跨学科主题学习《主题7 用数据建设智慧农场》教学设计-2026-2027学年北京版信息技术四年级上册

该小学信息科技教学设计聚焦“用数据建设智慧农场”核心知识点，涵盖数据采集、整理、分析、应用完整流程。通过播放智慧农场短视频对比传统与智慧农业，引出数据驱动农场运行主题，再以研读教材认识传感器、探究数据表甄别异常数据、小组设计方案为支架，构建知识脉络。 此资料亮点在于跨学科融合的项目式学习，以真实情境培养信息意识（如辨别数据表中异常数据）、计算思维（梳理“采集—整理—分析—应用”流程）和数字化学习与创新（小组合作设计农场方案）。例如结合西红柿种植区数据，融合科学、数学知识推导调控决策，提升学生数据思维与协作能力，为教师提供可操作的跨学科教学范例。

跨学科主题学习《主题7 用数据建设智慧农场》教学设计-2026-2027学年北京版（新版）小学信息技术四年级上册 1、 教学背景 本课属于2026年秋季新版北京版小学信息技术四年级上册跨学科主题学习内容，落实《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》第二学段教学要求，依托跨学科主题学习，打通信息科技、科学、数学、劳动学科的知识壁垒。随着数字技术快速发展，智慧农业已经走进现实生活，物联网、传感器采集环境数据，依靠数据指导农业生产，改变传统农业依靠经验种地的模式。四年级学生已经初步认识数据，能够看懂简单表格数据，具备小组合作探究能力，但对于数据如何转化为生产决策、物联网在农业中的实际应用认知比较浅显。本课以智慧农场为真实项目情境，引导学生体验“采集数据—整理数据—分析数据—利用数据解决农业问题”完整流程，让学生感受数据的实用价值，体会科技赋能劳动生产，树立科技服务生活的意识。本课时为跨学科主题学习核心探究课，面向四年级学生开展项目式探究学习。 2、 教材分析 本课是2026秋北京版新版四年级上册跨学科主题学习《主题7 用数据建设智慧农场》，教材以建设智慧农场为大项目，设置真实驱动任务：如何借助数据，让农场农作物更好生长。教材文本分为四个板块：第一板块认识智慧农场，对比传统农场与智慧农场，介绍温湿度、光照、土壤湿度传感器，讲解传感器采集环境数据的原理；第二板块为数据采集与整理，教材出示农场环境监测原始数据表，引导学生读懂表格，区分有效数据、异常数据；第三板块数据分析与决策，结合农作物生长条件，分析数据，判断农场环境是否适合作物生长，提出调控方案；第四板块跨学科实践拓展，结合科学课植物生长条件、数学课数据统计、劳动课种植知识，小组设计简易智慧农场建设方案，教材提供方案填写模板，引导学生梳理需要采集哪些数据、需要哪些设备、可以做出哪些智能操作；最后教材设置思考拓展，引导学生辩证思考智慧农场的优势与现实局限，树立信息社会责任。 教材编排遵循从感知到实践，从认知到创造的逻辑，不追求复杂硬件编程，重点突出数据的作用，把数据作为解决农业生产问题的核心工具，实现信息科技与多学科融合，侧重培养学生用数据思考问题的思维，落实跨学科主题学习的育人目标。 3、 核心素养目标 依据2022版信息科技课程标准，结合四年级学情，确立四维核心素养目标： 1. 信息意识：能够知道智慧农场依靠各类传感器采集温度、湿度、光照、土壤湿度等环境数据，读懂农场监测数据表，感知数据可以反映农作物生长环境状态，体会数据在农业生产中的价值，能够辨别数据表中的异常数据。 2. 计算思维：能够对农场环境数据进行简单分析，根据作物生长需求，从数据中发现农场存在的环境问题，梳理“采集数据→分析数据→做出调控决策”的解决问题流程，尝试把实际农场问题拆解成可处理的数据任务。 3. 数字化学习与创新：以小组合作形式，结合多学科知识，参照教材模板设计简易智慧农场建设方案，能够说出需要采集哪些关键数据，设想数据触发的智能操作，完成数字化方案构思，提升协作探究与创新设计能力。 4. 信息社会责任：了解智慧农业给生产带来便利，同时客观认识数字技术也存在成本、设备故障等现实问题，感受科技助力劳动生产，树立尊重劳动、善用数字技术的观念。 跨学科附加目标：结合科学学科植物生长条件、数学学科数据读取分析、劳动学科种植经验，综合多学科知识解决农场模拟问题。 4、 教学重难点 1. 教学重点：读懂智慧农场环境监测数据表；理解数据如何帮助我们判断农作物生长环境；梳理“采集—整理—分析—应用”数据处理基本流程；小组完成简易智慧农场方案设计。 2. 教学难点：结合农作物生长需求，依据数据推导合理的农场调控决策；跨学科综合运用多学科知识设计可行的智慧农场方案。 5、 教学过程 （1） 情境导入，引出课题 教师播放智慧农场短视频片段，展示现实智慧农场场景：传感器采集环境信息，系统自动浇水、补光，不需要农民时时刻刻守在田间。 师问：同学们，以前农民伯伯种地，靠眼睛看、凭经验判断什么时候浇水，什么时候晒太阳。视频里的智慧农场，种地的方式发生了什么变化？ 生答：不用人一直守着，机器可以自己干活，有设备收集信息。 师问：这些智能设备是凭什么做出浇水、开灯的判断呢？是靠猜的吗？ 生答：不是，应该是收集到一些信息、数据。 教师顺势引出教材课文开篇内容：同学们翻开教材，阅读主题7开篇段落。教材中这样写到：传统农业依靠人的经验管理庄稼，智慧农场依靠各种各样的数据，帮助我们管理农作物，用数据驱动农场运行，这就是我们今天的学习任务——用数据建设智慧农场。 板书课题：用数据建设智慧农场。 设计意图：利用真实生活案例创设情境，对比传统农业与智慧农业，激发学生好奇心，直接对接教材文本开篇，明确本课项目任务，让学生明白本节课围绕“数据”开展探究，建立学习任务认知。 （2） 研读教材，认识智慧农场与数据来源 教师引导学生阅读教材第一部分课文内容，教材文本介绍：智慧农场会布置很多传感器，传感器就像农场的“眼睛、鼻子”，可以自动采集温度、空气湿度、光照强度、土壤湿度这些环境数据，数据会传输到管理平台，供人们查看分析。 教师出示简易表格，向学生展示四种核心传感器以及采集的数据： 传感器名称 采集的数据 数据作用 温度传感器 空气温度 判断环境温度适不适合植物生长 空气湿度传感器 空气湿度 判断空气是否过于干燥或者潮湿 光照传感器 光照强度 判断光照是否充足 土壤湿度传感器 土壤湿度 判断土壤干湿度，决定要不要浇水 师问：读完教材内容，谁能说一说，传感器的作用是什么？ 生答：传感器用来收集农场环境的各类数据。 师问：如果智慧农场没有传感器，拿不到这些数据，还能不能实现智能管理？为什么？ 生答：不能，没有数据，机器就不知道农场里面是什么情况，没办法做判断。 师追问：那是不是拿到数据就万事大吉？拿到数据之后我们还要做什么？ 生答：要看懂数据，分析数据好不好。 教师小结：教材告诉我们，传感器负责采集数据，采集只是第一步，我们还要整理、读懂、分析数据，才能用数据解决农场的实际问题。 设计意图：立足教材文本开展阅读学习，借助表格直观梳理传感器功能，通过层层师生问答，让学生理解数据来源，建立“传感器采集数据”基础认知，为后续数据分析做好铺垫，落实信息意识素养培养。 （3） 探究活动一：研读教材案例，整理、读懂农场监测数据表 教师展示教材给出的智慧农场西红柿种植区环境监测原始数据表（教材课文案例），向学生说明：这是智慧农场一天之内，不同时间传感器采集到西红柿种植区的环境数据。西红柿适宜生长条件：温度20‑28℃；土壤湿度40‑60%；光照强度中等。 时间点 空气温度℃ 土壤湿度% 光照强度 8:00 22 52 中等 10:00 27 48 强 12:00 31 33 很强 14:00 33 28 很强 16:00 29 35 中等 18:00 24 46 弱 师问：大家观察表格，12点、14点的数据，和西红柿适宜生长条件对比，你发现了哪些问题？小组内先讨论。 学生小组交流之后，进行发言。 生答：中午温度太高，土壤湿度数值变低，土壤变干，光照太强。 师问：表格中的土壤湿度14点只有28%，对照西红柿生长要求，这个数据告诉我们农场出现了什么状况？ 生答：土壤太干，西红柿缺水，需要浇水。 师问：我们思考一下，如果有一个数据突然出现0，远远偏离正常范围，这个可能是什么数据？ 生答：异常数据，有可能传感器出故障了。 教师结合教材文本讲解：教材提醒我们，拿到采集回来的数据，首先要甄别，区分正常数据和异常数据，故障产生的异常数据不能用来做决策。我们要依靠可靠有效的数据，来分析农场情况。 设计意图：直接使用教材案例数据表开展探究，将课本静态文本转化为课堂探究活动，通过师问生答引导学生读取、对比数据，学会甄别异常数据，完成数据整理环节，落实计算思维，训练学生读取表格信息的能力，融合数学学科的数据读取能力。 （4） 探究活动二：分析数据，形成农场调控决策 教师继续带领学生研读教材第二部分内容：数据不会直接解决问题，需要人结合农作物生长知识，分析数据，再做出对应的处理方案。 师问：结合刚刚表格里面14点的数据：温度33℃、土壤湿度28%、光照很强。如果你是农场管理员，从这些数据里面，你读出哪些风险？ 生答：温度过高，光照太强，土壤缺水，西红柿容易被晒伤、干旱。 师问：依据这些数据，我们可以做出哪些调控操作？联系科学课植物生长知识想一想。 生答：打开喷淋浇水、开启遮阳设备降低光照、通风降温。 师问：大家回顾整个过程，我们完整的处理流程是什么，谁能按照教材提示说一说？ 生答：传感器采集数据→甄别整理有效数据→结合作物知识分析数据→做出管理决策，控制农场设备。 教师板书梳理完整流程：采集数据→整理甄别数据→分析数据→执行调控。 教师补充教材拓展阅读小段落：传统农场靠经验，智慧农场靠数据。经验会受人主观判断影响，数据可以客观反映农场真实环境，帮助我们更加精准管理农作物，但数据也需要人来解读判断，机器不能完全代替人的思考。 师问：读了这段话，说一说智慧农场是不是完全不需要人？ 生答：不是，人要分析数据，设置条件，维护设备。 设计意图：深度挖掘教材文本内涵，通过问题链推动学生把数据转化为解决问题的方案，构建完整数据处理思维链条，打通信息科技与科学学科知识，引导学生辩证看待智能技术，初步渗透信息社会责任。 （5） 探究活动三：小组合作，设计简易智慧农场方案 过渡：我们读懂案例，学会分析数据之后，教材安排了小组实践任务：以小组为单位，设计一套简易智慧农场建设方案。教师出示教材上的方案设计框架，明确小组任务。 小组方案需要包含4个内容： 1. 农场种植的作物； 2. 需要采集哪些环境数据，选用什么传感器； 3. 数据达到什么条件，需要进行什么智能操作； 4. 简单说一说这个方案的优势。 学生4人一组开展合作探究，教师巡视，对小组进行引导。 教师选取小组进行课堂展示交流。 师问：请你们小组说一说，你们农场选择种植什么作物？准备采集哪些数据？ 小组学生代表作答。 师追问：当检测到土壤湿度低于多少，你们打算触发什么操作？为什么这样设置？ 小组学生代表作答。 师继续提问其他小组：别的小组有没有补充？你们觉得这个方案还有什么不足？ 教师结合教材提示进行点拨提醒：我们设计方案的时候，要考虑现实条件，传感器设备会有成本，也会出现损坏故障，不能只想象理想状态。 设计意图：落实教材跨学科实践任务，以小组协作方式开展数字化方案创作，锻炼数字化学习与创新素养。通过课堂展示互动，促进生生互评，引导学生不只畅想技术优点，同时看到技术现实局限，落实信息社会责任。 （6） 课堂小结 教师带领学生整体回顾本节课教材学习内容，梳理课堂知识： 今天我们学习北京版新版教材跨学科主题学习《用数据建设智慧农场》。首先我们认识智慧农场，知道传感器负责采集温度、湿度、光照、土壤湿度等环境数据；其次学习了对采集回来的数据要整理甄别，剔除异常无效数据；再结合农作物生长的科学知识分析有效数据，根据数据做出浇水、遮阳、通风等调控决策；最后小组合作，完成简易智慧农场方案设计。 整个智慧农场工作，完整流程就是：采集数据—整理甄别数据—分析数据—做出调控决策。数据是智慧农场的核心，数据让农业生产更加精准高效。同时我们也要记住，数字技术给生产带来便利，但技术离不开人的管理、判断，我们要学会善用数据，善用科技。 鼓励同学们课后可以观察生活，找一找生活中还有哪些地方，依靠数据来解决现实问题。 2 学科网（北京）股份有限公司 $