第五单元第1课 看见数据（课件）-2026-2027学年人美版九年级美术上册

《地球风图》卡梅伦·彼卡瑞欧 风，也可以被看见 人美版九年级上册　第五单元·数据和信息的可视化　第 1 课 看见数据 当数字变成形， 世界就开始说话。 授课人：代用名 义务教育·艺术（美术）　九年级上册　｜　欣赏·评述 起 · 情境导入 风看不见，但《地球风图》让我们看见了 “谁也没有看见过风，不用说我和你了； 但是树叶颤动的时候，我们知道风在哪儿了。” —— 叶圣陶《风》 风是无形的，无法被人眼看到。但在科技发达的今天，可见与不可见的界限已被打破——下面的《地球风图》，是全球大气流运动数据的可视化图像，从中能清晰地看到风的样子。 《地球风图》卡梅伦·彼卡瑞欧 想一想：你还见过哪些“把看不见的东西画出来”的图？ 02 承 · 新知建构 数据可视化：把抽象的数字，变成看得见的形 数据大部分时候以抽象的形态存在。我们将数据合理量化后，再进行具象化、可视化，就能大大提高理解和认识数据的效率，揭开庞杂数据下事物的规律和本质。 01 量　化 把现象变成 可比较的数字 ▶ 02 具象化 给数字找到 合适的“形” ▶ 03 可视化 让形自己 说出结论 人类的大脑更喜欢处理“可视”的图像信息。 03 承 · 走进经典 《奥林匹克羽毛》：5100 枚金牌，长成一片羽毛 交互可视化作品《奥林匹克羽毛》纳迪赫·布雷默（美国） 1896—2016 从第一届到第31届夏季奥运会 5100 枚金牌得主的信息，被压缩进 一片可以“读”的羽毛里。 它把“年份、项目、国家、性别、成绩” 这些不同维度的数据，放在同一个形上。 04 承 · 解码 一片羽毛，如何编码六种信息 一片羽毛 = 一个奥林匹克运动项目 五种颜色 蓝、黑、红、黄、绿 = 五大洲 浅红 / 浅蓝 羽毛底色 = 区分性别 高饱和色块 = 有人获奖 色块上的白点 = 该成绩为世界纪录 鼠标停留 = 显示详细信息 欧洲、非洲、美洲 亚洲、大洋洲 好的可视化，是一套“可读的编码”。 05 承 · 方法 形状、颜色、大小：三种最常用的视觉变量 形　状 区分“类别” 圆、方、三角、图标…… 让人一眼分出“这是哪一类”。 颜　色 区分 + 强调 色相分门别类， 高饱和把重点“拎”出来。 大　小 表示“数量” 面积、长度、角度…… 越大，通常代表越多。 选对变量，数据才“长得像它自己”。 06 转 · 方法 四种把数字变成形的办法 用角度 剪刀开合的角度 表示 5 组数字 用长度 绳子的长度 表示数字大小 用数量 线的条数 表示数字多少 575 366 149 86 15 用配比 颜料的配比 575 : 366 : 149 : 86 : 15 同一个数字，可以有完全不同的“形”。 07 转 · 练习 把数字翻成图形：你来试一次 同一组数字：5 / 15 / 86 / 149 / 366 请用四种不同的方式，把它们画出来—— 角度 长度 数量 面积 画完和同桌比一比：谁的图，别人一眼就能读出大小？ 08 转 · 案例 全球水储量：一个数字的震撼 地球水储量总计 138.6 万亿立方米 人类可利用的淡水储量 0.01 万亿立方米 全球水储量分布饼状图 两个数字并排， 比例才有“痛感”。 如果只写“水资源紧张”， 读者没有感觉； 写成 138.6 与 0.01， 节约用水就不再是口号。 09 转 · 对比 同一组数据，两种图，两种读法 饼状图：看比例 一眼看出“谁占得多、谁占得少”。 树图：看层级 既能比大小，也能看出“谁属于谁”。 10 转 · 方法 选什么图，取决于数据本身和目标 比大小 柱状图 谁多谁少，一目了然 看比例 饼状图 整体中的份额 看层级 树　图 大类之下还有小类 看趋势 折线图 随时间怎么变 先问“我想让人看到什么”，再问“用什么图”。 11 转 · 任务二 为“全球水储量”设计一种可视化 以全球水储量分布情况为主题，探索数据可视化—— 01 你手上有哪些数据？ 02 你想让人看到什么？ 03 选哪种图，为什么？ 04 你发现了什么意义？ 先在草稿纸上画三个版本，再选一个讲给同学听。 12 合 · 联想迁移 生活中的可视化：你每天都在读图 天气图 降水、气压、气温 用颜色和符号说话 运动数据 步数、心率、配速 用曲线和环形图呈现 消费账单 分类占比、月度趋势 用饼图和柱状图总结 学习曲线 正确率、用时变化 用折线看自己的进步 可视化不是“专业工具”，它就在你的手机里。 13 合 · 实践 收集一组你身边的数据 我的数据小课题 数据主题 数据来源 记录方式 图形选择 我的发现 例：一周天气 例：气象 App 例：每天 8:00 记录 例：折线图 例：周三最冷 三个提醒 ① 数据要真实，来源写清楚 ② 同一组数据只回答一个问题 ③ 图形要为“结论”服务， 不是为“好看”服务 14 合 · 评价小结 这节课，你带走了什么？ 用自己的话说清“什么是数据可视化” 读懂《奥林匹克羽毛》的编码方式 用形状、颜色、大小表示一组数据 为同一组数据选择更合适的图 数据不是冷的，它只是还没被“翻译”。 15 合 · 小结 数据会说话，图形是它的语言 把数据合理量化，再具象化、可视化， 我们就能看见规律，也看见自己。 下一次看到一张图，先问：它想让我看见什么？ 16 $