1.3 数据科学与大数据教学设计-2025-2026学年人教/中图版高中信息技术必修1

《1.3 数据科学与大数据》教学教案设计 一、基础信息 课题名称：1.3 数据科学与大数据 授课年级：高中一年级 所属学科：信息技术 教材版本：人教中图版（必修1） 章 节：第1章 认识数据与大数据 课时安排：1课时（45分钟） 授课教师： 授课时间： 学校名称： 二、教材分析 本节课是人教中图版必修1《数据与计算》第1章“认识数据与大数据”的第3课，是在学生掌握“数据的概念与特征”“大数据的基本认知”等前置知识后的深化拓展内容。教材以“数据科学的产生与大数据的深度应用”为核心线索，衔接了数据认知与后续数据处理、数据分析的知识模块，起到了承上启下的关键作用。 教材内容编排遵循“认知—探究—应用”的逻辑，通过典型案例（如电商推荐、疫情防控数据应用等）引导学生理解数据科学的内涵与流程，结合具体场景解析大数据的核心特征在实际中的体现。本节课的学习不仅能帮助学生构建数据科学的基础认知框架，更能培养其用数据思维分析和解决实际问题的能力，为后续学习数据处理工具、算法应用等内容奠定思想基础。 三、学情分析 1.知识起点： 高一学生通过前两课的学习，已掌握数据的定义、分类、基本特征以及大数据的初步概念，对生活中的数据现象（如手机APP数据、社交媒体数据等）有一定感知。同时，学生在数学学科中已接触过简单的数据统计方法，在物理、化学等学科的实验中积累了初步的数据收集经验，为理解数据科学的流程提供了间接支撑。 2.能力与兴趣： 高一学生处于形象思维向抽象思维过渡的关键阶段，对新鲜的科技现象和生活中的实际应用案例具有浓厚兴趣，动手实践和小组合作探究的意愿较强。他们熟悉互联网环境，能够熟练使用常见的办公软件和社交工具，具备初步的信息检索和数据整理能力，适合通过案例分析、实践操作等方式开展学习。 3.潜在困难： 学生对“数据科学”“大数据技术”等抽象概念的理解容易停留在表面，难以深入把握数据科学流程各环节的内在逻辑以及大数据“价值密度低”“处理速度快”等特征的实际意义。此外，学生在将生活场景与数据科学原理关联时可能存在思维断层，对数据伦理相关问题的认知较为薄弱，需要教师通过具象化案例和针对性引导突破难点。 四、教学目标 1.知识与技能目标： 理解数据科学的定义，掌握数据科学“数据收集—数据处理—数据分析—数据可视化—结论应用”的基本流程，并能准确描述各环节的核心任务。 深化对大数据“4V”特征（海量Volume、高速Velocity、多样Variety、低价值密度Value）的理解，能结合具体案例辨析各特征的表现形式。 初步掌握用简单工具（如Excel）对小型数据集进行整理和简单分析的方法，能通过数据可视化方式（如柱状图、折线图）呈现分析结果。 2.过程与方法目标： 通过案例分析、小组讨论等活动，培养从生活场景中提取数据问题、运用数据科学思维分析问题的能力。 通过实践操作环节，体验数据科学流程的完整应用过程，提升数据整理、分析和可视化的实践能力。 通过小组合作探究，培养团队协作、沟通表达和成果展示的能力。 3.情感态度与价值观目标： 感受数据科学与大数据技术在社会各领域的应用价值，激发对信息技术学科的学习兴趣和探索欲望。 树立正确的数据伦理意识，认识数据安全和隐私保护的重要性，养成规范使用数据的良好习惯。 培养用数据说话、基于数据决策的理性思维，增强数据素养和信息社会适应能力。 五、教学重难点 1.教学重点： 数据科学的定义及“数据收集—数据处理—数据分析—数据可视化—结论应用”的基本流程。 大数据“4V”特征的内涵及在实际案例中的具体体现。 2.教学难点： 数据科学流程各环节的内在逻辑关联及在实际问题中的综合应用。 大数据“低价值密度”特征的理解及“海量数据中提取有价值信息”的思维建立。 数据伦理意识的培养及数据安全、隐私保护在实际场景中的践行。 六、教学准备 1.教师准备： 制作多媒体课件（PPT），包含案例视频、图文资料、练习题等内容。 准备实践操作素材：小型数据集（如班级学生兴趣调查数据、某超市一周销售数据等）、Excel操作步骤指引文档。 设计小组探究任务单，明确探究主题、步骤和成果要求。 准备教学辅助工具：多媒体教室、投影设备、学生端电脑（安装Excel软件）、在线问卷工具（如问卷星）。 2.学生准备： 预习本节课教材内容，初步了解数据科学和大数据的相关概念。 提前熟悉Excel软件的基本操作（如数据录入、排序、筛选等）。 以4人为一组，自由分组，确定小组组长，明确小组分工。 七、教学过程 （一）导入新课（5分钟） 【教师活动】 1.播放两段短视频：一段是“淘宝个性化推荐系统如何根据用户浏览记录推荐商品”，另一段是“疫情期间健康码数据如何实现人员流动轨迹追踪”。 2.提出问题引导思考：“视频中淘宝的推荐功能、健康码的轨迹追踪，背后都依赖什么技术支撑？这些技术是如何处理海量数据并产生价值的？今天我们就一起来探索这些问题的答案——走进数据科学与大数据。” 【学生活动】 1.认真观看视频，结合自身使用淘宝、健康码的经历，初步感知数据的应用价值。 2.针对教师提出的问题，进行简短的小组内交流，尝试说出自己的初步理解。 【设计意图】 选取学生熟悉的生活场景案例，通过短视频的直观呈现方式，快速吸引学生的注意力，激发其学习兴趣。同时，通过问题引导，自然衔接本节课的核心主题，帮助学生建立“生活现象—技术原理”的关联思维，为新知学习做好铺垫。 （二）新知讲授与探究（20分钟） 1.数据科学的定义与流程 【教师活动】 1.结合导入案例，给出数据科学的定义：“数据科学是一门融合了统计学、计算机科学、领域知识等多学科的交叉学科，它通过对数据的收集、处理、分析和可视化，从数据中提取有价值的信息和知识，为决策提供支撑。” 2.借助PPT分步讲解数据科学的基本流程： ①数据收集：讲解收集来源（如调查问卷、传感器、互联网爬虫等），结合“班级兴趣调查”案例说明收集方法的选择。 ②数据处理：强调“去伪存真、去粗取精”，如处理调查数据中的无效问卷、缺失值，结合Excel的筛选、删除功能举例。 ③数据分析：介绍常用方法（如统计分析、对比分析），以“超市销售数据中不同商品销量对比”为例说明分析思路。 ④数据可视化：展示柱状图、折线图等可视化图表，说明其“直观呈现数据规律”的作用。 ⑤结论应用：回归导入案例，说明淘宝推荐、健康码追踪都是结论应用的具体体现。 3.组织小组探究：发放“某小区居民垃圾分类调查数据”，要求小组讨论该数据对应的科学流程各环节应如何操作，每组选取1个环节重点分析。 【学生活动】 1.认真倾听教师讲解，记录数据科学的定义和流程关键节点，结合案例理解各环节的核心任务。 2.小组围绕给定数据集展开讨论，明确各环节的操作要点，重点分析本组负责的环节，形成初步的探究成果。 3.各小组派代表分享探究成果，其他小组补充质疑，共同完善对流程的理解。 【设计意图】 从定义到流程，层层递进，结合具体案例降低抽象概念的理解难度。通过小组探究的方式，让学生主动参与知识的构建过程，在讨论和分享中深化对流程各环节逻辑关联的认识，突破“流程综合应用”这一难点。 2.大数据的核心特征（4V） 【教师活动】 1.承接数据科学流程，引出大数据概念：“当数据科学处理的数据集规模极大、类型多样、产生速度快时，就进入了大数据应用场景。大数据具有4个核心特征，即4V特征。” 2.结合案例逐一解析4V特征： ①海量（Volume）：展示“腾讯QQ单日消息发送量超百亿条”的数据，说明数据规模的庞大。 ②高速（Velocity）：播放“高铁票开售瞬间的抢票数据实时更新”短视频，说明数据产生和处理的高速性。 ③多样（Variety）：展示微信聊天数据（文字、图片、语音、视频），说明数据类型的多样性。 ④ 低价值密度（Value）：以“监控摄像头一天拍摄的视频数据”为例，说明海量数据中有用信息占比低，需通过技术提取价值。 3.提出问题：“结合你生活中的案例，说说某一场景中大数据的4V特征是如何体现的？”组织全班交流。 【学生活动】 1.结合案例和教师讲解，记录4V特征的内涵，重点理解“低价值密度”这一易混淆特征。 2.回忆生活场景（如抖音推荐、运动APP数据等），分析其中大数据4V特征的具体表现，主动举手分享自己的观点。 3.倾听同学分享，对不同场景的特征分析进行补充和完善，深化对特征的理解。 【设计意图】 通过“数据+案例+视频”的多元呈现方式，将抽象的4V特征具象化，帮助学生建立“特征—场景”的对应关系。通过开放性问题引导学生主动关联生活经验，在分享交流中突破“低价值密度”这一难点，同时培养学生的观察能力和表达能力。 3.数据伦理与隐私保护 【教师活动】 1.结合“某APP非法收集用户隐私数据”的新闻案例，提出问题：“大数据时代，我们享受数据带来便利的同时，可能面临哪些风险？如何保护自己的数据隐私？” 2.引导学生讨论后，总结数据伦理的核心要求：不非法收集数据、不泄露他人隐私、不滥用数据进行歧视等，强调“规范使用数据是数据科学的前提”。 【学生活动】 1.结合新闻案例和自身经历，讨论数据隐私泄露的危害，如个人信息被贩卖、遭遇精准诈骗等。 2.分享自己在使用APP时保护隐私的方法，如关闭不必要的权限、不随意填写个人信息等。 3.倾听教师总结，树立“数据有价，隐私无价”的伦理意识。 【设计意图】 结合真实新闻案例，让学生直观感受数据伦理问题的现实性和重要性，避免空洞说教。通过讨论引导学生主动思考隐私保护的方法，将情感态度与价值观目标落到实处，突破“数据伦理培养”这一难点。 （三）实践练习巩固（12分钟） 【教师活动】 1.布置实践任务：发放“某班级50名学生的期中考试各科成绩数据集”，要求各小组按照数据科学流程完成以下任务： ①数据处理：用Excel筛选出无效成绩（如0分或超出满分的成绩）并标注。 ②数据分析：对比分析语文、数学、英语三科的平均分，找出最高分和最低分科目。 ③数据可视化：用Excel制作三科平均分的柱状图。 ④结论应用：基于分析结果，为班级各科学习提出1条合理化建议。 2.教师巡视各组，对Excel操作（如筛选、插入图表）有困难的学生进行个别指导，提醒学生注意数据处理的准确性。 3.选取2-3个小组展示实践成果，点评其流程完整性、数据分析的合理性和可视化图表的规范性。 【学生活动】 1.小组分工合作，按照任务要求逐步完成数据处理、分析、可视化和结论总结，组长协调各成员进度。 2.遇到操作困难时，先小组内讨论解决，若无法解决则向教师求助。 3.展示小组成果，倾听教师和其他小组的点评，反思自身操作中的不足。 【设计意图】 通过真实的成绩数据集实践，让学生完整体验数据科学流程的应用过程，将理论知识转化为实践能力。小组分工合作培养学生的协作能力，教师巡视指导兼顾不同层次学生的需求，成果展示和点评则帮助学生发现问题、优化思路，有效巩固教学重点。 （四）课堂小结（5分钟） 【教师活动】 1.引导学生自主梳理本节课知识框架：“今天我们学习了数据科学与大数据的相关知识，大家可以从‘是什么（定义）—怎么做（流程）—有什么特征（4V）—要注意什么（伦理）’这几个方面回忆一下本节课的核心内容。” 2.邀请2名学生分享自己的知识梳理结果，教师结合学生分享，用PPT展示完整的知识框架图，强调重点和难点。 3.升华主题：“数据科学与大数据正在改变我们的生活和社会，希望大家能带着今天所学的知识和思维，在未来的学习和生活中善用数据、敬畏数据。” 【学生活动】 1.按照教师引导的思路，在笔记本上绘制简易的知识框架图，梳理本节课的核心知识点。 2.主动分享自己的梳理结果，倾听同学和教师的补充，完善自身的知识体系。 3.结合教师的升华总结，深化对本节课学习意义的认识。 【设计意图】 通过引导学生自主梳理知识框架，培养其归纳总结能力，帮助学生构建系统化的知识体系。学生分享和教师补充相结合的方式，既能检验学生的学习效果，又能强化重点、突破难点，最后的主题升华则呼应情感态度与价值观目标。 （五）布置作业（3分钟） 【教师活动】 1.布置分层作业： ①基础作业：完成教材课后练习题，复习数据科学流程和大数据4V特征，整理本节课笔记。 ②拓展作业：选取一个自己感兴趣的领域（如体育、娱乐、教育），通过互联网查找该领域中大数据应用的案例，撰写一篇200字左右的案例分析，说明案例中大数据的4V特征和数据科学流程的应用。 ③实践作业：用Excel收集自己一周的零花钱支出数据，完成数据处理、分析和可视化，下节课分享分析结果。 2.强调作业提交时间和要求，提醒拓展作业需注明案例来源，实践作业要保证数据的真实性。 【学生活动】 1.记录作业内容和要求，明确不同作业的完成重点。 2.针对作业中的疑问向教师提问，明确完成思路。 3.制定课后作业完成计划，确保按时完成。 【设计意图】 分层作业的设计兼顾了不同层次学生的学习需求，基础作业巩固核心知识，拓展作业培养信息检索和案例分析能力，实践作业则延续课堂实践，深化数据应用能力。作业要求的明确和提醒，有助于培养学生良好的学习习惯和学术规范。 八、板书设计 1.3 数据科学与大数据 一、数据科学 1.定义：交叉学科，提取数据价值 2.流程：收集→处理→分析→可视化→应用 案例：班级成绩分析、垃圾分类调查 二、大数据的4V特征 1.海量（Volume）：规模庞大 2.高速（Velocity）：产生/处理快 3.多样（Variety）：类型丰富 4.低价值密度（Value）：需提取价值 三、数据伦理与隐私保护 1.核心：不非法收集、不泄露、不滥用 2.做法：保护隐私，规范用数据 四、实践应用：Excel数据处理与可视化 九、教学反思 本节课以“案例导入—新知探究—实践巩固—总结升华”为主线，围绕数据科学与大数据的核心知识展开教学，基本达成了预设的教学目标。成功之处在于： 1.案例选取贴近学生生活，如淘宝推荐、健康码追踪、班级成绩分析等，有效降低了抽象概念的理解难度，激发了学生的学习兴趣。 2.采用“讲解+探究+实践”的混合教学模式，通过小组讨论、实践操作等活动，充分调动了学生的主动性和参与度，培养了其协作能力和实践能力。 3.注重知识的系统性和逻辑性，通过课堂小结引导学生梳理知识框架，帮助学生构建完整的知识体系，同时兼顾了数据伦理等情感态度目标的渗透。 不足之处及改进方向： 1.部分学生对Excel数据可视化操作不够熟练，导致实践环节进度不一。后续教学中，可提前发放操作视频预习，课堂上增加针对性的演示环节，同时组建“互助小组”，让操作熟练的学生帮助有困难的同学。 2.大数据“低价值密度”特征的理解仍有部分学生存在困难。后续可增加“从海量监控数据中提取异常行为”的模拟案例，让学生通过手动筛选体验“低价值密度”到“高价值信息”的转化过程，深化理解。 3.数据伦理部分的讨论时间相对有限，学生分享的深度不足。后续可引入更多典型案例（如大数据杀熟），组织专题小辩论，让学生在思辨中强化数据伦理意识。 总体而言，本节课通过多元教学手段突破了重难点，实现了知识、能力与情感目标的融合，但在兼顾学生个体差异和深化难点理解方面仍需优化，后续将结合学生作业反馈和课堂表现进一步调整教学策略。 学科网（北京）股份有限公司 $