第19课 数据呈现可视化 第2课时 教学设计2025-2026学年人教版初中信息科技八年级全一册

该初中信息科技教学设计聚焦数据可视化实操与优化，通过梳理WPS表格和Python制作图表的方法，结合学生前置任务中的问题导入，衔接上节课可视化作用，明确基础制作、场景优化、成果展示目标，提供步骤卡、代码模板等学习支架。 以实践创新与工程思维为核心，特色在于场景化优化（如班级汇报突出异常点、校园展示强调结论）、双工具对比（WPS快速制作与Python个性化设计），规范数据来源标注与小组协作培养信息社会责任，助力学生提升实操与迭代能力，为教师提供结构化教学资源。

第19课《数据呈现可视化》教学设计 第2课时：让数据“绘成图表”——数据可视化实操与优化 一、课时基本信息 学科：信息科技 年级：八年级 课时主题：让数据“绘成图表”——数据可视化实操与优化 课时时长：45分钟 对应教材内容：第四单元第19课19.3体验数据可视化 新课标核心素养对接：聚焦“实践创新”与“工程思维”，以物联花盆数据为载体，掌握用WPS表格和Python制作核心图表的方法，能根据展示需求优化图表，培养“目标导向—实操制作—优化迭代”的工程思维。 二、课时教学目标 （一）核心素养目标 实践创新：能独立用WPS表格制作物联花盆数据的折线图、饼图和散点图，能完成图表标题、坐标轴标签、图例等基础设置；能参照代码模板用Python制作折线图，初步实现图表个性化（如修改颜色、尺寸）。 工程思维：能结合“展示给校长看”“小组内分享”等不同场景需求，优化图表的标题、颜色和标注，能说出图表优化的3个核心维度（清晰性、美观性、针对性）；能绘制简单的可视化制作流程图。 信息社会责任：在图表制作中养成“规范标注数据来源”的习惯；在小组协作优化图表时，能倾听他人意见，结合不同需求完善作品，培养团队协作中的数据表达素养。 （二）知识与技能目标 1. 掌握WPS表格制作图表的核心步骤：选择数据区域→插入对应图表→设置图表元素（标题、坐标轴、图例、数据标签）→调整图表样式（颜色、字体）→保存图表。 2. 掌握Python制作折线图的基础方法：导入matplotlib库→准备横纵坐标数据→设置画布和标题→绘制折线图→解决中文显示问题→显示并保存图表。 3. 掌握图表优化的基本技巧：根据场景修改标题（如“组1土壤湿度趋势图”改为“物联花盆组1一周土壤湿度变化趋势”）、标注关键数据（如异常点、平均值线）、调整颜色搭配（避免刺眼配色）。 （三）过程与方法目标 1. 通过“任务驱动—步骤演示—实操练习—问题排查”的流程，掌握两种工具制作图表的方法，提升实操能力和问题解决能力。 2. 通过“场景分析—图表优化—成果展示”的活动，掌握图表优化的思路，提升根据需求调整作品的迭代能力。 （四）情感态度与价值观目标 1. 感受从“数据”到“图表”再到“优化后作品”的增值过程，体会“细节决定效果”的设计理念，增强数据可视化的成就感。 2. 培养“严谨细致”的实操习惯，在图表制作中关注标题、标签等细节；培养“用户思维”，在优化中考虑不同受众的需求，提升数据表达的针对性。 三、课时教学重难点 类别 内容 突破策略 教学重点 1.WPS表格制作折线图、饼图、散点图的实操；2.Python制作折线图的代码修改与运行；3.图表基础优化技巧的应用。 1.提供“WPS图表制作步骤卡”（附截图标注）；2.给出彩色标注的Python代码模板（标注修改点）；3.设计“场景化优化任务”（如“给低年级同学看的图表”）。 教学难点 1.WPS表格中正确选择数据区域（如制作饼图时区分“类别数据”和“数值数据”）；2.Python中matplotlib中文显示问题的解决；3.结合场景需求精准优化图表（如“汇报用”与“自用”的差异）。 1.用不同颜色标注数据区域示例，强调“类别与数值对应”；2.提供中文显示代码模板，提前安装中文字体；3.给出“场景需求对照表”（含受众、重点、优化方向），教师巡回指导。 四、课时教学准备 素材准备：WPS图表制作步骤卡、Python代码模板（含中文显示配置）、图表优化场景需求对照表、图表问题排查清单（如数据区域错误、中文乱码）、物联花盆整理后的数据文件（CSV格式）、优秀图表案例集（不同场景）、可视化制作流程图模板。 工具准备：多媒体课件、白板、马克笔、每组一台电脑（安装WPS表格、Python及matplotlib库、编程软件）、实物投影（演示操作步骤）、U盘（备份数据文件和代码模板）、小组优化任务单（明确场景和要求）。 前置任务：1.回顾第1课时确定的本组可视化任务，确保电脑中存有整理后的物联花盆数据；2.尝试用WPS表格插入任意一种图表，记录操作中遇到的问题（如不会选数据区域）；3.提前在Python中安装matplotlib库（教师提供安装教程）。 教师准备：提前调试Python环境，确保matplotlib库可正常使用并配置好中文字体；将物联花盆数据文件按小组分发；制作WPS和Python图表制作的分步演示视频；培训3名“小老师”（提前掌握两种工具制作方法）；准备不同场景的优化评价标准。 五、课时教学过程 （一）回顾导入：图表制作“怎么上手”？（5分钟） 教学活动：教师回顾旧知：“上节课我们明确了可视化的作用和方式，每组也确定了物联花盆数据的可视化任务。很多同学前置任务中尝试了WPS制作图表，遇到了‘选不对数据区域’‘不知道怎么改标题’等问题。今天我们就解决这些问题：先用WPS表格制作基础图表，再用Python实现个性化制作，最后根据场景优化图表，让我们的可视化作品更专业。”展示本节课目标：“1.实操制作（WPS+Python）；2.场景优化；3.成果展示。” 设计意图：结合学生前置任务中的问题导入，明确本节课的实操核心和解决的痛点，用“基础—个性化—优化”的递进目标激发学生的学习动力。 （二）核心探究一：WPS表格实操——基础图表“快速做”（15分钟） 环节1：折线图制作——趋势数据可视化（6分钟）： 教师明确任务：“用本组一周土壤湿度数据制作折线图，展示变化趋势并标注异常点。”通过实物投影演示，发放“WPS折线图制作步骤卡”： 第一步：打开整理后的CSV数据文件，选中“时间列”和“土壤湿度列”（按住Ctrl键可跨列选择）； 第二步：点击“插入”→“折线图”→选择“带数据标记的折线图”； 第三步：设置图表元素：点击图表右侧“+”，勾选“图表标题”“坐标轴标题”“图例”“数据标签”； 第四步：修改细节：双击图表标题改为“组X一周土壤湿度变化趋势图”，双击X轴改为“日期”，Y轴改为“土壤湿度（%）”，右键异常数据点选择“添加数据标签”并标注“疑似传感器故障”； 第五步：调整样式：选择图表样式中的“淡雅配色”，调整图表大小至合适尺寸。 学生分组实操，“小老师”巡回协助，教师重点指导： 数据区域选择错误：引导观察“选中区域是否包含时间和对应数值”； 标签修改问题：演示“双击元素直接修改”的技巧。 环节2：饼图与散点图制作——比例与分布数据可视化（7分钟）： 教师分任务：A、B组用“5个花盆湿度达标天数”制作饼图（展示占比），C、D组用“教室不同位置花盆光照数据”制作散点图（展示分布）。发放对应步骤卡，强调关键差异： 饼图关键：选中“花盆编号”列和“达标天数”列，插入饼图后添加“数据标签”并选择“显示百分比”； 散点图关键：选中“X坐标（教室列数）”“Y坐标（教室行数）”“光照值”列，插入散点图后用“气泡大小”关联光照值（值越大气泡越大）。 学生分组实操，完成后小组间交换检查：“饼图是否显示了百分比？散点图是否体现了光照分布差异？”教师选取1组饼图和1组散点图点评，强化不同图表的制作要点。 环节3：问题排查小结（2分钟）： 教师发放“问题排查清单”，总结常见问题及解决方法： 图表无数据：重新检查选中的数据区域，确保包含类别和数值； 饼图百分比错误：确认数值列是否为有效数值（无文本）； 标签显示不全：调整图表大小或右键标签选择“设置标签格式”修改字体大小。 设计意图：以折线图为重点详细演示，饼图和散点图分组实操，用步骤卡和问题清单降低实操难度，“小老师”协助和小组互评兼顾差异化需求，确保基础图表制作全员掌握。 （三）核心探究二：Python实操——个性化图表“精准做”（12分钟） 环节1：折线图代码解析——理解制作逻辑（4分钟）： 教师类比讲解：“WPS适合快速制作基础图表，Python适合批量制作和个性化设置，比如修改线条颜色、添加平均值线等。”发放彩色标注的Python代码模板，“小老师”辅助解析： importpandasaspd importmatplotlib.pyplotasplt #1.读取数据（黄色标注：修改为本组数据文件路径） df=pd.read_csv("组1_土壤湿度_一周.csv") #2.配置中文显示（绿色标注：固定代码，无需修改） plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#解决中文乱码 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #3.准备数据（蓝色标注：对应数据列名） x=df["时间"] y=df["土壤湿度"] #4.设置画布（紫色标注：可修改尺寸） plt.figure(figsize=(10,6)) #5.绘制折线图（红色标注：可修改颜色和线条样式） plt.plot(x,y,color='darkblue',linewidth=2,marker='o',label='土壤湿度') #6.添加平均值线（橙色标注：新增个性化内容） avg_y=y.mean() plt.axhline(y=avg_y,color='red',linestyle='--',label=f'平均值：{avg_y:.1f}%') #7.设置图表元素（青色标注：修改标题和标签） plt.title('组1一周土壤湿度变化趋势图（Python制作）',fontsize=14) plt.xlabel('日期',fontsize=12) plt.ylabel('土壤湿度（%）',fontsize=12) plt.legend()#显示图例 plt.xticks(rotation=45)#日期标签旋转45度避免重叠 #8.显示并保存图表 plt.tight_layout()#自动调整布局 plt.show() plt.savefig("组1_湿度趋势_Python.png") 教师强调：“绿色标注的中文配置代码是关键，缺少会导致乱码；红色和橙色标注是个性化设置，可根据需求修改。” 环节2：代码修改与运行——个性化实操（8分钟）： 学生分组修改代码： 修改黄色标注：将文件路径改为本组数据文件的保存路径； 修改红色标注：将线条颜色改为小组代表色，marker改为“s”（方形）； 修改青色标注：将标题改为本组对应的标题。 学生运行代码，观察图表效果，教师和“小老师”巡回指导，重点解决： 文件路径错误：引导检查“文件保存位置”并复制正确路径； 中文乱码：确认是否添加了中文配置代码； 平均值线不显示：检查avg_y的计算代码是否正确。 小组展示Python制作的图表，对比WPS制作的图表：“Python制作的图表多了哪些个性化元素？适合什么场景？”（批量制作、复杂个性化需求）。 设计意图：用彩色标注代码模板降低理解难度，“小老师”辅助解析逻辑，通过修改关键参数实现个性化，对比WPS凸显Python的优势，兼顾基础操作和能力提升。 （四）核心探究三：图表优化——按需调整“更专业”（10分钟） 环节1：场景分析——优化“有方向”（3分钟）： 教师发放“场景需求对照表”，讲解不同场景的优化重点： 场景受众优化重点示例调整班级汇报同学、教师清晰标注异常点、平均值，配色简洁添加异常点说明文本，用单色线条校园展示校长、其他年级标题规范、突出核心结论，配色美观标题改为“物联花盆项目组X湿度分析图”，添加“结论：湿度正常”文本框 小组抽签确定优化场景，讨论：“本组图表需要从哪些方面优化？具体怎么改？” 环节2：优化实操——细节“定效果”（5分钟）： 学生根据场景需求优化图表（选择WPS或Python制作的图表其一优化），教师提供优化技巧： 标题优化：包含“项目名称+数据类型+分析维度”（如“物联花盆组1一周土壤湿度变化趋势图”）； 数据标注：关键数据（最值、平均值、异常点）添加标签或文本说明； 配色优化：避免超过3种鲜艳颜色，用浅色背景搭配深色线条； 结论凸显：添加文本框注明核心结论（如“本周土壤湿度平均值45%，无需频繁浇水”）。 “小老师”协助指导优化技巧，如“添加文本框”“调整配色方案”等操作。 环节3：小组互评——优化“有标准”（2分钟）： 小组交换优化后的图表，对照场景需求评分：“标题是否规范？核心结论是否清晰？配色是否美观？”，每组获得1条改进建议。 设计意图：用“场景需求对照表”明确优化方向，提供具体技巧降低操作难度，通过互评获取改进建议，培养“用户思维”和细节优化能力。 （五）成果展示+小结作业（5分钟） 成果展示（3分钟）：选取2个不同场景的优化作品展示，作者讲解：“我们的场景是XX，优化了标题、标注了异常点、添加了结论，这样能让受众快速理解核心信息。”教师点评：“优秀的可视化作品不仅要准确呈现数据，更要贴合场景需求，让受众‘一眼看懂’。” 小结：可视化制作“三步法”（1分钟）：师生共同梳理：“1.明确目标（数据特征+展示需求）；2.选择工具（WPS快速做，Python个性化）；3.优化迭代（按场景调整细节）”，强调：“工具是手段，场景需求是核心，让数据有效传达才是最终目的。” 分层作业（1分钟）： 基础作业：1.完善本组优化后的图表，添加数据来源标注（如“数据来源：物联花盆MQTT平台2025.11.1-7采集”）；2.绘制本组可视化制作流程图，标注关键步骤和遇到的问题。 拓展作业：1.用Python制作本组光照数据的柱形图，对比不同花盆的光照差异；2.查阅matplotlib库文档，尝试添加“数据网格线”优化图表。 实践作业：小组合作完成“物联花盆数据可视化报告”，包含原始数据、制作的图表（WPS和Python各1张）、优化说明和核心结论，用于班级汇报。 设计意图：成果展示强化成就感，小结梳理结构化思维，作业设计兼顾基础巩固、能力提升和成果整合，为单元项目收尾做准备。 六、课时板书设计 第2课时：让数据“绘成图表”——实操与优化 一、核心问题：图表怎么制作？如何更专业？ 二、工具选择：按需匹配 1.WPS表格：快速制作基础图表（折线图、饼图、散点图） 关键步骤：选数据→插图表→设元素→调样式 2.Python（matplotlib）：个性化制作（改颜色、加平均线） 关键代码：中文配置→读数据→绘图表→存图表 三、优化技巧：场景导向 1.标题规范：项目+数据+维度 2.数据标注：最值、异常、平均值 3.配色美观：简洁不刺眼 4.结论凸显：核心信息直观化 四、制作三步法：明确目标→选择工具→优化迭代 学科网（北京）股份有限公司 $