折线统计图（教学设计）-2025-2026学年四年级下册数学沪教版

教案 课 题 折线统计图 备课人 授课日期 教学目标 （1）会用数学的眼光观察现实世界：能看懂折线统计图所表达的信息，结合数据提出问题并阐述自己的初步看法。 （2）会用数学的思维思考现实世界：通过对折线统计图的观察与分析，发展统计思维，提升分析数据、推断规律的严谨性。 （3）会用数学的语言表达现实世界：通过小组合作交流制作和分析折线统计图的过程，能清晰表达自己的操作方法和发现，基于数据趋势进行合理预测与推断。 教 学 重 点 与 难 点 （1）教学重点：理解折线统计图既能表示数量多少，又能清晰反映数据变化趋势的特点，掌握根据给定数据制作折线统计图的基本步骤（描点、连线、标注等）。 （2）教学难点：在小组合作中准确完成折线统计图的绘制（如合理确定数据点位置、规范连线），并结合数据变化趋势进行简单预测（如根据季节因素推断后续销售情况）。 媒体教具 （1）包含开开商城 2003 年 1—6 月羊毛衫销售数据的统计表（图 2）及相关折线统计图范例（图 1、图 3）。 （2）小组合作制作折线统计图所需的材料（如绘图纸、直尺、彩笔等）。 （3）实物投影仪（用于展示学生完成的折线统计图）。 教法学法 情境教学法、小组合作学习法、提问探究法、实践操作法、讨论交流法 教 学 过 程 二次备课调整 一、情景导入 师： 同学们，还记得 2003 年那场牵动全国的 “非典疫情” 吗？当时我们每天会关注一个关键数据 ——“新增病例数”。如果用一张图来展示每天新增病例的变化，你们觉得哪种图形最能让大家一眼看清疫情是上升还是下降呢？（稍停顿，引导学生思考）条形统计图用直条高低展示数量，但新增病例是 “变化的”，直条无法体现 “增减趋势”。（出示非典疫情折线统计图）看，这就是当时用的折线统计图：横轴标着 “日期”，纵轴标着 “新增病例数”，每个圆点就像 “数据快照”，连起来的折线像 “变化的箭头”，一眼就能看出疫情高峰在哪里、趋势是升还是降。 其实，这种能记录 “数据变化轨迹” 的统计图，在生活中还有很多用处：比如商场经理看 “羊毛衫每月销量”、交警看 “早高峰车流量”、医生看 “病人体温变化”…… 今天，我们就来当 “数据侦探”，深入学习折线统计图的秘密，看看它如何帮我们 “看懂变化、预测未来”。 二、探究新知 （1）获取信息：从图中 “读” 出数据与趋势 师： （出示 “开开商城 2003 年 1-6 月羊毛衫销售折线图雏形”）现在请大家当 “小侦探”，仔细观察这幅图，试着从图中找到以下信息： ① 横轴和纵轴分别告诉我们什么？（停顿，引导学生观察） 生： 横轴是 “1-6 月”，表示时间；纵轴是 “销售数量”，表示羊毛衫的件数。 师： 那每个圆点代表什么？（指着 1 月的圆点） 生： 代表 1 月的销售数量，这个点在纵轴的 1200 位置，所以 1 月卖了 1200 件。 师： 非常好！（转向折线）这条线从 1 月到 2 月是往哪里走的？（引导学生观察方向） 生： 从 1 月到 2 月，折线向上，说明销量在增加！ 师： 那从 2 月到 3 月呢？（继续追问） 生： 折线向下，销量减少了！3 月的圆点比 2 月低，可能卖了 860 件。 师： 同学们发现了吗？折线统计图有个 “超能力”：圆点能告诉我们具体数量，折线能告诉我们变化方向。比如 1-2 月 “升”、2-3 月 “降”、3-6 月 “持续降”，这种 “升降起伏” 就是折线统计图最直观的价值 —— 既清晰展示 “多少”，又能反映 “怎么变”。 （板书： 特点：1. 点→具体数量；2. 线→变化趋势） （2）制作折线统计图：动手 “画” 出数据轨迹 师： 我们已经知道折线统计图是 “条形统计图的升级版”—— 先有 “骨架”（坐标轴），再 “填数据”（描点），最后 “连变化”（连线）。现在老师给大家一组数据（出示 “开开商城 2003 年 1-6 月羊毛衫销售统计表”）： 月份 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 销量（件） 1200 1350 860 700 180 60 请以小组为单位，用桌上的坐标纸、直尺和彩笔完成这幅统计图。（强调分工：1 人标横轴月份，1 人标纵轴刻度，1 人描点，1 人连线，最后派代表讲解步骤） （学生操作，教师巡视，重点指导： 纵轴刻度：“1 月 1200 件，6 月 60 件，每格代表 100 件够不够？”（引导学生发现：从 0 开始，每格 100 件，1200 对应 12 格，60 对应 0.6 格，可在 0-1400 范围标注） 描点技巧：“1 月的圆点要对准横轴‘1 月’的竖线，纵轴‘1200’的横线，画的时候要轻一点，最后用彩笔描清楚” 连线要求：“从 1 月开始，依次连到 2 月、3 月…… 直到 6 月，连线时不能‘跳点’，要平滑自然” （某小组代表上台展示：“我们先在横轴标 1-6 月，间隔 1 格；纵轴从 0 到 1400，每格 100 件；1 月在 12 格处描点（1200），2 月 13.5 格（1350），3 月 8.6 格（860）…… 用直尺连起来后，折线就像‘爬山’，先爬高再下滑，最后到谷底！”） （3）交流与注意事项：制作中的 “避坑指南” 师： 刚才大家在制作时遇到了哪些小麻烦？（引导学生分享） 生 1： “我们纵轴一开始只标到 1000 件，2 月 1350 件超出去了，后来改成标到 1400 件才解决。” 师： 这提醒我们：纵轴刻度要 “留有余地”，根据数据范围确定最大值！ 生 2： “描点时手一抖，点画歪了，后来用直尺的边靠着点描，就准了！” 师： 没错，“准确描点” 是基础！那连线时要注意什么？ 生 3： “要从第一个点连到第二个点，不能直接连第一个和第三个点！” 师： 总结得好！（板书关键点：1. 标题：写清楚 “开开商城 2003 年 1-6 月羊毛衫销量统计图”；2. 横轴纵轴：标月份、数量，单位别漏；3. 描点：对应 “月份 + 数量”；4. 连线：平滑有序，不跳点） （4）发现规律与预测趋势：当 “数据预言家” 师： （展示学生完成的优秀作品）观察这幅完整的折线图，你们觉得销量变化有什么 “隐藏规律”？为什么会这样？（引导学生结合生活经验） 生： 1-2 月是冬天，大家需要保暖，销量上升；3 月天气转暖，销量突然下降；6 月夏天最热，销量降到最低！ 师： 如果现在是商场经理，你会怎么调整 7-12 月的进货计划？ 生： 7-9 月（夏季）：少进！6 月才 60 件，7 月估计更冷？不对，7 月是夏天，羊毛衫卖不动，进 20 件试试？ 师： （追问）为什么？ 生： 因为天气越热，穿羊毛衫的人越少，销量和气温成 “反向关系”！ 师： （点头）这就是 “折线背后的生活逻辑”！我们不仅能看数据，还能 “预测未来”：7-9 月少量进货，10-12 月（秋冬）多进，尤其是 10 月开始降温，12 月销量可能接近 2 月的高峰！ （板书： 应用：结合生活场景→预测趋势→调整策略） 三、课堂练习 （1）行走路线选择：“数据侦探” 的时间挑战 师： （出示 “三条路线路程与时间折线图”）玛丽要在 30 分钟内从家到科技馆，有三条路线： 路线 1：速度匀速，30 分钟走完全程； 路线 2：前 15 分钟快走（路程增长快），后 15 分钟慢跑（路程增长慢）； 路线 3：前 20 分钟慢走（路程增长慢），后 10 分钟冲刺（路程快速增长）。 （引导学生分析纵轴：假设纵轴是 “已走路程”，横轴是 “时间”） 生： 选路线 1！因为它 “匀速”，30 分钟刚好到；路线 2 前 15 分钟可能走了 100 米，后 15 分钟只走了 50 米，总共 150 米；路线 320 分钟才走 100 米，最后 10 分钟冲了 100 米，刚好 30 分钟到，但可能太赶了！ 师： （补充）如果玛丽想 “准时到达”，选路线 1 最稳妥；如果想 “抄近路”，路线 3 最后冲刺可能更快！这就是折线 “速度密码”——上升越陡，速度越快！ （2）编车流量故事：“数据会说话” 师： （出示 “某路段车流量折线图”：横轴是 7:00-20:00，纵轴是车流量，高峰在 8:00 和 17:00，低谷在 20:00 后）请你给这幅图编个 “数据故事”，让它变得像生活纪录片！（提示：比如 “早晨 7:00，第一缕阳光照进街道，车流量逐渐增加，8:00 是上班族送孩子上学的高峰……”） 生： （小组分享）“清晨 7:00，街道刚苏醒，车流量慢慢‘苏醒’；8:00 整，突然‘炸开’—— 送孩子上学的、赶去上班的车排起长队，折线冲到最高点；17:00 下班高峰，车流量再次‘沸腾’，就像下班的潮水；20:00 后，大部分人回家了，车流量像退潮一样，慢慢‘消失’在夜色里……” 师： 这个故事里，折线的 “起伏” 对应了 “上班、下班、休息” 的生活节奏，这就是折线统计图的 “故事魔力”！ 四、课堂小结 师： 今天我们当 “数据侦探”，学到了什么？ 生 1： 折线统计图能 “看数量”（圆点）、“看变化”（折线），比条形统计图更懂 “趋势”！ 生 2： 制作时要 “标清轴、描准点、连好线”，就像搭积木一样有序！ 生 3： 用它能 “预测未来”，比如 7-12 月进货计划、车流量规律…… 师： （总结）折线统计图就像一位 “生活观察者”，帮我们发现数据背后的规律：从非典疫情到商场销售，从车流量到气温变化，只要有 “变化的数据”，它都能帮我们 “一目了然”！希望大家以后能用它记录更多生活数据，比如 “每周零花钱变化”“班级图书借阅趋势”，让数学成为 “观察生活的眼镜”！ 作业布置 （1）收集生活中一组有变化趋势的数据（如一周内每天的最高气温、班级同学一周内的阅读时长等），整理成统计表后，绘制折线统计图，并结合图表说说数据变化的特点及你的发现（至少 1 点）。 （2）根据某商品销售的折线统计图（如范例中羊毛衫 1-6 月销售数据），分析其销售趋势（如上升 / 下降阶段），推测可能的原因（如季节、促销活动等），并预测接下来 3 个月的销售情况。 学科网（北京）股份有限公司 $