第四单元第19课数据呈现可视化教学设计2026-2027学年人教版初中信息科技八年级全一册

第 19 课《数据呈现可视化》教学设计 2026—2027学年人教版初中信息科技八年级全一册 课　　题 第 19 课　数据呈现可视化 教材版本 人教版（2024）八年级全一册 所在单元 第四单元　简易物联系统实践 课　　型 新授课 课　　时 1 课时（40 分钟） 授课对象 八年级学生 一、教学目标 1. 知道数据可视化的含义与作用，感受把数据转化成图表后更直观、更便于发现规律，体会数据呈现对信息表达的意义。【信息意识】 2. 知道折线图、柱状图、饼图、散点图等常见图表的特点和适用场景，能根据数据的特征和要表达的意思选择合适的图表。【计算思维】 3. 初步学会用 matplotlib 模块把数据绘制成图表，能正确设置图表的标题、坐标轴名称、图例等基本要素。【计算思维】【数字化学习与创新】 4. 能把“花盆温湿度变化”这一实际问题转化为用折线图呈现，经历“准备数据—选择图表—绘制图表—解读图表”的完整过程。【计算思维】 5. 在绘制与解读图表的过程中，体会数据可视化的价值，养成用图表直观表达数据的习惯，坚持用图表如实呈现数据，增强信息社会责任意识。【信息社会责任】 二、教学重点与难点 教学重点：数据可视化的作用；折线图、柱状图、饼图、散点图等常见图表的特点与选用；用 matplotlib 模块绘制图表的基本方法（设置标题、坐标轴名称、图例等）。 教学难点：根据数据的特征和表达需求选择合适的图表类型；理解并正确使用 matplotlib 绘图函数；能读懂图表，从图表中获取信息、得出结论。 三、教学方法与教学准备 教学方法：情境导入法、任务驱动法、演示讲授法、小组合作探究法、项目式学习法。 教学准备：多媒体课件；折线图、柱状图、饼图、散点图等常见图表示例图；“智慧花盆”一周温湿度数据文件样例；用 matplotlib 绘制折线图的示例代码与运行结果；联网环境与编程工具（含 matplotlib 模块）；“读图记录单”。 四、教学过程（40 分钟） 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 情境导入 一组数字 与一张折线图 （5 分钟） 承接上一课“数据分析与处理”，教师在大屏幕上并排显示两份内容：一份是“智慧花盆”一周土壤湿度数据表，密密麻麻全是数字；一份是用同样这些数据画成的折线图。提问：“同样是一周的数据，哪一份让你更容易看出土壤湿度是怎么变化的？从折线图上，你能一眼看出哪一天的湿度最低吗？”引导学生说出“图比表格更直观、更容易看出变化趋势”。追问：“物联系统采集了这么多数据，怎样才能把它们直观地呈现出来，让别人一看就明白呢？”由此点明课题《数据呈现可视化》，明确本课任务——了解数据可视化的作用和常见图表、认识绘图工具与图表要素、动手把数据画成图表。 对比数据表和折线图，说出自己的直观感受；从折线图上尝试读出湿度的变化趋势；带着“怎样把数据直观地呈现出来”的问题进入学习。 用“同一组数据、两种呈现方式”的直观对比制造体验，让学生亲身感受数据可视化的价值，唤起用图表呈现数据的需求，明确本课“作用—图表—绘图”的任务主线。 探究一 了解数据可视化的 作用与常见方式 （8 分钟） 讲解数据可视化的含义——把数据转化成图形或图表呈现出来，让数据更直观、更形象，便于人们快速理解和发现规律。结合生活实例（天气预报的曲线、新闻里的柱状图、成绩变化的趋势图）说明可视化的作用：发现数据的变化趋势、比较数据的多少、看出各部分所占比例、发现数据之间的关系和异常。出示折线图、柱状图、饼图、散点图四种常见图表，逐一说明特点与典型用途——折线图适合表示数据随时间的变化趋势，柱状图适合比较不同项目的多少，饼图适合表示部分占整体的比例，散点图适合表示两组数据之间的关系。组织学生说一说“要表示花盆一周温度的变化，用哪种图最合适”，引导学生根据数据特点初步挑选图表。 理解数据可视化的含义，结合实例说出可视化在生活中的应用；认识折线图、柱状图、饼图、散点图的特点和适用场景；为“表示温度随时间变化”选择合适图表并说明理由。 从生活实例到图表类型，建立“不同数据用不同图表呈现”的认识；通过为具体数据挑选图表，把图表知识与实际表达需求联系起来，突破“选图”这一难点。 探究二 认识 matplotlib 认识图表三要素 （10 分钟） 指出要用编程的方式快速、规范地绘制图表，可以使用 Python 中的 matplotlib 模块。结合示例边讲解边演示：先用 import matplotlib.pyplot as plt 导入绘图模块，再用 plt.plot(x, y) 把数据画成折线图，最后用 plt.show() 把图表显示出来。重点引导学生认识一张规范图表的三个基本要素：标题（用 plt.title() 设置，说明这张图画的是什么）、坐标轴（用 plt.xlabel()、plt.ylabel() 设置，说明横轴、纵轴各表示什么）、图例（用 plt.legend() 设置，说明图中不同线条分别代表什么）。强调图表要让人“看得懂”，标题和坐标轴名称不可缺少。演示结束后请学生复述绘制一张折线图的主要步骤。 认识 matplotlib 是常用的绘图模块；观察并记住绘制折线图的基本步骤——导入模块、用数据画线、显示图表；认识图表的标题、坐标轴、图例三个基本要素，说出各自的作用；复述绘图的主要步骤。 采用“演示—观察—复述”的方式，把抽象的绘图函数与直观的图表对应起来，帮助学生建立绘图的基本操作框架；突出图表要素，为下一环节动手绘图打基础。 探究三 动手绘制 花盆温湿度折线图 （12 分钟） 发放一周温湿度数据文件和绘图示例代码，布置任务：为“智慧花盆”绘制一张温度变化折线图，有余力的小组再把湿度画在同一张图上，并加上图例加以区分。巡回指导学生完成：准备并读取数据（两列数据分别作为横轴的位置和纵轴的数值）、选择合适的图表、用 plt.plot() 绘制折线、设置标题和坐标轴名称、显示图表。提示常见问题（中文标题显示为方块时的字体设置、横纵数据长度不一致、忘记 plt.show() 等）。画好后组织小组交流：从自己画的折线图上能读出哪些信息（哪一天温度最高、整体是升高还是降低）。引导学生结合图表说出结论、提出建议。 动手为“智慧花盆”绘制温度折线图，必要时把湿度也画在同一张图上并加图例；设置图表标题和坐标轴名称；观察并解读自己绘制的图表，读出温度的变化趋势和极值；小组交流画图遇到的问题与解决办法，结合图表得出结论。 让学生亲历“准备数据—选图表—绘图—读图”的完整过程，在真实任务中掌握 matplotlib 绘图的基本操作；通过解读自己画出的图表，体会数据可视化的实际价值，落实计算思维与用图表表达信息的意识。 课堂小结 与作业 （5 分钟） 师生共同梳理知识结构（依托板书）：数据可视化的作用（让数据更直观、便于发现规律）→ 常见图表及其适用场景（折线图看变化、柱状图比多少、饼图看占比、散点图看关系）→ 用 matplotlib 绘制图表（导入模块、plt.plot() 画线、设置标题与坐标轴与图例、plt.show() 显示）→ 从图表中读取信息、得出结论。强调“图表是数据的'语言'，绘制图表既要直观、更要真实”，指出可视化是把分析结果表达出来、支持判断的重要方式。布置课后作业，并预告下一课将学习根据数据设计算法、实现反馈控制。 回顾本课收获，说出数据可视化的作用和四类常见图表的适用场景；简述用 matplotlib 绘制一张折线图的主要步骤；记录作业要求。 梳理“作用—选图表—绘图—读图”的知识脉络，把可视化融入“采集—处理—分析—呈现—控制”的完整数据链；以“真实表达”和“服务判断”统领本课，为下一课的反馈控制作铺垫。 五、板书设计 数据呈现可视化 一、数据可视化的作用：把数据转化成图表，更直观、更形象，便于快速理解和发现规律（趋势、多少、占比、关系） 二、常见图表及适用场景：折线图—看变化趋势 · 柱状图—比多少 · 饼图—看占比 · 散点图—看关系 三、用 matplotlib 绘制图表：import matplotlib.pyplot as plt → plt.plot(x, y) 画折线图 → plt.title() 设标题 · plt.xlabel()/plt.ylabel() 命名坐标轴 · plt.legend() 加图例 → plt.show() 显示图表 ★ 核心认识：图表是数据的“语言”；先选对图表、再画好图表，从图表中读出信息、得出结论，为系统的判断与控制提供依据 六、作业设计 1. 基础题：用自己的话说说数据可视化的作用；写出折线图、柱状图、饼图、散点图分别适合表示什么样的数据。 2. 实践题：用 matplotlib 为“智慧花盆”绘制一张温度折线图，设置好标题和坐标轴名称；如果条件允许，再把湿度变化画在同一张图上，并加上图例加以区分。 3. 拓展题（选做）：从自己绘制的图表中读出三条信息（如最高温度出现在哪一天、温度整体变化趋势如何），并写一写如果把这些图表放到班级展板上，还可以作哪些改进。 4. 复习题：整理一份“数据呈现小贴士”，写出选择图表和绘制图表时要注意的事项，并说说为什么绘制图表要保证数据真实、准确，为下一课的反馈控制做好准备。 第 页　共 页 学科网（北京）股份有限公司 $