4.3 数据传输变变变（课件）2025-2026学年四年级上册信息科技冀教版

该小学信息科技课件围绕数据传输主题，以花卉大棚传感器数据采集、编码、传输与校验为核心知识点。通过“挑战台”情境导入，从传感器采集温度湿度数据入手，逐步引导学生理解编码（用a/b代替0/1）、传输标识与校验，结合“分析角”填一填、想一想及“设计室”小组活动，构建从具体到抽象的学习支架。 其亮点在于以真实情境驱动，融合计算思维（编码规则抽象建模）、数字化学习与创新（小组设计传输方案）和信息意识（数据校验安全）。通过a/b编码数字、奇校验检测错误等实例，采用“做中学”教学方法，帮助学生在模拟传输中理解原理，提升实践能力，也为教师提供了情境化、可操作的教学方案。

数据 传输 变变变 大棚内的传感器采集棚内温度与湿度等数据，通过网络传输到大厅的计算机，计算机处理后在大屏上实时显示。 在大厅的屏幕上，能看到花卉大棚内的温度和湿度等数据，好神奇呀! 在大厅的屏幕上，能看到花卉大棚内的温度和湿度等数据，好神奇呀! 挑战台 计算机通信是指不同计算机之间或者计算机和其他外部设备之间进行数据交换的一种过程。我们日常生活中的许多应用，如搜索引擎、电子邮件、智能家居等都离不开计算机通信的支持。 大棚内的传感器和大厅内的计算机之间进行的数据传输也是一种计算机通信。传感器获取到温度、湿度等数据，按照一定的编码方式转化成计算机能够识别的内容，通过一定的数据传输方式传输到大厅的计算机， 计算机接收到这些数据后， 会进行相应的解码和处理，最终将这些数据呈现在屏幕上。 挑战台 花卉大棚内安装了各种传感器，传感器可以采集大棚内的环境数据。 大棚内的传感器有哪些?它们能采集什么数据? 分析角 空气温度传感器，用于采集： (大棚的室内温度范围通常是10℃～50℃) 空气湿度传感器，用于采集： (大棚的室内湿度范围通常是20%～80%) 填一填 通过这些传感器把需要显示的数据采集完毕之后，需要做些什么呢? 大棚大棚室内的空气温度（范围 10℃~50℃） 大棚室内的空气湿度（范围 20%~80%） 分析角 计算机只能识别0和1。用0和 1 模拟数据传输中的编码 ，看起来会“ 乱 ” 吗? 传感器采集到的数据会进行编码，方便计算机识别 ，为后面数据的传输做准备。 可以用字母a, b或 图形△,□代替 0和 1 , 这样就会很简洁明了啦。 分析角 传感器收集到的数据都是用 0~9这10个数字组成的， 那么至少要用 个a, b才能表示10个数字呢? a,b总个数 数字个数 a,b总个数 数字个数 1 2 2 4 3 8 4 16 4 分析角 大厅内的计算机需要不停地对接收到的数据进行判断，辨别出那些来自传感器的数据，常用的方法是在每条数据的开头加上标识数据开始的信息。 以小红旗开头的数据才是传感器传来的数据。 abbabbba··· ababaab··· bbabbba··· 想一想 1.传输的数据需要包含的内容 分析角 数据通过网络从大棚传输到大厅， 可能会受到各种干扰，从而发生变化甚至丢失。 因此需要对数据进行校验。 1.传感器采集的数据 2.数据的时间信息 3.标识数据开始的信息 4.校验数据的信息 传输数据 abbabbba abbbbaab ··· 计算 计算 abbabbba abbbbabb 计算 计算 ··· 通过 不通过 传输 分析角 2.确定数据的排列 排列要有一定的规则， 同时也要考虑校验方式。 排列方式一： 开始标识—年—月—日—时—分—温度—湿度—校验 传感器采集的数据 数据的时间信息 标识数据开始的信息 校验数据的信息 年 月 日 时 分 温度 湿度 排列方式二： 开始标识—年 [校验]—月 [校验]— 日[校验]—时[校验]—分 [校 验]—温度 [校 验]—湿度 [校 验] 排列方式三：开始标识 — 传感器类型（温度 / 湿度）— 数据值 — 时间（年 - 月 - 日 - 时 - 分）— 整体校验 分析角 3.上面的编码规则是否满足编码的唯一性要求 是 否 理由: 编码规则包含了开始标识、时间信息（年 / 月 / 日 / 时 / 分）、传感器数据（温度 / 湿度）等唯一组合信息，不同时间或不同数据对应的编码不会重复，能确保每条编码对应唯一的一组监测数据。 已编码的数据需要变换成计算机能识别的数据发送到大厅的计算机， 计算机接收到变换后的数据， 经过校验，再变换成最初编码的数据，最后按照规则显示在屏幕上。 对采集的数据进行编码之后，如何进行传输呢? 这些数据又是怎样变化的? √ 分析角 数据在传输过程中的变化如下图所示： 分析角 以小组为单位设计数据转换的方案，模拟数据在传输过程中的变化， 并设计一个活动来验证数据传输的过程。 1.设计数据传输的标识 向大厅内计算机发送的数据是以某一个标识开始的，这个标识 应该避开以下数据。 年 月 日 时 分 温度 湿度 范围 2025~2099 01~12 01~31 00~24 00~60 10~50 20~80 选择一个在这些范围之外的数 ， 就不会 引起混淆， 比如 9999。 设计室 2.设计数据转换的方案 在分析角中，我们分析得出了数据编码的规则，按照该规则可以得到数据传输前的形式 。 开始标识 年 月 日 时 分 温度 湿度 例如 9999 2025 10 25 12 10 26 55 数字个数 4 4 2 2 2 2 2 2 数据编码规则 在进行网络传输之前，要把这些数据转化成编码， 为此我们可以设计如下的编码表。 编码表 数字 编码 数字 编码 数字 编码 数字 编码 数字 编码 0 aaaa 2 aaba 4 abaa 6 abba 8 baaa 1 aaab 3 aabb 5 abab 7 abbb 9 baab 挑战台 经过编码可以得到数据的转换方案，每个数字用4个字母表示。 数据编码规则 开始标识 年 月 日 时 分 温度 湿度 例如 9999 2025 10 25 12 10 26 55 数字个数 4 4 2 2 2 2 2 2 字母个数 16 16 8 8 8 8 8 8 结合上面的编码表，为了方便组织，我们就可以构造用于传输的编码： baabbaab baabbaab aabaaaaa aabaabab aaabaaaa aabaabab aaabaaba aaabaaaa aabaabba abababab 挑战台 3.设计数据校验的方案 计算机收到编码后的数据要进行校验。 奇偶校验法常用于识别数据是否发生了错误传输。 其方法是通过在数据中添加奇偶校验位来保证数据不被随意修改。 b a b a b a b a b 数据位 校验位 4个b b a b a b a b a a 数据位 校验位 4个b 奇校验:如果前8个字符中b的个数是偶数,则校验位上填b, 否则填 “a” , 即要保持b的个数为奇数。 偶校验: 如果前8个字符中b的个数是偶数,则校验位上 填“a” ,否则填“b”,即要保持b的个数为偶数 。 设计室 数据在发送之前，收发双方会确定采用奇校验还是偶校验，比如确定使用奇校验之后，在网络中传输的数据如下： baabbaabb baabbaabb aabaaaaab aabaaabab aaabaaaaa aabaababa aaabaabab aaabaaaaa aabaabbaa ababababb 设计室 4.设计活动模拟数据的传输过程 活动设计 数据采集者： 负责设计要发送的数据 数据编码者： 负责对数据进行编码并发送数据。 数据校验者： 负责对编码进行校验 。 数据解码者： 负责对已通过校验的编码进行解码并展示。 设计室 1.数据采集者：设计要发送的数据并填写以下表格 序号 年 月 日 时 分 温度 湿度 1 2025 10 25 12 10 26 55 2 2025 10 25 12 15 25 50 ······ 大棚内温度、湿度数据记录表 行动区 2.数据编码者：对数据进行编码并填写以下表格 校验方式：奇校验 序号 网络传输的数据 1 年：bbbbbbaaaabb 月：babab 日：bbaab 时：bbaab 分：babab 温度：bbabab 湿度：bbabbb 2 年：bbbbbbaaaabb 月：babab 日：bbaab 时：bbaab 分：bbbbb 温度：bbaab 湿度：bbaabab ······ 3.数据校验者：对编码进行校验 校验方式：奇校验 序号 是否通过校验 1 是否通过校验：√ 2 是否通过校验：√ ······ 行动区 想一想 在采用奇校验的情况下，如果数据在传输的过程中受到干扰，得到的数据为： baabbaabb baabbaabb aabaaaaab aabababab aaabaaaaa aabaababa aaabaabab aaabaaaaa aabaababa ababababb 数据校验者能检查出 该数据存在问题吗? 能 不能 原因： 奇校验要求每组数据中 “a”（或 “1”）的个数为奇数。观察传输后的数据，部分组中 “a” 的数量不符合奇数要求（如部分组中 “a” 为偶数），因此能通过奇校验规则检测出数据错误。 √ 行动区 4.数据解码者：将通过校验的编码数据转换成发送前的数据 大棚内温度、 湿度数据显示表： 序号 年 月 日 时 分 温度 湿度 1 2025 10 25 12 10 26 55 2 2025 10 25 12 15 25 50 ······ 行动区 评价内容 评价结果 能够准确地把要发送的数据转换成编码 能够准确地对编码的数据进行校验 理解数据校验的目的和意义 各小组展示汇报本组模拟数据传输过程的情况 ，并回答同学们的提问 。 1.作品展示 2.自我评价 成果墙 随着大棚管理水平的不断提高，需要监测的环境数据越来越多， 比如土壤养分，氧气浓度等，这时候，我们的编码规则需要有哪些 变化? 为什么? 编码规则需向结构化、语义化、标准化、可扩展转型，采用分层编码嵌入监测对象、指标、单位等信息，明确标准字典与版本控制。原因是数据类型增多易致管理混乱，多设备多区域需数据互通，精准管理要求数据可追溯，同时需适配未来监测指标扩展，提升数据处理效率。 反思与拓展 $