第18课 数据分析与处理 教学设计 2025-2026学年人教版初中信息科技八年级 全一册

义务教育《信息技术（科技）》八年级下 第四单元 简易物联系统实践 　 第18课 数据分析与处理 1、 教学内容 前一节课介绍了物联网的数据采集，知道了在物联花盆系统中使用的光敏传感器和土壤湿度传感器都以模拟信号输出数据，温湿度传感器输出的是数字信号。本节课是上一节课内容的延伸，学习物联系统运行后，如何通过传感器和互联网采集的数据，上传到物联网服务平台，将数据汇集在一起，数据需要被加工和处理之后才能产生价值。 2、 学情分析 八年级学生处于信息素养发展的关键阶段，他们在信息意识、计算思维、数字化学习与创新及信息社会责任等方面，相较于低年级有了更深入的发展，同时也存在一些有待提升的空间。八年级学生已能初步判断信息的价值，不局限于表面的趣味性，开始从自身学习、生活需求出发考量信息。学生主动获取信息解决问题的意识进一步增强，且在获取信息时开始有一定规划。能够处理较为复杂的逻辑关系，在程序设计学习中，对循环、嵌套等结构有了更好理解，能编写简单的、具有一定逻辑复杂度的程序解决问题，面对信息相关问题，学生不再局限于单一方法，能尝试从不同角度思考解决方案。对各类数字化工具的掌握更加熟练，在数字化学习过程中，学生的自主创新意识有所增强，不满足于完成常规任务，开始尝试在作品中融入个人创意。学生对网络安全威胁有了更清晰的认识，了解常见的网络攻击手段，但在面对信息过载时，筛选和聚焦关键信息的能力还有待提高，可能会在海量信息中迷失方向。对于大型项目中复杂的算法设计和优化，理解和应用能力还较为薄弱。创新过程中可能受到知识储备和技术能力的限制，创意的实现程度有限。 3、 教材分析 电子计算机的出现，标志着数据处理进入了一个全新的时代。与算盘、滑尺等传统工具只能实现单一功能不同，电子计算机通过“存储程序、程序执行”的模式，展现了其通用性和自动化的优势。这不仅限于基础的数学运算，还包括复杂的数据分析、图形处理和人工智能应用。应用软件的发展进一步增强了计算机的多功能性，从简单的文字处理到复杂的模拟设计都能轻松应对。这不仅彻底改变了数据处理的模式，还在商业、教育、医疗和娱乐等领域产生了深远的影响。 4、 核心素养教学目标 【信息意识】 运用编程工具（如Python）对数据进行整理、分析和处理，包括数据格式转换、排序、筛选、分组求平均值等操作。 【计算思维】 理解物联系统中处理数据的常见方法，如统计分析法、对比分析法、分组分析法。 【数字化学习与创新】 掌握从物联网服务平台获取数据的两种方式，即数据文件直接下载和通过API调用数据，并理解其操作流程和注意事项。 【信息社会责任】 了解常见的数据处理工具和现代编程工具，掌握其基本功能和适用场景，知道数据分析与处理的重要性及危险性。 5、 教学重、难点 教学重点： 1.从物联网服务平台获取数据的两种方式及操作流程，包括登录平台、确定参数、发起请求等步骤。 2.物联系统中数据处理的常见方法及编程实现，如数据整理、统计分析、对比分析和分组分析等操作的代码实现。 教学难点： 1.理解和运用Python中的数据处理模块（如pandas）进行复杂数据操作。 2.根据物联网服务平台的API文档准确调用接口获取数据，并处理可能出现的网络请求错误和数据解析问题。 3.选择合适的数据处理方法对实际问题进行分析，能够根据数据分析结果得出有意义的结论和建议，培养学生数据分析思维和应用能力。 6、 教学准备 教学课件、资源、导学案 7、 教法学法 讲授法：讲解物联网数据分析与处理的基本概念、原理和关键知识点，如数据分析的流程、pandas 库的基本功能等。 演示法：通过实际操作演示，展示如何使用 Python 和 pandas 库对物联数据进行处理和可视化，让学生直观地看到操作步骤和效果。 任务驱动法：布置具体的项目任务，让学生在完成任务的过程中，掌握物联网数据分析与处理的方法和技巧，培养学生的自主学习能力和实践能力。 小组合作学习法：安排学生以小组形式完成项目，促进学生之间的交流与合作，共同解决问题，培养学生的团队协作精神。。 8、 教学流程图 九、教学过程 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 趣味导入 1.展示养花场景，提出养花人想要了解花盆不同环境详细数据以判断植物适宜生长环境的问题，引导学生思考如何进行环境数据分析，从而引出本节课主题——数据分析与处理。 2.引导思考数据作用：引导学生讨论数据在解决这个问题中的重要性，以及他们认为可能需要进行哪些数据处理操作，激发学生学习兴趣和探索欲望。 倾听老师讲解与导入 激发学生的学习兴趣，让从问题中进行思考，从而引出本节课的学习内容 知识新授 一、数据处理工具 1.了解常见的数据处理工具 工具发展历程介绍：展示算盘、差分机、计算器、计算机等图片，介绍从古至今数据计算工具的发展演变，强调随着数据量的增加，现代数据处理工具的重要性。 学生分享与讨论：请学生分享自己使用过的数据处理工具及处理的数据类型，教师引导学生讨论不同工具的优缺点和适用场景，如计算器适用于简单计算，而编程工具适用于大规模数据处理。 编程工具重点讲解：以Python为例，介绍pandas、numpy等数据处理模块，讲解其在数据处理方面的强大功能，如pandas对表格数据的快速处理能力，激发学生学习编程处理数据的兴趣。 2.体验从物联网服务平台获取数据 平台数据获取方式介绍：讲解之前课程中采集的数据已存储在物联网服务平台，介绍两种获取数据的方式——数据文件直接下载和通过API调用数据，说明两种方式的特点和适用情况。 数据文件下载演示：教师登录物联网服务平台，演示以数据文件形式下载数据的操作过程，包括登录平台、进入主题管理页面、点击下载等步骤，同时提醒学生注意保存文件的位置和格式。 API调用数据实践： 提供API调用的程序框架，讲解如何参阅说明文档确定API的URL、传入相关参数（如账号、密码、主题ID等）后发起网络请求。 学生分组根据教师提供的框架和指导，自行填入参数进行API调用数据的实践操作，教师巡视各小组，帮助学生解决遇到的问题，如网络连接失败、参数错误等。 二、数据处理方法学习与实践 1.数据处理方法讲解：结合养花场景中的数据需求，介绍物联系统中常见的数据处理方法，如统计分析法（求最大值、最小值、平均值等）、对比分析法（对比不同数据异同）、分组分析法（根据条件分组后统计对比），并说明每种方法在分析植物生长环境数据中的应用意义。 了解数据处理的方法及相关知识内容 观看教师演示并思考 通过几个学习活动让学习开始掌握本节课的重点及难点 任务一 三、用Python验证 1.编程实现数据处理实践： 以Python语言为例，演示使用pandas模块对从API获取的数据进行处理的过程，包括数据整理（转换为DataFrame类型）、数据分析（如求最高最低温度、筛选光照强度数据、根据设备ID分组求土壤湿度平均值等），展示相关代码并解释代码含义和作用。 2.结合自己获取的数据，进行数据处理编程实践，尝试实现对温度、光照强度、土壤湿度等数据的分析处理， 演示使用pandas模块对从API获取的数据进行处理的过程 用Python实践验证 教师巡视指导，鼓励学生尝试不同的分析方法和代码实现方式，及时解决学生在编程过程中遇到的语法错误、逻辑错误等问题。 任务二 四、提问与讨论 比较数据文件下载和API调用两种数据获取方式的优缺点，在什么情况下选择哪种方式更合适？ 如不同环境下植物生长数据的特点和规律。 通过课堂提问进一步拓展本节课所学的知识 进一步拓展本节课的学习知识 分析小组在数据处理过程中遇到的问题及解决方法，分享数据处理结果和发现 分享评价 五、分享评价 组织学生分组讨论上述问题，每个小组推选一名代表进行发言，分享小组讨论结果。 选取2-3名学生分享心得 引导学生进一步思考数据处理方法的选择和优化，以及如何根据数据分析结果为养花人提供合理的种植建议。 课堂小结 1.知识总结回顾：与学生一起回顾本节课所学内容，包括常见数据处理工具、物联网服务平台数据获取方式、物联系统数据处理方法及编程实现等，强调数据分析处理在物联系统中的重要性和实际应用价值。 2.学生收获分享：请几位学生分享本节课的学习收获和体会，教师对学生的分享进行肯定和鼓励，同时针对学生在学习过程中存在的问题进行补充讲解和指导，确保学生对本节课知识有清晰的理解和掌握。 引导学生总结自己本节课的学习收获 对本节课的学习进行总结 拓展提升 请通过互联网查阅海王星是如何利用数据进行预测而非依靠观测发现的行星。 思考并回答 结合自己的理解谈谈数据分析处理在科学研究活动中的重要作用。 十、板书设计 第18课 数据分析与处理 一、数据处理工具 1.任务一： 2.任务二： 三、小结 十一、导学案设计 第四单元 第18课《数据分析与处理》导学案 （一）本课学习目标 1.运用编程工具（如Python）对数据进行整理、分析和处理，包括数据格式转换、排序、筛选、分组求平均值等操作。 2.理解物联系统中处理数据的常见方法，如统计分析法、对比分析法、分组分析法。 3.掌握从物联网服务平台获取数据的两种方式，即数据文件直接下载和通过API调用数据，并理解其操作流程和注意事项。 4.了解常见的数据处理工具和现代编程工具，掌握其基本功能和适用场景，知道数据分析与处理的重要性及危险性。 （二）学习活动 1.说一说自己曾经使用过哪些数据处理工具？处理过什么数据？ 2.体验从物联服务平台获取数据 登录到物联网服务平台，尝试以数据文件形式下载数据。 操作提示： （1）登录服务平台； （2）进入相应的主题管理页面； （3）在查看详情页面点击下载。 3.通过API获取数据: （1）参阅说明文档； （2）确定API的URL； （3）传入相关参数后发起网络请求； 4.总结处理数据的一般方法？ 十二、教学反思 在教学过程中，通过情境导入、实践操作和小组协作等方式，学生对物联网数据分析与处理表现出了较高的兴趣和积极性，大部分学生能够掌握基本的数据分析方法和工具使用。然而，在教学过程中也发现了一些问题，如部分学生对数据分析方法的理解不够深入，在处理复杂数据时遇到困难；在小组协作中，个别小组存在分工不合理、沟通不畅等情况。针对这些问题，在今后的教学中，应加强对数据分析方法的深入讲解和案例分析，同时注重培养学生的团队协作能力，提前指导学生进行合理分工，并引导学生学会有效的沟通和协作技巧。另外，在教学内容的拓展方面，可以更加注重与实际应用相结合，引入更多真实的物联网数据集和应用场景，让学生更好地了解数据分析在物联网领域的实际应用和挑战。 4 学科网（北京）股份有限公司 $