5.2 数据的采集教学设计2026-2027学年高一上学期信息技术必修1粤科版

该高中信息技术教学设计聚焦数据采集方法、存储与保护核心知识，通过学生日常手机APP使用产生数据的场景导入，如淘宝搜索、GPS定位等，衔接“认识大数据”与“数据分析”，以案例和实践活动为学习支架。 特色在于生活化情境激发兴趣，案例教学结合实践操作，如小组设计“高中生手机使用情况调查”问卷并导出数据，强化数据伦理教育，运用任务驱动法和小组协作，培养信息意识、计算思维与信息社会责任，提升学生实践能力，为教师提供可直接使用的完整教学方案。

《5.2 数据的采集》教学设计 课题 5.2 数据的采集 课时 1课时（45分钟） 学科 信息技术 年级 高一 授课学校 眉山市彭山区第一中学 年级组 高中技术组 一、教材与学情分析 教材分析：本节是粤教版必修一第五章“数据处理和可视化表达”的第二节，核心内容是数据的采集——数据处理的第一步。教材内容包括：①数据采集的方法和工具——系统日志采集、网络数据采集（爬虫）、传感器数据采集、问卷调查等；②数据的存储和保护——数据存储的方式（数据库、云存储等）和数据安全保护措施。本节是连接“认识大数据”与“数据分析”的关键环节。 学情分析：学生已了解大数据的概念和特征，但对“数据从哪里来”缺乏系统认知。学生日常使用手机APP时会产生大量数据，但很少思考这些数据是如何被采集的。需要通过具体案例和实践活动帮助学生理解数据采集的原理和方法。 二、学科核心素养与教学目标 信息意识 理解数据采集是数据处理的第一步，认识到数据来源的多样性对数据分析结果的重要影响。 计算思维 掌握常见的数据采集方法（系统日志、网络爬虫、传感器、问卷调查等），能够根据不同的分析目标选择合适的采集方法。 数字化学习与创新 能够使用简单的数据采集工具（如在线问卷、网络爬虫工具）进行数据采集实践。 信息社会责任 理解数据采集过程中的隐私保护和数据安全问题，树立合法、合规采集数据的意识。 三、教学重难点 教学重点 ①常见的数据采集方法及其适用场景；②数据存储的基本方式；③数据采集过程中的伦理与法律问题。 教学难点 ①理解网络爬虫的基本原理——如何自动从网页中提取数据；②理解数据采集过程中的隐私保护与数据安全。 四、教学方法与资源 教法 案例分析法、对比教学法、任务驱动法。 学法 案例分析、小组讨论、实践体验。 教学准备 多媒体课件（含各采集方法的图示和案例）、在线问卷工具（腾讯问卷/金数据）、学案（含采集方法对比表）。 五、教学过程（45分钟） 环节 时间 教师活动 学生活动 设计意图 情境导入 5分钟 1. 提出问题：“上节课我们学习了大数据——海量的数据。那么问题来了——这些海量数据是从哪里来的？” 2. 引导思考：“大家每天用手机——刷抖音、逛淘宝、发微信。你们有没有想过——你们每一次点击、每一次滑动、每一次搜索，都在产生数据。这些数据被记录下来——这就是数据采集。” 3. 展示日常场景：PPT展示—— ①“你在淘宝搜索‘篮球’→ 产生搜索数据”； ②“你的手机GPS定位→ 产生位置数据”； ③“你填写的在线问卷→ 产生调查数据”。 4. 引出课题：“今天我们就来学习《5.2 数据的采集》——数据从哪里来、怎么来、怎么存。” 1. 思考问题：思考“数据从哪里来”这一问题。 2. 联系自身：回忆自己使用手机APP时产生的数据。 3. 观察场景：观看PPT展示的日常数据产生场景。 4. 明确目标：带着“数据如何采集”的疑问进入新课。 从学生的日常生活经验出发，让学生意识到“自己每天都在产生数据”，建立数据采集与个人的直接联系，激发学习兴趣。 新课讲授 （一）数据采集的方法 15分钟 1. 方法一：系统日志采集（3分钟） “服务器会自动记录每一次访问——谁、什么时间、做了什么操作。这些记录就是系统日志。” 举例：“网站的访问日志记录了每个用户的IP、访问时间、浏览的页面。” 2. 方法二：网络数据采集（爬虫）（4分钟） “网络爬虫是一种自动抓取网页信息的程序。就像一个‘网络机器人’，自动浏览网页、提取需要的数据。” 举例：“搜索引擎（如百度）就是用爬虫抓取网页内容，建立索引。” 强调：“爬虫要遵守网站的robots.txt协议，不能随意抓取。” 3. 方法三：传感器数据采集（3分钟） “传感器能感知物理世界的数据——温度、湿度、位置、加速度等。” 举例：“智能手环采集心率、步数；气象站采集温度、湿度。” 4. 方法四：问卷调查（3分钟） “通过设计问卷，直接向目标人群收集数据。” 举例：“学校食堂满意度调查、市场调研问卷。” 工具：“腾讯问卷、问卷星、金数据等在线问卷工具。” 5. 方法五：其他方法（2分钟） “还有——数据库采集（从现有数据库中提取数据）、API接口采集（通过应用程序接口获取数据）等。” 1. 记录方法：在笔记本上列出五种数据采集方法，每种方法记录一个关键词和一个例子。 2. 理解爬虫：跟随教师的讲解，理解“网络爬虫”的基本原理——自动抓取网页数据。 3. 联系生活：思考“自己用过哪些数据采集方式”——如填过问卷、戴过智能手环。 4. 完成对比表：在学案上填写数据采集方法的对比表（方法名称、适用场景、优缺点）。 五种方法逐一讲解，每种方法配合具体案例。网络爬虫是学生较为陌生的概念，通过“网络机器人”的类比帮助理解。问卷调查与学生的生活经验直接相关，为后续实践活动做铺垫。 新课讲授 （二）数据的存储与保护 8分钟 1. 数据存储的方式（4分钟）： ①数据库存储：“最常用的方式——用数据库管理系统（如MySQL、SQL Server）存储结构化数据。” ②文件存储：“用文件存储数据——如Excel文件、CSV文件、JSON文件等。” ③云存储：“将数据存储在云端服务器——如百度网盘、阿里云OSS。” “选择哪种存储方式，取决于数据量、数据类型和使用需求。” 2. 数据保护（4分钟）： ①“数据备份——定期备份，防止数据丢失。” ②“数据加密——对敏感数据加密存储，防止泄露。” ③“访问控制——设置权限，谁可以看、谁可以改。” ④“法律法规——《数据安全法》《个人信息保护法》等，规范数据采集和使用。” 强调：“采集数据时要合法、合规，尊重他人隐私。” 1. 记录存储方式：在笔记本上记录三种存储方式的名称和特点。 2. 理解保护措施：记录四种数据保护措施。 3. 讨论分享：与同桌讨论——“你的手机里有哪些数据需要保护？你会怎么做？” 4. 记录法律意识：在笔记本上记录“数据采集要合法合规”。 数据存储是数据采集后的自然延伸。数据保护部分结合《数据安全法》等法律法规，落实“信息社会责任”素养。 实践操作 12分钟 1. 发布任务：“请同学们以小组为单位完成以下任务—— ①设计问卷：使用腾讯问卷或金数据，设计一份‘高中生手机使用情况调查’问卷，至少包含5个问题（如每天使用时长、主要用途、最常用APP等）。 ②采集数据：小组内互相填写问卷（每人填写一份），收集至少10份数据。 ③导出数据：将问卷数据导出为Excel或CSV文件。” 2. 巡视指导：帮助有困难的小组注册登录、设计问卷。 3. 强调要点：“问卷设计要注意——问题清晰、选项合理、不涉及隐私敏感信息。” 4. 展示交流：选取2-3个小组的问卷设计和数据进行展示和交流。 1. 小组协作（10分钟）： ①讨论问卷题目和选项，完成问卷设计； ②组内成员互相填写问卷； ③导出数据，保存为Excel文件。 2. 展示交流（2分钟）： 观看被展示的小组问卷和数据，对比自己的设计找出改进之处。 通过完整的“设计问卷→采集数据→导出数据”实践，让学生亲身体验数据采集的全过程。小组协作培养团队合作能力。强调“不涉及隐私敏感信息”，落实数据伦理教育。 总结与拓展 5分钟 1. 知识梳理：“今天我们学习了——①数据采集的五种方法（系统日志、网络爬虫、传感器、问卷调查、数据库/API）；②数据的三种存储方式（数据库、文件、云存储）；③数据保护的四种措施（备份、加密、访问控制、法律法规）。” 2. 强调伦理：“数据采集不是‘想采就采’——要合法、合规、尊重隐私。未经同意采集他人数据，不仅是道德问题，还可能是违法行为。” 3. 承上启下：“数据采集完成后，下一步就是——数据分析。下节课我们将学习如何从数据中发现规律、提取价值。” 4. 布置作业（详见作业布置栏）。 1. 回顾总结：跟随教师回顾三个核心内容，完善笔记。 2. 记录伦理要点：在笔记本上记录“采集数据要合法合规”。 3. 记录作业：抄写作业要求。 通过总结强化数据采集的伦理意识。用“数据采集→数据分析”的自然过渡引出下一节课的内容。 六、板书设计 5.2 数据的采集 一、数据采集的方法  ① 系统日志采集——服务器自动记录访问信息  ② 网络爬虫——自动抓取网页数据  ③ 传感器采集——感知物理世界数据  ④ 问卷调查——直接向目标人群收集  ⑤ 数据库/API——从现有数据源获取 二、数据的存储  ① 数据库（MySQL等）  ② 文件（Excel、CSV、JSON）  ③ 云存储（百度网盘、阿里云OSS） 三、数据的保护  ① 备份   ② 加密   ③ 访问控制   ④ 法律法规 四、数据伦理：采集数据要合法、合规、尊重隐私 七、作业布置 必做 根据课堂上设计的问卷，课后继续收集至少20份有效问卷（可通过微信转发给同学、朋友），导出数据并保存为Excel文件，下节课带来用于数据分析实践。 选做 查阅资料，了解“网络爬虫”的基本原理和常用工具（如Python的BeautifulSoup、Scrapy等），写一篇200字的介绍短文。 八、教学反思 成功经验 ①五种数据采集方法的讲解配合具体案例，学生理解到位；②“设计问卷→采集数据→导出数据”的实践活动让学生亲身体验了数据采集的全过程；③数据保护部分结合《数据安全法》等法律法规，强化了学生的数据伦理意识。 改进方向 ①网络爬虫的讲解偏理论化，若能现场演示一个简单的爬虫程序（如用Python爬取网页标题）效果会更好；②部分小组在问卷设计时问题表述不够清晰，下次可提前提供2-3个优秀问卷范例供参考。 学科网（北京）股份有限公司 $