第2课 数据的整理（教学设计）2025-2026学年四年级下册信息科技苏科版

课题 数据的整理 主备课人 LIJUN 总课时 审核人 备课时间 课型 信息技术常规课 使用人 上课时间 内容 1.讲解数据整理的意义，包括提升数据可读性、便于分析决策、确保数据一致性，同时介绍人工智能在数据整理中的实际应用案例。 2. 教授电子表格中排序和筛选的基础操作方法，通过实践让学生掌握相关操作步骤，并能运用其完成数据整理任务。 教学 目标 知识与技能目标 1.理解数据整理的意义，知晓整理后信息更清晰、便于分析决策 2.掌握电子表格中“排序”和“筛选”功能的基本操作 3.了解人工智能在数据整理中的应用，如图书分类、图片归类 过程与方法目标 1.通过对比不同数据呈现形式，体会整理数据的重要性 2.在实践操作中学会运用电子表格工具处理数据，完成排序、筛选操作 情感态度与价值观目标 1.培养严谨的数据处理习惯，认识数据整理对准确分析的重要性 2.感受科技发展对数据处理效率的提升，了解人工智能辅助整理的优势 教学 重点 1.电子表格中“排序”和“筛选”功能的具体操作步骤 2.理解数据整理的目的，掌握数据整理的常见方法 教学 难点 1.理解数据整理的价值，明确其如何帮助分析决策 2.能够灵活运用筛选条件，从数据中精准提取关键信息 教具 准备 机房 教 学 过 程 一、情境导入 教师活动：展示两组科技社团人数数据，一组是杂乱的文字记录，一组是表格化整理后的内容；向学生提问“哪种形式更容易看出哪个社团人数最多？为什么？”，引导学生思考数据整理的作用，随后引出本节课课题。 学生活动：观察两组数据，结合问题进行思考并举手回答，对比不同数据形式的特点。 学生预回答1：表格形式的更容易看，因为它分了列，社团名称和人数对应得很清楚。 学生预回答2：杂乱的文字堆在一起，找起来要一个个看，表格一眼就能对比人数多少。 设计意图：通过生活贴近的案例对比，让学生直观感受杂乱数据与整理后数据的差异，激发学生的学习兴趣，自然引出数据整理的课题，为后续新知学习做铺垫。 二、新知讲授 1.数据整理的意义 教师活动：通过课件展示文字描述和表格呈现的社团数据对比图，结合导入环节的案例，讲解数据整理的作用，总结并强调数据整理可提升可读性、便于分析决策、确保数据一致性的要点。 学生活动：认真观看课件，聆听教师讲解，记录数据整理的核心意义。 学生预回答1：数据整理后能更快找到想要的信息，不会看混。 学生预回答2：整理过的数据都是规范的，不会有不一样的记录方式，分析起来更方便。 设计意图：借助可视化的对比素材，让学生深入理解数据整理的核心意义，明确本节课学习的核心价值，为后续操作学习建立认知基础。 2.电子表格基础操作——排序 教师活动：出示“科技社团问卷调查表”电子表格，在多媒体上演示按“社团名称”排序的操作，分步讲解“选中数据区域—打开排序功能—设置主要关键字为社团名称”的步骤；演示完成后，布置学生任务，让学生尝试按“班级”排序并记录相关情况。 学生活动：仔细观察教师的操作步骤，牢记排序的关键环节；自主在电子表格中进行操作，按班级排序后，观察数据变化并记录各班级社团参与情况。 学生预回答1：按班级排序后，同一个班级的社团数据都排在一起了，能清楚看到每个班参加了哪些社团。 学生预回答2：操作的时候要先把整个数据区域选上，不然排序会乱，只选一列的话数据对应不上。 设计意图：通过教师示范操作，让学生直观掌握排序的基本步骤，再通过自主实践巩固操作技能，在操作中体会排序对数据整理的作用，培养学生的动手能力。 3.电子表格基础操作——筛选 教师活动：提出问题“如何快速找出‘创意拼搭’社团的所有数据？”引导学生思考；在课件上演示筛选功能的操作，讲解“启用筛选功能—点击社团名称下拉菜单—勾选创意拼搭隐藏其他数据”的步骤；随后进行拓展演示，按“班级”筛选并统计某班级社团参与人数。 学生活动：结合问题思考解决办法，跟随教师的演示学习筛选操作；模仿教师步骤，尝试不同条件的筛选操作，观察筛选后的数据变化。 学生预回答1：用筛选功能直接勾掉其他社团，只留创意拼搭，一下子就能看到所有相关数据，不用一个个找。 学生预回答2：按班级筛选后，能快速数出这个班参加社团的人数，比一个个统计快多了。 设计意图：以问题为导向，激发学生的探究欲，通过教师演示和拓展应用，让学生掌握筛选的基本操作，学会根据不同条件提取关键数据，突破教学重点。 4.人工智能与数据整理 教师活动：通过课件展示手机相册按时间/地点自动分类图片、图书馆用AI对图书按类别和作者标签化的素材；组织学生进行小组讨论，提出问题“人工智能整理数据和手动整理相比，有什么优势？”，讨论后邀请小组代表发言并进行总结。 学生活动：观看课件中的AI应用案例，参与小组讨论，结合生活经验分析AI整理数据的优势；小组代表举手分享讨论结果，其他学生补充发言。 学生预回答1：人工智能整理数据速度特别快，手机相册几千张照片一下子就能分好类，手动整理要花很久。 学生预回答2：AI不会出错，手动整理的时候可能会分错类别，而且AI能处理大量数据，图书馆那么多书，手动分类太麻烦了。 学生预回答3：AI可以按很多条件分类，比如时间、地点，还能自动识别内容，手动做不到这么细致。 设计意图：通过生活化的AI应用案例，让学生了解人工智能在数据整理中的应用，感受科技发展对数据处理的提升作用，落实情感态度与价值观目标，拓宽学生的科技视野。 三、实践活动 教师活动：发放含错误数据的“科技社团满意度”电子表格素材，明确实践操作要求：纠正表格中的错误数据、按“社团名称”排序、筛选出“图形化编程”社团的所有数据；在学生操作过程中巡视课堂，及时解决学生遇到的操作问题，如筛选条件设置错误、排序范围选择不当等。 学生活动：接收电子表格素材，按照操作要求逐步完成数据纠错、排序、筛选操作；操作中遇到问题及时向教师请教，或与同桌交流解决。 学生预回答1：纠错的时候要把错别字改过来，比如“清意”改成“满意”，时间也要统一成数字，这样数据才规范。 学生预回答2：先排序再筛选，图形化编程社团的数据就都集中在一起了，操作的时候要注意选对数据范围。 设计意图：通过综合性的实践任务，让学生将本节课所学的排序、筛选、数据纠错知识融会贯通，在实践中巩固操作技能，培养学生严谨的数据处理习惯，同时让教师及时掌握学生的学习情况，进行针对性指导。 四、总结与拓展 教师活动：对本节课的知识进行系统梳理，总结数据整理的方法（排序、筛选、纠错、分类）、电子表格工具的应用以及人工智能辅助数据整理的相关内容；提出拓展思考问题“如果要整理全班同学的身高数据，除了排序，还可以怎样整理让数据更直观？”并给予适当提示。 学生活动：认真聆听教师的知识梳理，梳理本节课的学习要点；结合提示思考拓展问题，举手分享自己的想法。 学生预回答1：可以把身高按区间分组，比如130-135cm、135-140cm，这样能清楚看到每个身高段的人数。 学生预回答2：可以画成条形图或者柱状图，把每个同学的身高画出来，对比起来更直观。 学生预回答3：可以统计出最高和最矮的身高，再算出平均身高，这样能对全班身高情况有整体了解。 设计意图：通过知识梳理，帮助学生构建完整的知识体系，巩固本节课所学内容；通过拓展思考问题，激发学生的思维，为后续数据的图表化呈现等知识学习做好铺垫，培养学生的知识迁移和创新思维能力。 个案补充 错误纠正 板书 设计 数据的整理 一、整理的意义：提升可读性、便于分析决策、确保数据一致 二、电子表格操作 1.排序：选数据区域→开排序功能→设关键字 2.筛选：启用筛选→选下拉菜单→勾选目标条件 三、数据整理方法：排序、筛选、纠错、分类 四、科技应用：人工智能辅助（相册分类、图书标签化） 教学 反思 学科网（北京）股份有限公司 $