1.1 我们身边的数据教学设计-2025-2026学年教科版高中信息技术必修一

高一 1.1我们身边的数据 1课时 教材分析 本节选自教科版（2019）高中信息技术必修1《数据与计算》第1单元“初识数据与计算”第1节“我们身边的数据”。本节是本课程的起始课，旨在引导学生从日常生活中发现数据的踪迹，理解数据、信息和知识的概念及其相互关系，认识数据的特征与来源，体验数字化学习过程。本节内容为学生后续学习“数据的计算”“编程计算”等内容奠定概念基础。教材以“气象生活指数”为主线，设计了获取气象生活指数、计算感冒指数等实践活动，体现了从生活实际出发、在实践中建构知识的理念。 学情分析 高一学生是信息化时代成长起来的“数字原住民”，在日常生活中频繁接触各类数字设备和应用软件，对“数据”一词并不陌生，但对数据、信息、知识的概念内涵及三者之间的层次关系缺乏系统的认知。学生对气象类App（如天气通、墨迹天气等）的使用有一定体验，但对气象生活指数背后的数据来源和计算方法知之甚少。同时，由于学生来自不同的初中，信息技术基础存在一定差异，部分学生对数字化工具（如浏览器检索、Excel基础操作）的使用熟练度有待提升。此外，学生在日常生活中已经积累了大量感知数据的经验，但缺乏将这些感性认识上升为理性概念的途径。 教学目标 1. 了解数据与信息的特征 2. 理解数据、信息和知识的相互关系 3. 能从恰当的来源获取数据，并对数据进行简单的分析 4. 体验数字化学习过程，感受利用数字化工具和资源优势 教学方法 以任务驱动法为主，辅以讲授法、演示法、自主探究法和小组合作学习法。本节以“气象生活指数”为项目主线，设置“获取气象数据”“加工数据得出指数”“提炼信息与知识”三个层层递进的任务，引导学生在完成任务的过程中主动建构数据、信息、知识的概念体系，并体验数字化学习的全过程。任务驱动法强调任务应具有真实性和趣味性，激发学生的探究欲望，在“做中学”中发展核心素养。 教学重难点 教学重点：理解数据、信息、知识的定义及相互关系；数据的特征分析。 教学难点：对收集的数据进行合理分析，从数据中提炼信息、建构知识；区分数据、信息、知识三个概念的实际应用场景。 教学准备 教师准备：教学课件、投影设备、计算机（联网）、中国天气网等天气信息网站书签、感冒指数计算表模板。 学生准备：预习教材第4-6页内容，每人自备一台可上网的计算机（或小组共用）。 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 一、情境导入（5分钟） 教师展示手机天气预报App界面截图（如“今天天气舒适，建议穿薄外套”），提问：“同学们，早上出门前，你是如何判断今天该穿什么衣服的？很多App会给出穿衣、洗车、感冒等气象生活指数建议，这些建议是如何给出的呢？”引发学生思考。进一步追问：“气象部门是根据什么来给出这些建议的？这些建议背后经历了怎样的数据处理过程？”顺势引出本节课主题——我们身边的数据。 观看展示，思考并回答教师提出的问题（如“看天气预报”“看温度高低”等）。通过听讲和思考，初步感受气象生活指数与日常生活的密切关系。 从学生熟悉的生活场景切入，激发学生的学习兴趣和探究欲望。通过追问引导学生思考“建议背后的数据来源”，为后续学习数据、信息、知识的概念埋下伏笔。 二、任务一：获取气象数据——认识数据（10分钟） （一）讲解数据的概念：教师讲解“什么是数据”。数据是客观世界中对事物属性的客观记录，是信息的符号表示。数据的表现形式多种多样，除了数字之外，还包括文字、图形、图像、声音、视频等形式。列举生活中的数据实例：身份证号、体温、公交车刷卡显示的金额、教科书封底的ISBN号、体育课上的身高体重、微信步数等，引导学生认识到数据无处不在。  （二）讲解数据的特征：引导学生观察上述实例，分析数据的不同特征：①固定不变的数据（如圆周率π、冰水混合物的温度0℃）；②不断变化的数据（如家庭每日用电量、黄金价格、气温）；③随机出现的数据（如抛硬币的正反面、彩票中奖号码）。强调在运用不断变化的数据时要注意时效性，否则可能造成判断失误。  （三）讲解数据的来源：数据来源可分为直接数据（一手数据）和间接数据（二手数据）。直接数据可通过调查法、访谈法、观察法、实验法等获得；间接数据可通过查阅文献、浏览权威网站、利用搜索引擎检索、从数据公司购买等方式获得。  （四）布置任务一：指导学生使用浏览器登录中国天气网（或当地气象局网站），查询今日当地的各项气象生活指数，填写教材P4表1.1.1“当地气象生活指数及建议”。引导学生思考：我们在表中收集的是什么？这些数据从哪里来？ 听讲记录，理解数据的概念和数据的多种表现形式，能够从日常生活中举例说明数据的存在。 跟随教师分析，理解数据的三种特征，能判断给定数据属于哪一种类型。 了解数据来源的分类及各自的特点和收集方法。登录中国天气网，查询今日当地的紫外线指数、感冒指数、穿衣指数、运动指数、空气污染扩散指数等，将指数等级和生活建议填写在表格中。小组内交流各自查询到的数据。 通过概念讲解与生活实例相结合的方式，帮助学生建立对“数据”的感性认识并上升为理性概念。数据的特征分析培养分类思维。任务一让学生亲身体验数字化工具获取数据的过程，感受数字化资源的便捷性，培养信息意识和数字化学习能力。 三、任务二：加工数据得出指数——认识信息（12分钟） （一）讲解信息的概念：教师引导学生思考：“单纯的数据如28、90%能表达什么具体含义吗？”展示对比案例：数据“28”和“90%”单独存在时意义模糊，当赋予具体情境后——“今日最高气温28℃，相对湿度90%”，数据就成了有意义的信息。总结：信息是经过加工处理后、具有一定含义的数据，是对数据的语义解释。  （二）讲解信息的特征：信息的特征包括：载体依附性（信息不能独立存在，需依附于文字、图像、声音等载体）、价值性（信息对人类有用）、时效性（信息会随时间变化）、共享性（信息可被多人同时使用）、真伪性（信息可能有真有假）。结合实例加以说明，如“天气预报的时效性”“网络的虚假信息”等。  （三）布置任务二：指导学生依据教材P5表1.1.2“感冒指数各因素贡献值表”和表1.1.3“感冒指数等级说明表”，结合任务一获取的当地天气数据（昨日最低气温、今日最高气温、今日最低气温、相对湿度、气压等），计算今日的感冒指数等级。提供计算公式：感冒指数 = (昨日最低气温-今日最低气温)对应的贡献值 + (今日最高气温-今日最低气温)对应的贡献值 + 相对湿度对应的贡献值 + 气压对应的贡献值。  （四）组织交流讨论：请几位学生分享计算结果和对应的生活建议。提问：“从数据到指数等级，中间经历了什么过程？这个指数等级和信息有什么关系？”引导学生理解：原始数据经过加工、计算、等级划分后，变成了有指导意义的信息。 听讲记录，理解信息的概念以及信息与数据的区别（数据是符号，信息是有含义的数据）。结合生活中的实例，理解信息的特征。 根据教材提供的计算公式和任务一中获取的数据，计算今日的感冒指数，确定感冒指数等级（如1级少发、2级较易发、3级易发等），填写教材中的表格。分享计算结果，回答教师提问，参与交流讨论，进一步理解数据与信息的关系。 通过对比案例帮助学生区分数据与信息，理解数据→信息的加工过程。信息的特征分析培养信息甄别能力。任务二让学生亲身体验“数据→信息”的转化过程，理解数据经过加工处理后才能成为有价值的信息，落实计算思维核心素养。 四、任务三：提炼知识与综合应用（8分钟） （一）讲解知识的概念：教师提问：“知道了感冒指数等级和建议之后，我们是否就掌握了‘感冒发生的规律’？”引导学生思考。讲解：知识是信息经过加工提炼后形成的抽象产物，表述的是事物运动的状态和状态变化的规律。知识是人类求知活动的结晶，具有普遍适用性。例如，人们发现冷空气入侵造成大幅度降温，或者冷高压天气出现时，容易引发感冒，这一规律就是知识。  （二）讲解数据、信息、知识的关系：用关系图展示三者关系：数据→信息→知识（层层提炼，逐级上升）。数据是信息的符号表示，信息是对数据的语义解释，知识是对信息的系统化提炼和规律总结。可以用一句话概括：信息一定是数据，知识一定是信息（数据），但数据不一定是信息和知识。  （三）综合活动——知识迁移：出示一个新的情境（如“学校食堂想了解学生就餐偏好，应该如何收集数据、分析信息、形成知识？”），引导学生分组讨论，从数据采集、信息加工到知识提炼的全流程进行设计。  （四）拓展提升：简要介绍人工智能视角下的数据特征（海量性、多样性、高速性、低价值密度等），引导学生思考：“在人工智能时代，数据和信息的关系发生了怎样的变化？” 听讲记录，理解知识的概念以及知识相对于信息和数据的层次提升。 跟随教师分析，在学案上绘制数据→信息→知识的关系图，理解三者之间的递进关系。小组讨论，围绕给定情境完成从数据采集到知识提炼的全流程设计方案。参与课堂讨论，思考AI时代的数据新特征。 通过关系图帮助学生建构清晰的知识体系，理解三者的逻辑层次。综合活动培养学生的知识迁移能力和系统思维，将本节课所学概念应用到新的情境中，落实计算思维和数字化学习与创新核心素养。AI视角的拓展体现了时代前沿，激发学生的探究兴趣。 五、课堂总结与素养提升（5分钟） （一）知识回顾：带领学生回顾本节课核心知识点：①数据的概念、表现形式和特征；②数据的来源及获取方法；③信息的概念和特征；④知识的概念；⑤数据、信息、知识三者的递进关系。  （二）素养升华：总结升华——数据是信息社会的“石油”，从数据中发现信息、提炼知识，是每一个数字公民应具备的核心素养。希望同学们在今后的学习和生活中，能够主动关注身边的数据，学会用数据思考问题，用信息指导行动，用知识创新未来。  （三）布置作业： ①基础作业：完成教材课后练习题；②拓展作业：选择生活中一个感兴趣的话题（如校园图书借阅情况、班级同学的睡眠时间等），设计一份包含数据采集、信息分析和知识提炼的简要方案；③实践作业：尝试使用问卷星或其他在线工具设计一份简单的调查问卷，收集身边同学的数据并进行分析。 回顾本节课所学内容，整理笔记，构建完整的知识体系。听讲思考，将课堂所学与个人生活联系起来，形成对数据、信息、知识的整体认识。明确课后任务要求。 知识回顾帮助学生巩固学习成果，建构系统化的知识结构。素养升华将知识学习提升到核心素养培养的层面，激发学生的学习动力和社会责任感。分层作业满足不同学生的学习需求，体现因材施教。 板书 1.1 我们身边的数据 一、数据 定义：客观记录的符号或数值 表现形式：数字、文字、图像、声音、视频 特征：固定不变 / 不断变化 / 随机出现 来源：直接数据（一手）+ 间接数据（二手） 二、信息 定义：经过加工处理、具有一定含义的数据 特征：载体依附性、价值性、时效性、共享性、真伪性 三、知识 定义：信息经过加工提炼后形成的抽象产物（规律性认识） 四、三者关系 数据 → 信息 → 知识 （符号）→（含义）→（规律） 教学反思 以学生每天都会接触的气象生活指数为项目主线，从“今天该穿什么衣服”这一生活问题切入，引出“气象生活指数如何得出”的核心探究问题。这一情境贴近学生生活，引起学生的共鸣和好奇心，课堂参与度较高。学生普遍对“原来App里的指数是这样计算出来的”感到新奇，学习动力得到有效激发。 学科网（北京）股份有限公司 $