可以用折线图来呈现。这里调用plt. plot( )，利用之前保存在变量X和Y中的数据来绘制折线图，并通过plt.show( )把折线图显示出来。。 课堂小结: 1．数据可视化的作用包括发现数据异常、了解整体情况、发现趋势变化等。 2．常见的数据可视化方式包括趋势可视化、比例可视化、分布可视化和标签云。 3．对环境数据进行可视化，包括数据准备、设置画布和标题、绘制图表并显示等步骤。 作业布置: 列举出至少三种数据呈现的方法，并说明它们的作用。 板书 设计 第19课 数据呈现可视化 一、了解数据可视化的作用 二、熟悉常见的数据可视化方式 三、体验数据可视化 组长审批意见及签字 签字： 年 月 日 教学反思 课后签字 签字： 年 月 日 ( 第 1 页 共 6 页 ) 学科网（北京）股份有限公司 $$