第二单元 第5课 分析处理气象数据 教学设计 2025-2026学年教科版初中信息科技八年级下册

该初中信息科技教学设计聚焦气象数据的分析处理，核心知识点包括对比分析、平均分析、结构分析三种方法及折线图、柱状图、饼图的制作。课堂导入通过复习单元前序的气象数据采集、传输等环节，构建“采集—传输—分析—应用”的完整知识链条，形成学习支架衔接前后内容。 这份资料以任务驱动和分组实践为特色，如通过校园气象数据的平均分析、对比分析等真实任务，落实信息意识与计算思维，结合AI天气预报拓展体现学科前沿。学生在实践中提升数字化学习与创新能力，教师则可依托清晰流程和资源支持，高效开展教学。

第5课 分析处理气象数据 课题 第 5 课 分析处理气象数据 课型 新授课 + 实践操作课 课时 1 总课时 教材分析 本课是第二单元最后一节新知课，聚焦气象数据的分析与应用。教材介绍对比分析、平均分析、结构分析三种方法，结合气温、降水数据学习绘制图表、挖掘规律、服务生活与决策，并拓展人工智能天气预报，让学生形成 “采集 — 传输 — 分析 — 应用” 的完整数据思维，提升信息处理与实践创新能力。 学情分析 学生已掌握气象数据采集、传输、展示，但对数据分析方法、图表制作、规律提炼、应用价值理解不足。八年级学生具备简单表格操作能力，但数据解读、多方法综合运用、图表规范绘制较弱，需结合实例、任务驱动、分步指导，让数据处理更直观、可操作、可应用。 核心素养 （教学） 目标 信息意识：理解数据分析价值，能从气象数据中发现趋势，建立数据服务生活的意识。 计算思维：掌握对比、平均、结构三种分析法，能用数据与图表说明规律。 数字化实践：能对校园气象数据进行处理，制作图表并完成分析报告。 信息社会责任：关注气象与生活，理解数据支撑科学决策，树立科学应用意识。 德育安全 严谨处理数据、尊重事实；关注气象安全与防灾减灾，增强社会责任与科学素养。 教学重点 对比分析、平均分析、结构分析；制作折线图、柱状图、饼图；挖掘气象规律。 教学难点 合理选择分析方法，综合解读数据并形成结论。 教法学法 教法：案例示范、任务驱动、图表指导、归纳总结。 学法：动手制表、合作分析、探究规律、展示交流。 教学准备 气象数据集、PPT、表格软件、分析任务单、图表模板。 教学过程设计 复备栏 （一）复习导入：数据→信息→知识 单元回顾 师：前面我们完成了校园气象站的哪些环节？ 生：规划、采集、传输、控制、测试运维。 师：有了数据，我们还要做什么？ 生：看懂数据、用数据、让数据帮助我们做决策。 情境引入 师：为什么要分析气象数据？ 指导穿衣出行 安排农业生产 制定防汛、供暖、用水政策 师：今天我们学习把原始数据变成有用信息，完成本课：分析处理气象数据。 板书课题第 5 课 分析处理气象数据 本课目标 1.学会三种数据分析方法 2.会画三种统计图表 3.能分析校园气象数据 4.了解 AI 天气预报 （二）新知学习：三种核心分析方法 1. 对比分析法（比较） 定义：把两组或多组数据比较，找差异、看趋势。 适用：气温变化、多年同期对比、昼夜差异。 图表：折线图。 做一做：分析北京 2018–2021 年各月气温 夏季（7、8 月）气温最高 冬季（1、12 月）气温最低 年际变化不大，符合季风气候规律 结论：北京供暖安排在冬季，符合气温规律。 2. 平均分析法（一般水平） 定义：计算平均数，反映整体一般水平与集中趋势。 适用：月均温、月均降水量、日均湿度。 图表：柱状图。 做一做：北京 4 年各月降水量 夏季（6–8 月）降水最多 冬春降水少 结论：指导防汛、蓄水、水资源调配。 3. 结构分析法（占比） 定义：部分 ÷ 总体，看占比、内部构成。 适用：各月降水占全年比例、各类天气占比。 图表：饼图。 做一做：上海 2021 年降水结构 夏季降水占比最高 汛期风险集中 结论：为防汛、排水、应急提供依据。 4. 方法总结 看趋势：对比分析法（折线图） 看水平：平均分析法（柱状图） 看占比：结构分析法（饼图） （三）方法应用：工具选择与分析思路 分析工具 电子表格（Excel/WPS） 物联网平台导出 编程数据分析 分析步骤 1.导出数据 2.清洗整理 3.选方法：对比 / 平均 / 结构 4.做图表 5.找规律 6.写结论、提建议 校园气象数据分析任务 用平均分析看一周温度变化 用对比分析看温湿度、气压相关性 形成分析报告，制作演示文稿 （四）实践操作：处理校园气象数据 任务分组每组负责一项分析： A 组：温度平均分析（柱状图） B 组：温湿度对比分析（折线图） C 组：降水结构分析（饼图） D 组：综合报告与展示 实践步骤 1.导出平台一周气象数据 2.整理成规范表格 3.选择分析方法 4.插入图表：折线 / 柱状 / 饼图 5.标注标题、单位、数据 6.写出 3 条分析结论 指导要点 1.图表要有标题、单位、坐标轴 2.数据真实、计算准确 3.结论简洁、有据可依 常见问题指导 1.数据错乱：先排序、再筛选 2.图表不清晰：调整样式、加标签 3.结论不具体：用数据说话 （五）拓展学习：AI 天气预报 原理大数据 + 深度学习 + 气象模型→学习规律→预测天气 优势 1.预测更准 1. 速度更快 2. 成本更低 3. 极端天气预警更强 典型模型华为盘古、风乌 GHR 挑战数据质量、可解释性、极端天气预测 未来更智能、更精准、更早预警、服务更广 （六）展示交流与课堂总结 小组展示各组展示图表与结论： 一周温度变化 温湿度关系 降水占比 生活建议 评价要点 方法正确 图表规范 结论合理 表达清晰 课堂总结数据本身没有用，分析后才有价值。 本课形成完整链条：采集→传输→分析→应用→决策气象数据服务生活、生产、安全、城市管理。 （七）作业布置 完成校园气象数据分析报告。 绘制至少两种统计图表并附结论。 预习第二单元总结评价。 查阅一条 AI 天气预报新闻。 板书设计 第 5 课 分析处理气象数据 一、三大分析方法 对比分析 → 折线图 → 看趋势 平均分析 → 柱状图 → 看水平 结构分析 → 饼图 → 看占比 二、分析流程 数据→整理→图表→规律→结论→应用 三、应用价值 生活出行、农业生产、防汛减灾、政策制定 四、拓展：AI 天气预报 大数据 + 深度学习 = 更准更快更强 教 学 反 思 本课通过三种方法 + 三种图表，让学生掌握气象数据分析技能，课堂实践充分，学生兴趣浓厚。但部分学生图表制作不规范、结论表述空泛，数据解读能力仍需加强。后续应提供模板化图表与句式指导，强化用数据说话的训练，进一步提升数据分析的规范性与实用性，更好落实数据素养目标。 学科网（北京）股份有限公司 $